21世紀經(jīng)濟報道
2024-11-29 
大模型應(yīng)用落地提速Agent的未來走向何方？
雖然OpenAI的GPT5遲遲沒有發(fā)布，但已經(jīng)初具“思考/推理”能力的o1讓大眾看到了AI大模型新的發(fā)展趨勢。由此也將影響應(yīng)用端的落地。
在投資層面，近日AI應(yīng)用相關(guān)A股概念股遭遇熱捧，也顯示出市場對AI落地的熱情。
近日，《Gartner十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢報告（2025）》發(fā)布，Gartner研究副總裁高挺接受21世紀經(jīng)濟報道等媒體采訪時指出，Gartner前幾年發(fā)布的趨勢報告偏向強調(diào)技術(shù)架構(gòu)變化，對明年的展望則更強調(diào)技術(shù)本身。“因為前幾年信息技術(shù)看起來沒有很大突破，但從去年開始，由于AI不斷迭代，我們似乎又進入一個技術(shù)發(fā)展的加速期。”
其中主要涉及三類主題：AI落地趨勢和風險、計算新范式和人機協(xié)同的未來走向。“我認為其中發(fā)展較快的是‘代理型AI’，Gartner預(yù)測未來2-3年將陸續(xù)落地；隨之要關(guān)注‘AI治理平臺’，預(yù)計2-4年；此外是‘虛假信息安全’（大約1-3年）和‘多功能機器人’（大約3-10年落地）。”他續(xù)稱，這些領(lǐng)域也將最早帶來經(jīng)濟效益。
與消費者最為密切的當屬“代理型AI（也稱Agentic AI）”。記者發(fā)現(xiàn)，多家終端廠商在今年推出AI大模型相關(guān)技術(shù)時，已經(jīng)開始談到對AI Agent或AIOS的落地規(guī)劃，只是目前產(chǎn)業(yè)鏈間對此做出的暢想還相對單一、應(yīng)用也在初級階段，距離“人人都有AI代理”的階段還有多遠？
探路個人“代理”
AI大模型演進至今，尋求殺手級應(yīng)用成為核心命題。由此，今年以來多家頭部大模型廠商宣布token使用降價甚至部分產(chǎn)品免費。Agent就被普遍認為是一大關(guān)鍵應(yīng)用。
高挺分析，代理型AI也稱“AI智能體”，還包括“代理型搜索”或“多代理的系統(tǒng)”等含義。其通過自主規(guī)劃和采取行動實現(xiàn)用戶定義的目標，為實現(xiàn)能夠分擔和補充人類工作的虛擬勞動力帶來了希望。
Gartner預(yù)測，到2028年，至少15%的日常工作決策將由代理型AI自主做出，而2024年這一比例還是0%。
高挺介紹，日常決策主要包括：重復(fù)性、數(shù)據(jù)密集型任務(wù)；面向內(nèi)部、可提高后臺工作效率的任務(wù)；決策路徑較短、有人類參與協(xié)同的任務(wù)。“我們認為先落地的場景有搜索、個人生活助理、客戶服務(wù)、軟件開發(fā)和測試，以及傳統(tǒng)RPA（機器人流程自動化）場景的拓展，代理型AI最終效果是對自動化的進一步提升。”
至于代理型AI的具體落地進展，將與AI大模型的實際能力演進相關(guān)。
OpenAI此前提出過AI五個發(fā)展階段：第一階段具備語言能力，產(chǎn)品多指向聊天機器人；第二階段具備推理能力，可以幫助人類解決一定問題；第三階段就是代理能力，開始幫助人類行動；第四階段AI可以融入發(fā)明創(chuàng)造過程，第五階段具備體系化工作能力。
目前來看，當前正處在第二階段向第三階段演進，是為“代理”能力鋪路的過程。
高挺分析，“代理型AI”有兩個明顯特點：提供一個整體目標后，可以根據(jù)外部環(huán)境自動計劃任務(wù)并執(zhí)行；需要至少有記憶、計劃、感知和調(diào)用工具這四大模塊。
“我們未來會看到人機交互模式有新變化。”他續(xù)稱，在上世紀八九十年代的交互是采用命令行界面（CLI）；此后Windows、MAC類的出現(xiàn)，讓人機交互進入圖形用戶界面（GUI）；未來會走向人機對話的自然語言交互界面（NLUI）。“我們認為‘代理型AI’的終局就是人類和AI融合。”
但目前“代理”能力還相對初級。此前備受關(guān)注的某手機發(fā)布會現(xiàn)場，發(fā)言人通過對手機下命令，為現(xiàn)場千余人點咖啡的場景顯然還相對簡單。
高挺對21世紀經(jīng)濟報道記者分析，的確當前代理型AI還處在相對早期階段。其最重要的發(fā)展瓶頸就是錯誤率較高、推理能力還不夠強，尤其面對決策路徑長、執(zhí)行任務(wù)多的復(fù)雜目標場景時。
“代理型AI的落地主要取決于模型推理能力，目前OpenAI的推理模型只發(fā)布了第一代，至少要迭代2-3個版本才具備比較高的實用性，預(yù)計2025年代理型AI仍然處于發(fā)展期。”他續(xù)稱。
計算多元化
支撐AI發(fā)展的底層基礎(chǔ)設(shè)施之一就是計算能力，尤其在數(shù)字化、智能化的當下，計算正無處不在滲透到生活中，也意味著對計算的需求走向多元化。
Gartner認為的2025年十大戰(zhàn)略技術(shù)中就包括多類型計算，如混合計算、節(jié)能計算、空間計算等。
在芯片領(lǐng)域發(fā)展多年的異構(gòu)計算（如GPU+CPU）就屬于混合計算的其中一個分支，只是后者邊界更廣泛。
高挺介紹，混合型計算是指結(jié)合不同計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)來解決計算問題，比如結(jié)合神經(jīng)形態(tài)、量子計算、光計算、生物和碳計算技術(shù)，最終愿景是把不同的計算范式融合，通過一個編排系統(tǒng)讓其發(fā)揮各自優(yōu)勢。“比如量子計算在藥物發(fā)現(xiàn)和材料科學(xué)領(lǐng)域表現(xiàn)出獨特能力。但難點是其中涉及諸多新興技術(shù)，它的成熟至少需要3-10年。”
伴隨AI計算火熱的是，多家國際科技巨頭先后重啟旗下核電站，顯示出背后驚人的耗電量，因此后續(xù)如何節(jié)能也尤為重要。
高挺分析，在2024年，碳足跡是大多數(shù)IT組織的首要考慮因素。尤其涉及計算密集型應(yīng)用，例如AI訓(xùn)練、模擬、優(yōu)化和媒體渲染等由于能耗最高而可能成為企業(yè)碳足跡“大戶”。節(jié)能計算的需求就應(yīng)運而生。
“這并不是一蹴而就的。短期策略，可以使用綠色能源，降低能效比或者提高計算利用率的方式，比如把一些工作負載轉(zhuǎn)移到碳排放更低的云區(qū)域。中期策略，可以用更高效的編碼架構(gòu)和算法提高能效比，并且把專門的計算任務(wù)移植到特定、高效的硬件上去。長期策略方面，我們預(yù)計在2030年之前將出現(xiàn)光學(xué)計算或光計算系統(tǒng)用于特殊任務(wù)（比如AI優(yōu)化），其能耗效率可能比硅基芯片高100倍甚至更多。從更長遠角度看，DNA存儲、陶瓷存儲、量子計算等技術(shù)對能耗的需求也比傳統(tǒng)計算低得多。”他進一步指出。
空間計算偏向AI能力的應(yīng)用層面，此前蘋果發(fā)布旗下首款XR眼鏡Vision Pro時也談到了這一趨勢，即將物理空間與數(shù)字空間融合交互。
雖然XR眼鏡在今年遭遇發(fā)展瓶頸期，但更輕量級、功能精簡的AI眼鏡出乎意料快速沖破100萬臺出貨大關(guān)，引發(fā)市場關(guān)注。有從業(yè)者對21世紀經(jīng)濟報道記者指出，未來AI眼鏡的增量空間或許是取代傳統(tǒng)近視眼鏡或墨鏡類產(chǎn)品，為其豐富功能屬性。
高挺對21世紀經(jīng)濟報道記者分析，未來AI眼鏡與AR眼鏡將是并行發(fā)展的關(guān)系，前者是在傳統(tǒng)眼鏡中增添AI功能，后者則是增強現(xiàn)實，二者并不沖突。
“我認為蘋果提出的空間計算仍然有機會成為下一代移動終端中心。只是短期來說，蘋果此前發(fā)布的Vision Pro被認為體驗令人驚艷，但難題是現(xiàn)有硬件條件下較難以精進。這背后涉及成本、硬件產(chǎn)業(yè)鏈技術(shù)等多維度命題，導(dǎo)致目前的頭戴式顯示設(shè)備價格昂貴、重量難以妥協(xié)、續(xù)航時間不足、操作界面復(fù)雜、設(shè)備整體碎片化等。最核心是尚未出現(xiàn)殺手級應(yīng)用。”他續(xù)稱。
Gartner預(yù)計在未來五到七年內(nèi)，空間計算的使用將通過簡化工作流程和增強協(xié)作能力來提高企業(yè)效率；到2033年，空間計算市場將從2023年的1100億美元增長至1.7萬億美元。
警惕伴生風險
在推進AI技術(shù)和應(yīng)用落地的同時，風險也伴隨而生，當前階段已經(jīng)不能忽視由此可能產(chǎn)生的隱患。
高挺分析，生成式AI的出現(xiàn)大幅增加了人類可能面臨技術(shù)失控的風險，很多企業(yè)開始關(guān)注用AI治理平臺去解決這一擔憂。
AI治理平臺是指可以從法律、倫理道德方面幫助組織管理和監(jiān)督AI系統(tǒng)的技術(shù)解決方案。其主要能力包括模型生命周期管理、模型透明度和可解釋性、模型驗證、AI系統(tǒng)監(jiān)控、AI系統(tǒng)相關(guān)的法律、政策合規(guī)管理等。
Gartner預(yù)測到2028年，采用綜合AI治理平臺的企業(yè)將比沒有這類系統(tǒng)的企業(yè)減少40%與AI相關(guān)的倫理事件。
虛假信息則是伴隨互聯(lián)網(wǎng)誕生便存在，只是AI技術(shù)的出現(xiàn)可能會令挑戰(zhàn)加碼。
“AI和機器學(xué)習(xí)工具的廣泛可用性令其一旦被用于惡意目的，預(yù)計將增加針對企業(yè)的虛假信息事件數(shù)量。如果這種趨勢不被加以控制，那么虛假信息可能會對企業(yè)造成重大且持久的損害。”高挺分析道，“虛假信息安全”是應(yīng)用在信息傳播中，確保其完整性、評估真實性，防止冒充和追蹤有害信息傳播的一系列技術(shù)，例如采用大語言模型驅(qū)動的監(jiān)控系統(tǒng)。
“已經(jīng)有廠商在提供相應(yīng)解決方案。例如，一些社交媒體平臺和新聞網(wǎng)站開始實施自動化虛假信息檢測系統(tǒng)，能夠?qū)崟r監(jiān)測用戶生成的內(nèi)容，并及時標記或刪除虛假信息。”他續(xù)稱，但目前仍有缺點，包括面臨較高的計算成本、泛化能力不足、有數(shù)據(jù)依賴性可能會存在偏見等。
Gartner預(yù)測，到2028年將有50%的企業(yè)開始采用專為應(yīng)對虛假信息安全用例而設(shè)計的產(chǎn)品、服務(wù)或功能，目前這一比例還不到5%。
（文章來源：21世紀經(jīng)濟報道）
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