2025年的6大人工智能趋势

2025年的6大人工智能趋势

2024-12-27 03:56

1. 人工智能模型将变得更强大和实用

在过去的一年中，人工智能模型变得更快、更高效。如今，大规模的“前沿模型”可以完成从写作到编程的广泛任务，而高度专业化的模型可以针对特定任务或行业进行定制。

到 2025 年，模型将能完成更多任务，而且表现得更出色。

具备高级推理能力的模型（如 OpenAI o1）已经能够通过类似于人类思维的逻辑步骤解决复杂问题。这些能力将在科学、编程、数学、法律和医学等领域继续发挥作用，使模型能够比较合同、生成代码并执行多步骤工作流。

这些进展对模型创新至关重要，数据筛选和后期训练的进步同样重要。例如，微软的小型 Phi 模型系列表明，筛选高质量数据可以提升模型的性能和推理能力。

微软的 Orca 和 Orca 2 展示了合成数据在小型语言模型后期训练中的强大作用，使这些模型的表现达到以前仅在大型语言模型中才能实现的水平，并在特定任务上表现得更出色。

让模型变得更快、更强大、更专业，将在 2025 年带来全新的、更实用的人工智能体验，包括与代理相关的体验。

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“模型训练方式与这些模型为代理提供支持之间可能会产生协同效应，人们现在比以往任何时候都有更多的机会选择或构建满足自身需求的模型。”

—— 微软 AI 前沿实验室的管理总监

Ece Kamar

2. 人工智能代理将改变工作的形态

接近 70% 的《财富》500 强公司员工已经使用 Microsoft 365 Copilot 来处理大量重复性和日常性任务，例如筛选电子邮件和在 Teams 会议中做笔记。到 2025 年，新一代人工智能驱动的代理将完成更多任务，甚至可以代为处理某些事务。

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“将代理视为人工智能时代的应用程序，就像我们为不同任务使用不同的应用程序一样，代理将开始改变每一个业务流程，革新我们的工作方式和组织管理方式。”

—— 微软业务与行业 Copilot 的企业副总裁

Charles Lamanna

随着记忆能力、推理能力和多模态能力的进步，代理将以新的技能和交互方式处理更复杂的任务。

组织可以重新设计流程，例如创建报告或执行人力资源任务，如协助解决新笔记本电脑问题或回答福利相关问题，从而让员工专注于更高价值的工作。企业可以部署多个代理，提醒供应链经理库存中断、推荐新供应商和执行销售订单，解决日常挑战以维持销售持续增长。

无论技术水平如何，任何人都可以在 Copilot Studio 中构建代理——无需编码，而开发者则可以在 Azure AI Foundry 中创建更复杂的代理来协调更复杂的任务。

所有这些都为未来的代理体系奠定了基础 —— 从简单的提示与响应到完全自主 ，它们将代表个人、团队或职能独立或协作完成任务并协调流程。

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“到 2025 年，有关划定代理可以做和不可以做的界限以及确保始终有人类监督的讨论将非常多，在人工智能代理发展的同时，人类监督仍将是其发展的核心环节。”

—— 微软 AI 前沿实验室的管理总监

Ece Kamar

3. 人工智能伴侣将在日常生活中支持您

在工作之外，人工智能预计将在 2025 年让您的生活变得更加轻松。这是因为 Microsoft Copilot 可以作为您的人工智能伴侣，全天候支持您的日常生活。这意味着它将帮助简化和优先处理诸如日常信息轰炸之类的任务，从而释放更多时间，同时保护您的隐私、数据和安全。

随着 Copilot在接下来的一年中不断发展，它将帮助您保持更紧密的联系，并具备更多新功能。

例如：

Copilot Daily 将以熟悉的声音为您朗读相关新闻和天气摘要，开启您的一天。
当您选择使用Copilot Vision 时，它将能够查看您在线看到的内容并与您交谈，因为它可以理解您正在浏览的网页，从而回答您的问题并提出下一步建议。
Copilot 还可以帮助您做出决策。例如，它可以帮助您为新公寓寻找匹配的家具，然后协助您规划最佳的布置方式以实现风水平衡。

而这只是开始。在未来几年里，人工智能体验将变得更加准确，并拥有更好的情感智能，从而实现更加流畅的互动。

4. 人工智能将变得更加节能高效

尽管人工智能需要能源等资源，但创新的解决方案正在帮助应对这一挑战。例如，尽管全球数据中心的工作负载在 2020 年大约是 2010 年的九倍，但数据中心的电力需求仅增加了 10%。

这部分得益于微软与AMD、Intel 和 NVIDIA 等合作伙伴共同努力，使其硬件更高效。从定制芯片系列 Azure Maia 和 Cobalt，到专为高效冷却大规模人工智能系统设计的液冷热交换单元，微软正在全面优化技术基础设施。

在未来几年中，支持人工智能的新数据中心将上线并实现零水冷却，公司还将扩大超级高效液冷系统（如冷却板）的使用范围。

这一切都是为了在2025 年让人工智能的基础设施变得更加高效和可持续发展的一部分。

随着微软帮助构建更高效的人工智能基础设施，它还将继续投资并使用更多低碳建筑材料，例如近零碳钢、混凝土替代品和交叉层压木材。

微软还将继续投资并使用无碳能源，如风能、地热能、核能和太阳能。公司正在进行长期投资，以便在其运营的电网中引入更多无碳电力，并继续倡导全球范围内清洁能源解决方案的扩展。

Azure 首席技术官、副首席信息安全官和技术研究员 Mark Russinovich 表示，这只是微软计划的一部分基础设施，其目标是在 2030 年成为碳负排放、正水利用和零废弃的公司。

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“在 2025 年及以后，我们将以更全面的视角看待数据中心、能源和资源，从而最大限度地提高我们整个基础设施的效率，

—— Azure首席技术官、副首席信息安全官和技术研究员

Mark Russinovich

5. 衡量和定制是负责任构建人工智能的关键

衡量是指定义和评估人工智能中的风险，这是负责任构建人工智能的关键。来年的最大进展之一可以用两个词概括：测试和定制。

如果能够衡量风险和威胁，就可以帮助解决或缓解它们。例如，这意味着检测和处理不可靠的内容，也就是所谓的“幻觉”，即人工智能给出的不准确回答。

微软 Responsible AI首席产品官 Sarah Bird 表示，微软正在致力于开发严格而全面的测试，这是其构建安全人工智能应用程序的工作之一。除了评估诸如幻觉等内部威胁之外，测试还将在识别外部和日益复杂的攻击方面变得更加强大。

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“即使模型变得更安全，我们也需要将测试和衡量的水平提升到应对最严重威胁的程度——这种测试能够代表复杂的对抗性用户及其能力，我们已经奠定了基础，并将继续在此基础上迭代发展。“

—— 微软 Responsible AI首席产品官

Sarah Bird

人们还将对人工智能应用程序在其组织中的运行方式拥有更大的控制权。他们可以定制过滤内容和设立符合其工作需求的防护措施。例如，一家游戏公司可以规定从事游戏开发的员工可以接触哪些类型的暴力内容。

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“管理员可以调整 Microsoft 365 Copilot 的控制权限，以规定哪些类型的内容在工作场所是合适的，从而让员工能够完成工作，控制和定制绝对是未来的趋势。”

—— 微软 Responsible AI首席产品官

Sarah Bird

6. 人工智能将加速科学突破

人工智能已经在全球范围内产生了深远的影响，推动了从超级计算到天气预报等各个领域的进步。它正在推动科学研究中的历史性突破，并有望释放自然科学、可持续材料、药物研发和人类健康领域的新潜力。

例如，在 2024 年，微软研究院取得了一项突破，使研究人员能够以前所未有的速度和精度探索一些世界上最棘手的生物分子科学问题，包括发现能拯救生命的新药物。通过使用人工智能驱动的蛋白质模拟系统，研究人员找到了一种模拟生物分子动态的新方法。这种名为 AI2BMD 的方法可以帮助科学家解决此前难以攻克的问题，并推动蛋白质设计、酶工程和药物研发的生物医学研究。

人工智能对科学的影响还将持续扩大。

微软研究院企业副总裁兼总经理 Ashley Llorens 表示，2025 年最令人兴奋的事情之一将是人工智能在科学研究中的应用如何推动解决全球一些最紧迫问题的进展。

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“我们将开始看到这些工具对致力于解决这些重大问题的个人和机构的工作效率产生可量化的影响，例如设计可持续材料和加速拯救生命的药物开发，”

—— 微软研究院企业副总裁兼总经理

Ashley Llorens

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