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随着人工智能越来越深入地融入我们的日常生活，行业领袖和专家们预测 2025 年将是具有变革性的一年。

从开创性的发展到关乎生存的挑战，人工智能的演进将持续塑造各个行业，改变工作流程，并引发关于其影响的更深入探讨。

为撰写本文，我们找到了一些全球顶尖人士，了解他们对 2025 年的展望。

更小的、目标驱动型模型

红帽公司人工智能高级总监格兰特・希普利预测，人们将不再以庞大的参数数量来衡量人工智能模型的价值。

红帽公司人工智能高级总监格兰特・希普利
他表示：“2025 年，我们将不再把模型的参数数量作为衡量模型价值的指标。”

相反，人工智能将专注于特定应用。开发者将倾向于以类似于软件开发中的微服务方式，将较小的模型串联起来。这种模块化、基于任务的方法可能会催生更高效且定制化的应用，以满足特定需求。

开源引领潮流

IBM 公司 watsonx 平台工程与开放创新副总裁比尔・希金斯预计，2025 年开源人工智能模型将愈发流行。

他解释道：“尽管压力与日俱增，但许多企业仍难以从其人工智能投资中获得可衡量的回报，而专有模型的高昂许可费用是一个主要因素。2025 年，开源人工智能解决方案将成为缩小这一差距的主导力量。”

除了开源人工智能模型价格亲民之外，其还具有透明度高和可定制性强的特点，使其成为多云环境的理想选择。随着开源模型在性能上与专有系统不相上下，它们可能为企业提供一种从试验阶段迈向可扩展阶段的途径。

这与 Nasuni 公司高级副总裁尼克・伯林的预测相符，他认为 2025 年企业对人工智能投资将采取更为审慎的方式。

伯林称：“企业将注重战略性地使用人工智能，确保每一项人工智能计划都能通过明确、可衡量的回报来证明其合理性。”

成本效率和边缘数据管理将变得至关重要，帮助企业在控制预算的同时优化运营。

增强人类专业知识

对于图灵公司首席执行官乔纳森・西达思来说，2025 年人工智能系统的突出特点将是其大规模从人类专业知识中学习的能力。

他说：“关键进展将在于不仅教会人工智能做什么，还要教会它如何运用编程中自然培养的逻辑推理来解决问题。”

在金融和医疗等行业，竞争力将取决于能否掌握人类专业知识与人工智能的这种融合。

行为心理学迎头赶上

Designit 公司首席设计官尼克拉斯・莫滕森预测，理解人类行为与人工智能系统之间的相互作用将成为关键。

莫滕森解释说：“鉴于算法偏见导致不良输出的例子屡见不鲜，而且人类毕竟还是人类，行为心理学将跟上人工智能的发展步伐。”

解决方案是什么呢？在医疗和交通等关键操作中，尝试设置 “暂停时刻” 以便人工监督，并在自动化和人工控制之间有意保持平衡。

莫滕森还认为，个人人工智能助手最终将证明其价值，通过实现长期以来被宣扬的高效、直观地组织我们生活的潜力。

连接物理与数字世界

Dropbox 公司高级总监安迪・威尔逊设想，人工智能将成为我们日常生活中不可或缺的一部分。

威尔逊表示：“人工智能将从一个有用的工具演变为日常生活和工作中不可或缺的一部分，提供创新的连接、创造和协作方式。”

移动设备和可穿戴设备将处于这一变革的前沿，提供无缝的人工智能驱动体验。

然而，威尔逊警告称，这种融合将引发关于个人数据与工作场所数据界限的新问题。

推动可持续发展目标

随着 2030 年可持续发展目标日益临近，IBM 公司环境、社会和公司治理（ESG）与资产管理副总裁肯德拉・德凯雷尔强调了人工智能如何能够帮助填补差距。

德凯雷尔呼吁各组织采用人工智能驱动的技术来管理能源消耗、生命周期性能和数据中心压力。

她解释说：“这些能力最终有助于整体推进可持续发展目标。”

释放计算能力与推理能力

Streetbees 公司技术副总裁詹姆斯・英格拉姆预见，随着人工智能不断扩展以处理日益复杂的问题，计算需求将发生转变。

他指出：“重点将从预训练转向推理计算，” 强调了实时推理能力的重要性。

扩大上下文窗口也将显著提升人工智能保留和处理信息的能力，在某些领域可能超越人类效率。

智能体人工智能的兴起与统一数据基础

SnapLogic 公司企业架构师多米尼克・惠灵顿认为，“2025 年，智能体人工智能标志着人工智能进入一个更灵活、更具创造性的时代。”

然而，此类系统需要强大的数据集成，因为信息孤岛可能会破坏其可靠性。

惠灵顿预计，2025 年将出现先进的解决方案来改善数据质量、完整性和数据溯源，这些对于智能体人工智能的蓬勃发展至关重要。

从炒作走向现实

Cognite 公司现场首席技术官杰森・舍尔恩预测，2025 年将作为真正变革性、经过验证的生成式人工智能解决方案出现的一年而被铭记。

舍尔恩预测：“在为了人工智能而人工智能的喧嚣迷雾中，真正将生成式人工智能变革性地融入实际工作流程的独特案例将脱颖而出。”

这些特定领域的人工智能智能体将通过提供定制化决策，彻底改变工业工作流程。舍尔恩列举了一个例子，人工智能将耗时数月的根本原因分析缩短至短短几分钟。

深度伪造与信任危机

Gen 公司网络安全首席技术官西格吉・斯特凡尼松警告称，复杂的生成式人工智能威胁到图像、视频和信息的真实性。

斯特凡尼松警告说：“即使是专家也可能无法辨别真伪。”

应对这场危机需要强大的数字凭证来验证真实性，并在日益模糊的数字现实中促进信任。

2025 年：人工智能领域的根本性转变

随着多项预测趋于一致，很明显根本性转变即将来临。

为今年行业预测做出贡献的专家们强调了更智能的应用、与人类专业知识的更强融合、与可持续发展目标的更紧密契合以及更高的安全性。然而，许多人也预见到重大的伦理挑战。

2025 年是关键的一年：从人工智能最初的蓬勃发展带来的兴奋，过渡到成熟、审慎的应用，有望实现价值，并对其影响有更细致入微的理解。