以「合订本」的形式，回顾过去一年关于 AI 的预测｜Deep Reading

Editor’s Note

新的一年，Deep Reading 也迎来一些新的变化。

首先，我们将每天在 Dailyio 网站发布一篇长文荐读。与过去一周汇总的方式相比，每日推荐的文章更具即时性和针对性，同时也能更详细阐释文章主题与背景，更好激发读者的思考与讨论，您可点击这里查看每天推荐的长文。

其次，为了避免信息过载，我们依然会提供每周更新的 Deep Reading 邮件通讯，汇总一周来值得阅读的七篇长文，直达订阅读者的邮箱，确保您不会错过任何精彩推荐。

内容形式的变化不会影响 Deep Reading 一贯以来的立场与选题风格，我们将继续围绕「人机关系」的主线，发现、挖掘、整理不同语言、文化、意识形态里的观点与思考，为读者构建一个观察人机关系变革的全新视角。

自 2020 年 2 月创刊以来，Deep Reading 已经生产了 177 期内容，分享超过 1200 篇精彩长文。在这个碎片化、视频化泛滥的时代，我们始终相信深度阅读的价值，「More Reading, Less Junk」，欢迎与 Deep Reading 继续同行，开启新一年的深度阅读时间。

在过去一年里，人工智能领域的发展速度远超预期，每一个重要节点都在重塑我们对 AI 未来的想象。随着技术的快速进步，关于 AI 发展的预测也在不断「迭代」中，如果我们将时间线拉长到一年，以类似「合订本」的方式梳理这些预测，你会看到一系列前后矛盾、充满争议的公众讨论。

这也是我选择这篇「2024 in AI predictions」文章（链接、2025 年 1 月、25 分钟阅读时长）的理由所在，作者 jessicata 收集了 Twitter/X 上大量业内人士的观点，虽然这种收集方式带有一定的随机性，但从中我们依然可以窥见 AI 发展的多个可能路径。

模型能力的预测分歧最为明显。埃隆·马斯克展现出极度乐观的态度，认为到 2025 年，AI 的智力就可能超越任何单个人类，而到 2029 年更可能超越全人类智力的总和。与之形成鲜明对比的是 NYT 教授 Gary Marcus 的保守预测——到 2024 年底虽然会出现 7-10 个 GPT-4 级别的模型，但不会有根本性突破，「幻觉」等核心问题仍将存在。

在技术路线图上，预测者们展现出更多共识。比如 teortaxesTex 预测 2025 年第三季度将出现可运行于 256 Gb VRAM 的 o3 级别模型，而 Leopold Aschenbrenner 则指出到 2028 年，最先进的模型将需要 10 吉瓦的运算功率，成本可能高达数千亿美元。这些数字背后反映出一个残酷现实：AI 的发展正在面临算力与成本的双重挑战。

特别值得关注的是 AI 在垂直领域的应用预测。OpenAI CEO Sam Altman 认为到 2029 年，AI 将能够处理当今营销人员 95% 的工作；Abacus AI 创始人 Bindu Reddy 则预言同年 AI 将取代软件工程；更有趣的是，新闻主播 Jonathan Ross 预测 AI 甚至会取代社交饮酒这样的人类活动。这些预测虽然看似夸张，但暗示了 AI 对人类社会的渗透可能远超我们的想象。

但在这些充满未来主义色彩的预测背后，也存在着一系列警告。比如 Anthropic 公司创始人 Dario Amodei 表示，到 2028 年，AI 将大幅增加国家层面的军事能力；关注 AI 安全的 AISafetyMemes 预测 2029 年可能爆发人类历史上最大规模的抗议活动；更极端的是预测是，长期呼吁停止 AGI 研究的 Greg Colbourn 认为在 2030 年之前，AI 很可能导致人类灭绝。

微软消费者 AI 业务负责人 Mustafa Suleyman 的观点或许最具代表性----在未来 5 到 10 年间，人类必须直面 AI 带来的三重挑战：自主性、递归自我改进和自我复制。这些特性既是 AI 发展的重要里程碑，也可能成为威胁人类生存的潜在风险。

纵观这些预测，我们可以发现一个有趣的现象：即便是在 AI 领域最顶尖的专家，对其发展轨迹也难以达成共识。这种分歧反映了 AI 技术本身的复杂性，也折射出人类认知的局限性，或许预测的分歧本身就是一种预测。