過去一年中，人工智能技術飛速發(fā)展，在各行各業(yè)都收獲了巨大進展。面對即將到來的2025年，富士通技術研發(fā)團隊的專家對AI領域的發(fā)展趨勢進行了展望，讓我們來看看未來一年，有哪些重要趨勢值得關注。

1邁向關鍵轉折的一步

2025年最令人興奮的趨勢之一，將是多個AI agent協(xié)同作業(yè)的廣泛應用。雖然AI超越人類智慧極限的關鍵轉折尚未到來，但是我們將看到AI運作方式的根本轉變。我們將不再依賴單個AI模型來產(chǎn)生想法或做出決策，而是多個生成式AI（GenAI）模型將相互交叉檢查，比較它們的輸出結果，以提高準確性并減少錯誤或“AI幻覺”。

這種AI agent相互“交流”的方式，將為提高AI生成內容的可靠性帶來極大提升。這些模型相互參照結論的能力，能降低出錯的概率，使我們朝著AI能夠自主創(chuàng)造、驗證并完善想法的未來又靠近了一步。然而，隨著這種改變的發(fā)生，新的審查要求也將隨之而來。“AI是否可信？”的問題將成為關鍵：我們要怎樣確保一個AI的輸出足夠可靠，以至于能夠讓另一個AI進行驗證呢？

要使這種方式切實有效，企業(yè)將需要AI系統(tǒng)作出解釋，并且明白模型做出每個決定的背后依據(jù)。要是沒有這些保障措施，不受約束的AI就可能產(chǎn)生不準確或者有偏差的信息，而其他系統(tǒng)可能會盲目接受這些信息，這樣就可能導致虛假信息更快地擴散。

2AI成為企業(yè)可信賴的助手

隨著AI技術的成熟，生成式AI將逐漸成為企業(yè)環(huán)境中值得信賴的助手。除現(xiàn)有能力外，AI將有望處理組織內部更為復雜的自動化任務，讓員工專注于更具戰(zhàn)略性、更有價值的任務。AI將用來高效地執(zhí)行各類瑣碎任務，員工將有更多自由去參與解決問題和做決策之類的創(chuàng)造性任務。

AI能否發(fā)展成為值得信賴的助手，取決于它能否提供合乎邏輯的推理和更強的可解釋性。AI的決策過程必須透明，這對企業(yè)來說將是一個不容商量的要求。企業(yè)將越來越想知道AI決策背后的 “是什么？”和 “為什么？”。這種向可解釋AI的轉變將有助于解決長期以來大模型被視為“黑箱”的問題，即：它們的輸出結果很清楚，但推理過程卻不為人知。

邏輯推理能力將改變游戲規(guī)則，使AI既能充當被動反應的工具，又能成為業(yè)務戰(zhàn)略的主動合作伙伴。AI將能夠提出多個假設，從而得出結論，提出驗證過程，并展示結論的有效性。傳統(tǒng)的AI從觀察到的現(xiàn)象和已知的規(guī)律中推導出邏輯上正確的“結論”；而追溯推理，從觀察到的現(xiàn)象中推導“假設”的思維方式，也將成為可能。從各種可能性中得出創(chuàng)造性的“假設”，將有助于發(fā)現(xiàn)人類無法想象的新規(guī)則。這種向推理和可解釋AI發(fā)展的趨勢，對于做出日益復雜的企業(yè)決策至關重要，并將有助于建立對AI系統(tǒng)的信任，使其成為真正可靠、負責任的助手。

3AI的大規(guī)模應用與可持續(xù)問題

在未來 12-18個月內，大型語言模型（LLM）在企業(yè)各領域的大規(guī)模應用將出現(xiàn)顯著增長。LLM擅長理解非結構化數(shù)據(jù)，而企業(yè)全部數(shù)據(jù)中有將近九成是非結構化數(shù)據(jù)。LLM有望成為企業(yè)從海量數(shù)據(jù)中尋求洞察力的寶貴工具。然而，要釋放LLM的真正潛力，企業(yè)需要將這些非結構化數(shù)據(jù)轉換成結構化格式，如知識圖譜，以便AI更容易處理和分析。而這一過程，也將越來越多地由AI來完成。

隨著LLM進一步融入日常業(yè)務運營，另一項艱巨挑戰(zhàn)將是管理這些AI系統(tǒng)相關的能源消耗和碳足跡。可持續(xù)發(fā)展、節(jié)能減排是企業(yè)無法規(guī)避的重要課題。如何應對AI對能源使用和碳排放帶來的影響，企業(yè)需要思考創(chuàng)新的解決方案。

開發(fā)能效更高的AI模型和計算方法對于實現(xiàn)AI的長期可持續(xù)發(fā)展至關重要。未來一年中，我們將看到一種趨勢，即在不影響性能的前提下，設計出耗電更少的AI解決方案。這些進步不僅是減少AI對環(huán)境影響的關鍵，也是使大規(guī)模部署AI對企業(yè)更可行、更具ROI的關鍵。

2025年將是塑造AI未來的關鍵時期。我們正站在關鍵轉折的風口浪尖，見證AI驅動的企業(yè)迅速崛起。AI的未來不僅關乎技術進步，還關乎如何讓其賦予全人類力量，激發(fā)AI造福全人類的潛力。