大模型技術(shù)的出現(xiàn)讓這一切成為可能。在OpenAI定義的AGI路線中，第一階段是具備用自然語言對話的能力。第二階段是具備推理能力，讓AI具備解決問題的能力。第三階段是代理能力，讓AI能夠自主執(zhí)行任務(wù)。

目前，我們正在向代理型AI階段過渡，代理型AI將能夠像人類一樣執(zhí)行任務(wù)。它會(huì)將復(fù)雜目標(biāo)拆解成多個(gè)任務(wù)，并通過記憶、計(jì)劃、感知和調(diào)用工具等核心功能來完成一些復(fù)雜的任務(wù)。其終極目標(biāo)是讓人通過簡單的語音指令讓AI執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)。

高挺也提到，盡管代理型AI具有顛覆潛力，但目前在長任務(wù)鏈的可靠性方面還存在挑戰(zhàn)，容易因單個(gè)步驟出錯(cuò)而影響整體效果，完成復(fù)雜任務(wù)的能力有限。

需要以AI治理平臺應(yīng)對AI技術(shù)失控的風(fēng)險(xiǎn)

隨著AI技術(shù)的迅速發(fā)展，越發(fā)需要AI治理平臺來應(yīng)對技術(shù)失控的風(fēng)險(xiǎn)。

Gartner指出，“AI治理平臺”幫助企業(yè)從法律、倫理等多維度管理和監(jiān)督AI系統(tǒng)，屬于“AI信任、風(fēng)險(xiǎn)和安全管理”（AI TRiSM）框架的一部分。這些平臺的核心功能包括模型生命周期管理、模型透明度與可解釋性、模型驗(yàn)證、系統(tǒng)監(jiān)控及合規(guī)管理。

生成式AI的興起加大了治理難度，近年來已出現(xiàn)因AI失誤而引發(fā)的社會(huì)事件，例如人臉識別誤判、錯(cuò)誤的客服信息、甚至滋生“黑灰產(chǎn)業(yè)”。因此，建立AI治理機(jī)制成為企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵一步。盡管市場上已有相關(guān)廠商提供AI治理功能，但一站式的解決方案仍然稀缺，不同廠商的能力存在差異。

高挺認(rèn)為，未來，各國將出臺更多AI監(jiān)管法規(guī)，企業(yè)也將設(shè)立“數(shù)字合規(guī)部門”以保障AI安全。Gartner認(rèn)為，負(fù)責(zé)任的AI將如同網(wǎng)絡(luò)安全一樣，逐漸成為企業(yè)的“標(biāo)配”，成為未來合規(guī)發(fā)展的必需品。

以“虛假信息安全”來應(yīng)對惡意虛假信息

高挺提到，生成式AI在帶來效率提升到同時(shí)，也大幅降低了制造虛假信息的成本。Gartner認(rèn)為，這需要用“虛假信息安全”做出應(yīng)對。

所謂虛假信息安全指的是一種新興技術(shù)，用于保障信息傳播的真實(shí)性和完整性，可以用來防止冒充和追蹤有害信息傳播。這類技術(shù)涵蓋了實(shí)時(shí)通信驗(yàn)證、媒體真實(shí)性審查、大語言模型驅(qū)動(dòng)的監(jiān)控系統(tǒng)、社交媒體內(nèi)容追蹤、以及數(shù)字測謊等能力。

越來越多的企業(yè)開始意識到虛假信息的危害。生成式AI的普及加劇了傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全問題，如網(wǎng)絡(luò)釣魚、社會(huì)工程攻擊和虛假內(nèi)容傳播，傳統(tǒng)的人工和規(guī)則識別手段已不足以應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，需要如深度偽造檢測等新技術(shù)來抵御和識別惡意虛假信息。

以后量子密碼學(xué)來應(yīng)對加密危機(jī)

量子計(jì)算的快速發(fā)展正帶來重大加密風(fēng)險(xiǎn)，或許比“千年蟲問題”更為嚴(yán)峻。

當(dāng)前廣泛使用的非對稱加密（公鑰/私鑰體系）雖然在傳統(tǒng)計(jì)算下幾乎無法破解，但在量子計(jì)算面前將變得脆弱不堪。量子計(jì)算可以在幾分鐘內(nèi)破解需要數(shù)百年計(jì)算才能解開的加密，直接讓現(xiàn)有的安全機(jī)制失效，可以威脅如網(wǎng)銀等現(xiàn)在廣泛使用的加密鏈路。

為應(yīng)對這種威脅，“后量子密碼學(xué)”正成為新的解決方案，“后量子密碼學(xué)”可以開發(fā)對抗量子破解的加密算法。美國國家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院（NIST）正進(jìn)行新一輪加密算法評選，預(yù)計(jì)將在2025年春季更新部分后量子加密算法。

然而，許多企業(yè)尚未意識到這一轉(zhuǎn)變的重要性。高挺提到，一些黑客已開始存儲(chǔ)企業(yè)的加密數(shù)據(jù)，等待量子計(jì)算成熟后再破解，企業(yè)需逐步采用“后量子密碼”來保護(hù)核心敏感信息，以防未來風(fēng)險(xiǎn)。

環(huán)境隱形智能將會(huì)有豐富的新應(yīng)用場景

環(huán)境隱形智能這個(gè)概念有點(diǎn)讓人摸不著頭腦，其實(shí)，Gartner所說的“環(huán)境隱形智能”是指利用成本低、功耗小的智能標(biāo)簽和傳感器，能實(shí)現(xiàn)對環(huán)境的智能感知與數(shù)據(jù)采集。

這些低功耗小型設(shè)備會(huì)采用包括藍(lán)牙在內(nèi)的連接技術(shù)，有些設(shè)備可以通過收集射頻能量，具備近乎無限的壽命。預(yù)計(jì)到2025年，這類設(shè)備將被大規(guī)模應(yīng)用，帶來豐富的新場景，例如，可以在倉庫中實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)百萬件商品庫存，可以在食品運(yùn)輸中追蹤溫度和行進(jìn)路徑以減少損耗等。

高挺介紹稱，智能標(biāo)簽的成本正快速下降，將從每個(gè)約20美分降至10美分，這將使幾乎所有商品都能嵌入智能標(biāo)簽，為客戶帶來創(chuàng)新的互動(dòng)體驗(yàn)。例如，在服裝店，顧客可將商品放入自動(dòng)掃描設(shè)備中完成結(jié)賬，這正是低功耗智能標(biāo)簽的應(yīng)用。

節(jié)能計(jì)算，用更少的能耗去進(jìn)行更多的計(jì)算

在AI對算力要求不斷攀升的情況下，全球數(shù)據(jù)中心不斷擴(kuò)建，電力不足的問題日益嚴(yán)重，且各地對企業(yè)碳排放控制的要求日趨嚴(yán)格。而Gartner所說的“節(jié)能計(jì)算”指的是在降低能耗的同時(shí)，滿足日益增長的計(jì)算需求。

高挺介紹稱，“節(jié)能計(jì)算”的目標(biāo)就是是用更少的能耗去進(jìn)行更多的計(jì)算，這樣的目標(biāo)并非一蹴而就的事兒，是需要分為短期、中期、長期策略。

短期內(nèi)，可以通過使用綠色能源和低能耗硬件，或?qū)⒇?fù)載轉(zhuǎn)移到更環(huán)保的云數(shù)據(jù)中心；中期策略包括使用更高效的算法和硬件來提高能效；長期來看，2030年前可能出現(xiàn)如光學(xué)計(jì)算、DNA存儲(chǔ)等新技術(shù)，其能效遠(yuǎn)超傳統(tǒng)硅基芯片。此外，神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)等前沿技術(shù)也被視為未來高效AI計(jì)算的潛在方向，但目前仍在早期階段。

混合計(jì)算將整合多種計(jì)算范式

Gartner認(rèn)為，未來的計(jì)算將走向“混合型計(jì)算”，而不僅僅是依賴單一計(jì)算方式，比如量子計(jì)算。

混合計(jì)算是通過整合多種計(jì)算范式（如神經(jīng)形態(tài)計(jì)算、量子計(jì)算、光計(jì)算、生物計(jì)算和碳基計(jì)算等）來解決不同類型的問題。各計(jì)算方式將在特定領(lǐng)域發(fā)揮獨(dú)特優(yōu)勢，例如光計(jì)算適合優(yōu)化問題，而量子計(jì)算在藥物發(fā)現(xiàn)和材料科學(xué)中表現(xiàn)出色。

Gartner認(rèn)為，混合計(jì)算的愿景是通過一個(gè)系統(tǒng)編排多種計(jì)算方式，使其協(xié)同工作，充分發(fā)揮各自能力。當(dāng)前，混合計(jì)算主要體現(xiàn)在小規(guī)模的異構(gòu)資源整合（如CPU與GPU），但要在大規(guī)模下實(shí)現(xiàn)協(xié)調(diào)仍需時(shí)間，預(yù)計(jì)混合計(jì)算成熟應(yīng)用需3至10年時(shí)間。

空間計(jì)算的現(xiàn)狀與未來發(fā)展

高挺解釋稱，“空間計(jì)算”是指將物理和數(shù)字對象融合在一個(gè)超越屏幕顯示的共享框架中，通俗點(diǎn)說，就是把數(shù)字世界和物理世界的內(nèi)容去疊加和混合。

空間計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)包括對物理世界中的人、地點(diǎn)和事物在數(shù)字空間的映射與識別，AR/VR/XR技術(shù)就是其核心組成部分。現(xiàn)階段，蘋果的Vision Pro和Meta的Quest3等新型頭戴設(shè)備的推出，使空間計(jì)算逐步從概念走向現(xiàn)實(shí)。

然而，空間計(jì)算當(dāng)前仍面臨諸多挑戰(zhàn)。比如，設(shè)備昂貴，佩戴不適，續(xù)航不足且操作復(fù)雜，用戶需要適應(yīng)。更重要的是，目前還沒有吸引用戶的“殺手級”應(yīng)用，用戶面對著硬件、軟件及內(nèi)容生態(tài)的碎片化現(xiàn)狀，這些都阻礙了空間計(jì)算的普及與發(fā)展。

多功能機(jī)器人普及帶來的價(jià)值與擔(dān)憂

Gartner所說的多功能機(jī)器人，指的是可協(xié)助人類完成多項(xiàng)任務(wù)的機(jī)器人，既可以是人形的也可以是犬形。高挺強(qiáng)調(diào)說，多功能機(jī)器人的設(shè)計(jì)目標(biāo)在于多任務(wù)適應(yīng)，而不僅限于單一用途。

Gartner預(yù)測，到2030年，80%的人類將與智能機(jī)器人互動(dòng)。預(yù)計(jì)，未來五到十年將會(huì)出現(xiàn)10萬元左右的家用機(jī)器人，就像現(xiàn)在的家用汽車一樣普及，比如，能做飯、洗碗、拖地，在更多種場景中的功能表現(xiàn)，就能帶來更高的投資回報(bào)率。

高挺也提到了多功能機(jī)器人的普及可能引發(fā)的人際關(guān)系新問題。機(jī)器人不僅會(huì)替代工廠勞動(dòng)力，也可能進(jìn)入家庭和辦公室，甚至影響人的隱私。人們或許會(huì)考慮如何與一個(gè)電子同事相處的問題。

可為未來社會(huì)和經(jīng)濟(jì)帶來深遠(yuǎn)影響的神經(jīng)增強(qiáng)技術(shù)

高挺介紹說，“神經(jīng)增強(qiáng)”其實(shí)就是現(xiàn)在常說的腦機(jī)接口技術(shù)，是一種利用腦機(jī)接口技術(shù)提升人類認(rèn)知能力的前沿科技，通過讀取、解碼、甚至寫入大腦信息來實(shí)現(xiàn)“大腦透明度”。

這一領(lǐng)域進(jìn)展迅速，Neuralink等公司已獲FDA批準(zhǔn)進(jìn)行人體試驗(yàn)。神經(jīng)增強(qiáng)的技術(shù)路徑從非侵入式的單向讀寫逐步發(fā)展到微創(chuàng)雙向讀寫，未來可能大幅提升人類的認(rèn)知和反應(yīng)能力。

Gartner認(rèn)為，神經(jīng)增強(qiáng)技術(shù)可以帶來三大潛力：

首先，增強(qiáng)記憶力和注意力等認(rèn)知技能，幫助人類在AI時(shí)代保持競爭力，把人變成增強(qiáng)性人類；第二，在營銷領(lǐng)域，它可直接獲取用戶大腦中的偏好數(shù)據(jù)，可以提供更精準(zhǔn)有效的反饋數(shù)據(jù)；最后，可提升人類神經(jīng)功能，有助于預(yù)防事故、延緩老化并延長大腦健康壽命。

Gartner認(rèn)為，這項(xiàng)技術(shù)將為未來社會(huì)和經(jīng)濟(jì)帶來深遠(yuǎn)影響。

結(jié)束語

以上就是Gartner提到的十大戰(zhàn)略技術(shù)的主要內(nèi)容。其中提到的一些趨勢在近幾年就會(huì)有較大影響，比如關(guān)于代理型AI、AI治理平臺、虛假信息安全，也有的離現(xiàn)在還有些遙遠(yuǎn)的預(yù)測。不論如何，這些都是比較受關(guān)注的趨勢，值得關(guān)心技術(shù)發(fā)展的朋友多看幾眼。

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