人工智能（AI）将在2025年主导讨论，并越来越多地融入到生活的各个方面，从商业到教育再到医疗保健。随着AI影响力的扩展，需要解决其伦理影响，包括对工作、创造力和数据隐私的影响。即将到来的一年预计将为许多关于AI的紧迫问题提供答案，同时也将带来突破性的进展。 ### 2025年AI和自动化的主要趋势： 1

美国情报官员周一宣布，俄罗斯是利用人工智能（AI）创建旨在影响2024年总统选举内容的主要外国参与者。这项先进技术使俄罗斯和伊朗能够快速生成和定制极化材料，以有效影响美国选民。 国家情报总监办公室（ODNI）的一名官员将人工智能描述为“恶性影响加速器”，它促进信息操作，而非单独作为一项革命性工具。先前在国际选举中观察到的情况，现在在美国的内容创建中也出现了人工智能的身影。 俄罗斯的行动已经产生了针对著名美国人物和分裂性问题（例如移民）的合成媒体——图像、视频、音频和文本，意图推动前总统唐纳德·特朗普，同时削弱副总统卡马拉·哈里斯。例如，他们分发了一段修改过的视频，该视频虚假宣称涉及哈里斯的撞车事件。此外，她演讲的视频被修改，以对比出她不利于对手的形象。 伊朗同样利用人工智能来制作社交媒体帖子和假新闻文章，旨在选举期间诋毁特朗普，并讨论有争议的话题，包括加沙冲突和总统候选人。他们的AI生成内容有英文和西班牙文版本。 中国，作为第三大对美国选举产生重大影响的国家，正在其更广泛的行动中应用人工智能以塑造全球认知并放大美国内部的分裂问题。 尽管存在这些威胁，但尚未发现有任何直接影响投票结果的AI驱动努力。大多数担忧集中在深度伪造技术可能欺骗选民的潜力上。观察者指出，外国对手尚未有效应对生成有影响力的AI内容的挑战，包括克服AI保护措施，开发复杂的模型以及战略性地分发他们的作品。 随着选举临近，情报界计划密切监视外国试图引入误导性或AI生成的材料，可能会利用著名人物或假帐号扩大其影响范围。

旧金山 – 人工智能将提高航天器的弹性和数据收集能力，使其能够在无需地面控制指令的情况下实现更高的自主操作。 NASA戈达德太空飞行中心的AI研究负责人伊万娜·吉齐（Evana Gizzi）向SpaceNews表示：“我们之前的方法有限制。有很多我们希望实现的目标。” 分布式任务的实施需要航天器与着陆器和漫游车协作，因此需要自主功能。AI还促进了多样化的任务架构，使新航天器和传感器能够整合到现有的轨道群中。 “在NASA和整个航空航天领域，任务概念日益复杂，许多任务无法在没有AI的情况下执行，”吉齐说道，她拥有塔夫茨大学的人工智能博士学位。 **测量甲烷** 然而，在NASA任务中采用AI也面临挑战。航天任务规划者通常风险厌恶并对使用未经测试的算法持谨慎态度。 为了简化AI在航天器操作中的集成，NASA戈达德空间自主和弹性（SPAR）实验室开发了名为OnAIR的机载人工智能研究平台。该平台是一个开源软件管道和认知架构工具，可以在GitHub上访问，这是一个受欢迎的软件开发平台。 OnAIR原型被用于NASA的NAMASTE任务中，该任务使用了一队自主无人机评估阿拉斯加永冻土地区的甲烷分布。（NAMASTE是空间和地面环境中甲烷活动评估网络的缩写。） “OnAIR使无人机能够通过在NAMASTE软件架构中建立数据摄取和处理的标准，优化在科学上具有重要意义的区域的数据收集，包括无人机集成的多功能纳米传感器平台仪器进行的自主测量，”NASA戈达德行星环境实验室的仪器科学家马穆达·苏丹娜（Mahmooda Sultana）解释说，她拥有麻省理工学院的化学工程博士学位。 **国际空间站上的测试** OnAIR还通过空间立方体边缘节点智能协作（SCENIC）进行了测试。空间立方体由一系列由商业现成和抗辐射部件制造的可重配置处理器组成。2023年，一个空间立方体被安装在国际空间站的外部。 在完成其主要目标后，包括展示商用现场可编程门阵列在空间中的性能，SPAR实验室面临了几个障碍，但最终成功展示了OnAIR。 “我们最初预期需要整整一年时间来准备和上传OnAIR到SCENIC。然而，大约两个月后我们才得知SCENIC将比我们预期的提前关闭，”NASA戈达德科学数据处理分部的软件工程师詹姆斯·马歇尔（James Marshall）表示，他拥有乔治·华盛顿大学的计算机科学博士学位。因此，他和他的团队不得不将一个为期一年的项目压缩到六个月内完成。 他们还不得不适应SCENIC较慢的主处理器。“时钟速度是100 [兆赫兹]，其架构也不太常见，这使得移植必要的Python库变得复杂，导致性能下降，”马歇尔指出。 将OnAIR与SCENIC现有的核心飞行系统整合在一起是另一个挑战，研究人员通过利用他们之前的项目经验克服了这一挑战。 “我们整个团队（仅三个人）之前已经为SCENIC开发了软件，使我们能够在SCENIC FlatSat上测试所有内容并顺利集成代码，”马歇尔总结道。

在秘鲁沙漠中，借助人工智能揭示了数百幅古代图画，这些图画中有被砍掉头颅的人头和家养的羊驼。考古学家以前将这些艺术品与纳斯卡文化联系起来，纳斯卡文化大约在2000年前开始将这些地画刻入地面。 这些新发现的地画不仅尺寸较小，而且比先前发现的著名的纳斯卡线和其他图形更古老，后者描绘了伸展数公里的巨大几何设计或平均长度约为90米的野生动物。相比之下，新发现的图像通常描绘了约9米长的人形和家养动物。有些图画甚至暗示了人类牺牲的主题，描绘了与握有刀刃的虎鲸并列的被斩首的人头。 “纳斯卡时期的一些陶器展示了虎鲸用刀割下人头的场景，”来自日本山形大学的酒井雅人解释说。“这将虎鲸定位为参与人类牺牲的实体。” 酒井和他的团队通过训练一个人工智能模型来检测航拍图像中的这些较小的地画。这些高分辨率照片覆盖了一个大约是曼哈顿十倍大的区域，包括纳斯卡潘帕沙漠高原及其附近，这是一个因纳斯卡线而被指定为联合国教科文组织世界遗产地的区域。人工智能生成了一张网格地图，显示了每个网格方块内地画存在的可能性。 研究人员仍然花费了超过2600小时手动检查最有希望的照片，并在现场进行调查。然而，他们估计人工智能将筛查过程加速了50倍，“通过过滤掉98%的低概率航拍图像，并为剩余的2%提供概率，”共同作者、来自纽约IBM研究的马库斯·弗赖塔格说道。 根据人工智能的建议，研究人员在2022年和2023年的实地调查中共发现了303幅图画地画。其中，178幅是由人工智能独立识别的，而另外66幅未被特别标记，但在由人工智能突出显示的地画组中找到。 “人工智能指导的遥感数据评估是一个显著的进步，因为纳斯卡地区的地画完整地图仍然不可用，”来自荷兰莱顿大学的卡斯滕·兰伯斯说道。不过，他警告说，“这项先进技术可能会检测到更多可见的地画——基本上是‘低垂的果实’，而不是那些仍然未被发现的难以找到的地画。” 酒井指出，大约1000个由人工智能识别的候选地点正等待在未来的实地调查中进行评估。这些较小的地画通常出现在蜿蜒小径的山坡上，可能在个人或小团体的宗教活动中起作用。相比之下，巨大的线性地画可能是社区仪式的焦点，他补充道。 剑桥大学的大卫·贝雷斯福德-琼斯表示，人工智能驱动的筛查过程还显示出在纳斯卡线世界遗产地当前边界之外揭示地画的潜力。紧迫性是特别重要的，因为许多地画“由于农业扩张、城市发展和风力发电项目正处于毁灭的边缘，”他指出。

根据国际能源署的数据，到2026年，全球数据中心的能耗预计将会翻一番，超过一些大国的能耗。科技公司CEO克里斯·格拉德温在《财富》杂志上指出，虽然我们利用人工智能解决气候变化和医疗等全球问题，但也加剧了环境危机。 《华盛顿邮报》与加州大学河滨分校合作的最新研究表明，OpenAI的ChatGPT需要519毫升水——大约一瓶水——来撰写一封100字的电子邮件。如果美国每十个人中有一人（1600万人）每周使用ChatGPT发送一封电子邮件，一年下来将消耗超过4

Khosla还谈到了潜在的反乌托邦结果，如人类能动性的削弱和AI的恶意使用。然而，他反驳说，在AI竞赛中“落后”的风险构成“迄今为止最大的危险”。 “Khosla写道：“我对这末日焦虑的评估是，猫已经出袋了”，强调我们面临在无所作为让坏人占据优势和“全速前进”之间的“被迫选择”。 Khosla因其对AI的乐观预测而闻名，因此我们向最新版本的ChatGPT o1-preview提出了他的文章，OpenAI声称该版本能在回复前进行批判性思考，并能进行“复杂推理”，让其分享对Khosla文章的看法。 OpenAI的GPT O1表达了一些怀疑。 值得注意的是，OpenAI的高级AI并不完全认同Khosla的所有断言。 虽然它同意某些方面，如AI具有驱动经济和社会转型的潜力，民主化医疗和教育，以及提升创造力的可能，但它也承认重新定义人类目的的可能性，并强调地缘政治在考虑AI领导权和威权政权所构成的威胁时的重要性。 尽管如此，它认为Khosla对AI的某些预测“过于乐观”，特别是他声称AI在未来25年内能完成80%的工作任务中的80%的任务的说法。它还强调了AI融合将因全球而异，从而质疑Khosla关于工作替代的假设。 ChatGPT进一步指出，Khosla的文章淡化了反乌托邦风险，包括伦理和道德困境、潜在的滥用和对AI的过度依赖可能会破坏批判性思维。Khosla提到AI系统是由人类创建的，“如果我们做错了，这个责任将由我们承担”。 此外，ChatGPT挑战了Khosla关于AI平等的某些观点。这个聊天机器人指出，实现经济再分配面临重大挑战，AI发展可能加剧财富集中和不平等。此外，基础设施不足的国家可能难以从AI的进步中受益。 总之，ChatGPT认为Khosla简化了AI的积极方面，而低估了与之相关的各种挑战和风险。 以下是ChatGPT关于Khosla观点的要点： 我同意Vinod Khosla的几项预测和他对AI转变能力的乐观愿景。然而，我也对他的一些假设和提出的解决方案抱有担忧。 Khosla的文章提供了一个鼓舞人心的观点，认为AI能够创造一个繁荣、创意和重新定义人类角色的乌托邦未来。他的乐观态度强调了AI的转型潜力和需要积极的政策制定以最大化其利益。 然而，实现这一愿景需要解决重大挑战。 虽然我与Khosla对AI能力的热情态度一致，但我主张采取一种平衡创新和预防的谨慎方法。通过认识复杂性并结合多种观点，我们可以努力为一个AI增强人类福利而不产生意想不到负面效应的未来努力。 AI的未来不是固定的; 它将由我们今天做出的集体选择决定。通过拥抱AI的机会同时积极应对其挑战，我们可以朝着一个更加公平和有回报的社会迈进。我们必须以智慧、同情心和对公益的承诺来引导这个变革时代。

一家名为 Letta 的初创公司已经走出隐身模式，推出了能够让 AI 模型记住用户和过去对话的技术。 Letta 由 UC 伯克利著名的初创公司孵化器开发，已获得由 Felicis 的 Astasia Myers 领投的 1000 万美元种子基金，并拥有 7000 万美元的事后估值。 这家初创公司获得了包括 Google 的 Jeff Dean 和 Hugging Face 的 Clem Delangue 在内的 AI 领域知名天使投资者的支持。 Letta 由伯克利博士生 Sarah Wooders 和 Charles Packer 创立，是 Sky Computing Lab 的产品，也是广受欢迎的 MemGPT 开源项目的商业分支。 由教授 Ion Stoica 领导的天空计算实验室（Sky Computing Lab）拥有成功开发公司和高级开源语言模型项目的历史。 MemGPT 旨在克服传统大型语言模型 (LLM)（如 ChatGPT）无状态的缺点，这种模型难以记住用户数据。 该功能对于客户支持和医疗症状跟踪等应用至关重要。 人们对 MemGPT 的兴趣如此之强烈，以至于在官方发布之前，其白皮书在 Hacker News 上疯传。 引起广泛关注后，创始人迅速准备在 GitHub 上发布 MemGPT，该项目获得了数千颗星和分支，以及采访和教程。 通过白皮书发现该项目的迈尔斯 (Myers) 认识到了其商业潜力，并联系了创始人。三人团队与不同的风险投资公司进行了会谈，最终选择了由 Stoica 促成的有影响力的投资者网络支持的 Felicis。 目前，Letta 正在准备推出其商业产品 Letta Cloud，Letta Cloud 将为开发人员提供通过 REST API 部署有状态 AI 代理并管理长期数据的服务。 虽然 MemGPT 已经投入使用，但 Letta Cloud 将很快向测试用户开放。 伍德斯 (Wooders) 强调 MemGPT 的主要应用是创建引人入胜的个性化聊天机器人，包括通过学习患者的病史来帮助癌症患者等专门功能。 然而，竞争非常激烈，LangChain 和 OpenAI 的 Assistants API 等公司已经提供了类似的服务。 尽管竞争激烈，但莱塔仍声称其与任何 AI 模型兼容，而 OpenAI 仅限于其 AI 产品。此外，Letta 致力于开源原则，倡导透明性而不是专有解决方案，联合创始人 Packer 认为这是有效的 AI 应用开发的必备条件。