Amazon亚马逊技术长Werner Vogels 2024年及未来技术趋势预测
- 黎思慧/台北讯
科技变革的速度在过去一年急剧加快,云端技术、机器学习以及生成式AI变得更加普及,从撰写邮件到开发软件,甚至是早期的癌症筛检,这些技术影响人们生活的各个面向。未来几年,将迎来更多产业创新,推动技术的广泛应用,帮助大家跟上日益加快的生活节奏,而这一切都将始于生成式AI。
基于文化多样性数据训练的大型语言模型(LLM),将能够更细腻地理解人类体验以及复杂的社会,这种「文化流利度」有望让全球用户更方便地应用生成式AI。用于训练大型语言模型的Common Crawl数据库大约有46%的内容是英语,且大比例的内容以西方文化为基础。非西方语境的大型语言模型在过去几个月已经开始出现,例如基于阿拉伯语和英语数据训练的Jais、中英双语模型Yi-34B,以及使用大量日语网络用语库进行训练的Japanese-large-lm。这些迹象表明,具有文化准确性的非西方模型将把生成式AI带给数亿人,并影响从教育到医疗等各方面。
大型语言模型将开始形成更广泛的全球化视角,拓展视野并理解文化。在这种文化交流中,有两个研究领域将发挥关键作用:一是基于AI回馈的强化学习(reinforcement learning from AI feedback;RLAIF),即一个模型可以吸收另一个模型的回馈,不同的模型之间能相互影响,并根据这些影响,更新对不同文化概念的理解;二是透过自我辩论,即一个模型的多个执行个体生成回应,之后针对每个回应的有效性及背后的推论展开辩论,最后根据辩论过程得出一致的回应。这两个研究领域都能降低训练和微调模型所需的人力成本。大型语言模型在相互学习的过程中,从不同文化的视角获得对复杂社会的细致理解,这将确保模型提供更具韧性和准确性的回应。
预测二:女性科技终于崛起
随着对女性科技(FemTech)的投资正在不断上升,在云端技术、机器学习及大数据的帮助下,正身处一个前所未有的转捩点,女性科技公司积极应对过去被忽视的各种医疗状况和需求。AWS一直与女性领导的新创公司密切合作,见证了女性科技的发展。仅仅在过去的一年,相关投资就增加了197%。以及专为女性设计的物联网设备出现,不仅关系到人们对女性护理的认知,也涉及到相应的管理方式。Tia、Elvie和Embr Labs等公司展示了利用数据和预测分析提供定制化护理的巨大潜力,无论是在家还是在旅途中,都能给患者提供舒适的体验。
在线医疗平台、便捷低成本的诊断设备以及随需获取的医疗专家构成的混合医疗模式,将大幅增加女性获得医疗服务的机会。借助应用程序和线上医疗平台,农村等医疗资源匮乏地区的女性将更容易联系到妇产科医生、心理医生等专家。透过获取丰富多样的数据,并结合电脑视觉和深度学习等云端技术,将减少误诊并且有助于降低当前对女性影响较大的药物副作用,子宫内膜异位症和产后忧郁症将得到应有的关注。女性科技不仅让女性受益,也将改善整个医疗系统。
预测三:AI助理重新定义开发者生产力
AI助理将从基础程序码生成器,演变为导师和合作夥伴,在软件开发生命周期中提供支持。AI助理将用通俗语言解释复杂的系统,提出针对问题的改进建议,并处理重复性任务,让开发者将注意力集中在最具影响力的工作上。在2023年Stack Overflow的开发者调查中,70%的受访者表示在开发过程中已经使用或计划使用AI辅助工具。
AI助理将具有高度的可订制性,可以针对个人、团队或企业级的需求进行定制化订制。AI助理能用简单的术语解释Amazon S3等复杂分散式系统的内部机制,让初级开发者快速熟悉不了解的基础架构,而经验丰富的工程师则可以快速理解新的专案或程序码库。过去需要花费数周才能完全理解程序码更改的影响,AI助理能即刻对变更进行评估,概述可能产生的影响,并根据需求提供改进建议。开发者不再需要手动执行升级Java版本等繁杂的任务,而是可以专注于推动创新的创意性工作。借此,团队将变得更加高效,开发出更高品质的系统,并缩短软件的发布周期。
预测四:教育变革紧跟科技创新步伐
随着愈来愈多产业要求员工具备专业化的技能,学校教育与雇主需求之间的差距正在扩大。对于学生而言,教育成本不断上升,许多人对传统大学学位的价值产生质疑,尤其现在可以透过实务培训学习技能。对于企业而言,新员工也仍然需要在职培训。就像数十年前的软件发展过程,在科技教育领域也到达了一个关键点,将看到曾经为少数人量身订制的在职培训,逐渐演变成面向广大人群、由产业驱动的技能教育。
企业自身也开始大规模投资于技能教育,例如亚马逊便宣布已在全球培训了2,100万技术学员。这得益于机械电子与机器人技术学徒计划(Mechatronics and Robotics Apprenticeship)以及Amazon Cloud Institute等专案。这些专案让处于职业生涯不同阶段的学员能够获得需要的技能,而无需承担传统多年制专案的承诺。
这并不意味着传统学位会消失,这不是一个「非此即彼」的情况,而是关乎选择。在科技领域,传统的学术学习仍然至关重要。但在其他产业中,技术的影响已经超越了传统教育系统。为了满足商业需求,也将迎来一个产业主导的教育机会新时代,且这种保持学习与好奇心的终身学习方式,对个人和企业而言都大有益处,这将是不容忽视的潮流。
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