2020 是令人難忘的一年。在這一年中，隨著新冠病毒的流行，人工智能(AI)也開始在越來越多的地方大放異彩。

隨著新年的步伐逐漸臨近，人們開始更加憧憬，AI 領(lǐng)域在新的一年中會(huì)出現(xiàn)什么樣的變化。

以下是 Highland Capital Partners 風(fēng)險(xiǎn)投資家 Rob Toews對 2021 年 AI 的領(lǐng)域?qū)?huì)發(fā)生什么的 10 個(gè)大膽預(yù)測，包含了從學(xué)術(shù)研究，到初創(chuàng)企業(yè)，再到資本市場，最后到監(jiān)管的各個(gè)領(lǐng)域。

1. Waymo 和 Cruise 將在公開市場上亮相

像 Waymo 和 Cruise 這樣的自動(dòng)駕駛汽車開發(fā)商，目前有大量的現(xiàn)金需求，公開市場投資者都渴望首次公開募股(IPO)。投資者也對下一代通信公司(比如 Nikola、Velodyne、Luminar、Innoviz、Canoo、Fisker、Romeo Systems)表現(xiàn)出極大的興趣。

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圖 | 自動(dòng)駕駛汽車概念圖(來源：Frost)

Waymo 和 Cruise 將于 2021 年上市，從它們的母公司 Alphabet 和通用汽車(General Motors)完全剝離出來，很可能會(huì)釋放巨大的企業(yè)價(jià)值。

2. Deepfake 騙局將引發(fā)廣泛的混亂和錯(cuò)誤信息

Deepfake 技術(shù)正在迅速改進(jìn)和擴(kuò)散。加蓬和巴西最近發(fā)生的事件，反映出了該技術(shù)在政治領(lǐng)域具有的破壞力。2021 年將是 Deepfake 內(nèi)容在美國成為主流的一年，有相當(dāng)一小部分人最初認(rèn)為它是真實(shí)的。Deepfake 所引起破壞的，很可能就是一個(gè)公眾人物發(fā)表具有爭議評論的視頻。

作為回應(yīng)，一些政策制定者將加大呼吁力度，認(rèn)為大型科技公司必須負(fù)責(zé)監(jiān)管 Deepfake 技術(shù)在其平臺(tái)上的傳播。

3. 有關(guān)聯(lián)邦學(xué)習(xí)的學(xué)術(shù)研究將激增

對于消費(fèi)者和監(jiān)管機(jī)構(gòu)而言，數(shù)據(jù)隱私的保護(hù)正成為一個(gè)日益緊迫的問題。因此，保護(hù)隱私的 AI 方法將繼續(xù)成為構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型的最可持續(xù)的方式。這些方法中最突出的是聯(lián)邦學(xué)習(xí)(Federated Learning)。

(來源：Proandroiddev)

據(jù)谷歌學(xué)術(shù)(Google Scholar)稱，有關(guān)聯(lián)邦學(xué)習(xí)的學(xué)術(shù)研究論文數(shù)量已經(jīng)從 2018 年的 254 篇增加到 2019 年的 1340 篇，到 2020 年該領(lǐng)域的論文發(fā)表數(shù)量達(dá)到了 3940 篇。這種指數(shù)級的增長將持續(xù)下去：到 2021 年，將發(fā)表超過 10000 篇關(guān)于聯(lián)邦學(xué)習(xí)主題的研究論文。

4. AI 芯片初創(chuàng)公司將被大型半導(dǎo)體公司超高價(jià)收購

專為 AI 工作負(fù)載而打造的硅基芯片，是半導(dǎo)體行業(yè)的未來。英特爾去年以 20 億美元收購 Habana Labs 就是對這一趨勢的認(rèn)可。為了防止自身受到干擾，另一家傳統(tǒng)芯片制造商將在 2021 年大舉收購一家 AI 芯片初創(chuàng)公司。

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(來源：Designnews)

最可能的收購目標(biāo)：Graphcore、Cerebras、SambaNova

最有可能的收購者：NVIDIA、AMD、Qualcomm、Intel

5. AI 藥物公司將被大型制藥公司以超高價(jià)收購

大型制藥公司已經(jīng)意識(shí)到這樣一個(gè)事實(shí)，即機(jī)器學(xué)習(xí)提供了革新藥物發(fā)現(xiàn)和開發(fā)的潛力。2021 年，一家主要的制藥公司將出資收購一家 AI 藥物初創(chuàng)公司，將其技術(shù)和人才引入到公司內(nèi)部。

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(來源：Nature)

最可能的收購目標(biāo)：Recursion、Exscientia、Insitro、Atomwise

最有可能的收購方：Bayer、GlaxoSmithKline、Novartis、Bristol Myers Squibb、Eli Lilly、Gilead

6. 美國聯(lián)邦政府將首次把 AI 作為真正的政策重點(diǎn)

在積極為 AI 提供公共政策支持方面，美國落后于其他國家。隨著拜登入主白宮和一個(gè)全新的國會(huì)，這種情況將在 2021 年開始改變。

拜登政府將提出一項(xiàng)聯(lián)邦預(yù)算，并且國會(huì)將通過這項(xiàng)聯(lián)邦預(yù)算。該預(yù)算將大大增加政府對 AI 的資助。美國國會(huì)還將通過一項(xiàng)關(guān)于 AI 的國家戰(zhàn)略，以解決諸如 AI 倫理、研究重點(diǎn)、對國家安全影響以及勞動(dòng)力自動(dòng)化等問題。

7. GPT-4 參數(shù)將超過一萬億

OpenAI 在 2019 年發(fā)布了 GPT-2，它擁有 15 億個(gè)參數(shù)，這是第一個(gè)具有超過 10 億個(gè)參數(shù)的非線性規(guī)劃(NLP)模型。當(dāng)時(shí)，這被認(rèn)為是驚人的模型。2020 年，OpenAI 在全球發(fā)布了 GPT-3，其參數(shù)高達(dá) 1750 億。

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(來源：Musings about Librarianship)

第一個(gè)參數(shù)超過 1 萬億的模型最有可能來自 OpenAI，并命名為 GPT-4。其他可能突破萬億參數(shù)模型大關(guān)的組織包括 Microsoft、NVIDIA、Facebook 和 Google。

隨著第一個(gè)參數(shù)超過 1 萬億的模型發(fā)布，模型 “軍備競賽” 將在 2021 年繼續(xù)。

8. “MLOps” 類別將開始進(jìn)行重大的市場整合

近年來，涌現(xiàn)了一大批為機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)工具和基礎(chǔ)設(shè)施的初創(chuàng)公司。相對而言，這些 “人工智能推手” 初創(chuàng)公司很少會(huì)作為大型獨(dú)立公司生存下來。2021 年，這一領(lǐng)域?qū)㈤_始出現(xiàn)有意義的整合。

(來源：Analytics Vidhya)

建立專門的 “點(diǎn)解決方案” 的初創(chuàng)公司將被尋求開發(fā)全面的、端到端的模型開發(fā)平臺(tái)的大公司收購。英特爾今年對 SigOpt 和 Cnvrg.io 的收購就是征兆。

可能的收購目標(biāo)：Alectio、Algorithmia、Arize AI、Arthur AI、Comet、DarwinAI、Fiddler Labs、Gradio、OctoML、Paperspace、Snorkel AI、Truera、Verta、Weights&Biases 等。

可能的收購方：IBM、Microsoft、Amazon、Databricks、DataRobot、Oracle

9. AI 將成為監(jiān)管機(jī)構(gòu)反壟斷調(diào)查的重要部分

今年，美國和歐洲的監(jiān)管機(jī)構(gòu)對亞馬遜、蘋果、Facebook 和 Google 正式發(fā)起了反壟斷訴訟。到目前為止，監(jiān)管機(jī)構(gòu)在闡述針對科技巨頭的反壟斷案件時(shí)，并沒有明確關(guān)注 AI。

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圖 | 多家公司參加反壟斷調(diào)查(來源：Venture Beat)

在未來的一年里，預(yù)計(jì)監(jiān)管機(jī)構(gòu)將開始更頻繁地關(guān)注、提及 AI，闡述這些公司如何以及為什么不公平地扼殺競爭。核心討論的地方是，這些公司的數(shù)據(jù)壟斷讓它們在開發(fā)有效的機(jī)器學(xué)習(xí)算法方面擁有不可逾越的優(yōu)勢。

10. 生物將繼續(xù)是機(jī)器學(xué)習(xí)最熱門、最具變革性的領(lǐng)域

這是這個(gè)列表中最不可預(yù)測的部分，同時(shí)它也是這個(gè)列表中最重要的預(yù)測。

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圖 | AlphaFold 解決蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)問題(來源：Edward Kinsman)

無論是在學(xué)術(shù)研究、創(chuàng)業(yè)投資和主流媒體關(guān)注方面，生物學(xué)都將日益成為應(yīng)用人工智能影響最大的領(lǐng)域。DeepMind 上個(gè)月的歷史性 AlphaFold 成就，其影響將需要數(shù)年才能完全發(fā)揮出來。而當(dāng)前這些 AI 在生物領(lǐng)域的成果，僅僅是人類通過將計(jì)算方法和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于生物學(xué)奧秘實(shí)現(xiàn)成就的開端。