一年中的那个时候，虽然我不喜欢预测，但我想有一个我想谈谈


它有点具体，所以需要一些上下文

从 AI 的角度来看，2021 年是  GPT-3等大型语言模型的一年

这为人工智能带来了近乎神奇的功能

GPT-3 可以翻译语言、撰写论文、生成计算机代码等等——所有这些都可以在没有监督的情况下进行。

到目前为止一切都很好，但正如 HAI 斯坦福指出的那样——大型语言模型将如何改变科学、社会和人工智能

随着语言模型的增长，它们的能力会以意想不到的方式发生变化
GPT-3 的用途及其对经济的下游影响尚不清楚
GPT-3 智能吗？这有关系吗？
未来的模型将不仅限于从语言中学习
此外，一些研讨会参与者还认为应该体现未来的模式
虚假信息是一个真正的问题，但仍有几个未知数
未来的模型将不仅仅反映数据——它们将反映我们选择的价值观
此外，GPT-3 的能力已经超越
DeepMind 推出了Gopher，一个 2800 亿参数的转换器语言模型，谷歌推出了通用语言模型 (GLaM)——万亿权重模型

所有这些我们都很好理解和辩论——但在大多数情况下，主流用户仍然无法使用 GPT-3 和其他此类模型

这可能会在 2022 年发生变化

但这对人工智能应用意味着什么？

所以，让我们想想客户端服务器的类比

将大型语言模型视为服务器，然后增加服务器的容量可以看到“瘦客户端”

因此，人工智能应用程序可以更简单，并且可以利用“预建”的大型语言模型

我认为这将在 2022 年发生，因为这两个部分（低代码和大型语言模型）都已到位

这导致更丰富的人工智能应用程序更容易开发，同时也具有大型语言模型的缺点（成本、环境成本以及与少数供应商的竞争优势）

它还可能导致权力平衡的转变，即任何有资源构建这些大型语言模型的人都可以获得竞争优势。无论如何，我们将看到由大型语言模型驱动的全新应用程序类别

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