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前言
一、AI辅助研发的技术进展
（一）深度学习在研发中的应用
（二）强化学习在研发中的应用
（三）生成模型在研发中的应用
（四）技术如何推动研发效率的提升
二、2024人工智能四大趋势
（一）从AI大模型迈向通用人工智能
（二）合成数据打破人工智能训练数据瓶颈
（三）量子计算机可能率先应用于人工智能
（四）AI代理和无代码软件开发带来“冲击波”
三、面临的挑战与机遇
（一）技术挑战
（二）伦理问题
（三）数据安全
四、人才培养与教育
（一）个人层面
（二）教育体系层面
总结
前言
随着人工智能技术的持续发展与突破，2024年AI辅助研发正成为科技界和工业界瞩目的焦点。从医药研发到汽车设计，从软件开发到材料科学，AI正逐渐渗透到研发的各个环节，变革着传统的研发模式。在这一背景下，AI辅助研发不仅提升了研发效率，降低了成本，更在某种程度上解决了复杂问题，推动了科技进步。2024年，随着AI技术的进一步成熟，AI辅助研发的趋势将更加明显，其潜力也将得到更广泛的挖掘和应用。
一、AI辅助研发的技术进展
在2024年，AI辅助研发领域的技术突破和创新呈现出前所未有的活力和潜力。深度学习、强化学习、生成模型等前沿技术不仅在理论上取得了重大进展，而且在实际应用中展现了巨大的价值，极大地推动了研发效率的提升。下面将详细探讨这些技术在研发中的应用以及它们如何促进研发效率的提高。
（一）深度学习在研发中的应用
深度学习技术通过模拟人脑的神经网络结构，能够处理和分析海量的数据，从而在图像识别、自然语言处理、预测分析等领域取得了显著成就。在研发领域，深度学习被广泛应用于：
- 药物发现：通过分析生物大数据，深度学习可以预测药物分子的活性，加速新药的筛选和开发过程。
- 材料科学：深度学习能够预测新材料的属性和性能，帮助科学家设计具有特定功能的新材料。
- 质量控制：在制造业中，深度学习被用于图像识别和分析，以实现产品质量的自动检测。
通过这些应用，深度学习技术显著提高了研发的效率和精确度，缩短了产品从概念到市场的时间。
（二）强化学习在研发中的应用
强化学习是一种使机器通过试错来学习最佳行为或路径的技术。在研发领域，强化学习的应用包括：
- 自动化设计：在工程设计领域，强化学习可以帮助自动化设计流程，优化设计参数，提高设计效率和创新性。
- 仿真测试：强化学习可以在虚拟环境中模拟产品的使用情况，有效评估产品性能，减少实物测试的需要。
- 生产优化：在制造过程中，强化学习能够优化生产线的配置和操作，提高生产效率和降低成本。
强化学习通过使机器自主学习和优化，为研发工作提供了更高的灵活性和智能性。
（三）生成模型在研发中的应用
生成模型（如生成对抗网络GANs）能够生成新的数据实例，这在研发中具有重要意义。其应用包括：
- 数据增强：在数据稀缺的研发领域，如医学影像，生成模型可以产生额外的训练数据，提高模型的准确性和鲁棒性。
- 新材料设计：生成模型可以预测新材料的可能结构，加速新材料的发现和设计过程。
- 药物设计：通过生成潜在的药物分子结构，生成模型可以帮助研究人员在早期阶段筛选出有前景的药物候选。
生成模型通过创造新的数据和模式，为解决传统研发中的挑战提供了全新的途径。
（四）技术如何推动研发效率的提升
这些技术通过以下方式推动研发效率的提升：
- 加速数据处理和分析：AI技术能够快速处理和分析大量数据，帮助研究人员发现新的洞见和规律。
- 优化决策过程：AI可以提供基于数据的决策支持，减少试错时间，提高决策效率。
- 自动化重复任务：AI能够自动化执行研发过程中的重复性任务，如数据收集、预处理等，释放研究人员的时间，让他们专注于更有创造性的工作。
二、2024人工智能四大趋势
（一）从AI大模型迈向通用人工智能
2023年，ChatGPT开发者OpenAI被置于前所未有的聚光灯下，也使GPT-4后续版本的开发被推向了风口浪尖。据消息人士称，OpenAI正在训练下一代的人工智能，暂名“Q*”（读作Q-star）。新的一年，OpenAI下一代产品可能发布。“Q*”可能是第一次采用“从零开始”的方式训练的人工智能。其特点为智能不来自人类活动的数据，且有能力修改自身代码以适应更复杂的学习任务。前者使得人工智能能力的发展变得愈发不透明，而后者向来被看作是诞生人工智能“奇点”的必要条件。在人工智能发展领域，“奇点”特指机器拥有了自我迭代的能力，进而在短时间内迅猛发展，超出人类控制。
虽然，“Q*”目前只能解决小学难度的数学问题，距离“奇点”还远。但鉴于虚拟环境中人工智能迭代速度可能远超想象，其可能在不远的将来自主发展出在各个领域均可超过人类水平的AI。2023年，OpenAI预言，各方面超越人类水平的人工智能在十年内就会出现；英伟达创始人黄仁勋表示，通用人工智能可能在五年内超越人类。
一旦通用人工智能得以实现，就可被用于解决各种复杂的科学难题，譬如，寻找外星人与地外宜居星系、人工核聚变控制、纳米或超导材料筛选、抗癌药研发等。这些问题通常需要花费人类研究员数十年的时间来寻找新的解决方案，部分前沿领域的研究量已超出人力极限。而通用人工智能在自己的虚拟世界中拥有几乎无限的时间和精力，这使得其在部分容易虚拟化的任务中，有可能成为人类研究员的替代。但值得注意的是，届时，人类如何监督这些从智能水平上超过人类的人工智能，确保其不会危害人类，又是一个值得思考的问题。
（二）合成数据打破人工智能训练数据瓶颈
数据瓶颈指的是可用于训练AI的高质量数据的有限性，合成数据有望打破这一瓶颈。
合成数据是在模仿真实数据的基础上，由机器学习模型利用数学和统计科学原理合成的数据。关于什么是合成数据，有一个较为浅显易懂的比喻：这就像是在给AI编写专门的教材。例如，尽管英文课本的对话中出现的可能是“小明”“小红”这样的虚构人名，但并不影响学生们由此掌握英语，因此，从某种意义上，对于学生而言，教材可以看作一种经过编纂、筛选和处理的“合成数据”。
除了对大量高质量数据的需求导致合成数据受到追捧以外，对数据安全的考量也是重要原因。近年来，各国纷纷出台更严格的数据安全保护法律，使得客观上利用人类产生的数据训练人工智能变得更为繁琐。这些数据中不仅可能隐含个人信息，而且许多数据还受版权保护。在互联网隐私与版权保护尚未形成统一标准与完善架构的当下，使用互联网数据进行训练，极易导致大量法律纠纷。若考虑对这些数据进行脱敏，又面临筛查识别准确率方面的挑战。两难之下，合成数据就成为惠而不费的一种选择。
除此之外，合成数据还带来的一个重大变化，即来自人类社会的大数据或将不再是AI训练所必需。在今后数字世界中，人类数据的产生、存储和使用仍将遵循人类社会的法则和秩序，包括维护国家数据安全、保守商业数据秘密和尊重个人数据隐私，而AI训练所需的合成数据则采用另一套标准进行管理。
（三）量子计算机可能率先应用于人工智能
作为电子计算机发展到今天的最前沿应用，人工智能始终存在算力不足的隐忧。ChatGPT问世数月后，OpenAI总裁奥尔特曼曾公开表示，其并未鼓励更多用户注册OpenAI。2023年11月，OpenAI甚至宣布暂停ChatGPT Plus付费订阅新用户的注册，以确保现有用户拥有高质量体验。作为全球性能最强的AI，ChatGPT已遇到算力等方面的瓶颈。在此背景下，讨论量子计算机在人工智能领域的应用就成为一种颇具潜力的未来解决方案。
首先，人工智能领域的算法，大部分属于并行计算的范畴。例如，AlphaGo在下围棋的过程中，其需要同时考虑对手在不同位置落子后的应对招数，从中找到最有可能赢得棋局的下法，这需要计算机优化并行计算的效率来实现。而量子计算机擅长进行并行计算，因为它可以同时计算和存储“0”和“1”两种状态，无需像电子计算机那样消耗额外的计算资源，如串联多个计算单元，或将计算任务在时间上并列。计算任务越复杂，量子计算就越具备优势。
其次，运行ChatGPT所需的硬件条件，同样也十分适合导入当前体积庞大的量子计算机，二者都需要安装在高度集成的计算中心里，由一支专业化技术团队进行管理支撑。
2022年，来自谷歌、微软、加州理工学院等机构的研究者从原理上证明了“量子优势”在预测可观测变量、量子主成分分析以及量子机器学习中确实存在。量子机器学习，实际上就是量子计算在人工智能领域的应用，也体现出未来量子计算与人工智能两大前沿技术合流的趋势。理论上证明了，实践上就需要进一步拓展量子计算的应用前景。在2019年推出商用量子计算机“量子系统一号”后，美国量子计算巨头IBM又于2023年12月推出了“量子系统二号”。新系统的最大突破在于可以模块化扩展，是该公司的首台模块化量子计算机。“量子系统二号”拥有超过1000量子位。IBM还宣布计划10年内建成10万量子位的量子计算机。这些不断增加的量子位并非只是为了竞赛，其对于实现通用计算和可编程有着不可或缺的作用。也正因如此，量子计算机的模块化，标志着其更加具备实用性。
有关量子机器学习算法的研究，已成为新的研究热点。不过，未来量子计算机不会完全取代电子计算机，更有可能出现的是量子计算机和电子计算机在不同的应用场景下发挥各自所长，实现协同发展，既极大提升算力，也兼顾成本和可行性。
（四）AI代理和无代码软件开发带来“冲击波”
在AI应用方面，2024年值得关注的是AI代理和无代码软件开发带来的“冲击波”。
一方面，AI代理对劳动力结构的冲击。
截至目前，全球至少已有近两亿人使用人工智能大模型。但人们已不再满足于坐在电脑前跟AI“聊天”，而是开始开发能够自动根据任务需要向人工智能发出提示的工具。当自动提示工具与大模型两相结合，AI代理便由此诞生。
2023年4月，OpenAI联合创始人布罗克曼现场演示了GPT的“自动模式”。在该演示中，AI代理几乎“包办”了一场晚宴：不仅根据要求生成了一份晚宴的推荐菜单、一份图文并茂的邀请函，还自动将该菜单需要购买的食材加入生鲜电商APP的购物车，并自动发布了一条有关该晚宴的社交网站帖子。比尔·盖茨近日发长文解读了AI代理未来，他表示，AI代理将彻底改变人们使用计算机的方式，带来自键盘、屏幕和鼠标发明以来人类与计算机互动方式上最重大的革新。
AI被看作对人类的信息收集、分析和处理进行增强的扩展性工具，使得人的工作水平更上新台阶。但与此同时，AI代理也给许多现有的工作岗位带来冲击，因为企业可能尝试雇用更少的人来完成相同的任务。随着AI代理代替大量只需要较少的计算机技能就可完成的任务，被迫再就业的劳动力将不得不适应新的劳动力市场需求，这注定将是一个较长时期的、伴随阵痛的过程。
另一方面，无代码软件开发给数字经济创新带来的影响。
尽管生成式人工智能可能淘汰掉一批传统数字岗位，但在关上一扇门的同时也打开了一扇窗，这就是“无代码软件开发”。目前，以AI大模型为基础的编程辅助工具已经发展到一个新的阶段，能够根据用户十分模糊的指令来生成软件或网页代码。例如，2023年的GPT-4演示中，演示人员仅仅是在A4纸上手写了一个十分潦草的结构示意图，GPT-4就根据其自动生成了能够实际访问的网页。这无疑大大降低了开发IT服务的门槛。只要一个人有足够有创意的、能够满足许多人需求的数字服务“点子”，就可以成为互联网创新的风口，“人人皆可创新”的时代已然到来。
对此，政府需转变观念，兼顾市场监管与促进创新，一方面，降低数字创新过程中的注册与融资门槛，打通中小企业发展壮大过程中的痛点，让就业与创新政策适应“人人皆可创新”的新需求；另一方面，需要探索更有利于保护创新的版权与专利保护新政策，从而激励那些能够不断提出创新的人才。
三、面临的挑战与机遇
AI辅助研发的快速发展不仅带来了前所未有的机遇，也伴随着一系列挑战，包括技术挑战、伦理问题和数据安全等方面。下面将分析这些挑战，并探讨背后蕴含的机遇以及可能的解决方案。
（一）技术挑战
- 挑战：AI系统的复杂性和不透明性，特别是深度学习模型，使得结果解释和验证变得困难。此外，数据质量和数量的限制也可能影响AI模型的准确性和泛化能力。
- 机遇：这些挑战推动了可解释AI（XAI）和数据科学领域的发展。通过开发更加透明和可解释的模型，不仅可以增强用户对AI系统的信任，还可以促进AI技术在更广泛领域的应用。
- 解决方案：投资于可解释AI研究，开发新的算法和工具来提高模型的透明度和可解释性。同时，加强数据管理和预处理流程，以提高数据质量。
（二）伦理问题
- 挑战：AI辅助研发可能涉及敏感数据，引发隐私保护的担忧。此外，AI的决策过程中可能存在偏见，导致不公平的结果。
- 机遇：这些挑战促使社会更加关注AI伦理和公平性问题，推动了相关法规和标准的制定。
- 解决方案：建立严格的数据保护政策，确保个人隐私不被侵犯。采用去标识化技术处理敏感数据。同时，开发去偏见算法，确保AI系统的决策更加公正和透明。
（三）数据安全
- 挑战：随着AI系统对数据的依赖性增强，数据安全成为一个重大问题。数据泄露或被恶意篡改可能导致严重后果。
- 机遇：数据安全问题的突出促进了网络安全技术的发展，特别是在加密技术和区块链等方面。
- 解决方案：加强数据加密措施，利用最新的加密技术保护数据传输和存储过程中的安全。采用区块链技术提高数据的完整性和可追溯性。同时，建立严格的数据访问控制和监控机制，防止未经授权的数据访问和篡改。
四、人才培养与教育
在AI辅助研发的趋势下，培养具备AI技能的研发人才成为了一项紧迫的任务。这不仅要求个人持续学习和适应新技术的发展，也需要教育体系做出相应的调整和改革，以适应这一变革，并为未来的研发工作提供坚实的人才保障。以下是一些关键的策略和建议：
（一）个人层面
- 持续学习：鉴于AI技术的快速发展，研发人员需要培养持续学习的习惯，通过在线课程、工作坊、研讨会等方式不断更新自己的知识和技能。
- 跨学科能力：AI辅助研发往往涉及跨学科知识。因此，研发人员应该掌握一定的跨学科知识，如数据科学、计算机科学、生物信息学等，以便更好地与AI技术结合。
- 实践经验：积极参与实际的AI项目，通过实践来深化理解和技能。实践经验有助于研发人员理解AI技术的应用场景和潜在挑战。
（二）教育体系层面
- 课程设置：教育机构应调整和优化课程设置，将AI相关课程纳入STEM（科学、技术、工程和数学）以及其他相关专业的教学计划中。同时，开设跨学科课程，鼓励学生从多角度理解和掌握AI技术。
- 实践教学：强化实践教学环节，鼓励学生参与真实或模拟的AI研发项目。通过案例分析、项目驱动等教学方法，提高学生的实践能力和创新思维。
- 师资培训：教育机构应重视师资队伍的培训和发展，特别是在AI和相关领域。可以邀请行业专家作为客座教授，或者鼓励教师参与企业和研究机构的合作项目，以获取最新的行业经验和知识。
- 终身教育：鉴于AI技术的快速变化，教育体系应提供终身学习的机会和资源，支持在职人员通过短期课程、在线学习等方式持续更新自己的技能。
- 国际合作：加强国际交流和合作，促进教育资源和知识的共享。通过学生交换、联合研究项目等方式，提高学生的国际视野和竞争力。
总结
总之，深度学习、强化学习、生成模型等AI技术在2024年的AI辅助研发领域中的应用，不仅展现了其在解决复杂问题上的巨大潜力，而且显著提高了研发的效率和创新能力，为科技进步和工业发展开辟了新的道路。
展望2024年，无论是人工智能技术自身的迭代发展，还是其对数据价值的重塑，抑或是向各行业、各领域的应用渗透，人工智能的影响可谓无处不在，既为科研、创新和经济赋能，又带来新的挑战与风险。我们应以开放的心态看待人工智能带来的诸多改变，审慎研究和应对其可能带来的新课题与新风险。
AI辅助研发领域的挑战虽然多样且复杂，但正是这些挑战激发了技术创新和法规发展。通过跨学科合作、技术创新和政策制定，我们可以不仅克服这些挑战，还能开拓AI技术的新应用领域，推动社会和经济的进步。未来，随着AI技术的不断成熟和完善，伴随而来的挑战也将得到有效解决，从而实现AI辅助研发的更广泛和深入应用。
培养具备AI技能的研发人才是一个系统工程，需要个人、教育机构、企业和政府等多方面的共同努力。通过不断更新教育内容、加强实践教学、提供终身学习的机会，并鼓励跨学科学习和国际合作，可以有效地为AI辅助研发的未来提供强有力的人才支撑。
