隨著人工智能 (AI) 變得越來越普遍并嵌入到改變生活的決策中，對透明度的需求也越來越強烈。近年來，人工智能助長偏見和歧視的案例屢見不鮮，使用面部識別進行治安只是一個例子。在未來幾年內，很有可能從松散的自我監管轉向政府參與人工智能。反過來，大型科技公司越來越多地使用人工智能來解決技術本身造成的隱私和偏見問題。

NO.1 增強的人類和人工智能混合勞動力的到來

雖然工作流管理是工作中的新常態，但未來的工作更多的是在增強的環境中與人工智能配對。所有重復性的工作都是可能實現的，并且將是自動化的。

無論你從事的是人力資源、行政、營銷、銷售還是工程領域，隨著人工智能 / 機器學習工具的不斷增加，你的工作效率也會提高。這也只是未來工作的一個常規部分。

例如，人工智能 / 機器學習技術在諸如法學和醫藥等知識領域中得到了廣泛的應用，以瀏覽不斷增加的數據量，并為特定任務找到正確的信息。因此，許多白領工作都有很大的提升空間，他們可能會創造出更有成效的工作，使他們能夠做自己天生擅長的事情。

在每個行業中，都會涌現出人工智能驅動的智能工具，這些工具可以幫助該行業的個人高效工作。這通常被稱為增強型勞動力或人類 - 人工智能混合工作。

NO.2 AI持續賦能芯片設計

現在，越來越多的工作需要高級AI來處理。市場對更節能且計算速度更快的專用芯片需求在不斷增加，通過強大的AI來設計芯片至關重要。

AI推動了新一代設計工具的誕生，AI可以實現在迭代中不斷學習，并在芯片設計環境中獲取數據，由此跨越式地提升生產效率和成本效益。從某種意義上說，AI的顛覆式浪潮將創造更加公平的競爭環境，利用AI進行芯片設計的公司在全球經濟中將實現對稱分布。這不僅為半導體行業的企業們，也為那些團隊規模較小或財務資源較為有限的公司帶來新的發展機遇。

未來的AI硬件設計勢必會對芯片設計技術進行革新。2021年，對數據中心進行投資的公司都實現了可觀的收益，并展示了卓越的技術能力，數據中心的發展一方面推高了專用AI芯片的需求，另一方面也讓AI投資以前所未有的速度在增長。今年，GPU還將繼續是數據中心市場的主導架構，我們預計此增長態勢還將延續。頭部企業都將選擇下一代AI輔助設計系統，以大規模擴展和探索設計工作流程，并實現非重要決策的自動化。為滿足自身的芯片設計需求，各公司開始將目光轉向云端，從而增加設計容量、加快周轉時間、優化高質量應用設計。

NO.3 更多系統公司入局自研芯片之路

回看2021，芯片設計已經成為科技領域共同關注的話題焦點。AI正在快速重塑芯片設計的整體藍圖，各家科技公司紛紛開始自研芯片。

蘋果公司最近推出的自研芯片M1 Max，能夠集成多個強大的計算組件，提供業界最強大的芯片支持。非傳統半導體公司部署定制化ASIC（專用集成電路）開發的舉動，激勵了業內許多公司都開始慎重評估，在企業所服務的市場快速增長的情況下，自研芯片是否真的具有競爭優勢。自研芯片的優勢有很多，比如最大限度的進行數據控制，在速度、決策、結果之間減少延遲等。建立一流的芯片設計團隊是創造和保護知識產權的重要途徑，但隨著業務場景的迅速擴大，人才緊缺成為企業需要面對的又一難題。

NO.4 網絡安全領域的人工智能

今年1月，世界經濟論壇發布《2021年全球風險格局報告》，認為網絡安全風險是全世界今后將面臨的一項重大風險。

隨著機器越來越多地占據人們的生活，黑客和網絡犯罪不可避免地成為一個更大的問題，這正是人工智能可“大展拳腳”的地方。

人工智能正在改變網絡安全的游戲規則。通過分析網絡流量、識別惡意應用，智能算法將在保護人類免受網絡安全威脅方面發揮越來越大的作用。2022年，人工智能的最重要應用可能會出現在這一領域。人工智能或能通過從數百萬份研究報告、博客和新聞報道中分析整理出威脅情報，即時洞察信息，從而大幅加快響應速度。

NO.5 人工智能與元宇宙

元宇宙是一個虛擬世界，就像互聯網一樣，重點在于實現沉浸式體驗，自從馬克·扎克伯格將臉書改名為“Meta”（元宇宙的英文前綴）以來，元宇宙話題更為火熱。

人工智能無疑將是元宇宙的關鍵。人工智能將有助于創造在線環境，讓人們在元宇宙中體會賓至如歸的感覺，培養他們的創作沖動。人們或許很快就會習慣與人工智能生物共享元宇宙環境，比如想要放松時，就可與人工智能打網球或玩國際象棋游戲。

結·語

從以上未來AI系統發展的六種形態以及各自的發展趨勢來看，下一步的研究需要系統、全面地借鑒人類的認知機理，不僅是神經系統的特性，還有認知系統（包括知識表示、更新、推理等），發展更加具有生物合理性，以及更靈活、更可信可靠的AI系統。唯有如此，未來AI系統才能夠實現“不僅勤奮而且更聰明更有智慧”的理想。