《麻省理工科技评论》年度AI洞察：10个关键词理解正在发生的AI趋势 (opens in new tab)

（来源：麻省理工科技评论）在嘈杂喧嚣的 AI 世界里，什么才是真正值得关注的？《麻省理工科技评论》的记者和编辑花了多年时间思考这个问题，追踪 AI 的进展，描绘下一步走向。现在，我们第一次把答案浓缩成了一份清单。受我们每年评选的“十大突破性技术”启发，这是一份全新的盘点：那些正在推动进步或改变权力格局的 AI 大趋势、大方向和新突破——它们定义着今天，也将塑造明天的可能性。人形机器人数据Humanoid Data就像我们说的话和写的字变成了大语言模型的训练数据一样，人类运动的视频如今也在被大规模收集，用来训练人形机器人。这股风潮始于一个简单的类比：ChatGPT 靠海量文本学会了生成语言，那人形机器人能不能靠海量运动数据学会在真实世界里干活？问题在于，描述人类运动方式的数据集远不像互联网文本那样现成。虚拟仿真曾经是替代方案，但仿真永远无法完美还原真实世界的物理特性，训练出来的机器人一到现实中就容易摔跤。于是企业决定走笨办法：直接收集真实世界的数据。世界各地出现了大型训练中心，工人穿着外骨骼一天擦几百次桌子；尼日利亚和印度的零工把手机绑在头上，在家拍自己做家务；美国的快递公司给员工...