在技术和社会之间不断演变的关系中，人类表现出了极强的适应能力。曾经让我们感到惊叹的功能，很快就会融入到我们的日常生活中。
(资料图片仅供参考)
像ChatGPT这样的大型语言模型(LLM)的惊人功能，几个月前还是尖端人工智能的典范。它们现在正在走向成为我们文本编辑器和搜索引擎的简单插件。
我们很快会发现自己依赖它们的能力，并将它们无缝地融入到我们的日常工作中。
然而，这种快速适应让我们留下了一个悬而未决的问题：接下来会发生什么？随着我们的期望发生变化，我们不禁想知道下一个能够引起我们兴趣的创新是什么。
人们将尝试使用各种聪明和不那么聪明的方法来利用人工智能。许多想法将会失败，而另一些想法则会产生持久的影响。
我们的预测并不比你们更好，但我们可以尝试以一种有条理的方式思考接下来会发生什么。为了使人工智能产生持久的影响，它不仅需要在技术上可行，而且还需要在经济上可行，并在规范上可接受——换句话说，它要符合社会要求我们遵守的价值观。
目前有一些人工智能技术正在等待时机，它们具有前途。我们认为等待机会的四个人工智能技术是下一代GPT、人形机器人、人工智能律师和基于人工智能的科学。从技术角度来看，我们的选择似乎已经准备就绪，但它们是否符合我们提到的三个标准，还是另一回事。我们选择这四个是因为它们在我们的人工智能技术进展调查中不断被提及。
1.人工智能法律帮助初创公司 DoNotPay 声称已经建立了一个基于法学硕士技术的法律聊天机器人，可以在法庭上为被告提供建议。
该公司最近表示，将让其人工智能系统帮助两名被告实时处理超速罚单。通过耳机连接，人工智能可以聆听诉讼过程，并向被告耳边低声说出法律论点，然后被告向法官大声重复这些论点。
在因无证执业而受到批评和诉讼后，这家初创公司推迟了人工智能的法庭首次亮相。因此，技术的潜力将不是由技术或经济限制决定，而是由法律体系的权威决定。
律师是高薪专业人士，诉讼成本高昂，因此自动化的经济潜力巨大。然而，美国法律体系目前似乎反对机器人在法庭上代表人类。
2.AI科学支撑科学家们越来越多地转向人工智能来获取见解。机器学习，即人工智能系统随着时间的推移不断改进其功能，被用来识别数据模式。这使得系统能够提出新颖的科学假设——对自然现象提出解释。这些甚至可能超越人类的假设和偏见。
例如，利物浦大学的研究人员使用一种称为神经网络的机器学习系统对电池材料的化学组合进行排序，指导他们的实验并节省时间。
神经网络的复杂性意味着我们对它们实际如何做出决策的理解存在差距——即所谓的黑箱问题。尽管如此，有些技术可以揭示答案背后的逻辑，这可能会带来意想不到的发现。
虽然人工智能目前无法独立提出假设，但它可以启发科学家从新的角度解决问题。
3. 人形机器人自 2015 年第一届 Darpa 机器人挑战赛以来，人形机器人（那些看起来和动作都像我们的机器人）已经取得了显着的进步，在这项比赛中，团队建造了机器人来执行组织者设定的一系列复杂任务。其中包括下车、打开车门以及在墙上钻一个洞。许多人为实现目标而奋斗。
然而，初创公司现在正在开发能够执行此类任务并在仓库和工厂中使用的“类人机器人”。
计算机视觉等人工智能领域的进步，以及提供短时高电流的高功率密度电池的进步，使机器人能够在复杂的环境中导航，实时保持动态平衡。Figure AI 是一家为仓库工作制造人形机器人的公司，已获得 7000 万美元（5500 万英镑）的投资资金。
包括 1X、Apptronik 和 Tesla 在内的其他公司也在投资人形机器人，这表明该领域正在走向成熟。人形机器人在需要导航、机动性和适应性的任务中比其他机器人具有优势，部分原因是它们将在围绕人类需求构建的环境中运行。
放眼长远这三者的长期成功将不仅仅取决于计算能力。
如果人形机器人的生产和维护成本超过其收益，那么它们可能无法获得关注。人工智能律师和聊天机器人助手可能具有显着的效率。然而，如果他们的决策与社会的“道德指南针”相冲突或法律不同意他们的使用，他们的采用可能会被停止。
在成本效益和社会价值观之间取得平衡对于确保这些技术真正蓬勃发展至关重要。
目前因为openAI 限制无法直接使用ChatGPT, PC 端无需下载即可使用ChatGPT 可以直接在线访问chatgpt 国内中文站快文档官方应用，微信端可关注公众号【快文档】 后 点击下方产品直达使用。
关键词：
质检
推荐
