GPT-3是其中的翘楚！它是OpenAI斥巨资打造的自然语言处理模型，拥有1750亿超大参数量，是NLP领域最强AI模型。自2020年5月份首次推出以来，凭借惊人的文本生成能力，GPT-3在各大媒体平台一直热度不减。它不仅能够答题、写文章、写诗、翻译文章，还能生成代码、做数学推理、数据分析、画图表制作简历，甚至玩游戏都可以，而且效果出奇的好。

合成内容生成

　　人工智能领域的算法创新并非仅仅出现在NLP。生成式对抗网络（GANs）也涌现出大量创新，展示了科学家们在创造艺术和假图像方面取得的非凡成就。
　　GANs由加拿大蒙特利尔大学AI学者伊恩·古德费洛首先提出，其训练和调整也很复杂，因为它们需要大量数据集进行训练。
　　但科学家们的创新极大地减少了创建GANs所需的数据量。例如，美国英伟达公司展示了一种新的方法来增强训练GANs的效率，与此前的方法相比，其需要的数据更少。这使GANs可以广泛适用于多个领域，从医学应用（如合成癌症组织学图像）到更深层的“Deep Fake”（深度造假）。
　　“深度造假”是一种高能黑科技，其采用了最新的人工智能技术，能够让普通人通过计算机剪辑出一些视频，且视频中的人脸可以变成任何人的脸。“所谓成也萧何，败也萧何”，给视频“换脸”引发巨大关注的同时，也引发了巨大的争议。在上线短短五天之后，这个黑科技便被全网唾弃，之后在全球范围内遭到封杀。

供儿童使用的人工智能

　　随着低代码工具的流行，AI创建者也呈现出低龄化的特征。现在，一名中小学生就可以创建人工智为自己所用——从给文本分类到绘制图像。美国高中已经开设人工智能课程，初中也紧随其后。
　　例如，在硅谷举办的2020 Synopsys科学博览会上，31%的获奖软件项目在创新中使用了人工智能。更令人印象深刻的是，这些人工智能中有27%由6到8年级的学生创建而成。其中一位获奖者是一名八年级学生，他创建了一个卷积神经网络，可以通过眼部扫描检测出糖尿病视网膜病变。

机器学习操作

　　机器学习操作（MLOps）是人工智能领域一个相对较新的概念，涉及最好的管理數据科学家和操作人员，以便有效地开发、部署和监视模型。
　　2020年，由于新冠疫情肆虐，运营工作流程、库存管理、交通模式等方面的巨大变化导致许多人工智能出现意外行为，这被称为漂移——输入数据与人工智能训练的预期不匹配。
　　虽然在生产中部署机器学习的公司以前就曾面临漂移等诸多挑战，但新冠疫情使人们对MLOps的需求与日俱增。无独有偶，随着《2018年加州消费者隐私法案》等隐私法规的实施，对客户数据进行操作的公司越来越需要治理和风险管理。有数据指出，MLOps的市场规模预计到2025年将达到40亿美元。
　　这些并非人工智能领域全部的新趋势，不过，它们值得我们注意，因为它们彰显了三个重要方面。首先，人工智能在现实世界中的应用越来越多，新冠疫情引起的问题和MLOps的增长就证明了这一点。其次，相关人士在该领域不断推陈出新，正如BERT和GANs的接踵而至。最后，人工智能的创建门槛越来越低，为其“飞入寻常百姓家”奠定了坚实的基础。
　　人工智能的理想和未来总是美好的，但尽管有上述诸多创新，仍需要我们脚踏实地地去促进和引导其发展，以使其能更好地造福人类。
　　（编辑/张峰）