日曆年末以及全球許多文化和國家或地區的假日季是省思過去的時刻，也是深入思考明年和整個未來前景的機會。過去 100 年來，越來越多的連網技術推出，使通訊日趨豐富，資訊傳輸延遲變得更低，世界比以往任何時候都更加緊密。
這種日益增強的連結性給世界各地的許多人帶來絕佳的益處，使人們擺脫貧困，提高資訊可用性，革新商業和教育，讓人們無論身在何處，都能與志同道合的地球公民聯繫起來，並關注我們作為人類物種有能力克服的全球不公義，以及其他無數好處。但隨著我們年歲增長，回首網絡並不普及的年代，人們往往會對這之間的一些弊端感到抱怨。
我們的隱私權已然受到侵蝕，因為從我們的手機定位到網上搜尋歷史記錄，這些都使我們現在變得可被追蹤和追溯。我們總是 24 小時在線，保持網絡暢通，導致對於需要投入大量時間和精力的任務，我們保持專注的能力已經減弱。此外，社交媒體的力量會引發人性的一些最糟糕的方面，而且往往會將難以或不可辨別的資訊誤導為事實或虛構，進而導致仇恨、嫉妒、貪婪、猥褻和自厭。
這些技術透過推出全球互聯供應鏈的量產等推動生產力提高的新能力，重塑了世界面貌和全球經濟。如今，資訊革命已顛覆全世界，而隨著我們步入智慧時代，我們正處於另一場偉大革命的風口浪尖。1 毫無疑問，這是我們在人類歷史上目睹的最偉大革命，它建立在人類作為世界上最具社會性和獨創性的生物，在過去所取得的巨大飛躍的基礎上。
現在，來看看我的第一個預測。
預測 1：AI 銳不可當，無庸置疑，並將徹底改變世界
如同所有剛起步的技術一樣，對它們是真實還是炒作的質疑比比皆是。許多技術被大肆宣傳，只是在成為主流之前潛伏了幾年；其他技術則乘勢而上，從不留戀過去；而有些則逐漸退出歷史舞台，在懷舊中成為模糊的記憶，成為屢見不鮮的曇花一現。
Gartner 在其著名的 Hype Cycle 中對此有所描述，我認為這本書是瞭解新興技術發展現狀的不錯方式。我最常被問到的問題之一是「AI 的繁榮是炒作嗎？」 我的回答是：「絕不是這樣！」 如今，隨著增長無可避免地放緩，華爾街的優秀人才（或現今的演算法交易超級電腦）可能會淡化 AI 公司交易。但 AI 對我們的生活、資料中心和個人裝置的未來、記憶體和儲存技術的未來，乃至 IT 支出的成長率，都會產生巨大的影響，而我們才剛剛開始，一切皆有可能！
ChatGPT 和其他超 1,000 億參數大型語言模型（LLM）的推出，掀起了生成式 AI 的革命，儘管神經網絡、深度學習和人工智慧（AI）在影像識別和廣告推薦引擎等領域已使用了數十年。然而，最新 LLM AI 能力的某些方面使它們看起來與以往不同——能力更強、更智慧、更體貼、更人性化？ 不僅如此，這些能力也正加速進階，特別是隨著全世界最大的公司都競相貨幣化和產品化有望徹底改變世界的 LLM 應用程式。
請允許我略舉幾例，說明那些全新的短期、中期和長期能力及應用程式，它們將會重塑我們所熟知的世界。在此過程中，它們將推進對速度更快、容量更大、安全性更高、能力更強的記憶體、儲存裝置、網絡和運算裝置的需求，並特別關注這些新應用程式在資料建立、儲存和分析方面的能力。無論這些技術是在今天、明天還是 20 年後成為主流，對這些技術的部署競賽現在就已開始，而美光正處在所有創新和擴展能力的中心。
基礎方面：將會在未來兩到三年內爆發式成長的短期能力
這些技術大多是將在資料中心內運行，並由消費者透過手機或個人電腦遠端存取的應用程式，或在業務應用程式的主幹中運行，以加快新產品研發的上市時間，深入瞭解公司如何執行措施以推動技術改進，發掘節省成本和提高生產力的領域，並加強他們對客戶需求的理解，將客戶與他們感興趣的產品連結起來，讓這些公司更貼近客戶。
- 一般生成式 AI——想要為您的公司建立新的標誌、為朋友畫一張有趣的圖片，或表達您對藝術的想法？ 還是為您撰寫部落格或行銷文宣，尋找或建立法律協議範本，透過頭腦風暴進行團隊建設活動，檢視簡報流程並提出讓聽眾驚嘆的建議，甚至潤色投影片和簡報？
這一切都可能實現，而且正在變為現實，例如 Office365 和 Google Docs 正在引入技術，主要透過將這些功能整合到應用程式中，讓使用者學習如何使用新功能（即採用），以及後端支援這些新功能的運算能力。（請注意，擴展運算能力將有益於提升對記憶體和儲存裝置的需求。） - 視訊聊天監控——需要即時語言翻譯，以便與使用不同語言的團隊成員進行跨境會議？ 厭倦了整理會議記錄，想要一份包含會議重點、出席者和行動項目在內的自動摘要，並儲存到您選擇的位置，在會議後送出？ 這些只是試用中或正在開發的功能的幾個例子。
- 程式碼產生——在美國，一名軟體工程師的平均薪酬約為 155,000 美元。2 程式碼產生可為企業家和創作者賦能，讓他們無需知道如何編碼就能夠進行程式設計。一項研究結果顯示，程式碼產生也可以將經驗豐富的編碼員或軟體工程師轉變為超級工程師，使他們的生產力平均提高 55%。3
美光一直致力為軟體工程師部署早期的 AI 編碼工具原型，涵蓋 IT 和產品研發到測試和驗證。即使是早期的工具，尤其是沒有針對我們的資料定製的訓練工具，也展現出推動軟體開發人員生產力的巨大潛力。大多數軟體程式設計師都予以肯定的一個簡單實例是，AI 軟體會自動為我們寫入的高度準確程式碼產生及插入註解。這個簡單的任務讓我們的工程師節省了高達 20% 的時間，同時有助於其他被指派或加入專案的人員提高我們程式碼的一致性、質量和可讀性。
企業家和業務夥伴——有新想法，但不知道從哪著手？ 您最喜愛的生成式 AI 助理將做您的後盾。告訴 ChatGPT 或其他生成式 AI 工具您想要一起創業，它就是您的新業務夥伴！向它解釋您的想法，並要求提供業務計畫、路線圖和逐步指南，以瞭解如何實現您的夢想。您會驚訝於自己找到了一個多麼熱情、有能力的業務夥伴。它未必完美，但又有哪些工作夥伴是完美的？
未來三到七年內將顛覆價值數兆美元產業的中期技術
這些技術大多還有一些複雜問題亟待解決，包括出於安全考慮的政府法規，或擬開發的新實體能力。這些依賴關係將不可避免地延遲潛在技術的推出，因為它們將被投入應用到為人類及其不完美性而建立的現有實體世界。
- 自動駕駛——記得這項新技術在 2021 年問世時的熱潮嗎？ Uber 和 Lyft 的股價飆升，因為市場相信他們的平台將提供機器人計程車車隊，向自動駕駛汽車快速轉型。但事實上，L5 級（全自動駕駛）汽車某種程度上落入了幻滅的谷底。導致延遲的原因很多——低估作出瞬時決策的複雜度和所需的運算能力，駕駛、道路和天氣狀況的變數，道德和倫理決策的複雜性，以及社會和監管問題，例如發生意外時誰要承擔責任，或在沒有完美決策的情況下，您如何確定拯救乘客還是行人的先後順序。意外隨時可能發生，不是嗎？ 但我們會化解這些問題，最終路上的大多數車輛將實現全自動駕駛。這將對汽車中的記憶體和儲存裝置數量產生巨大影響，因為相比現今典型的 L2+/L3 級車輛，2030 年 L5 級車輛使用的 NAND 量將平均高出約 200 倍。到 2030 年，這個數字再乘以約 1.22 億4 輛車，您會發現依賴 AI 的汽車應用程式對 NAND 的需求增加了高達 500 艾位元組！這超過了 2024 年預計將生產的 NAND 數量的一半。
- 醫療——人工智慧正在多元領域轉變醫療，包括放射學掃描和癌症檢測。AI 演算法可以分析 MRI 掃描的影像，預測腦部腫瘤中是否存在 IDH1 基因突變，或發現出現的前列腺癌，以及排除任何可能誤診為癌症的資訊。4 研究人員正在使用機器學習，構建癌症檢測和診斷領域的工具，這些工具有可能找到醫師可能遺漏的腫瘤或病灶。5 隨著 AI 深度學習工具在肺癌檢測領域的表現超越放射科醫師，AI 也被用於協助檢測電腦斷層掃描中的肺癌腫瘤。6 AI 將為世界各地的病患帶來最佳範例和程序，尤其是在頂尖醫師數量和質素不足的地區，這可能會大幅改善預後。
- 個人 AI 助理——從 Awaken Online7到 Her8，許多電影和書籍都為個人 AI 助理賦予浪漫化的主題，它始終陪伴在您左右，能夠真正理解您的願望、偏好和需求。想像一下如果能夠給出模糊指示會怎麼樣？比如給我找點吃的，幫我規劃假期、建立待辦事項清單，或幫我選擇今天要穿的衣服。這些並非毫無可能，但需要最好能夠在地而非雲端交付的隱私和效能。這些模型的訓練和重新調校可能會在更加強大的伺服器上進行，但模型的推理／執行以及您的私人資料可能會駐存在您未來的手機或個人電腦上。這意味著在未來的個人裝置中，在地儲存裝置（NAND/SSD）和記憶體（DRAM）將大幅增加。
- 影像訓練——製作一個您上司的虛擬化身怎麼樣？訓練它們的能力和思維過程，對您的工作進行審查並提供意見回饋，或給出接近他們實際提供的建議，或是製作您最喜愛的領導者、科學家或名人的虛擬影像，它們可以來到學校，以真實且周到的方式與學生互動？ 與靜態影像或文本生成相比，擴充超現實進階數位 AI 化身所需的影像訓練和運算能力成本高昂，但一旦成本下降，投資規模擴展到下一波生成模型，這在技術上將變得可行。
- 警務與執法——人工智慧有可能轉變警務與執法領域，尤其是影像監控。AI 可協助偵尋和預防犯罪，識別和追蹤嫌疑犯，並為調查提供證據和洞見。然而，使用 AI 也會引發倫理和社會問題，例如政府監控與個人隱私權之間的平衡，暴政和濫用權力的風險，以及 AI 對人性尊嚴和公民自由的影響。不同國家或地區對於如何將 AI 用於影像監控，有不同的作法與規定，這反映了他們的文化和政治價值觀。例如，美國優先考慮個人隱私，並限制執法機關使用面部辨識和其他生物辨識技術。另一方面，英國和中國允許更高程度的國家監控，並使用 AI 來監控公共空間、交通和社交媒體，以預防犯罪，達到社會控制的目的。這些對照鮮明的例子表明，社會必須權衡 AI 在影像監控領域的效益和風險，並決定如何以民主、透明的方式管制和監督 AI 的使用。因此，雖然該技術目前在這方面的應用相當廣泛，但棘手的倫理問題和後續法規可能需要更長時間才會完全顛覆這個產業。
未來 10 多年內將打造價值數兆美元產業的長期技術
- 居家輔助機器人——美國老化人口在老人照護方面面臨許多挑戰。隨著人口的老化，對照顧者的需求將大幅增加。然而，老人照護的服務供應並未跟上需求。老人照護產業勞工短缺是全國性的兩難困境，有數百萬的年長者無法獲得他們迫切需要的可負擔照護和服務。美國勞工統計局的資料顯示，從 2022 年到 2032 年，居家健康與個人照護服務員的就業率預計將成長 22%，遠比所有職業的平均成長速度快。未來十年，預計平均每年將有大約 684,600 個居家健康與個人照護服務員職缺。9同時，CDC 的資料顯示，美國 66%（8,690 萬戶）的家庭擁有寵物，其中狗是美國最受歡迎的寵物（養狗的美國家庭有 6,510 萬戶），其次是貓（4,650 萬戶家庭）。10 2022 年，美國人花費 $58 億在寵物照護服務上，包括寵物保姆、遛狗、美容和寄宿。11
此外，美國每年發生超過一百萬起住宅竊盜案，也就是每 25.7 秒發生一起！12 擁有嵌入式 AI 能力的居家輔助機器人可以幫助年長者或身心障礙者獨立生活，在我們外出時看家，或在我們出門旅行時照顧寵物，以及在烹飪或清潔等各種其他方面提供有益的協助。Isaac Asimov 對智慧及實用機器人的願景最後也許會成為現實。 - 戰鬥機器人和革命性戰爭——人工智慧可能會以前所未有的方式顛覆現代戰爭，為人類帶來新的機遇和挑戰。透過加強嚇阻能力、減少傷亡及實現人道干預來阻止戰爭，AI 可能會成為實現和平的手段。然而，AI 也可能導致暴力的規模、發生速度和不可預測性增加，降低衝突門檻，並破壞人權和責信，成為邪惡獨裁者手中的危險工具。AI 可用以研發和部署能夠在戰場上自動操作（有或無人類操縱）的新式武器和系統，例如無人機、微型遊群和機器人。這些技術可能會對戰爭倫理和法律，以及世界秩序的安全和穩定產生重大影響。因此，世界各國政府都必須應對 AI 在戰爭中的倫理影響，合作建立規範和法規，以確保負責、和平地使用 AI，並（希望如此）推動我們的地球走向和平與共同繁榮。
- AI 變員工——當 AI 機器人可以替您上班時，為什麼還要工作？ 在未來的某個時候，我們有機會享受更多的休閒時間和社交，因為生活中的尋常事務可以交由超級智慧機器人（作為個體或蜂巢式生物）管理。社會將如何選擇在公民之間分配財富？ 我們會只讓發明該技術的少數人受益，還是所有人類的生活品質都得到提升？ 我們將如何處理我們手上多出來的時間？如果我們沒有那麼多機會使用這些技術，那麼對於許多人高度重視的價值觀（例如努力工作和學習新事物）來說，這意味著什麼？ 有許多具有倫理和社會挑戰的問題，必須從當今世界如何運轉的角度，加以解決和重新思考。我們或許會擔心 AI 奪走我們的工作，但也許我們可以改用每週三到四天的工作制，在值得信賴的 AI 助理幫助下，花更多時間享受我們勞動的成果！
在我的下一篇部落格中，我們將從正處飛速崛起之初的 AI，轉向一個即將改變發展方向的技術（NAND），以及另一個正在走向夕陽的技術。
1. Satya Nadella 的 Hit Refresh
3. 研究：量化 GitHub Copilot 對開發人員生產力和幸福感的影響 — GitHub 部落格
4. https://www.cancer.gov/news-events/cancer-currents-blog/2022/artificial-intelligence-cancer-imaging
5. https://abcnews.go.com/Health/ai-detect-treat-cancer-potential-risks-patients/story?id=101431628
6. https://www.ajmc.com/view/ai-beats-radiologists-in-detecting-lung-cancer-study-finds
7. Travis Bagwell 的 Catharsis (Awaken Online #1) | Goodreads
9. 居家健康與個人照護服務員：職業展望手冊 ：美國勞工統計局（bls.gov）
10. https://www.forbes.com/advisor/pet-insurance/pet-ownership-statistics/
12. https://www.forbes.com/home-improvement/home-security/home-invasion-statistics/
