在埃隆·馬斯克四月預測到2025年年底 AI 將超越人類智能之後，業內人士在社交媒體上分享了他們對2025年人工智能發展趨勢的一些預測。這些預測並非基於空洞的猜測，而是基於長期的研究和觀察，以及對行業現狀的深刻理解。筆者將其彙編整理如下
高置信度預測:
* 通用人工智能仍未到來：儘管馬斯克聲稱 2025 年將會看到超越人類智能的 AI，但我堅信這並非事實。人們可能會試圖通過模糊定義或將 AI 的價值量化來淡化這一差距，但這並不能改變 AI 目前還無法達到通用智能的事實。
* AI 系統仍未突破“任務”瓶頸：到 2025 年年底，沒有任何單一系統能夠在 Marcus-Brundage 設定的 2027 年人工智能標準測試中超過四項任務的出色完成。甚至可能沒有一個系統能夠可靠地解決任何一項任務。
* AI 模型盈利模式仍需探索：儘管芯片製造商因為 AI 模型提供硬件而獲利豐厚，但 AI 模型本身的盈利模式仍然有限或完全不存在。 就像淘金熱中的工具供應商一樣，他們從中受益，但真正的財富卻留給了擁有黃金的人。
* 美國監管措施落後於實際應用：美國將繼續缺乏有效監管措施來保護消費者免受生成式 AI 的潛在風險。與之相反，歐洲將會成為全球人工智能監管的標杆。
* AI 安全研究所的影響力有限：儘管 AI 安全研究所能提供重要的指導意見，但缺乏法律授權無法阻止真正危險的 AI 模型出現。
可靠性問題將繼續困擾生成式 AI：虛假信息(實際上更應該稱為“編造”)、推理錯誤以及其他不可靠性問題將繼續是生成式 AI 的主要缺陷。
* AI 代理仍然處於初期階段：儘管 2025 年會對 AI 代理進行大量宣傳，但其可靠性遠未達到預期，除了在非常狹窄的應用場景中可能有所突破。
* 人形機器人仍將停留在概念階段：人形機器人將會成為熱議話題，但真正像“羅西機器人”那樣功能強大的產品還遙不可及。雖然運動控制可能會有所進步，但對環境感知和認知靈活性的掌握仍然很差。Rodney Brooks 一直在預測這一點。
* OpenAI 將繼續發佈尚未成熟的產品： OpenAI 會繼續提前預覽產品，可能幾個月甚至幾年後才能真正推出穩定版本並提供大眾可負擔的價格。Sora 在 2023 年二月公佈，但直到 2023 年十二月才有限度地發佈，並且使用受到限制。Sal Khan 在 2024 年五月份展示的 AI 教師演示模型至今尚未公開發布；o3 也只是提前預告，並預計會非常昂貴。
* 放射科醫生不會被 AI 完全取代： 與 Hinton 在 2016 年的預測相反，AI 不會很快取代大部分放射科醫生。
中等置信度預測:
* 技術壁壘難以建立：由於開源項目和模型共享的發展，各大公司都將更加傾向於採用類似且廣泛適用的模型，無論是在美國還是中國，歐洲也可能會追上相同的水平。
* o3 的大規模應用受限： 由於價格和穩定性等問題，很少有公司和消費者會選擇大規模使用 o3。
* AI 生產部署仍面臨挑戰： 企業將會繼續探索 AI 的應用，但將它們轉化為真正能夠在實際場景中投入使用的生產級系統仍然是一個需要謹慎對待的過程。
* 大型 AI 公司估值可能下跌： 2025 年可能會出現對大型 AI 公司估值的調整，儘管市場可以比你的資金更長時間地保持非理性。
* Sora 在物理知識方面仍存在問題： 谷歌的 Veo 2 在物理知識方面看起來有所進步，但我還沒有嘗試使用它，並且懷疑其在狀態轉換和物體持久性方面的處理仍然會遇到困難；另一個名為 Genesis 的混合系統(尚未完全發佈)似乎採用了不同的原理，並且具有潛在的吸引力。
* 神經符號 AI 將更加突出。
低置信度預測(但值得討論)：
* AI 可能成為網絡攻擊的重要工具： 我們可能會見證一場大型網絡攻擊，其中生成式 AI 扮演著重要角色，這可能通過多種方式進行，我會在不久的將來發表一篇關於此主題的文章。
* 缺乏突破性進展： 2025 年可能不會出現像 GPT-5 這樣具有重大意義的模型(這意味著一個被普遍認可的全面的、跨領域性能飛躍)，相反，我們會看到像 o1 一樣的模型在某些特定領域表現出色，但其他領域的進步則更加緩慢。