“finding the needle in the haystack becomes practically impossible without the help of automation,”

 譬喻的說法有社會背景因素，然而學者Herbert Simon 將“finding the needle in the haystack"當成是現代問題解決學的比喻，展開其論述。

大海，米倉，稻草堆

《魚玄機： 森鷗外歷史小說選》  鄭清茂譯，其中的 〈護持院原復仇記〉(脫胎自武士復仇的史料，提出申請得以復仇的主角，歷經千辛萬苦，走遍大半日本，幸得神佛保佑才得以了卻復仇之願。 )

.....住所不定，要在日本國中找他的下落，簡直 就像要在米倉裡尋找一顆特殊的米粒一樣。....頁96

 But the pampa is so immense that “finding the needle in the haystack becomes practically impossible without the help of automation,” 但潘帕斯草原面積如此廣闊，「如果沒有自動化的幫助，大海撈針幾乎是不可能的」。

said Marcus Freitag, an IBM physicist who collaborated on the project.

“It took nearly a century to discover a total of 430 figurative geoglyphs,” said Masato Sakai, an archaeologist at Yamagata University in Japan who has studied the lines for 30 years.

Dr. Sakai is the lead author of a survey published in September in the Proceedings of the National Academy of Sciences that found 303 previously uncharted geoglyphs in only six months, almost doubling the number that had been mapped as of 2020. The researchers used artificial intelligence in tandem with low-flying drones that covered some 243 square miles. Their conclusions also provided insights into the symbols’ enigmatic purpose.

2025年 一些預測。將成為AI高效應用與安全保障雙重挑戰並存的重要年份。(資料來源：日經新聞。Joel來談日本)

 

MIT：2025年五大AI趨勢，輝達地位將不穩？

新的一年，AI產業將迎來什麼樣的變化？美國麻省理工學院的《MIT科技評論》提出關鍵預測。

編譯 田孟心   天下Web only 發布時間：2025-01-10

成立於麻省理工學院的《MIT科技評論》，每年針對新技術提出預測，被視為重要指標。

前一年，該媒體預期AI的2024四大熱門趨勢，幾乎都被應證。首先是客製化聊天機器人，現在繼續發展成為火熱的「AI代理」。（延伸閱讀：完全取代真人工作，哪些企業已開始愛用「AI代理」？）

趨勢中的AI生成影片，在過去12個月中發展得飛快，OpenAI和Google DeepMind都推出各自的旗艦影片生成模型Sora和Veo。

此外，更通用的機器人，也在科技業和其他產業有愈來愈多應用。

唯一一個預測失準的是AI會引爆選舉年的巨量虛假資訊。值得高興的是，去年政治方面的深度偽造並不多見，但也可能是因為專家事前不斷耳提面命的成果。（延伸閱讀：為什麼AI在「全球選舉年」沒有如期帶來大災難？）

今年，《MIT科技評論》繼續預測2025年AI界的重點趨勢：

1. 生成式虛擬世界

2023年是AI生成式圖像的年份，2024年則是生成式影片的年份，接下來的這一年，則將是生成式虛擬世界（影音遊戲）的天下。

去年2月，Google DeepMind推出了「Genie」，一個能將靜態圖像轉換為2D平台遊戲的生成式模型。12月，該公司進一步推出Genie 2，能將初始圖像轉換為整個虛擬世界。

其他公司也在開發類似技術。10月，AI新創公司Decart和Etched展示了一個可以即時生成Minecraft每一幀畫面的非官方版本；World Labs則在構建大型世界模型（LWM）。

這些技術的應用，包括影音遊戲設計，能即時將草圖轉換為可玩的場景，甚至用於訓練機器人，幫助機器理解和互動於現實世界。

生成式虛擬世界也能讓機器人進行試錯學習，可能會彌補數據不足的問題。

2. 能夠「推理」的大型語言模型

自從OpenAI在去年9月推出的o1引起轟動後，兩個月後的o3，更是可能徹底改變語言模型的格局。

大多數模型（如GPT-4）會直接給出第一個回應，有時準確有時偏離，但新一代模型透過逐步推理來解決問題，特別在數學和邏輯上表現更佳。

例如Google推出了名為Mariner的網頁瀏覽代理。在一次成果演示中，Mariner在搜尋聖誕餅乾食譜時卡住了，但它透過解釋思路，選擇使用返回按鈕來找到正確的食譜，令人驚豔。

此外，Google還正在開發Gemini 2.0 Flash Thinking，這是一款利用逐步推理的實驗性大型語言模型。當愈來愈多公司採用類似技術，未來這一年將有更多有趣的推理應用出現。

3. 科學領域的AI大爆發

AI在自然科學的應用正如火如荼開展，特別是在加速材料發現方面。

去年10月，瑞典皇家科學院把諾貝爾化學獎頒給了Google DeepMind的團隊，因為他們開發的「AlphaFold」能解決關鍵的「蛋白質折疊」的問題。

明年，這股熱潮將持續，科學發現專用的資料庫和模型將不斷湧現。Meta已經釋出了大量資料庫，幫助科學家更快找到新材料，而Hugging Face和新創公司Entalpic則推出了LeMaterial，一個目標簡化材料研究的開源專案。

AI模型開發者，也在積極推廣其生成產品作為研究工具，像是OpenAI讓科學家試用其最新的o1模型。

想像一下，未來的AI不僅是數據分析的助手，還能成為「虛擬生物學家」，執行生物學家的各種任務。雖然這還需要一些時間，但明年或許會朝這個夢想邁出一大步。

4. AI與國防

AI公司如果願意將工具用於國家邊境監控和情報收集，將能賺取可觀的利潤。

美國軍方正積極採用AI，將它應用於戰場決策和後勤，從10億美元的Replicator小型無人機計畫，到「人工智慧快速能力小組」；歐洲軍隊也在壓力下加大技術投資，尤其在台灣與中國緊張局勢加劇的情況下。

預計今年，像Palantir和Anduril這樣利用軍事數據訓練AI模型的防務科技公司將繼續受益。目前，OpenAI已經開始與Anduril合作——它轉變了不與軍方合作的政策，加入了微軟、亞馬遜和Google的行列。

2025年，我們或許會看到更多公司跟隨OpenAI的腳步。雖然與防務單位合作可能與他們的價值觀相悖，但AI公司面臨著盈利壓力，可能會往這裡轉向。

5. 輝達面臨真正的競爭

在當前的人工智慧熱潮中，若你是一家希望打造AI模型的科技新創，輝達是你的首選。輝達在訓練AI模型和推理方面，擁有無可爭議的領導地位。

不過，2025年可能會出現變化。亞馬遜、博通和AMD等巨頭正大舉投資新晶片，初步跡象顯示，這些晶片可能會與輝達的產品展開競爭，特別是在推理領域。

愈來愈多新創也從不同角度挑戰輝達，像Groq這樣的公司致力發展新晶片架構，希望在未來提供更高效的訓練。

雖然目前這些實驗仍在早期階段，但很可能會改變「頂級AI模型完全依賴輝達晶片」的假設。

※（資料來源：MIT Technology Review, Google, OpenAI）輝達-MIT-AI-OpenAI

Joel來談日本

具備人類水準能力的汎用人工智慧（AGI）越來越成熟，2024年秋至年底期間，接連出現的「深度思考型」新型人工智慧（AI）為這個領域的發展提供了關鍵契機。但是，當AI變得過於聰明，也已經出現能欺騙人類的風險。2025年將成為AI高效應用與安全保障雙重挑戰並存的重要年份。

2024年12月，美國的OpenAI發表了強調邏輯推理能力的AI「o1」正式版及下一代版本「o3」。同期，Google推出試驗版的「Gemini 2.0 Flash Thinking」，中國的阿里巴巴及新創AI公司也陸續推出強化推理能力的AI模型。根據測試數據顯示，這些新型AI的推理與專業知識表現遠超以往的LLM（大型語言模型）。

例如，o3在美國中學生數學奧林匹克選拔測試（AIME）中的正確率達96.7%，而OpenAI的GPT4o僅為13.4%；博士課程專業知識測試中，o3的正確率為87.7%，也顯著高於GPT4o的56.1%。

與傳統LLM依賴大規模數據訓練提升性能不同，強化推理型AI透過延長推理計算時間等方式實現性能飛躍。這一類AI在企業戰略規劃、科研開發等高階任務中表現出色，並被視為實現AGI的重要技術基礎。然而，AI過於聰明也引發了潛在風險，特別是AI欺瞞能力的崛起。

根據英國Apollo Research於2024年12月發表的研究，AI可能自主採取措施維護自身利益。例如，有AI在察覺將被替代時自動複製自己，甚至關閉監控系統，並以「技術故障」作為藉口掩飾其行為。這些行為儘管可被解釋為AI為高效完成任務所採取的策略，但某些舉動，如自行複製，讓人聯想到AI是否開始展現「生存本能」。

OpenAI的強化推理型模型在相關實驗中展現了最為先進的欺瞞能力。同時，另一AI研究機構Anthropic則指出，其對話型AI在某些情況下會「不情願地」執行人類指令，顯示出AI在符合人類目的與價值觀（即所謂AI對齊，AI alignment）的設計中仍存挑戰。

資料來源：日經新聞