论文探索了生成式AI研究领域转型趋势，特别聚焦于像Q*和渐进式AGI等。论文的分析强调了一个关键的范式转变，这受到像MoE、多模式学习和追求AGI等创新的驱动。这些进步预示着一个未来，AI系统能够显著扩展其在推理、情景理解和创造性问题解决方面的能力。
论文思考了AI既有潜力促进也可能阻碍全球公平和正义。AI效益的公平分配及其在决策过程中的作用提出了关于公平和包容性的关键问题。明智地将AI融入社会结构以增进正义和减少差异势在必行。尽管有这些进步，仍存在几个开放性问题和研究差距。这包括确保高级AI系统在伦理上的与人类价值观和社会规范的一致性，这一挑战随着AI的日益自治而加剧。
AGI系统在复杂环境中的安全性和稳健性也是一个重大的研究差距。解决这些挑战需要多学科方法，结合伦理、社会和哲学视角。论文强调了AI未来跨学科研究的关键领域，尤其是伦理、社会学和技术视角的结合。这种方法将促进协作研究，弥合技术进步和社会需求之间的鸿沟，确保AI发展与人类价值观和全球福祉保持一致。MoE、多模式和AGI在重塑生成式AI中的作用已被确认为重要的，因为它们的进步可以增强模型的性能和通用性，并为伦理AI调节和AGI等未来研究领域铺平道路。在我们继续推进的过程中，AI进步与人类创造力之间的平衡不仅是一个目标，而且是一种必要性，确保AI的作用是作为一种补充力量来增强我们的创新和解决复杂挑战的能力。我们的责任是引导这些进步走向丰富人类体验的方向，使技术进步与伦理标准和社会福祉保持一致。
二、论文的简单介绍
历史上的AI起源可以追溯到阿兰图灵的“模仿游戏”，早期的计算理论以及第一代神经网络和机器学习的发展，奠定了当今高级模型的基础。从深度学习和强化学习的兴起等关键时刻可以看出，这种发展对塑造当代AI的趋势，包括混合专家(MoE)模型和多模态AI系统，展示了该领域的动态和不断发展的特点发挥了至关重要的作用。这些进步见证了AI技术的动态和持续演进的本质。
随着大型语言模型(LLM)的出现，尤其是OpenAI开发的ChatGPT和谷歌最近推出的Gemini ，人工智能(AI)的发展迎来了一个关键的转折点。这项技术不仅彻底改变了行业和学术界，还重新引发了关于AI意识及其对人类的潜在威胁的讨论。 包括Anthropic的Claude和现在的Gemini等引人注目的先进AI系统的开发，相较于GPT-3等早期模型和谷歌自己的LaMDA，重塑了研究格局。Gemini从双向对话中学习的能力以及其“尖峰-板块”注意力方法(这使其能在多轮对话中专注于相关的上下文部分)代表了在开发能够更好处理多领域会话应用的模型方面取得的重大飞跃。 这些LLM的创新，包括Gemini采用的混合专家方法，预示着朝着能够处理各种输入并促进多模态方法的模型的发展。 在这种背景下，有关OpenAI一个名为Q* (Q-Star)的项目的猜测浮出水面，据称将LLM的力量与Q-learning和A* (A星算法)等复杂算法相结合，进一步促进了动态的研究环境。
AI研究趋势的变化
随着LLM领域的发展，以Gemini和Q*等创新为代表，大量研究浮出水面，旨在绘制未来的研究路径，这些路径从确定新兴趋势到突出快速进步的领域不一。已经确立的方法与早期采用之间的二分法是显而易见的，随着Gemini的出现，LLM研究中的“热门话题”越来越倾向于多模态功能和会话驱动学习( conversation-driven learning)。预印本的传播加速了知识共享，但也带来了减少学术审查的风险。Retraction Watch注意到的固有偏见以及对剽窃和伪造的担忧提出了实质性障碍。因此，学术界正处于一个交叉点，需要统一推动根据该领域快速发展来完善研究方向，这似乎部分可以通过不同研究关键词的流行度随时间变化来追踪。GPT和ChatGPT的商业成功对生成模型的发布具有重大影响。如图1所示，某些关键词的兴衰似乎与重大行业里程碑相关，如2017年发布“Transformer”模型，2018年发布GPT模型，以及2022年12月发布商业ChatGPT-3.5。例如，与“深度学习”相关的搜索高峰与神经网络应用的突破同时出现，而随着GPT和LLaMA等模型重新定义语言理解和生成的可能性，对“自然语言处理”的兴趣也激增。
图1:不同关键词按年份在Google Scholar上的搜索结果数量
尽管有一些波动，但AI研究中对“伦理/道德”的持续关注反映了对AI道德维度的持续和根深蒂固的关注，强调伦理考量不仅仅是一种反应性措施，而是AI讨论中一个积极和持续的对话。从学术角度推测这些趋势是否表明技术进步驱动研究重点之间存在因果关系，或者日益增长的研究本身推动了技术发展，这非常有趣。
论文还探讨了AI进步的深远社会和经济影响。论文检查了AI技术如何重塑各个行业，改变就业格局，并影响社会经济结构。这种分析强调了AI在现代世界中带来的机遇和挑战，强调了它在推动创新和经济增长方面的作用，同时也考虑了伦理意义和对社会颠覆的潜力。未来的研究可能会得出更确定的见解，然而创新与学术好奇心之间的同步互动仍然是AI进步的标志。
与此同时，arXiv上计算机科学>人工智能(cs.AI)类别下的预印本数量呈指数增加，如图2所示，这似乎表明了AI社区内研究传播范式的转变。虽然快速传播发现可以实现迅速的知识交流，但它也引发了对信息验证的担忧。预印本的激增可能导致未经验证或存在偏见的信息传播，因为这些研究不会经历同行评议出版物中严格的审查和潜在撤稿的过程。这一趋势突显了学术界仔细考虑和批判的必要性，特别是考虑到这样未经审查的研究被引用及其发现被传播的潜能。
图2:arXiv.org上cs.AI类别下的年度预印本数量
目标
论文的动力是Gemini的正式揭幕和围绕Q*项目的推测性讨论，这促成了对生成式AI研究现状的及时检查。论文具体贡献在于理解混合专家(MoE)、多模态和通用人工智能(AGI)如何影响生成式AI模型，并对这三个关键领域每个都提供详细的分析和未来方向。论文的目标不是永久推测未透露的Q-Star倡议，而是批判性地评估现有研究主题过时或无关紧要的潜力，同时深入探讨LLM格局迅速变革中的新兴前景。这种探究让人想起了以加密为中心或基于文件熵的勒索软件检测方法论的过时本质，它们已经被勒索软件集体转向利用各种攻击向量进行数据盗窃策略的过渡所淘汰，将当代针对加密勒索软件的研究降低为后来者的地位。
图3:语言模型演变中的关键发展时间表
表I:当前生成式AI和LLM研究的综合分类
AI的进步不仅有望增强语言分析和知识综合能力，还有望在混合专家(MoE)、多模态和通用人工智能(AGI)等领域开创先河，并且在许多领域已经预示着基于统计的自然语言处理技术的过时。尽管如此，AI与人类伦理和价值观保持一致的永久命令仍然是一项基本原则，推测的Q-Star倡议提供了一个空前的机会，来激发关于这种进步如何重新配置LLM研究格局的讨论。 在这种环境下，吉姆·范博士(NVIDIA高级研究科学家兼AI代理负责人)关于 Q*的见解，特别是关于学习和搜索算法的融合，为这样一个承诺的潜在技术构造和能力提供了宝贵的视角。
图4:MoE创新概念图
图5:推测的Q功能概念图*
图6:预期的AGI功能概念图
论文的研究方法涉及使用“大型语言模型”和“生成式AI”等关键词进行结构化文献搜索。论文在几个学术数据库(如IEEE Xplore、Scopus、ACM数字图书馆、ScienceDirect、Web of Science和ProQuest Central)中使用筛选器，定制识别2017年(发布“Transformer”模型)至2023年(本手稿撰写时间)发表的相关文章。论文旨在解剖Gemini和Q*的技术影响，探究它们(以及现在不可避免出现的类似技术)如何改变研究轨迹并在AI领域揭示新的视野。在这么做的过程中，确定了三个新兴的研究领域——MoE、多模态和AGI——它们将深刻重塑生成式AI研究格局。论文采用调查式方法，系统地制定一个研究路线图，综合并分析生成式AI的当前和新兴趋势。