開發和使用人工智慧（AI）的成本是一個主要障礙，這就是為什麼每個人都在尋找最便宜的人工智慧。然而，最近的技術進步表明未來幾年成本將大幅下降。 OpenAI執行長Sam Altman近日聲稱，人工智慧的成本每年下降10倍，這一說法可能會徹底改變人工智慧在許多領域的可及性和應用。本文探討了導致成本下降的因素、潛在影響以及人工智慧民主化面臨的挑戰。
人工智慧成本大幅下降背後的因素
有幾個因素有助於降低人工智慧的成本。首先，專用晶片（GPU、TPU）設計和製造的不斷進步，使得運算能力的提升和能耗的降低成為可能。這些針對機器學習任務進行了最佳化的晶片對於訓練和部署複雜的人工智慧模型至關重要。提高能源效率可以顯著降低基礎設施成本。
然後，演算法和神經網路架構的創新使得用更少的數據和更少的運算資源創建更有效率的人工智慧模型成為可能。遷移學習和自監督學習技術可以重複使用在類似任務中獲得的知識，從而減少訓練新模型的時間和成本。最後，雲端運算的興起提供了對可擴展且經濟實惠的運算能力的按需存取。
低成本人工智慧的含義與挑戰
人工智慧成本下降可能會對許多行業產生重大影響。它可以讓沒有財力投資昂貴 AI 解決方案的中小型企業 (SME) 使用 AI。這可以促進醫療、教育、金融和工業等許多領域的創新和競爭力。
然而，人工智慧的民主化也帶來了挑戰。重要的是確保以負責任和合乎道德的方式使用人工智慧，避免偏見和歧視。此外，還需要培養一支能夠設計、部署和管理人工智慧系統的熟練勞動力。最後，重要的是思考人工智慧對勞動市場的影響，並制定政策來支持受自動化影響的工人。
