在过去的一年，我们站在了一个新时代的门槛上，见证了人工智能从试验性的试点阶段迈向成熟的生产应用。AI不再是企业运营的边缘工具，而是成为全面部署的核心力量。

在当前的商业领域，生成式人工智能正以前所未有的速度和广度被采纳，众多企业已经从这些技术中获得了显著的投资回报，并开始探索其在更多领域的应用潜力。

我们目睹了供应商将新一代人工智能技术融入企业软件产品的努力，同时，人工智能开发者也在积极推动技术进步。代理人工智能、多模态人工智能、推理人工智能以及开源人工智能项目如雨后春笋般涌现，它们的能力和创新性已经能够与市场上最大的商业供应商相提并论。

美国银行在9月份发布的全球研究分析师和策略师调查中指出，2024年是投资回报率得到确认的关键一年，而2025年则预示着企业对AI的广泛采用。

美国银行研究所的内容策略师凡妮莎·库克预测：“在未来五到十年内，我们预计人工智能将引发企业效率和生产力的革命性变革，这不仅可能重塑全球经济，还将深刻影响我们每个人的生活。”随着这些预测逐渐成为现实，我们正步入一个由人工智能引领的全新商业时代。

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自2001年敏捷宣言发布以来，这种开发方法已经逐步取代了传统的瀑布式软件开发模式。

蒙泰罗表示：“大约在过去的15年里，敏捷开发已经成为现代软件开发的主流实践。”然而，敏捷开发的核心是考虑到人类的局限——这不仅涉及到我们编写代码的速度，还包括团队的组织和管理结构，以及依赖关系的处理方式。

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目前，人工智能主要被用作提升团队成员工作效率的工具。然而，蒙泰罗认为，要充分发挥人工智能的潜力，我们需要对整个开发流程进行彻底的改造。“我们需要思考如何与同事以及人工智能进行互动，”他进一步指出。“当前对于人工智能在代码开发领域的关注可能过于集中，而这部分实际上只是软件开发过程中的一小部分环节。”

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9月底，美国加州州长加文·纽瑟姆签署了一项法律，要求人工智能开发者披露用于训练系统的数据，该法律适用于向加州民众公开人工智能系统的开发者。开发者需在2026年初之前遵守规定，这意味着他们将有一年多的时间来构建系统以追踪训练数据的来源。

吉布森律师事务所（Gibson, Dunn & Crutcher LLP）人工智能业务联席主席维韦克·莫汉（Vivek Mohan）表示：“实际上，很多人确实与加州有联系，尤其是在人工智能领域。许多世界领先的科技公司都在加州设立总部，其中许多公司在这里提供工具。”不过，美国和国外已经出台了许多其他法规，涉及数据隐私和算法决策等问题，这些问题同样适用于人工智能。

以人工智能在决定是否批准贷款、医疗程序、支付保险索赔或提供就业建议方面的应用为例。莫汉表示：“大家普遍认为，我们应该认真思考这个问题。没有人希望被一台不负责任的机器雇佣或解雇。这是一个你可能想让律师来处理的用例。”

此外，还有关于使用深度伪造、面部识别等的规定。最全面的法律是去年夏天生效的欧盟《人工智能法案》，这也是公司从 2026 年中期开始必须遵守的法律，因此，2025 年是他们需要做好准备的一年。

Gartner 的钱德拉塞卡兰表示：“欧盟的人工智能法案很有可能导致世界其他地区出台更多监管规定。这是治理方面的一大进步，旨在确保人工智能以对社会有益的方式得到使用。”

安永的负责人拉凯什·马洛特拉（Rakesh Malhotra）回忆道，互联网初期，那些想要创建网站的早期用户必须掌握HTML语言。他们需要配备调制解调器、专用软件以及互联网服务提供商的账户。“而现在，你只需输入你想要搜索的关键词即可，”他指出。对于新一代人工智能，人们目前还在探索阶段，试图理解它是什么、它的工作原理以及如何应用。

他继续说道：“这种探索将会减少。”新一代人工智能将变得无所不在，并且会像今天的互联网一样，无缝地融入我们的工作流程中。

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软件行业已经经历了从大型机上的单体系统，到桌面应用，再到分布式服务架构、网络应用和移动应用的演变。马洛特拉表示，现在软件即将迎来又一次变革。“代理技术代表了下一个发展阶段，”他指出。与服务相比，代理技术具有更松散的耦合性，这使得架构设计更加灵活、弹性和智能化，从而催生了一系列全新的工具和开发流程。

目前，人工智能代理的成本相对较高，对于希望部署大规模系统的企业来说，推理成本可能会迅速攀升。“但这种状况将会发生改变，”他预测道。“随着成本的降低，人工智能代理的应用案例将会大幅增加。”

马洛特拉进一步指出，随着代理逐渐取代软件组件，代理助理的兴起也将成为一大趋势。以法规遵从性为例，目前，顾问们通过继续教育来了解新法律，或者咨询已经成为这些法律领域专家的同事。新知识的传播和被员工完全掌握需要一定的时间。

“然而，人工智能代理能够实时更新，确保我们的所有工作都符合最新的法律要求，”马洛特拉解释说。“这并非科幻小说中的场景。目前，我们正在为客户实施这项服务——虽然还是一个较为初级的版本，但明年它将成为常态。”

这不仅仅是关于跟上监管变化的问题。假设供应商推出了一款新的软件产品，企业客户需要确保该产品满足他们的要求。这个过程可以通过自动化实现，即供应商的代理与客户的代理进行对话。“目前，这还是通过会议和报告来完成的，但一旦我们适应了一些新情况，这一切都将很快以数字化的方式实现。”

他进一步补充，不久的将来，没有人工智能助手参与会议将变得像会计师没有使用Excel一样不可思议。“如果你没有使用正确的工具，那么这就是你不适合这份工作的明显标志。”

IEEE会员、数字医疗公司Augment Therapy的云和新兴技术实践负责人卡门·丰塔纳（Carmen Fontana）表示，人工智能代理目前仍处于早期阶段。“但我已发现它们在减轻日常工作负担方面非常有价值。”她认为，代理的下一步发展将是整合来自所有不同渠道的通信，包括电子邮件、聊天、短信、社交媒体等。

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她指出：“虽然改进电子表格可能不会吸引太多眼球，但实际上，工作场所中人工智能代理所提升的生产力，其带来的影响可能比那些更引人注目的AI应用更为深远。”

确实，人工智能代理本身就颇具吸引力。但当这些代理开始相互沟通时，情况将变得更加引人入胜，Cognizant的人工智能首席技术官巴布克·霍贾特（Babak Hodjat）如是说。当然，这一进程不会一蹴而就，企业在推进时必须谨慎，防止这些代理系统失控。

首先，代理需要能够判断自己是否有能力执行特定任务，以及该任务是否在其授权范围内。当前的人工智能在这方面常常不尽人意，但企业可以通过建立防护措施并辅以人工监督，确保代理仅在被允许且能够胜任的情况下执行任务。其次，企业必须建立监控系统，以确保这些任务的执行不会逾越法律和道德的界限。第三，企业需要能够评估代理对其执行任务的信心水平，以便在信心不足时引入其他系统或人工干预。

“只有通过了所有这些检验，你才能让代理自主处理任务，”霍贾特强调。他建议企业尽可能将每个代理的职责范围缩小。“如果你只有一个代理，让它负责整个销售部门的所有事务，它很可能会频繁失败，”他补充道。“但如果你有多个代理，并且分配给他们较小的责任，你就会发现自动化的工作量会大大增加。”

专业开发组织Chief of Staff Network的总经理拉胡尔·德赛（Rahul Desai）表示，Salesforce等公司已经在开发多智能体工作流程。“将这一概念与思维链推理相结合，即人工智能智能体能够通过多个步骤推理问题的能力（最近被集成到新的ChatGPT-o1模型中），我们很可能会见证每个人都能使用的领域专家人工智能的兴起，”他说道。

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人类及其创立的公司都具有多模态的特性。我们不仅阅读和写作，还进行口头交流，观察和创作。随着时间的推移，我们同时进行这些活动，因此我们能够理解某些事情的发展顺序。而目前的人工智能模型大多还是孤立的，有的能够生成图像，有的仅处理文本，还有一些较新的模型能够理解或制作视频。

“当人们需要生成语音时，他们会使用专门的文本到语音模型，”钱德拉塞卡兰解释道。“或者使用专门的图像生成模型。”为了全面理解世界如何运作，为了实现真正的通用人工智能，AI必须能够跨所有不同的模态运行。虽然一些多模态模型已经存在，但通常所谓的多模态只是一种表象，实际上工作是由不同的专业单模态模型在后台协同完成的。

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“在架构层面，这些模型彼此独立，供应商采用的是混合专家模型架构，”钱德拉塞卡兰指出。然而，他预测在未来一年中，多模态人工智能将成为一个显著的发展趋势。多模态人工智能能够提供更高的准确性，对噪声和数据缺失更具鲁棒性，并且能够增强人机交互体验。实际上预计到2027年，新一代人工智能解决方案中将有40%采用多模态技术，相比2023年的1%有显著增长。

不要将多模态AI与之混淆，多模态路由指的是企业在其生成式人工智能应用中采用多个大型语言模型（LLM）。不同的AI模型在特定领域表现更优，有的模型成本更低，或者响应速度更快。这涉及到不将所有资源投入到单一解决方案的风险。

Unisys全球AI实践负责人布雷特·巴顿（Brett Barton）提到：“最近我与许多CIO交谈时，他们回想起了ERP供应商锁定的旧时代。这是许多人在审视其应用程序组合时首先考虑的问题，尤其是在云和AI功能相关的应用程序组合方面。”

不再依赖单一模型来满足所有场景，意味着企业不再受限于任何单一供应商，从而能够更加灵活地适应变化。目前，大多数自行构建AI系统的公司往往只与一家供应商合作，因为同时管理多家供应商要复杂得多。但随着他们在未来构建可扩展架构时，拥有一个“模型花园”，即一系列经过审查、定制和微调的、不同规模和功能的系统，对于从他们的AI投资中获得最佳性能和最高成本效益至关重要。

AWS全球ISV产品管理转型负责人杰弗里·哈蒙德（Jeffrey Hammond）表示，他期待看到更多公司构建内部平台，为开发团队提供一套通用的服务，包括多模型路由。

他指出：“这可以帮助开发人员快速测试不同的LLM，以便找到在性能、成本和准确性方面的最佳组合，以完成他们想要自动化的特定任务。”

目前，只有财力最雄厚的大型企业才有能力开发专门定制的软件。对于小规模需求来说，构建大型系统在经济上并不实际。

安永的马洛特拉指出：“现在，大家都在使用标准版的Teams或Slack等产品。微软不会为我定制一个专属版本。”但随着人工智能加速软件开发进程并降低成本，定制软件变得更加可行。

他描绘了这样的场景：“想象有一个经纪人观察了你几周的工作，然后为你设计了一个专属的工作台。”企业一直在开发定制软件，但现在人工智能使得每个人都能使用定制软件。我们将开始看到这种变化。能够为我定制软件而无需额外雇佣人员来完成这项工作，这真是太棒了。”

我们可以预见人工智能将继续以其独特的方式塑造我们的世界。从提高生产效率到改变我们的交流方式，AI的影响无处不在，它正在成为推动社会进步的关键力量。在这篇文章中，我们探讨了12个关于人工智能的预测，每一个都揭示了未来可能的发展方向和潜在的变革。

这些预测不仅是对技术发展的展望，更是对人类社会未来面貌的描绘。随着人工智能技术的不断成熟和应用领域的不断扩大，我们有理由相信，2025年将成为人工智能历史上的一个里程碑，标志着人类社会进入了一个全新的智能化时代。

在这个新时代，人工智能将不再是一个遥远的概念，而是我们日常生活中不可或缺的一部分。它将帮助我们解决复杂的问题，提高决策的效率，甚至可能改变我们对工作、教育、健康和娱乐的理解。随着AI技术的不断进步，我们也将面临新的挑战，包括隐私保护、伦理道德和就业问题。这些挑战需要我们共同面对，以确保人工智能的发展能够惠及所有人，而不是造成社会的分裂。

2025年的人工智能预测为我们描绘了一个充满希望和挑战的未来。让我们共同迎接这个由人工智能引领的新时代。