本周，ChatGPT在广泛传播中，这得益于它的高智能化。在社交媒体上，人们一直在分享关于使用ChatGPT编写代码、起草博客文章、撰写大学论文、编写工作报告，甚至聊天或者制作游戏。突出了一个总体趋势：人工智能正在成为主流，我们才刚刚开始看到它对世界的影响。

人工智能中有一个我特别喜欢的概念，我认为它有助于解释正在发生的事情。它被称为“能力过剩”，指的是人工智能的隐藏能力：而研究人员甚至还没有开始研究这些系统。你以前可能听说过人工智能模型是“黑盒子”--它们是如此巨大和复杂，以至于我们无法完全理解它们是如何运作的，也无法得出具体的结论。这是普遍正确的，也是造成这种悬置的原因。

人工智能政策专家杰克·克拉克这样描述这个概念：“今天的模型比我们想象的要强大得多，我们可用于探索（它们）的技术非常幼稚。”在他最近一期时事通讯中。“那些我们不知道的功能呢？因为我们没有想过要测试它们。”

能力悬置是一个技术术语，但它也完美地描述了随着人工智能进入公共领域而正在发生的事情。多年来，研究人员一直在催人泪下，以比商业化更快的速度推出新模型。但在2022年，大量新的应用程序和程序突然让普通观众可以使用这些技能，在2023年，随着我们继续扩大这一新领域，情况将开始变化 -- 很快。

正如ChatGPT所展示的，瓶颈一直是可访问性。这个程序的骨架并不完全是新的（它基于GPT-3.5，这是OpenAI今年发布的一个大型语言模型，但它本身是GPT-3的升级，从2020年开始）。OpenAI此前曾将GPT-3作为API出售，但该公司提高了模型的自然对话能力，然后将其发布在网络上供任何人玩，这为它带来了更多的受众。无论人工智能研究人员在探索模型的技能和弱点方面多么富有想象力，他们永远无法与互联网上的海量和混乱的智能相匹配。突然之间，悬挑就可以进入了。

在AI图像生成器的崛起中也可以看到同样的动态。同样，这些系统已经开发多年，但访问受到各种限制。然而，今年，像Midjourney和Stable Diffusion这样的系统允许任何人免费使用这项技术，突然之间，人工智能艺术无处不在。这在很大程度上要归功于Stable Diffusion，它为公司提供了一个开源许可证，让公司可以在此基础上进行开发。事实上，在人工智能领域，每当一家公司推出一些新的人工智能图像功能时，很有可能它只是Stable Diffusion的重新包装版本。这包括从病毒式的“神奇化身”应用程序Lensa到Canva的人工智能文本到图像工具，再到MyHeritage的“人工智能时间机器”。下面的技术都一样。

正如这个比喻所暗示的那样，一种能力的前景悬垂不一定是好消息。除了隐藏的和正在出现的能力，还有隐藏的和正在出现的威胁。而这些危险，就像我们的新技能一样，几乎多得叫不出名字。例如，大学如何适应人工智能作文的泛滥？创意产业是否会因为生成式人工智能传播？机器学习会创造一个垃圾邮件海啸会永远毁了网络吗那么人工智能语言模型无法区分事实与虚构或者人工智能图像生成器的已证明的偏差性化妇女和有色人种？这些问题中的一些是已知的;有些则被忽略了，还有更多的才刚刚开始被注意到。随着2022年的兴奋逐渐消退，可以肯定的是，2023年也会有一些突破。