2025 年值得关注的 7 个机器学习趋势

2025 年值得关注的 7 个机器学习趋势
图片来源：编辑 | Midjourney

机器学习已成为近期技术进步的基石，尤其是在当前生成式人工智能的浪潮中。许多人使用 ChatGPT、Perplexity 和 Midjourney 等工具来辅助日常工作，这有力地证明了机器学习将长期塑造我们处理工作的方式。随着 2024 年的结束，机器学习领域发生了许多事情，以至于难以跟上所有进展。然而，我们可以期待在新的一年里有更多令人惊叹的进展。

本文将探讨您在 2025 年应该关注的新兴机器学习趋势。让我们开始吧！

1. 自动代理

如果您一直关注最新的机器学习热门术语，您就知道自动代理及其讨论无处不在。这并非没有原因：它们有潜力快速改善我们的工作生活。

对于初学者来说，自动代理是指能够独立执行任务而无需直接人工干预的人工智能系统。这些系统实际上已经存在一段时间了，但随着大型语言模型（LLM）的发展，特别是那些拥有强大推理能力的模型，自动代理的研究在最近的过去呈指数级增长。

利用 LLM 模型，代理可以处理来自环境的信息，并尽其所能自主执行指定方向的任务。根据环境的不同，代理可以访问各种可用工具，例如网络搜索、网页抓取、检索增强生成（RAG）系统、API 等。代理可以迭代和完善其流程以实现设计目标，就像人类处理任务一样。

凭借提高生产力和增加企业投资的潜力，自动代理无疑将继续成为 2025 年重要的机器学习趋势。

2. 多模态生成式 AI

2024 年是生成式 AI 年，当然，这一总体趋势将在 2025 年继续。生成式 AI 已经彻底改变了各个行业，并且正在彻底改变其他行业，并且随着时间的推移，它正吸引着既担忧又好奇的人们越来越关注它。如上所述，当代的自动代理利用生成式 AI，通常扮演核心角色，但未来还将出现更多生成式 AI 的迭代和应用，包括多模态生成式 AI。

多模态 AI 模型处理和生成各种数据类型，而不是仅专注于一种数据类型——多模态示例包括文本到图像、图像到音频等。这种跨模态翻译的能力将在许多行业中发挥作用并变得重要，许多企业已经开始在其流程中使用多模态 AI。

多模态 AI 技术的发展将帮助系统跨不同模态解释和生成内容，从而在各个行业中产生许多有趣的应用，例如：医疗保健以增强诊断；汽车行业用于自动驾驶汽车；更强大的内容生成；以及更多令人兴奋的应用。多模态生成式 AI 的兴起将是 2025 年持续 AI 工业革命的主要催化剂。然而，它也伴随着许多风险，这引出了我们下一个要关注的趋势。

3. 可解释性 AI

随着机器学习，尤其是在人工智能应用领域，接管了许多传统上由人类执行的任务，关于我们对这些各种人工智能模型做出的决策和决策过程的信心问题的讨论在新的一年里必将加速。由于模型决策并非人类，而是基于历史数据，因此对于这些生成输出的适用性存在很大的疑虑。

为了推动机器学习的透明度并提高人们对模型决策的信心，可解释性 AI 将从“锦上添花”变成“必需品”。企业和个人都将越来越关注决策的“为什么”和“如何”，并希望能够质询这些决策。因此，可解释性 AI (xAI) 是一项已经在许多公司中成为标准的技术，并将在 2025 年在众多行业中获得立足之地。

可解释性 AI 通过清楚地解释模型为何得出其结果来工作。例如，当模型将某人评估为欺诈时，xAI 将解释它为何做出此决定。模型决策的风险越高，xAI 就越关键，因为它允许利益相关者质疑模型推理并承担模型责任。这对于内容生成系统中总结电子邮件的下一个词为何被选中可能不是那么重要，但对于贷款审批 AI 来说肯定很重要。或者考虑自动驾驶汽车：为什么车辆最终决定停车……或者不停车？

xAI 还可以帮助识别模型中的偏差，这些偏差出于道德和/或法律原因不应存在于系统中。xAI 允许企业发现这些偏差并制定缓解方法来消除它们。在几乎任何情况下，系统越公平，其决策就越值得信赖。

由于许多企业将越来越依赖 AI 结果，可解释性 AI 将在 2025 年成为透明度的关键技术。这就是为什么我们应该继续关注这一趋势。

4. 道德 AI

随着 xAI 在 2025 年持续流行，让我们来考虑一下它近亲：道德 AI。

道德 AI (eAI) 指开发和部署符合道德原则、社会价值观和（最终）法律政策的人工智能系统。eAI 是一个标准，它将确保技术负责任地运行，而不侵犯个人权利，并防止模型及其输出产生危害。

道德 AI 将解决企业日益必须处理的与 AI 和道德相关的主要问题：偏差缓解、隐私保护、问责制、安全性和透明度。随着机器学习和 AI 模型进一步集成到业务中，必须坚持 eAI 原则。

随着我们迈向 2025 年，对 eAI 的需求预计将加剧。随着 AI 集成到从医疗保健到金融再到法律等各个关键领域的迅猛发展，eAI 也将成为政府和监管机构关注的焦点。例如，欧盟拟议的《人工智能法案》试图制定管理人工智能应用的法规，重点关注道德。随着时间的推移，这些立法努力将成倍增加，并最终成为我们无法忽视的政策。这是密切关注新一年 eAI 的充分理由。

5. 边缘 AI

边缘 AI 是将 AI 和 ML 部署直接放到消费者设备上的做法，而不是依赖中心化服务器。例如，如果模型部署在您的智能手机、物联网设备、传感器等上，您就是在处理边缘 AI。这种“在边缘”的部署允许 AI 进程和工作流在本地发生，有助于实现实时输出和决策。它还允许更安全的 AI 输出生成和交互，而无需这些交互离开您的个人设备。

正如您可能想象的那样，边缘 AI 预计在需要即时响应的应用（如医疗保健行业）或需要增强数据安全的地方（如金融行业）变得越来越重要。

随着许多新兴的 AI 相关技术，2025 年将是边缘 AI 在行业中变得更加突出，并帮助我们转变开发新应用程序思路的一年。

6. 联邦学习

在讨论完边缘 AI 后，紧接着讨论联邦学习是顺理成章的。联邦学习 (FL) 是一种无需交换本地个人数据即可在多个设备上协同训练共享模型的技术。这项技术允许每个设备在本地处理自己的数据，同时仅将学习到的更新（例如模型参数）发送到中心化服务器。这种方法将提高数据隐私并减少暴露，同时改进模型的性能。

联邦学习为需要更高隐私合规性的行业（如医疗保健或金融）带来了显著优势。考虑到近年来 AI 系统的改进程度、它们如何利用敏感数据来帮助做出更重要的决策，以及许多行业都致力于提高安全性，联邦学习绝对是值得关注的趋势。

联邦学习的另一个优点是它减少了大量数据移动，这对于生成大量数据的模型（如物联网应用）非常有利。通过在本地处理数据并将关键信息发送到系统的中心化后端，每个设备都可以（更多数据，更安全地）为模型训练做出更多贡献。

7. AI 助力人道主义

我们必须在 2025 年关注的最后一个趋势是 AI 将如何应对复杂的人道主义挑战。随着技术进步，AI 模型将不可避免地被用来解决问题和改善人类福祉。

许多此类问题都可以通过 AI 来解决。例如，“Signpost Project”等项目使用 AI 为危机中的个人提供实时信息，并提供一个聊天机器人，提供关于安全的关键指导。另一个例子是 AI 模型如何在“Flood Hub Project”中预测各国的水灾。

在未来的几年里，毫无疑问，改进的 AI 将比现在为人类提供更多帮助，并且是以更重要、更有影响力的方式。随着技术的发展，2025 年将带来重大人道主义希望，人类将从这些层出不穷的新事物中获得帮助。