少量样本学习（Few-shot）和零样本学习（Zero-shot）在AI发展中的未来将侧重于减少对大规模标注数据集的依赖，同时提高对新任务的适应性。这些方法允许模型从少量示例（少量样本学习）甚至无需直接示例（零样本学习）中进行泛化，从而使AI系统更加灵活高效。随着计算成本和数据稀缺性仍然是挑战，最小化训练数据需求的技术对于实际应用将变得至关重要，尤其是在医疗保健、机器人或多语言支持等标注数据收集成本高昂或不切实际的领域。
技术进步将侧重于改进模型架构和训练策略，以增强泛化能力。例如，像 GPT-3 这样的基于 Transformer 的模型通过在多样化数据上进行预训练，展示了强大的零样本能力，但未来的工作可能会将其与更好的提示工程（prompt engineering）或检索增强方法结合。在少量样本场景中，元学习（meta-learning）（训练模型快速学习新任务）或参数高效微调（parameter-efficient fine-tuning）（例如 LoRA adapters）等技术可能成为标准工具。开发者可能会看到自动化零样本任务提示选择的框架，或者简化少量样本微调流程的库，就像 Hugging Face 的 transformers 库简化传统 NLP 工作流程一样。实际应用可能包括仅需用户提供少量示例即可适应特定领域的AI助手，或无需大量标注数据集即可处理罕见疾病的诊断系统。
确保可靠性和避免脆性性能仍然是挑战。例如，零样本模型在面对模糊提示时可能会生成看似合理但不正确的输出，而少量样本模型可能会对有限的示例过拟合。解决这些问题需要更好的评估指标、混合方法（例如，将少量样本学习与基于规则的检查相结合）以及改进预训练数据质量。开发者将需要工具来量化这些模型的不确定性，并为低置信度预测提供备用机制。随着时间的推移，预计将出现少量样本/零样本性能的标准化基准，并加强与传统监督学习的集成——这不是替代，而是在数据效率至关重要的场景下的补充工具集。