自监督学习 (SSL) 具有巨大的未来潜力，因为它减少了对标注数据的依赖，同时使模型能够从非结构化输入中学习到鲁棒的表示。与需要人工标注数据集的监督学习不同，SSL 利用数据的固有结构（如文本、图像或传感器读数）来创建训练信号。例如，模型可以预测图像中缺失的部分，或者推断句子中单词之间的关系。这种方法可以高效扩展，对于标注数据稀缺或收集成本高昂的领域（如医学影像或工业自动化）非常实用。
SSL 可能擅长的一个关键领域是处理多模态数据，这类数据结合了文本、音频、视频和其他格式。像 OpenAI 的 CLIP 这样的模型，通过对比学习来对齐图像和文本，展示了 SSL 如何在没有显式标签的情况下泛化到不同数据类型。类似地，SSL 可以通过使系统从原始传感器数据（例如，激光雷达、摄像头）中学习，而无需工程师标注每个场景，从而改进机器人技术。另一个例子是代码生成：GitHub Copilot 等工具使用经过 SSL 训练的模型，从大量的代码库中推断模式，并在无需为每个编程任务提供显式标注的情况下提出补全建议。
SSL 还有潜力使人工智能系统更具适应性和资源效率。例如，使用 SSL 在大型数据集（如所有公开的医学文献）上对模型进行预训练，可以创建一个基础模型，然后由专家使用更小的、领域特定的数据集进行微调。这降低了从头训练模型的计算成本。此外，SSL 可以使边缘设备（如智能手机或物联网传感器）能够持续从本地数据中学习，而无需持续的云连接，从而保护隐私和节省带宽。对于开发者而言，这意味着构建所需人工干预较少、能更好地泛化到不同任务，并在资源受限环境中高效运行的系统。