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AI民主化和AI工业化这两大趋势主导了2020年的AI格局
2020-10-3    点击量:
  为什么AI现在才火起来?目前算法很多都是公开的,大公司之间比的就是谁的数据维度更多、更精确,而海量数据的模型训练必然牵扯到强大的计算力。

  AI民主化和AI工业化这两大趋势主导了2020年的AI格局。据Gartner的一项调查显示,尽管新冠疫情影响全球,但自疫情开始爆发以来,47%的AI投入保持不变,而30%的企业组织实际上计划增加这类投入。只有16%的企业组织暂时停止了AI投入,仅7%的企业组织减少了AI投入。

  比如说在新冠疫情期间,AI挺身而出,成了救星。聊天机器人帮助回答一大堆与新冠疫情有关的问题,计算机视觉帮助保持安全社交距离,而机器学习模型对于为重新开放的经济建立模型必不可少。

  Gartner的副总裁分析师Svetlana Sicular说:“如果将AI作为一个总体概念放在今年的Gartner成熟度曲线上,它将从过高期望的峰值(Peak of Inflated Expectations)下来。我们的意思是,AI正开始发挥潜力,它给公司企业带来的好处正变为现实。”

  今年有五个新进入者:小数据、生成式AI、复合型AI、负责任的AI以及设备即客户(things as customers)在今年的AI成熟度曲线上首次亮相,两大趋势主导了今年的AI格局。
AI民主化和AI工业化这两大趋势主导了2020年的AI格局
  AI民主化

  AI民主化意味着AI不再是专属专家的主题。现在,企业组织希望通过为更多人提供AI的价值,迈上下一个台阶。在企业界,AI民主化的目标可能包括客户、业务合作伙伴、业务主管、销售人员、装配线工人、应用程序开发人员和IT运营专业人员。

  随着AI覆盖到更广泛的员工和合作伙伴,它需要新的企业角色才能传达到更庞大的受众。开发人员与数据科学家和数据工程师一起组成未来的AI团队,共同构建AI解决方案。Gartner预计开发人员将成为AI方面的主力军。

  数据科学旨在发现未知事物,但是工程技术提供了科学系统的稳定性、可靠性和安全性。工程技术辅助数据科学,可以实现大规模AI,而AI开发人员和教学工具包在成熟度曲线上占有一席之地。

  AI平台工业化

  AI平台工业化实现了AI的可重用性、可扩展性和安全性,从而加快了AI的采用和增长速度。这种工业化旨在使AI的新采用者与早期采用者处于同一水平上。

  据Gartner最近的一项调查显示,企业最高层在领导AI项目,其中近30%的项目由首席执行官领导。让企业最高层处于主导地位加快了AI的采用速度和AI解决方案方面的投入。

  比如说,决策情报表明公司想要使用AI更快地做出更好的决策,比如为患者选择最佳的治疗方案,或者加快发现和预防异常和漏洞。此外,今年成熟度曲线上的新进入者(比如生成式AI、小数据和复合型AI)表明,除了机器学习外,企业组织还在考虑借助AI支持决策的多种手段。

  负责任的AI和AI治理也已成为工业化AI的优先事项。它们建立并完善用于处理与AI相关的业务决策的流程,并管理与合规、隐私和偏见有关的AI风险。它们还确保AI的可信赖性,这是如今的头号AI挑战。

  随着AI解决方案日趋成熟,企业组织会学到很多经验,会少犯错误。然而,它们应该继续学习,因为随着AI得到进一步的采用,会出现新的挑战,比如深度造假(deep fake)和AI安全。

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