Gartner 副總裁 Svetlana Sicular 上周在企業(yè) IT 年度研討會(huì)上表示，人工智能技術(shù)使用了大量數(shù)據(jù)和復(fù)雜的概率算法來“為大都市生活創(chuàng)造小城鎮(zhèn)一般的親密聯(lián)系”。

但她說到：今年 AI 應(yīng)用程序的部署增長率實(shí)際上低于去年;同時(shí)，企業(yè)的首席信息官表示他們已經(jīng)部署了 AI 的比例從去年的 14%增長到了 19%。這是一個(gè)不錯(cuò)的增長，但遠(yuǎn)低于之前統(tǒng)計(jì)的 " 希望在 2019 年開始部署 AI" 的 23% 的數(shù)據(jù)。她說："AI 的普及被什么東西拖累了。” (在另一場采訪中，她說 AI 技術(shù)面臨的最大問題是缺少想法。)

 

 

她指出：當(dāng)企業(yè)被問及在采用 AI 時(shí)面臨哪些挑戰(zhàn)，回答中最主要的擔(dān)憂包括企業(yè)員工缺乏相應(yīng)的技能、企業(yè)可獲得數(shù)據(jù)的質(zhì)量以及對 AI 真實(shí)優(yōu)勢和用途的了解。她說，企業(yè)往往想要找到一位神話般的數(shù)據(jù)科學(xué)專家，但 "AI 實(shí)際上是一項(xiàng)團(tuán)隊(duì)運(yùn)動(dòng)”，需要業(yè)務(wù)分析師、開發(fā)人員、市場營銷人員等員工通力合作。

關(guān)于技能的話題，她建議企業(yè)提升自身現(xiàn)有的開發(fā)人員和分析師的技能，不要急著尋找專家;這也意味著對你自身的業(yè)務(wù)理解往往是關(guān)鍵所在。你手頭上現(xiàn)有的數(shù)據(jù)通常就足夠了，但是需要用一種可以被機(jī)器學(xué)習(xí)利用的方式結(jié)構(gòu)化這些數(shù)據(jù)。

Sicular 說：今天，使用人工智能技術(shù)的最大動(dòng)力是自動(dòng)化各種工作，以及改善客戶體驗(yàn)。企業(yè)往往更關(guān)心任務(wù)的自動(dòng)化，但欠缺對整體體驗(yàn)的思考。另外消費(fèi)者并不想要人工智能打理一切，他們只是希望人工智能為自己提供幫助。

她打了一個(gè)比方，說 AI 技術(shù)好像讓我們生活在小城鎮(zhèn)中一樣，駕車路線就是一個(gè)例子。你可能很了解你居住的城鎮(zhèn)，但 AI 會(huì)告訴你哪些路段正在堵車，從而為你提供幫助。因此，人工智能為你提供了前所未有的環(huán)境信息，以便你做出更好的決策。在你的城鎮(zhèn)之外的地區(qū)，導(dǎo)航設(shè)備可能會(huì)告訴你從一個(gè)地方到另一個(gè)地方需要多長時(shí)間，這就是預(yù)測性分析。但實(shí)際上，為你指路是規(guī)范性分析的范疇，這種幫助更有意義。

她指出，在她所在的區(qū)域，自動(dòng)化行車指路技術(shù)引發(fā)了意想不到的后果，許多城市和城鎮(zhèn)都做出了調(diào)整以避免這些應(yīng)用程序造成的問題(例如許多小路上出現(xiàn)了堵車)。她說，你必須向 AI 學(xué)習(xí)，設(shè)定正確的期望，并通過概念證明來驗(yàn)證這些期望。

聊天機(jī)器人是最受歡迎的 AI 應(yīng)用程序之一。Gartner 預(yù)測，到 2023 年員工與應(yīng)用程序間的交互有 25%將通過語音進(jìn)行，相比 2019 年的將近 3%大幅增長。

 

 

她說 IT 部門已經(jīng)知道該如何衡量大型企業(yè)計(jì)劃的成功與否，而引入 AI 技術(shù)后這種評價(jià)工作也是很重要的，企業(yè)需要觀察人工智能技術(shù)能在多大程度上支持這些企業(yè)計(jì)劃。

她建議組織創(chuàng)建一個(gè) AI 卓越中心，這種中心要了解在哪里查找數(shù)據(jù)以及該如何使用這些數(shù)據(jù)。中心可以圍繞 AI 提供信息、說服力、執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)和創(chuàng)新內(nèi)容，但首先必須要有明確的目標(biāo)。

Sicular 還建議許多組織應(yīng)該從“增強(qiáng)智能”的理念開始，這種理念本質(zhì)上是由機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)輔助的傳統(tǒng)商業(yè)智能。組織應(yīng)該從小處入手，獲得收益，然后逐步前進(jìn)。

 

 

她分享了 Gartner 總結(jié)的一個(gè)框架，內(nèi)容是組織在短期、中期和長期內(nèi)考慮 AI 項(xiàng)目的應(yīng)有方式。她說企業(yè)應(yīng)該按擴(kuò)大規(guī)模、質(zhì)量和創(chuàng)新的順序做好規(guī)劃。最好有為 " 更多出色的工作 " 而訂立的長期愿景，這種愿景應(yīng)該基于更多的自定義、個(gè)性化和便利性水平。這種愿景應(yīng)該超越人們的想象，打動(dòng)人們的生活并影響大家的行為習(xí)慣。

但是從短期來看，Sicular 說人們應(yīng)該實(shí)施易于采用和度量的方法。這樣做的目的是讓人們做自己擅長的工作，而不是去做你想要讓他們做的事情;我們應(yīng)該幫助大家，把他們手頭的工作做得更快更好。在中期，企業(yè)應(yīng)該專注于提高質(zhì)量，但初期階段這不是一個(gè)很好的起點(diǎn)，因?yàn)槠髽I(yè)不知道自己該衡量哪些指標(biāo)。

談到未來發(fā)展，她說一個(gè)趨勢是機(jī)器學(xué)習(xí)模型變得更可解釋，從而提升 AI 的普及率、公平性、可靠性和可信賴水平;她還指出在某些情況下，AI 技術(shù)的應(yīng)用障礙正是源自客戶或員工對這種技術(shù)的不信任。一些模型在這種可解釋性上做得越來越好，但是機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和 AI 問責(zé)制所需的內(nèi)容將因特定的用例而異。她指出，技術(shù)上的可解釋性與人類眼中的可解釋性是不一樣的，后者意味著要用日常語言解釋它并符合常識(shí)。

她還分享了 Gartner 的預(yù)測：到 2025 年，將有 40%的企業(yè)從為人類設(shè)計(jì)產(chǎn)品，轉(zhuǎn)變成使用人類增強(qiáng)技術(shù)和方法為人類自身設(shè)計(jì)架構(gòu)。

總而言之，Sicular 表示組織應(yīng)該將流程分解為許多較小的任務(wù)，也就是 " 傳遞接力棒 ";有些任務(wù)是由人類完成的，還有些是由機(jī)器完成的。她談到了一個(gè)案例，其中 AI 為醫(yī)生做筆記，并通過醫(yī)學(xué)圖像中給出第二種意見。然后她說，需要“走完最后一英里”才能完整地了解客戶。最后，他們應(yīng)該借助機(jī)器和 AI 幫助人們更好地完成工作，從而“帶我踏上一個(gè)全新的高度”。

 

 

在另一場會(huì)議中，她分享了 Gartner 針對特定 AI 技術(shù)的宣傳周期報(bào)告。

數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)域的趨勢

 

 

其他許多會(huì)議也涉及到了 AI。Gartner 研究員 Rita Sallam 分享了數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)域的前沿技術(shù)趨勢，其中包括許多 AI 功能，例如可解釋的 AI、增強(qiáng)型分析和持續(xù)智能等。

其中 Gartner 預(yù)測，到 2020 年“增強(qiáng)分析”這一涵蓋由 AI 增強(qiáng)的傳統(tǒng)分析方法的術(shù)語，將成為分析和商業(yè)智能(BI)、數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，以及嵌入式分析領(lǐng)域新業(yè)務(wù)需求的一大驅(qū)動(dòng)力。例如，增強(qiáng)分析可以找到一個(gè)以前未知的策略，根據(jù)一個(gè)人的生日日期改變?nèi)藟郾ｋU(xiǎn)的加價(jià)率;還可以自動(dòng)為每種產(chǎn)品生成折扣建議來提高零售利潤。

另一個(gè)預(yù)測是：到 2022 年，新的利用 AI 和 ML 技術(shù)的終端用戶解決方案中有 75% 將使用商業(yè)平臺(tái)而非開源平臺(tái)構(gòu)建。Sallam 表示，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的普及和滲透率將會(huì)提高，供應(yīng)商巨頭(亞馬遜、谷歌和微軟)提供的基于云的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)將在數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)市場中占據(jù) 20%的份額。

Salam 預(yù)測：到 2023 年，超過 75%的大型組織將聘請 AI 行為取證、隱私和客戶信任專家以降低品牌和聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)。

有趣的是，Gartner 預(yù)測到 2021 年，大多數(shù)私有和許可的區(qū)塊鏈用途將被分類賬 DBMS 產(chǎn)品取代。這對我來說很有意義，雖然我不知道它是怎樣和 Gartner 的大趨勢報(bào)告相對應(yīng)的——后者指出到了 2023 年，基于區(qū)塊鏈的技術(shù)每年將支持并追蹤價(jià)值 2 萬億美元的商品和服務(wù)的流動(dòng)。

她補(bǔ)充說：到 2022 年，超過一半的新增主流業(yè)務(wù)系統(tǒng)將包含“持續(xù)智能”，這種技術(shù)使用實(shí)時(shí)上下文數(shù)據(jù)來改善決策。

道德話題

 

 

在另一場會(huì)議上，Gartner 研究員 Frank Buytendijk 談到了 AI 和道德規(guī)范;他說在創(chuàng)建以人為本和對社會(huì)有益的 AI 時(shí)，最常見的五大原則包括：公平;可解釋且透明;安全可靠;并且負(fù)責(zé)。他解釋說每個(gè)主題都有自己的問題，并討論了建立兩級(jí)道德體系的話題：企業(yè)正在努力制定自己的道德規(guī)范，但是“道德即服務(wù)”可能會(huì)在未來某一天成為主流。

原文鏈接：https://www.pcmag.com/article/371612/gartner-the-present-and-future-of-artificial-intelligence

標(biāo)簽： 人工智能

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