各位朋友!各种数据表明,到 2025 年,全球人工智能市场预计将达的 1906.1 亿美元,年复合增长率高达 36.62%。
人工智能驱动的软件正在迅速改变人类的世界,而且这种趋势在未来几年只会飞快地加速。
让我们通过本篇在2024 年将彻底改变的 13 个人工智能趋势的指南,深入探讨人工智能的未来。
1. 生成式人工智能:十年来最具颠覆性的趋势
生成式人工智能(GenAI)已经是人工智能类型的一个重要典型,可以生成新的创意内容,例如文本、代码、脚本、音乐作品、电子邮件等等。
生成式人工智能模型经过海量数据的训练,能够学习数据中的模式,并使用这些模式生成新的输出。
人们也不必担心,生成式 AI 并不会取代作家和图形设计师(DALL-E 3 目前仍无法在其生成的图像中正确识别文字)。
但是,它通过生成图像和文本、重新优化措辞、使其更短、更长或更简单,以及通过文本事实和语法检查,极大地加快了整个创作过程。
生成人工智能加快工作速度的趋势适用于任何工作和活动。它提供了自动化任务、提高生产力、降低成本并提供新的增长机会与潜力。
这就是为什么在2023年人工智能内容创建工具的广泛生成与应用,使信息和技能的获取民主化,这也将生成式人工智能成为十年内最具颠覆性的趋势之一。
综合Gartner 预测:到 2026 年,生成式 AI 的采用预计将迅猛增长,超过 80% 的企业将生成式 AI API、模型和应用程序纳入其运营中,而现在这一比例还不及 5%。
2. 增强型工作、BYOAI 和 Shadow AI
BYOAI(自带人工智能)是一种新的工作场所的趋势,也就是员工将自己的人工智能工具和应用程序带到工作中。
价格实惠且易于使用的人工智能工具的不断增加,以及劳动力对人工智能技能的需求不断增长推动了这一趋势。我们综合Forrester 报告称,60% 的员工将利用自己的人工智能来执行任务。
BYOAI 具备很多优势,包括提高生产力和创新、提高员工满意度以及降低成本。
虽然 BYOAI 对员工来说是一个很好的机会,但它很容易失控。
Shadow AI,也称为人工智影子IT,是指在没有IT部门明确知识或监督的情况下在组织内使用人工智能应用程序和工具。
它同时也会带来了一些风险,我们列举如下:
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数据隐私和安全漏洞:未经审核的人工智能工具可能没有与官方工具相同的保护,因此敏感信息可能被盗或丢失。
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违反相关合规性:同样,这些工具可能不遵循重要的法律法规,这可能会导致法律风险问题。
3. 开源的人工智能
2023 年的生成式 AI 热潮主要是由 OpenAI 的专有模型推动的,我自己也使用 ChatGPT 3.5 Turbo 构建了 Pragmatic AI 聊天机器人。
而现在,许多组织正在采用开源模型,例如 GPT-J。
开源模型比专有模型更加透明、灵活、可定制,并且更具成本效益。
虽然这并不意味着专有模型很快就会消失,但未来为开源解决方案留下了更多空间,据Forrester 称,85% 的企业将开源人工智能模型纳入其技术堆栈中。
4. AI风险幻觉政策
虽然 GenAI 是一个强大的工具,但它也有可能产生看似真实的错误输出。这些错误的输出被称为“幻觉”,类似于“一本正经的胡说八道”。
随着GenAI的应用越来越广泛,人们对人工智能幻觉风险的担忧日益增加,对保险范围的需求也会增加。
人工智能风险幻觉保险市场仍处于早期阶段,但预计未来几年将快速增长。根据Forrester 对 2024 年人工智能的预测,一家大型保险公司将提供特定的人工智能风险幻觉保单。
事实上,“人工智能幻觉保险”将在 2024 年成为一大赢利工具。
5.人工智能编码
据Gartner称,到 2028 年,有四分之三的软件工程师将使用 AI 助手来编写代码。相比之下在2023 年初,不到十分之一的软件工程师使用这些编码助手。
为何成为趋势?人工智能以多种方式帮助开发人员,例如:
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重复任务的自动化(代码生成、文档格式化、应用程序测试),
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优化创意流程,
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提高代码质量,
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支持解决问题。
随着人工智能极大地增强了开发过程,您应该假设周围的每个人都已经开始使用人工智能工具来提高他们的生产力和上线时间。
很快(如果还没有的话),使用人工智能编码工具将成为一种标准做法。那些不及时拥抱它们的人很快就会落后于竞争对手。
6.人工智能TRISM
AI TRiSM 代表着人工智能信任、风险与安全管理。它是一个帮助组织管理开发和部署人工智能模型风险的框架。
AI TRiSM 解决五个关键领域:
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可解释性:AI TRiSM 帮助组织了解其 AI 模型如何做出决策并识别潜在偏差。
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ModelOps:人工智能模型需要像任何其他软件系统一样进行管理和维护。AI TRiSM 提供用于自动化和监控 AI 模型生命周期的工具和流程。
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数据异常检测:AI模型基于数据进行训练;如果数据不正确,输出也不会令人满意。AI TRiSM 帮助组织识别和解决可能导致 AI 模型错误的数据异常。
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对抗性攻击抵抗:AI TRiSM提供防御对抗性攻击的工具和技术。
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数据保护:人工智能模型通常包含敏感的个人数据。AI TRiSM 帮助组织遵守数据隐私法规并保护个人隐私。
随着组织越来越多地采用人工智能,人工智能 TRiSM 变得越来越重要。根据Gartner 的见解,到 2026 年,使用 AI TRiSM 管理人工智能系统的公司将通过消除 80% 的不准确或虚假数据来做出更好的决策。
7. 智能应用和人工智能实现个性化
近几年,你会发现“个性化”这个词一直在各种场景中出现。人工智能的兴起正在改变我们与技术互动的方式,这在个性化领域尤其明显。
在Gartner 的报告中,我们还可以看到,到 2026 年,三分之一的新应用程序将使用人工智能来创建个性化和自适应的用户界面。与当今的数字相比,这一数字显着增加,目前只有约 5% 的应用程序以这种方式使用人工智能。
为何成为趋势?
通过利用人工智能算法分析用户数据和偏好,智能应用程序可以为每个用户量身定制内容、推荐和用户体验。
人工智能驱动的个性化对用户参与度和转化率产生巨大影响。例如,麦肯锡的一项研究发现,擅长个性化的公司从这些活动中获得的收入比普通玩家多 40%。
这是因为个性化推荐更符合用户的兴趣,使他们更有可能点击并购买商品。
8. 量子人工智能
量子计算和人工智能的结合,即量子人工智能,这是一个快速新兴的领域,又将开辟了许多可能性。
预计到2030年,全球量子人工智能市场将达到18亿美元,复合年增长率为34.1%。
量子计算机可以提供训练和运行复杂人工智能模型的计算能力,而人工智能算法可以有效优化和利用量子资源。
这种协同关系,有可能彻底改变以下领域:
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财务建模和风险评估:量子人工智能可以分析大量财务数据,以识别模式并预测市场走势,从而改善风险管理和投资策略。
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药物发现与开发:通过量子算法,科学家将能够优化药物设计并模拟分子相互作用,以加快新的有效疗法的发现。
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通用人工智能(AGI):量子人工智能可以在实现假设的通用人工智能(AGI)方面发挥至关重要的作用,即机器执行人类可以执行的任何智力任务的能力。
9. 人工智能立法
随着人工智能变得越来越复杂并融入人们的生活,越来越需要政府立法来管理它的开发和合法使用。
因为人工智能可用于广泛的目的,制定法律以确保其负责任和道德地使用非常重要。
1)欧盟的人工智能法案
欧盟在人工智能立法方面处于领先地位,欧盟委员会将于 2021 年提出《人工智能法案》。该拟议法规将成为第一个全球人工智能治理框架。欧盟人工智能法案可能会在 2024 年初、2024 年 6 月欧洲议会选举之前通过。
2)2023 年人工智能安全峰会
2023年11月,来自政府、人工智能公司和民间社会的专家齐聚一堂,召开人工智能安全峰会,讨论人工智能(AI)的风险,特别是最新、最先进的人工智能技术。
该峰会在 2023 年 11 月 1 日至 2 日在英国米尔顿凯恩斯的布莱切利公园举行。这是有史以来第一次全球人工智能峰会。
10. 人工智能道德
人工智能伦理是应用伦理学的一个分支,研究人工智能 (AI) 的伦理影响。它涵盖了广泛的主题,包括:
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