人工智能的发展趋势（AI）
随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。从智能手机、语音助手到自动驾驶汽车，AI技术正在不断地改变着我们的生活方式。在这篇博客中，我们将探讨人工智能的当前作用以及未来发展趋势，并讨论如何推动这一领域的进一步发展。
一、人工智能的当前作用
提高生产效率：AI技术在制造业、物流、农业等领域的应用，大大提高了生产效率，降低了成本。例如，智能机器人在工厂中可以实现自动化生产，减少人力成本和错误率。
改善医疗服务：AI技术在医疗领域的应用，如辅助诊断、病理分析等，可以帮助医生更准确地诊断疾病，提高治疗效果。
个性化推荐：AI技术在互联网行业的应用，如个性化推荐系统，可以根据用户的兴趣和行为为其提供更符合需求的信息和服务。
语言翻译与处理：AI技术在自然语言处理领域的应用，如机器翻译、语音识别等，可以帮助人们更方便地进行跨语言沟通。
二、未来发展趋势
边缘人工智能：随着深度学习技术的发展，边缘人工智能将通过更轻量的模型和高性能GPU计算的可访问性变得更便宜，使普通消费设备具有场景感知能力，进一步改变人们的日常生活。
大模型加速行业应用落地：具备通用领域能力的大模型将显著降低针对特定领域进行定制化开发的成本，提高AI算法的应用效果，推动AI技术在各行业的广泛应用。
AI伦理争议与教育：随着AI技术的广泛应用，伦理争议和教育问题日益受到关注。未来，AI伦理学将成为一个重要的研究领域，以确保AI技术的可持续发展。
三、如何发展
政策支持：政府应加大对AI领域的政策支持，包括资金投入、人才培养、产业政策等，以推动AI技术的创新和发展。
开放创新：企业、学术界和政府应加强合作，共同推动开放创新平台的建设，分享数据和技术资源，促进AI技术的迅速发展。
伦理道德与法律法规建设：加强AI伦理道德和法律法规建设，确保AI技术的发展符合社会伦理和法律规定，防止滥用和不当应用。
人才培养：加强AI领域的人才培养，培养具备创新能力和实践能力的高素质人才，为AI技术的发展提供人才支持。
总之，人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，正处于广泛应用、关键突破和智能引领的重大变革期。我们应抓住这一历史性机遇，共同推动人工智能技术的创新和发展，为构建更美好的未来贡献力量。
Gartner发布中国企业人工智能趋势浪潮30
在近期举办的2023大中华区高管交流大会上，Gartner发布最新调研结果显示，中国企业正在将人工智能项目从原型转向生产，大多数企业已不再纠结于为何需要AI能力，而更加关注AI工程化能力的建设，以数据驱动决策为目标，持续为业务创造价值。一些领先的中国AI企业已经在各个场景中运用生成AI和其他新型AI技术，构建原生AI企业。
尽管CIO们普遍认为AI对业务具有巨大的价值，但董事会成员对AI持有怀疑态度，其实际效果未能达到预期。然而，ChatGPT的推出使得董事会成员和企业高管首次接触到生成AI的巨大潜力，开始相信生成AI能够为业务带来变革和巨大价值。这给CIO们带来了一些焦虑和压力，他们担心错过了生成AI的投资机会。
Gartner发布中国企业人工智能趋势浪潮3.0，旨在帮助企业首席信息官（CIO）更好地规划AI能力，提升业务效果。
守成和创新
目前，中国企业平均已部署超过5个AI用例，每个企业平均已开始部署24个AI用例。虽然许多业务用户或企业高管认为AI只是像安装插件一样简单，但实际上，运营AI涉及数据加工、业务指标梳理、数据集成、业务集成、持续监控和优化等多个环节，需要全局考虑端到端的AI用例和流程。5个中国企业中仅有1个企业的AI能够完全满足业务需求，这也是为什么越来越多的领先企业不再将AI视为单个项目的投入，而是以产品运营和组合运营的方式，从端到端、业务结果导向的角度来整体运营AI，使其在全生命周期中持续产生业务效果。
Gartner高级研究总监方琦表示：“大多数企业会保持现有业务成果，并在有能力的情况下利用生成式AI进行算法改进类的局部创新。对于一些企业而言，进行流程，算法，系统的全局创新可能带来更有价值的应用，但也伴随着较大的风险。在最新的中国企业调研中，有75%的企业认为生成式AI的未来能力可能超过其带来的风险。尽管目前企业对风险的感知较低，但一旦出现风险，可能会对企业造成巨大商誉损失和客户流失。”
平衡风险和价值
在应用生成型AI时，企业往往会规避风险，即在不引起严重后果或潜在争议的情况下使用AI技术。这种谨慎的态度是合理的，但也可能导致错失一些潜在的商业机会。因此，企业需要在实现商业价值和管理风险之间寻求平衡。
Gartner高级研究总监方琦表示：“为了平衡价值和风险，我们应该延续巩固已有投资，持续应对已知的风险，将精力投入到机会或高业务价值低风险的持续投入中。对于高风险低价值的用例，我们应果断地去除它们。同时，我们也可以从创新的角度追逐高业务价值和高风险的用例，通过隐私计算等方式保护用户数据隐私，并通过数据的统计值帮助业务持续实现其价值，打造差异性能力。”
为了确保AI应用的可信度和可解释性，企业应该采取透明度和可解释性的方法，确保AI决策过程的透明度，以及提供对AI决策的解释和辩解能力。在应用生成型AI时，企业需要仔细评估可能涉及的道德、法律和社会问题，并确保符合相关法规和道德标准。通过建立明确的监管和治理框架，企业可以在平衡创新和风险的基础上实现AI的商业潜力。
融合团队
在明确风险和价值之后，我们还需要思考如何选择人才和调整组织架构，以帮助AI战略性地落地。在中国企业落地AI时，超过一半的企业认为人才是最大的挑战。与此相比，在国外只有不到30%的企业认为AI人才是最大的挑战。这可能是因为不同的组织对人才和组织关系的要求不同。领先的机构通常能够整合不同的业务理解、IT技能和数据科学技能，使AI能够更完整、更全面、更有效地落地。
Gartner高级研究总监方琦表示：“在落地AI方面，选择合适的人才是首要任务，但也不能忽视组织架构和企业文化对人才适配的重要作用。通过守成为先、管理风险、择人任势这三个理念，更加战略地规划，落地，运营相应的AI能力。”