2020 年 人工智能发展的六大趋势

2020 年人工智能发展预测及在推动实现 AI 发展运营过程中的考虑要素

2019 年已经过去,在新年来临之际,我们一起来展望一下 2020 年。对于那些已经开始管理和实施 AI 与 ML 项目及部署的企业而言,该领域已成为一个快速发展的生态系统,而 2020 年的情况仍将会是如此。

以下是澳鹏针对人工智能作出的 2020 年六大预测,希望能得到您的关注。

AI 从概念验证到落地的过程依旧是一个挑战

许多企业依旧在不断尝试 AI,但从概念验证到项目落地这一过程看上去进展缓慢。这是因为在大规模实施 AI 之前,企业仍有许多主要障碍需要克服。我们预计,这一挑战在 2020 年仍将会继续。对于希望实现成功的 IT 领导者而言,他们需要付出更多的努力来构建正确的框架,完成项目从概念验证到生产的过渡并交付业务价值,而其中包括正确的算法和方法、正确的训练数据以及衡量成功的可靠方法。

项目重点将会转移到数据和分析投资的优化

随着这些战略的不断成熟,企业领导者将会专注于展示数据和分析投资的投资回报率 (ROI)。为了突出数据和分析战略的全球影响,企业必须借助能够优化成本、解决数据挑战并提高业务价值的技术。企业需要评估数据战略,包括数据收集规划,确保拥有足够的干净数据,了解数据,同时与像澳鹏这样的合作伙伴合作,确保拥有实施相应计划所需的高质量训练数据。

负责任的 AI 将会成为未来工作的关键之一

负责任的 AI 或者以道德、透明且负责任的方式使用 AI 技术的实践将会成为 2020 年关于未来 AI 运用对话的最热门话题。人工智能将会继续推动改变我们的学习和工作环境,改变我们所做的工作以及完成工作的方式。AI 和 ML 领域的从业者应做好准备,解答如何通过开发新的工作者技能、提升组织的 AI 能力及带头创新等多种方法来改善工作者体验。

除此之外,负责任的 AI 还应扩展到用于收集和标记数据的 AI。正如澳鹏发布的《众包资源道德规范》中所述,为那些让 AI 和 ML 成为可能的人群提供支持至关重要。这些支持包括促进公平报酬、包容性、众包资源话语权、隐私与机密性、沟通交流及众包资源福祉等等。

客户服务领域将会广泛采用人工智能

在自然语言处理 (NLP) 最新发展的推动下,客户服务领域正在经历巨变。NLP 领域的发展为聊天机器人、在线问答、情绪分析等提供了更多可能性。这些发展源自于经改善的训练数据以及可访问的结构化数据,而这些正是令 NLP 在过去无法为客户服务领域造成影响的因素所在。因此,我们预计,有助于推动客户服务体验现代化的 AI 应用将会得到企业的广泛采用。

ML 工具和 AIOps 将会在企业中获得更大的吸引力

AI 和 ML 在过去几年中的发展已推动了整个生态系统的发展,包括机器学习工具和 AIOps 计划。我们预计,在 2020 年,AI 和 ML 工具将会出现大规模增长,包括数据标注、模型训练、模型服务等。

随着 ML 工具的普及,企业将会转而借助 AIOps智能运维,以实现高效地监控、自动化、并提供服务平台支持,进而推动更快、更好的决策。在监控方面的挑战之一在于这些工具所具备的“基于云的特性”,以及完全在内部环境中运营的公司该如何适应。尽管像 AWS、GCP 和 Microsoft Azure 这样的大型平台已经为云部署打开了大门,但许多财富 500 强公司还未达到这一阶段。

AI 计划将需要采用安全的数据实践

面对持续的基于云的挑战,企业需要确保安全与道德最佳实践。随着数据泄露(尤其是包括 PII 在内的数据泄露)的成本日益增加,围绕 AI 计划的对话将会回归到安全的数据实践,从而有可能会推动更多内部 AI 部署。

能够实现 AI 落地的领导者,将能够确保其团队使用最先进的算法、最佳工具、可扩展的高质量训练数据,以及合作伙伴的专业知识,成功地将 AI 项目扩展到核心业务流程之中,进而取得成功。

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