根據(jù)當(dāng)前的人工智能熱潮及前景，以下是專家們對2023年人工智能的六項(xiàng)預(yù)測。

多種因素的結(jié)合，如小尺寸的強(qiáng)大計算、邊緣計算、IT和運(yùn)營技術(shù)(OT)的集成、5G，甚至COVID-19大流行，推動了人工智能在各行業(yè)的應(yīng)用。Market View Research預(yù)測，到2030年，人工智能的全球采用率將以驚人的38%復(fù)合年增長率增長。

那么，人工智能將何去何從?專家們分享了2023年人工智能的六大預(yù)測。

企業(yè)人工智能軟件企業(yè)Beyond Limits的人工智能解決方案總監(jiān)Mike Krause表示，生成式人工智能將繼續(xù)受到關(guān)注。生成模型，例如數(shù)字圖像生成器DALL-E，可以分析數(shù)據(jù)并進(jìn)行插值以創(chuàng)建全新的東西。

“但生成式人工智能模型不僅僅擅長像DALL-E那樣創(chuàng)建數(shù)字圖像。其被用來發(fā)現(xiàn)用于電池設(shè)計、碳捕獲和其他創(chuàng)新負(fù)載的新材料。Krause預(yù)測，生成模型將在2023年達(dá)到新的高度。例如，例如，在醫(yī)療保健領(lǐng)域，疫苗建模、藥物發(fā)現(xiàn)，甚至是由電子醫(yī)療記錄生成的培訓(xùn)數(shù)據(jù)支持的個性化醫(yī)療都有望取得發(fā)展。”

專業(yè)服務(wù)企業(yè)PA Consulting的人工智能主管Lee Howells表示，人工智能將不再是一個黑匣子。其預(yù)測，到2023年，將有更多組織自愿公開其人工智能原則并概述其流程。

Howells表示，在直接影響個人的領(lǐng)域，“可解釋的人工智能”將比黑匣子模型得到更多的使用。公布人工智能原則，并以明顯合乎道德的方式使用人工智能和數(shù)據(jù)的組織，將會更容易被公眾接受使用其數(shù)據(jù)。

ABI research的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)研究總監(jiān)Lian Jye Su表示：“隨著越來越多的人工智能(系統(tǒng))在各個領(lǐng)域部署，監(jiān)管機(jī)構(gòu)迫切希望確保所有人工智能模型都按照應(yīng)有的方式運(yùn)行，不存在任何偏見和歧視。”其認(rèn)為，雖然可解釋的人工智能將使流程更加透明，但需要一些市場發(fā)展，包括支持模型開發(fā)和部署基礎(chǔ)設(shè)施，可以顯示輸入和輸出以及處理層之間的關(guān)系，引入人工智能模型默認(rèn)情況下可解釋，并且有明確的監(jiān)管指南和原則。

分析軟件企業(yè)SAS執(zhí)行副總裁兼首席技術(shù)官Bryan Harris表示，到2023年，現(xiàn)成的人工智能模型市場將出現(xiàn)。

“即將推出特定行業(yè)的人工智能模型市場，使企業(yè)能夠輕松使用人工智能模型并將其集成到其業(yè)務(wù)中，而無需創(chuàng)建和管理模型生命周期。企業(yè)只需訂閱人工智能模型商店即可。想想Apple Music商店或Spotify的人工智能模型，這些模型按行業(yè)和其處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)分。”

數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案企業(yè)UST的首席人工智能架構(gòu)師Adnan Masood表示，對可持續(xù)人工智能的呼聲將會越來越高。企業(yè)比以往任何時候都更加意識到自己的環(huán)境足跡，可持續(xù)人工智能以不會對環(huán)境或社會產(chǎn)生負(fù)面影響的方式描述了人工智能的使用。

“可持續(xù)人工智能的目標(biāo)是創(chuàng)造可以在不對地球或其居民造成傷害的情況下使用的技術(shù)。這包括使用可再生能源、制定回收和廢物管理計劃，以及制定保護(hù)工人不被機(jī)器人取代的政策。為了實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)，到2023年，企業(yè)將計劃讓所有利益相關(guān)者參與開發(fā)過程，包括政府官員、行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者和公眾。”

Masood預(yù)測，我們將看到人工智能模型越來越多地使用合成數(shù)據(jù)。對于一些商業(yè)用例來說，人工智能的未來是為其領(lǐng)域創(chuàng)建合成數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)更好地了解客戶，并做出更明智的決策。

Masood表示，到2023年，合成數(shù)據(jù)將變得越來越可靠，并用于創(chuàng)建真實(shí)的客戶行為模型，這可以改善營銷活動或瞄準(zhǔn)新市場。此外，合成數(shù)據(jù)將用于在新產(chǎn)品或服務(wù)推出之前對其進(jìn)行測試，確保其為現(xiàn)實(shí)世界做好準(zhǔn)備。

人工智能系統(tǒng)將變得越來越多模式，能夠處理多個來源的信息，例如圖像、音頻、傳感器數(shù)據(jù)和視頻。這種洞察力可用于在客戶服務(wù)和醫(yī)療診斷方面創(chuàng)造更好的體驗(yàn)。

Lian Jye Su強(qiáng)調(diào)，成功的人工智能實(shí)施需要對人員和流程進(jìn)行微妙的平衡和理解，就像任何其他技術(shù)一樣。其表示：“人工智能開發(fā)人員和IT人員在嘗試成功利用人工智能的同時，將越來越多地面臨溝通能力、利用人際交往能力和人類行為克服障礙的挑戰(zhàn)。新前沿指向‘社交’人工智能開發(fā)人員、數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)工程師。”