深度洞察：人工智能2024年重要发展趋势指南

发布时间：2024/6/18 17:20:08　访问308次

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  人工智能软件正在迅速改变我们的世界，而且这种趋势在未来几年只会加速。到2025年，全球人工智能市场预计将达到惊人的1906.1亿美元，年复合增长率高达36.62%。

  让我们通过10大人工智能趋势指南，深入探讨人工智能的未来，这些趋势将彻底改变2024年。从生成式人工智能的兴起到个人AI助手和人工智能立法，了解它如何塑造我们周围的世界。

  1 生成式人工智能是十年来最具颠覆性的趋势 

  生成式人工智能（GenAI）是一种人工智能，它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、信件等。GenAI模型经过大量数据的训练，能够学习数据中的模式并使用这些模式生成新的输出。

  生成式AI不会取代作家和图形设计师（DALL-E3仍然无法在其生成的图像中正确识别文字）；然而，它通过生成图像和文本、重新措辞、使其更短、更长或更简单，以及通过事实和语法检查，极大地加快了整个过程。

  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的潜力。

  这就是为什么人工智能内容创建工具的广泛使用，使信息和技能的获取民主化，使其成为本十年最具颠覆性的趋势之一。

  Gartner预测：到2026年，生成式AI的采用预计将猛增，超过80%的企业将生成式AI、模型和应用程序纳入其运营中，而目前这一比例还不到5%。

  2 增强工作、个人AI助手和影子AI 

  个人AI助手是一种新的工作场所趋势，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。Forrester报告称，60%的员工将利用自己的人工智能助手来执行任务。个人AI助手有很多好处，包括提高生产力和创新、提高员工满意度以及降低成本。

  虽然个人AI助手对员工来说是一个很好的机会，但它很容易失控。影子人工智能，也称为人工智能的影子IT，是指在IT部门不明确了解或监督的情况下在组织内使用人工智能应用程序和工具。

  它带来了多种风险，例如：

  数据隐私和安全漏洞：未经批准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。

  违反合规性：同样，这些工具可能不遵循重要法规，这可能会导致法律问题。

  3 开源人工智能 

  2023年的生成式AI热潮主要是由OpenAI的专有模型推动的然而，许多组织现在正在采用开源模型，例如Llama 2。开源模型比专有模型更加透明、灵活、可定制且更具成本效益。

  Forrester表示，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，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。随着GenAI的应用越来越广泛，人们对幻觉风险的担忧日益增加，对保险的需求也会增加。

  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，幻觉保险将在2024年成为一大赚钱工具。

  5 人工智能编程 

  据Gartner称，到2028年，四分之三的企业软件工程师将使用人工智能助手来编写代码。相比之下：2023年初，不到十分之一的软件工程师使用这些助手。

  人工智能以多种方式帮助开发人员，例如：

  重复任务的自动化（代码生成、文档格式化、应用程序测试），

  优化创意流程，

  提高代码质量，

  支持解决问题。
     随着人工智能极大地增强了开发过程，您应该假设您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市时间。

  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 人工智能信任、风险和安全管理 

  AI TRiSM代表人工智能信任、风险和安全管理。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：

  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。

  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。

  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。

  抵抗对抗性攻击：AI TRiSM提供防御对抗性攻击的工具和技术。

  数据保护：人工智能模型通常包含敏感的个人数据。AITRiSM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 

  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。

  正如我们在Gartner的报告中看到的那样，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。

  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产品。

  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，是一个快速新兴的领域，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：

  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。

  药物发现和开发：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。

  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我们的生活，越来越需要立法来管理其开发和使用。人工智能可用于广泛的积极和消极目的，制定法律以确保其负责任和道德地使用非常重要。

  欧盟人工智能法案

  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。

  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。

  该峰会于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 人工智能工作 

  随着人工智能不断渗透到各个行业，我们可以观察到两个就业趋势：

  人工智能技能提升——指学习与人工智能相关的新技能和知识以提高工作绩效或职业前景的过程

  新的人工智能工作正在出现
  以下是一些预计将在2024年及以后占据主导地位的人工智能工作：

  人工智能产品经理：负责监督人工智能产品的开发和发布，确保它们满足市场需求并符合业务目标。

  AI工程师（AI研究科学家、商业智能开发人员、计算机视觉工程师、机器学习工程师、NLP工程师等）

  人工智能伦理学家：确保人工智能系统的开发和部署符合道德和负责任，解决偏见、公平、隐私和透明度问题。

  AI输入和输出管理工程师：管理输入到AI系统的输入数据并解释这些系统生成的输出。

  情绪分析师：分析客户反馈、社交媒体评论和其他形式的文本数据，以了解公众情绪和意见。

  人工智能监管专家：了解人工智能不断变化的监管环境，并确保公司遵守相关法规。

  AI人机交互(HCI)设计师：为AI支持的产品和应用程序设计用户界面，以增强用户体验并确保直观的交互。

  
  

  总结展望

  当新技术出现时，它们会在不同时间使不同群体受益。生成式人工智能（ai）首先帮助软件开发人员，从2021年开始，他们可以使用GitHubCopilot，一个代码编写人工智能助手。第二年出现了其他工具，例如Chatgpt和dall-e2，让各种消费者可以立即使用产生文字和图片。

  2023年，随着投资者对生成式人工智能的前景越来越兴奋，科技巨头纷纷上涨。Alphabet、亚马逊、苹果、Meta、微软和英伟达的同等权重股价指数增长了近80%。科技公司受益匪浅，因为它们要么提供人工智能模型本身，要么提供支持和交付这些模型的基础设施。

  到2024年，最大的受益者将是科技行业以外的公司，因为他们会认真采用人工智能，以降低成本并提高生产率。企业采用该技术的预期有三个理由。

  首先，大公司在2023年的大部分时间里都在尝试生成式人工智能。许多公司正在使用它来撰写从法律合同到营销材料的文件初稿。摩根大通银行利用该技术分析美联储会议，试图为其交易部门收集见解。

  随着实验阶段的结束，企业正计划更大规模地部署生成人工智能。这可能意味着用它来总结会议录音或加强研究和开发。毕马威会计师事务所的一项调查发现，五分之四的公司表示计划到2024年中期将其投资增加50%以上。

  其次，更多人工智能产品将上市。2023年末，微软推出了一款人工智能聊天机器人，以帮助其生产力软件（例如Word和Excel）的用户。它为其Windows操作系统推出了同样的产品。谷歌也将效仿，将人工智能注入谷歌文档和表格中。初创公司也将蜂拥而至。2023年，风险资本投资者向生成型人工智能投入了超过360亿美元，是2022年的两倍多。

  第三个原因是人才。人工智能专家的需求量仍然很大。研究公司PredictLeads表示，标准普尔500强公司中约三分之二的公司发布了提及人工智能的招聘广告。对于这些公司来说，现在5%的广告提到了该技术，高于过去三年的平均2.5%。但市场正在放缓。咨询公司麦肯锡的一项调查发现，到2023年，企业表示招聘人工智能相关职位将变得更加容易。

  哪些公司将成为早期采用者？较小的公司可能会占据领先地位。这就是智能手机和云等之前的技术浪潮中发生的情况。提德勒者通常更加灵活，并将技术视为比大鱼获得优势的一种方式。

  在较大的公司中，以数据为中心的公司，例如医疗保健和金融服务公司，将能够采取最快的行动。这是因为数据管理不善是部署人工智能的一大风险。管理人员担心有价值的数据通过人工智能工具泄露。没有可靠数据管理的公司可能必须重组其系统，然后才能部署生成式人工智能。使用这项技术可能感觉像是科幻小说，但让它安全地工作却是一件乏味得多的事情。

  人工智能(AI)正在迅速发展并改变世界各地的行业。2024年，我们可以期待在人工智能领域看到更多的创新和进步。