生成式AI借助生成對(duì)抗學(xué)習(xí)等技術(shù),能夠生成更加真實(shí),更有創(chuàng)意,更有趣味的內(nèi)容,生成式AI既是生產(chǎn)要素,也是生產(chǎn)工具,在寫作和編程等方面也取得進(jìn)展。
AI與傳統(tǒng)科學(xué)L域的深度融合,J大拓展該L域解決問(wèn)題的能力;傳統(tǒng)科學(xué)L域的進(jìn)步和對(duì)AI技術(shù)的需求加速了AI本身的發(fā)展;AI4S的研究范圍也擴(kuò)展到了更多基礎(chǔ)問(wèn)題L域
知識(shí)和數(shù)據(jù)雙輪驅(qū)動(dòng)的人工智能技術(shù)路線展現(xiàn)了強(qiáng)勁的發(fā)展?jié)摿?知識(shí)的融合應(yīng)用有效地提升了智能問(wèn)答,智能推薦,大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型等人工智能技術(shù)中的效果
器人流程自動(dòng)化,智能流程管理,低代碼應(yīng)用平臺(tái),流程挖掘等工具和平臺(tái),銜接起了企業(yè)級(jí)各類復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景,其綜合應(yīng)用,互使能是超級(jí)自動(dòng)化發(fā)揮效能的重要手段
規(guī)模化是指整合了豐富的人工智能開發(fā),部署,測(cè)試,運(yùn)維等能力,標(biāo)準(zhǔn)化是指將異構(gòu)的軟硬件環(huán)境封裝為標(biāo)準(zhǔn)化的界面,可擴(kuò)展是指可以不斷適配新的技術(shù)和工具
到端的MLOps一體化工具和細(xì)分場(chǎng)景的專項(xiàng)工具都非常火熱,端到端工具追求大而全的功能集,專項(xiàng)工具在局部或某些場(chǎng)景下功能和性能較好
AI軟件設(shè)施在近兩年成為產(chǎn)業(yè)焦點(diǎn),AI開源框架生態(tài),預(yù)訓(xùn)練大模型體系,AI軟件平臺(tái)生態(tài)等內(nèi)容都得到了長(zhǎng)足的發(fā)展,像水電一樣成為觸手可得的普惠資源
智能文檔處理、智能會(huì)議、知識(shí)管理、智能客服等各類企業(yè)智能應(yīng)用不斷發(fā)展，多面賦能企業(yè)辦公、管理、決策、風(fēng)控、營(yíng)銷、服務(wù)等各個(gè)環(huán)節(jié)
頭部科技企業(yè)先后發(fā)布了AI治理戰(zhàn)略和治理體系,成立了相關(guān)委員會(huì)和工作組,聚焦企業(yè)層面的AI治理和風(fēng)險(xiǎn)管理體系,可信AI技術(shù)和保障工具也在蓬勃發(fā)展
人工智能市場(chǎng)收支規(guī)模達(dá)850廳美元,預(yù)測(cè),2022年該市場(chǎng)規(guī)模將同比增長(zhǎng)約20%至 1017廳美元,并將于2025年突破2000廳美元大關(guān), CAGR 達(dá)24.5%
調(diào)度決策外賣調(diào)度系統(tǒng)困住騎手;個(gè)性化推薦電商場(chǎng)景下的信息繭房和馬太效應(yīng);內(nèi)容治理如何守護(hù)清朗健康的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境;人工智能可以放心使用嗎
數(shù)據(jù)不完備和濫用風(fēng)險(xiǎn)突出而損害用戶的權(quán)益;人工智能算法存在固有缺陷在可解釋性魯棒性偏見(jiàn)歧視等方面尚存在局限;企業(yè)人工智能管理體系不完善
