白評(píng) | 做人工智能，你在這個(gè)曲線的哪一段？

使用合適的分析工具理解數(shù)據(jù)，挖掘可行的洞察，贏得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，是實(shí)現(xiàn)商業(yè)財(cái)富的一種方法。不過(guò)，成熟度曲線（Hype Cycle）特別的地方在于它是基于媒體曝光度和學(xué)術(shù)會(huì)議的宣傳——炒作周期這個(gè)名字似乎更形象——在時(shí)間段的變化來(lái)判斷趨勢(shì)，因此，它更多的是反映預(yù)期而非相關(guān)產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)營(yíng)銷的結(jié)果。不同于經(jīng)濟(jì)學(xué)理性預(yù)期學(xué)派所認(rèn)為的“人們預(yù)期到的操作都是無(wú)效的”，就新興科技領(lǐng)域而言，前瞻性十分重要，成熟度曲線發(fā)揮的是引導(dǎo)作用。

在本周二（9月7日）發(fā)布的一份最新的《2021年AI成熟度曲線》報(bào)告中，Gartner提到了有關(guān)推動(dòng)AI創(chuàng)新的四個(gè)趨勢(shì)，包括負(fù)責(zé)任的AI、小而廣的數(shù)據(jù)方法、AI平臺(tái)的可操作化、以及數(shù)據(jù)、模型和計(jì)算資源的有效利用，認(rèn)為這些將是擴(kuò)展AI規(guī)劃的關(guān)鍵。

圖1：2021年AI的成熟度曲線? ? 來(lái)源：Gartner

這張成熟度曲線圖反映出AI市場(chǎng)還在演進(jìn)，有關(guān)AI的創(chuàng)新速度在加快，更多的創(chuàng)新集中在技術(shù)促動(dòng)期。在2到5年內(nèi)，將有很多超過(guò)平均水平的技術(shù)達(dá)到主流應(yīng)用，包括邊緣AI、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、決策智庫(kù)和機(jī)器學(xué)習(xí)在內(nèi)的創(chuàng)新都將在未來(lái)幾年對(duì)市場(chǎng)產(chǎn)生變革性的影響。其中一個(gè)市場(chǎng)需求的趨勢(shì)是，用戶尋求定制化的技術(shù)能力，往往超出現(xiàn)有的AI工具的能力。筆者認(rèn)為，這意味著未來(lái)幾年內(nèi)，AI的應(yīng)用場(chǎng)景將更加多元和個(gè)性化。

下面，談一談筆者對(duì)該報(bào)告中有關(guān)AI創(chuàng)新四個(gè)趨勢(shì)的看法：

1、負(fù)責(zé)任的AI

一直以來(lái)，AI技術(shù)和用戶之間如何建立起信任、透明、公平和可審計(jì)的關(guān)系上存在廣泛的議論。Gartner的研究副總裁Svetlana Sicular認(rèn)為，負(fù)責(zé)任的AI有助于實(shí)現(xiàn)公平，即使數(shù)據(jù)中存在偏見(jiàn)。盡管透明度和可解釋性方法還在發(fā)展，但仍能獲得信任，同時(shí)，在努力應(yīng)對(duì)AI的概率特性時(shí)，確保法規(guī)遵從性。Gartner預(yù)計(jì)，到2023年，所有受雇于AI開(kāi)發(fā)和培訓(xùn)工作的人員都必須展示負(fù)責(zé)任的AI方面的專業(yè)知識(shí)。

這里有兩個(gè)關(guān)鍵：人和專業(yè)知識(shí)，這意味著未來(lái)，對(duì)AI從業(yè)人員的要求越來(lái)越高——不僅要具備AI技術(shù)的專業(yè)技能，還要具備確保其產(chǎn)品方案符合法規(guī)遵從性的專業(yè)知識(shí)。除非，你的公司有錢到不需要考慮任何巨大的沉沒(méi)成本的風(fēng)險(xiǎn)。

2、小而廣的數(shù)據(jù)方法

數(shù)據(jù)是實(shí)現(xiàn)AI的基礎(chǔ)。小而廣的數(shù)據(jù)方法支持更強(qiáng)大的分析和AI，減少機(jī)構(gòu)對(duì)大數(shù)據(jù)的依賴，并提供更豐富、更完整的情景感知。根據(jù)Gartner的數(shù)據(jù)，到2025年，70%的機(jī)構(gòu)會(huì)被迫將注意力從大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)到小而廣的數(shù)據(jù)，為分析提供更多的上下文，減少AI對(duì)數(shù)據(jù)的需求。

這并不是說(shuō)大數(shù)據(jù)不再重要了，而是AI應(yīng)用場(chǎng)景的下沉帶來(lái)了變化。典型的例子就是邊緣計(jì)算這類應(yīng)用，側(cè)重于分析，不需要海量的數(shù)據(jù)就能提供有價(jià)值的洞察，而大數(shù)據(jù)的作用是將這些小數(shù)據(jù)源整合起來(lái)進(jìn)行分析和協(xié)同。所以，完整的端到端的商業(yè)價(jià)值仍籍由大數(shù)據(jù)和小數(shù)據(jù)的結(jié)合來(lái)實(shí)現(xiàn)。

3、AI平臺(tái)的可操作化

向AI業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)換的的緊迫性和重要性正在推動(dòng)AI平臺(tái)的可操作化。這意味著在AI項(xiàng)目從概念轉(zhuǎn)向生產(chǎn)的過(guò)程中，可以依賴AI解決方案來(lái)解決企業(yè)范圍內(nèi)的問(wèn)題。Gartner發(fā)現(xiàn)，目前只有50%的AI項(xiàng)目從試驗(yàn)階段進(jìn)入生產(chǎn)階段，而這些項(xiàng)目平均需要9個(gè)月的時(shí)間才能完成，一些創(chuàng)新應(yīng)用，如人工智能編排、自動(dòng)化平臺(tái)和模塊化操作正在實(shí)現(xiàn)可重用性、可擴(kuò)展性和管理，加速AI的采用和增長(zhǎng)。

筆者認(rèn)為，這是企業(yè)實(shí)施AI項(xiàng)目過(guò)程的一個(gè)趨勢(shì)。顯然，它和前文提及的“AI的應(yīng)用場(chǎng)景將更加多元和個(gè)性化”有著內(nèi)在的關(guān)聯(lián)：一個(gè)可操作化的平臺(tái)，提供了多元化應(yīng)用場(chǎng)景一個(gè)靈活而不失統(tǒng)一的資源，減少成本和損耗，提升效率。

4、資源的有效利用

AI部署所涉及的資源包括數(shù)據(jù)、模型和計(jì)算資源，具有復(fù)雜性高和規(guī)模龐大的特性。AI創(chuàng)新要求能夠以最大效率來(lái)使用這些資源，由于能夠以更高效的方式解決廣泛的業(yè)務(wù)問(wèn)題，多重體驗(yàn)、復(fù)合AI、生成式AI等在AI市場(chǎng)上越來(lái)越引人注目。

事實(shí)上，這一趨勢(shì)隨著AI應(yīng)用落地進(jìn)程的加快變得越來(lái)越重要。例如多重體驗(yàn)，不僅在AI的人機(jī)交互平臺(tái)，還有AR/VR/XR等應(yīng)用，這些應(yīng)用中，感知和交互的聯(lián)合轉(zhuǎn)變將導(dǎo)致未來(lái)的多感官、多模態(tài)體驗(yàn)，這將對(duì)AI方案部署對(duì)各種資源的利用提出新的挑戰(zhàn)。

值得一提的是，相較于2020年，Gartner今年的這份AI成熟度曲線創(chuàng)新趨勢(shì)少了六個(gè)，去年有十個(gè)：超級(jí)自動(dòng)化、多重體驗(yàn)、技術(shù)民主化、人類增強(qiáng)、透明度和可追溯性、賦能型邊緣、AI安全、分布式云、自主化設(shè)備、加密貨幣和實(shí)用區(qū)塊鏈。

圖2：2020年AI的成熟度曲線? ? 來(lái)源：Gartner

大家可以自行對(duì)照一下兩張圖，看看哪些技術(shù)在發(fā)展，哪些消失了。去年，AI民主化和AI平臺(tái)的產(chǎn)業(yè)化被確立為兩個(gè)最重要的趨勢(shì)。前者強(qiáng)調(diào)了包括專家在內(nèi)的所有AI參與者的主體性，包括客戶、業(yè)務(wù)伙伴、業(yè)務(wù)主管、銷售人員、流水線工人、應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)人員和IT操作專業(yè)人員，而開(kāi)發(fā)人員將成為AI的主要力量；后者強(qiáng)調(diào)了AI的可重用性、可擴(kuò)展性和安全性，加速了AI的應(yīng)用和發(fā)展。平臺(tái)產(chǎn)業(yè)化使得AI新進(jìn)應(yīng)用者和早期采用者不相上下。

從十個(gè)變成四個(gè)，一方面說(shuō)明新技術(shù)促動(dòng)期到過(guò)高期望的峰值（泡沫）的時(shí)間窗口很短，另一方面，也說(shuō)明峰值過(guò)后進(jìn)入低谷將是一個(gè)去蕪存菁逐漸成熟的過(guò)程。對(duì)于做AI的企業(yè)而言，明白自己處在曲線的那一段，能在泡沫過(guò)后存活下來(lái)，那后面穩(wěn)步爬升和實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)就可期待了。