01 AI产业布局

 

2023年接近尾声，到了岁末回顾时刻，如果非要选出2023年最重要的科技趋势，生成式AI一定是名列前茅的。AI风潮扩大到各行各业将持续很长一段时间，好的方面，AI是产业转型升级的良机。

 

■ 各大科技巨头积极布局AI产业

2022 年底，生成式AI ChatGPT 2.0一经发布，便在全球掀起一阵旋风。从近年来AI 产业的动态来看，各大科技巨头积极加码。

 

The Information最新报道称，谷歌将于明年1月份推出将推出算力强于GPT-4五倍的AI模型 Gemini。

 

亚马逊也摩拳擦掌，将上线一个高达2万亿（2000B）参数的大模型Olympus，据爆料该规模将远超GPT-4。

 

Meta则预计 2024 年推出大型模型语言Llama 3；Apple也不甘落后，每天烧掉数百万美元，还从谷歌挖来了不少工程师，开发他们的Apple GPT大模型，内部员工表示该能力已经超过了GPT-3.5。

 

微软将Bing Chat改为Copilot推出上市，微软认为Copilot带来的AI新时代已到来，所有这些都将集中在Surface等搭载最新Windows 11操作系统的PC电脑上。据悉，该产品成为ChatGPT的最大竞争者。

 

02 2024年AI应用12大趋势

 

虽然业界对于AI的优势和“威胁”之双刃论调无处不在，但AI仍悄无声息地来到了我们的身边。那么在未来的一年，它能在哪些领域充分发挥优势呢？           

 

下文是SAS机构针对2024年AI关键业务和技术发展进行预测，得出了精选的12大趋势。

 

■ 趋势1：全面AI战略面向各行各业

2024年，大多企业将调整生成式AI战略，从作为单项技术使用转为将其纳入全面AI战略。

 

例如在银行业，通过模拟数据进行压力测试与场景分析，将有助于预测风险并预防损失。在医疗行业，生成式AI可以帮助制定个性化的治疗方案。在制造业，生成式AI可以模拟生产过程，提升产品质量、可靠性、可维护性、能源效率和产量等。

 

■ 趋势2：AI创造就业机会

2023年，人们提出了AI可能取代许多工作的担忧。但到了2024年，人们则聚焦AI是否可以创造新的就业机会。

 

 

例如提示工程，它能够挖掘模型在现实世界的应用潜力。最新消息是，微软通过“提示工程”将GPT-4成功转化为医学专家，使用其最新提示策略Medprompt在医疗专业领域取得了超过90%的准确率，首次超越其他高度微调的模型。

 

此外，AI还能帮助各行各业的人们提升工作效率。2024年开始，新的AI技术可能会对就业市场造成短期影响，但它们也将创造更多新的工作和岗位，帮助推动经济增长。

 

■ 趋势3：AI改善广告营销

SAS首席营销官Jennifer Chase提出，作为营销人员，必须自觉地履行“可信任营销”。虽然AI能够提升营销和广告效果，但从业人员需明白AI的不可靠性，且需警惕可能出现的偏见思想，因为带有偏见的数据和模型会产生有偏见的结果。

 

 

Ranktracker.com总结了AI可以提升影响营销格局的6种方式。其一：通过自然语言处理（NLP）等方式，为活动确定正确的影响者；其二：提供智能内容建议；其三：通过AI自动标记违反披露协议的内容等方式来确保影响者的合同合规；其四：预测影响者内容的成功率；其五：确定欺诈性和夸大的约定；其六：计算活动指标和投资回报率。

 

■ 趋势4：AI帮助金融机构打击欺诈

我们正在进入一个欺诈猖獗的时期，网络钓鱼手法变得越来越精妙，而生成式AI和深度伪造技术可以帮助欺诈者攫取不义之财。假网站与官方网站真伪难辨，通常只需一段几秒钟的音频，骗子就可以克隆某个人的声音。

 

 

银行和信用社等机构可以采用AI技术来预防此类现象发生。监管政策的升级也促使金融公司在AI方面进行更多的投入，从而应对APP及其他欺诈骗局。

 

■ 趋势5：首席信息安全官面临影子AI的挑战

AI教父Geoffrey Hinton早前提出，在AI比我们更聪明之前，应该鼓励开发它的人投入大量的工作来理解它可能会被控制和滥用的方式。

 

公共云的出现，开启了影子IT时代。生成式AI则带来了一个独特的挑战：每个员工都有可能成为数据泄露的来源。这意味着，公司的每个人在使用这些平台时都必须做出安全意识的决定。这种现象催生了影子AI（Shadow AI），也是升级版的“影子IT”，它的风险更大。如果不加以控制，影子AI对企业风险管理和网络安全的破坏性可能比其前身更严重。

 

追求高效的员工使用生成式AI工具来提升工作效率，而首席信息安全官（CISO）必须了解在多大程度上允许这些生成式AI的使用，以及应该采取哪些限制措施来保护公司免受相关风险的影响。

 

■ 趋势6：多模态AI和AI模拟将成为前沿技术

在单个模型中集成文本、图像和音频，也就是多模态AI，是生成式AI催生的一项前沿技术。多模态AI可同时处理多种输入内容，赋能更多上下文感知工具的有效决策。

 

直观的例子就是输出3D图像、环境和空间数据。该技术将在AR/VR和数字孪生等复杂物理系统模拟中得到广泛的应用。

 

■ 趋势7：数字孪生技术应用加速

AI和物联网（IoT）等技术推动着制造业、能源和政府等重要行业的发展。利用这些技术，一线工人和管理层将海量数据快速地转化为最优决策。

 

 

2024年，随着数字孪生技术的广泛使用，人们将加速采用AI和物联网分析技术。数字孪生可实时分析传感器和运营数据，并模拟工厂、智慧城市和能源网络等复杂系统。借助该技术，企业能够优化运营、提高产品质量、增强安全性、提高可靠性并减少排放。

 

■ 趋势8： AI技术助力保险业应对风险和理赔等事项

2022年，全球因自然灾害造成的保险赔付总额超1300亿美元，世界各地的保险公司都倍感压力。气候变化威胁论已演变成现实。一些美国保险公司为了应对损失而提高保费，并退出受灾严重的市场而弃数千万消费者不顾；也有保险公司采用AI技术来挖掘海量数据的价值，从而增强其流动性并保持竞争力。

 

近年来保险行业已在很多环节探索了AI的应用，包括风险评估、自动化的理赔处理和欺诈侦测等。生成式AI对保险业的潜在影响是深远的。

 

■ 趋势9：保险业者需要有专业的AI部署审慎

保险业者在使用AI面临着许多前所未有的挑战，他们必须在AI潜力与数据准确性、道德和人类专业知识之间寻找平衡点。

 

SAS预测2024年，全球保险公司100强中就有一家公司因过快部署生成式AI而破产。目前，一些保险公司正争分夺秒地推出自主系统，希望AI快速处理理赔来抵消业绩负增长，但并未根据自身业务模式量身定制。

 

但2023年裁员潮后，仅存的员工数量难以对规模化AI部署的伦理道德进行有效监管。AI是万金油的错误认知将导致数以万计的业者因决策失误而倒闭，并可能永久失去消费者和监管机构的信任。

 

■ 趋势10：AI将在政府工作中发挥更大的作用

与企业一样，政府也将更多地采用AI和分析技术，以提高工作效率、自动化处理琐碎事务，并缓解人才短缺的问题。

 

 

但AI专业人才对薪水的要求较高，政府很难吸引和留住AI人才。AI劳动力短缺的影响将开始波及政府部门，政府部门将积极招募AI人才来支持监管行动。

 

■ 趋势11：生成式AI将帮助提升病患关怀

为了促进患者健康，改善服务体验，2024年，医疗机构将进一步开发基于生成式AI工具，以提供个性化的医疗保健服务，例如生成患者化身进行临床试验以及打造个性化的治疗方案。

 

 

此外，基于生成式AI的临床决策系统也将出现，为患者、医疗机构和制药公司提供实时决策辅助。

 

■ 趋势12：学术界推动AI在公共卫生部门的应用

公共卫生部门也在加速实现技术现代化。无论是药物过量还是流感监测，都需要利用数据来预测并规划公共卫生干预。预测和建模正迅速成为公共卫生工作的基石，在此背景下，学术界登场了。我们将看到越来越多的学术研究人员帮助政府进行AI建模和预测工作。

 

03 “人类级”AI何时出现

 

回顾历史，每次新科技的爆发式成长，都会带来资本市场的惊人表现。例如1990年至2000年是个人电脑，2000年至2008年是互联网，2009年至2020年是智能手机与移动互联网，这三大时间点，也正是全球股市不断惊奇上涨屡创新高的时刻。 

 

最新的一波驱动力量显然来自5G、AI、AIoT、自动驾驶、智慧家庭和远距医疗等应用的扩增，而首当其冲的当属AI技术。 

 

■ Meta首席AI科学家认为AI获取类人感知能力还需几十年

对于未来AI趋势，有人欢喜有人忧思。忧虑的焦点多在于人类真的会被AI取代吗？对于这一点，Meta的首席AI科学家、深度学习先驱、图灵奖得主杨立昆（Yann LeCun）给出了最新的答案。

 

就在上周末，Facebook母公司Meta在旧金山举行一场的媒体活动中，杨立昆表示，如果人类想要训练出一种不仅仅具备总结文本能力、而且具备某种意义上类人的感知能力和常识的AI系统，还需要几十年的时间。

 

他认为，在“人类级”水平的AI出现前，社会更有可能出现“猫级”或者“狗级”的AI。科技行业目前对语言模型和文本数据的关注，不足以创造出研究人员在过去几十年来一直梦想的那种先进的类人AI系统。杨立昆认为，限制当前AI发展速度的原因之一，在于训练数据的来源主要局限于文本。

 

 

信息及配图主要来源：SAS，CIO Taiwan，财联社

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