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�；馃�,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歧視等方面尚存在局限;企業(yè)人工智能管理體系不完善
