Srividya Sridharan
副總裁兼研究總監(jiān)

　　在過去的幾年里，您是否聽到過很多關(guān)于人工智能(AI)的論述？AI是神秘的，是變革性的，是令人興奮的，是讓人恐懼的，是無(wú)處不在的……這些搖擺不定的論述在未來(lái)也將繼續(xù)聽到。但是，在前所未有2020年，有一件事變得非常清楚：企業(yè)需要找到一種安全地、富有創(chuàng)造性地、大膽使用AI的方法，以便在短期和長(zhǎng)期內(nèi)都能變得更加強(qiáng)大。AI仍有瑕疵，但是瑕不掩瑜。在過去的2020年，AI已經(jīng)成為剛需，推動(dòng)領(lǐng)導(dǎo)者更有信心地?fù)肀�AI。

　　AI領(lǐng)域的問題依舊存在：比如缺乏信任、數(shù)據(jù)質(zhì)量差、數(shù)據(jù)不足以及缺少合適的工具與人才。在2021年，公司與高層將不得不直面這些挑戰(zhàn)。我們預(yù)測(cè)，2021年正是AI大放異彩的時(shí)刻：

　　2021年，最為大膽的企業(yè)將把AI推向新的前沿，比如遠(yuǎn)程的全息會(huì)議和按需個(gè)性化的生產(chǎn)。它們會(huì)將戰(zhàn)略規(guī)劃游戲化，在作戰(zhàn)室模擬演練，并將智能引入邊緣體驗(yàn)。傳統(tǒng)的AI強(qiáng)者擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)，偏好傳統(tǒng)的、代碼優(yōu)先的方式進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)。但落后者并非全無(wú)機(jī)會(huì)，他們可以使用無(wú)代碼自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML）更快地實(shí)現(xiàn)數(shù)以百計(jì)的AI用例，從而有機(jī)會(huì)后來(lái)居上，雛鳳清于老鳳聲。

　　在2021年，超過三分之一處于調(diào)試期與成長(zhǎng)期的企業(yè)將會(huì)把目光投向AI，寄希望于AI來(lái)顛覆部分員工的辦公方式：包括有固定工位、從事實(shí)體性工作、會(huì)與人接觸的員工，以及居家辦公的知識(shí)工作者。相關(guān)的AI應(yīng)用包含智能文檔提取、輔助客戶服務(wù)、返工健康追蹤以及助力社交隔離的半自動(dòng)機(jī)器人等。

　　2021年我們將看到數(shù)據(jù)對(duì)AI或好或壞的影響：正面的合成數(shù)據(jù)可以幫助客戶擴(kuò)大數(shù)據(jù)集，更好地訓(xùn)練AI模型；負(fù)面的假數(shù)據(jù)將會(huì)干擾AI模型，帶來(lái)一系列安全風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)也面臨著來(lái)自消費(fèi)者和監(jiān)管機(jī)構(gòu)日益增加的壓力——他們要求企業(yè)證明AI所用數(shù)據(jù)的來(lái)源，包括數(shù)據(jù)的審查和追蹤來(lái)確保其合規(guī)與倫理性。在2021年，區(qū)塊鏈與人工智能的聯(lián)合將被提上日程，一起支持?jǐn)?shù)據(jù)出處、完整性以及使用追蹤。

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