2023 年将改变企业的 10 大人工智能趋势

随着 AI 从其早期采用者模式中脱颖而出并进入主流，分析师预见该技术将如何发挥更多作用并改变各个行业的格局。 公司已经在依靠人工智能资产来提高效率、更快地获得洞察力和增强客户体验。 让我们看看 AI 市场在 2023 年成熟时我们可以期待什么。

2023 年将改变企业的 10 大人工智能趋势：

2023 年值得关注的 10 大人工智能趋势

1. 创造性或生成式 AI

生成式 AI 是指机器学习的子领域，它使用现有数据集生成新数据或内容。 它的目标是生成接近原始、真实世界输入数据的东西。 这种 AI 类型使用深度学习算法来学习该数据集中的模式和特征，其中可能包括代码、文本、图像、音频、视频或其他数据类型。 生成式人工智能已经有了广泛的应用。 以下是三个广受欢迎的示例，均由总部位于旧金山的人工智能研究公司 OpenAI 制作，它们将在来年继续大放异彩：

• 生成式预训练 Transformer 3 (GPT-3)

GPT-3 于 2020 年开发，是一种语言预测模型，可在研究互联网上数百万网页和科学论文后“自动完成”文本。 GPT-3 拥有 1750 亿个机器学习参数。 这种生成式 AI 产品运行当前的文案写作工具，在您为其提供上下文（例如主题、描述或介绍性句子）后生成类似人类的书面内容。 您可以使用此工具来制定大纲、摘要、论文、专栏等。

但是，GPT 可能包含偏见，因为它的输出来自以前发布的内容，这些内容也可能存在种族、宗教或性别偏见。

• 聊天GPT

ChatGPT 是 GPT-3 的机器人版本，于 2022 年 11 月首次亮相。它是一种大型语言模型，可以在接受人类对话和人类编写的互联网内容的“训练”后回答问题并执行指令。 通过研究 Reddit 等人类反馈来源，该人工智能“学习”了人类在他人提问时的期望——“人类回应方式”。

OpenAI 设计了 ​​ChatGPT 来模拟与人类的对话。 由于该机器人可以创建和组织列表以及听起来像人类的信件，因此业界预见到它会更广泛地用作办公助理和客户服务支持。

与 ChatGPT 相关的一些担忧是它可能用于撰写论文和学术论文。 但是，其生成的内容可能包含无意义的句子甚至错误的信息。 可能需要审核 ChatGPT 的性能以防止客户服务设置中的错误信息。

• 达尔-E

DALL-E 因其图形创建功能而成为 2022 年三个 OpenAI 创作中最受欢迎的。 产品的名字来源于西班牙超现实主义者萨尔瓦多·达利和2008年皮克斯动画电影WALL-E中的机器人。

您可以通过键入描述来创作艺术，DALL-E 会生成多个版本。 或者您可以使用文本提示从现有图像创建新图像。 用户可以进行“in-painting”或删除图像的一部分并用其他东西替换它。 或者他们可以进行“外涂”，DALL-E 可以在原始照片（主要主题或风景）中添加更多内容。 这些功能使 DALL-E 成为品牌和创意营销领域的便捷工具。

据报道，OpenAI 制定了防止 DALL-E 创建“暴力、成人或仇恨图像”的政策。 然而，这个工具也像 GPT-3 一样容易产生偏差。 据报道，DALL-E 根据提示“CEO”生成了白人男性的图像。

更多 DALL-E 用户可能会使用该工具来创建动画艺术，特别是通过 AI 生成的文本到视频平台创建带有声音的类人图像。

其他也开发了人工智能工具的市场领导者包括亚马逊。 它的文本转语音工具Polly可以为品牌生成说话的声音。 这家零售巨头也在背后支持 DeepComposer ，它可以将一段简短的旋律扩展成一首完整的歌曲。 同时，微软GitHub的CodeAssist可以帮助开发者通过完成代码来更快地创建新的软件。

2. 加强人工智能与人类的协作

人工智能对各种人类功能的支持程度已经并将飙升到新的高度，为它们赢得了协作机器人或协作机器人的名称。 市场内部人士预计，会有更多公司部署内置人工智能的机器来执行重复的体力劳动。 这样做将使员工能够执行更专业的职责。 AI 功能还可以使团队快速检测缺陷或故障并做出响应，从而提高安全性并降低维修或伤害成本。

协作机器人将在这些领域得到更广泛的应用：

• 汽车制造：汽车组装、喷漆、表面抛光、系统检查，以及为适应电动车型而对汽车生产线进行改造或改造。从事码垛和焊接活动的公司希望采用更多有效载荷更高、工作范围更远的协作机器人。
• 农业：用于种子种植、施肥和杀虫剂、入侵者和入侵物种追踪的无人机，以及用于室内农场的 LED 照明和水培
• 医疗保健和酒店服务：样本采集、医院用品补充、手术、伤病恢复、老人或残疾人住宅和疗养院的卫生工作者支持
• 食品饮料：仓储、食品包装
• 电子：电话芯片、电话芯片处理器和印刷电路板的质量检测
• 新兴技术：扭矩传感器、接近检测传感器、末端执行器（机械臂末端工具，例如真空、机械、气动和磁性夹具
• 国防：清除道路上的爆炸装置、检测爆炸物的传感器

公司还可以求助于这些机器来缓解劳动力短缺和供应链中的问题。 特别是，医疗保健、建筑和国防行业可能会用基于 VR 和 AR 的学习取代传统的培训方法，以确保安全并减少支出。

3. 道德规范

在生成式 AI 的诸多好处中，人们担心它会被滥用，例如制作深度伪造的视频。 网络犯罪分子可以使用这些工具进行欺诈、诽谤、勒索、报复、胁迫或勒索。 关于原创内容和专有内容的界限也出现了问题。 人工智能行业期望用户和客户要求透明、安全和负责任的做法。

纽约市消费者和工人保护部已经通过了一项人工智能法（纽约市地方法 144），要求雇主在使用自动化工具评估求职者之前满足偏见审计要求。 此外，招聘团队应告知求职者他们使用这些工具进行招聘和招聘广告的情况。

早在2021年，欧洲理事会就已经提交了规范人工智能的提案。 拟议的立法将人工智能应用程序和系统分为禁止类、高风险类和低风险类。

获得批准后，人工智能法案将作为通用数据保护条例的人工智能对应物。

4. 民主化：低代码、无代码 AI

网站和应用程序开发中的低代码、无代码趋势将延续到人工智能，使组织能够通过预建模板和拖放方法定制这些智能系统。 这样，AI 将更快地集成到现有工作流程中。 人工智能的使用也将在他们的企业设置中更快地扩展。

除了使用低代码、无代码 AI 自动执行重复性任务（如开票、表格填写和联系人验证）外，企业还可以对 AI 工具（如Sway AI和Akkio ）进行编程，以对当前流程进行数据分析并对未来绩效进行可视化。

AI 市场内部人士还期望更多的云服务提供商将 AI 集成到他们的产品中，因为从长远来看可以预见到它的采用。

由于使用低代码、无代码工具的 IT 现代化与传统方法相比成本低70%且完成速度更快（短至三天），因此 66% 的开发人员已经使用 (39%) 或计划这样做 (27%) 2023 年。与此同时，Gartner 预测，到 2026 年，“公民开发者”——或那些没有参加过正式编码课程的人——将占低代码工具开发用户的80% 。

5. 复杂的网络安全

根据麦肯锡的一份报告，人工智能的另一个可悲的方面是，黑客可以使用它及其功能将攻击的端到端生命周期从几周缩短到几天或几小时。

随着越来越多的行业采用人工智能资源，关键基础设施——包括为家庭供电和供水的国家民用基础设施——可能会受到黑客活动的威胁。 与此同时，规模较小、保护较少的组织将继续容易受到攻击。

由于这些新风险，信息安全领域的职业机会将会增加。 专家可以为以下方面部署和监督安全 AI：

• 数据处理，包括分类、编目、整合和质量控制
• 通过调查网络流量和识别暗示犯罪行为的模式进行漏洞管理
• 通过预测性 AI 进行威胁检测，它可以预测数千个警报中的哪一个具有最高风险并首先处理它们

IBM 在 2022 年报告称，由于快速检测和响应，拥有网络风险管理结构和政策的企业平均节省了300 万美元，并将违规生命周期缩短了 74 天。

日益增长的网络威胁也可能推动保险市场采用新技术和策略来评估和管理网络风险。 保险公司还可以针对勒索软件和网络攻击引入基于风险的定价和豁免条款。

6. 数字孪生

数字孪生是物理世界中对象或过程的数字副本。 通过人工智能，行业可以创建用于模拟的虚拟模型，从而使他们能够预测产品或系统的性能。

领先的 GPU 制造商 NVIDIA 的 Omniverse 平台就是数字孪生技术的一个例子。 以下是它如何帮助以下公司：

• 宝马

德国的宝马集团使用 Omniverse 作为其虚拟工厂。 该平台集成了来自不同生产商的各种设计和规划工具的数据，以在单一设置中创建实时、逼真的模拟。

来自不同地点和时区的员工可以访问这个虚拟空间，以按需计划或优化生产流程的细节，从而减少实际出差的需要。 Omniverse 模拟了 BMW 的所有 31 家工厂及其所有元素——从员工和工厂内部到装配部件和机器人。

• 劳氏

美国零售商 Lowe's Companies Inc. 也利用 Omniverse 来模拟其两家商店：一家在华盛顿 (Mill Creek)，另一家在北卡罗来纳州 (Charlotte)。 工作人员可以使用他们的台式电脑或 Magic Leap 2 增强现实耳机访问这些模拟插座。

该商店的 Omniverse 版本将帮助补货货架、重新配置布局、使用“X 射线视觉”从难以触及的货架上的封闭箱子中查看产品信息，并通过显示客户流量和销售业绩的 3D 热图优化客户体验。

• HEAVY.AI（前身为 OmniSci）

Omniverse 使分析公司 HEAVY.AI 的 HeavyRF 工具能够设计其电信客户的无线网络设计计划。 人工智能工具模拟真实环境，指示客户和障碍物的位置，包括后者的材料成分。 这使电信公司能够为其 5G 基础设施确定蜂窝塔和基站的最佳位置，从而降低站点部署成本和规划周期。

其他例子包括创建数字孪生城市。 例如，上海城市运营管理中心拥有中国城市的数字克隆，包括水体、机场、港口和其他设施。

尽管获得这项技术的目的是为了高价值的用例，但亚马逊（通过TwinMaker ）和Prevu3D等科技公司正在努力让更小的公司也能负担得起。

7. 个性化人工智能

电子商务：虽然 62% 的消费者对 AI 偏见表示担忧，但在Salesforce 的一项民意调查中，69% 的受访者表示，如果 AI 能够改善他们的购物体验，他们愿意接受品牌的使用。这一趋势将继续下去，因为 91% 的消费者已经与聊天机器人互动，其中大部分是人工智能驱动的机器人。 AI 营销工具帮助品牌分析客户互动，以个性化产品搜索、推荐和消息。

娱乐：人工智能对电影制作的依赖也可能会增加，电影公司已经转向观众分析工具来为他们的下一部电影寻找最佳故事。Screenvision Media于 2022 年向其广告商介绍了其专有的 Cinelytics，而华纳兄弟则更早地采用了类似的技术来预测门票销售情况。 早在 2018 年，20 世纪福克斯就与 Google 的高级解决方案实验室共同开发了 Merlin Video，以根据 AI 对电影预告片的研究来预测他们的电影观众的兴趣。 此外， Netflix使用其订户的观看历史来建议接下来要观看的内容。

工作场所：雇主之间也存在对 AI 偏见的担忧。然而，市场内部人士表示，人工智能工具将继续成为通过团队沟通软件（例如Glint和Leena.AI ）和工作场所学习（使用Hone和EdApp等平台）提高参与度的一种选择。

据普华永道称，在已经使用人工智能的公司中， 54% 的高管认为员工生产力有所提高，而80%的高管认为自动化将有助于任何业务决策。

8.语音技术中的AI

语音生物识别：更多企业将探索使用生物识别或语音身份验证来代替密码或 PIN 进行身份保护。语音助手将从你录制的样本中制作一个“声纹”，并使用它来比较它在你通过语音解锁设备时收到的任何新声音。 越来越多的银行正在使用语音识别，允许客户通过语音认证访问他们的账户。

语音克隆：人工智能可以使用人的语音样本生成新的音频。该技术将加快项目画外音和电影、视频游戏等的语音内容的录制。 VoCapsule 有一个名为My Legacy Voice的“语音库”平台。 如果成员开始出现语言障碍，他们可以访问他们的语音数据。 指定的“主要接收者”也可以在原始成员去世时访问数据。

公司还可以使用语音克隆来本地化内容，使人们能够听到用他们的母语进行的促销或说明。 同时，电影制作人可以使用这项技术来操纵演员的声音来说不同的语言。 他们将从艺术家的原始录音中提取的元素转移到包含口译员或配音演员演讲的辅助音轨。 该过程保留了二次翻译语音的口音和声乐表现。

9. 驾驶人工智能

汽车行业预计将更多地采用基于 AI 的驾驶员监控系统，该系统可以在检测到困倦或疾病时提醒人类驾驶员或激活自动驾驶。 自适应巡航控制可以发送前方碰撞警告并自动调整车速。

此外，制造商将自动化——而非电气化——视为驾驶的未来。 Renub Research 预测，到2030 年，自动驾驶汽车市场将从 2021 年的 40 亿美元猛增至1864 亿美元。

从用于物体检测的传感器和雷达到卷积神经网络，自动驾驶汽车的功能不断发展。 这些网络对地形进行识别和分类，为路径规划、路线优化以及最终“训练”自动驾驶汽车安全驾驶铺平了道路。 此外，车辆连接解决方​​案正在出现，允许自动驾驶汽车“通信”并避免碰撞彼此、行人和其他物体。

10.医学中的人工智能

精准医学：随着人工智能优化电子健康记录，医疗专业人员可以提供有针对性的诊断、开发针对患者的药物并定制治疗计划。人工智能增强诊断可以减少四分之一的患者每年因医院疏忽或监督而遭受的伤害。

虚拟检查和分散的临床试验：远程医疗将借助智能手机解决方案和可穿戴设备扩展其功能，包括远程体检。研究和制药实体可以使用相同的设备进行临床试验，这样参与者就不需要前往试验地点回答调查和评估。

情感人工智能技术：具有情感识别和生成能力的人工智能将吸引自闭症儿童、抑郁症患者和其他患有痴呆症等退行性疾病的人。

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