2023 年將改變企業的 10 大人工智能趨勢

隨著 AI 從其早期採用者模式中脫穎而出並進入主流，分析師預見該技術將如何發揮更多作用並改變各個行業的格局。 公司已經在依靠人工智能資產來提高效率、更快地獲得洞察力和增強客戶體驗。 讓我們看看 AI 市場在 2023 年成熟時我們可以期待什麼。

2023 年將改變企業的 10 大人工智能趨勢：

2023 年值得關注的 10 大人工智能趨勢

1. 創造性或生成式 AI

生成式 AI 是指機器學習的子領域，它使用現有數據集生成新數據或內容。 它的目標是生成接近原始、真實世界輸入數據的東西。 這種 AI 類型使用深度學習算法來學習該數據集中的模式和特徵，其中可能包括代碼、文本、圖像、音頻、視頻或其他數據類型。 生成式人工智能已經有了廣泛的應用。 以下是三個廣受歡迎的示例，均由總部位於舊金山的人工智能研究公司 OpenAI 製作，它們將在來年繼續大放異彩：

• 生成式預訓練 Transformer 3 (GPT-3)

GPT-3 於 2020 年開發，是一種語言預測模型，可在研究互聯網上數百萬網頁和科學論文後“自動完成”文本。 GPT-3 擁有 1750 億個機器學習參數。 這種生成式 AI 產品運行當前的文案寫作工具，在您為其提供上下文（例如主題、描述或介紹性句子）後生成類似人類的書面內容。 您可以使用此工具來製定大綱、摘要、論文、專欄等。

但是，GPT 可能包含偏見，因為它的輸出來自以前發布的內容，這些內容也可能存在種族、宗教或性別偏見。

• 聊天GPT

ChatGPT 是 GPT-3 的機器人版本，於 2022 年 11 月首次亮相。它是一種大型語言模型，可以在接受人類對話和人類編寫的互聯網內容的“訓練”後回答問題並執行指令。 通過研究 Reddit 等人類反饋來源，該人工智能“學習”了人類在他人提問時的期望——“人類回應方式”。

OpenAI 設計了 ChatGPT 來模擬與人類的對話。 由於該機器人可以創建和組織列表以及聽起來像人類的信件，因此業界預見到它會更廣泛地用作辦公助理和客戶服務支持。

與 ChatGPT 相關的一些擔憂是它可能用於撰寫論文和學術論文。 但是，其生成的內容可能包含無意義的句子甚至錯誤的信息。 可能需要審核 ChatGPT 的性能以防止客戶服務設置中的錯誤信息。

• 達爾-E

DALL-E 因其圖形創建功能而成為 2022 年三個 OpenAI 創作中最受歡迎的。 產品的名字來源於西班牙超現實主義者薩爾瓦多·達利和2008年皮克斯動畫電影WALL-E中的機器人。

您可以通過鍵入描述來創作藝術，DALL-E 會生成多個版本。 或者您可以使用文本提示從現有圖像創建新圖像。 用戶可以進行“in-painting”或刪除圖像的一部分並用其他東西替換它。 或者他們可以進行“外塗”，DALL-E 可以在原始照片（主要主題或風景）中添加更多內容。 這些功能使 DALL-E 成為品牌和創意營銷領域的便捷工具。

據報導，OpenAI 制定了防止 DALL-E 創建“暴力、成人或仇恨圖像”的政策。 然而，這個工具也像 GPT-3 一樣容易產生偏差。 據報導，DALL-E 根據提示“CEO”生成了白人男性的圖像。

更多 DALL-E 用戶可能會使用該工具來創建動畫藝術，特別是通過 AI 生成的文本到視頻平台創建帶有聲音的類人圖像。

其他也開發了人工智能工具的市場領導者包括亞馬遜。 它的文本轉語音工具Polly可以為品牌生成說話的聲音。 這家零售巨頭也在背後支持 DeepComposer ，它可以將一段簡短的旋律擴展成一首完整的歌曲。 同時，微軟GitHub的CodeAssist可以幫助開發者通過完成代碼來更快地創建新的軟件。

2. 加強人工智能與人類的協作

人工智能對各種人類功能的支持程度已經並將飆升到新的高度，為它們贏得了協作機器人或協作機器人的名稱。 市場內部人士預計，會有更多公司部署內置人工智能的機器來執行重複的體力勞動。 這樣做將使員工能夠執行更專業的職責。 AI 功能還可以使團隊快速檢測缺陷或故障並做出響應，從而提高安全性並降低維修或傷害成本。

協作機器人將在這些領域得到更廣泛的應用：

• 汽車製造：汽車組裝、噴漆、表面拋光、系統檢查，以及為適應電動車型而對汽車生產線進行改造或改造。從事碼垛和焊接活動的公司希望採用更多有效載荷更高、工作範圍更遠的協作機器人。
• 農業：用於種子種植、施肥和殺蟲劑、入侵者和入侵物種追踪的無人機，以及用於室內農場的 LED 照明和水培
• 醫療保健和酒店服務：樣本採集、醫院用品補充、手術、傷病恢復、老人或殘疾人住宅和療養院的衛生工作者支持
• 食品飲料：倉儲、食品包裝
• 電子：電話芯片、電話芯片處理器和印刷電路板的質量檢測
• 新興技術：扭矩傳感器、接近檢測傳感器、末端執行器（機械臂末端工具，例如真空、機械、氣動和磁性夾具
• 國防：清除道路上的爆炸裝置、檢測爆炸物的傳感器

公司還可以求助於這些機器來緩解勞動力短缺和供應鏈中的問題。 特別是，醫療保健、建築和國防行業可能會用基於 VR 和 AR 的學習取代傳統的培訓方法，以確保安全並減少支出。

3. 道德規範

在生成式 AI 的諸多好處中，人們擔心它會被濫用，例如製作深度偽造的視頻。 網絡犯罪分子可以使用這些工具進行欺詐、誹謗、勒索、報復、脅迫或勒索。 關於原創內容和專有內容的界限也出現了問題。 人工智能行業期望用戶和客戶要求透明、安全和負責任的做法。

紐約市消費者和工人保護部已經通過了一項人工智能法（紐約市地方法 144），要求雇主在使用自動化工具評估求職者之前滿足偏見審計要求。 此外，招聘團隊應告知求職者他們使用這些工具進行招聘和招聘廣告的情況。

早在2021年，歐洲理事會就已經提交了規範人工智能的提案。 擬議的立法將人工智能應用程序和系統分為禁止類、高風險類和低風險類。

獲得批准後，人工智能法案將作為通用數據保護條例的人工智能對應物。

4. 民主化：低代碼、無代碼 AI

網站和應用程序開發中的低代碼、無代碼趨勢將延續到人工智能，使組織能夠通過預建模板和拖放方法定制這些智能係統。 這樣，AI 將更快地集成到現有工作流程中。 人工智能的使用也將在他們的企業設置中更快地擴展。

除了使用低代碼、無代碼 AI 自動執行重複性任務（如開票、表格填寫和聯繫人驗證）外，企業還可以對 AI 工具（如Sway AI和Akkio ）進行編程，以對當前流程進行數據分析並對未來績效進行可視化。

AI 市場內部人士還期望更多的雲服務提供商將 AI 集成到他們的產品中，因為從長遠來看可以預見到它的採用。

由於使用低代碼、無代碼工具的 IT 現代化與傳統方法相比成本低70%且完成速度更快（短至三天），因此 66% 的開發人員已經使用 (39%) 或計劃這樣做 (27%) 2023 年。與此同時，Gartner 預測，到 2026 年，“公民開發者”——或那些沒有參加過正式編碼課程的人——將佔低代碼工具開髮用戶的80% 。

5. 複雜的網絡安全

根據麥肯錫的一份報告，人工智能的另一個可悲的方面是，黑客可以使用它及其功能將攻擊的端到端生命週期從幾週縮短到幾天或幾小時。

隨著越來越多的行業採用人工智能資源，關鍵基礎設施——包括為家庭供電和供水的國家民用基礎設施——可能會受到黑客活動的威脅。 與此同時，規模較小、保護較少的組織將繼續容易受到攻擊。

由於這些新風險，信息安全領域的職業機會將會增加。 專家可以為以下方面部署和監督安全 AI：

• 數據處理，包括分類、編目、整合和質量控制
• 通過調查網絡流量和識別暗示犯罪行為的模式進行漏洞管理
• 通過預測性 AI 進行威脅檢測，它可以預測數千個警報中的哪一個具有最高風險並首先處理它們

IBM 在 2022 年報告稱，由於快速檢測和響應，擁有網絡風險管理結構和政策的企業平均節省了300 萬美元，並將違規生命週期縮短了 74 天。

日益增長的網絡威脅也可能推動保險市場採用新技術和策略來評估和管理網絡風險。 保險公司還可以針對勒索軟件和網絡攻擊引入基於風險的定價和豁免條款。

6. 數字孿生

數字孿生是物理世界中對像或過程的數字副本。 通過人工智能，行業可以創建用於模擬的虛擬模型，從而使他們能夠預測產品或系統的性能。

領先的 GPU 製造商 NVIDIA 的 Omniverse 平台就是數字孿生技術的一個例子。 以下是它如何幫助以下公司：

• 寶馬

德國的寶馬集團使用 Omniverse 作為其虛擬工廠。 該平台集成了來自不同生產商的各種設計和規劃工具的數據，以在單一設置中創建實時、逼真的模擬。

來自不同地點和時區的員工可以訪問這個虛擬空間，以按需計劃或優化生產流程的細節，從而減少實際出差的需要。 Omniverse 模擬了 BMW 的所有 31 家工廠及其所有元素——從員工和工廠內部到裝配部件和機器人。

• 勞氏

美國零售商 Lowe's Companies Inc. 也利用 Omniverse 來模擬其兩家商店：一家在華盛頓 (Mill Creek)，另一家在北卡羅來納州 (Charlotte)。 工作人員可以使用他們的台式電腦或 Magic Leap 2 增強現實耳機訪問這些模擬插座。

該商店的 Omniverse 版本將幫助補貨貨架、重新配置佈局、使用“X 射線視覺”從難以觸及的貨架上的封閉箱子中查看產品信息，並通過顯示客戶流量和銷售業績的 3D 熱圖優化客戶體驗。

• HEAVY.AI（前身為 OmniSci）

Omniverse 使分析公司 HEAVY.AI 的 HeavyRF 工具能夠設計其電信客戶的無線網絡設計計劃。 人工智能工具模擬真實環境，指示客戶和障礙物的位置，包括後者的材料成分。 這使電信公司能夠為其 5G 基礎設施確定蜂窩塔和基站的最佳位置，從而降低站點部署成本和規劃週期。

其他例子包括創建數字孿生城市。 例如，上海城市運營管理中心擁有中國城市的數字克隆，包括水體、機場、港口和其他設施。

儘管獲得這項技術的目的是為了高價值的用例，但亞馬遜（通過TwinMaker ）和Prevu3D等科技公司正在努力讓更小的公司也能負擔得起。

7. 個性化人工智能

電子商務：雖然 62% 的消費者對 AI 偏見表示擔憂，但在Salesforce 的一項民意調查中，69% 的受訪者表示，如果 AI 能夠改善他們的購物體驗，他們願意接受品牌的使用。這一趨勢將繼續下去，因為 91% 的消費者已經與聊天機器人互動，其中大部分是人工智能驅動的機器人。 AI 營銷工具幫助品牌分析客戶互動，以個性化產品搜索、推薦和消息。

娛樂：人工智能對電影製作的依賴也可能會增加，電影公司已經轉向觀眾分析工具來為他們的下一部電影尋找最佳故事。Screenvision Media於 2022 年向其廣告商介紹了其專有的 Cinelytics，而華納兄弟則更早地採用了類似的技術來預測門票銷售情況。 早在 2018 年，20 世紀福克斯就與 Google 的高級解決方案實驗室共同開發了 Merlin Video，以根據 AI 對電影預告片的研究來預測他們的電影觀眾的興趣。 此外， Netflix使用其訂戶的觀看歷史來建議接下來要觀看的內容。

工作場所：雇主之間也存在對 AI 偏見的擔憂。然而，市場內部人士表示，人工智能工具將繼續成為通過團隊溝通軟件（例如Glint和Leena.AI ）和工作場所學習（使用Hone和EdApp等平台）提高參與度的一種選擇。

據普華永道稱，在已經使用人工智能的公司中， 54% 的高管認為員工生產力有所提高，而80%的高管認為自動化將有助於任何業務決策。

8.語音技術中的AI

語音生物識別：更多企業將探索使用生物識別或語音身份驗證來代替密碼或 PIN 進行身份保護。語音助手將從你錄製的樣本中製作一個“聲紋”，並使用它來比較它在你通過語音解鎖設備時收到的任何新聲音。 越來越多的銀行正在使用語音識別，允許客戶通過語音認證訪問他們的賬戶。

語音克隆：人工智能可以使用人的語音樣本生成新的音頻。該技術將加快項目畫外音和電影、視頻遊戲等的語音內容的錄製。 VoCapsule 有一個名為My Legacy Voice的“語音庫”平台。 如果成員開始出現語言障礙，他們可以訪問他們的語音數據。 指定的“主要接收者”也可以在原始成員去世時訪問數據。

公司還可以使用語音克隆來本地化內容，使人們能夠聽到用他們的母語進行的促銷或說明。 同時，電影製作人可以使用這項技術來操縱演員的聲音來說不同的語言。 他們將從藝術家的原始錄音中提取的元素轉移到包含口譯員或配音演員演講的輔助音軌。 該過程保留了二次翻譯語音的口音和聲樂表現。

9. 駕駛人工智能

汽車行業預計將更多地採用基於 AI 的駕駛員監控系統，該系統可以在檢測到困倦或疾病時提醒人類駕駛員或激活自動駕駛。 自適應巡航控制可以發送前方碰撞警告並自動調整車速。

此外，製造商將自動化——而非電氣化——視為駕駛的未來。 Renub Research 預測，到2030 年，自動駕駛汽車市場將從 2021 年的 40 億美元猛增至1864 億美元。

從用於物體檢測的傳感器和雷達到卷積神經網絡，自動駕駛汽車的功能不斷發展。 這些網絡對地形進行識別和分類，為路徑規劃、路線優化以及最終“訓練”自動駕駛汽車安全駕駛鋪平了道路。 此外，車輛連接解決方案正在出現，允許自動駕駛汽車“通信”並避免碰撞彼此、行人和其他物體。

10.醫學中的人工智能

精準醫學：隨著人工智能優化電子健康記錄，醫療專業人員可以提供有針對性的診斷、開發針對患者的藥物並定制治療計劃。人工智能增強診斷可以減少四分之一的患者每年因醫院疏忽或監督而遭受的傷害。

虛擬檢查和分散的臨床試驗：遠程醫療將藉助智能手機解決方案和可穿戴設備擴展其功能，包括遠程體檢。研究和製藥實體可以使用相同的設備進行臨床試驗，這樣參與者就不需要前往試驗地點回答調查和評估。

情感人工智能技術：具有情感識別和生成能力的人工智能將吸引自閉症兒童、抑鬱症患者和其他患有癡呆症等退行性疾病的人。

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