AI 2023的未來：人工智能將帶來什麼未來？

作為一名技術極客，我對 AI（人工智能）的發展及其如何改變我們當今生活的世界著迷。

自 1950 年代誕生以來，人工智能已經取得了長足的進步，現在它已成為一種無處不在的技術，正在改變我們的工作、交流和生活方式。

如果 AI 的未來看起來會迅速改變，那是因為 AI 創新現在發生得如此之快以至於很難跟上。

葡萄牙詩人 Luis Vaz de Camoes 寫道： 整個世界都是由變化組成的，並且永遠獲得新的品質。”

事實上，人工智能幾乎在每個領域都在改變著人們的未來。 它已經是大數據、機器人和物聯網 (IoT)等新技術背後的主要力量。

借助 ChatGPT 和 AI 藝術生成器等工具，它也是生成 AI 背後的推動力，在可預見的未來，它仍將是技術創新者。

大約 44% 的公司希望在 AI 上投入大量資金和精力，並將其用於業務中。 2021 年， IBM 發明人獲得 9,130​​ 項專利，其中 2,300 項與 AI 有關。

人工智能似乎有可能改變（並不斷改變）世界。 但是以什麼方式呢？

人工智能的進化

人工智能的演進可以分為三個主要階段：基於規則的系統、機器學習和深度學習。

1. 基於規則的系統

人工智能的第一階段以基於規則的系統為特徵，它使用一組預定義的規則來做出決策和執行任務。

這些系統從數據中學習的能力有限，因為它們只能根據編入其中的規則做出決策。

儘管存在局限性，基於規則的系統仍然被用於各種應用程序，包括醫療診斷專家系統和商業決策支持系統。

2.機器學習

人工智能的第二階段始於 1990 年代機器學習算法的引入。 這些算法使機器能夠從數據中學習，並通過反複試驗的過程隨著時間的推移提高它們的性能。

機器學習已被用於廣泛的應用，從圖像識別和自然語言處理到欺詐檢測和推薦系統。

一些最流行的機器學習算法包括決策樹、神經網絡和支持向量機。

3.深度學習

人工智能的第三個也是最近的階段是深度學習，它使機器能夠從圖像、視頻和音頻等非結構化數據中學習。

深度學習算法基於模擬人腦處理信息方式的人工神經網絡。

深度學習已被廣泛應用於圖像和語音識別、自然語言處理和自動駕駛等領域。

一些最流行的深度學習框架包括TensorFlow、Keras 和 PyTorch 。

人工智能對社會的影響

人工智能 (AI) 已成為一種影響力越來越大的技術，影響著我們日常生活的各個方面。 雖然它提供了顯著的好處，但它也帶來了潛在的風險和道德考慮。

以下是人工智能影響社會的一些方式，以及最近的統計數據和示例。

一、就業

人工智能預計會擾亂勞動力市場，導致可用工作的性質和數量發生變化。

根據世界經濟論壇的一份報告，估計到 2025 年，人工智能和自動化的採用將導致約8500 萬個工作崗位流離失所。

然而，它也有望在全球範圍內創造 9700 萬個新工作崗位，主要集中在計算機科學、工程和數學領域。

例子：

• 亞馬遜正在使用機器人來自動化倉庫操作，減少對體力勞動的需求。
• 醫療保健行業正在利用人工智能算法進行醫療診斷和個性化治療計劃，為醫療保健專業人員創造新的就業機會。

2. 醫療保健

人工智能已經被用於醫療保健，以改善患者的治療效果並降低成本。 人工智能算法可以分析醫學圖像和患者數據，識別醫生難以檢測的模式。

它還用於根據患者的基因構成和病史制定個性化治療計劃。

例子：

• 谷歌的 DeepMind Health 正在使用 AI 分析醫學圖像，以檢測眼部疾病的早期跡象，例如糖尿病性視網膜病變。
• IBM 的 Watson Health正在使用人工智能根據患者的 DNA 制定個性化的癌症治療計劃。

3.教育

人工智能有可能通過為學生提供個性化的學習體驗來改變教育。 它可以分析學生的學習方式並提供量身定制的課程和反饋。

它還可以通過自動執行評分和課程計劃等任務來減少教師的工作量。

例子：

• Carnegie Learning 的 AI 平台為學生提供個性化的數學輔導，分析他們的優勢和劣勢以製定定制的學習計劃。
• Knewton 的自適應學習平台使用 AI 來個性化學習體驗，根據學生的表現調整課程的內容和難度級別。

4.社交媒體

社交媒體平台廣泛使用人工智能來分析用戶數據和行為，從而帶來更加個性化和引人入勝的用戶體驗。

然而，人們擔心人工智能在社交媒體中的倫理影響，包括與隱私、偏見和錯誤信息傳播有關的問題。

例子：

• Facebook 的算法使用人工智能，根據用戶在平台上的瀏覽歷史和互動，推薦用戶可能感興趣的內容。
• Twitter 的 AI 系統用於檢測和刪除平台中的垃圾郵件和惡意內容，從而創造更安全、更積極的用戶體驗。

人工智能的不久的將來

人工智能的不久的將來一定會令人興奮，許多新的應用和進步即將出現。 以下是 AI 不久的將來的一些示例，以及最近的統計數據。

1. 自動駕駛汽車

預計自動駕駛汽車在不久的將來會變得更加普遍，特斯拉、Waymo 和 Uber 等公司將大力投資這項技術。

根據 Allied Market Research 的一份報告，到 2026 年，全球自動駕駛汽車市場預計將達到 5566.7 億美元， 2019 年至 2026 年的複合年增長率為 39.47% 。

例子：

• Alphabet 的子公司 Waymo 一直在亞利桑那州測試其自動駕駛汽車，併計劃在不久的將來推出商業服務。
• 特斯拉正致力於開發全自動駕駛汽車，並已推出多項高級駕駛輔助功能。

2. 自然語言處理

自然語言處理 (NLP) 是 AI 的一個子領域，專注於通過自然語言在計算機和人類之間進行交互。

它有許多應用程序，包括虛擬助手、聊天機器人和語言翻譯。

根據 MarketsandMarkets 的一份報告，到 2026 年，全球 NLP 市場預計將達到 351 億美元， 2021 年至 2026 年的複合年增長率為 21.5% 。

例子：

• Google Assistant 使用 NLP 來理解和響應用戶查詢，從而實現更自然的對話式交互。
• 亞馬遜的 Alexa 可以執行範圍廣泛的任務，從設置提醒到控制智能家居設備，使用 NLP 理解用戶命令。

3.醫療保健

人工智能已經被用於醫療保健，以改善患者的治療效果並降低成本，預計這一趨勢將在不久的將來繼續下去。

Tractica 的一份報告預測，到 2025 年，全球人工智能醫療保健市場將達到 361 億美元，增長率為 41.5%。

例子：

• FDA 已經批准了幾種用於醫療診斷和治療計劃的人工智能算法，包括一種可以檢測糖尿病視網膜病變的算法。
• 研究人員正在使用 AI 開發新的藥物治療方法，最近的一項研究使用 AI 來識別阿爾茨海默病的潛在候選藥物。

4. 網絡安全

人工智能越來越多地被用於改善網絡安全，因為它能夠分析大量數據並檢測可能表明網絡攻擊的模式。

根據 MarketsandMarkets 的一份報告，到 2026 年，全球人工智能在網絡安全市場的規模預計將達到 382 億美元， 2021 年至 2026 年的複合年增長率為 23.3%。

例子：

• IBM 的 Watson for Cyber​​security 使用 AI 分析大量安全數據，幫助識別潛在威脅和漏洞。
• Darktrace 的企業免疫系統使用 AI 實時檢測和響應網絡攻擊，改善組織的安全態勢。

人工智能和隱私風險

隨著人工智能繼續變得更加先進和廣泛，人們越來越擔心與該技術相關的隱私風險。 以下是人工智能和隱私風險的一些示例，以及最近的統計數據。

1.人臉識別技術

面部識別技術被用於各種環境，包括執法、廣告和社交媒體。

然而，它引發了嚴重的隱私問題，因為它可以在未經人們同意的情況下用於跟踪人們的行動和活動。

根據皮尤研究中心的一份報告， 56% 的美國人對公司或政府使用面部識別技術感到不滿意。

例子：

• 2019 年，舊金山監事會以對隱私和公民自由的擔憂為由，禁止警方和其他政府機構使用面部識別技術。
• 美國國家標準與技術研究院最近的一項研究發現，許多商業面部識別算法對膚色較深的人的錯誤率較高，引發了人們對潛在偏見和歧視的擔憂。

2. 智能家居設備

亞馬遜的 Alexa 和 Google Home 等智能家居設備越來越受歡迎，但它們也引發了隱私問題，因為它們會收集有關用戶活動和對話的數據。

根據皮尤研究中心的一項調查， 81% 的美國人認為公司收集有關他們的數據的潛在風險超過了收益。

例子：

• 2019 年，據透露，亞馬遜的 Alexa 在用戶不知情或未同意的情況下記錄對話並將其發送給第三方承包商進行分析。
• 《消費者報告》最近的一項研究發現，許多智能家居設備缺乏基本的隱私和安全保護，使它們容易受到黑客攻擊和數據洩露。

3.社交媒體

Facebook 和 Twitter 等社交媒體平台正在使用 AI 來分析用戶數據和定向廣告。 然而，這會引發隱私問題，因為用戶的個人信息在他們不知情或未經同意的情況下被使用。

根據皮尤研究中心的一項調查， 79% 的美國人不相信公司會以負責任的方式使用他們的個人信息。

例子：

• 2018年，劍橋分析公司被爆出在未經用戶同意的情況下收集了數百萬Facebook用戶的數據，並利用這些數據影響了2016年美國總統大選。
• 挪威消費者委員會最近的一項研究發現，Tinder 和 Grindr 等約會應用程序在用戶不知情或未同意的情況下與第三方廣告商共享用戶數據。

為人工智能的未來做準備

隨著人工智能繼續快速發展，個人、組織和政府為這項技術的未來做好準備非常重要。

以下是我們可以為人工智能的未來做準備的一些關鍵方法，以及最近的統計數據。

1.投資於教育和培訓

隨著 AI 在勞動力中變得越來越普遍，對具備該領域技能的員工的需求將越來越大。

根據世界經濟論壇的一份報告，到 2022 年， 54% 的員工將需要大量的再培訓和技能提升。

投資於教育和培訓計劃可以幫助個人和組織為人工智能的未來做好準備。

例子：

• 英國政府已宣布投資 10 億英鎊用於人工智能教育和研究，旨在培養新一代人工智能專家並促進經濟增長。
• 在美國，國家科學基金會已撥款超過1 億美元用於人工智能和機器學習的研究和教育。

2. 促進合作與創新

協作和創新是釋放 AI 全部潛力的關鍵。 通過合作，個人、組織和政府可以共享知識和資源，並為 AI 開發新的創新應用程序。

例子：

• AI 夥伴關係是專注於開發負責任的 AI 的公司和組織聯盟，擁有 100 多個成員，包括亞馬遜、谷歌和微軟。
• 歐盟啟動了一項10 億歐元的旗艦計劃，以支持人工智能和機器人技術的研究與創新。

3. 解決倫理和社會影響

隨著人工智能在社會中變得越來越普遍，解決該技術的倫理和社會影響非常重要。 這包括偏見、隱私和工作流離失所等問題。

例子：

• IEEE 全球自主和智能係統倫理倡議由來自工業界、學術界和政府的 300 多位專家組成，致力於製定人工智能的倫理標準。
• 歐盟委員會發布了人工智能倫理指南，其中包括透明度、問責制和非歧視等原則。

快速鏈接：

• 人工智能的好處：人工智能對我們的社會和經濟的貢獻！
• 人工智能如何改變商業？
• 什麼是人工智能？
• 人工智能 (AI) 和機器學習之間有什麼區別？

結論：AI 2023 的未來

總之，人工智能 (AI) 正在迅速推進和改變我們生活的方方面面，從醫療保健到交通、教育、娛樂等等。

雖然人工智能有可能為人類帶來巨大利益，例如提高效率、準確性、安全性和可訪問性，但它也帶來了需要應對的新挑戰和風險。

在我們為人工智能的未來做準備時，重要的是要建立監督機制，以確保以負責任和合乎道德的方式開發和使用人工智能。

我們還必須確保人工智能安全可靠，並符合人類價值觀和道德原則。 通過這樣做，我們可以利用人工智能的力量以有意義的方式造福人類，同時最大限度地減少潛在的風險和挑戰。