明年迎来AI泡沫集体爆发?融资将再创新高但这或许是最后一次狂欢


对付泡沫的有效方法,就是用另一个更大的泡沫包住它,这也是常说的「嵌套式泡沫」。

如果要追求可持续繁荣,必须要同时做到两件事:小心地把里面的虚假消掉、认真地把外面的空间做大。

身处人工智能巨轮上的我们,越来越频繁地听人谈论起人工智能过快增长而导致泡沫丛生,独角兽越来越多,但跑出资本怪圈独立生长的却寥寥可数。

对于即将到来的 2020,前景谈不上明朗,巨轮究竟将驶向何方?

几乎所有参与人工智能的玩家都已经意识到,AI 就像加速器。

比如,AI 与「互联网复古风口」RPA (自动化) 结合,成就了 IPA(智能流程自动化)。将 RPA 比作人的双手,AI 比作人的大脑,IPA 就是把 AI 作为大脑去指挥 RPA 这双灵巧的双手来完成工作。

然而,AI 绝不仅仅是一场指挥大脑的游戏。

更重要的是,AI 已经从单一应用集成到企业的方方面面,重塑其在整个产业链中的位置。

最近,全球两家领先的市场研究与咨询机构 IDC 和 Forrester 发布了他们对 2020 年及以后人工智能产业化的预测。

通过 IDC 和 Forrester 的调查和预测,我们可以看到的未来是:

1)是否存在高技能工程师的差异,将在不同公司之间筑起一道「数字鸿沟」。

2)三大公关灾难将让 AI「声名狼藉」:Deepfake 的广泛传播、面部识别技术的不正当使用,以及无节制的个性化。

3)《财富》500 强中有 25% 的企业将投资转向有「明显效率收益」的 IPA 项目,近半的软件与服务公司将在其投资组合中强调 IPA。

4)「数据的可靠性」(digital trustworthiness)将成为一项关键的企业资产,《福布斯》全球上市公司 2000 强中超过 70% 将监控其「数据可靠性」。

5)75% 的企业将投资员工再培训和发展,以满足人工智能应用带来的新技能需求和工作方式。

6)即便每五次 AI 对话中就有四次无法通过图灵测试。但到 2020 年底,对话式 AI 仍将成功支持五分之一的客户服务交互。

7)到 2023 年,近 20% 使用 AI 优化或者协处理器优化的服务器将部署在边缘。

8)到 2025 年,50% 的计算机视觉和语音识别模型将在边缘(包括终端) 上运行。

9)至少 90% 的新企业 APP 将包含嵌入式人工智能功能。然而真正由颠覆性人工智能主导的 APP 将只占总数的 10%。

10)2020 年的 AI 融资或将再创新高,但这将是最后一次的狂欢——人工智能创业生态系统将达到饱和。

1 机遇与风险并存,但AI不会迟到

Forrester 表示,虽然典型的「资本事件」可能会让企业对人工智能持谨慎态度,但「勇敢的企业」将继续投资 AI 并迈出重要的一步。

据 Forrester 调查显示:

  • 53% 的全球数据和分析决策者表示,他们已经实施、正在实施、或正在扩展或升级人工智能。
  • 29% 的全球开发人员 (经理级别或更高级别) 在过去一年里使用人工智能/机器学习软件工作。
  • 54% 的全球化使用边缘计算的公司决策者表示,他们期望边缘计算带来的最大好处之一,就是应对当前和未来人工智能计算需求的灵活性。
  • 16%的全球 B2C 市场营销决策者计划,在 2020 增加 10% 的支出,投入在数据和分析技术上,其中包括人工智能。

Forrester 预测,到 2020 年,《财富》500 强中有 25% 的企业,将在他们的机器人流程自动化 (RPA,Robotic Process Automation) 项目中加入人工智能构件模块,如文本分析和机器学习,以创建数百个新的智能过程自动化 (IPA,Intelligent Process Automation) 用例。

「自动化需要人工智能,而人工智能也需要自动化来扩展。」Forrester 表示。

《财富》500 强中有 25% 的企业,将人工智能投资转向更平凡、更短期以及更有战术意义的 IPA 项目,这些项目具有「非常明显的效率收益」,近半的人工智能平台提供商、全球系统集成商和管理服务提供商将在其投资组合中强调 IPA。

基于这些 IPA 用例的成功经验,IDC 预测,到 2022 年,75% 的企业将把 IPA 嵌入到技术和流程开发中,使用基于人工智能的软件计算出操作和经验上规律,以指导创新。

到 2024 年,人工智能将整合到企业的每一个部分,25% 的人工智能解决方案作为「成果即服务」投入,推动规模创新和卓越的商业价值。

人工智能将通过重新定义用户体验,建立起新的用户界面,超过 50% 的用户操作将被计算机视觉、语音、自然语言和 AR/VR 等技术增强。

未来几年,我们将看到人工智能和计算机视觉、自然语言处理和手势等新兴用户界面嵌入到每一种产品和设备中。

但是,新兴技术也是把双刃剑,广泛普及的另一面也存在着高风险。

Forrester 警告说,到 2020 年,人工智能滥用和潜在危害将成倍增加,三个方面的公关灾难将备受瞩目,让 AI「声名狼藉」:Deepfake 的广泛传播、面部识别技术的不正当使用,以及无节制的个性化。

IDC 预测,到 2021 年,结合各种数据和更新的强化学习算法,将有 15%的客户体验应用程序将持续超个性化。

尽管如此,Forrester 强调了积极的一面,他仍然相信「这些举措不会延缓明年人工智能的实施计划」。

相反,他们将强调设计、测试和部署负责任的人工智能系统的重要性——通过考虑偏见、公平、透明、可解释性和可问责性,以健全人工智能治理。

2 新的数字鸿沟

IDC 预计,到 2022 年,可能由于几次备受关注的公关灾难,「数据的可靠性」(digital trustworthiness)将成为一项关键的企业资产,《福布斯》全球上市公司 2000 强中超过 70% 将通过正式的计划来监控其「数据可靠性」。

Forrester 表示,领导力很重要,拥有首席数据官(CDO)的公司使用人工智能、机器学习/或深度学习的可能性是没有 CDO 的公司的 1.5 倍。

到 2020 年,认真对待 AI 的首席数据和分析官(CDAO)和 CIO 等高级管理人员将看到,数据科学团队拥有他们所需要的数据。

Forrester 表示,真正的问题是「从复杂的应用程序组合中获取数据,并取得各个数据部门负责人的认可」。

IDC 认为,「有效地使用智能自动化需要付出大量努力,尤其在数据清理、集成和管理方面,并且需要 IT 部门的大力支持。对于大型企业而言,要解决数据中心的「陈年旧账」是非常大的挑战。

人工智能在所有公司的应用并不一致,我们看到一个新的数字鸿沟,即有或没有高技能工程师的公司之间的鸿沟。

3 劳动力被重新定义

Forrester 认为,到 2020 年,「技术精英」将提升人工智能和设计技能,而其他人将「笨手笨脚」。以人为本的设计技能和人工智能开发能力将是关键。

IDC 预计,到 2024 年,75% 的企业将投资员工再培训和发展,包括第三方服务,以满足人工智能应用带来的新技能需求和工作方式。

「劳动力」的构成和定义不断被丰富。

IDC 预测,随着智能自动化扩展到整个企业,IT 组织将管理和支持越来越多支持 IPA(智能过程自动化,即 AI+RPA)。

劳动力的另一大增量将是聊天机器人大军,协助企业的各种任务。

Forrester 预测,每五次 AI 对话中就有四次无法通过图灵测试。

尽管这样,到 2020 年底,对话式 AI 仍将成功地支持五分之一的客户服务交互。

AI 影响的工作区域也将继续扩大。

IDC 表示,随着计算能力从数据中心向边缘转移,管理和控制边缘处理设备将面临挑战。

到 2023 年,近 20% 使用 AI 优化或者协处理器优化的服务器将部署在边缘。

到 2025 年,50% 的计算机视觉和语音识别模型将在边缘(包括终端) 上运行。

4 泡沫爆发前兆

人工智能将无处不在。

IDC 估计,到 2025 年,至少 90% 的新企业 APP 将包含嵌入式人工智能功能。然而,IDC 补充,真正由颠覆性人工智能主导的 APP 将只占总数的 10%。

因此,我们还需要等待五年才能看到 AI 的「摧毁式」的潜力爆发。

另一份 Forrester 的预测报告表示,「到 2020 年,随着预期回归现实,人工智能的繁荣将逐渐增强。」

Forrester 预测,到 2020 年的 AI 融资将再创新高,但这将是最后一次狂欢——「全球有 2600 多家公司,人工智能创业生态系统达到市场饱和」。

Forrester 称,未来经济放缓最重要的信号是,在过去 12 个月里,已有 20 家人工智能公司进行了一轮又一轮的融资,规模堪比独角兽。

「这是不可持续的。」Forrester 说。

这让我想起了查尔斯·麦凯 (Charles Mackay) 在《非同寻常的大众妄想与人群的疯狂》里所描写的:「The bubble was then full-blown and began to quiver and shake preparatory to its bursting.」

(「泡沫正全面爆发,并开始颤抖,为破裂做准备」)

源链接   来源:机器之心   日期:2019-11-29 13:31:00  

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