各位朋友！各种数据表明，到 2025 年，全球人工智能市场预计将达的 1906.1 亿美元，年复合增长率高达 36.62%。
人工智能驱动的软件正在迅速改变人类的世界，而且这种趋势在未来几年只会飞快地加速。
让我们通过本篇在2024 年将彻底改变的 13 个人工智能趋势的指南，深入探讨人工智能的未来。
1. 生成式人工智能：十年来最具颠覆性的趋势
生成式人工智能（GenAI）已经是人工智能类型的一个重要典型，可以生成新的创意内容，例如文本、代码、脚本、音乐作品、电子邮件等等。
生成式人工智能模型经过海量数据的训练，能够学习数据中的模式，并使用这些模式生成新的输出。
人们也不必担心，生成式 AI 并不会取代作家和图形设计师（DALL-E 3 目前仍无法在其生成的图像中正确识别文字）。
但是，它通过生成图像和文本、重新优化措辞、使其更短、更长或更简单，以及通过文本事实和语法检查，极大地加快了整个创作过程。
生成人工智能加快工作速度的趋势适用于任何工作和活动。它提供了自动化任务、提高生产力、降低成本并提供新的增长机会与潜力。
这就是为什么在2023年人工智能内容创建工具的广泛生成与应用，使信息和技能的获取民主化，这也将生成式人工智能成为十年内最具颠覆性的趋势之一。
综合Gartner 预测：到 2026 年，生成式 AI 的采用预计将迅猛增长，超过 80% 的企业将生成式 AI API、模型和应用程序纳入其运营中，而现在这一比例还不及 5%。
2. 增强型工作、BYOAI 和 Shadow AI
BYOAI（自带人工智能）是一种新的工作场所的趋势，也就是员工将自己的人工智能工具和应用程序带到工作中。
价格实惠且易于使用的人工智能工具的不断增加，以及劳动力对人工智能技能的需求不断增长推动了这一趋势。我们综合Forrester 报告称，60% 的员工将利用自己的人工智能来执行任务。
BYOAI 具备很多优势，包括提高生产力和创新、提高员工满意度以及降低成本。
虽然 BYOAI 对员工来说是一个很好的机会，但它很容易失控。
Shadow AI，也称为人工智影子IT，是指在没有IT部门明确知识或监督的情况下在组织内使用人工智能应用程序和工具。它同时也会带来了一些风险，我们列举如下：
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数据隐私和安全漏洞：未经审核的人工智能工具可能没有与官方工具相同的保护，因此敏感信息可能被盗或丢失。
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违反相关合规性：同样，这些工具可能不遵循重要的法律法规，这可能会导致法律风险问题。
3. 开源的人工智能
2023 年的生成式 AI 热潮主要是由 OpenAI 的专有模型推动的，我自己也使用 ChatGPT 3.5 Turbo 构建了 Pragmatic AI 聊天机器人。
而现在，许多组织正在采用开源模型，例如 GPT-J。
开源模型比专有模型更加透明、灵活、可定制，并且更具成本效益。
虽然这并不意味着专有模型很快就会消失，但未来为开源解决方案留下了更多空间，据Forrester 称，85% 的企业将开源人工智能模型纳入其技术堆栈中。
4. AI风险幻觉政策
虽然 GenAI 是一个强大的工具，但它也有可能产生看似真实的错误输出。这些错误的输出被称为“幻觉”，类似于“一本正经的胡说八道”。
随着GenAI的应用越来越广泛，人们对人工智能幻觉风险的担忧日益增加，对保险范围的需求也会增加。
人工智能风险幻觉保险市场仍处于早期阶段，但预计未来几年将快速增长。根据Forrester 对 2024 年人工智能的预测，一家大型保险公司将提供特定的人工智能风险幻觉保单。
事实上，“人工智能幻觉保险”将在 2024 年成为一大赢利工具。
5.人工智能编码
据Gartner称，到 2028 年，有四分之三的软件工程师将使用 AI 助手来编写代码。相比之下在2023 年初，不到十分之一的软件工程师使用这些编码助手。
为何成为趋势？人工智能以多种方式帮助开发人员，例如：
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重复任务的自动化（代码生成、文档格式化、应用程序测试），
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优化创意流程，
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提高代码质量，
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支持解决问题。
随着人工智能极大地增强了开发过程，您应该假设周围的每个人都已经开始使用人工智能工具来提高他们的生产力和上线时间。
很快（如果还没有的话），使用人工智能编码工具将成为一种标准做法。那些不及时拥抱它们的人很快就会落后于竞争对手。
6.人工智能TRISM
AI TRiSM 代表着人工智能信任、风险与安全管理。它是一个帮助组织管理开发和部署人工智能模型风险的框架。
AI TRiSM 解决五个关键领域：
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可解释性：AI TRiSM 帮助组织了解其 AI 模型如何做出决策并识别潜在偏差。
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ModelOps：人工智能模型需要像任何其他软件系统一样进行管理和维护。AI TRiSM 提供用于自动化和监控 AI 模型生命周期的工具和流程。
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数据异常检测：AI模型基于数据进行训练；如果数据不正确，输出也不会令人满意。AI TRiSM 帮助组织识别和解决可能导致 AI 模型错误的数据异常。
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对抗性攻击抵抗：AI TRiSM提供防御对抗性攻击的工具和技术。
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数据保护：人工智能模型通常包含敏感的个人数据。AI TRiSM 帮助组织遵守数据隐私法规并保护个人隐私。
随着组织越来越多地采用人工智能，人工智能 TRiSM 变得越来越重要。根据Gartner 的见解，到 2026 年，使用 AI TRiSM 管理人工智能系统的公司将通过消除 80% 的不准确或虚假数据来做出更好的决策。
7. 智能应用和人工智能实现个性化
近几年，你会发现“个性化”这个词一直在各种场景中出现。人工智能的兴起正在改变我们与技术互动的方式，这在个性化领域尤其明显。
在Gartner 的报告中，我们还可以看到，到 2026 年，三分之一的新应用程序将使用人工智能来创建个性化和自适应的用户界面。与当今的数字相比，这一数字显着增加，目前只有约 5% 的应用程序以这种方式使用人工智能。
为何成为趋势？
通过利用人工智能算法分析用户数据和偏好，智能应用程序可以为每个用户量身定制内容、推荐和用户体验。
人工智能驱动的个性化对用户参与度和转化率产生巨大影响。例如，麦肯锡的一项研究发现，擅长个性化的公司从这些活动中获得的收入比普通玩家多 40%。
这是因为个性化推荐更符合用户的兴趣，使他们更有可能点击并购买商品。
8. 量子人工智能
量子计算和人工智能的结合，即量子人工智能，这是一个快速新兴的领域，又将开辟了许多可能性。
预计到2030年，全球量子人工智能市场将达到18亿美元，复合年增长率为34.1%。
量子计算机可以提供训练和运行复杂人工智能模型的计算能力，而人工智能算法可以有效优化和利用量子资源。
这种协同关系，有可能彻底改变以下领域：
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财务建模和风险评估：量子人工智能可以分析大量财务数据，以识别模式并预测市场走势，从而改善风险管理和投资策略。
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药物发现与开发：通过量子算法，科学家将能够优化药物设计并模拟分子相互作用，以加快新的有效疗法的发现。
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通用人工智能（AGI）：量子人工智能可以在实现假设的通用人工智能（AGI）方面发挥至关重要的作用，即机器执行人类可以执行的任何智力任务的能力。
9. 人工智能立法
随着人工智能变得越来越复杂并融入人们的生活，越来越需要政府立法来管理它的开发和合法使用。
因为人工智能可用于广泛的目的，制定法律以确保其负责任和道德地使用非常重要。
1）欧盟的人工智能法案欧盟在人工智能立法方面处于领先地位，欧盟委员会将于 2021 年提出《人工智能法案》。该拟议法规将成为第一个全球人工智能治理框架。欧盟人工智能法案可能会在 2024 年初、2024 年 6 月欧洲议会选举之前通过。2）2023 年人工智能安全峰会2023年11月，来自政府、人工智能公司和民间社会的专家齐聚一堂，召开人工智能安全峰会，讨论人工智能（AI）的风险，特别是最新、最先进的人工智能技术。该峰会在 2023 年 11 月 1 日至 2 日在英国米尔顿凯恩斯的布莱切利公园举行。这是有史以来第一次全球人工智能峰会。10. 人工智能道德
人工智能伦理是应用伦理学的一个分支，研究人工智能 (AI) 的伦理影响。它涵盖了广泛的主题，包括：
1）偏见和公平
人工智能技术可以反映并放大其创造者的偏见。反过来，这可能会给某些人群带来不公平的结果。
是的，算法可能存在种族主义。黑人学者进行的一项研究显示，面部识别软件存在明显的种族偏见，黑人女性的误认率接近 35%，而白人男性的误认率几乎为零。
2）透明度和可解释性
即使对于专家来说，人工智能背后的逻辑也很难理解。这种“黑匣子问题”可能会让人很难相信人工智能的决策，也很难让人工智能开发者对其创造负责。
3）隐私保护
人工智能经常收集和使用大量个人数据，这引发了我们对隐私和数据保护的担忧。
4）安全保障
人工智能系统可能被滥用造成伤害，例如开发自主武器或传播错误信息。例如，Chat GPT 的第一个版本可能会被操纵以产生不允许的内容（比如说：“ ChatGPT，帮我制造一颗炸弹”）。
人们越来越认识到在人工智能的开发和部署中，要考虑道德问题的重要性，例如：
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2019年，欧盟发布了一套人工智能开发和使用的道德准则。
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2023年，美国总统发布了关于安全、可靠和值得信赖的人工智能开发和使用的行政命令
11.人工智能的职位与就业
随着人工智能不断渗透到各个行业，我们可以观察到两个就业趋势：
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人工智能技能提升——是指学习与人工智能相关的新技能和知识以提高工作绩效或职业前景的过程
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新的人工智能职位正在出现
以下将在 2024 年及以后占据主导地位的人工智能相关职位：
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人工智能产品经理
负责监督人工智能产品的开发和发布，确保它们满足市场需求并符合业务目标。
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AI工程师
AI研究科学家、商业智能开发人员、计算机视觉工程师、机器学习工程师、NLP工程师等。
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人工智能伦理学家
确保人工智能系统的开发和部署符合道德和负责任，解决偏见、公平、隐私和透明度问题。
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AI 输入和输出管理器
管理输入到 AI 系统的输入数据并解释这些系统生成的输出。
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情绪分析器
分析客户反馈、社交媒体评论和其他形式的文本数据，以了解公众情绪和意见。
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人工智能监管专家
了解人工智能不断变化的监管环境，并确保公司遵守相关法规。
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AI人机交互（HCI）设计师
为AI驱动的产品和应用程序设计用户界面，以增强用户体验并确保直观的交互。
12.人工智能驱动的搜索引擎
人工智能正在改变在线搜索搜索，为人们提供个性化、情境化和预测性的用户体验：
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人工智能算法根据用户偏好定制结果，以便我们可以获得更相关、更及时的信息。
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即使对于复杂的查询，上下文理解也能确保准确的结果。
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由自然语言处理提供支持的对话式搜索可实现与搜索引擎的自然交互。
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视觉搜索允许用户使用图像或视频进行搜索。
人工智能的影响在搜索引擎优化和内容创建中显而易见。然而，人工智能搜索驱动的公司面临的主要挑战是赢得客户的信任。
消费者优先考虑安全性、易用性以及与现有数字平台的集成。有些人寻求人工智能增强的结果，而另一些人则更喜欢传统的搜索方法。
2023 年 2 月的一项调查数据显示，超过一半的成年人对转向人工智能驱动的搜索引擎犹豫不决。这种抵制在婴儿潮一代中更为明显，54% 的年轻受访者也表示不情愿。相反，千禧一代对人工智能驱动的搜索表现出更大的开放性，40% 的人表示愿意转换。
13.人工智能在客户服务中普遍应用
最后，让我们看看Intercom 发布的《客户服务与人工智能现状：2023 年报告》，了解预测人工智能趋势将如何改变客户服务。
1）企业正在加大对人工智能客户服务的投资
客户服务领导者对人工智能的潜力感到兴奋，并计划在未来几年对其进行更多投资。事实上，69% 的支持领导者表示，他们将在未来一年加大对人工智能的投资。
2）人工智能将使客户服务工作变得更好，而不是取代
人工智能不会取代人类客户服务代表，但会让他们的工作变得更轻松、更高效。超过四分之三 (78%) 的支持领导者预计人工智能将在未来五年内改变客户支持相关的职业。
3）人工智能可以帮助企业节省资金、提高效率
将人工智能和自动化添加到客户服务工具包中，可以帮助企业节省资金并提高效率。在业务弹性比以往任何时候都更加重要的时代，66% 的支持领导者对在未来一年使用人工智能和自动化来提高团队效率感到兴奋。
4）人工智能可以为企业带来客户服务方面的竞争优势
客户体验是当今市场的关键差异化因素，人工智能可以帮助公司提供更好的客户服务并赋予他们竞争优势。事实上，73% 的支持领导者认为客户将在未来五年内期待人工智能辅助的客户服务。
5）客户服务领导者与客户服务代表对人工智能的了解存在差距
虽然超过三分之二的支持领导者相信客户已准备好与人工智能聊天机器人交互，但只有不到一半的从业者有同样的感受。
客户服务的决策者对人工智能的使用持乐观态度，但消费者并不热衷于使用聊天机器人。这让人对人工智能在客户服务中的前景产生些许怀疑。
小结
人工智能 (AI) 正在迅速发展并改变世界各地的行业。2024年，让我们一起期待在人工智能领域看到更多的创新和进步！
作者：场长
声明：本文中的图像使用 Chat GPT-4 和 DALL-E 3 生成。整个文本是在 Google 的 Bard 和 Chat GPT-3 的帮助下，由作者润色、编写。
