新火種
2023-12-06 
AI真的會終結人類文明？2024年AI應用12大趨勢
2023年接近尾聲，到了歲末回顧時刻，如果非要選出2023年最重要的科技趨勢，生成式AI一定是名列前茅的。AI風潮擴大到各行各業將持續很長一段時間，好的方面，AI是產業轉型升級的良機。 各大科技巨頭積極布局AI產業 2022 年底，生成式AI ChatGPT 2.0一經發布，便在全球掀起一陣旋風。從近年來AI 產業的動態來看，各大科技巨頭積極加碼。 The Information最新報道稱，谷歌將于明年1月份推出將推出算力強于GPT-4五倍的AI模型 Gemini。 亞馬遜也摩拳擦掌，將上線一個高達2萬億（2000B）參數的大模型Olympus，據爆料該規模將遠超GPT-4。 Meta則預計 2024 年推出大型模型語言Llama 3；Apple也不甘落后，每天燒掉數百萬美元，還從谷歌挖來了不少工程師，開發他們的Apple GPT大模型，內部員工表示該能力已經超過了GPT-3.5。 微軟將Bing Chat改為Copilot推出上市，微軟認為Copilot帶來的AI新時代已到來，所有這些都將集中在Surface等搭載最新Windows 11操作系統的PC電腦上。據悉，該產品成為ChatGPT的最大競爭者。 02 2024年AI應用12大趨勢 雖然業界對于AI的優勢和“威脅”之雙刃論調無處不在，但AI仍悄無聲息地來到了我們的身邊。那么在未來的一年，它能在哪些領域充分發揮優勢呢？ 下文是SAS機構針對2024年AI關鍵業務和技術發展進行預測，得出了精選的12大趨勢。
趨勢1：全面AI戰略面向各行各業 2024年，大多企業將調整生成式AI戰略，從作為單項技術使用轉為將其納入全面AI戰略。 例如在銀行業，通過模擬數據進行壓力測試與場景分析，將有助于預測風險并預防損失。在醫療行業，生成式AI可以幫助制定個性化的治療方案。在制造業，生成式AI可以模擬生產過程，提升產品質量、可靠性、可維護性、能源效率和產量等。
趨勢2：AI創造就業機會 2023年，人們提出了AI可能取代許多工作的擔憂。但到了2024年，人們則聚焦AI是否可以創造新的就業機會。 例如提示工程，它能夠挖掘模型在現實世界的應用潛力。最新消息是，微軟通過“提示工程”將GPT-4成功轉化為醫學專家，使用其最新提示策略Medprompt在醫療專業領域取得了超過90%的準確率，首次超越其他高度微調的模型。 此外，AI還能幫助各行各業的人們提升工作效率。2024年開始，新的AI技術可能會對就業市場造成短期影響，但它們也將創造更多新的工作和崗位，幫助推動經濟增長。
趨勢3：AI改善廣告營銷 SAS首席營銷官Jennifer Chase提出，作為營銷人員，必須自覺地履行“可信任營銷”。雖然AI能夠提升營銷和廣告效果，但從業人員需明白AI的不可靠性，且需警惕可能出現的偏見思想，因為帶有偏見的數據和模型會產生有偏見的結果。 Ranktracker.com總結了AI可以提升影響營銷格局的6種方式。其一：通過自然語言處理（NLP）等方式，為活動確定正確的影響者；其二：提供智能內容建議；其三：通過AI自動標記違反披露協議的內容等方式來確保影響者的合同合規；其四：預測影響者內容的成功率；其五：確定欺詐性和夸大的約定；其六：計算活動指標和投資回報率。
趨勢4：AI幫助金融機構打擊欺詐 我們正在進入一個欺詐猖獗的時期，網絡釣魚手法變得越來越精妙，而生成式AI和深度偽造技術可以幫助欺詐者攫取不義之財。假網站與官方網站真偽難辨，通常只需一段幾秒鐘的音頻，騙子就可以克隆某個人的聲音。 銀行和信用社等機構可以采用AI技術來預防此類現象發生。監管政策的升級也促使金融公司在AI方面進行更多的投入，從而應對APP及其他欺詐騙局。
趨勢5：首席信息安全官面臨影子AI的挑戰 AI教父Geoffrey Hinton早前提出，在AI比我們更聰明之前，應該鼓勵開發它的人投入大量的工作來理解它可能會被控制和濫用的方式。 公共云的出現，開啟了影子IT時代。生成式AI則帶來了一個獨特的挑戰：每個員工都有可能成為數據泄露的來源。這意味著，公司的每個人在使用這些平臺時都必須做出安全意識的決定。這種現象催生了影子AI（Shadow AI），也是升級版的“影子IT”，它的風險更大。如果不加以控制，影子AI對企業風險管理和網絡安全的破壞性可能比其前身更嚴重。 追求高效的員工使用生成式AI工具來提升工作效率，而首席信息安全官（CISO）必須了解在多大程度上允許這些生成式AI的使用，以及應該采取哪些限制措施來保護公司免受相關風險的影響。
趨勢6：多模態AI和AI模擬將成為前沿技術 在單個模型中集成文本、圖像和音頻，也就是多模態AI，是生成式AI催生的一項前沿技術。多模態AI可同時處理多種輸入內容，賦能更多上下文感知工具的有效決策。 直觀的例子就是輸出3D圖像、環境和空間數據。該技術將在AR/VR和數字孿生等復雜物理系統模擬中得到廣泛的應用。
趨勢7：數字孿生技術應用加速 AI和物聯網（IoT）等技術推動著制造業、能源和政府等重要行業的發展。利用這些技術，一線工人和管理層將海量數據快速地轉化為最優決策。 2024年，隨著數字孿生技術的廣泛使用，人們將加速采用AI和物聯網分析技術。數字孿生可實時分析傳感器和運營數據，并模擬工廠、智慧城市和能源網絡等復雜系統。借助該技術，企業能夠優化運營、提高產品質量、增強安全性、提高可靠性并減少排放。
趨勢8： AI技術助力保險業應對風險和理賠等事項 2022年，全球因自然災害造成的保險賠付總額超1300億美元，世界各地的保險公司都倍感壓力。氣候變化威脅論已演變成現實。一些美國保險公司為了應對損失而提高保費，并退出受災嚴重的市場而棄數千萬消費者不顧；也有保險公司采用AI技術來挖掘海量數據的價值，從而增強其流動性并保持競爭力。 近年來保險行業已在很多環節探索了AI的應用，包括風險評估、自動化的理賠處理和欺詐偵測等。生成式AI對保險業的潛在影響是深遠的。
趨勢9：保險業者需要有專業的AI部署審慎 保險業者在使用AI面臨著許多前所未有的挑戰，他們必須在AI潛力與數據準確性、道德和人類專業知識之間尋找平衡點。 SAS預測2024年，全球保險公司100強中就有一家公司因過快部署生成式AI而破產。目前，一些保險公司正爭分奪秒地推出自主系統，希望AI快速處理理賠來抵消業績負增長，但并未根據自身業務模式量身定制。 但2023年裁員潮后，僅存的員工數量難以對規模化AI部署的倫理道德進行有效監管。AI是萬金油的錯誤認知將導致數以萬計的業者因決策失誤而倒閉，并可能永久失去消費者和監管機構的信任。
趨勢10：AI將在政府工作中發揮更大的作用 與企業一樣，政府也將更多地采用AI和分析技術，以提高工作效率、自動化處理瑣碎事務，并緩解人才短缺的問題。 但AI專業人才對薪水的要求較高，政府很難吸引和留住AI人才。AI勞動力短缺的影響將開始波及政府部門，政府部門將積極招募AI人才來支持監管行動。
趨勢11：生成式AI將幫助提升病患關懷 為了促進患者健康，改善服務體驗，2024年，醫療機構將進一步開發基于生成式AI工具，以提供個性化的醫療保健服務，例如生成患者化身進行臨床試驗以及打造個性化的治療方案。 此外，基于生成式AI的臨床決策系統也將出現，為患者、醫療機構和制藥公司提供實時決策輔助。
趨勢12：學術界推動AI在公共衛生部門的應用 公共衛生部門也在加速實現技術現代化。無論是藥物過量還是流感監測，都需要利用數據來預測并規劃公共衛生干預。預測和建模正迅速成為公共衛生工作的基石，在此背景下，學術界登場了。我們將看到越來越多的學術研究人員幫助政府進行AI建模和預測工作。 03 “人類級”AI何時出現 回顧歷史，每次新科技的爆發式成長，都會帶來資本市場的驚人表現。例如1990年至2000年是個人電腦，2000年至2008年是互聯網，2009年至2020年是智能手機與移動互聯網，這三大時間點，也正是全球股市不斷驚奇上漲屢創新高的時刻。 最新的一波驅動力量顯然來自5G、AI、AIoT、自動駕駛、智慧家庭和遠距醫療等應用的擴增，而首當其沖的當屬AI技術。
Meta首席AI科學家認為AI獲取類人感知能力還需幾十年 對于未來AI趨勢，有人歡喜有人憂思。憂慮的焦點多在于人類真的會被AI取代嗎？對于這一點，Meta的首席AI科學家、深度學習先驅、圖靈獎得主楊立昆（Yann LeCun）給出了最新的答案。 就在上周末，Facebook母公司Meta在舊金山舉行一場的媒體活動中，楊立昆表示，如果人類想要訓練出一種不僅僅具備總結文本能力、而且具備某種意義上類人的感知能力和常識的AI系統，還需要幾十年的時間。 他認為，在“人類級”水平的AI出現前，社會更有可能出現“貓級”或者“狗級”的AI。科技行業目前對語言模型和文本數據的關注，不足以創造出研究人員在過去幾十年來一直夢想的那種先進的類人AI系統。楊立昆認為，限制當前AI發展速度的原因之一，在于訓練數據的來源主要局限于文本。
信息及配圖主要來源：SAS，CIO Taiwan，財聯社 版權歸屬：作者/譯者/原載
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