摘要:最近一系列围绕AI进行的调查、研究、预测和其他定量评估突显了目前全球企业采用AI的状态、深度学习的未来前景、以及消费者对于疫情期间追踪接触者相关隐私问题的态度。 数
最近一系列围绕AI进行的调查、研究、预测和其他定量评估突显了目前全球企业采用AI的状态、深度学习的未来前景、以及消费者对于疫情期间追踪接触者相关隐私问题的态度。
数据的生命,人工智能的动力
74%的澳大利亚受访者、81%的德国受访者、84%的美国受访者表示,他们担心疫情期间进行的数据收集会泄露他们太多的隐私信息;86%的美国受访者表示,他们担心这些数据被用于疫情之外的目的,81%的受访者担心数据会被用于定向广告投放;78%的美国受访者认为,Apple、Fitbit或Amazon这样的消费级硬件企业不会追踪他们的生物特征数据;75%的受访者认为,Netflix和Hulu等流媒体服务不会收集他们在在线媒体上的消费信息; 59%的法国受访者、52%的英国受访者和49%的美国受访者认为,社交媒体企业不会追踪他们的帖子内容;37%的受访者表示,即使得到经济上的补偿,他们也不愿把数据共享给企业;27%的受访者不确定是否值得牺牲个人数据;消费者担心政府会追踪消费者数据,包括74%的德国受访者、73%的荷兰受访者、70%的美国受访者;消费者不愿意与执法机构共享他们的数据,只有22%的德国受访者和24%的美国受访者愿意这么做。23%的美国受访者认为,政府会收集他们的离线对话数据。[Okta和Juniper Research对6个国家(澳大利亚、法国、德国、荷兰、英国、美国)的12000人所做的调查]
与大多数其他国家相比,美国人不那么愿意将个人数据放心地交给政府。在美国,只有一半的受访者表示,他们愿意将个人数据分享给政府,用于追踪和控制疫情。法国(47%)和日本(44%)受访者分享个人数据的意愿更低。91%的中国受访者表示,可以向政府提供更多数据。印度和沙特阿拉伯约有四分之三的公民愿意分享个人数据,加拿大和德国大约是二分之一。[Edelman Trust Barometer 2020]
虽然将近60%的美国受访者表示,他们会自愿进行自我报告以协助追踪疫情,但只有40%的受访者表示他们愿意信赖别人。美国政府是最不受信任的国家,只有31%的受访者表示会信赖美国联邦政府收集和保护个人信息和数据,以追踪接触者;32%的受访者信任私营公司,38%的受访者信任州和地方政府。[IBM]
42.5%的网络安全主管表示,他们会考虑向勒索软件支付赎金。[《华尔街日报》对389家公司所做的调查]
企业采用人工智能
Vanguard的机器人顾问管理着约1500亿美元资金;辉瑞公司拥有约150个AI项目,其中许多涉及市场营销和销售,但不涉及药物开发。CapitalOne拥有约1000个AI项目,主要涉及用于信贷、风险、市场营销的机器学习技术;谷歌/Alphabet拥有数千个AI项目,主要涉及搜索、广告、自动驾驶汽车等领域。[Tom Davenport]
约30%的企业在生产环境中部署了多个AI应用;36%的AI程序仍处于开发阶段;55%的受访者表示,他们是AI部署的“先驱”,他们一边学习AI,一边使用AI。有48%的受访者表示,安全是头等大事;有49%的大型企业和31%的小型企业认为,他们对AI最大的预期收益是提高IT运营效率。[Informa Tech、InformationWeek和ITPro Today对北美300名技术决策者所做的调查]
有73%的受访企业认为,AI对他们能否取得成功至关重要(2019年这一比例为68%),但49%的受访企业认为,他们在AI方面是落后的;82%的企业在业务中使用了AI,有14%的企业没有使用任何形式的AI。从2019年到2020年期间,称AI预算超过500万美元的企业数量增加了1倍;2020年,称采用了全球云机器学习提供商的受访者数量,是采用了全球主要云厂商数量的4倍,包括微软Azure(49%)、Google Cloud(36%)、IBM Watson(31%)、AWS(25%)和Salesforce Einstein(17%);有40%的受访者称,缺乏数据或数据管理是成功使用AI最大的障碍。[Appen对374位企业高管所做的调查]
未来两年,自动化技术和实践将成为企业是否具有弹性的关键,包括客户服务自动化(69%)、员工服务自动化(54%)、供应链自动化(39%)、机器人流程自动化(37 %)。[Inference Solution对503位美国IT决策者所做的调查]
CIO们预计,今年他们在人工智能、机器学习和过程自动化项目上的支出将增长约7%,低于第一季度预期的11%。他们预计,今年整体技术预算将减少4.4%,低于今年初预期的增长3.5%。[摩根士丹利在5月和6月对100位美国和欧洲CIO所做的进行的调查]
93%的CIO和CDO表示,他们在企业组织内推动AI的普及必须考虑道德因素。67%的受访者表示,不会监控他们的模型以确保持续准确性并防止模型漂移;65%的受访者表示,组建具有所需技能的团队,是AI普及过程中的一大障碍。[FICO和Corinium对100多位C级分析和数据主管所做的调查]
深度学习的未来
通过对1058篇研究论文进行分析,了解深度学习的性能是如何取决于图像分类、对象检测、问题解答、命名实体识别、机器翻译等领域的计算能力,结果发现,在这些领域计算需求正在迅速增加,但是这些要求从技术和经济承受能力方面来说,都是存在阻碍的。得出的结论是,从经济、技术和环境方面来说,当前的发展正在变得不可持续,应用的持续发展需要显著提高计算效率,要么必须转向采用深度学习,那么必须转向采用另一种机器学习模式。[arXiv]
人工智能相关融资
得到融资最多的美国人工智能初创公司包括:UiPath,已公开股权融资超过12亿美元,包括2020年7月的2.25亿美元E轮融资;Indigo Ag(11亿美元)和Nuro(10亿美元);今年有14家美国AI初创公司获得新的融资,去年是16家公司。[CBInsights]
6月,以色列AI初创公司在总计23轮融资中共筹集3.2亿美元资金。[StartupHub.ai]
人工智能市场预测
全球医疗机器人市场将从2019年的19亿美元增长到2025年的54亿美元[Omdia]
到2025年,全球AI软件市场预计将以34.9%的复合年增长率增长,达到近1000亿美元[Omdia]
AI相关引言
“数据的传输速度比疾病慢,”——Umair Shah博士,“美国新冠病毒应对的瓶颈:传真机”,《纽约时报》
“我们坚信,那些正确利用数据的企业,在任何领域都将成为赢家。”——Travels首席技术、首席运营官Mojgan Lefebvre
“[投资者]非常喜欢听那些用全新方式讲述的传统产业的故事。”——Lemonade首席财务官Tim Bixby
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