从2022年Gartner炒作周期看人工智能有什么新进展

广泛的人工智能创新预计将影响企业环境内外的人员和流程，因此对于许多利益相关者(从业务领导者到负责部署和运行人工智能系统的企业工程团队)来说，理解它们非常重要。

数据和分析然而，通过使用Hype Cycle展望来制定未来的人工智能战略，并使用在当前具有高影响力的技术，领导者将获得最大的收益。

炒作周期上的人工智能创新反映了四个主要类别的互补和有时相互冲突的优先事项:

1. 以数据为中心的人工智能

2. 以模型为中心的人工智能

3. Applications-centric人工智能

4. 以人为中心的人工智能

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因果的人工智能包括不同的技术，如因果图和模拟，有助于发现因果关系，以改善决策。虽然因果AI要达到主流应用还需要5到10年的时间，但预计其业务效益将是很高的——实现执行水平或垂直流程的新方法，这将为企业带来显著的收入增加或成本节约。因果AI的好处包括:

• 效率从添加领域知识到使用更小的数据集引导因果AI模型

• 更大的决策增强以及人工智能系统的自主权

• 更好的explainability通过捕捉容易解释的因果关系

• 更强的健壮性和适应性通过利用在不断变化的环境中仍然有效的因果关系

• 减少人工智能系统的偏差通过使因果关系更明确

这里的创新包括人工智能工程、决策智能、操作人工智能系统、ModelOps、人工智能云服务、智能机器人、自然语言处理(NLP)、自动驾驶汽车、智能应用程序和计算机视觉。

决策智能和边缘人工智能都有望在两到五年内成为主流应用，并带来转型的商业利益。

决策情报实用的学科习惯了吗提高决策能力通过明确地理解和设计如何做出决策，以及如何通过反馈来评估、管理和改进结果。

决策智能有助于:

• 减少技术债务，提高能见度，并通过实质性地增强组织决策模型的可持续性(基于其相关性的力量和透明度的质量)来改善业务流程的影响，使决策更加透明和可审计

• 减少决策结果的不可预测性通过适当地捕获和解释业务环境中的不确定性因素，并使决策模型更具弹性

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边缘人工智能指的是在物联网(IoT)端点、网关和边缘服务器中嵌入人工智能技术，应用范围从自动驾驶汽车到流分析。商业利益包括:

• 提高操作效率，如制造视觉检测系统

• 增强客户体验

• 通过使用本地分析，减少决策的延迟

• 连接成本降低，边缘和云之间的数据流量更少

• 持久解决方案可用性，与网络连接无关

这组创新包括人工智能信任、风险和安全管理(TRiSM)、负责任的人工智能、数字伦理以及人工智能制造商和教学工具包。

当人工智能取代人类决策时，它会放大好的结果和坏的结果。负责人工智能通过解决根植于交付价值与容忍风险之间的困境，实现正确的结果。负责任的人工智能是一个总称，涵盖了做出适当的业务和行为的各个方面采用人工智能时的伦理选择，包括商业和社会价值、风险、信任、透明度、公平、减少偏见、可解释性、问责制、安全、隐私和法规遵从性。负责任的人工智能将需要5到10年的时间才能成为主流，但最终将对商业产生变革性的影响。

数字道德是一个近期的趋势(2到5年)，可能会产生很大的商业影响。数字伦理包括人与人、组织和事物之间进行电子互动的价值体系和道德原则。这些问题，特别是涉及隐私和偏见的问题，仍然是许多人关注的问题。人们越来越意识到他们的信息是有价值的，对缺乏透明度、滥用和泄露感到沮丧。各组织正在采取行动降低管理和保护个人数据的风险，而政府正在实施更严格的立法。

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许多组织仍然忽视数字道德，因为他们认为它不适用于他们的行业或领域，但Gartner预测，到2024年，30%的主要组织将使用新的“社会声音”指标来应对社会问题，并评估对其业务绩效的影响。企业需要将数字道德纳入其人工智能战略，以增强其在客户、员工、合作伙伴和社会中的影响力和声誉。

简而言之:

• 2022年Gartner人工智能炒作周期™具有“必知”创新，预计将为任何组织带来广泛的利益。

• 这些创新超越了已经被用于为以前静态的业务应用程序、设备和生产力工具添加智能的日常人工智能技术。

• 尽早关注有望在两到五年内成为主流应用的创新，包括复合人工智能、决策智能和边缘人工智能。

阿夫拉兹Jaffri他是Gartner的研究总监，专注于分析、数据科学和人工智能。他建议数据和分析领导者如何从现代数据科学、机器学习和分析平台的投资中获得最大收益。