科技行者 12月27日 北京消息：近期對AI發(fā)展進程的調(diào)查、研究、預測以及其他量化評估發(fā)現(xiàn)：

• 70%的美國民眾不信任無人駕駛汽車，但72%的中國消費者支持無人駕駛汽車；

• 只有4%的美國高管計劃在2020年內(nèi)立足企業(yè)整體部署AI技術，低于去年的20%；

• 只有26%的美國高管表示，他們已經(jīng)采取措施以應對潛在的AI偏見問題；

• 過去四年以來，美國“人工智能專家”崗位的招聘數(shù)量每年增長74%；

• 2019年，全球AI民間投資超過700億美元。

AI技術的消費者采用情況

70%的美國民眾表示不信任無人駕駛汽車，但72%的中國民眾表示信任。即使未來的汽車能夠自主駕駛，仍有88%的美國消費者希望擁有自己的私家車，而非使用“無人駕駛”工具（持同樣觀點的德國消費者占比為82%，法國為76%）。

在“我希望成為最早體驗無人駕駛汽車的人”這一項中，中國支持率為28%，法國為15%，英國為9%，德國為11%，美國為13%。而在“我不太可能使用無人駕駛汽車”一項中，美國支持率占比40%，德國44%，英國33%，法國29%，中國僅為4%。（來自OC&C對五個國家10029名消費者的調(diào)查。）

AI技術的商業(yè)采用情況

僅有4%的美國高管計劃在2020年立足企業(yè)整體部署AI方案，遠低于上一年的20%；42%的受訪者表示正在調(diào)查AI技術使用情況，23%表示將在某些特定區(qū)域之內(nèi)進行試點，18%的受訪者已在多個區(qū)域內(nèi)實際實施，13%的受訪者計劃在多個區(qū)域內(nèi)全面部署。另外，超過90%的受訪高管認為，AI技術帶來的機遇可能高于風險，且有近半數(shù)受訪者預計AI技術將給地區(qū)市場或所在運營部門（或者二者兼有）帶來沖擊。（普華永道對1062位美國企業(yè)主管的調(diào)查結果。）

58%的受訪大型企業(yè)表示，2019年他們已經(jīng)至少在一個功能或者業(yè)務部門之內(nèi)采用AI技術，比例高于2018年的47%；在接受調(diào)查的大公司當中，只有19%表示他們正在采取措施以應對與算法可解釋性相關的風險，只有13%的企業(yè)著手應對包括算法偏見與歧視在內(nèi)的公平性與公正性風險。（2019年AI指數(shù)報告。）

60%的企業(yè)主管認為，他們的組織還沒有在AI技術的開發(fā)與使用方式層面實現(xiàn)全面統(tǒng)一；超過70%的企業(yè)高管表示，他們的公司在過去三年中已經(jīng)開始采用AI技術；只有26%的受訪者表示他們已經(jīng)采取措施以應對潛在的AI偏見問題；只有25%的受訪者表示他們會披露AI如何收集以及處理數(shù)據(jù)信息；只有16%的受訪者表示所在組織內(nèi)部設有專門的AI技術應用監(jiān)督委員會；只有13%的受訪者表示他們將智能代理或者聊天機器人確定為非人類實體。（GLG面向160位來自金融服務、醫(yī)療保健以及咨詢行業(yè)的企業(yè)高管進行調(diào)查。）

22%的業(yè)務決策者表示，他們所在企業(yè)已經(jīng)在過去一年中將機器學習技術引入生產(chǎn)；50%的受訪者曾投入8到90天部署單一機器學習模型；目前的應用痛點包括規(guī)模（33%）、版本控制與模型可復用性（32%）以及難以獲得高管認可（26%）。（Algorithmia面向750名業(yè)務決策者的調(diào)查。）

54%的英國高層決策者表示，他們所在企業(yè)目前正在利用AI技術支持客戶服務部門（包括聊天機器人、虛擬助手、自然語言處理以及人臉識別）；荷蘭為97%，法國為86%，德國為81%；在調(diào)查涵蓋的全部國家/地區(qū)當中，聊天機器人（37%）、自然語言處理（34%）以及機器人流程自動化（31%）是目前最受歡迎的企業(yè)級客戶服務改善類技術。（Freshworks面向超過800名客戶服務部門高層決策者進行的調(diào)查。）

22%的美國醫(yī)療保健組織正在利用包含AI功能的軟件平臺，這一比例較2017年上升了8%；31%受訪者表示他們計劃在未來三年之內(nèi)引入AI功能。（HealthLeaders Media。）

AI（39%）與大數(shù)據(jù)（23%）預計將在未來兩年內(nèi)改變并徹底顛覆整個制藥行業(yè)，這些技術將在接下來一段時間繼續(xù)保持旺盛的投資吸引力。（Global Data面向制藥企業(yè)高管的全球性調(diào)查。）

未來職場發(fā)展走向

過去四年以來，“人工智能專家”在美國的招聘總人數(shù)年均增長74%；排名第二的是“機器人工程師”，增長為40%；排名第三的是“數(shù)據(jù)科學家”，增幅為37%。（LinkedIn第三輪美國年度新興職業(yè)調(diào)查報告。）

在美國，AI相關職位的占比由2012年的0.3%增長至2019年的0.8%；從2015年到2019年，新加坡、巴西、澳大利亞、加拿大以及印度的AI招聘人數(shù)增長最快。2018年，超過80%的AI博士畢業(yè)生進入相關行業(yè)，高于2004年的20%；2018年，投身AI行業(yè)的美國AI博士畢業(yè)生人數(shù)達到繼續(xù)學術研究部分的兩倍以上；與此同時，亦有眾多研究人員離開學術圈，轉向技術商業(yè)領域——2018年超過40名研究人員離校，高于2012年的15人以及2004年的0人。（2019年AI指數(shù)報告。）

2015年，“未受重視”勞動力（包括經(jīng)驗豐富、任職時間長以及年齡達到或超過50歲的員工）估計為美國貢獻高達7.6萬億美元經(jīng)濟收益，這一比例到2032年將躍升至超過13.5萬億美元。然而，這部分員工目前面臨著自身崗位被機器所取代的嚴峻威脅；根據(jù)核算，目前美國年長工人從事的全部崗位中，高達52%可被自動化方案取代。但是，人口的快速老齡化以及出生率的持續(xù)下降，意味著這誰能對這批勞動力進行有效再培訓、誰就能在未來市場上占據(jù)優(yōu)勢。（Mercer、Oliver Wyman、Marsh & McLeannan Advantage。）

AI研究

1998年至2018年之間，經(jīng)同行評審的AI論文數(shù)量增幅超過300%；2018年，超過21%的計算機科學博士畢業(yè)生主要關注人工智能/機器學習方向；在SuperGLUE與SQuAD 2.0基準測試中，部分通用型自然語言處理方案進步神速；但在部分需要推理功能的NLP任務（例如AI2推理挑戰(zhàn)賽）或以人類為目標的概念學習任務（例如Omnighlot挑戰(zhàn)賽）中，現(xiàn)有AI方案的性能仍然有限。在云基礎設施上訓練大型圖像分類系統(tǒng)的時間周期，已經(jīng)由2017年10月的約3個小時縮減至2019年7月的約88秒，此類系統(tǒng)的訓練成本也隨之大幅下降。在2012年之前，AI技術的發(fā)展速度緊跟摩爾定律，即每兩年計算量翻一番；但在2012年之后，AI計算量每3.4個月即翻一番。（2019年AI指數(shù)報告。）

在某項現(xiàn)場實驗中，研究人員希望比較人與機器哪一方更善于進行企業(yè)與企業(yè)之間的鋁材產(chǎn)品銷售。雖然在大多數(shù)情況下，AI系統(tǒng)給出的推薦確實更受歡迎，但在買方具有某些獨特或者復雜要求以及報價思路的情況下，人類銷售者仍然大幅領先。（Yael Karlinksy-Shichor與Oded Netzer。）

AI融資

2019年，AI全球民間投資超過700億美元，與AI相關的初創(chuàng)企業(yè)投資超過370億美元，并購案總金額340億美元，首輪公開募股50億美元，少數(shù)股權估值約為20億美元；全球AI初創(chuàng)企業(yè)仍在持續(xù)穩(wěn)步發(fā)展，融資總量由2010年的13億美元增長至2018年的404億美元（截至今年11月4日，2019年融資總額為374億美元）；融資數(shù)額以年均48%以上的速度增長；去年，無人駕駛汽車在全球投資中占比最高，達77億美元（占總體投資的9.9%），其次為藥物、癌癥與治療（47%億美元，占比6.1%），人臉識別（47億美元，占比6.0%），視頻內(nèi)容（36億美元，占比4.5%）以及欺詐檢測與財務（31億美元，占比3.9%）。（2019年AI指數(shù)報告。）

AI醫(yī)療保健初創(chuàng)企業(yè)在2019年第三季度共進行103輪融資，總融資額近16億美元（包括Babylon Health的5.5億美元），這也令醫(yī)療保健成為目前AI領域投資最為旺盛的細分子集。（CB Insights。）

數(shù)據(jù)安全問題多多

作為AI發(fā)展的命脈，數(shù)據(jù)安全成為又一大不容忽視的挑戰(zhàn)。目前全美網(wǎng)絡安全水平最高的城市包括：拉斯維加斯、休斯頓、紐約、邁阿密-勞德代爾堡、哈里斯堡-蘭開斯特-萊巴嫩-約克；美國網(wǎng)絡安全水平最低的城市包括：鹽湖城、圣路易斯、西雅圖0塔科馬、奧斯汀、阿爾伯克基-圣達菲。（Coronet就過去12個月的9300萬次安全事件對全美50個大都市區(qū)做出的統(tǒng)計。）

過去兩年中，31%的企業(yè)曾遭遇數(shù)據(jù)泄露；27%的企業(yè)并未遵守國家或全球性移動設備保護法規(guī)，或者不清楚是否遵守；個人數(shù)據(jù)收集與濫用問題同樣嚴重：美國41%，加拿大69%，英國70%，法國72%，德國78%。（SOTI、IQPC以及Enterprise Mobility Exchange。）

與2018年同期相比，2019年假日購物季以來的在線零售欺詐活動增加了29%；2017年與2019年相比，可疑電子商務欺詐行為更是增長60%。（iovation對過去三年中從感恩節(jié)到網(wǎng)絡星期一期間在線零售交易的調(diào)查。）

數(shù)據(jù)正在吞噬世界

2019年第三季度，年化移動數(shù)據(jù)流量同比增長68%。高增長率主要源自印度智能手機用戶數(shù)量增加以及中國智能手機月均數(shù)據(jù)流量提升的推動。總體而言，智能手機用戶數(shù)量與單用戶平均數(shù)據(jù)流量提升共同推動總體數(shù)據(jù)流量的上揚，其中的核心驅動因素為視頻內(nèi)容觀看量的增加。（愛立信移動調(diào)查報告。）

AI市場展望

到2023年，中國AI市場總值將達到119億美元，遠高于2020年的425億美元。（來自IDC與QbitAI）

企業(yè)虛擬數(shù)字助手軟件市場將由2018年的13億美元增長至2025年的89億美元。（來自Tractica）

到2024年，AI在農(nóng)業(yè)市場的價值將達到20.157億美元，遠超2019年的5.78億美元。（來自BIS Research）

其他 AI 發(fā)展趨勢

“神經(jīng)網(wǎng)絡模型內(nèi)的參數(shù)數(shù)量，實際上正以每年10倍的速度增長。這樣的增長指數(shù)前所未有，速度之快令人難以置信，而且?guī)缀醭揭磺形以姷竭^的技術轉化。”——英特爾公司，Naveen Rao

“與市場上的其他導航類應用相比，人類的介入無疑令Waze地圖與應用獲得了更高的精度。這就是人為因素的重要性，目前的AI技術還無法真正達到同樣的水平。”——Waze地圖編輯志愿者，Chad Richey

“我們應該記住，可解釋性是存在邊界的。畢竟，即使是人類做出的決定，有時候同樣無法解釋。”——吳恩達

“我認為很多專注于實驗室工作的研究人員，包括Yann LeCun，都覺得「AGI」這一概念既沒什么意思、也沒什么意義。當然，有些人認為AGI才能代表真正的人類智能，但我對這種看法并不認同，因為人類智能本身就缺少通用性。另外，也有不少人把奇異性強行代入AGI，即只要擁有了AGI，那么這種智能就會自發(fā)學習并不斷改進。但目前還不存在這樣的模型，包括人類自己，也無法讓自己變得更聰明。我認為終有一天，人們會拋棄AGI的概念，轉而追求更為明確的發(fā)展議程。”——Facebook公司人工智能副總裁，Jerome Pesenti

“……我們無法預測未來，這種不可預測性應該屬于常識。但在涉及AI時，很多人總愛丟掉共識。”——普林斯頓大學，Arvind Narayanan

“過去十年當中，我們已經(jīng)學會構建起幾乎能夠在一切任務當中帶來超人性能的人工神經(jīng)網(wǎng)絡，具體方法包括定義損失函數(shù)并收集或創(chuàng)建足夠大的訓練數(shù)據(jù)集。盡管這確實帶來了一系列極具價值的應用方案，但距離真正的智能仍然相去甚遠。”——谷歌公司，Blaise Aguera y Arcas