智能回答人工智能助力高效沟通与解决问题

标题:人工智能助力高效沟通与解决问题

一、问题意识:人工智能时代已经来临

在科技日新月异的今天,人工智能已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。从智能手机、自动驾驶汽车到智能家居,人工智能的应用已经渗透到了我们生活的方方面面。在这个背景下,智能回答作为一种新型的人工智能技术,应运而生,为我们提供了更高效、更便捷的沟通和解决问题的方式。

二、智能回答的原理:基于大数据和机器学习

智能回答并不是一种全新的技术,而是基于大数据和机器学习的一种应用。通过对大量文本数据的分析和学习,人工智能能够理解人类语言,从而实现对问题的智能回答。这种技术的核心在于对数据的挖掘和分析,以及对机器学习算法的运用。

三、智能回答的应用:改变传统沟通方式

智能回答的应用已经非常广泛,从客服、教育到医疗等各个领域,都能看到它的身影。例如,在客服领域,智能回答可以大大减轻客服人员的工作负担,提高工作效率;在教育领域,智能回答可以帮助教师快速解答学生的问题,提高教学质量;在医疗领域,智能回答可以为医生提供参考意见,提高诊断准确率。

四、智能回答的挑战:如何保证回答的质量

虽然智能回答带来了很多便利,但同时也面临着一些挑战。首先,如何保证回答的质量是一个重要的问题。虽然人工智能可以处理大量数据,但其理解能力仍然有限,有时可能会给出错误的回答。此外,智能回答可能会忽视一些情感因素,导致沟通不畅。

五、智能回答的未来:提高人机协作效率

未来的智能回答将会更加智能化,能够更好地理解人类语言,提供更加准确的回答。同时,人工智能也将更好地融入人类的生活,提高人机协作的效率。例如,在未来的办公室,智能回答可以帮助员工快速解决问题,提高工作效率;在未来的家庭,智能回答可以帮助家人更好地沟通,提高家庭和谐度。

六、结论:人工智能助力高效沟通与解决问题

总的来说,智能回答作为一种新型的人工智能技术,为我们提供了更高效、更便捷的沟通和解决问题的方式。虽然它还面临着一些挑战,但随着技术的不断发展,我们有理由相信,未来的智能回答将会更加智能化,为我们带来更多便利。


讲解世界人工智能的发展历程

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人工智能(AI)的发展可以追溯到20世纪40年代,至今已有几十年的历史。 在此期间,人工智能的发展经历了诸多波折和挫折,但始终保持着不断前进的步伐。 以下简单回顾一下世界人工智能的发展历史:

1. 早期研究(1940-1955)

这一时期主要涉及基本概念和理论的建构。 1943年,Warren McCulloch和Walter Pitts提出了第一个人工神经网络模型,即“McCulloch-Pitts神经元”。 1950年,阿兰·图灵提出了著名的“图灵测试”来评估机器是否具有智能。

2.人工智能元年(1956年)

1956年,赫伯特·西蒙、约瑟夫·卡尔·罗伯、马文·明斯基等知名学者在达特茅斯会议上首次提出“人工智能”的概念。 会议期间,他们对人工智能进行了系统研究,并提出了许多关键问题。 从此,人工智能成为一个独立的研究领域。

3. 早期研究与发展(1956-1974)

在此期间,人工智能领域的研究逐渐深入,并取得了许多突破。 例如,1959 年,Arthur Samuel 开发了第一个下棋自学程序。 与此同时,基于符号运算的人工智能方法得到了广泛的研究,例如基于规则的专家系统和自然语言处理。

(一)人工智能的第一个低谷(1974-1980)

在此期间,人工智能研究因技术限制和资金限制而陷入停滞。 不过这个时期也产生了一些新的思想,比如联结主义,就是通过模拟神经网络来理解智能。

(2)人工智能和联结主义的复兴(1980-1990)

在此期间,人工智能领域获得新的资金支持,研究重新开始。 特别是联结主义和神经网络的研究取得了重大突破。 例如,1986年,Rumelhart、Hinton等人提出了反向传播算法,为神经网络的训练提供了有效的方法。

(3)机器学习和统计方法的兴起(1990-2010)

这一阶段机器学习和统计方法的兴起(1990-2010)

这一阶段,机器学习方法开始受到广泛关注,统计方法越来越多地应用于人工智能领域。 例如,已经提出了支持向量机(SVM)和随机森林等强大的机器学习算法。 同时,贝叶斯方法、隐马尔可夫模型等统计模型已广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。

(4)深度学习时代(2010年至今)

2012 年,Hinton 等人。 在ImageNet图像识别竞赛中取得突破性进展,利用卷积神经网络(CNN)显着提高图像识别的准确率。 此后,深度学习技术迅速发展,引领人工智能新一轮繁荣。 在此期间,长短期记忆网络(LSTM)、生成对抗网络(GAN)、强化学习等先进技术相继出现,使得人工智能在计算机视觉、自然语言处理、人工智能等领域取得重大突破。游戏和语音识别。

(5)大规模预训练语言模型的出现(2018年至今)

2018年,OpenAI发布了GPT(Generative Pre-trained Transformer)模型,凭借强大的生成能力和泛化性能引起了业界关注。 随后,BERT、T5、GPT-2、GPT-3等大规模预训练语言模型相继问世,给自然语言处理领域带来了革命性的变化。

综上所述,人工智能的发展过程经历了诸多坎坷,但始终保持着前进的势头。 从早期的神经网络模型和符号运算,到近年来的深度学习和大规模预训练模型,AI领域的新技术、新方法不断涌现。 未来,随着计算能力、算法和数据的进一步发展,人工智能将在更多领域实现突破,为人类社会带来更多福祉。


重磅发布2023年科学智能AI4S全球发展观察与展望

2022年底,ChatGPT风靡全球,让人们再次领略到AI的强大与神奇。

如今,人工智能已成为当今科技界最热门的话题之一。 它不仅改变了人们的生活,也给科学研究带来了更多的可能性。 AI for Science(人工智能驱动的科学研究,又称AI4S)应运而生。

作为“人工智能”与“科学研究”深度融合的新兴技术形态,AI for Science利用人工智能技术学习、模拟、预测和优化自然和人类社会中的各种现象和规律,解决各种科学研究问题,从而促进科学发展。发现和创新被称为“科学研究的第五范式”。

国内层面,今年3月,科技部、自然科学基金委启动“AI for Science”专项部署,布局“AI for Science”前沿技术研发体系。 国际层面,特斯拉CEO埃隆·马斯克宣布成立人工智能公司xAI,旨在打造一个理解自然规律的人工智能系统; 谷歌前CEO埃里克·施密特宣布设立AI for Science博士后奖学金,目前已部署在9所院校; 微软成立AI4Science,科学情报中心; NVIDIA与IIT联合发布AI for Science公开课……从国内到全球,从学术界到工业界,AI for Science已经成为燎原之势。

面对这场已经到来的科技革命,2022年,北京科学情报研究院(AISI)、深圳科技、高瓴创投联合发布了第一版《AI4S全球发展观察与展望》,详细阐述了人工智能了解Science的发展历史和技术现状,并深入剖析其在多个行业领域的原理和实践。 发布后,得到了全球各界的广泛认可和支持。

作为新一代科技创新资源枢纽和智慧服务平台,落跃科学非常期待人工智能与科学研究的结合。 依托落岳科学开放社区,联合新型研发机构、大专院校、OA期刊等,满足科研人员的需求。 为核心并以促进数据及相关学术资源开放共享为使命,为广大科研人员提供创新、智能化的科研服务解决方案。 目前,依托对AI对于科学价值的认可,洛易科学还打造了一系列AI驱动的科研生产力工具,帮助放大科研成果的价值,促进“产学研”的交流与融合。 、研究与应用”。

为了推动AI for Science继续助力和拓展更多领域的科学研究边界,让中国及全球更多的从业者看到和了解AI for Science所蕴含的科学研究和商业机会,今天日前,北京科学情报研究院、深圳科技与洛易科学联合发布2023版《AI4S全球发展观察与展望》。

此次发布的2023版《AI4S全球发展观察与展望》(简称《展望》)在上一版本的基础上,对现有内容进行了大幅更新,增加了近两倍的新内容,反映了过去的发展情况年。 跟踪解读如何影响AI for Science的发展路径,整理总结数十家领先企业和科研机构的经验和方法,深入分析相关技术、产品、产业、政策的演变,重新梳理AI for Science的发展路径。具有新框架的科学 科学的要素、演变和前景详细描述了其在各个行业的实践。

2023年,在AI for Science快速发展之际,新版《展望》通过内容重构,全面呈现AI for Science在科学各领域的应用与发展,帮助从业者更好地了解当前AI的应用现状与发展为了科学。 未来趋势,共同推动AI for Science领域融合创新,砥砺前行。

创新提出AI4S“四梁N柱”发展框架和新型基础设施建设思路

科学技术是第一生产力。 数百年来,科学技术的发展经历了多次系统性危机。 危机的解决,使科学技术实现了质的飞跃。 科学随着新工具的应用和普及提高了生产力; 如今AI时代已经到来,AI在计算机视觉、自然语言处理、自动驾驶等领域大放异彩。 然而,人工智能想要从一套“数据处理”工具走向更普遍的“智慧”,科学技术是必由之路。

显然,AI for Science将是AI的下一个主战场。 它将极大拓展人工智能与科学的边界,赋能科技与产业各方面,助力加速完成科学研究与技术创新之间的“最后一步”。 公里”还将帮助研究人员拨开自然和社会特征的混乱,发现事物背后的关键规律。

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图| AI for Science的“四梁N柱”架构(来源:北京科学情报研究院)

2023版《展望》首先概述了人工智能科学的原则和发展框架,并提出了“四梁N柱”视角。

《展望》指出,在原有科学基础设施的基础上,AI for Science时代的基础设施将在四个方面全面突破。 一、基本原理及数据驱动的算法模型和软件系统; 二是高效、高精度的实验表征系统; 第三,取代文献的数据库和知识库系统; 第四,高度集成的计算平台系统。 ,这四个方面被概括为AI for Science的“四梁”。

在这些垂直领域的广泛场景、应用和技术中实施AI for Science的具体实践被称为“N柱”,例如生命科学、材料科学、能源、气象等众多领域。

要完成“四梁N柱”的体系建设,一方面要面对高度抽象的领域知识门槛; 另一方面,要摆脱“作坊模式”,推动科学研究向“平台模式”转变,科学问题与工程问题相互交织、相互影响。 因此,促进科学家和工程师之间的充分协作是高效实现AI for Science时代科研基础设施建设的关键因素。

从发展阶段来看,《展望》指出,根据行业整体需要解决的问题,AI for Science的历史以及未来十年可预见的发展大致可分为三个时期:科学家主导的“概念引入期”(三个时期的演变)也是人们对科学人工智能发展不断深入、使用范围不断扩大的过程。

AI for Science的发展不仅依赖于AI算法的应用,更依赖于大量经典算法的改进和增强。 算法迭代层面将经历从“简单模拟”到“智能搜索”的三个阶段:阶段1.0的关键词是“模仿”,即基于实验的思路,在实验的基础上进行简单的外推和扩展; 阶段2.0 阶段3.0的关键词是“预测”,即有边界和明确可验证的置信区间的预测; 3.0阶段的关键词是“搜索”,即算法能够非常准确地对真实场景进行建模,并在此基础上根据具体需求进行设计并返回想要的结果。

《展望》指出,目前正处于2.0阶段。 未来几年,AI for Science所有相关领域都将完成2.0阶段的算法升级,进而逐步进入智能设计的3.0阶段,最终实现AI for Science的广泛普及。

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图| AI for Science的相关要素(来源:2023年版《AI4S全球发展观察与展望》)

AI for Science的发展包含了AI产业和科学领域的元素。 它还需要行业和公共管理方面的发展要素。 所有这些要素相互交织、相互影响,共同为科学人工智能的发展提供正反馈。

近十年来,AI的威力有目共睹,但其“黑匣子”属性一直为学术界所诟病,即只能知道发生了什么,却不能知道为什么。 《展望》指出,由于科学本身的客观存在,科学与人工智能的融合为人工智能提供了极好的“验证”步骤,让人工智能在特定领域产生“可解释”的结果,这不亚于于发现人类新的科学原理。

在科学领域,可以从“数据”中提取经验的“原理”,也可以用“原理”来模拟“数据”。 因此,“数据”和“原理”在一定程度上可以逼近无损变换。

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图| 人工智能科学系统工程(来源:深圳科技)

模型驱动和数据驱动的科学人工智能深度融合的过程更像是一个系统工程。 不仅需要原理层面的创新,更需要基础设施、产品、场景交互的全方位变革。 每个场景都可能需要庞大的团队来支撑和完成,这也意味着巨大的空间和机会。

AI4S多领域产学研实践

新版《透视》重点关注生命科学、材料科学、能源、半导体、地球与环境等多个领域和细分领域的AI for Science产学研实践。 总体而言,在具体实践中,如何更好地构建人工智能与科学的链接是核心创新点,不同科学场景下的思路也不同。

在生命科学领域,近十几年来,大量基于机器学习和深度学习的理解基因调控的方法被开发出来,人工智能在驱动药物开发和个性化医疗方面取得了新的突破。 如今,人工智能在药物研发、疾病筛查、生物机制研究等方面发挥着越来越重要的作用。 未来,随着人工智能的渗透,许多疾病的发病途径和影响因素将不再神秘,最终有望介导人类健康乃至整个生命科学的系统性进步和重大突破。

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图| 药物研发的主要环节(来源:2023年版《AI4S全球发展观察与展望》)

以药物研发为例。 新药开发过程是一个多步骤、漫长且昂贵的过程。 提高每一步的效率都具有巨大的商业价值。 如今,人工智能与底层生物机制相结合的新范式(AI for Life Science)正在为整个行业注入新的活力,并带来更多底层技术突破的机会。

在AI for Life Science范式下,药物研发过程中的大部分实验都可以在汽车、飞机等工业领域进行模拟,通过计算手段进行测试和筛选,然后通过真实实验进一步验证和筛选,可以显着减少现实生活中的实验次数。 实验所花费的时间和经济成本。

AI在生命科学中的其他应用,例如当今流行的CAR-T细胞疗法,对于识别CAR分子胞外域中抗原的单链抗体片段来说非常重要。 可以应用AI技术学习抗体片段的规则,帮助预测和推荐抗体亲和力或人源化特性; 又如,Cas9是CRISPR-Cas9基因编辑技术的重要组成部分。 AI算法可用于寻找毒性较小的Cas9酶,AI也可用于酶设计。 应用上,尝试对已知的Cas9酶进行优化和修改。

在合成生物学领域,AI for Science的设计与合成生物学的工程模型互补,共同打造“假设、构建、测试、学习”的闭环(DBTL),还可以利用AI进行量化基于自动化实验室的实验。 旨在反向补充数据库,探索更多模式,突破理性设计瓶颈。

未来,AI for Science有望实现全基因组水平定制化工厂的想法,完成实验室小规模合理设计到大规模制备工艺的生产,甚至可能实现从海底微生物系统到宏观海洋系统的模拟。 甚至连生态系统的模拟也能真实地推演出类似“蝴蝶效应”的过程。

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图| AI for Science推动材料研发范式持续演进(来源:2023年版《AI4S全球发展观察与展望》)

在材料科学领域,我们从原子和分子出发,根据需求优化和设计创新材料。 这是一个融合了物理、化学、工程等的交叉学科领域。然而,现阶段新材料的研发主要依靠大量的实验试错。 耗时。 AI for Science可以从第一原理出发,预测材料成分分布和微观结构的多尺度特征,并整合现有的材料数据库、专家知识和人工智能方法。 结合计算和实验可以缩小材料创新的搜索空间。 为加速材料创新进程,研究人员成功利用人工智能科学方法来解决关键问题。

在半导体领域,半导体技术是信息时代的基础。 未来的发展形成了两条不同的路线:一是解决目前随着器件尺寸不断减小,新工艺开发越来越困难的现状; 二是开发基于半导体的无硅新材料系统和工艺路线。 在这里,AI for Science一方面可以通过微尺度的高效高精度建模,协助相关新材料和器件系统的开发和应用,并通过过程模拟、预测和搜索为过程改进提供帮助。优化流程; 另一方面,AI for Science可以协助相关新材料和器件系统的开发和应用。 一方面,结合高性能计算、物理建模和机器学习,通过仿真等手段对半导体材料的工艺进行模拟,加速该工艺的商业应用。 此外,高性能技术还可以结合在化学抛光等方面。 助焊剂实验发现了最有效的浆料材料。

此外,《展望》还列出了一系列AI for Science的应用案例和行业视角。 例如,宁德时代利用人工智能研究锂金属阳极和钙钛矿相变等问题。 它利用深层势能结合先进的表征来研究这些材料的分子细节,从而能够在分子水平上了解材料性能的变化,为材料设计提供指导。 和优化提供理论指导。 同时,这种研究方法也大大提高了研究效率。

再比如,英芯智能基于生成对抗网络、深度强化学习、预训练模型等机器学习技术,打造了高效的AI药物研发平台Pharma.AI,并成功研发了临床前候选化合物ISM001-055,是全球第一个通过AI发现的新靶点、新分子结构的候选药物。 这也是目前该靶点处于临床阶段的唯一正在开发的管线。 它是真正的“一流”药物。

从行业角度来看,清流资本认为投资AI for Science这样的前沿科学领域是一种“双赢”的策略。 从社会角度看,这些投资为人类解决重大科学问题、推动科技进步提供了强大动力; 从经济角度来看,新技术、新科学往往会带来范式变革,创新产品和服务,颠覆性地征服现有市场,为投资者带来巨大的商业价值和财务回报。

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图| 人工智能、科学数据和科学计算的发展史(来源:AISI & DP Technology)

从生命的基本组成部分(蛋白质),到世界工业的基本要素(材料),再到科学技术的各个领域,AI for Science不仅是解决特定问题的有力工具,也是重新定义人类的系统方法。科学问题。

《透视》指出,AI for Science的巨大想象空间在于如何更好地利用AI算法连接科学计算和物理模型,指导科学和产业创新。 人工智能的力量在于它能够解决复杂问题,从而促进科学发展。 研究和技术开发潜力巨大。 这时,科学研究的瓶颈不仅是“如何解决问题”,更是“如何定义问题、如何选择工具”。

因此,深刻理解问题是解决问题的第一步。 AI for Science算法的原创性创新不仅来自于不断变化的AI模型,也来自于科学家对具体科学挑战的分析、拆解和分类。 只有这样,才能最大限度地发挥人工智能在科学领域的效能。

在人工智能时代,成功往往是坚持、探索和投入资源实现长期目标的结果。 人工智能在科学上实现有意义的突破所采取的路径往往是间接和不可预测的,需要那些塑造其未来的人理解并接受这一长期旅程的本质。

例如,作为AI基础设施领域的先行者,NVIDIA的图形处理单元(GPU)已成为全球机器学习和深度学习框架的重要组成部分。 然而,NVIDIA在AI领域的征程却是从完全不同的视频游戏领域开始的。 通过不断突破图形处理的极限以满足游戏行业不断增长的需求,NVIDIA无意间为当今的GPU加速AI奠定了基础; 此外,DeepMind 和 OpenAI 作为 AI for Science 领域的先驱,也并非一蹴而就取得了骄人的成就。

这些例子凸显了人工智能开发和科学进步实施的一个重要方面,即政策制定者和资本配置者需要有长远的眼光。 只有双方的长期承诺才能实现人工智能在推动科学突破方面的变革潜力,正如谚语“罗马不是一天建成的”。 AI for Science 驱动的科技革命也是如此。

结论

诚然,科学人工智能的发展道路将布满荆棘。 它的成长需要各界从业者打破壁垒、凝聚共识。 在拨开云雾见阳光的路上,真理与泡沫、见解与偏见的差别都在几毫米之内。 2023版《透视》希望陪伴每一位关心、关注AI for Science的从业者,共同见证这场正在发生的技术革命,从开花结果到硕果累累。

路途漫长而艰难,但旅程即将开始!

参考:

2023年版《AI4S全球发展观察与展望》

笔记:


麦肯锡2022年人工智能现状及五年回顾

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2022年12月6日,麦肯锡发布《2022年人工智能现状——及五年回顾》报告,概述了过去五年人工智能的发展。 麦肯锡已连续五年追踪人工智能发展数据。 2022年5月和2022年8月,两次对来自不同国家和地区、行业、企业、领域的1492人进行了调查。 报告从技术采用、对企业的积极影响、企业人工智能支出、高绩效企业发展和人才发展等方面详细分析了人工智能的发展情况。

01

人工智能技术应用

1.1 人工智能采用率翻倍

2017年,20%的受访者表示至少在一个业务领域使用人工智能,而2022年这一比例为50%。其中,这一数据在2019年达到峰值——58%。

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企业采用的人工智能功能数量增加了一倍。 例如,自然语言生成和计算机视觉将从2018年的1.9达到2022年的3.8。

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企业采用的人工智能能力中,采用最多的是机器过程自动化和计算机视觉。 自然语言文本理解发展最快,目前排名落后于计算机视觉。

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从人工智能用例来看,采用最多的人工智能用例相对稳定。 过去四年中最常用的人工智能用例是服务优化。

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1.2 加大人工智能投入

随着人工智能技术的采用,人工智能领域的投资也在不断增加。 五年前,使用人工智能技术的公司中有 40% 的受访者表示,他们的人工智能预算占其数字预算的 5%。 目前,超过一半的受访者报告了这一水平的人工智能预算。 此外,63%的受访者表示,未来三年他们的企业对人工智能的投入将持续加大。

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1.3 更多企业看到人工智能的价值

2018年,认为人工智能有价值的受访者主要集中在制造业和风险投资领域。 2022年,受访者认为人工智能对收入影响最大的领域是营销和销售、产品和服务开发、战略和企业融资; 而最具成本效益的领域是供应链管理。

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1.4 人工智能应用过程中风险管理尚未加强

目前,越来越多的企业正在加速采用人工智能技术,但从2019年到2022年,受访者表示企业面临的人工智能带来的风险并未得到有效缓解。

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02

人工智能高性能企业

过去五年,麦肯锡对人工智能企业进行跟踪研究发现,人工智能绩效高的企业(AI high Performers)的竞争优势显着扩大。

首先,高性能的人工智能企业即使企业数量没有大幅增加,也能轻松保持稳定的企业效益。 高绩效人工智能公司被定义为受访者毛利润20%以上来自人工智能应用的公司。 受访者表示,人工智能的主要作用是增加收入而不是降低成本,但人工智能的采用确实可以在一定程度上降低成本。

其次,高性能人工智能企业会选择最佳组合,完成战略、数据、模型、工具、技术、人才等领域的实践,比如人工智能战略与业务输出的结合。 高绩效的人工智能公司从事大规模人工智能开发和部署。 也将为人工智能算法提供优质数据,提高人工智能开发效率,拓展人工智能应用。 此外,高性能人工智能公司也更加关注人工智能相关风险,比如个人隐私、平等、公平等。

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第三,高性能人工智能企业具有吸引人才的优势。 上述优势将吸引更多人才来到高性能人工智能公司。 例如,受访者表示,与高绩效的非人工智能公司相比,高绩效的人工智能公司招聘人工智能数据科学家和数据工程师的难度较小。

03

人工智能人才问题

3.1 人才招聘难

所有受访者都提到了招聘人工智能人才的困难,尤其是数据科学家。 但相比之下,高性能人工智能公司招聘机器学习工程师的难度较小。 数据工程师是去年公司招聘最多的职位,其次是数据工程师和人工智能数据科学家。 这表明,越来越多的企业开始从尝试人工智能转向将人工智能融入企业应用。

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人才短缺问题并没有缓解的迹象。 大多数受访者表示,去年人工智能相关职位的招聘仍然存在困难,并且大量受访者表示,与往年相比,人工智能相关职位的招聘变得更加困难。 其中,最稀缺的人工智能人才是人工智能数据科学家。

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3.2 技能提升与技能重塑

解决人工智能人才短缺问题,最常用的方法是对现有员工进行技能升级,超过一半的受访者表示已经采取了这种方法。 从顶尖大学和科技公司招聘也是常见的人才获取方式。 此外,与其他企业相比,高性能人工智能企业的人才招聘渠道更加多元化。

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3.3 增加人工智能团队的多样性

从人工智能团队的多样性来看,大部分企业仍有提升空间。 从受访者数据来看,人工智能团队中女性仅占27%,少数族裔(少数族裔)仅占25%。 29%的受访者表示,他们的人工智能团队不包括少数族裔。 根据麦肯锡此前的调查数据,在高性能AI公司中,AI团队成员中女性比例达到25%的公司数量是其他公司的3.2倍; AI团队成员中有25%来自少数族裔(少数族裔)的公司数量是其他公司的3.2倍。 至少是其他公司的2倍。

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04

评论

麦肯锡调查数据显示,过去五年人工智能的应用取得了重大进展。 企业人工智能的采用率翻了一番。 与此同时,企业对人工智能的投入不断加大,未来几年人工智能的投入还将持续加大。 随着人工智能技术的采用,越来越多的企业发现了人工智能给企业带来的价值。 然而,随着人工智能技术的发展和应用,其带来的潜在风险越来越大,尤其是合规风险,但大多数企业对此并未积极应对。 随着人工智能技术的不断成熟,人工智能未来将在更多领域发挥价值,但在发展的同时,需要采取积极措施来化解人工智能潜在的风险。

(全文结束)