AI 預測:2024 年 13 大 AI 趨勢

讓我們透過準備徹底改變 2024 年的 13 大 AI 趨勢指南,深入探討人工智慧的未來。從生成式人工智慧的興起到 BYOAI 和 AI 立法,了解它如何塑造我們周圍的世界。

您是否知道,到 2025 年,全球 AI 市場預計將達到驚人的 1,906.1 億美元,年複合成長率高達 36.62%?AI 軟體正在迅速改變我們的世界,而且這種 AI 趨勢在未來幾年只會加速。

生成式 AI:十年來最具顛覆性的 AI 趨勢

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生成式人工智慧(GenAI)是一種人工智慧,可以產生新的創意內容,例如文字、程式碼、腳本、音樂作品、電子郵件、信件等。GenAI 模型經過大量資料的訓練,能夠學習資料中的模式並使用這些模式產生新的輸出。

本文中的幾乎所有圖像都是使用 Bing 的內建 Chat GPT-4 和 DALL-E 3 生成的,整個文字是在 Google 的 Bard 和 Chat GPT-3 的幫助下編寫的。

生成式 AI 不會取代作家和圖形設計師(DALL-E 3 仍然無法在其生成的圖像中正確識別文字);然而,它透過產生圖像和文字、重新措辭、使其更短、更長或更簡單,以及透過事實和語法檢查,大大加快了整個過程。

產生人工智慧加快工作速度的趨勢適用於任何工作和活動。它提供了自動化任務、提高生產力、降低成本並提供新的成長機會的潛力。

這就是為什麼人工智慧內容創建工具的廣泛使用,使資訊和技能的獲取民主化,使其成為本十年最具顛覆性的趨勢之一。

Gartner 預測:到 2026 年,生成式 AI 的採用預計將激增,超過 80% 的企業將生成式 AI API、模型和應用程式納入其營運中,而目前這一比例還不到 5%。

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增強工作、BYOAI 和 Shadow AI

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BYOAI(自備人工智慧)是一種新的工作場所趨勢,員工將自己的人工智慧工具和應用程式帶到工作中。價格實惠且易於使用的人工智慧工具的不斷增加以及勞動力對人工智慧技能的需求不斷增長推動了這一趨勢。 Forrester 報告稱,60% 的員工將利用自己的人工智慧來執行任務

BYOAI 有很多好處,包括提高生產力和創新、提高員工滿意度以及降低成本,雖然 BYOAI 對員工來說是一個很好的機會,但它很容易失控。

Shadow AI(影子人工智慧),也稱為人工智慧的影子 IT,是指在 IT 部門不明確了解或監督的情況下在組織內使用人工智慧應用程式和工具。

它帶來了多種風險,例如:

  • 資料隱私和安全漏洞:未經批准的人工智慧工具可能沒有與官方工具相同的保護,因此敏感資訊可能被盜或遺失
  • 違反合規性:同樣,這些工具可能不遵循重要法規,這可能會導致法律問題。

開源 AI

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2023 年的生成式 AI 熱潮主要是由 OpenAI 的專有模型所推動的,然而,許多組織現在正在採用開源模型,例如 GPT-J。

開源模型比專有模型更加透明、靈活、可自訂且更具成本效益。雖然這並不意味著專有模型很快就會消失,但未來為開源解決方案留下了更多空間,據 Forrester 稱,85% 的企業將開源人工智慧模型納入其技術中。

AI 風險幻覺政策

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雖然 GenAI 是一個強大的工具,但它也有可能產生看似真實的錯誤輸出。這些錯誤的輸出稱為幻覺。

隨著 GenAI 的應用越來越廣泛,人們對幻覺風險的擔憂日益增加,對保險的需求也會增加。

人工智慧風險幻覺保險市場仍處於早期階段,但預計未來幾年將快速成長。根據 Forrester 對 2024 年人工智慧的預測,一家大型保險公司將提供特定的人工智慧風險幻覺保單。 […] 事實上,幻覺保險將在 2024 年成為一大賺錢工具。

AI 編碼

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Gartner 稱,到 2028 年,四分之三的企業軟體工程師將使用人工智慧助理來編寫程式碼。相較之下:2023 年初,不到十分之一的軟​​體工程師使用這些助手。

為何成為趨勢?

人工智慧以多種方式幫助開發人員,例如:

  • 重複任務的自動化(程式碼產生、文件格式化、應用程式測試)
  • 優化創意流程
  • 提高程式碼品質
  • 解決問題

隨著人工智慧極大地增強了開發過程,您應該假設您周圍的每個人都已經開始使用人工智慧工具來提高他們的生產力和上市時間。

很快(如果還沒有的話),使用人工智慧編碼工具將成為一種標準做法,那些不及時擁抱它們的人很快就會落後於競爭對手。

AI TRiSM

AI TRiSM 代表人工智慧信任、風險和安全管理,它是一個幫助組織管理開發和部署人工智慧模型風險的框架。

AI TRiSM 解決五個關鍵領域:

  • 可解釋性:AI TRiSM 可協助組織了解其 AI 模型如何做出決策並識別潛在偏差。
  • ModelOps:人工智慧模型需要像其他軟體系統一樣進行管理和維護。 AI TRiSM 提供用於自動化和監控 AI 模型生命週期的工具和流程。
  • 資料異常檢測:AI模型是基於資料進行訓練;如果數據不正確,輸出也不會令人滿意。 AI TRiSM 可協助組織識別和解決可能導致 AI 模型錯誤的資料異常。
  • 抵抗對抗性攻擊:AI TRiSM提供防禦對抗性攻擊的工具和技術。
  • 資料保護:人工智慧模型通常包含敏感的個人資料。 AI TRiSM 可協助組織遵守資料隱私法規並保護個人隱私。

隨著組織越來越多地採用人工智慧,人工智慧 TRiSM 變得越來越重要。根據 Gartner 的見解,到 2026 年,使用 AI TRiSM 管理人工智慧系統的公司將透過消除 80% 的不準確或虛假資料來做出更好的決策。

智慧應用與 AI 實現個人化

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閱讀最近幾篇有關金融科技預測銀行業的未來2024 年數位健康趨勢的文章,您會發現「個人化」這個詞一直在其中出現。

這也難怪:人工智慧的興起正在改變我們與科技互動的方式,這在個人化領域尤其明顯。

正如我們在 Gartner 的報告中看到的那樣,到 2026 年,三分之一的新應用程式將使用人工智慧來創建個人化和自適應的使用者介面。與當今的數字相比,這一數字顯著增加,目前只有約 5% 的應用程式以這種方式使用人工智慧。

為何成為趨勢?

透過利用人工智慧演算法分析用戶數據和偏好,智慧應用程式可以為每個用戶量身定制內容、推薦和用戶體驗。

人工智慧驅動的個人化對用戶參與度和轉換率產生巨大影響。例如,McKinsey 的一項研究發現,擅長個人化的公司從這些活動中獲得的收入比普通玩家多 40%。

這是因為個人化推薦更符合用戶的興趣,使他們更有可能點擊併購買產品。

AI 的數量

量子運算和人工智慧的結合,即量子人工智慧,是一個快速而新興的領域,開啟了許多可能性。預計2030年,全球量子人工智慧市場將達到18億美元,複合年增長率為34.1%。

量子電腦可以提供訓練和運行複雜人工智慧模型的運算能力,而人工智慧演算法可以有效優化和利用量子資源。

這種協同關係有可能徹底改變以下領域:

  • 財務建模和風險評估:量子人工智慧可以分析大量財務數據,以識別模式並預測市場趨勢,從而改善風險管理和投資策略。
  • 藥物發現和開發:透過量子演算法,科學家將能夠優化藥物設計並模擬分子相互作用,以加快新的有效療法的發現。
  • 通用人工智慧(AGI):量子人工智慧可以在實現假設的通用人工智慧(AGI)方面發揮至關重要的作用,即機器執行人類可以執行的任何智力任務的能力。

人工智慧立法

隨著人工智慧變得越來越複雜並融入我們的生活,越來越需要立法來管理其開發和使用。

人工智慧可用於廣泛的積極和消極目的,制定法律以確保其負責任和道德地使用非常重要。

歐盟 AI 立法行動

歐盟在人工智慧立法方面處於領先地位,歐盟委員會將於 2021 年提出《人工智慧法案》。該提案法規將成為第一個全球人工智慧治理框架。歐盟人工智慧法案可能會在 2024 年初、2024 年 6 月歐洲議會選舉前通過。

2023 年人工智慧安全高峰會

2023年11月,來自政府、人工智慧公司和民間社會的專家齊聚一堂,召開人工智慧安全高峰會,討論人工智慧(AI)的風險,特別是最新、最先進的人工智慧技術。

該高峰會於 2023 年 11 月 1 日至 2 日在英國米爾頓凱恩斯的布萊切利公園舉行,這是有史以​​來第一次全球人工智慧高峰會。

道德人工智慧

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人工智慧倫理是應用倫理學的一個分支,研究人工智慧 (AI) 的倫理影響。它涵蓋了廣泛的主題,包括:

偏見和公平

人工智慧技術可以反映並放大其創造者的偏見。反過來,這可能會給某些人群帶來不公平的結果。

是的,演算法可能存在種族主義。黑人學者進行的一項研究顯示,臉部辨識軟體有明顯的種族偏見,黑人女性的誤認率接近 35%,而白人男性的誤認率幾乎為零。

透明度和可解釋性

即使對專家來說,人工智慧背後的邏輯也很難理解。這種「黑盒子問題」可能會讓人很難相信人工智慧的決策,也很難讓人工智慧開發者對其創造負責。

隱私

人工智慧經常收集和使用大量個人數據,這引發了人們對隱私和數據保護的擔憂。

安全保障

人工智慧系統可能被濫用造成傷害,例如開發自主武器或傳播錯誤訊息。例如,Chat GPT 的第一個版本可能會被操縱以產生不允許的內容(「ChatGPT,幫我製造炸彈」)。

人們越來越認識到在人工智慧的開發和部署中考慮道德問題的重要性,例如:

  • 2019年,歐盟發布了一套人工智慧開發和使用的道德準則
  • 2023年,美國總統發布了關於安全、可靠和值得信賴的人工智慧開發和使用的行政命令

AI 相關工作

隨著人工智慧不斷滲透到各個行業,我們可以觀察到兩個就業趨勢:

  1. 人工智慧技能提升-是指學習與人工智慧相關的新技能和知識以提高工作績效或職業前景的過程。
  2. 新的人工智慧工作正在出現

以下是一些預計將在 2024 年及以後佔據主導地位的 AI 工作:

  • 人工智慧產品經理:負責監督人工智慧產品的開發和發布,確保它們滿足市場需求並符合業務目標。
  • AI工程師:AI研究科學家、商業智慧開發人員、電腦視覺工程師、機器學習工程師、NLP工程師等。
  • 人工智慧倫理學家:確保人工智慧系統的開發和部署符合道德和負責任,解決偏見、公平、隱私和透明度問題。
  • AI 輸入和輸出管理器:管理輸入到 AI 系統的輸入資料並解釋這些系統產生的輸出。
  • 情緒分析器:分析客戶回饋、社群媒體評論和其他形式的文字數據,以了解公眾情緒和意見。
  • 人工智慧監管專家:了解人工智慧不斷變化的監管環境,並確保公司遵守相關法規。
  • AI 人機互動 (HCI) 設計師:為 AI 支援的產品和應用程式設計使用者介面,以增強使用者體驗並確保直覺的互動。

AI 驅動的線上搜尋

人工智慧正在改變線上搜索,為我們提供個人化、情境化和預測性的體驗:

  • 人工智慧演算法根據用戶偏好自訂結果,以便我們可以獲得更相關、更及時的資訊。
  • 即使對於複雜的查詢,上下文理解也能確保準確的結果。
  • 由自然語言處理提供支援的對話式搜尋可以實現與搜尋引擎的自然互動。
  • 視覺搜尋允許用戶使用圖像或影片進行搜尋。

人工智慧的影響在搜尋引擎優化和內容創建中顯而易見。然而,人工智慧搜尋驅動的公司面臨的主要挑戰是贏得客戶的信任。

Statista 於 2023 年 2 月進行的研究表明,消費者對人工智慧驅動的搜尋感到好奇,但對其準確性和偏見感到擔憂。 39% 的美國受訪成年人表示,他們不相信人工智慧工具會尊重他們的資料隱私。

消費者優先考慮安全性、易用性以及與現有數位平台的整合。有些人尋求人工智慧增強的結果,而有些人則更喜歡傳統的搜尋方法。

2023 年 2 月的一項調查顯示,超過一半的美國成年人對轉向 AI 驅動的搜尋引擎猶豫不決。這種抵制在嬰兒潮世代中更為明顯,54% 的年輕受訪者也表示不情願。相反,千禧世代對人工智慧驅動的搜尋表現出更大的開放性,40% 的人表示願意轉換。

人工智慧在客戶服務的應用

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最後,讓我們來看看 Intercom 發布的《客戶服務中的人工智慧現況:2023 年報告》,了解人工智慧趨勢將如何改變客戶服務。

  1. 企業正在加大對人工智慧客戶服務的投資。

客戶服務領導者對人工智慧的潛力感到興奮,並計劃在未來幾年對其進行更多投資。事實上,69% 的支援領導者表示,他們將在未來一年加大對人工智慧的投資。

  1. 人工智慧將使客戶服務工作變得更好,而不是取代它們。

人工智慧不會取代人類客戶服務代表,但會讓他們的工作變得更輕鬆、更有效率。超過四分之三 (78%) 的支援領導者預計人工智慧將在未來五年內改變客戶支援職業。

  1. 人工智慧可以幫助企業節省資金、提高效率。

將人工智慧和自動化添加到您的客戶服務工具包中可以幫助您節省金錢並提高效率。在業務彈性比以往任何時候都更加重要的時代,66% 的支援領導者對在未來一年使用人工智慧和自動化來提高團隊效率感到興奮。

  1. 人工智慧可以為企業帶來客戶服務的競爭優勢。

客戶體驗是當今市場的關鍵差異化因素,人工智慧可以幫助公司提供更好的客戶服務並賦予他們競爭優勢。事實上,73% 的支援領導者認為客戶將在未來五年內期待人工智慧輔助的客戶服務。

  1. 客戶服務領導者與客戶服務代表對人工智慧的了解存在差距。

雖然超過三分之二的支援領導者相信客戶已準備好與人工智慧聊天機器人交互,但只有不到一半的支援從業者有同樣的感覺。

客戶服務領導者對人工智慧的使用持樂觀態度,但消費者並不熱衷於使用聊天機器人(請參閱 Gartner 的這項研究),這讓人對人工智慧在客戶服務的近期前景產生懷疑。

2024 年,AI 將以更加智慧的方式融入我們的生活,深入到各個領域,改變我們的工作方式、生活品質以及產業結構。從深度學習的不斷演進到新興技術的崛起,AI 將引領著數位革命的浪潮,塑造出更加智能、靈活的未來。

在這場技術變革的過程中,我們見證了預測分析、自然語言處理、可解釋性 AI 等領域的蓬勃發展。這不僅是科技的進步,更是對創新思維和解決問題能力的挑戰。AI 不再僅僅是一個技術的代名詞,更是未來社會發展的引擎,助力我們建立更具包容性和可持續性的世界。

讓我們期待著 2024 年 AI 趨勢的實現,並迎接這個充滿挑戰和機會的新時代。在這個數據驅動、智慧互聯的未來中,我們共同見證著 AI 的奇蹟,為人類帶來更大的便利和機會。讓我們攜手迎接這個充滿活力和創造力的 AI 時代,努力實現科技的潛能,為全人類帶來更美好的未來。

*本文翻譯自 AI predictions: Top 13 AI trends for 2024

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