Gartner發(fā)布影響數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)未來(lái)方向的重要趨勢(shì)

Gartner今日發(fā)布了影響數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)（DSML）未來(lái)方向的重要趨勢(shì)。隨著DSML行業(yè)的快速發(fā)展和演變，數(shù)據(jù)對(duì)于人工智能（AI）開(kāi)發(fā)與運(yùn)用的重要性日益提高，尤其是投資重點(diǎn)也正轉(zhuǎn)向生成式人工智能領(lǐng)域。

Gartner研究總監(jiān)Peter Krensky表示：“隨著機(jī)器學(xué)習(xí)在各個(gè)行業(yè)的應(yīng)用持續(xù)快速擴(kuò)大，DSML也正從單純側(cè)重于預(yù)測(cè)模型轉(zhuǎn)向更加普及化、動(dòng)態(tài)化和以數(shù)據(jù)為中心的技術(shù)領(lǐng)域，而且生成式人工智能（AI）的熱潮也助推了這一趨勢(shì)。盡管潛在風(fēng)險(xiǎn)不斷出現(xiàn)，但面向數(shù)據(jù)科學(xué)家及其組織的新功能和用例也層出不窮?！?/p>

Gartner研究顯示，影響DSML行業(yè)未來(lái)方向的重要趨勢(shì)包括：

趨勢(shì)1：云數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)

數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)正在從獨(dú)立軟件或混合式部署模式過(guò)渡到徹底的云原生解決方案。Gartner 預(yù)計(jì)，到 2024 年50%的新增云端部署系統(tǒng)將基于一致的云數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)，而非手動(dòng)集成的單點(diǎn)解決方案。

Gartner建議企業(yè)機(jī)構(gòu)對(duì)數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的兩種能力進(jìn)行評(píng)估：一是解決數(shù)據(jù)分散化問(wèn)題；二是訪(fǎng)問(wèn)自身環(huán)境之外的數(shù)據(jù)并與之集成。

趨勢(shì)2：邊緣AI

企業(yè)機(jī)構(gòu)越來(lái)越需要通過(guò)邊緣AI在邊緣位置創(chuàng)建和處理數(shù)據(jù)，這將幫助企業(yè)機(jī)構(gòu)獲得實(shí)時(shí)洞察力，發(fā)掘新業(yè)務(wù)模式并滿(mǎn)足嚴(yán)格的數(shù)據(jù)隱私要求。邊緣AI還能幫助企業(yè)機(jī)構(gòu)提高AI的開(kāi)發(fā)、編排、集成和部署能力。

Gartner 預(yù)測(cè)，到 2025 年超過(guò)55%的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析將發(fā)生在邊緣系統(tǒng)的數(shù)據(jù)捕獲點(diǎn)，而 2021 年這一比例還不到 10%。企業(yè)機(jī)構(gòu)應(yīng)確定，需要將哪些應(yīng)用、AI訓(xùn)練和推理能力轉(zhuǎn)移至物聯(lián)網(wǎng)終端附近的邊緣環(huán)境。

趨勢(shì)3：負(fù)責(zé)任的AI

負(fù)責(zé)任的AI使AI成為一種積極力量，而不是對(duì)社會(huì)和AI自身的威脅。當(dāng)企業(yè)機(jī)構(gòu)需采用AI做出商業(yè)邏輯和道德倫理的正確選擇時(shí)，會(huì)遇到許多問(wèn)題，例如商業(yè)和社會(huì)價(jià)值、風(fēng)險(xiǎn)、信譽(yù)、透明度和問(wèn)責(zé)制等。負(fù)責(zé)任的AI有助于解決這些問(wèn)題。Gartner 預(yù)測(cè)，到 2025 年1% 的AI服務(wù)提供商將大規(guī)模使用預(yù)訓(xùn)練的AI模型，使負(fù)責(zé)任的AI成為社會(huì)關(guān)注的焦點(diǎn)。

Gartner 建議企業(yè)機(jī)構(gòu)在挖掘AI的價(jià)值時(shí)應(yīng)考慮風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)，并且在運(yùn)用AI解決方案和模型時(shí)保持謹(jǐn)慎。應(yīng)當(dāng)讓供應(yīng)商做出管理好自身風(fēng)險(xiǎn)與合規(guī)義務(wù)的保證，以防止給企業(yè)機(jī)構(gòu)造成潛在的經(jīng)濟(jì)損失、法律訴訟和聲譽(yù)損害。

趨勢(shì)4：以數(shù)據(jù)為中心的AI

這一方法不再以模型和代碼為中心，而是以數(shù)據(jù)為中心打造更強(qiáng)大的AI系。企業(yè)機(jī)構(gòu)將采用AI專(zhuān)用數(shù)據(jù)管理、合成數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)標(biāo)記技術(shù)等解決方案來(lái)應(yīng)對(duì)許多數(shù)據(jù)難題，例如數(shù)據(jù)的可訪(fǎng)問(wèn)性、數(shù)量、隱私性、安全性、復(fù)雜性和范圍。

使用生成式AI創(chuàng)建合成數(shù)據(jù)是一個(gè)正在快速發(fā)展的領(lǐng)域，這項(xiàng)技術(shù)減輕獲取真實(shí)世界數(shù)據(jù)的負(fù)擔(dān)，可更有效地訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。Gartner 預(yù)測(cè)，到 2024 年60%的AI數(shù)據(jù)將是合成數(shù)據(jù)，被用于模擬現(xiàn)實(shí)、未來(lái)場(chǎng)景和降低AI風(fēng)險(xiǎn)，而 2021 年的這一比例僅為 1%。

趨勢(shì)5：加快AI投資

進(jìn)入解決方案實(shí)施階段的企業(yè)機(jī)構(gòu)，以及希望通過(guò)AI技術(shù)和相關(guān)業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)增長(zhǎng)的行業(yè)，將繼續(xù)加快對(duì)AI的投資。 Gartner 預(yù)測(cè)，到 2026 年底依靠基礎(chǔ)模型（通過(guò)海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練過(guò)的大型模型）的AI初創(chuàng)企業(yè)將獲得超過(guò) 100 億美元的投資。

在Gartner近來(lái)針對(duì)2500多位企業(yè)高層的一項(xiàng)調(diào)研中，45%的受訪(fǎng)者表示，最近的 ChatGPT熱潮促使其增加了對(duì)AI的投資。70%的受訪(fǎng)者表示其企業(yè)正處于研究和探索生成式AI的階段，還有19%的人表示其企業(yè)已進(jìn)入試點(diǎn)或生產(chǎn)階段。