Gartner近日公布了影響數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)（DSML）未來(lái)的主要方向，這個(gè)領(lǐng)域正在快速發(fā)展以滿足人工智能對(duì)數(shù)據(jù)的需求。

Gartner首席分析師 Peter Krensky在近日于悉尼舉行的Gartner數(shù)據(jù)與分析峰會(huì)上表示：“隨著機(jī)器學(xué)習(xí)在各個(gè)行業(yè)的采用持續(xù)快速增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)正在從僅僅關(guān)注預(yù)測(cè)模型，轉(zhuǎn)向更加民主化、動(dòng)態(tài)化和數(shù)據(jù)為中心的領(lǐng)域，而且人們對(duì)生成式AI的熱情也推動(dòng)了這一趨勢(shì)。雖然潛在風(fēng)險(xiǎn)不斷出現(xiàn)，但對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家及其所在組織來(lái)說(shuō)，很多新的功能和用例也在不斷涌現(xiàn)?！?/p>

Gartner稱，塑造數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)未來(lái)發(fā)展的主要方向包括：

【資料圖】

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)立軟件或者混合部署轉(zhuǎn)向完整的云原生解決方案。據(jù)Gartner預(yù)計(jì)，到2024年云中新的系統(tǒng)部署中，有50%將是基于內(nèi)聚的云數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的，而不是手動(dòng)集成的單點(diǎn)解決方案。

Gartner建議，組織應(yīng)該根據(jù)他們解決分布式數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)以及訪問(wèn)和集成直接環(huán)境之外數(shù)據(jù)源的能力，來(lái)評(píng)估數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)。

邊緣AI

對(duì)邊緣AI的需求不斷增長(zhǎng)，從而能夠在邊緣生成數(shù)據(jù)的時(shí)候?qū)ζ溥M(jìn)行處理，幫助組織獲得實(shí)時(shí)洞察、檢測(cè)新模式、滿足嚴(yán)格的數(shù)據(jù)隱私要求。邊緣AI還可以幫助組織改進(jìn)AI的開(kāi)發(fā)、編排、集成和部署。

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)的捕獲點(diǎn)，而2021年這一比例還不到10%。組織應(yīng)該確定分析所需的應(yīng)用、AI訓(xùn)練和推理，遷移到物聯(lián)網(wǎng)端點(diǎn)附近的邊緣環(huán)境中。

負(fù)責(zé)任的AI

負(fù)責(zé)任的AI讓AI成為一種積極的力量，而不是對(duì)社會(huì)和自身的威脅，其中涵蓋了組織在采用AI時(shí)做出正確的商業(yè)和道德選擇等很多方面，而且這些方面通常是組織獨(dú)立解決的，例如商業(yè)和社會(huì)價(jià)值、風(fēng)險(xiǎn)、信任、透明度和問(wèn)責(zé)制。Gartner預(yù)測(cè)，到2025年，預(yù)訓(xùn)練的AI模型將集中在1%的AI廠商那里，這將讓負(fù)責(zé)任的AI成為一個(gè)受社會(huì)關(guān)注的問(wèn)題。

Gartner建議組織采用與風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)應(yīng)的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)AI的價(jià)值，并在應(yīng)用解決方案和模型的時(shí)候保持謹(jǐn)慎，應(yīng)該獲得來(lái)自廠商的關(guān)于管理風(fēng)險(xiǎn)和合規(guī)義務(wù)的保證，保護(hù)組織免受潛在的財(cái)務(wù)損失、法律訴訟和聲譽(yù)損害。

以數(shù)據(jù)為中心的AI

以數(shù)據(jù)為中心的AI，代表了從以模型和代碼為中心的方法，向更注重?cái)?shù)據(jù)以構(gòu)建更好AI系統(tǒng)的轉(zhuǎn)變。很多解決方案，例如AI專門的數(shù)據(jù)管理、合成數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)標(biāo)簽技術(shù)等，旨在解決包括可訪問(wèn)性、容量、隱私、安全性、復(fù)雜性和范圍在內(nèi)的很多挑戰(zhàn)。

使用生成式AI創(chuàng)建合成數(shù)據(jù)是一個(gè)快速發(fā)展的領(lǐng)域，這種技術(shù)可以減輕獲取真實(shí)世界數(shù)據(jù)的負(fù)擔(dān)，從而可以有效地訓(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)將通過(guò)合成用于模擬現(xiàn)實(shí)、未來(lái)場(chǎng)景并降低AI風(fēng)險(xiǎn)，而2021年這一比例僅為1%。

AI投資加速

那些實(shí)施解決方案的組織以及希望通過(guò)AI技術(shù)和基于AI的業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)增長(zhǎng)的行業(yè)，將繼續(xù)加速對(duì)AI的投資。Gartner預(yù)測(cè)，到2026年底，將有超過(guò)100億美金投資于那些依賴基礎(chǔ)模型（基于大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的大型AI模型）的AI初創(chuàng)公司。

Gartner最近對(duì)2500多名高管進(jìn)行的一項(xiàng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，有45%的受訪者表示，最近圍繞ChatGPT的炒作促使他們?cè)黾恿藢?duì)AI投資。有70%的受訪者表示，他們的組織正處于研究和探索生成式AI的階段，19%的受訪者表示，他們的組織正處于試點(diǎn)或生產(chǎn)階段。

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