Srividya Sridharan
副總裁兼研究總監

　　在過(guò)去的幾年里，您是否聽(tīng)到過(guò)很多關(guān)于人工智能(AI)的論述？AI是神秘的，是變革性的，是令人興奮的，是讓人恐懼的，是無(wú)處不在的……這些搖擺不定的論述在未來(lái)也將繼續聽(tīng)到。但是，在前所未有2020年，有一件事變得非常清楚：企業(yè)需要找到一種安全地、富有創(chuàng )造性地、大膽使用AI的方法，以便在短期和長(cháng)期內都能變得更加強大。AI仍有瑕疵，但是瑕不掩瑜。在過(guò)去的2020年，AI已經(jīng)成為剛需，推動(dòng)領(lǐng)導者更有信心地擁抱AI。

　　AI領(lǐng)域的問(wèn)題依舊存在：比如缺乏信任、數據質(zhì)量差、數據不足以及缺少合適的工具與人才。在2021年，公司與高層將不得不直面這些挑戰。我們預測，2021年正是AI大放異彩的時(shí)刻：

　　2021年，最為大膽的企業(yè)將把AI推向新的前沿，比如遠程的全息會(huì )議和按需個(gè)性化的生產(chǎn)。它們會(huì )將戰略規劃游戲化，在作戰室模擬演練，并將智能引入邊緣體驗。傳統的AI強者擁有強大的數據科學(xué)團隊，偏好傳統的、代碼優(yōu)先的方式進(jìn)行機器學(xué)習開(kāi)發(fā)。但落后者并非全無(wú)機會(huì )，他們可以使用無(wú)代碼自動(dòng)機器學(xué)習（AutoML）更快地實(shí)現數以百計的AI用例，從而有機會(huì )后來(lái)居上，雛鳳清于老鳳聲。

　　在2021年，超過(guò)三分之一處于調試期與成長(cháng)期的企業(yè)將會(huì )把目光投向AI，寄希望于A(yíng)I來(lái)顛覆部分員工的辦公方式：包括有固定工位、從事實(shí)體性工作、會(huì )與人接觸的員工，以及居家辦公的知識工作者。相關(guān)的AI應用包含智能文檔提取、輔助客戶(hù)服務(wù)、返工健康追蹤以及助力社交隔離的半自動(dòng)機器人等。

　　2021年我們將看到數據對AI或好或壞的影響：正面的合成數據可以幫助客戶(hù)擴大數據集，更好地訓練AI模型；負面的假數據將會(huì )干擾AI模型，帶來(lái)一系列安全風(fēng)險。企業(yè)也面臨著(zhù)來(lái)自消費者和監管機構日益增加的壓力——他們要求企業(yè)證明AI所用數據的來(lái)源，包括數據的審查和追蹤來(lái)確保其合規與倫理性。在2021年，區塊鏈與人工智能的聯(lián)合將被提上日程，一起支持數據出處、完整性以及使用追蹤。

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