人工智能与机器学习全景报告2022_30页_25mb

2022年AI和机器学习全景报告总结

引言

本报告基于跨行业调查，分析AI和机器学习的采用情况、数据管理成熟度及负责任AI的价值，重点关注北美和欧洲的504名受访者。报告强调数据在AI生命周期中的关键作用，并探讨了疫情对AI发展的影响。

关键发现

• AI采用持续增长，COVID-19加速了采用，但企业现在更关注投资回报和可持续性。
• 数据获取是AI生命周期的主要挑战，占阶段负担最重的比例（42%技术专家和24%企业领导者认为挑战性大），但预算分配最多（34%）。
• 外部数据提供商使用增加（88%受访者），帮助企业节省时间和资源。
• 负责任AI被视为所有项目的基石（93%受访者同意），焦点包括减少偏见和提升多样性。
• 数据准确性不高（仅6%受访者表示准确率超过90%），尽管71%的人重视数据质量。
• 人机协同被认为是关键（81%受访者认为重要），并有助于模型评估。

挑战与机遇

• 数据管理是最大瓶颈（41%受访者），缺乏合格人才和技术资源（分别39%和31%）。
• AI采用在绝对领先地位的竞争有所下降，但企业边界内采用有限（35%），表明对ROI的重视。
• 随着AI成熟，合成数据和预标注数据集增多，用于创建包容性训练数据。
• 疫情后时代，AI需求稳定增长，企业需优先规划以避免落后。

未来方向

• 全球AI采用预计继续扩大，道德和技术合作伙伴关系成为核心。
• 企业预算增加，尤其是大型企业，外部数据合作推动创新。
• 调查显示美国和欧洲的采用和道德风险意识差异，欧洲更强调伦理标准。