2024年大數(shù)據(jù)行業(yè)預(yù)測（四）

2024年大數(shù)據(jù)行業(yè)預(yù)測（四）

接上篇：2024年大數(shù)據(jù)行業(yè)預(yù)測（三）

生成式人工智能將很快從膨脹預(yù)期的頂峰走向幻滅的低谷。委婉點，即現(xiàn)在有很多關(guān)于生成式人工智能的炒作。然而，所有這些炒作意味著，對于某些組織來講，采用這項技術(shù)更多的是為了“跟上潮流”，而不是因為其是組織試圖解決的特定問題的最佳解決方案。因此，我們很可能會看到大量資金投資于失敗的生成式人工智能項目，從而陷入幻滅的低谷。這是一個閃亮的新物體，許多首席信息官和其他高級領(lǐng)導(dǎo)人可能會感到壓力，因為他們已經(jīng)有了一個生成式人工智能程序。限制這些失敗項目的關(guān)鍵在于，確保組織了解使用生成式人工智能的具體原因，其與定義的業(yè)務(wù)成果相關(guān)，并建立了衡量投資成功的方法。–Rex Ahlstrom，Syniti首席技術(shù)官兼副總裁

生成式人工智能將引發(fā)高管之間的沖突，因為其會爭奪企業(yè)內(nèi)部議程的控制權(quán)：近一半的高管表示，其人工智能投資明年將增加，以趕上生成式人工智能的潮流；而70%的高管已經(jīng)處于生成式人工智能探索模式?，F(xiàn)在，各組織正在加大人工智能在企業(yè)中的采用力度，每位高管都希望成為帶領(lǐng)企業(yè)踏上人工智能之旅的人。到2024年，人工智能議程將變得更加復(fù)雜，因為從首席技術(shù)官到首席信息官，再到數(shù)據(jù)分析高管，越來越多的參與者進入這個領(lǐng)域，以獲得控制權(quán)。高管層將需要確定其人工智能機會在哪里，以及必須與不同部門進行哪些對話，以決定由誰來領(lǐng)導(dǎo)。與此同時，首席信息官們正面臨著來自首席執(zhí)行官的壓力，要求其擴大對生成式人工智能的使用。2024年，隨著戰(zhàn)斗的繼續(xù)，我們將看到首席信息官們繼續(xù)推進其探索性人工智能實驗和項目。–Alon Goren，AnswerRocket首席執(zhí)行官

小型、專業(yè)化的大型語言模型將戰(zhàn)勝龐大的通用模型。正如我們在“大數(shù)據(jù)”時代所看到的那樣——越大越好。模型的“獲勝”不是基于其擁有多少參數(shù)，而是基于其在特定領(lǐng)域任務(wù)上的有效性及其效率。企業(yè)將擁有自己的重點模型組合，而不是擁有一兩個大型模型來統(tǒng)治所有模型，每個模型都針對特定任務(wù)進行微調(diào)，并最小化規(guī)模以降低計算成本并提高性能。–Nick Elprin，Domino Data Lab聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官

生成式AI將重點轉(zhuǎn)向結(jié)構(gòu)化企業(yè)數(shù)據(jù)：企業(yè)將擁抱使用生成式AI從結(jié)構(gòu)化數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)中提取見解，增強生成式AI在從圖像、視頻、文本和音頻生成原始內(nèi)容方面的傳統(tǒng)應(yīng)用。生成式人工智能將堅持自動化數(shù)據(jù)分析，簡化模式、異常和趨勢的快速識別，特別是在傳感器和機器數(shù)據(jù)用例中。這種自動化將增強預(yù)測分析，使企業(yè)能夠主動響應(yīng)不斷變化的條件、優(yōu)化運營并改善客戶體驗。–Nima Negahban，Kinetica首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人

人工智能驅(qū)動的人類質(zhì)量翻譯將使生產(chǎn)力提高10倍甚至更多：2023年初，每個人都認為僅LLM就能產(chǎn)生人類質(zhì)量的翻譯。在這一年里，我們發(fā)現(xiàn)了LLM翻譯中的多個差距，從幻覺到英語以外語言的表現(xiàn)欠佳。與云存儲或服務(wù)一樣，人工智能質(zhì)量翻譯的成本越來越高，翻譯幾乎所有內(nèi)容的ROI變得有吸引力，為那些使用人工智能進入全球市場的企業(yè)創(chuàng)造了競爭優(yōu)勢。與人們普遍認為語言服務(wù)行業(yè)將在2024年萎縮的觀點相反，隨著更多內(nèi)容的本地化，該行業(yè)將會增長，但成本更低。2024年將是翻譯成本直線下降的一年。由語言AI和AI驅(qū)動的語言質(zhì)量保證提供支持的翻譯人員的工作效率可提高10倍甚至更多。–Bryan Murphy，Smartling首席執(zhí)行官

盡管2023年人們對人工智能(AI)的出現(xiàn)進行了大肆宣傳，其看似具有無限的潛力，但在醫(yī)療保健領(lǐng)域，我們已經(jīng)開始看到基于規(guī)定性、大型語言模型(LLM)的解決方案在提供臨床建議和見解方面的局限性。到2024年，我們預(yù)計臨床醫(yī)生在人工智能方面越來越成熟，他們將尋求方法來減輕接受基于法學(xué)碩士的解決方案的規(guī)定性建議的潛在風(fēng)險，而不是選擇提供循證和可解釋建議的負責(zé)任的人工智能解決方案。隨著焦點轉(zhuǎn)向負責(zé)任的人工智能，尋求將創(chuàng)新人工智能技術(shù)融入其組織的臨床工作流程的醫(yī)療保健領(lǐng)導(dǎo)者將需要了解這些工具的工作原理。依賴于獲得許可的LLM的解決方案無法為個體患者的護理提供量身定制的建議，因為這些解決方案基于數(shù)百萬個數(shù)據(jù)點，沒有具體強調(diào)個人。這些解決方案的“黑匣子”性質(zhì)缺乏個性化關(guān)注和“可解釋性”，這將強調(diào)臨床醫(yī)生在決策中擁有最終決定權(quán)的必要性。因此，我們預(yù)計2024年將出現(xiàn)自然分裂：現(xiàn)有的提供臨床建議的解決方案將越來越多地基于特定數(shù)據(jù)，并為人工智能生成的見解提供證據(jù)。相比之下，旨在支持臨床醫(yī)生編寫文檔和就診總結(jié)的解決方案，嚴(yán)重依賴于自然語言生成，將受益于通用LLM的使用。–Ronen Lavi，Navina首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人

雖然人工智能和LLM持續(xù)受歡迎，但潛在的危險也隨之增加：隨著人工智能和LLM在2023年迅速崛起，商業(yè)格局發(fā)生了深刻的轉(zhuǎn)變，其特點是創(chuàng)新和效率。但這種快速上升也引起了人們對敏感數(shù)據(jù)的利用和保護的擔(dān)憂。不幸的是，早期跡象表明，數(shù)據(jù)安全問題明年只會加劇。如果得到有效的提示，LLM擅長從培訓(xùn)數(shù)據(jù)中提取有價值的見解，但這帶來了一系列獨特的挑戰(zhàn)，需要現(xiàn)代技術(shù)解決方案。隨著2024年人工智能和LLM的使用繼續(xù)增長，平衡潛在收益與降低風(fēng)險和確保負責(zé)任使用的需求至關(guān)重要。如果不對AI訪問的數(shù)據(jù)進行嚴(yán)格的數(shù)據(jù)保護，數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險就會增加，從而可能導(dǎo)致財務(wù)損失、監(jiān)管罰款和嚴(yán)重損害了組織的聲譽。組織內(nèi)部還存在內(nèi)部威脅的危險風(fēng)險，受信任的人員可以利用人工智能和LLM工具進行未經(jīng)授權(quán)的數(shù)據(jù)共享，無論是否惡意進行，都可能導(dǎo)致知識產(chǎn)權(quán)盜竊、企業(yè)間諜活動和組織聲譽受損。來年，組織將通過實施全面的數(shù)據(jù)治理框架來應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，包括數(shù)據(jù)分類、訪問控制、匿名化、頻繁審計和監(jiān)控、監(jiān)管合規(guī)性以及一致的員工培訓(xùn)。此外，基于SaaS的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)安全解決方案將在保護數(shù)據(jù)方面發(fā)揮關(guān)鍵作用，因為其使組織能夠毫無障礙地將數(shù)據(jù)融入到現(xiàn)有框架中。–James Beecham，ALTR首席執(zhí)行官

生成式AI和大語言模型(LLM)的炒作將開始消退：毫無疑問，GenAI是一次重大飛躍；然而，許多人嚴(yán)重高估了實際的可能性。盡管生成的文本、圖像和聲音看起來非常真實，似乎它們是經(jīng)過深思熟慮和像人類一樣對準(zhǔn)確性的渴望而創(chuàng)建的，但它們實際上只是統(tǒng)計上相關(guān)的單詞或圖像的集合，這些集合很好地組合在一起。但實際上，可能完全不準(zhǔn)確。好在，如果終端用戶充分考慮人工智能的所有優(yōu)點和局限性，那么人工智能的實際輸出將非常有用。–Ryan Welsh，Kyndi創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官

因此，到2024年，組織將迎來對GenAI和LLM可以給其業(yè)務(wù)帶來的真正限制和好處的現(xiàn)實檢查，評估的結(jié)果將重新調(diào)整這些技術(shù)的戰(zhàn)略和采用。供應(yīng)商需要讓終端用戶清楚這些好處和限制，因為其對人工智能創(chuàng)造的任何東西都持適當(dāng)?shù)膽岩蓱B(tài)度。必須考慮準(zhǔn)確性、可解釋性、安全性和總成本等關(guān)鍵要素。來年，GenAI領(lǐng)域?qū)槠髽I(yè)帶來一種新的范式，在這種范式中，企業(yè)只需要在生產(chǎn)中部署少量基于GenAI的應(yīng)用來解決特定的用例。

矢量數(shù)據(jù)庫：隨著人工智能從頭開始構(gòu)建新應(yīng)用，以及LLM集成到現(xiàn)有應(yīng)用中，矢量數(shù)據(jù)庫將在技術(shù)堆棧中發(fā)揮越來越重要的作用，就像過去的應(yīng)用數(shù)據(jù)庫一樣。當(dāng)團隊尋求創(chuàng)建具有新的LLM支持功能的人工智能產(chǎn)品時，將需要可擴展、易于使用且操作簡單的矢量數(shù)據(jù)存儲。–Avthar Sewrathan，Timescale總經(jīng)理

LLM提供商之間的競爭：大型語言模型(LLM)的格局正在升溫。OpenAI及其GPT-4 Turbo一直處于領(lǐng)先地位，但其他企業(yè)如Anthropic的Claude、Google的Gemini和Meta的Llama也緊隨其后。OpenAI最近的管理層動蕩，尤其是Sam Altman的事件，為這些競爭對手提供了機會，并有可能在某些領(lǐng)域超越OpenAI。–Tomer Borenstein，BlastPoint,Inc.聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官

當(dāng)組織意識到?jīng)]有靈丹妙藥時，生成式人工智能將達到幻滅的低谷。毫無疑問，生成式人工智能的使用將在2024年繼續(xù)呈爆炸式增長。然而，如果許多組織對其效益實現(xiàn)的速度的期望不切實際，或者沒有專業(yè)知識來有效地實施和使用，可能會對生成式人工智能的性能感到失望。到2024年，我們預(yù)計會看到生成式人工智能的幻滅低谷。這并不是說生成式人工智能失敗了。這僅僅意味著生成式人工智能解決方案需要更多時間才能達到預(yù)期的結(jié)果。–Cody Cornell，Swimlane聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席戰(zhàn)略官

人們對矢量數(shù)據(jù)庫的興趣將會激增，但這種興趣不會持久：矢量數(shù)據(jù)庫將成為許多人討論的熱門新領(lǐng)域，但幾年后最終將被關(guān)系數(shù)據(jù)庫吸收。每隔10年左右，就會有一種“新”數(shù)據(jù)庫技術(shù)被宣布為關(guān)系數(shù)據(jù)庫的終結(jié)，而開發(fā)人員跟隨這一潮流只是為了重新發(fā)現(xiàn)關(guān)系模型非常靈活，并且關(guān)系數(shù)據(jù)庫供應(yīng)商可以很容易地將新技術(shù)應(yīng)用到其產(chǎn)品中。以PostgreSQL的pgVector為例，了解當(dāng)今關(guān)系數(shù)據(jù)庫如何處理矢量數(shù)據(jù)，以及為什么能夠忽略圍繞專用矢量數(shù)據(jù)庫的炒作。pgVector和PostgreSQL能夠快速支持圍繞矢量數(shù)據(jù)的這一用例——該項目于2021年啟動，但今年隨著對生成人工智能和矢量數(shù)據(jù)的所有興趣，其發(fā)展得很快。對于那些考慮這個領(lǐng)域并考慮在其項目中實現(xiàn)開源組件的人來說，pgVector使PostgreSQL成為一個顯而易見的選擇。–Dave Stokes，Percona技術(shù)員

企業(yè)正在加快投資，以保護員工的生成式人工智能，以及整體人工智能投資：對技術(shù)的投資正在增加，甚至超過了對辦公空間的投資。人工智能或許帶來了當(dāng)今所有類別中最大的增長潛力，但也帶來了一些最大的風(fēng)險。企業(yè)將投資抓住人工智能優(yōu)勢，同時積極緩解和解決其風(fēng)險因素。隨著生成式人工智能在工作場所發(fā)揮作用，雇主正在投資指導(dǎo)方針、風(fēng)險緩解技術(shù)和參數(shù)，特別是在保護企業(yè)信息免受“未知”風(fēng)險因素影響時。McKinsey 2023年的一份報告指出，據(jù)報告采用人工智能的企業(yè)中有60%正在使用生成式人工智能。WalkMe認為，這個數(shù)字將繼續(xù)增加，就像云和互聯(lián)網(wǎng)的采用一樣。同一份報告發(fā)現(xiàn)，生成式人工智能的兩個最大風(fēng)險是不準(zhǔn)確和網(wǎng)絡(luò)安全。我們預(yù)計這些問題將會升級，隨著技術(shù)狀況的改善，企業(yè)應(yīng)對風(fēng)險的能力將會提高。–Uzi Dvir，WalkMe首席技術(shù)官

越來越多的組織開始涉足生成式AI，并更廣泛地增加對機器學(xué)習(xí)的投資。對于想要在云平臺上運行機器學(xué)習(xí)作業(yè)的平臺團隊來說，這面臨著許多運營挑戰(zhàn)。MLOps是目前的熱門話題，但仍處于采用的早期階段——隨著越來越多的組織成熟其ML基礎(chǔ)設(shè)施，我們將看到該領(lǐng)域的進步。–Malavika Balachandran，Tadeusz高級產(chǎn)品經(jīng)理

LLM過渡到更小的模型以提高可訪問性：雖然LLM的通用性令人印象深刻，但其需要大量的計算和存儲來開發(fā)、調(diào)整和使用，因此對于絕大多數(shù)組織來說，成本可能過高。只有擁有豐富資源的企業(yè)才有能力獲取這些資源。由于需要找到一條使其在經(jīng)濟上更加可行的道路，我們應(yīng)該期望看到能夠使其使用去中心化和民主化的解決方案。我們應(yīng)該預(yù)見更多、更集中、更小、功耗更低的型號，將更容易為更廣泛的用戶所使用。這些重點模型也應(yīng)該不易受到LLM經(jīng)常遭受的幻覺影響。–Naren Narendran，Aerospike首席科學(xué)家

關(guān)于數(shù)據(jù)所有權(quán)的討論將會升溫：隨著大型語言模型(LLM)變得更加強大和復(fù)雜，關(guān)于數(shù)據(jù)所有權(quán)的爭論將會越來越激烈。與我們在開源代碼中看到的情況類似，關(guān)于大企業(yè)如何使用其不擁有的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型的討論正在進行中，這可能導(dǎo)致權(quán)力集中在少數(shù)大企業(yè)手中。為了解決這個問題，我們將看到新的數(shù)據(jù)許可框架。這些框架應(yīng)確保數(shù)據(jù)所有者因其數(shù)據(jù)的使用而得到公平的補償，并確保用戶能夠以負責(zé)任和合乎道德的方式訪問和使用數(shù)據(jù)。–Bob Friday，Juniper Networks首席人工智能官

是否投資人工智能聊天機器人：我們知道，Z世代通常尋求數(shù)字形式的溝通，而不是通過電話與人交談，對于客戶服務(wù)請求尤其如此。需要注意的是，這一群體希望其媒體和技術(shù)能夠形成一種共生關(guān)系，支持聯(lián)系、參與和實用性；當(dāng)其看到良好的客戶體驗時，便會知曉，并且會避免任何不佳的體驗。組織正在投資生成式人工智能功能，以吸引人們在應(yīng)用上停留更長時間，并推動Z世代用戶進行更多活動。這是正確的舉措，如果做得正確，可以產(chǎn)生巨大的影響。組織不會僅僅通過創(chuàng)建更好的聊天機器人來獲得成功，因為Z世代渴望真實的聯(lián)系和實用性，而這是難以復(fù)制的。如果聊天機器人可以為用戶提供新的體驗、建議和其他有用的服務(wù)，那么其可能會增加特定應(yīng)用或品牌網(wǎng)站上的活動。話雖如此，用戶可能會對GenAI機器人持懷疑態(tài)度和謹(jǐn)慎態(tài)度，組織需要展示漸進的勝利，以增強聊天機器人的安全性和價值。–Robin Gomez，Radial客戶服務(wù)創(chuàng)新總監(jiān)

雖然2023年是生成式AI突破的一年，但由于數(shù)據(jù)障礙，供應(yīng)鏈行業(yè)在采用上落后了——只有3%的組織報告使用生成人工智能進行供應(yīng)鏈管理。手動、紙質(zhì)流程仍然主導(dǎo)著全球貿(mào)易，因此許多供應(yīng)鏈企業(yè)一直在努力統(tǒng)一不同來源的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。然而，解決了這一數(shù)據(jù)問題的企業(yè)，將使2024年成為生成式人工智能供應(yīng)鏈突破之年。隨著生成式人工智能模型被訓(xùn)練成供應(yīng)鏈專家，全球供應(yīng)鏈將變得更加自主、自我修復(fù)和自我優(yōu)化。例如，生成式人工智能可以告訴托運人有關(guān)異常情況（由于極端天氣導(dǎo)致發(fā)貨延遲）、如何處理（重新路由到更可靠的位置），甚至最終執(zhí)行解決方案。通過告訴企業(yè)需要將精力集中在哪里，這些人工智能創(chuàng)新將使全球品牌能夠提供更好的客戶體驗，并以最低的成本和對環(huán)境的影響來發(fā)展業(yè)務(wù)。–AJ Wilhoit，project44首席產(chǎn)品官

生成式人工智能主導(dǎo)了今年的話題，這是有充分理由的——其將在2024年顯著成熟并擴大規(guī)模。生成式AI的大量應(yīng)用目前正處于實驗階段，并有望不斷發(fā)展。真正的價值在于，其能夠幫助人們理解各種內(nèi)部用例中的非結(jié)構(gòu)化信息——解析大量文檔，生成更簡潔和信息豐富的摘要，并促進與這些文檔的問答交互，從而確?？缍鄠€領(lǐng)域的一致性。除此之外，LLM界面和基于文本的界面將成為幾乎每個軟件產(chǎn)品的組成部分。這些界面將用于一切，從控制應(yīng)用到回答用戶對應(yīng)用本身的查詢。我們開始在企業(yè)網(wǎng)站中看到這種面向消費者的元素。此外，在接下來的一年里，我們可以期待看到一個向更小、更專業(yè)的LLM的轉(zhuǎn)變，從而減少培訓(xùn)所需的數(shù)據(jù)量。這種轉(zhuǎn)變與更廣泛地推動開源解決方案相一致，特別是可以證明信息源譜系的模型。–Michael Curry，Rocket Software數(shù)據(jù)現(xiàn)代化總裁

生成式AI和AI編碼助手將通過嵌入式環(huán)境從一些人所謂的“初級開發(fā)人員”級別(代碼接受率為25-30%)提升到CTO級別。添加更多上下文(包括運行時上下文)的能力將以指數(shù)方式增加價值，并大幅提高人工智能生成代碼的接受率(70%或更高)。更深入一層……目前，深度調(diào)試、多文件更改、使用大文件作為輸入等活動超出了大多數(shù)編碼助理的范圍?！狤lizabeth Lawler,AppMap首席執(zhí)行官

GenAI將推動轉(zhuǎn)型：2024年，GenAI將推動各個領(lǐng)域的轉(zhuǎn)型，使其變得更加緊迫和變革。在定制GenAI代理的幫助下，閱讀、組織和清理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等任務(wù)可以“AI優(yōu)先”完成，減少了大量的手工工作。GenAI可以從任何地方訪問數(shù)據(jù)，但治理、數(shù)據(jù)管道和流程對于管理質(zhì)量、實現(xiàn)結(jié)果、評估價值、確定權(quán)利和實現(xiàn)合規(guī)性仍然是必要的。GenAI與云相結(jié)合，可以加速與數(shù)據(jù)相關(guān)的轉(zhuǎn)型計劃。此外，GenAI還可以幫助組織超越競爭對手并加速轉(zhuǎn)型，處理財務(wù)、稅務(wù)、法律、IT、合規(guī)和其他部門的復(fù)雜任務(wù)和流程。利用GenAI作為轉(zhuǎn)型催化劑有可能在競爭對手和組織之間造成分歧，未能利用GenAI的組織可能難以與那些利用GenAI的組織競爭。–Bret Greenstein，PwC US數(shù)據(jù)和人工智能主管

我們?nèi)绾卧跇I(yè)務(wù)中使用生成式人工智能？我們是構(gòu)建還是購買自己的人工智能解決方案？我們?nèi)绾翁岣邌T工的技能以跟上人工智能的步伐？這些問題圍繞著所有行業(yè)，而不僅僅是科技行業(yè)，并指向一個共同的主題：2024年，生成式人工智能將對未來的工作產(chǎn)生重大影響。新技術(shù)的引入往往伴隨著來自企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者的巨大壓力，要求其快速部署這些新解決方案。2024年，我們將看到組織意識到其不能再觀望。其需要找到全力投入人工智能的方法。在接下來的6-12個月內(nèi)，我們將看到重大轉(zhuǎn)變，更多組織投資人工智能戰(zhàn)略，并找到使用該技術(shù)重新構(gòu)想其工作流程，并提高效率的方法。–Glean，Arvind Jain首席執(zhí)行官

2023年，企業(yè)正在探索人工智能的基礎(chǔ)知識，但我們預(yù)計2024年對定制人工智能模型的需求將激增。盡管GPT-4等LLM擁有豐富的知識，但將其應(yīng)用于新領(lǐng)域仍會帶來挑戰(zhàn)。為了解決這一知識差距，我們預(yù)計“知識注入”將會增加，其中LLM與特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集成，形成更專業(yè)、情境感知的人工智能解決方案。例如，將通用LLM與患者記錄合并，可以增強醫(yī)療保健行業(yè)的整體患者-提供者體驗。在商業(yè)中，將人工智能與客戶交互聯(lián)系起來，可以提供模型銷售領(lǐng)域的專業(yè)知識，并使收入團隊受益。隨著2024年的臨近，知識注入等趨勢為企業(yè)提供了利用LLM和特定數(shù)據(jù)庫來促進創(chuàng)新和增長的機會。–Gong，Omri Allouche研究副總裁

未完，待續(xù)…

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