未來(lái)是否平衡？各國(guó)如何追求AI優(yōu)勢(shì)

隨著領(lǐng)導(dǎo)者越來(lái)越多地看到人工智能（AI）有助于推動(dòng)下一次巨大的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，對(duì)失蹤的恐懼正在全球蔓延。許多國(guó)家已經(jīng)制定了AI戰(zhàn)略，以通過(guò)投資，激勵(lì)措施，人才開(kāi)發(fā)和風(fēng)險(xiǎn)管理來(lái)提高其能力。隨著AI在下一代技術(shù)中的重要性不斷提高，許多領(lǐng)導(dǎo)者擔(dān)心它們會(huì)被拋在后面，而不分享收益。

人們?cè)絹?lái)越意識(shí)到AI的重要性，包括其提供競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和改善工作的能力。大多數(shù)全球早期采用者表示，人工智能技術(shù)對(duì)于當(dāng)今的商業(yè)成功尤其重要，這一信念正在不斷增加。多數(shù)人還說(shuō)，他們正在使用AI技術(shù)領(lǐng)先于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，并且AI為其員工提供了力量。

人工智能的成功取決于正確執(zhí)行。組織通常必須在廣泛的實(shí)踐中表現(xiàn)出色，以確保AI成功，包括制定策略，追求正確的用例，建立數(shù)據(jù)基礎(chǔ)以及培養(yǎng)強(qiáng)大的實(shí)驗(yàn)?zāi)芰?。這些功能現(xiàn)在至關(guān)重要，因?yàn)殡S著AI變得更易于使用，競(jìng)爭(zhēng)差異化的窗口可能會(huì)縮小。

來(lái)自不同國(guó)家的早期采用者顯示出不同程度的AI成熟度。不同國(guó)家的早期采用者的熱情和經(jīng)驗(yàn)有所不同。有些人大力追求AI，而另一些人則采取更為謹(jǐn)慎的方法。在某些情況下，采用者正在使用AI來(lái)改進(jìn)特定的流程和產(chǎn)品。其他人則在利用AI改變整個(gè)組織。

無(wú)論各國(guó)AI的成熟度如何，我們都可以從它們的方法中學(xué)習(xí)。通過(guò)研究國(guó)家的挑戰(zhàn)以及那里的公司如何應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)，我們可以收集一些重要的領(lǐng)先實(shí)踐。例如，某些國(guó)家的領(lǐng)導(dǎo)人更關(guān)心解決技能差距。其他人則關(guān)注AI如何改善決策或網(wǎng)絡(luò)安全能力。

實(shí)現(xiàn)AI卓越的途徑很多，成功不是贏家通吃的命題。通過(guò)全球視角檢查早期的AI采納者可以實(shí)現(xiàn)更廣闊的視野。這樣，每個(gè)人都可以在以AI為動(dòng)力的旅程中采取更加平衡的方法。

AI優(yōu)勢(shì)不是零和游戲

未來(lái)幾年，人工智能技術(shù)將對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和工作性質(zhì)產(chǎn)生巨大影響。它還將從根本上重塑許多行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)動(dòng)力。因此，許多領(lǐng)導(dǎo)人認(rèn)為他們國(guó)家的未來(lái)處于懸念之中。難怪政府急于促進(jìn)AI投資，建立教育計(jì)劃，進(jìn)行研發(fā)以支持其境內(nèi)的企業(yè)。

實(shí)際上，許多政府已經(jīng)開(kāi)發(fā)了正式的AI框架來(lái)幫助刺激經(jīng)濟(jì)和技術(shù)增長(zhǎng)。這些范圍從美國(guó)關(guān)于人工智能領(lǐng)導(dǎo)力的行政命令，中國(guó)的“下一代人工智能發(fā)展計(jì)劃”到“德國(guó)制造的人工智能”和“泛加拿大人工智能戰(zhàn)略”。1這些戰(zhàn)略的重點(diǎn)是人才和教育，政府投資，研究和合作伙伴關(guān)系。但是政府面臨的不僅僅是技術(shù)和經(jīng)濟(jì)挑戰(zhàn)。許多人正在評(píng)估如何在不減少創(chuàng)新和潛在經(jīng)濟(jì)利益的情況下確保隱私，安全性，透明度，問(wèn)責(zé)制和對(duì)支持AI的系統(tǒng)的控制。

盡管國(guó)家和公司之間競(jìng)爭(zhēng)激烈，但AI不應(yīng)被視為零和游戲。所有采用者都可以互相學(xué)習(xí)，而早期的成功可能取決于正確的執(zhí)行-從選擇正確的用例，到準(zhǔn)備勞動(dòng)力，再到管理風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)。

幾乎三分之二的早期采用者表示，人工智能技術(shù)對(duì)于今天的業(yè)務(wù)成功“非常”或“至關(guān)重要”，在短短兩年內(nèi)就增長(zhǎng)到81％。實(shí)際上，十分之四的人認(rèn)為，人工智能將在兩年內(nèi)至關(guān)重要。就像它們所在國(guó)家的政府一樣，越來(lái)越多的組織強(qiáng)烈地認(rèn)為人工智能對(duì)于未來(lái)的領(lǐng)導(dǎo)至關(guān)重要。這些采用者正在使用各種AI技術(shù)，包括機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，自然語(yǔ)言處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)。

人工智能技術(shù)組合

機(jī)器學(xué)習(xí)。使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以教會(huì)計(jì)算機(jī)分析數(shù)據(jù)，識(shí)別隱藏模式，進(jìn)行分類以及預(yù)測(cè)未來(lái)結(jié)果。這些系統(tǒng)的學(xué)習(xí)來(lái)自隨著時(shí)間的流逝而無(wú)需明確編程指令即可提高其準(zhǔn)確性的能力。大多數(shù)AI技術(shù)，包括自然語(yǔ)言處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)等高級(jí)和專業(yè)應(yīng)用，都基于機(jī)器學(xué)習(xí)及其更復(fù)雜的后代，深度學(xué)習(xí)。我們的調(diào)查顯示，全球有61％的受訪者使用機(jī)器學(xué)習(xí)。

深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)是基于人類大腦概念模型（稱為“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”）的機(jī)器學(xué)習(xí)的子集。之所以稱為深度學(xué)習(xí)，是因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)具有互連的多層：輸入層接收數(shù)據(jù)，隱藏層計(jì)算數(shù)據(jù)，以及提供分析的輸出層。深度學(xué)習(xí)對(duì)于分析復(fù)雜，豐富和多維的數(shù)據(jù)（例如語(yǔ)音，圖像和視頻）特別有用。當(dāng)用于分析大型數(shù)據(jù)集時(shí)，它效果最佳。新技術(shù)使公司更容易啟動(dòng)深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目，并且采用率也在增加。在我們的全球受訪者中，有51％的人說(shuō)他們使用深度學(xué)習(xí)。

自然語(yǔ)言處理（NLP）。NLP是從文本中以可讀，造型自然和語(yǔ)法正確的形式提取或生成含義和意圖的能力。NLP為虛擬助手和聊天機(jī)器人的基于語(yǔ)音的界面提供動(dòng)力。該技術(shù)也越來(lái)越多地用于查詢數(shù)據(jù)集。260％的全球受訪者已采用NLP。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)。計(jì)算機(jī)視覺(jué)是從視覺(jué)元素中提取含義和意圖的能力，無(wú)論是字符（在文檔數(shù)字化的情況下）還是圖像中內(nèi)容的分類（例如面部，物體，場(chǎng)景和活動(dòng)）。面部識(shí)別背后的技術(shù)-計(jì)算機(jī)視覺(jué)-是消費(fèi)者日常生活的一部分。例如，某些手機(jī)允許其所有者通過(guò)面部識(shí)別進(jìn)行登錄。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)可以“駕駛”無(wú)人駕駛汽車，并為無(wú)收銀員商店提供動(dòng)畫(huà)效果。3計(jì)算機(jī)視覺(jué)在全球受訪者中也已成為主流，其中56％的人說(shuō)他們的公司今天使用它。

有跡象表明，與AI競(jìng)爭(zhēng)差異化的窗口正在迅速關(guān)閉。隨著AI技術(shù)變得更易于使用并嵌入越來(lái)越多的產(chǎn)品和服務(wù)中，先行者的優(yōu)勢(shì)將迅速消失。大多數(shù)人（57％）認(rèn)為，人工智能技術(shù)將在未來(lái)三年內(nèi)極大地改變他們的公司。但是，只有38％的人認(rèn)為AI將在同一時(shí)間框架內(nèi)改變其行業(yè)。被認(rèn)為較慢的行業(yè)轉(zhuǎn)移可能代表了很小的機(jī)會(huì)。早期采用者可能最好不要低估他們的競(jìng)爭(zhēng)。

AI的早期采用者旨在提高其內(nèi)部和外部能力。他們報(bào)告的主要AI收益是增強(qiáng)產(chǎn)品和服務(wù)（選擇43％作為其前三項(xiàng)收益之一）和優(yōu)化內(nèi)部業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)（將41％認(rèn)為是前三項(xiàng)收益）。公司可以選擇內(nèi)部或外部重點(diǎn)（或兩者兼而有之），并且許多公司都在追求各種用例。例如，一個(gè)小組成員和零售CIO已經(jīng)探索了許多應(yīng)用程序：“我們研究了各種用例，從跨所有渠道的自動(dòng)化開(kāi)始，聊天機(jī)器人可以協(xié)助客戶查詢，以及決策支持和客戶分析。以便更好地了解購(gòu)買方式和產(chǎn)品性能?！?/p>

關(guān)于全球AI支出總額，對(duì)AI創(chuàng)業(yè)公司的投資以及AI技術(shù)對(duì)未來(lái)經(jīng)濟(jì)的影響，有許多估計(jì)。4大多數(shù)評(píng)估都認(rèn)為，美國(guó)和中國(guó)投資最多，歐盟成員國(guó)希望迅速趕上。5市場(chǎng)的快速增長(zhǎng)是顯而易見(jiàn)的，我們的受訪者表示，他們?cè)贏I技術(shù)上的投入越來(lái)越大，并獲得了正回報(bào)。實(shí)際上，有51％的人希望在下一財(cái)年將其AI投資增加10％或更多。

即使有很高的熱情并愿意投資于AI技術(shù)，組織仍面臨著一系列交織在一起的挑戰(zhàn)。在全球樣本中，有30％到40％的人在前三名中發(fā)現(xiàn)了以下挑戰(zhàn)：將AI集成到角色和職能，數(shù)據(jù)問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)難題，成本以及衡量AI實(shí)現(xiàn)的價(jià)值。倍耐力數(shù)字產(chǎn)品開(kāi)發(fā)全球總監(jiān)CarloTorniai經(jīng)歷了其中的一些。他解釋說(shuō)：“大多數(shù)時(shí)候，挑戰(zhàn)都與數(shù)據(jù)質(zhì)量和可用性，清晰可衡量的關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)（KPI）和抵制變化有關(guān)?！泵總€(gè)組織都應(yīng)提前考慮這些潛在障礙，并制定解決方案。

高管們還擔(dān)心更廣泛的漏洞，有43％的高管表示他們對(duì)潛在的AI風(fēng)險(xiǎn)有重大或極端的擔(dān)憂。排在首位的是網(wǎng)絡(luò)安全漏洞（有49％的人將其排在前三位），并根據(jù)AI建議做出了錯(cuò)誤的決定（占44％的前三位）。此外，百分之四十的人指出，人工智能決策的潛在偏見(jiàn)是三大道德風(fēng)險(xiǎn)。瑞士信貸集團(tuán)戰(zhàn)略與轉(zhuǎn)型全球負(fù)責(zé)人FalguniDesai對(duì)信任AI表示擔(dān)憂，“無(wú)論我們使用哪種類型的用例，監(jiān)管機(jī)構(gòu)都需要更多地參與，如果我們要對(duì)AI擁有信任和透明度在藥物上市之前，我們?cè)诼眯?，食品等?jí)和測(cè)試中尋找星級(jí)評(píng)價(jià)的方式。”

最后，大多數(shù)組織都面臨著AI技能差距，并且正在尋找專業(yè)知識(shí)來(lái)增強(qiáng)其能力。68％的全球受訪者表示中度到極端的AI技能差距，而填補(bǔ)這一差距所需的前三個(gè)角色包括AI研究人員，軟件開(kāi)發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家。許多公司還尋求技術(shù)專家以外的其他人，因?yàn)樗麄冃枰軌蚪忉孉I結(jié)果并做出決策并根據(jù)其采取行動(dòng)的業(yè)務(wù)主管。盡管組織可能認(rèn)為尋求最佳外部人才會(huì)帶來(lái)好處，但是培訓(xùn)他們目前的員工隊(duì)伍不容忽視。Datalog.ai的執(zhí)行合伙人兼首席執(zhí)行官Jack Crawford建議：“在建立卓越的技術(shù)中心之前，我贊成對(duì)高級(jí)管理人員進(jìn)行教育。業(yè)務(wù)需要牽頭，人工智能將改變?nèi)藗兊墓ぷ鞣绞?，并且需要一系列技能?lái)確保成功。

誰(shuí)是“經(jīng)驗(yàn)豐富”的AI采用者？

一些采用AI的人比其他人更努力。為了幫助我們進(jìn)行比較，我們確定了三個(gè)不同的成熟度級(jí)別?！敖?jīng)驗(yàn)豐富”（占全球樣本的21％）是經(jīng)驗(yàn)最豐富的AI早期采用者，處于AI采用成熟度的領(lǐng)先地位。他們已經(jīng)進(jìn)行了大量的AI生產(chǎn)部署，并報(bào)告他們已經(jīng)開(kāi)發(fā)了高水平的AI專業(yè)知識(shí)-選擇AI技術(shù)和供應(yīng)商，確定用例，構(gòu)建和管理AI解決方案，將AI集成到其IT環(huán)境和業(yè)務(wù)流程中，以及雇用和管理AI技術(shù)人員。中間是“熟練的”（43％）。他們通常已經(jīng)啟動(dòng)了多個(gè)AI生產(chǎn)系統(tǒng)，但還沒(méi)有像Seasoned那樣成熟的AI。他們落后于AI實(shí)施的數(shù)量，AI專業(yè)水平或兩者。另一方面，一群“入門者”（占36％）正全力以赴地采用AI，但尚未建立，集成和管理AI解決方案的扎實(shí)技能。

緊迫性：早期采用者正在期待快速變化。無(wú)論他們身在何國(guó)，他們都堅(jiān)信AI對(duì)他們的公司今天的成功“非常”或“至關(guān)重要”。仔細(xì)研究發(fā)現(xiàn)，將AI視為至關(guān)重要的高管比例將在未來(lái)兩年內(nèi)激增，其中一些國(guó)家的飛躍要比其他國(guó)家大。此外，每個(gè)國(guó)家/地區(qū)的大多數(shù)人都認(rèn)為AI將在未來(lái)三年內(nèi)改變其業(yè)務(wù)。中國(guó)表現(xiàn)出最大的樂(lè)觀態(tài)度，超過(guò)四分之三的人持這種觀點(diǎn)。

盡管競(jìng)爭(zhēng)格局因國(guó)家和行業(yè)而異，但我們還是想了解早期采用者是主要使用AI來(lái)與同行保持一致還是創(chuàng)造競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。觀點(diǎn)差異很大。超過(guò)一半的中國(guó)受訪者（55％）認(rèn)為他們正在擴(kuò)大競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，甚至超越自己。來(lái)自澳大利亞的一半受訪者表示，他們僅使用AI來(lái)趕上或趕上競(jìng)爭(zhēng)。

挑戰(zhàn)：各國(guó)的早期采用者對(duì)AI風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)注程度各不相同。例如，來(lái)自澳大利亞和法國(guó)的受訪者中約有一半報(bào)告了重大或極端關(guān)注，而來(lái)自中國(guó)的受訪者僅為16％。與其他國(guó)家相比，一些國(guó)家的早期采用者對(duì)這些AI風(fēng)險(xiǎn)感到更加“充分準(zhǔn)備”。尤其是，來(lái)自德國(guó)和中國(guó)的受訪者似乎充滿了信心，他們對(duì)準(zhǔn)備的信心超過(guò)了他們的關(guān)注水平。

從特定的挑戰(zhàn)來(lái)看，缺乏AI技能似乎是一個(gè)普遍的問(wèn)題。根據(jù)國(guó)家/地區(qū)的不同，有51％到73％的早期采用者報(bào)告中度到極度技能差距。另一個(gè)常見(jiàn)的挑戰(zhàn)涉及AI的潛在網(wǎng)絡(luò)安全漏洞。在各個(gè)國(guó)家/地區(qū)中，至少有十分之四的AI早期采用者將此問(wèn)題排在前三位（在中國(guó)上升到54％）。

資料來(lái)源：德勤