1.AI-on-5G2022年，工业AI和AI-on-5G物联网应用将成为主流。想象一下，当我们以Metaverse为目标时，我们升级物理空间的方式同样令人印象深刻。AI-on-5G复合计算基础设施为传感器、计算平台和AI应用程序的集成提供高性能、安全的链路结构，无论是在现场、本地还是在云端。具体包括：汽车系统；智能空间；工业4.0，例如新的自动化和机器人系统。AI-on-5G通常与无线环境中的超低延迟、有保证的服务质量和更高的安全性相关联。AI和IIoT解决方案的融合，以及边缘AI的发展，使这成为可能，也更容易实现。2.生成式AI生成式AI或评估现有数据（例如文本、音频或视觉文件）的算法侧重于识别该数据中的潜在模式，然后复制该模式以生成类似的内容。这个算法正在逐步完善中。随着模型输入数据的变化和业务成果的变化，模型本身也需要进行调整。缺乏维护可能导致AI算法的价值最终丧失。具体来说，生成人工智能包括多种技术：生成对抗网络。生成对抗网络是两个神经网络：一个生成器和一个鉴别器，它们相互竞争以在两个网络之间找到平衡。生成器网络负责生成新的数据或类似于源数据的内容。鉴别器网络负责区分源数据和生成数据，以识别哪些数据更接近原始数据。变压器。GPT-3、LaMDA和Wu-Dao等Transformer通过对部分输入数据的重要性进行不同测量来模拟认知注意力。他们经过训练可以理解语言或图像，学习一些分类任务，并从海量数据集中生成文本或图像。变分自动编码器。编码器将输入编码为压缩代码，解码器从该代码中再现原始信息。如果选择和训练正确，这种压缩表示会将输入数据分布存储在较小的维度表示中。3.增强的人类和人工智能混合劳动力的到来虽然工作流管理是工作的新常态，但未来的工作更多是在增强的环境中与人工智能配对。所有重复性任务都是可能的，并且将被自动化。无论您是从事人力资源、行政、市场营销、销售还是工程工作，随着AI/ML工具的不断普及，您的工作效率也会随之提高。它也只是未来工作的常规部分。例如，AI/ML技术广泛应用于法律和医学等知识领域，以在不断增加的数据量中导航并为特定任务找到正确的信息。所以很多白领工作还有很大的提升空间，他们可能会创造出更有生产力的工作，让他们能够做他们天生擅长的事情。在每个行业中，都会出现人工智能驱动的智能工具，帮助该行业的个人高效工作。这通常被称为增强劳动力或人类-AI混合工作。4.IT中的云计算和边缘管理虽然边缘计算正迅速成为许多企业的必备工具，但部署仍处于早期阶段。云计算和边缘原生业务流程将在IT中变得更加主导，在商业世界中也将更加普遍。一些人认为，人工智能管理将成为IT部门的责任。为了应对与可管理性、安全性和规模相关的边缘计算挑战，IT部门将转向云原生技术。例如，作为容器化微服务的平台，Kubernetes已成为大规模管理边缘AI应用程序的主要工具。那些在云端使用Kubernetes的IT部门可以利用他们的经验来构建自己的边缘云原生管理解决方案。预计将采用更多的第三方和相关服务。5.网络安全中的AI现代企业环境中的网络攻击面是巨大的，并且还在继续快速增长。这意味着分析和改善组织的网络安全态势需要的不仅仅是人为干预。人工智能在各个领域都具有良好的应用前景，网络安全是其中的重要组成部分。具体包括：威胁检测；战斗机器人；端点保护；违约风险保护；服务停机保护。在网络安全方面，人工智能的作用必须通过自动化来增强。69%的组织认为人工智能是应对网络攻击的必备条件，但这一领域需要在2022年到2032年之间进行升级。6.OpenMind的GPT-4这种更大更好的语言模型能够做什么？北京人工智能研究院（BAAI）能否跟上？许多问题将在2022年得到解答，即更多更好的语言模型将带来新的工作、新的应用程序和新的商业模式——新技术初创公司将改变互联网并帮助我们在Metaverse中组织内容一个更大的AI模型可能允许AI做一些事情，也让它学习一些新的可能性。人工智能和机器学习模型需要大量数据，这些模型将继续扩展并利用越来越大的数据集来做出越来越准确的决策。虽然OpenAI的大规模生成式预训练Transformer(GPT)模型的持续发展占据了时尚头条，但DeepMind、MicrosoftResearch和其他公司的方法也值得关注。围绕高度进化的大规模AI语言模型出现了数十家新的初创公司。2022年它将把我们引向何方？一些分析师认为或透露GPT-4可能包含大约100万亿个参数，使其比GPT-3大500倍。我们可以推测，这一发展离创造出能够发展语言和进行与人类无异的对话的机器又近了一步。7.人工智能在元界的应用人工智能在元界和虚拟现实中更具沉浸感的工作和社交场景，以及与消费者脑机接口演化相关的应用有哪些可能？手机最终会怎样？颠覆？Metaverse是一个术语，指的是一种环境，更具体地说是一种数字环境，多个用户可以在其中一起工作和玩耍。如果我们今天在使用愚蠢算法和推荐引擎的平台上玩游戏，明天的人工智能真的会帮助我们导航和监控我们未来在虚拟世界中的工作、社交和约会生活吗？新型应用程序、更智能的数字代理、深度伪造的人类（实际上是机器人），所有这些都在互联网的未来等待着我们，似乎都是元宇宙产品。8.AI民主化和可访问性低代码/无代码AIAI会真正民主化吗？在一个更加自动化的世界里，亿万富翁创造的财富会分配给我们其他人吗？从这个意义上说，拯救地球的不是加密，而是低代码/无代码人工智能。未来，人们将能够在没有昂贵的工程师团队和非常专业的技能的情况下开展新业务。尽管当今对AI工程师的需求很高，但我们可以设想一个完全不同的世界。一个人工智能可以自我编码的世界。AI终将能够修改自己的代码，2022年我相信我们会在这个方向上有所突破。当今组织面临的主要挑战之一是缺乏可以开发所需工具和算法的经验丰富的人工智能工程师。随着无代码或低代码解决方案的出现，可以通过提供简单直观的界面来解决这一挑战，这些界面可用于在人工智能上创建复杂的系统。随着我们加速AI在业务中的采用和升级AI流程，我们通过软件工程构建产品的方式将发生根本性变化，变得更容易被所有人接受，从而以更去中心化的方式分配其部分价值。
