AI的潜在影响与相关预测一样广泛，从感知到生成和负责任的AI，再到协作和自动化。2023年对IT领导者来说什么最重要？我们征求了AI和IT职业专家的意见。机器学习将有助于纠正AI偏见。在对话式人工智能中，通过利用客户特定信息“了解客户”的系统也将减少偏见。这只是一个起点。让我们深入了解其他主要趋势。1.CTO可以挑剔AICTO需要为医疗保健提供者提供改进服务和流程的技术的细节。毕竟，医疗保健提供者希望他们的医生专注于提供护理，而不是技术。CTO不应该仅仅因为它是AI，或者因为它是最新最好的技术而购买AI。相反，CTO应该考虑潜在的AI产品。它将如何在他们的特定组织中发挥作用？它将如何改进业务流程？这很关键。以前，你可以说，“我们正在实施人工智能或数字化转型”，然后得到一张空白支票，但这种情况不会再发生了。组织希望看到结果并且需要能够衡量影响。CTO不能只是大声疾呼人工智能是未来，然后得到他们想要的任何预算。22、人工智能技术的突破性影响未来几年，人工智能将在疾病治疗方面取得巨大突破。看看2021年突破奖获得者大卫贝克博士就知道了。贝克博士使用人工智能设计了全新的蛋白质。这项突破性技术将继续对生命科学产生巨大影响，并有可能开发出治疗阿尔茨海默氏症和帕金森氏症等疾病的救命药物。在量子和量子计算的幌子下从基础物理学到信息学的交叉。虽然我对实用的量子计算机不抱希望，但我们会看到交叉。也许更有趣的例子之一是AndyBrig的QuantrolOx，其中人工智能用于调整量子计算机！高等数学和信息学的结合将释放出新一代的工程师，他们在利用AI浪潮中处于独特的地位。3.处于人工智能和人类智能的十字路口虽然人工智能将越来越多地被用来大规模改善我们的集体用户体验，但它将与适当的人类干预相平衡。人类应用人工智能提供的洞察力将比单独行动更有效。如何以及在何处实现这种平衡将取决于行业和正在执行的功能的重要性。例如，根据一项新研究，放射科医生在人工智能的帮助下筛查乳腺癌比他们单独工作时更成功。同样的人工智能在放射科医生手中也能产生比单独完成时更准确的结果。4.负责任和生成式AI能力正在提高我们可以期待在2023年看到一些主要的AI趋势，其中两个值得关注的是负责任的AI和生成式AI。一段时间以来，负责任或有道德的人工智能一直是热门话题，但我们将在明年看到它从概念走向实践。更智能的技术和围绕人工智能的新兴法律框架也是朝着正确方向迈出的一步。例如，《人工智能法案》(AIAct)是欧洲第一部管理人工智能用例风险的法律提案。在数据使用方面与GDPR类似，《人工智能法案》可能成为负责任的AI的基准，并有望在明年春天成为法律。这将对全球使用人工智能的公司产生影响。第二个是生成式人工智能，它也将在未来12个月内取得重大进展。最近的模型可以根据自然语言的描述轻松创建逼真的图像和绘图。像这样的功能现在正从很酷的功能转变为真正的业务用例。许多公司提供的产品可以帮助您起草论文、广告文案或情书。无需搜索库存照片，您可以输入查询并获取新生成的图像。而这仅仅是个开始——人们只是触及了生成语音和视频应用程序的皮毛，因此在来年看到创新和用例的出现将会很有趣。5.业务和IT团队之间的协作更加紧密2023年，随着企业为更大的经济波动做准备，不仅要事半功倍，而且要从一开始就展示人工智能的商业价值，这将面临更大的压力。虽然IT领导者认识到AI在提高自动化、洞察力和效率方面的优势，但AI仍然需要加强业务与IT之间的协作，以确保该技术真正解决业务问题和需求。我们看到的另一个趋势是整个组织继续全面拥抱人工智能。各种软件和硬件解决方案，从数据模型到人工智能芯片，都致力于从利润丰厚的人工智能蛋糕中分一杯羹。6.人工智能将改变组织效率和产出。关于人工智能是否具有感知力并对人类构成威胁的讨论一直在持续，这大大高估了人工智能的当前能力。人工智能已经完成了许多人类需要花费数千小时才能完成的任务：击败国际象棋大师、通过X光识别骨折、为送货卡车选择最快路线等等。但人工智能并不“理解”它是如何完成这些任务的。它无法解释为什么一种象棋风格比另一种更具战略性——它只是知道。但是人工智能解决了工作场所内外的大量任务。为了充分利用它，我们需要了解为什么AI在缺乏类人智能的情况下仍然可以做这么多事情。例如，在法律行业，律师仍然以6分钟为增量收费，AI能否完成人类所做的许多任务？我预测，将更多任务分配给AI将导致团队效率和产出发生阶跃变化。7.人工智能驱动和支持自动化每个人都明白自动化的价值，在我们这个软件定义的世界里，几乎所有的东西都可以自动化。然而，自动化的决策点或触发点仍然是比较棘手的因素之一。这就是人工智能将越来越多地发挥作用的地方：人工智能可以做出更明智、更不脆弱的决策，而不是自动执行传统的“如果这样就那样”规则。
