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澳鵬Appen發(fā)布全新《人工智能與機器學習現(xiàn)狀年度報告》

2021年AI市場的5大趨勢
2021-08-24 11:55 4690

舊金山2021年8月24日 /美通社/ -- 近日,世界領先的高質量訓練數(shù)據(jù)提供商澳鵬 Appen Limited(ASX:APX)發(fā)布了第七份《人工智能與機器學習現(xiàn)狀年度報告》。報告顯示,各企業(yè)AI預算金額較去年大幅增長55%;同時,企業(yè)更加關注AI項目的實際實施,AI項目的負責人正在從企業(yè)決策者轉變?yōu)榧夹g骨干?!叭斯ぶ悄堋辈粌H僅只是一個概念,如今已經成為許多企業(yè)尋求新機遇的突破口,亦或日常運營中不可或缺的角色。

2021澳鵬Appen《人工智能與機器學習現(xiàn)狀年度報告》
2021澳鵬Appen《人工智能與機器學習現(xiàn)狀年度報告》

2021全球AI市場5大發(fā)展趨勢

“七年前,當我們第一次開始調研AI與機器學習現(xiàn)狀時,全球企業(yè)都迫不及待想要啟動AI項目,但并未取得實質性進展。如今,AI已被視為企業(yè)生存的核心,而相關調研結果也證實了這一點:企業(yè)增加了AI預算和負責該領域的技術人員,同時對外部訓練數(shù)據(jù)提供商也更加依賴。”

-- 澳鵬Appen首席執(zhí)行官 Mark Brayan

1. AI發(fā)展的瓶頸:高質量數(shù)據(jù)

研究機構O'REILLY最近發(fā)布的一份調查報告顯示,人工智能應用的兩大瓶頸:一是缺乏技術熟練的員工;二是缺乏數(shù)據(jù)資源(或數(shù)據(jù)存在質量問題)。事實上,大多數(shù)AI項目遲遲未能投入到“實戰(zhàn)”階段,也反映出在AI研究過程中,數(shù)據(jù)科學家在獲取高質量數(shù)據(jù)時所面臨的挑戰(zhàn)和成本。此時,尋求外部專業(yè)機構的支持就顯得尤為重要。

2. 更精準的AI應用場景

越來越多的AI企業(yè)已經開始縮小其AI模型所針對的業(yè)務范圍,并將目標具體化。例如,Appen最近參與的幾個該類型的AI項目:

  • 商務術語:一家公司構建了一個能對商務術語提出改進建議的AI模型,而這些商務術語之間僅有著非常細微的差異;
  • 身體動作:一家公司在研究個人訓練自動化模型時發(fā)現(xiàn),動作輪廓會隨著年紀增長而改變,需要補充老年人翻跟斗的視頻并作相關標注;
  • 小語種:新冠疫情的實時信息需要在全球內發(fā)布,但翻譯技術并不支持所有語言,Appen開展了針對罕見語種的數(shù)據(jù)采集和標注工作,比如達里語、丁卡語及豪薩語等。

3. 從以模型為中心向以數(shù)據(jù)為中心轉變

是優(yōu)化代碼,還是提升訓練數(shù)據(jù)質量?這是過去幾年間AI行業(yè)最為關注的前沿問題之一。以模型為中心的AI是指利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)來構建模型,以彌補任何無關因素和不準確性,而以數(shù)據(jù)為中心的AI則重點關注數(shù)據(jù)體量和質量。目前可以看到AI行業(yè)從以模型為中心向以數(shù)據(jù)為中心轉變的趨勢。

4. 訓練數(shù)據(jù)管理的新需求

隨著市場對于訓練數(shù)據(jù)需求的日益增加,為規(guī)范化管理數(shù)據(jù)訓練的工作流程制定管理框架,就變得尤為重要。有效的數(shù)據(jù)管理框架應包含以下關鍵點:

  • 用于追溯的版本控制
  • 數(shù)據(jù)安全協(xié)議
  • 訪問控制
  • 數(shù)據(jù)傳輸監(jiān)控
  • 合作協(xié)議

5. AI輔助數(shù)據(jù)標注愈發(fā)火熱

自動化機器學習技術的應用日益增加,AI企業(yè)也已開始利用人工智能來輔助進行數(shù)據(jù)標注,以節(jié)省時間和降低成本。以下是數(shù)據(jù)標注自動化的3種主要類型:

  • 預標注:先由AI模型對標注進行合理猜測,然后再由人工標注員進行檢查和更正;
  • 快速標注:利用AI功能來節(jié)省標注員的標注時間,如澳鵬Appen人工智能輔助數(shù)據(jù)標注平臺的自動補全、一鍵貼合等功能;
  • 智能驗證器:AI對標注員的數(shù)據(jù)輸出進行驗證,如標注不在閾值范圍內,則會作出提醒。

2021澳鵬Appen《人工智能與機器學習現(xiàn)狀年度報告》要點

“高質量的數(shù)據(jù)是每一個AI項目成功實施的基礎,再多的算法調整也無法抵消不良數(shù)據(jù)帶來的后果。企業(yè)已經意識到,為了更快地取得更好的成果,尋求第三方高質量數(shù)據(jù)是必要的?!?/p>

-- 澳鵬Appen首席技術官 Wilson Pang

1. 新冠疫情的影響

2020年,由于新冠疫情的影響,不同規(guī)模的企業(yè)都在加速推進AI戰(zhàn)略,并且表示將在2021年繼續(xù)保持這種勢頭。其中,和外部數(shù)據(jù)提供商合作的企業(yè)更容易快速發(fā)展其AI項目,成功率約為其他企業(yè)的兩倍。

2. 決策負責人的轉變

2021年,AI項目決策和實施的負責人中,技術人員的比例顯著提升。只有39%的企業(yè)依然由高層管理人員負責AI項目,低于去年71%的比例。

3. 預算增加

AI預算金額范圍從50萬美元至500萬美元不等,整體同比去年增長55%。其中,只有26%的企業(yè)在AI項目上的預算低于50萬美元。

4. 對數(shù)據(jù)的關注

絕大多數(shù)企業(yè)已和外部訓練數(shù)據(jù)提供商達成合作,對AI項目進行大規(guī)模部署和更新,而他們相比其他企業(yè)在AI部署方面取得領先的概率亦高出50%。

欲了解完整版2021澳鵬Appen《人工智能與機器學習現(xiàn)狀年度報告》,請至澳鵬Appen官網或官微下載。

消息來源:澳鵬Appen
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