[新聞] Gartner概述AI創新四大趨勢 預計未來2至5

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Gartner概述AI創新四大趨勢 預計未來2至5年對市場產生變革

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2021年Gartner針對AI的Hype Cycle提出四個趨勢且正在推動近期AI創新。這些趨勢包括
：負責任的AI；小而廣的數據方法；AI平台的運作；以及有效利用數據、模型和運算資源
。

Gartner認為AI創新正在快速發生，根據其最新公布的Hype Cycle，可以得知邊緣AI、電
腦視覺、決策智慧和機器學習在內的創新，預計在未來2至5年將對市場產生變革性影響。

看起來，AI市場仍處於進化街段，大比例的AI 創新是出現在向上的創新觸發點上。這表
明最終用戶正在尋求特定技術能力的市場趨勢，其往往會超出現今AI工具的能力。以下針
對四大趨勢概述說明：

1.負責任的AI

AI技術的信任度、透明度、公平性和可審計性對廣泛的利益相關者來說越來越重要。因此
，負責任的AI有助於實現公平。事實上，Gartner 預計到2023年，所有為AI開發和培訓工
作聘用的人員，都必須展示在負責任的AI方面的專業知識。

2.小而廣的數據方法

數據是構成成功AI計劃的基礎。小而廣的數據方法支持更強大的分析和AI，減少組織對大
數據的依賴，並提供更豐富、更完整的情況感知。

Gartner預計到2025年，70%的組織將被迫將重點從大數據轉移到小而廣數據，為分析提供
更多上下文關聯，並減少AI對數據的需求。

基本上，小數據是分析技術的應用，其需要較少的數據但仍能提供有用的見解。而廣泛的
數據可以實現各種數據源的分析和綜效。這一方法可以實現更強大的分析，並有助於獲得
以360度視野來看商業問題。

3.AI平台的操作性

利用AI進行業務轉型的緊迫性和關鍵性正在推動AI平台操作化的需求。這意味著將AI專案
從概念轉移到生產，以便可以依靠AI解決方案來解決企業問題。 Gartner的研究發現，只
有一半的AI專案能夠從試點進入生產階段，而平均需要9個月時間。如AI編排和自動化平
台 (AIOAP) 以及模型操作化 (ModelOps) 等創新正在實現可重複使用性、可擴展性和治
理，因而加速AI的採用和成長。

4.有效利用資源

鑑於AI部署所涉及的數據、模型和運算資源的複雜性和規模，AI創新需要以最高效率使用
這些資源。多重經驗、複合式AI、生成式AI 和變形者等，因其能夠以更有效的方式解決
廣泛的商業問題而在AI市場中獲得知名度，並預計在2至5年之間進入Hype Cycle的最後階
段。

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→ chauan      : 大數據退燒了換小而廣嗎
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→ answerseeker: 規模的公司 不然Confluence還能拼上市？
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→ answerseeker: 一種模式 Tim Berners Lee講分散式資料擁有權很久了
→ answerseeker: 或許這幾年有實際應用場景 小資料就可以落地
→ answerseeker: 更常見的小資料是醫療AI 認識的人在GoogleAI專碰這
→ answerseeker: 項 是覺得台灣產業特性沒有參與可理解 但大家都觀望
→ answerseeker: 不認真理解脈動 我們這個世代只會被外面淘汰
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