至顶网CIO与应用频道 02月22日 北京消息:全球领先的信息技术研究和顾问公司Gartner开展的2019年首席信息官议程调查(The 2019 Gartner CIO Agenda survey)显示,在过去四年间,实施人工智能(AI)的企业数量增长了270%,仅过去一年就增长了两倍。结果显示,各行各业的企业机构都在各种应用中使用人工智能,但均面临严重的人才短缺问题。
Gartner杰出研究副总裁Chris Howard表示:“四年前,实施人工智能还很少见,仅10%的受访者表示,他们的企业已经或即将部署人工智能。到2019年,这一数字已跃升至37%,四年内增长了270%。如果你是首席信息官,但你的企业没有采用人工智能,那么你的竞争对手很有可能已经部署了人工智能,而这非常值得引起关注。”
Gartner 2019年首席信息官议程调查旨在帮助首席信息官和其他IT领导者制定和验证来年的管理议程。Gartner收集了来自全球89个国家与地区的逾3000位首席信息官所提供的数据,覆盖了主要行业,代表着15万亿美元的企业收入和公共部门预算及2840亿美元IT支出。
缺乏人才的游戏规则改变者
过去一年,人工智能的部署比率大幅提升,从2018年的25%升至当前的37%。实现这一飞跃的原因是人工智能的能力显著成熟,企业更愿意实施这项技术。Howard先生补充说:“我们离能够完全接管复杂任务的通用人工智能还很遥远,但我们现在已经进入人工智能增强型工作和决策科学的领域,也就是我们所说的‘增强智能(augmented intelligence)’。”
首席信息官们已经意识到,可持续的数字化转型与任务自动化密不可分。人工智能已经成为每个企业数字化战略的重要组成部分,并已出现在各种应用中。该调查结果显示,52%的电信机构部署了聊天机器人,38%的医疗服务提供商依赖计算机辅助诊断。人工智能的其他用例还包括欺诈保护和消费者细分。
使用人工智能的企业越多,部署人工智能的挑战就越清晰。一项Gartner研究圈调查(Gartner Research Circle Survey)显示,54%的受访者认为技能短缺是其所在企业机构面临的最大挑战。
Howard先生表示:“为了保持领先,首席信息官需要创造力。如果没有人工智能人才,另一种方法是投资培训项目以培训具有统计和数据管理背景的员工。一些企业也与生态系统中的合作伙伴创建工作岗位共享。”
好文章,需要你的鼓励
微软近年来频繁出现技术故障和服务中断,从Windows更新删除用户文件到Azure云服务因配置错误而崩溃,质量控制问题愈发突出。2014年公司大幅裁减测试团队后,采用敏捷开发模式替代传统测试方法,但结果并不理想。虽然Windows生态系统庞大复杂,某些问题在所难免,但Azure作为微软核心云服务,反复因配置变更导致客户服务中断,已不仅仅是质量控制问题,更是对公司技术能力的质疑。
Meta研究团队发现仅仅改变AI示例间的分隔符号就能导致模型性能产生高达45%的巨大差异,甚至可以操纵AI排行榜排名。这个看似微不足道的格式选择问题普遍存在于所有主流AI模型中,包括最先进的GPT-4o,揭示了当前AI评测体系的根本性缺陷。研究提出通过明确说明分隔符类型等方法可以部分缓解这一问题。
当团队准备部署大语言模型时,面临开源与闭源的选择。专家讨论显示,美国在开源AI领域相对落后,而中国有更多开源模型。开源系统建立在信任基础上,需要开放数据、模型架构和参数。然而,即使是被称为"开源"的DeepSeek也并非完全开源。企业客户往往倾向于闭源系统,但开源权重模型仍能提供基础设施选择自由。AI主权成为国家安全考量,各国希望控制本地化AI发展命运。
香港中文大学研究团队开发出CALM训练框架和STORM模型,通过轻量化干预方式让40亿参数小模型在优化建模任务上达到6710亿参数大模型的性能。该方法保护模型原生推理能力,仅修改2.6%内容就实现显著提升,为AI优化建模应用大幅降低了技术门槛和成本。