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據提供商澳鵬 Appen Limited(ASX:APX)發布了第七份《人工智能與機器學習現狀年度報告》。報告顯示,各企業AI預算金額較去年大幅增長55%;同時,企業更加關注AI項目的實際實施,AI項目的負責人正在從企業決策者轉變為技術骨干。“人工智能”不僅僅只是一個概念,如今已經成為許多企業尋求新機遇的突破口,亦或日常運營中不可或缺的角色。
2021全球AI市場5大發展趨勢
“七年前,當我們第一次開始調研AI與機器學習現狀時,全球企業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已被視為企業生存的核心,而相關調研結果也證實了這一點:企業增加了AI預算和負責該領域的技術人員,同時對外部訓練數據提供商也更加依賴。”
-- 澳鵬Appen首席執行官 Mark Brayan
1. AI發展的瓶頸:高質量數據
研究機構O'REILLY最近發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;二是缺乏數據資源(或數據存在質量問題)。事實上,大多數AI項目遲遲未能投入到“實戰”階段,也反映出在AI研究過程中,數據科學家在獲取高質量數據時所面臨的挑戰和成本。此時,尋求外部專業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企業已經開始縮小其AI模型所針對的業務范圍,并將目標具體化。例如,Appen最近參與的幾個該類型的AI項目:
3. 從以模型為中心向以數據為中心轉變
是優化代碼,還是提升訓練數據質量?這是過去幾年間AI行業最為關注的前沿問題之一。以模型為中心的AI是指利用現有數據來構建模型,以彌補任何無關因素和不準確性,而以數據為中心的AI則重點關注數據體量和質量。目前可以看到AI行業從以模型為中心向以數據為中心轉變的趨勢。
4. 訓練數據管理的新需求
隨著市場對于訓練數據需求的日益增加,為規范化管理數據訓練的工作流程制定管理框架,就變得尤為重要。有效的數據管理框架應包含以下關鍵點:
5. AI輔助數據標注愈發火熱
自動化機器學習技術的應用日益增加,AI企業也已開始利用人工智能來輔助進行數據標注,以節省時間和降低成本。以下是數據標注自動化的3種主要類型:
2021澳鵬Appen《人工智能與機器學習現狀年度報告》要點
“高質量的數據是每一個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據帶來的后果。企業已經意識到,為了更快地取得更好的成果,尋求第三方高質量數據是必要的。”
-- 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,不同規模的企業都在加速推進AI戰略,并且表示將在2021年繼續保持這種勢頭。其中,和外部數據提供商合作的企業更容易快速發展其AI項目,成功率約為其他企業的兩倍。
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%的企業在AI項目上的預算低于50萬美元。
4. 對數據的關注
絕大多數企業已和外部訓練數據提供商達成合作,對AI項目進行大規模部署和更新,而他們相比其他企業在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狀年度報告》,請至澳鵬Appen官網或官微下載。