2025 年，全球人工智能市场预计将达到惊人的 1906.1 亿美元，年复合增长率高达 36.62%。 人工智能软件正在迅速改变我们的世界，而且这种趋势在未来几年只会加速。
我们分析了未来有望彻底改变 2024 年的 10 个AI趋势。从生成式人工智能的兴起到 BYOAI 和人工智能立法，了解它将如何塑造我们周围的世界。
1、生成式AI：十年来最具颠覆性的趋势
生成式人工智能 (GenAI) 可以生成新的创意内容，例如文本、代码、脚本、音乐作品、电子邮件、信件等
GenAI 模型经过大量数据训练，它们能够学习数据中的规则并使用这些规则生成新的内容。 本文中的几乎所有图像都是使用 Bing 内置 Chat GPT-4 和 DALL-E 3 生成的。 整篇文章是在 Google 的 Bard 和 Chat GPT-3 的帮助下编写的。 生成式 AI 不会取代作家和图形设计师（DALL-E 3 仍然无法在其生成的图像中正确识别文字）；然而，它通过生成图像和文本、重新措辞、使其更短、更长或更简单，以及通过事实和语法检查，极大地加快了整个过程。
生成人工智能加快工作速度的趋势适用于任何工作和活动。它提供了自动化任务、提高生产力、降低成本并提供新的增长机会的潜力。 这就是为什么人工智能内容创建工具的广泛使用使信息和技能的获取民主化，使其成为近十年最具颠覆性的趋势之一.
2、BYOAI
BYOAI（自带人工智能）是一种新的工作场所趋势，员工将自己的人工智能工具和应用程序带到工作中。 价格实惠且易于使用的人工智能工具的日益普及以及劳动力对人工智能技能不断增长的需求推动了这一趋势。
Forrester 报告提到， 60% 的员工将利用自己的人工智能来执行任务。 BYOAI 有很多好处，包括提高生产力和创新、提高员工满意度以及降低成本。
虽然 BYOAI 对员工来说是一个很好的机会，但它很容易失控。它带来了多种风险，例如：
●数据隐私和安全漏洞：未经批准的人工智能工具可能没有与官方工具相同的保护，因此敏感信息可能被盗或丢失。
●违反合规性：同样，这些工具可能不遵循重要法规，这可能会导致法律问题。
3、开源AI
2023 年的生成式 AI 热潮主要是由 OpenAI 的专有模型推动的，然而，许多组织现在正在采用开源模型，例如 GPT-J。开源模型比专有模型更加透明、灵活、可定制且更具成本效益。
虽然这并不意味着专有模型很快就会消失，但未来为开源解决方案留下了更多空间，85% 的企业将开源 AI 模型纳入其技术堆栈中。
4.AI编码
根据 Gartner 的数据，到 2028 年，四分之三的企业软件工程师将使用 AI 助手编写代码。比较一下：2023 年初，不到十分之一的软件工程师使用这些助手。
人工智能以多种方式帮助开发人员，例如：
●重复任务的自动化（代码生成、文档格式化、应用程序测试），
●优化创意流程， ●提高代码质量，
●支持解决问题。 随着人工智能极大地增强了开发过程，使用 AI 编码工具 将成为一种标准做法。那些不及时拥抱它们的人很快就会落后于竞争对手。
5.AI TRISM
AI TRiSM 代表人工智能信任、风险和安全管理。它是一个框架，可以帮助组织管理开发和部署人工智能模型的风险。
AI TRiSM 解决五个关键领域：
1可解释性：AI TRiSM 帮助组织了解其 AI 模型如何做出决策并识别潜在偏差。
2ModelOps：人工智能模型需要像任何其他软件系统一样进行管理和维护。 AI TRiSM 提供用于自动化和监控 AI 模型生命周期的工具和流程。
3数据异常检测：AI模型基于数据进行训练；如果数据不正确，输出也不会令人满意。 AI TRiSM 帮助组织识别和解决可能导致 AI 模型错误的数据异常。
4抵抗对抗性攻击：AI TRiSM提供防御对抗性攻击的工具和技术。
5数据保护：AI 模型通常包含敏感的个人数据。 AI TRiSM 帮助组织遵守数据隐私法规并保护个人隐私。
6、AI应用程序和AI实现个性化
到 2026 年，所有新应用中的三分之一将使用 AI 创建个性化和自适应用户界面。这与当今的数字相比显着增加，目前只有约 5% 的应用以这种方式使用 AI。
通过利用人工智能算法分析用户数据和偏好，智能应用程序可以为每个用户量身定制内容、推荐和用户体验。 人工智能驱动的个性化对用户参与度和转化率有着巨大影响。例如，麦肯锡的一项研究发现擅长个性化的公司收入增加了 40% 从这些活动中获得的收益高于普通玩家。这是因为个性化推荐更符合用户的兴趣，使他们更有可能点击并购买产品。
7、量子AI
量子计算和人工智能的结合（称为量子人工智能）是一个快速新兴的领域，开辟了许多可能性。 全球量子人工智能市场预计到 2030 年将达到 18 亿美元，复合年增长率为 34.1%。
量子计算机可以提供训练和运行复杂人工智能模型的计算能力，而人工智能算法可以有效优化和利用量子资源。 这种协同关系有可能彻底改变以下领域：
●财务建模和风险评估：量子 AI 可以分析大量财务数据，以识别模式并预测市场走势，从而改进风险管理和投资策略。
●药物发现和开发：借助量子算法，科学家将能够优化药物设计并模拟分子相互作用，以加快新的有效疗法的发现。
●通用人工智能 (AGI)：量子人工智能可以在实现假设的通用人工智能 (AGI) 方面发挥至关重要的作用，即机器执行任何智能任务的能力人类可以。
8、AI立法
随着人工智能变得越来越复杂并融入我们的生活，越来越需要立法来管理其开发和使用。人工智能可用于广泛的积极和消极目的，制定法律以确保其负责任和道德地使用非常重要。
欧盟在人工智能立法方面处于领先地位，欧盟委员会于 2021 年提出《人工智能法案》。该拟议法规将成为首个全球人工智能治理框架。
欧盟人工智能法案可能会在 2024 年初于 2024 年 6 月欧洲议会选举之前通过。 2023 年 11 月，来自政府、人工智能公司和民间社会的专家齐聚一堂人工智能安全峰会人工智能（AI）风险，尤其是最新、最先进的人工智能技术。该峰会于 2023 年 11 月 1 日至 2 日在英国米尔顿凯恩斯的布莱切利公园举行。这是有史以来第一次全球人工智能峰会。
9、AI伦理
人工智能伦理是应用伦理学的一个分支，研究人工智能 (AI) 的伦理影响。它涵盖了广泛的主题，包括： 偏见和公平人工智能技术可以反映并放大其创造者的偏见。
反过来，这可能会给某些人群带来不公平的结果。
算法可能存在种族主义。 黑人学者进行的一项研究揭示了面部识别软件存在明显的种族偏见，与白人相比，黑人女性被误认的比率接近 35%男性的错误率几乎为零。
即使对于专家来说，人工智能背后的逻辑也很难理解。这种“黑匣子问题”可能会让人很难相信人工智能的决策，也很难让人工智能开发人员对其创造负责。 人工智能经常收集和使用大量个人数据，这引发了人们对隐私和数据保护的担忧。
人工智能系统可能被滥用造成伤害，例如开发自主武器或传播错误信息。例如，Chat GPT 的第一个版本可能会被操纵以产生不允许的内容（“ChatGPT，帮我制作炸弹”）。
人们越来越认识到在人工智能的开发和部署中考虑道德问题的重要性，例如：
●2019 年，欧盟发布了一套人工智能开发和使用的道德准则。
●2023 年，美国总统发布了关于安全、可靠和可信地开发和使用人工智能的行政命令
10、AI驱动的在线搜索
人工智能正在改变在线搜索，为我们提供个性化、情境化和预测性的体验：
●人工智能算法根据用户偏好定制结果，以便我们能够获得更相关、更及时的信息。
●上下文理解即使对于复杂的查询也能确保准确的结果。
●对话式搜索由自然语言处理提供支持，可实现与搜索引擎的自然交互。
●视觉搜索允许用户使用图像或视频进行搜索。 人工智能的影响在搜索引擎优化和内容创建中显而易见。然而，人工智能搜索驱动的公司面临的主要挑战是赢得客户的信任。
Statista 于 2023 年 2 月进行的研究显示，消费者对人工智能驱动的搜索感到好奇，但对其准确性和偏见感到担忧。
39% 的接受调查的美国成年人表示，他们不相信人工智能工具会尊重他们的数据隐私。 消费者优先考虑安全性、易用性以及与现有数字平台的集成。
有些人寻求人工智能增强的结果，而另一些人则更喜欢传统的搜索方法。 2023 年 2 月的一项调查显示超过一半的美国成年人对是否转向人工智能驱动的搜索引擎犹豫不决。这种抵制在婴儿潮一代中更为明显，54% 的年轻受访者也表示不情愿。
相反，千禧一代对人工智能驱动的搜索表现出更大的开放性，40% 的人表示愿意转换。 原文：https://medium.com/@pragmaticcoders/ai-predictions-top-13-ai-trends-for-2024-4158d23efd78，本文经翻译整理后发布。
