近期，麥肯錫發(fā)布了有關AI狀況的全球調(diào)查報告，這是該報告連續(xù)第三年發(fā)布。對高管的訪問和從業(yè)者的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，應用AI的企業(yè)與不采用AI的企業(yè)之間的差距可能會擴大。
調(diào)查報告顯示，在技術和電信領域，采用人工智能比在其他行業(yè)中更為普遍，其次是汽車和制造業(yè)。超過三分之二的的受訪者表示，采用AI增加了收入，但只有不到四分之一的人看到了重大的影響。
麥肯錫AI狀態(tài)報告連同有關AI應用和實施的問題，對那些AI應用導致2019年EBIT（息稅前利潤）增長20%或以上的公司進行了研究后發(fā)現(xiàn)。與其他公司相比，這些公司可能對高級管理人員進行評級效率很高，并且更可能雇用數(shù)據(jù)科學家。
與其他相差20%至30%或更多比率的公司相比，高績效公司也更有可能具有戰(zhàn)略眼光和AI路線圖，使用AI模型部署或在遇到世紀數(shù)據(jù)量不足時需要使用綜合數(shù)據(jù)。這些結(jié)果似乎與微軟在2019年初進行的Altimeter Group調(diào)查相一致，該 調(diào)查發(fā)現(xiàn)一半的高增長企業(yè)計劃在明年實施AI。
如果報告中有任何令人驚訝的事情，那就是只有16%的受訪者表示他們的公司已經(jīng)將深度學習項目發(fā)展到了實驗階段之外。（這是麥肯錫第一年關注深度學習的部署。）
同樣令人驚訝的是，該報告顯示，企業(yè)在應對與AI部署相關的風險方面進展甚微。與去年提交的答復相比，采取措施減輕此類風險的公司在應對10種不同風險（從國家安全和人身安全到合規(guī)性和公平性）方面平均增加了3%。
網(wǎng)絡安全是大多數(shù)受訪者表示其公司正在努力解決的唯一風險。認為與公司相關的AI風險正在下降的有多個類別，包括股權(quán)和公平性領域，從2019年的26%下降到2020年的24%。
”雖然諸如人身安全的某些風險僅適用于特定行業(yè)，但很難理解為什么很高比例的受訪者并未認識到普遍的風險。“麥肯錫的合伙人羅杰·伯哈特（Roger Burkhardt）在報告中說 ”考慮到對種族偏見的關注和其他歧視性對待的例子，例如社交媒體上的招聘廣告中基于年齡的定位，看到這種風險幾乎沒有緩解或改善，尤其令人驚訝。“
毫不奇怪，該調(diào)查發(fā)現(xiàn)在大流行期間，某些行業(yè)的自動化水平有所提高。VentureBeat發(fā)現(xiàn)，在農(nóng)業(yè)、建筑業(yè)、肉類包裝業(yè)和航運業(yè)等行業(yè)都是如此 。
報告寫道：”大多數(shù)表現(xiàn)出色的受訪者表示，他們的組織為應對這種流行病增加了在每個主要業(yè)務功能中對AI的投資，而不到30%的其他受訪者表示相同?！?/p>
麥肯錫2020年AI狀況全球調(diào)查于6月9日至6月19日在網(wǎng)上進行，獲得了近2,400份結(jié)果，其中48%的受訪者表示其公司使用某種形式的AI。麥肯錫（McKinsey）在2019年對大約相同數(shù)量的企業(yè)領導者進行的一項調(diào)查發(fā)現(xiàn)，盡管近三分之二的公司報告由于使用了AI而增加了收入，但許多公司仍在努力擴大其使用范圍。
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AI的另一種狀態(tài)
在麥肯錫發(fā)布商業(yè)調(diào)查報告的一個月前，Air Street Capital發(fā)布了其《人工智能狀態(tài)》報告，該報告已經(jīng)延續(xù)到第三年。這家總部位于倫敦的風險投資公司發(fā)現(xiàn)，在公司融資方面，人工智能行業(yè)很受歡迎，但其報告稱人工智能人才的集中和計算是”一個巨大的問題“。
Air Street Capital發(fā)現(xiàn)的其他嚴重問題還包括從學術界到行業(yè)的持續(xù)人才流失，以及由小公司創(chuàng)建的模型的可復制性問題。由40名Google研究人員組成的團隊最近還發(fā)現(xiàn)，規(guī)格不足是機器學習的主要障礙。
該報告中的許多結(jié)論與對AI研究論文的最新分析發(fā)現(xiàn)，大型科技公司、行業(yè)領導者和精英大學之間的深度學習活動越來越集中，這加劇了不平等現(xiàn)象。該分析背后的團隊表示，可以通過實施國家研究云在一定程度解決日益擴大的”計算鴻溝“ 。
隨著年末的到來，我們可以期待更多有關機器學習狀態(tài)的報告。過去兩個月發(fā)布的AI狀態(tài)報告顯示了各種挑戰(zhàn)，但稱AI可以幫助企業(yè)節(jié)省成本，創(chuàng)收并遵循久經(jīng)考驗的最佳實踐來取得成功。同時，研究人員正在尋找解決與部署AI相關的各種巨大機會。