Системы облачных данных и пограничный ИИ оказывают большое влияние на современную науку о данных
4 августа 2023 г.Gartner описывает основные тенденции в машинном обучении и науке о данных, включая влияние генеративного ИИ.
Инвесторы вложат более 10 миллиардов долларов в стартапы ИИ, использующие базовые модели, обнаружила техническая консалтинговая компания Gartner в своем августовском отчете о главных тенденциях в науке о данных и машинном обучении. В частности, бизнес-лидеры заинтересованы в периферийном и ориентированном на данные генеративном ИИ, а также в ответственном использовании генеративного ИИ.
Перейти к:
- Облачные решения заменяют автономное программное обеспечение
Edge и AI перенесут анализ на конечные точки IoT
ИИ, ориентированный на данные, может включать обучение синтетическим данным.
Ответственный ИИ следует тенденции к регулированию
Инвестиции в ИИ продолжают расти
Облачные решения заменяют автономное программное обеспечение
По прогнозам Gartner, к 2024 году 50% развертываний новых систем в облаке будут полностью находиться в экосистеме облачных данных, в отличие от точечных решений, интегрированных вручную. Организациям следует искать платформы для конвергентных данных и аналитики, которые могут решать проблемы с широким спектром распределенных данных. Это означает, что предприятия по-прежнему будут видеть больше облачных решений, а не автономного программного обеспечения или смешанных развертываний.
ПОСМОТРЕТЬ: Узнайте о лучших инструментах обработки данных для любого случая использования (TechRepublic)
Edge и AI перенесут анализ на конечные точки IoT
«Поскольку внедрение машинного обучения продолжает быстро расти в различных отраслях, DSML [наука о данных и машинное обучение] эволюционирует от простого фокуса на прогностических моделях к более демократичной, динамичной и ориентированной на данные дисциплине», — сказал Питер Кренски, главный аналитик Gartner, на саммите Gartner Data & Analytics Summit 1 августа, как цитируется в пресс-релизе. «Теперь это также подпитывается энтузиазмом вокруг генеративного ИИ. Наряду с появлением потенциальных рисков появляется множество новых возможностей и вариантов использования для специалистов по данным и их организаций».
Предприятия следят за тем, как обучение ИИ и логические выводы могут помочь перенести аналитику данных в граничные среды рядом с конечными точками IoT.
По словам Gartner, к 2025 году более 55% всего анализа данных с помощью глубоких нейронных сетей (на которых основан генеративный ИИ) будет происходить в той точке, где данные собираются. Это большой скачок по сравнению с 10%, которые произошли в 2021 году, и говорит о значительном росте внедрения ИИ с начала 2023 года.
В 2022 году компания McKinsey обнаружила в своем отчете о технологических тенденциях за 2023 год облачные и граничные вычисления, в которые было вложено 84 миллиарда долларов инвестиций в акционерный капитал.
ИИ, ориентированный на данные, может включать обучение синтетическим данным.
ИИ, ориентированный на данные, выполняет такие задачи, как управление данными для ИИ, синтетические данные и маркировка данных, чтобы решить проблемы с доступностью, объемом, конфиденциальностью, безопасностью, сложностью и объемом.
Генеративный ИИ также можно использовать для создания синтетических данных для обучения других приложений. По прогнозам Gartner, такие варианты использования, как моделирование реальных условий, прогнозирование будущих сценариев и устранение некоторых рисков, связанных с ИИ, увеличат объем синтетических данных в промышленности до 60% к 2024 году. Это больше, чем всего 1% в 2021 году, что, вероятно, снова связано с коммерциализацией генеративного ИИ в конце 2022 и начале 2023 года.
Ответственный ИИ следует тенденции к регулированию
Ответственный ИИ — это философия, которая учитывает деловую и общественную ценность, риск, доверие, прозрачность и подотчетность в отношении генеративного ИИ. Gartner отметил, что «концентрация предварительно обученных моделей ИИ среди 1% поставщиков ИИ к 2025 году сделает ответственный ИИ общественной проблемой», а это означает, что проблема в одной модели может быстро распространиться на огромное количество клиентов. Опасения включают генеративный ИИ, который вносит в контент фактические ошибки — случайно из-за галлюцинаций или намеренно в рамках запланированной кампании по дезинформации. Люди также обеспокоены тем, что ИИ вносит предвзятость в контент или занимается плагиатом работ, защищенных авторским правом.
Некоторые организации, в том числе Salesforce, поддерживают недавние разговоры о государственном регулировании генеративного ИИ.
«Salesforce поддерживает индивидуальное регулирование ИИ с учетом рисков, которое различает контексты и способы использования технологии, а также обеспечивает защиту отдельных лиц, укрепляет доверие и поощряет инновации», — написал исполнительный вице-президент Salesforce по связям с государственными органами Эрик Леб в своем блоге в июле. .
Инвестиции в ИИ продолжают расти
В целом, по данным Gartner, к 2026 году более 10 миллиардов долларов будет инвестировано в стартапы ИИ, основанные на базовых моделях. Все больше организаций будут внедрять решения ИИ, а все больше отраслей будут учитывать технологии ИИ и предприятия, основанные на ИИ.
Из опроса 2500 топ-менеджеров, проведенного в мае, Gartner обнаружила, что 45% заявили, что ажиотаж вокруг ChatGPT побудил их вкладывать больше денег в генеративный ИИ. Большинство (70%) этих организаций все еще изучают свои варианты, а 19% имеют пилотную программу или внедрили генеративный ИИ в производство.
Оригинал