市場規模、技術產值持續看漲!除了「超自動化」,AI 在 2021 年還有這 4 大看頭

【我們為什麼編譯這篇文章】根據 PWC 報告預估,到 2030 年,全球 AI 市場規模將達 15.7 兆美元,為全球 GDP 規模增加 14%,而 AI 技術產值約 6.6 兆美元、AI 應用為 9.1 兆美元,商機潛力可期。面對下一個十年的開端,2021 有哪些 AI 應用的新趨勢?(責任編輯:賴佩萱)

AI 與機器學習近年來已成為許多企業數位轉型不能錯失的腳步,無論是從高階電腦運算、尖端醫療科技到消費性電子產品,都能見到這些技術的加持與幫助。根據市場研究公司 IDC 統計,全球 AI 軟硬體與服務 2020 年的產值將高達 1,565 億美元,這個數字較 2019 年成長 12.3%,顯現 AI 與機器學習的發展正在飛速成長。

本篇文章列出了 5 個迎接 2021 年,你不能錯過 AI 與機器學習的新興趨勢。

1. AI 與機器學習的「超自動化」

超自動化是全球 IT 產業的趨勢,代表著企業的所有東西、包含生產流程都可以被自動化,意味著設備不再只是僅僅依賴軟體套件(Software package)來運作,而是透過超自動化流程讓數據可以隨著不同條件與情況,快速因應、調節來完成任務。

IT 研究與顧問諮詢公司 Gartner 已將「超自動化」列為 2020 年的自動化趨勢之一,在 2021 年這個概念將持續發光,尤其在當全球新冠疫情嚴峻的情況下,越來越多企業將超自動化視為運作目標之一。

2. 運用 AI 工程策略,建立 AI 發展準則

在眾多的 AI 計畫之中,大約僅有 53% 的計畫能從原型(Prototype)真正實行被生產,當大家都在嘗試導入 AI 系統與機器學習模型時,企業都在思考如何增加 AI 部署的穩定性與規模力。

導入 AI 工程策略將成為企業 AI 發展的關鍵之一,例如將 AI 導入 DevOps(Development 和 Operations 的組合詞)概念中,能將 IT 維運及軟體開發間的操作協同整合,讓各個 AI 計畫串連起來,這套思維可以減少開發過程的生命週期並增加產能。

根據 Gartner 指出的 2021 年 10 大科技策略趨勢中,AI 工程即為其中之一,許多企業開始認知到導入 AI 工程的策略可以幫助強化 AI 模型的生產效能、規模、可解釋性與可靠性,帶來真正的 AI 投資價值。

3. AI 驅動的網路資安工具

大家的生活越來越離不開網路的使用,為了保護網路不會受到駭客與病毒攻擊,網路資安的裝備絕對是一場永遠不會結束的競賽。

AI 驅動的網路資安工具可以幫助企業從交易系統、社交網路、各種數位活動、外部網路中搜集數據,並利用 AI 演算法辨認與識別潛在的風險、即時偵測可疑的 IP 位址,確保網路使用安全。

甚至是家中的安全系統也可以看到 AI 與機器學習的身影,以往我們是用攝影機或是語音助理來作為入侵警報系統,在未來可以將 AI 系統導入,讓 AI 自動學習家中居住者的習慣與喜好,作為提高辨識外來入侵者的能力。

4. 龐大物聯設備串連的 AIoT 藍海

IoT 技術發展日益成熟,根據市場研究公司 Transforma Insights 預測,到了 2030 年全球的 IoT 設備將達到 241 億台,並帶有 1.5 兆美元的收益,顯現這塊領域將飛速成長。

越來越多企業將 AI、機器學習、深入學習等技術導入 IoT 設備中,透過智慧化後更具有安全性。例如在智慧工廠中,機器產生的數據可藉由 AI 系統被搜集與分析,用來強化生產效能與效率,甚至還準確預測設備何時需要進行維護,提早因應以降低臨時停工帶來的損失;也有人將 AI 與 IoT 的概念整合在一起,稱之為「AIoT」(智慧物聯網),認為 AI 重新定義了工業自動化的概念。

5. 解決濫用 AI 的倫理問題

隨著 AI 的應用越來越廣泛,AI 能用到什麼地步、能怎麼被使用,引發的道德倫理問題也一直是關注的焦點之一。例如深度合成(Deepfake)雖可以同過人臉圖像的合成技術,幫助更多影音娛樂的享受,另一方面卻也造成許多不肖人士用來移花接木,導致造假訊息的問題產生,引起許多人士呼籲需嚴格規範並合理使用;又例如在疫情期間,是否要利用 AI 數據對人類進行監控來避免疫情擴散,這種灰色地帶也是各界爭論的焦點之一。

Gartner 也呼籲企業建立外部的 AI 道德委員會,並邀請企業客戶作為代表一同監督、防範任何有可能因 AI 造成的倫理問題產生,並且提供 AI 發展計劃的指引方針,強化 AI 使用的透明性與可靠性。

參考資料

CRN》、《Gartner

(本文提供合作夥伴轉載;首圖來源:pixabay。)

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