数据科学和机器学习 (DSML) 是快速发展的领域，对人工智能 (AI) 的影响越来越大。随着机器学习在各行各业的普及，DSML 正在从仅关注预测模型转变为一个更加民主化、动态和以数据为中心的学科。围绕生成式人工智能的兴奋推动了这种演变。最新研究表明，在风险不断出现的同时，数据科学家的许多新能力和用例也在出现。
云数据生态系统
数据生态系统正在从独立或混合软件部署过渡到完整的云原生解决方案。Gartner预测，到2024年，在云端部署的新系统中有50％将使用聚合的云数据生态系统，而不是手动集成的单点解决方案。
组织应根据其解决分布式数据挑战和与直接环境之外的数据源集成的能力来评估数据生态系统。向云数据生态系统的迁移将提供更大的灵活性和可访问性。
边缘 AI 的崛起
为了在创建时实现实时数据处理，对边缘人工智能的需求正在增加。这有助于组织获得即时见解、识别新模式并满足严格的数据隐私要求。边缘人工智能还改进了人工智能系统的开发、编排、集成和部署。
Gartner预测，到2025年，超过55％的深度神经网络分析将在数据采集时进行，高于2021年的不到10％。组织应确定迁移到物联网端点附近的边缘环境所需的应用程序、培训和推理。
对负责任的人工智能的需求
负责任的人工智能旨在使人工智能成为积极的社会力量而不是威胁。它包括在采用与商业价值、风险、信任、透明度和问责制相关的人工智能时做出正确的道德选择。
Gartner预测，到2025年，预训练的人工智能模型将集中在1％的供应商中，这将使负责任的人工智能成为公众关注的问题。组织应采取风险成比例的方法，谨慎地提供人工智能价值。他们应确保供应商管理义务以避免潜在损失。
向以数据为中心的人工智能的转变
以数据为中心的人工智能从以模型和代码为主的方法转向对数据进行优先排序，以构建卓越的人工智能系统。人工智能数据管理、合成数据和数据标签等解决方案旨在解决数据量、隐私、安全性、复杂性和可访问性等数据挑战。
生成式 AI 创建合成数据的能力正在迅速提高，从而减少了对真实世界数据进行有效训练的需求 机器学习 模型。Gartner预测，到2024年，60％的人工智能数据将是合成的，高于2021年的1％。
加速 AI 投资
随着组织实施解决方案以及行业寻求通过人工智能技术和业务进行扩张，对人工智能的投资将继续加速。
Gartner预测，到2026年底，将向依赖基础模型的人工智能初创公司投资超过100亿美元。最近围绕 ChatGPT 的炒作刺激了 45% 的高管增加人工智能投资。虽然大多数组织仍在探索生成式人工智能，但有19％的组织正在试行或部署它。
随着DSML领域变得越来越复杂和有影响力，其未来看起来既光明又复杂。组织应随时了解最新趋势，审慎评估新能力，以充分利用新兴创新。
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