从埃森哲《技术展望2024》看AI拐点下的数字化趋势

本文涉及的产品
智能数据建设与治理Dataphin,200数据处理单元
简介: 从埃森哲《技术展望2024》看AI拐点下的数字化趋势


埃森哲发布主题为“AI拐点:重塑人类潜力”的《技术展望2024》报告。报告指出,人们身处巨大的技术变革中,其中AI等颠覆性技术正趋于“人性化”,将重塑市场和组织的生产力规则。


人类对技术的设计理念始终未变,只是从先前的以技术为主导转变为现今的以人性化为核心。新一代技术更加契合人类的思维与行为模式,紧密贴合人类的需求与想象力,与生活的方方面面紧密相连。如今,人类已无需再受制于机器的需求和局限,例如在导航时为了避免偏离目标而不得不忍受导航仪的干扰。借助AI等人性化技术,技术将变得更直观和易用,我们可以更加顺畅地优化和释放人类潜能,让技术真正服务于我们的需求,而不是反过来成为我们的束缚。越来越多人也将通过AI等技术,轻松接触和利用技术,扩大获得知识的机会并参与持续创新。


在此背景下,领导者仍会面临产品和服务是否扩大规模、新数据的应用和制定变革策略等问题,此外还会增加新的思考维度:任何监督人工智能?不同人在数字化转型中担当怎样的角色?因此,AI等技术对于众多企业来讲,既是机遇也是挑战。


01人类与数据关系颠覆:从知识到智识的革新


数据是塑造当今数字化企业最重要的因素之一,对于企业来讲是十分珍贵的资源。企业希望客户、员工、合作伙伴和投资者能够找到并使用这些信息。但在现实应用场景中,可能会因为不记得正确的搜索词等,导致无法编写查询,数据只是孤立地存在“数据池”,难以应用。现在,数据和人类的关系正在发生变化,人们从搜索获取数据,变为通过询问人工智能聊天机器人来寻求答案。对于当今的数据驱动型业务来说,生成式AI可以带来不可估量的潜在价值。

数字化企业的整个基础将被颠覆,企业将使用大语言模型顾问,使企业充分利用数据,最终实现数据驱动业务运营。

“顾问”型聊天机器人需要综合大量信息,使用不同的数据模式,才能提供更准确的答案和建议。这要求企业从根本上思考如何收集和构建数据及更广泛的架构,并将人工智能应用于数字化框架中。无论企业数字化的基础如何,大数据模型顾问都需要完整且易用访问的数据基础。

数据图谱是其中最重要的技术之一。它是一种用于表示和分析数据之间关系的可视化工具,核心部分包括节点和边,节点通常代表人、物品、公司等数据实体,边则代表这些实体之间的关系,如购买、合作、关联等。数据图谱的结构能展示数据的复杂网络结构,并允许用户深入探索和分析。

除了数据图谱之外,企业更新重整架构,还需要使用数据网格和数据架构来匹配和梳理企业需要处理的信息。

为了实现从搜索到真正的顾问模式的转变,企业还需要做更多数据培训。通常企业会选择以下模式训练大语言模型:第一种从零训练。但这需要投入大量资源,因此比较少见,常见于领先的人工智能公司;第二种对现有大语言模型进行“微调”。企业借助大型云厂商等数据企业的通用大数据模型,根据特定需求,进行进一步的培训,使其符合自身专业领域的需求。与从头开始训练相比,这种模式的成本明显要低得多,但可能需要对实时性进行一些妥协。此外,微调模式也在不断升级,针对特定场景,企业开始微调小语言模型,这种方法效率更高、运行成本也更低,而且可以更快地进行训练,并用于较小的边缘设备。

最后,构建大语言模型顾问的一种流行方法是提供更具相关性、特定用例信息来关联训练。通常这是通过检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation ,RAG)实现 ,它将信息检索系统和生成模型相结合,让模型既能自我训练又能直接使用,通过API即可访问。情境学习和RAG所需的时间和计算资源较少,适合对信息时效性要求比较高的场景,但精确性仍有待验证。

无论企业选择哪种方式或者探索更多的方式构建大数据模型,都必须具备坚实的数据基础和相关语境,否则大数据模型将始终无法达到预期效果。


02探索大语言模型的未来:洞见风险并寻求降低之道


获得大语言模型带来新机遇的同时,企业也要了解相关风险。例如,大数据模型被训练为以高度确定性提供概率性答案,因此有时模型会传达错误信息。此外,数据的安全性和权限等问题也值得关注。


但这些挑战瑕不掩瑜,大语言模型仍然有许多利好。接下来企业需要关注大模型的准确性提升和理性判断。首先,输入到大语言模型中的数据,无论是用于培训还是提示,都应该是新鲜、标签明确且完整客观的高质量数据;其次,数据权限要明确,确保用户有权访问为情境学习而检索的任何数据;第三,生成式AI聊天机器人的输出应该与品牌调性保持一致,确保模型不会回答敏感数据或有害言论,以及不能回答超出其范围的问题,并告知回答的不确定性并提供验证来源;最后,聊天机器人需要持续接受测试和人工监督。


在人类科技发展的关键时刻,生成式AI等技术正成为数据和软件领域的引领者,促使数字化企业深入反思并创新其与客户、员工及合作伙伴的交互方式。

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
目录
相关文章
|
3天前
|
人工智能 IDE Devops
通义灵码技术解析,打造 AI 原生开发新范式
本文第一部分先介绍 AIGC 对软件研发的根本性影响,从宏观上介绍当下的趋势;第二部分将介绍 Copilot 模式,第三部分是未来软件研发 Agent 产品的进展。
|
3天前
|
人工智能 自然语言处理 搜索推荐
阿里通义千问的这次升级不仅带来了实实在在的利好,也为我们展示了AI技术的巨大潜力和广阔前景
【5月更文挑战第13天】阿里通义千问3月22日升级,开放1000万字长文档处理功能,成为全球处理容量最大的AI应用,超越ChatGPT等。此升级助力用户(如金融分析师、法律人士、科研人员)高效处理文档,提升工作效率,并推动AI在各行业深入应用,加速数字化转型。未来,通义千问可能发展更强大的自然语言处理能力、拓宽应用场景及提供智能个性化推荐,展现AI技术潜力与前景。
23 2
|
3天前
|
存储 机器学习/深度学习 人工智能
新一代数据库技术:融合AI的智能数据管理系统
传统数据库管理系统在数据存储和查询方面已经取得了巨大的成就,但随着数据量的不断增长和应用场景的多样化,传统数据库已经难以满足日益增长的需求。本文将介绍一种新一代数据库技术,即融合了人工智能技术的智能数据管理系统。通过结合AI的强大能力,这种系统能够实现更高效的数据管理、更智能的数据分析和更精准的数据预测,为用户带来全新的数据管理体验。
|
3天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
构建高效AI系统:深度学习优化技术解析
【5月更文挑战第12天】 随着人工智能技术的飞速发展,深度学习已成为推动创新的核心动力。本文将深入探讨在构建高效AI系统中,如何通过优化算法、调整网络结构及使用新型硬件资源等手段显著提升模型性能。我们将剖析先进的优化策略,如自适应学习率调整、梯度累积技巧以及正则化方法,并讨论其对模型训练稳定性和效率的影响。文中不仅提供理论分析,还结合实例说明如何在实际项目中应用这些优化技术。
|
3天前
|
运维 Cloud Native 持续交付
构建未来:云原生技术在企业数字化转型中的关键作用
【5月更文挑战第12天】 随着企业加速其数字化转型的步伐,云原生技术已站在风口浪尖,成为支撑现代应用架构的骨干力量。本文深入探讨了云原生技术的核心概念、发展历程以及如何在不断变化的技术环境中满足企业的动态需求。我们将分析微服务、容器化、持续集成和持续部署(CI/CD)以及DevOps文化如何共同塑造了一个敏捷、可扩展且高效的系统环境。通过实际案例和最新趋势的讨论,文章旨在揭示云原生技术如何使企业能够快速响应市场变化,提高运营效率,并最终实现业务目标。
8 2
|
3天前
|
数据采集 人工智能 自然语言处理
如何通过AI技术提升内容生产的效率和质量
利用AI提升内容生产效率涉及智能策划(数据分析、热点追踪)、自动化生成(文字、多媒体)、编辑优化(语法检查、事实核查)、个性化推荐、内容审核和合规性检查,以及数据分析反馈。AI通过减少人力成本、增强质量和吸引力,助力内容创新,预示着内容创作新时代的到来。
26 3
|
3天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI技术的应用和发展
【5月更文挑战第10天】AI技术的应用和发展
24 1
|
3天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【热门话题】如何通过AI技术提升内容生产的效率与质量
本文探讨AI技术如何提升内容生产的效率与质量。通过自然语言处理(NLP)实现智能摘要、自动写作和语言风格优化;计算机视觉用于图像识别和智能设计,提升视频与图像内容生产;数据分析与预测帮助精准洞察受众需求和预测内容趋势;AI推荐系统实现个性化信息流,优化用户体验。尽管AI带来变革,但需结合人类创意与伦理监督,以促进内容产业健康发展。
23 3
|
3天前
|
Cloud Native Devops 持续交付
构建未来:云原生技术在企业数字化转型中的关键作用
【5月更文挑战第9天】 随着企业加速其数字化转型的步伐,云原生技术已经成为推动创新和灵活性的核心力量。本文将探讨云原生架构的基本原理、它如何促进微服务和容器化策略的实施,以及它如何帮助企业实现敏捷性和可扩展性。通过对最新行业趋势的分析与实际案例研究,文章揭示了云原生技术如何助力企业优化资源配置,提高运营效率,并最终在竞争激烈的市场中保持领先地位。
|
3天前
|
人工智能 自然语言处理 算法
探讨如何通过AI技术提升内容生产的效率和质量
AI技术在内容生产中扮演重要角色,包括自动生成文章、自动审核内容、个性化推荐、数据分析以及翻译和语音识别,显著提升效率和质量。然而,使用AI时需注意信息安全、隐私和算法偏见问题,应合理结合人工与AI以实现最佳效果。

热门文章

最新文章