人工智能因其能夠自動執(zhí)行重復性任務和增強決策能力而受到全球組織的關(guān)注。早些時候，人工智能僅適用于大公司和大學進行學術(shù)研究或構(gòu)建高成本的專有工具。但近年來，公司正在經(jīng)歷人工智能價格的大幅下跌。

人工智能價格下降是指與人工智能相關(guān)的硬件、軟件和服務成本的降低。這種下降的主要驅(qū)動因素是計算資源成本的下降。例如，在1950年代，計算能力的成本為每月200,000美元，近年來由于云計算等現(xiàn)代進步而大幅下降。

因此，企業(yè)領導者可以有效地利用不斷下降的AI成本來構(gòu)建有價值的產(chǎn)品。然而，人工智能領域提出了一些重大挑戰(zhàn)，企業(yè)領導者在投資人工智能之前應該仔細考慮這些挑戰(zhàn)。讓我們在下面詳細探討這個想法。

投資人工智能面臨的主要挑戰(zhàn)

企業(yè)領導者在執(zhí)行AI計劃時主要面臨兩大挑戰(zhàn)，即獲取相關(guān)數(shù)據(jù)集和將AI的計算費用控制在預算范圍內(nèi)。讓我們一一看看。

1.數(shù)據(jù)質(zhì)量

人工智能需要高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。很多。但收集高價值數(shù)據(jù)并不容易，因為企業(yè)中80%以上的數(shù)據(jù)都是非結(jié)構(gòu)化的。

AI生命周期的主要步驟是識別和收集原始數(shù)據(jù)源，將其轉(zhuǎn)換為所需的高質(zhì)量格式，執(zhí)行分析并構(gòu)建穩(wěn)健的模型。

因此，對于企業(yè)領導者而言，有必要制定全面的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，利用這些數(shù)據(jù)將AI集成到他們的業(yè)務中。如果沒有相關(guān)數(shù)據(jù)，那么投資AI企業(yè)并不是一個好主意。

2.計算量大

執(zhí)行AI所需的計算能力可能成為小型組織的進入壁壘。AI需要大量計算，具體取決于模型的復雜性，這會導致高成本。例如，據(jù)報道，OpenAI每月花費大約300萬美元來運行ChatGPT。

因此，為了滿足計算需求，需要圖形處理單元(GPU)和張量處理單元(TPU)等專用且昂貴的硬件來優(yōu)化AI操作。

在軟件方面，研究人員正致力于減少AI模型的大小和內(nèi)存占用，這將顯著減少訓練時間并最終節(jié)省計算成本。

利用人工智能價格下跌

近年來，人工智能領域在軟件、硬件、研究和投資等各個方面都取得了長足的進步。因此，AI業(yè)務領導者已經(jīng)克服并最大限度地減少了許多與AI相關(guān)的挑戰(zhàn)。

人工智能應用加速發(fā)展

如今，大多數(shù)人工智能工具都提供免費變體。他們的付費訂閱模式也很合理。企業(yè)和個人正在使用這些應用程序來提高效率、改善決策制定、自動執(zhí)行重復性任務并增強客戶體驗。

例如，Bard、ChatGPT或GPT-4等生成式AI工具可以幫助用戶產(chǎn)生新想法并編寫各種類型的內(nèi)容，例如產(chǎn)品摘要、營銷文案、博客文章等。超過300個應用程序構(gòu)建在其之上GPT-3API。

其他領域也有各種例子。例如，遷移學習技術(shù)正被用于醫(yī)學圖像分類以提高應用準確性。Salesforce Einstein是一種生成式AICRM(客戶關(guān)系管理)，可以分析數(shù)據(jù)、預測客戶行為并提供個性化體驗。

加大對人工智能的投資

人工智能價格的下降導致大規(guī)模技術(shù)采用，使人工智能成為有利可圖的投資機會。例如，2022年，人工智能市場規(guī)模為3875億美元。預計到2029年將達到驚人的13950億美元，復合年增長率為20.1%。

人工智能產(chǎn)品正被用于在醫(yī)療、教育、金融等主要行業(yè)取得新的進步。各大科技巨頭和初創(chuàng)公司都在大力投資人工智能研發(fā)。

商業(yè)領袖在利用AI價格下跌之前的主要考慮因素

了解業(yè)務目標并評估AI如何適應在利用AI價格下降之前，確定您的業(yè)務戰(zhàn)略和目標至關(guān)重要。不切實際的期望是人工智能項目失敗的主要原因之一。報告表明，87%的AI計劃沒有投入生產(chǎn)。因此，評估您的數(shù)據(jù)策略以及如何將AI集成到業(yè)務中以提高整體效率是投資AI之前需要考慮的重要方面。

建立高質(zhì)量的人工智能團隊并為他們配備合適的工具

在投資AI之前，確定AI團隊所需的硬件和軟件資源至關(guān)重要。為他們配備正確的數(shù)據(jù)集，他們可以利用這些數(shù)據(jù)集來構(gòu)建更好的產(chǎn)品。為他們提供必要的培訓，以確保您的AI計劃取得成功。研究表明，員工缺乏AI專業(yè)知識和無法獲得高質(zhì)量數(shù)據(jù)是AI企業(yè)失敗的主要原因。

估算AI成本和投資回報率(ROI)

許多人工智能項目失敗是因為它們無法交付承諾的結(jié)果或回報。2012年，IBM的AI軟件Watsonfor Oncology獲得了價值6200萬美元的資金。它旨在根據(jù)患者的個人數(shù)據(jù)、病史和醫(yī)學文獻對癌癥患者進行診斷并提出治療建議。

該項目因其準確性和可靠性而受到批評。此外，在醫(yī)院安裝此軟件的成本很高。最終，IBM在2021年放棄了Watsonfor Oncology的銷售。因此，在投資之前評估獲取或構(gòu)建AI技術(shù)的成本至關(guān)重要。

評估人工智能法規(guī)

企業(yè)領導者必須確保他們的人工智能計劃符合相關(guān)法規(guī)。近期，人工智能法規(guī)成為全球監(jiān)管機構(gòu)關(guān)注的焦點。這些AI法規(guī)旨在解決與AI數(shù)據(jù)偏差、可解釋性相關(guān)的問題。數(shù)據(jù)隱私和安全。

例如，GDPR(通用數(shù)據(jù)保護條例)是2018年生效的此類歐盟法規(guī)之一。它規(guī)范了有關(guān)個人數(shù)據(jù)收集、處理和在AI系統(tǒng)中使用的組織政策。

此外，2021年11月，聯(lián)合國教科文組織所有193個成員國同意采用人工智能倫理的共同價值觀和原則，以確保人工智能的無風險發(fā)展。

現(xiàn)在是投資AI的最佳時機!

全球科技巨頭正在大力投資人工智能，這告訴我們?nèi)斯ぶ悄艿那熬耙黄饷?。例如，?023年初，微軟已向AI投資100億美元，而谷歌已向其AI企業(yè)投資4億美元。

為了讓企業(yè)保持競爭力，重要的是要利用人工智能的價格下降。與此同時，應對和克服人工智能為構(gòu)建穩(wěn)健系統(tǒng)帶來的挑戰(zhàn)對他們來說很重要。