英特爾公司 cnvrg.io 的一項新調(diào)查顯示，盡管生成式人工智能占據(jù)了頭條新聞，但企業(yè)對人工智能 (AI) 解決方案的采用率仍然很低。

盡管熱鬧非凡，但生產(chǎn)之路仍然充滿障礙，從基礎(chǔ)設(shè)施到技能差距。

2023 年 ML Insider 調(diào)查現(xiàn)已進(jìn)入第三年，該調(diào)查從全球數(shù)據(jù)科學(xué)家和人工智能專業(yè)人士小組中汲取了見解，強(qiáng)調(diào)了對 GenAI 采用的謹(jǐn)慎態(tài)度。

調(diào)查顯示，只有 10% 的組織成功地將 GenAI 解決方案投入生產(chǎn)，這一數(shù)字與對該技術(shù)的厚望和期望形成鮮明對比。

金融服務(wù)、銀行、國防和保險業(yè)成為人工智能采用的領(lǐng)導(dǎo)者，承諾提高效率和改善客戶體驗。

另一方面，教育、汽車和電信領(lǐng)域似乎猶豫不決，人工智能舉措還處于起步階段。

英特爾開發(fā)者云公司副總裁 Markus Flierl 表示：“調(diào)查顯示，由于實施法學(xué)碩士時面臨障礙，組織可能對采用 GenAI 猶豫不決?！?

“通過更多地訪問具有成本效益的基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)，例如 cnvrg.io 和英特爾開發(fā)者云提供的基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)，我們預(yù)計明年會有更多的采用，因為將更容易微調(diào)、定制和部署現(xiàn)有的法學(xué)碩士，而無需需要人工智能人才來管理復(fù)雜性。”

調(diào)查的其他發(fā)現(xiàn)包括：

• 46% 的受訪者認(rèn)為基礎(chǔ)設(shè)施是部署支持生成式 AI 的大型語言模型的最大障礙。

  計算密集型模型使 IT 資源緊張。

• 84% 的受訪者承認(rèn)需要提高技能來支持對語言模型日益增長的興趣。

  只有 19% 的人認(rèn)為完全精通模型如何生成內(nèi)容。

• 最重要的人工智能用例是聊天機(jī)器人和翻譯，這可能反映了 2023 年生成式人工智能的進(jìn)步。但只有 25% 的組織已將生成式模型部署到生產(chǎn)中。

• 58% 的 AI 集成度較低，運行 5 個或更少的模型。

  自 2022 年以來，這個數(shù)字沒有大幅增長。較大的公司更有可能運行 50 多種型號。

• 62% 的人仍然認(rèn)為執(zhí)行成功的人工智能項目很困難。

  公司規(guī)模越大，部署人工智能就越困難。

研究結(jié)果表明，盡管 ChatGPT 等工具引起了人們對人工智能的熱議，但真正的企業(yè)采用仍面臨著真正的挑戰(zhàn)。

公司仍在嘗試生成式人工智能，而不是將其完全集成到運營中。

技能、監(jiān)管、可靠性和基礎(chǔ)設(shè)施等因素為人工智能的快速擴(kuò)展設(shè)置了障礙。

軟件公司 Tony Mongkolsmai 表示：“2023 年 ML 內(nèi)部人士調(diào)查顯示，大多數(shù) AI 開發(fā)人員表示，技術(shù)技能的缺乏正在減緩其組織對 ML 和大型語言模型的采用，這給競相實施 GenAI 功能的商業(yè)世界帶來了壓力?！庇⑻貭柤軜?gòu)師和技術(shù)布道師。

“作為一個行業(yè)，我們需要盡一切努力消除復(fù)雜性并簡化任務(wù)，讓開發(fā)人員更輕松地工作?！?/p>

要了解更多見解，請查看公司網(wǎng)站上的完整 ML Insider 2023 報告。

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