人工智能领域泡沫集体爆发 跑出资本怪圈独立生长的寥寥可数

对付泡沫的有效方法，就是用另一个更大的泡沫包住它，这也是常说的「嵌套式泡沫」。

如果要追求可持续繁荣，必须要同时做到两件事：小心地把里面的虚假消掉、认真地把外面的空间做大。

身处人工智能巨轮上的我们，越来越频繁地听人谈论起人工智能过快增长而导致泡沫丛生，独角兽越来越多，但跑出资本怪圈独立生长的却寥寥可数。

对于即将到来的2020，前景谈不上明朗，巨轮究竟将驶向何方？

几乎所有参与人工智能的玩家都已经意识到，AI就像加速器。

比如，AI与「互联网复古风口」RPA （自动化） 结合，成就了IPA（智能流程自动化）。将RPA比作人的双手，AI比作人的大脑，IPA就是把AI作为大脑去指挥RPA这双灵巧的双手来完成工作。

然而，AI绝不仅仅是一场指挥大脑的游戏。

更重要的是，AI已经从单一应用集成到企业的方方面面，重塑其在整个产业链中的位置。

最近，全球两家领先的市场研究与咨询机构IDC和Forrester发布了他们对 2020 年及以后人工智能产业化的预测。

通过 IDC 和 Forrester 的调查和预测，我们可以看到的未来是：

1）是否存在高技能工程师的差异，将在不同公司之间筑起一道「数字鸿沟」。

2）三大公关灾难将让AI「声名狼藉」：Deepfake的广泛传播、面部识别技术的不正当使用，以及无节制的个性化。

3）《财富》500强中有25%的企业将投资转向有「明显效率收益」的IPA项目，近半的软件与服务公司将在其投资组合中强IPA。

4）「数据的可靠性」（digital trustworthiness）将成为一项关键的企业资产，《福布斯》全球上市公司2000强中超过70%将监控其「数据可靠性」。

5）75%的企业将投资员工再培训和发展，以满足人工智能应用带来的新技能需求和工作方式。

6）即便每五次AI对话中就有四次无法通过图灵测试。但到2020年底，对话式AI仍将成功支持五分之一的客户服务交互。

7）到2023年，近20%使用AI优化或者协处理器优化的服务器将部署在边缘。

8）到2025年，50%的计算机视觉和语音识别模型将在边缘（包括终端） 上运行。

9）至少90%的新企业APP将包含嵌入式人工智能功能。然而真正由颠覆性人工智能主导的APP将只占总数的10%。

10）2020年的AI融资或将再创新高，但这将是最后一次的狂欢——人工智能创业生态系统将达到饱和。

机遇与风险并存，但AI不会迟到

Forrester表示，虽然典型的「资本事件」可能会让企业对人工智能持谨慎态度，但「勇敢的企业」将继续投资AI并迈出重要的一步。

据Forrester调查显示：

53%的全球数据和分析决策者表示，他们已经实施、正在实施、或正在扩展或升级人工智能。

29%的全球开发人员 （经理级别或更高级别） 在过去一年里使用人工智能／机器学习软件工作。

54%的全球化使用边缘计算的公司决策者表示，他们期望边缘计算带来的最大好处之一，就是应对当前和未来人工智能计算需求的灵活性。

16％的全球B2C市场营销决策者计划，在2020增加10%的支出，投入在数据和分析技术上，其中包括人工智能。

Forrester预测，到2020年，《财富》500强中有25%的企业，将在他们的机器人流程自动化 （RPA，Robotic Process AutomaTIon） 项目中加入人工智能构件模块，如文本分析和机器学习，以创建数百个新的智能过程自动化 （IPA，Intelligent Process AutomaTIon） 用例。

「自动化需要人工智能，而人工智能也需要自动化来扩展。」Forrester 表示。

《财富》500 强中有 25% 的企业，将人工智能投资转向更平凡、更短期以及更有战术意义的 IPA 项目，这些项目具有「非常明显的效率收益」，近半的人工智能平台提供商、全球系统集成商和管理服务提供商将在其投资组合中强调 IPA。

基于这些IPA用例的成功经验，IDC预测，到2022年，75%的企业将把IPA嵌入到技术和流程开发中，使用基于人工智能的软件计算出操作和经验上规律，以指导创新。

到2024年，人工智能将整合到企业的每一个部分，25%的人工智能解决方案作为「成果即服务」投入，推动规模创新和卓越的商业价值。

人工智能将通过重新定义用户体验，建立起新的用户界面，超过50%的用户操作将被计算机视觉、语音、自然语言和AR/VR等技术增强。

未来几年，我们将看到人工智能和计算机视觉、自然语言处理和手势等新兴用户界面嵌入到每一种产品和设备中。

但是，新兴技术也是把双刃剑，广泛普及的另一面也存在着高风险。

Forrester警告说，到2020年，人工智能滥用和潜在危害将成倍增加，三个方面的公关灾难将备受瞩目，让AI「声名狼藉」：Deepfake的广泛传播、面部识别技术的不正当使用，以及无节制的个性化。

IDC预测，到2021年，结合各种数据和更新的强化学习算法，将有 15％的客户体验应用程序将持续超个性化。

尽管如此，Forrester强调了积极的一面，他仍然相信「这些举措不会延缓明年人工智能的实施计划」。

相反，他们将强调设计、测试和部署负责任的人工智能系统的重要性——通过考虑偏见、公平、透明、可解释性和可问责性，以健全人工智能治理。

新的数字鸿沟

IDC预计，到2022年，可能由于几次备受关注的公关灾难，「数据的可靠性」（digital trustworthiness）将成为一项关键的企业资产，《福布斯》全球上市公司2000强中超过70%将通过正式的计划来监控其「数据可靠性」。

Forrester表示，领导力很重要，拥有首席数据官（CDO）的公司使用人工智能、机器学习/或深度学习的可能性是没有CDO的公司的1.5倍。

到2020年，认真对待AI的首席数据和分析官（CDAO）和CIO等高级管理人员将看到，数据科学团队拥有他们所需要的数据。

Forrester表示，真正的问题是「从复杂的应用程序组合中获取数据，并取得各个数据部门负责人的认可」。

IDC认为，「有效地使用智能自动化需要付出大量努力，尤其在数据清理、集成和管理方面，并且需要IT部门的大力支持。对于大型企业而言，要解决数据中心的「陈年旧账」是非常大的挑战。」

人工智能在所有公司的应用并不一致，我们看到一个新的数字鸿沟，即有或没有高技能工程师的公司之间的鸿沟。

劳动力被重新定义

Forrester认为，到2020年，「技术精英」将提升人工智能和设计技能，而其他人将「笨手笨脚」。以人为本的设计技能和人工智能开发能力将是关键。

IDC预计，到2024年，75%的企业将投资员工再培训和发展，包括第三方服务，以满足人工智能应用带来的新技能需求和工作方式。

「劳动力」的构成和定义不断被丰富。

IDC预测，随着智能自动化扩展到整个企业，IT组织将管理和支持越来越多支持 IPA（智能过程自动化，即AI+RPA）。

劳动力的另一大增量将是聊天机器人大军，协助企业的各种任务。

Forrester预测，每五次AI对话中就有四次无法通过图灵测试。

尽管这样，到2020年底，对话式AI仍将成功地支持五分之一的客户服务交互。

AI影响的工作区域也将继续扩大。

IDC表示，随着计算能力从数据中心向边缘转移，管理和控制边缘处理设备将面临挑战。

到2023年，近20%使用AI优化或者协处理器优化的服务器将部署在边缘。

到2025年，50%的计算机视觉和语音识别模型将在边缘（包括终端） 上运行。

泡沫爆发前兆

人工智能将无处不在。

IDC估计，到2025年，至少90%的新企业APP将包含嵌入式人工智能功能。然而，IDC补充，真正由颠覆性人工智能主导的APP将只占总数的10%。

因此，我们还需要等待五年才能看到AI的「摧毁式」的潜力爆发。

另一份Forrester的预测报告表示，「到2020年，随着预期回归现实，人工智能的繁荣将逐渐增强。」

Forrester预测，到2020年的AI融资将再创新高，但这将是最后一次狂欢——「全球有2600多家公司，人工智能创业生态系统达到市场饱和」。

Forrester称，未来经济放缓最重要的信号是，在过去12个月里，已有20家人工智能公司进行了一轮又一轮的融资，规模堪比独角兽。

「这是不可持续的。」Forrester说。

这让我想起了查尔斯·麦凯 （Charles Mackay） 在《非同寻常的大众妄想与人群的疯狂》里所描写的：「The bubble was then full-blown and began to quiver and shake preparatory to its bursTIng.」

（「泡沫正全面爆发，并开始颤抖，为破裂做准备」）