Gartner, Inc. 2021 年人工智能炒作周期的四个趋势正在推动近期人工智能 (AI) 创新。这些趋势包括负责任的人工智能；小而广的数据方法；人工智能平台的运作；以及有效利用数据、模型和计算资源。

Gartner 高级首席研究分析师Shubhangi Vashisth表示：“人工智能创新正在快速发生，在炒作周期中，超过平均水平的技术在两到五年内被主流采用。”“包括边缘人工智能、计算机视觉、决策智能和机器学习在内的创新都准备在未来几年对市场产生变革性影响。”

AI 市场仍处于进化状态，很大比例的 AI 创新出现在向上倾斜的创新触发器上（见图 1）。这表明最终用户寻求特定技术能力的市场趋势往往超出了当前人工智能工具的能力。

根据 Gartner 的说法，以下是推动 AI 创新的四大趋势：

负责任的人工智能

Gartner 研究副总裁Svetlana Sicular表示：“人工智能技术的信任度、透明度、公平性和可审计性对广泛的利益相关者来说越来越重要。”“负责任的人工智能有助于实现公平，即使数据中存在偏见；获得信任，尽管透明度和可解释性方法正在发展；并确保合规性，同时应对人工智能的概率性质。”

事实上，Gartner 预计，到 2023 年，所有为人工智能开发和培训工作聘用的人员都必须展示在负责任的人工智能方面的专业知识。

小而宽的数据

数据构成了成功的人工智能计划的基础。小而广的数据方法支持更强大的分析和人工智能，减少组织对大数据的依赖，并提供更丰富、更完整的态势感知。

据 Gartner 称，到 2025 年，70% 的组织将被迫将重点从大数据转移到小数据和宽数据，为分析提供更多上下文并减少人工智能对数据的需求。

“小数据是关于分析技术的应用，这些技术需要较少的数据但仍能提供有用的见解，而广泛的数据可以实现各种数据源的分析和协同作用，”Sicular 说。“总的来说，这些方法可以实现更强大的分析，并有助于获得更 360 度的业务问题视图。”

人工智能平台的运营

利用AI 进行业务转型的紧迫性和关键性正在推动对 AI 平台的操作化的需求。这意味着将 AI 项目从概念转移到生产，以便可以依靠 AI 解决方案来解决企业范围的问题。

“Gartner 的研究发现，只有一半的 AI 项目能够从试点进入生产阶段，而那些平均需要 9 个月才能完成的项目，”Sicular 说。“人工智能编排和自动化平台 (AIOAP) 以及模型操作化 (ModelOps) 等创新正在实现可重用性、可扩展性和治理，加速人工智能的采用和增长。”

有效利用资源

鉴于人工智能部署所涉及的数据、模型和计算资源的复杂性和规模，人工智能创新需要以最高效率使用这些资源。多经验、复合 AI、生成式 AI 和 Transformer 因其能够以更有效的方式解决广泛的业务问题而在 AI 市场中获得知名度。

Gartner 客户可以在“2021 年人工智能炒作周期”报告中阅读更多内容。这项研究是 Gartner 特别报告“2021 年炒作周期：通过信任、增长和变革创新交付”的一部分。2021 年 Gartner 炒作周期可帮助组织将创新作为核心竞争力，并塑造和优先考虑他们的创新交付方法。

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