至顶网软件与服务频道消息:最近一些人工智能的健康和进展状况的相关调查、研究、预测和其他定量评估,提供了一些新的数据关于企业高管评估中国作为全球人工智能领导者,目前中国人工智能相关企业和研究活动的全球排名,美国企业采用人工智能的计划以及这对员工工作影响的预期,人工智能在人脸识别、物理安全监控、无人零售、分类开放式调查响应以及检测植物疾病和心房颤动中的应用。
全球有39%的企业高管认为,中国将超过美国成为人工智能的全球领导者,35%的受访者认为不太可能;50%的企业高管认为,技术采用是他们选择人工智能/机器学习的一个最佳机会,高于去年的27%;企业高管们连续第四年将网络安全风险增加作为主要的挑战,受访者对该问题的担忧每年都在增加[A.T. Kearney对23个国家近450名大型企业高管进行的调查]
截至2019年3月底,全球共有5386家活跃的人工智能公司;美国(2169)、中国大陆(1189)、英国(404)、加拿大(303)、印度(169)在人工智能公司数量方面排名全球前五位;全球有41个AI独角兽,其中中国有17个,美国18个,日本3个,印度、德国和以色列各1个;2019年第一季度全球人工智能投资总额为126亿美元,比上一季度减少7.3%,同比持平;中国在过去10年中发表的AI论文总数(超过90000份)排名第一;美国被高频率引用的论文数量全球最多;2018年,来自中国的高频引用论文数量占全球总数的45%[中国信息与通信技术研究院/ChinAI Newsletter]
有60%的美国企业预计在2022年之前采用人工智能或者高级自动化,而目前这一比例为24%;有18%的企业计划在明年内开始使用人工智能或者高级自动化;只有13%的美国雇主(主要是拥有年轻公司的雇主)怀疑人工智能的有用性被过度炒作了;64%的美国雇主认为他们的员工很乐意拥有更好的、支持人工智能的技术工具,因为这可以帮助他们更好地完成工作;有31%的受访者认为,从他们的业务类型来看,人工智能或者高级自动化是不切实际的;50%的受访者表示,采用人工智能不会导致他们的劳动力减少;有30%的受访者预计采用人工智能会使劳动力减少;有36%的受访者认为,未来一年人工智能将会对员工带来积极的影响,当被问及将来五年时,这一比例增加到53%[Genesys对303名美国雇主的调查]
美国国土安全部估计,到2023年面部识别将被用于对97%的出境航空公司乘客进行审查[The Economist]
安全公司Allied Universal使用人工智能评估实时数据以确定哪些地方存在安全风险需要部署保安人员,并且使用该系统让事故减少了20%[华尔街日报]
有超过450万个网站使用reCAPTCHA系统,该系统每天收集数以亿计的日常故障信息,每天的工作量相当100个劳动力年工作量;到目前为止谷歌/reCAPTCHA已经累计提供相当于70亿美元的免费劳动力[hcaptcha]
有28%的零售商正在测试或者试用无人零售系统[NACS/IDC对400家零售商的全球调查]
企业收集的数据中有55%是“暗数据”——即他们知道已经获取、但不知道如何使用的数据,以及那些他们甚至不能确定他们是否拥有的数据[Splunk对全球1300名商业领袖的调查]
有超过三分之一的IT决策者认为恶意软件和勒索软件是他们面对的首要威胁;有25%的受访者表示,员工的安全意识有限,他们也不了解自己在安全防御中的角色;内部人为恶意行为(30%)和人为错误(25%)被认为是两大威胁来源[Cannon对1015名IT决策者的在线调查]
美国劳工统计局的伤病数据库是建立在每年从美国各地工作场所收到的与工作有关伤害和疾病的文本描述基础上的;以前人们是手动将这些描述文本分类为可操作的数据,但现在该机构已经使用深度神经网络自动完成了80%的工作量[governmentCIO]
研究人员开发了一种人工智能模型可以扫描植物的五种主要疾病和一种常见害虫迹象,让农民不仅可以发现问题,而且可以更广泛地分享研究结果,防止疫情蔓延;该模型在印度、中国和非洲种植的香蕉照片基础上进行了测试,大多数模型的检测准确度超过90%[Fruitnet/Plant Methods]
DoorGym是一个开源门模拟框架,它可以教机器人开门,它对于常见任务的实现成功率高达70%[arXiv]
为了开发一种低成本的无创心房颤动测试方法,科学家使用来自1981年12月至2017年7月期间梅奥诊所181000多名患者近650000个心电图数据训练出了一种AI模型,该模型成功检测出了心房颤动患者心电图的异常;医学专家从一个10s心电图扫描就能看出心律正常,该AI模型可以识别心房颤动患者,准确率为79%;当对同一患者的多个心电图进行测试时,准确度提高到83%[Physics World/Lancet]
从2019年到2023年,全球人工智能市场规模预计增加755.4亿美元[Technavio]
预计到2026年全球人工智能市场规模将达到2025.7亿美元,高于2018年的206.7亿美元[Fortune Business Insights]
根据研究公司Cognilytica的数据显示,“2018年数据标签市场规模超过5亿美元,到2023年将达到12亿美元。”研究表明,数据标签工作所花费的时间在开发AI技术的时间中占到了80%。”——《纽约时报》
“计算机视觉......与人类无异”——《经济学家》
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当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。