34%员工认为自己的工作将在三年内被自动化

最近一些人工智能的健康和进展状况相关调查、研究、预测和其他定量评估，突显出新型冠状病毒大流行结束之后未来工作方式的特点，消费者对于数字隐私的不同态度，以及今年人工智能相关投资的弹性变化。

人工智能与未来工作方式

有34％的员工认为，未来三年他们的工作将被取代；61％的员工认为，雇主正在为未来工作方式做准备，55％的员工相信，如果他们的工作因为自动化而发生变动，他们所在的企业组织会重新调整职能；78％的员工认表示，他们没有充足的时间接受培训；企业高管认为，只有45％的员工能够适应新的工作环境；有34%的HR高管正在投入精力在员工学习以便为未来工作方式做好准备；而40％的HR高管不知道他们的员工当前都拥有什么技能；67％的HR高管相信，他们可以确保AI不会使偏见制度化；过去五年预测分析的使用率几乎翻了两番（从2016年的10％增长到如今的39％），但是只有43％的企业组织使用指标来发现可能想离职的员工，41％的企业组织了解关键人才何时可能退休，18％的企业组织知道薪酬策略对绩效的影响；15％的企业组织可以确定是否更适合招聘/培养/借用员工；12％的企业组织正在使用分析方法纠正不公平现象并防止其再次发生 [数据来源于“Mercer对全球16个地区7,300位高级业务主管、人力资源高管和员工进行的2020年全球人才趋势调查”]

从2015年到2019年期间，IT部门对AI人才的需求增加了两倍，但IT部门发布的AI职位数量仍不到其他业务部门的一半。大量招聘AI人才的部门包括市场营销、销售、客户服务、财务和研发。这些部门正在利用AI人才进行客户流失建模、客户盈利能力分析、客户细分、交叉销售和追加销售建议、需求计划以及风险管理 [数据来源于“Gartner”]

到2025年，全球十大零售商中至少有两家将建立机器人资源部门来管理非人类工人；77％的零售商计划到2021年部署AI，其中用于仓库拣选的机器人技术部署将成为最主要的用例 [数据来源于“Gartner”]

到2024年，人工智能、虚拟个人助理和聊天机器人将取代企业经理人近69％的工作量 [数据来源于“Gartner”] 

企业人工智能

85％的企业组织正在使用AI，而且大多数是在生产中使用的；人工智能三大应用领域是研发、IT和客户服务；采用AI的最大瓶颈是缺乏机构支持（22％），其次是“很难确定合适的业务用例”（20％）；最短缺的技能是ML建模人员和数据科学家（58％），以及数据工程（40％）；有超过26％的受访者表示，他们所在的企业组织计划在2021年前建立正式的数据治理流程和/或工具，而近35％的受访者提到该计划的时间是未来三年 [数据来源于“O’Reilly对1,388名从事科技相关工作的受访者进行的全球调查”]

有96％的IT决策者表示，他们正在结合使用网络安全产品和AI、机器学习；74％的受访者不关心自己所用的网络安全是否采用了AI/ML（只要有效果）；84％的受访者认为，他们所在的企业在阻止网络攻击措施方面准备充分；过去12个月中有70％的企业组织遭受了破坏性攻击 [数据来源于“Webroot对美国、英国、日本和澳大利亚/新西兰的800位IT决策者进行的调查”]

70％的律师事务所采用了法律分析技术，98％的律师事务所表示，这有助于让他们成为更好的律师；采用法律分析技术最大的动力来自于竞争压力（58％）、满足客户期望（56％）和客户的青睐（81％）[数据来源于“Lex Machina”]

数据的生命，人工智能的动力

有96％的美国人称，在线数据隐私对他们很重要，很多愿意采取措施积极保护自己；如果发现经常使用的应用将用户个人信息卖给了第三方，92％的人会删除该应用；67％的人愿意为彻底删除他们所有个人历史数据和网站足迹支付费用，这其中有4％的人表示，愿意为此支付1000美元以上的费用；有42％的人表示，由于Facebook隐私丑闻，他们已经减少使用Facebook或完全删除了自己的Facebook帐户；37％的人会定期阅读手机上所有应用条款，而去年这一比例仅为19％ [数据来源于“ExpressVPN对1,200名美国成年人进行的调查”] 

人工智能市场预测和预测

IDC预测，2020年AI支出将在480亿美元（相较2019年增长25%）到507亿美元（相较2019年增长32%）之间 [数据来源于“华尔街日报”]

在受访者的中国行业用户中，有45％的人表示，2020年第一季度的支出已经推迟了，年度支出也将会减少。那些受到积极影响的ICT细分市场中，企业协作平台从疫情中受益最大，76％的行业用户采择使用这种平台，其次是云计算、机器人技术、人工智能、大数据和5G  [数据来源于“IDC对中国CXO的调查”]

到2023年，超过40％的隐私合规性技术将依赖AI，而今天这一比例为仅5％ [数据来源于“Gartner”]

33％的企业法律部门将拥有专门的法律技术专家，以支持核心内部工作流程日益自动化 [数据来源于“Gartner”]

AI引言

“监督式机器学习没有辜负炒作的期望。它不是类似于C-3PO的实际人工智能，而一种复杂的模式匹配工具……我们不会看到AI性能指数级的增加（也就是摩尔定律），相反，我们看到的是AI系统的改善成本呈指数级增加。”——Starsky Robotics创始人Stefan Seltz-Axmacher

“……我们为什么要坚持尝试打造甚至都不具备婴儿大脑机制的人工智能？”——Gary Marcus

“我们还没有真正深入了解深度学习。到目前为止，我们的训练数据数量是有限的。我们的结构有限，计算能力有限，但关键是深度学习会学习概念，会学习特征。这不是人为设计的东西。”——Danny Lange

“……这些功能（如人脸的‘Deepfake’转换）在15年前被称为图像处理，但今天却被称为AI，部分原因是一种营销手段。最近，如果软件具有某种神奇的效果，就会被叫做AI。如果‘人工智能’不仅仅是市场营销，那么最好可以把它理解为能够指导我们思考计算本质和使用方法的竞争哲学之一。”——Glen Weyl和Jaron Lanier

“现在最好是打消关于数字计算机具备思考能力这样一些耸人听闻的想法……数字计算机确实可以减少很多有关数值计算和相关逻辑的繁琐细节。但这更多是定义问题，而不是事实问题。”——Arthur L. Samuel，1953年开发了第一个跳棋游戏计算机程序，并在1959年发明了“机器学习”一词

“最近有很多关于奇怪巨型机器的新闻，这些巨型机器的运行速度极快且能力出色。这些机器类似于大脑，不过它是由硬件和电线而不是肉和神经组成的……A机器可以处理信息，可以以计算、做出结论和选择；它可以根据信息执行合理的操作。因此，机器是可以思考的，”——Edmund Berkeley，《机械大脑——会思考的机器》，1949年