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人工智能統計調查:AI普及讓1.2億勞動者需要接受再培訓

人工智能
最近一些人工智能的健康和進展狀況相關調查、研究、預測和其他定量評估凸顯出重新培訓員工的必要性;人工智能在8年級科學考試的評分從F提高到A;以及AI市場將在2023年達到979億美元的預測。

最近一些人工智能的健康和進展狀況相關調查、研究、預測和其他定量評估凸顯出重新培訓員工的必要性;人工智能在8年級科學考試的評分從F提高到A;以及AI市場將在2023年達到979億美元的預測。

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>>>預期的業務影響

在未來三年內,人工智能和智能自動化的普及,讓全球12大經濟體中多達1.2億個勞動者可能需要接受再培訓;只有41%的受訪CEO表示,他們擁有執行業務戰略所需的人員、技能和資源;通過培訓縮短技能差距所需的時間從2014年的平均3天,增加到2018年的36天

投資機器人和自動化的主要驅動因素包括:降低成本、提高質量、提高生產率、提高機器人能力。最大挑戰包括:機器人的成本、缺乏自動化經驗、缺乏同構編程平臺/接口、缺乏在OEM /地區/行業方面的集成商

67%的企業組織希望人工智能在IT環境中可以智能地實現IT流程自動化

>>>可量化的業務影響

歐萊雅的招聘人員認為,他們通過使用聊天機器人處理候選人的問題,以及Seedlink等AI軟件評估他們對開放式面試問題的回答,在招聘早期階段節省了大量時間,從12000名候選人中抽出80名實習生的過程,縮短了200小時。

Infusion Software使用LeadsDrift.com聊天機器人,自4月以來將客戶查詢的一線銷售的數量從25人減少到9人,預計每年可節省100萬美元

>>>業務采用

51%的銷售部門已經部署或者計劃在未來五年內部署以算法為導向的銷售方法。以算法為引導銷售手段是利用新興的人工智能技術和現有的銷售數據來指導賣家完成交易,對人工銷售行為實施自動化,同時減少銷售過程中個人賣方的判斷需求

>>>人工智能研究取得成功

艾倫人工智能研究所的Aristo系統可以回答非圖表型的多項選擇題,在八年級科學考試中回答準確率達到90%以上,在12年級科學考試中的回答準確率超過83%;2016年,當時最好的人工智能系統在8級科學考試中的準確率僅為59.3%

在Mayo Clinic一項針對12000名患者的研究中,研究人員將Medial EarlySign機器學習算法應用于處理經皮冠狀動脈介入治療登記的數據;與標準回歸方法相比,該算法被證明是PCI術后180天和30天再次入住院治療充血性心力衰竭的更好預測因素;此外,該算法成功識別出患有其他PCI術后并發癥和再入院風險較高的患者亞組

布里斯托大學的研究人員打造了一個可以自動發現和分析野生大猩猩的人工智能系統。該系統對500個類人猿視頻進行測試,實現了80%的準確率,添加時間和空間模塊之后準確率可達到90%以上

>>>消費者的態度

59%的受訪美國成年人表示,執法部門可以使用面部識別來評估公共場所的安全威脅;只有15%的受訪者表示,廣告客戶可以使用面部識別來了解人們對公共廣告展示所做出的反應;13%的美國成年人沒有聽說過面部識別,25%的人說他們聽過很多

42%的英國消費者不確定或者不認為未來五年內AI會對他們的生活產生積極影響,還有15%的受訪者承認,他們根本不了解AI所以不清楚AI帶來的影響;45%的受訪者不確定或者不認為機器人將在未來五年內帶來積極影響

38%的受訪者要么僅僅聽說過人工智能,或者根本不知道什么是人工智能;52%的受訪者表示,他們覺得與人工智能互動很舒服;近30%的受訪者認為,他們不知道什么時候是在和聊天機器人互動的;62%的受訪者相信是機器人在為他們公寓或家庭安排上門維護。

>>>人才從學術界轉向行業界

在2004年至2018年期間,來自北美大學的180名AI專業人員去從事了行業的工作。此外,有41位教授在大學要么還在大學任職的期間要么是離開學術界之后創立了人工智能初創公司。2018年,有近40位教授在離開學術界之后從商。

“我畢業后又在麻省理工學院工作了十五年......我要求與Victor Zue一起完成學士學位論文的二十年之后,Siri問世了......二十年前,我們希望有一臺可以和你交談、回答你問題的機器,二十年后這一設想變成了現實。所以,這似乎是在提示我,是時候采取行動了,是時候成立公司了。一旦像微軟或谷歌這樣的大公司把他們的資源投入到解決這些難題,而你身在學術界是無法參與這個領域的競爭的。你知道,你必須投身到難度更大、走得更遠的領域……所以,我加入了微軟,開始研究Cortana ...“ ——T.J. Hazen

>>>預測

人工智能系統的全球市場規模將在2023年達到979億美元,高于2019年的375億美元。零售業和銀行業在人工智能系統上的支出最多,在2019年投資額總共超過了50億美元。有近一半的零售業支出將用于客戶服務代理自動化、專家購物顧問和產品推薦系統。銀行業則把重點放在了威脅情報自動化、預防系統、欺詐分析和調查上。支出增長最快的行業是媒體行業和聯邦/中央政府,三個最主要的用途是客戶服務代理自動化、威脅情報和預防系統自動化,以及銷售流程建議和自動化,占到2019年總支出的25%的支出。從2018年到2023年期間,支出增長最快的用例是自動化人力資源和藥物研發

到2020年企業和汽車物聯網市場將增長到58億個終端,比2019年增長21%。到2019年底,預計將有48億個終端投入使用,比2018年增長21.5%

到2026年,全球醫療AI市場規模預計將達到192.5億美元,高于2017年的9.5億美元

到2025年,全球AI電信應用市場規模預計將達到112億美元,高于2018年的4.19億美元

本周AI引言:“我們面臨一個選擇:要么堅持眼下對AI的態度,嚴格限制了機器允許做的事情,要么轉為寄望于AI開發出對世界有足夠概念性理解的機器,同時我們不必對AI產生擔憂。任何其他選擇都風險太大。”——Gary Marcus和Ernest Davis

“全國各州的機動車輛管理局正在收集司機的個人信息,并將其出售給成千上萬的企業,包括監視別人謀取私利的私人調查員......DMV出售這些數據的有些目的是得到批準的,例如保險公司或拖車公司,但有些數據被賣給了有邪惡企圖的公司。有幾個州每年出售數據的收入達到了數千萬美元。”——Motherboard 

責任編輯:龐桂玉 來源: 快資訊
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