人工智能的潛在影響是廣泛的，就像相關的預測一樣，從感知到生成和負責任的人工智能，到協作和自動化。2023年對IT領導者來說什么才是重要的?我們采訪了人工智能和IT職業專家，詢問他們的意見。

機器學習將有助于糾正人工智能偏見。在對話式人工智能中，通過利用特定客戶的信息來‘了解客戶’的系統也將減少偏見。

這只是一個起點。讓我們來挖掘其他關鍵趨勢。

1.首席技術官們會對人工智能的細節很挑剔

首席技術官需要為醫療保健提供商提供改善服務和流程的技術。畢竟，醫療服務提供商希望他們的醫生專注于醫療服務，而不是技術。首席技術官們不應該因為人工智能是人工智能，或者因為它是最新最好的技術而購買人工智能。相反，首席技術官們應該考慮潛在的人工智能產品。它在他們的特定組織中如何發揮作用?它將如何改進業務流程?這是至關重要的。以前，你可以說，“我們正在實施人工智能或數字化轉型”，并獲得空白支票，但這不會再流行了。組織希望看到結果，并需要能夠衡量影響。首席技術官不能只是發表一個大聲明，說人工智能是未來，然后得到他們想要的任何預算。2

2.人工智能技術的突破性影響

未來幾年，人工智能將在治療疾病方面取得巨大突破。看看2021年突破獎得主大衛?貝克博士就知道了。貝克博士利用人工智能設計了全新的蛋白質。這項突破性的技術將繼續在生命科學領域產生巨大影響，有可能開發出治療阿爾茨海默氏癥和帕金森癥等疾病的救命藥物。

在量子和量子計算的幌子下，從基礎物理學到信息學的交叉。雖然我對實用的量子計算機不抱希望，但我們會看到交叉。也許更有趣的例子之一是安迪?布里格的QuantrolOx，人工智能被用來調整量子計算機!

高等數學和信息學的結合將釋放出新一代工程師，他們在利用人工智能浪潮方面處于得天獨厚的地位。

3.在人工智能和人類智能的十字路口

雖然人工智能將越來越多地被采用，以大規模提高我們的集體用戶體驗，但它將與適當的人為干預相平衡。人類應用人工智能提供的洞察力將是一個比單獨行動更有效的組合。如何以及在哪里實現這種平衡將取決于行業和正在執行的職能的重要性。例如，根據一項新的研究，在人工智能輔助下，放射科醫生篩查乳腺癌的成功率比他們單獨工作時更高。同樣的人工智能在放射科醫生手中也比單獨操作時產生更準確的結果。

4.負責任和可生成的人工智能能力正在提高

我們可以期待在2023年看到一些主要的人工智能趨勢，其中兩個值得關注的是負責任的人工智能和生成式人工智能。一段時間以來，負責任或道德的人工智能一直是一個熱門話題，但我們將在明年看到它從概念轉向實踐。圍繞人工智能的更智能技術和新興法律框架也是朝著正確方向邁出的一步。例如，《人工智能法案》(AIAct)是一項提議，是歐洲首部旨在管理人工智能用例風險的法律。與數據使用方面的GDPR類似，《人工智能法案》可能成為負責任人工智能的基準標準，并有望在明年春天成為法律。這將對全球范圍內使用人工智能的公司產生影響。

第二種是生成式AI，它也將在未來12個月內取得重大進展。最近的模型可以很容易地從自然語言的描述中創建逼真的圖像和圖紙。像這樣的功能現在正從很酷的功能轉向實際的業務用例。很多公司都提供可以幫你起草論文、廣告文案或情書的產品。可以輸入查詢并獲得新生成的圖像，而不是通過庫存照片進行搜索。而這只是一個開始——人們只是觸及了生成式語音和視頻應用的表面，所以在未來的一年里看到創新和用例的出現將是很有趣的。

5.業務和IT團隊之間更強的協作

在2023年，隨著企業為更大的經濟波動做準備，不僅要用更少的錢做更多的事，還要從一開始就展示人工智能的商業價值，這將面臨更大的壓力。盡管IT領導者認識到AI在改進自動化、洞察和效率方面帶來的好處，但AI仍然需要業務和IT之間加強協作，以確保技術真正解決業務問題和需求。

我們已經看到的另一個趨勢是，整個組織都在繼續全面擁抱人工智能。從數據模型到人工智能芯片，各種軟件和硬件解決方案都專注于從利潤豐厚的人工智能蛋糕中分一杯羹。

6.人工智能將改變組織的效率和產出

關于人工智能是否會有感知能力并對人類構成威脅，人們一直在討論，這大大高估了人工智能目前的能力。人工智能已經完成了許多人類需要數千小時才能完成的任務:擊敗國際象棋大師，在x光中識別骨折，為運輸卡車選擇最快的路線等等。但人工智能并不“理解”它是如何完成這些任務的。它無法解釋為什么一種棋法比另一種更有戰略意義——它只是知道。但人工智能解決了工作場所內外的大量任務。

為了最大限度地利用它，我們需要理解為什么即使人工智能缺乏類似人類的智能，它也能做這么多事情。例如，在法律行業，律師仍然以6分鐘為單位計費，人工智能能否完成人們完成的許多任務?我預測，將更多的任務分配給人工智能將導致團隊效率和產出的逐步變化。

7.人工智能驅動和支持自動化

每個人都明白自動化的價值，在我們這個軟件定義的世界里，幾乎所有的東西都可以自動化。然而，自動化的決策點或觸發點仍然是比較棘手的因素之一。這就是人工智能將越來越多地發揮作用的地方:人工智能可以做出更聰明、更不脆弱的決策，而不是自動化傳統的‘如果這樣就那樣’規則。