今年秋天，包括Meta、Twitter和亚马逊在内的一些最大的科技公司都裁掉了人工智能(AI)和机器学习(ML)的员工。有鉴于此，进入2023年，行业的紧张情绪依然高涨是有道理的，但事实并非如此。

即使在可能的衰退中，多个行业的人工智能专家告诉VentureBeat，他们预计人工智能创新将继续，公司将相应地调整预算和优先事项。事实上，这些行业领袖们强烈强调了三个领域，AI在过去一年蓬勃发展，并将在2023年继续增长:工作场所自动化和以人为中心的AI;数据驱动的人工智能决策;和生成AI用例。

人工智能转录工具Deepgram的首席执行官斯科特·斯蒂芬森表示:“美国深陷衰退，但尽管消费者和企业面临着经济不确定性，我预计人工智能不仅将保持弹性，而且将抗衰退。”通过削减成本和增加创新，人工智能将在2023年继续成为商业的核心。简单地说，人工智能将帮助我们用更少的钱做更多的事。”

虽然有些人可能认为“削减成本和增加创新”是职场自动化和人工智能工具将他们挤出工作岗位的原因，但一些领导者表示，更有可能的情况是自动化取代了日常工作，这样员工就可以专注于更高级的工作。

“人工智能不会——也不应该——在短期内取代人类，”以人为本的人工智能平台Vian AI的创始人兼首席执行官Vishal Sikka说。“现实情况是，今天的人工智能，尽管令人印象深刻和强大，但与人类的判断相去甚远。到2023年，人们会越来越认识到，有太多平台不是为人类设计的。越来越多的系统将被设计用来放大人类的判断能力，以帮助人们并鼓励人工智能共生，而不是寻求让人工智能取代用户。”

人机交互需要以人为中心的解决方案

随着人工智能继续改变我们的工作方式和我们使用的工作工具，一些专家表示，工具本身也应该变得更以人为中心——简化日常工作流程中的事情，或者创建一个平台，简化人与技术的双向交互。

软件开发公司wizpool的创始人兼首席执行官Zeeshan Arif表示:“我们将看到用户友好、非技术的AI系统大量涌现。”“他们将在内部建立更多的人工智能系统，以帮助他们简化运营，改善客户服务。”

云通信平台Sinch的ML和AI工程总监Pieter Buteneers对此表示赞同，他告诉VentureBeat，进入新的一年，AI可能会远离关键词，因为它“正在向真正的理解和理解迈进”。

行业领袖告诉VentureBeat，自然语言处理(NLP)和大型语言模型(llm)的进步也可能在这方面发生，并指出这些技术可以帮助扩展业务流程。

“NLP正在彻底改变人类与机器的互动方式;这些技术可以理解人们所说的话，根据这些信息采取适当的行动并做出相应的反应，”面向企业团队的创意平台The X Future的联合创始人德凡舒·班萨尔(Devanshu Bansal)说。“NLP提供的不仅仅是与用户的清晰沟通;它还可以帮助企业理解客户的声音，从而帮助企业扩大经营规模。”

最重要的是，随着以人为中心的AI技术的不断进步，特别是在NLP和llm方面的进步，部署llm的人工智能初创公司NLP Cloud的创始人兼首席执行官Julien Salinas预测，这一进步甚至可能使该技术更容易负担得起。

萨利纳斯说:“在自然语言处理方面，我们一直看到采用人工智能技术的稳步增长。”“由于人工智能社区目前正在进行许多低级优化，我预计大型语言模型将变得更便宜。”

AI和ML模型将由质量数据驱动

尽管人工智能在过去的一年中经历了快速的发展，但一些人认为它的发展速度不够快，陷入了类似于“石器时代”的状态——这就是为什么那么多人工智能项目失败了。展望2023年，这是行业领导者越来越意识到并致力于解决的问题。

人工智能教育平台Fusemachines的首席执行官、哥伦比亚大学人工智能教授萨米尔·马斯基(Sameer Maskey)告诉VentureBeat，“在企业层面，数据竖井仍然是一个巨大的障碍……组织正在慢慢开始理解人工智能的成功取决于数据，而且取决于大量数据。”

因此，Maskey希望看到更多的解决方案能够访问“可靠的数据池，帮助企业从人工智能驱动的效率中受益”。

一种解决人工智能数据匮乏问题的解决方案是使用合成数据。Gartner预测，到2024年，合成数据将用于加速60%的人工智能项目。另一个是使用基础模型，这些模型通常是在大量未标记的数据上进行训练，然后与较小的标记数据集配对，以推动解决问题。

“以数据为中心的人工智能的总体趋势似乎正在加速，”计算机视觉公司Encord的总裁兼联合创始人乌尔里克·斯蒂格-汉森(Ulrik Stig-Hansen)说。“这降低了公司将数据变现的进入门槛，所有条件(都)平等应该会导致这些技术得到更广泛的采用。在接下来的一年里，企业将需要学习如何战略性地使用数据。这是他们真正能找到人工智能竞争优势的地方。”

生成式AI的用例将会爆发

生成式人工智能可能会被非正式地称为该领域的“年度话题”，但它在今年取得了进展，催生了几家新公司和新工具，它们正在改变创意人士和非创意人士的工作方式。像DALL-E、Imagen和Stable Diffusion这样的工具在得到最模糊的提示(比如“坐在宝座上的人工智能机器人”)后，几乎立即生成原始的文本到图像概念。

除了不断增长的用例外，Encord的Stig-Hansen预测，“生成式人工智能的可用性将出现革命性的飞跃。”

这一领域在2023年没有放缓的迹象，Gartner预测生成式人工智能不仅将提高数字产品质量，到2025年也将占到所有数据生产的10%，而目前这一比例为1%。

生成式人工智能是一种工具，尽管还没有完全取代工作岗位，但它正在激发各企业部门对未来可能发生什么的好奇心。

“随着技术变得越来越复杂，它将继续带来颠覆性影响，不仅是对图像和内容开发，对语音识别和银行等其他行业也是如此，”Deepgram的斯蒂芬森说。“我预测生成技术将很快成为人类的外骨骼——它将支持我们正在做的工作，并最终推动一个更高效、更有创造力的未来。”

随着生成式AI提供的文本到图像、文本到视频以及即将到来的文本到3d功能，该工具的应用也将增加，甚至可能会从技术和企业领域扩展到娱乐和创意行业，Stig-Hansen说。

他说:“这些人工智能模型只会越来越好，变得更加逼真。”“该领域将从人工智能生成的面部发展到图像和视频中的整个身体。包括音乐产业在内的创意产业也将大量采用生成式人工智能。”

投资者也开始注意到这项新技术，但有些人还在观望，看它是否仍然只是“炒作”，或者它的增长是否会稳定下来。

the X Future的联合创始人班萨尔表示，他们的基金Z Nation Lab是人工智能内容生成平台Jasper AI的早期投资者，他认为该平台只会在此基础上继续发展。

Bansal说:“看到Jasper AI在过去两年取得的指数级增长，我非常看好生成式AI在营销中的应用。”

2023年注意事项

据《财富》(Fortune Business Insights)报道，人工智能市场的投资和增长在未来几年有望大幅增长。该公司还报告称，到2029年，该行业的价值将超过1万亿美元。

包括高德纳(Gartner)、弗雷斯特(Forrester)和麦肯锡(McKinsey)在内的研究巨头都强调人工智能的大规模发展。例如，Gartner分析师阿夫拉兹•贾夫里建议企业领导者“特别关注有望在两到五年内获得主流采纳的创新”，以获得竞争优势。弗雷斯特预测，AI软件的增长速度将比其他软件市场快50%。麦肯锡的研究人员也预计，人工智能的采用率将继续提高。

数据可观察性平台Monte Carlo的首席技术官Lior Gavish说:“公司不能让AI/ML的巨大力量和前景阻止他们利用其能力，即使他们航行在这些难以置信的艰难的经济海域。”“在如今预算紧缩、团队精简的情况下，在优化AI/ML的影响时，少即是多。”