人工智能行业：2022年AI和机器学习全景报告AI生命周期数据管理

333345992829302APPEN.COM全面介绍AI和机器学习的现状。在我们第8次年度以及负责任的AI的价值。调查结果使我们能新冠疫情加速了AI行业的发展，而且我们继续依托我们26年的专业经验，澳鹏依托我们26年的专业经验，澳鹏调查（TheHarrisPoll）合作，提数据管理在AI不同阶段的价值。来对AI项目的推进也更有信心。我预测，未来10年，所有业务应用程趋于平稳，但与2020年和疫情前相比，这一需求仍在攀升。敏锐觉察这一趋势的企业必将迎来AI和M企业纷纷寻求合作伙伴帮助推出和维护AI计示，它是所有AI和机器学习项目的基础。虽然SujathaSagiraju澳鹏首席产品官受访者认为，数据获取仍然是个障碍，是AI生命周期受访者认为，数据获取仍然是个障碍，是AI生命周期不过，认为数据获取很有挑战性的企业领导者并不太多（24%）。企业领导者和技术专家都认为，数据准确性超过一半的受访者表示，数据准确性对AI的成功至关重要，有6%的受访者表示数据准确性高于90%。技术专家们对于本企业在业内领先还是与业分歧。与欧洲的受访者相比，美国的受访者更有可能表93%的受访者认为，负责任的AI是其所在企业所有AI项目的基础。11223344555APPEN.COM5APPEN.COM原因各不相同。例如，特定用例的数据可能不足，新的机器学习技术需受访者对AI生命周期数据管理的看法有着强烈的共识，即企业领导者了解AI生命周期平均占用时间平均占用时间%22.8%25.8%24.3%23.4%51%+41%-50%31%-40%21%-30%11%-20%1%-10%0%2%3%3%9%46%34%5%1%1%3%3%8%46%34%6%3%0%3%3%8%40%39%7%3%1% 2%8%37%38%10%4%数据获取数据准备模型测试和部署人工模型评估6APPEN.COM6APPEN.COM据的重要性，对于AI模型的成功至关重要，正是这一共识让团队携手应对挑战。”MingkuanLiu尽管大多数受访者（88%）认为本企业拥有AI各阶段数据管理的必要内部资源，但只有42%的技领导者并不太多（24%）。这表明，在对AI生命周期数据认为AI生命周期数据管理阶段很有挑战性您/您的企业完成42%24%34%25%38%28%41%26%7APPEN.COMAI7APPEN.COMAI模型的数据应以负责此外，许多受访者都认为数据获取阶段很有挑战性，也获得最多的预15%34%24%24%使用外部AI训练数据提供商2%11%88%使用外部AI训练数据提供商不使用外部AI训练数据提供商他们拥有支持AI项目所需的适当数据量（81%并且可以使用完成AI相关工作所需的工具（90%），但他们中的大多数人据生成的系统往往性能不佳。当在NLP中集的多个独立NLP解决方案时，数据质量问题您是否认为您拥有适当数量/充足13%您是否认为您拥有适当数量/充足13%7%型语言模型（LLM）的兴起，企业面LLM基准和评估方法。”是IliaShifrin否澳鹏AI专家高级总监否81%8APPEN.COM851%的受访者认为，数据准确性对其AI有20%的受访者认为，数据准确率高于80%，而认为数据准确率超过90%的受访者只有6%。9APPEN.COM和ML模型的成功至关数据集必须准确、全面且可扩展。”——澳鹏首席技术官WilsonPang2%1%51%46%51%6%14%78%1%-80%81%-90%91%-100%在AI生命周期开始阶段就使用正确的数据，将使后在AI生命周期开始阶段就使用正确的数据，将使后10APPEN.COM数字为47.4%，而2021年为53%。理和/或标注数据上的时间百分比是26%1%-30%26%30%31%-50%30%27%51%-70%27%17%71%-100%17%11APPEN.COMAI计划的最大11APPEN.COMAI计划的最大示，缺乏足够的人员编制预算，增加了数据管理团队人员配备的挑战。合短缺凸显了确保关键人才专注从事需要其宝贵技能的工作的重要性。为了用外部数据提供商减少本企业在数据获取等领域的工AI计划的最大瓶颈您认为AI计划或41%39%32%31%29%30%32%31%29%高管层/管理层 高管层/管理层 “认同”缺乏预算/资源/合格访者认为，人机协同评估对于AI模型的准确性12APPEN.COM81%的受访者表示，0%1%3%16%35%46%APPEN.COM13APPEN.COM1391%的企业至少AI生命周期是个持续的过程，需要不断地获企业使用外部数据提供商（88%从我们衡量的91%的企业至少您多久重新训练/更新您的机器学习2020年（n=290）2021年（n=501）2022年（n=404）20%14%37%38%35%30%39%8%7%15%4%3%5%0%45%0%AI生命周期数据的各83%92%APPEN.COM14AI生命周期数据的各83%92%APPEN.COM14据提供商。”SujathaSagiraju，澳鹏首席产品官92%的受访者认为，使用合适的数据合作伙伴对于成功的模型部署和验证至关重要，大多数受访者（83%）希望能够使用一个合作伙伴为AI生命周期的所有阶段提供支持。持续验证模型性能很重34%34%49%15%2%51%51%41% 7%1%15APPEN.COM15APPEN.COM在AI生命周期各阶段，技术和专业能力对于获得高质量的非常不同意有点不同意有点同意1%6%42%51%表示，他们给AI生命周期的最AI模型的准确性以及减少数据12%19%16%40%13%16APPEN.COM16APPEN.COM优先工作，因为它是其数字转型计划的不可分割的一部分。他们的诸多数字转型优先工作，因为它是其数字转型计划的不可分割的一部分。他们的诸多数字转型英国和欧洲已经制定各种AI计划，以快速跟踪和改进业务流程，在当今严峻的经济的基础。客户告诉我们，尽管AI战略正但引入AI是为了带来商业效益、成本节约、弹性以及创新增长战略。”SarahLowe澳鹏欧洲、中东和非洲及亚太地区为55%），这可能是由于疫情期间AI使用的其在采用AI方面领先于同行（分别为44%和17APPEN.COM17APPEN.COM的产品线/功能上，而不53%44%3%55%55%43%2%44%51%5%AIAI预算与企业规模高度相18APPEN.COM18APPEN.COM从客户支持到改进流程和生产，各行业的企业近年来都在投身AI。不足为AI的兴趣激增，这也反映在AI新计划的变化中。与2021年相比，美国企业AI的采用有限，选定产品线/功能的AI采用从28%增加到35%，而多个产品线/功能的AI采用则从51%下降到42%。企业将重点1%2%5%6%7%6%8%9%28%35%51%42%19APPEN.COM19APPEN.COM业减少了13%，只有7%的企业AI预算超过500万美元。2020年（n=290）2021年（n=501）2022年（n=404）40%26%35%34%46%8%9%7%5%6%18%7%5%53%20APPEN.COM20APPEN.COM注意的是，在50万至500万美元预算区间，较之不与数据提供商合作的企业，与外部训练数据提合作的企业AI预算更高（分别为26%和49%）。2022年按企业规模划分的AI预算分配（单位：美元）合计小型企业（n=168）中型企业（n=221）大型企业（n=115）34%33%18%33%45%46%8%4%5%19%8%14%6%2%5%5%4%9%52%52%21%34%17%25%21%44%21%34%17%25%21%44%20%14%21APPEN.COM去年，我们预测疫情将继续推动AI解决方案在各行各业中加速增长和采用新冠疫情对您的AI战略有多大程度55%65%41%55%65%21%21%21%26%26%4%4%2%（n=290）新冠疫情对您今年的AI战略有多67%30%30%37%21%11%1%67%25%25%42%26%7%0%22APPEN.COM22APPEN.COM虽然AI的使用继续扩展到消费领域，但我们看到，内部过AI支持内部技术流程、提高生产率和管理数据而获益。超过一半的受访者表示66%62%56%55%55%49%49%45%42%3%（93%）认为，负责任的AI是其企业所有AI和ML对话中的地位日益突出，在AI生命23APPEN.COM户的所有人的信任和安全。”ErikVogtAI是所有AI项目的基础。2%6%44%49%44%24APPEN.COM德的AI24APPEN.COM德的AI，以确保公民的基本权利得到保护。推动AI卓越发展的动力，在全球竞争中取胜。我们经常听到英国和欧洲的商界和政届领导人这样表示。”SarahLowe除了少数例外，企业的数据需求基本上保持不变。去年，尽管减少事项（在美国分别为75%和76%但数据多样性却高居榜首（82%）。今年（在美国扩展的重要性大幅提升，与数据多样性持平（各占82%）。AI功能的重要性（n=504）1%0%1%0%1%41%41%43%41%5%6%5%15%20%39%36%33%14%AI功能对美国的重要性（n=404）1%13%40%5%42%1%13%40%5%0%12%44%5%38%0%12%44%5%1%21%41%5%32%1%21%41%5%25APPEN.COM25APPEN.COM的核心信任感和诚信感的基础。”ErikVogt虽然定制来源的数据集是用于多用例模型的首选97%以上的受访者指出合成数据在开发包容性训练数据集方面的重要性。鉴于数据多样性的重要性和减少偏见的愿望，我们预测，随着各市场AI计划的日趋成熟，全球范围将出现数据分类（n=286）搜索相关性（n=189）内容相关性（n=172）计算机视觉（n=161）增强现实和虚拟现实（AR/VRn=161）兴趣点（n=154）聊天机器人（n=154）翻译和本地化（n=152）自然语言处理（NLP）和语音（n=137）自动驾驶（n=134）42%47%45%41%45%39%38%39%39%38%29%24%26%27%29%28%31%30%32%38%27%29%28%31%25%31%30%28%26%23%26APPEN.COM97%的受访者认为，26APPEN.COM97%的受访者认为，合成数据对于提供包容性训练数据集非常重要（同意此观点的%）97%美国（n=404）97%89%欧洲（n=100）89%95%总计（n=504）“随着越来越多的企业采用合成数据来补充“随着越来越多的企业采用合成数据来补充容性和代表性的数据集，从而为所有性别和种族带来更安全、更公平的AI应用。”摘自FastCompany“‘虚假’数据如何对有色人种产生巨大的影响”27APPEN.COM80%相信27APPEN.COM80%相信AI将产生中度AI在帮助减少排放和减缓气候变化方面的影响32%32%48%16%4%您认为AI在帮助减少排放和世界经济论坛发文分享了世界经济论坛发文分享了AI如何支持多样性、公平性和包容性，并引用了澳鹏首席执行官