改变人工智能的三大趋势

人工智能已成为各行各业企业的首要任务。随着人工智能的发展，其应用也在不断发展。三大趋势正在重塑人工智能在商业中的作用：(1) 人工智能向边缘转移，(2) 人工智能在数据科学家之外的可访问性不断提高，(3) 利用专有数据获得更深入洞察和更快创新的专业人工智能模型的兴起。

趋势 1：边缘人工智能——智能是最重要的

人工智能不再局限于大规模云基础设施或昂贵的本地系统。相反，它正越来越接近数据生成的地方。无论是 物联网 工厂中的传感器、自动驾驶汽车中的摄像头或装配线上的机械臂，人工智能现在可以在现场做出实时决策，而无需等待远程服务器。

为什么会有这种转变？

• • • 处理速度更快、效率更高 – 边缘 AI 可消除延迟并减少对云连接的依赖。例如，智能监控摄像头可以实时分析视频，检测异常并立即触发警报，而无需将大量数据传输到云端。
    • 速度至关重要 – 在瞬间做出决策的情况下，延迟可能会造成高昂的代价。自动驾驶汽车必须即时处理数据以避免事故。医院设备必须实时分析患者数据以发出救命警报。
    • 降低成本 – 将大型数据集传输到云端会消耗带宽并增加费用。Edge AI 通过在本地处理信息来降低这些成本，从而减轻云端和本地资源的压力。
    • 更强的安全性和隐私性 – 将数据保存在源头可最大程度地降低暴露风险。医疗保健和金融等监管严格的行业受益于设备上的 AI，它可消除不必要的数据传输。

人工智能不再只是强大——它无处不在。随着人工智能芯片和模型变得更加高效，预计会有更多智能从集中式系统转移到 边缘设备并在最重要的地方提供实时利益。

阅读：群联电子扩展 AI 处理能力，供现场和边缘使用

趋势 2：人工智能惠及每个人——突破数据科学

AI 不再只是程序员和数据科学家的专利。强大的大型语言模型 (LLM) 正在改变各行各业专业人士的工作方式，让律师、人力资源团队、研究人员和营销人员都能使用先进的 AI 功能。

人工智能如何重塑行业：

法律

律师和律师助理要处理大量文件——判例法、合同、法规、证词。传统上，律师团队可能需要花费无数个小时来研究、起草和审查法律材料。借助人工智能工具，律师可以使用法学硕士来浏览判例法、总结复杂的法律先例，甚至起草包含针对具体案件的关键条款的合同。人工智能处理并不能取代人类的判断，但它可以大大减少花在繁琐任务上的时间，让律师有更多的时间专注于战略和辩护。

人力资源

人力资源部门还要处理大量数据，包括简历、绩效评估、合规规定和职场趋势。人工智能可以帮助人力资源专业人员通过分析求职申请、标记最佳候选人，甚至建议改进职位描述以吸引更多样化的人才库，从而简化招聘流程。人工智能还可以帮助进行情绪分析，让人力资源团队更好地了解员工的反馈。通过分析开放式调查回复和职场沟通模式等数据，人工智能可以帮助识别趋势，使人力资源能够改善组织文化、员工和客户参与度以及员工保留率。

研究

对于研究人员来说，数据分析是一种生活方式。但经济学家可以使用法学硕士来扫描、总结甚至从全球财务报告、政府数据集和学术研究中获取见解，而不是手动筛选无尽的报告。医学研究人员可以使用人工智能工具在几秒钟内梳理数千份临床研究。法学硕士可以帮助识别各种不同来源的模式，使文献综述只需几分钟而不是几个月。这意味着更快的洞察力，从而可以更快地取得突破。

零售

零售 营销人员正在使用 AI 分析客户行为、预测趋势并大规模创建个性化内容。想象一下，营销团队可以根据社交媒体渠道中的受众情绪即时生成有针对性的广告文案，或分析实时消费者反馈以随时调整营销活动。AI 可帮助零售商以更智能、更个性化的方式与客户建立联系，而无需手动处理数字。

担心人工智能会取代人类工作者是没有根据的。相反，人工智能可以提高专业技能，自动执行繁琐的任务，并帮助专业人员做出更明智、更快速的决策。随着人工智能工具变得更加直观，其影响只会扩大，让每个人都能使用尖端技术。

阅读：在服务器机柜或家中轻松、经济高效地微调大型语言模型 (LLM)

趋势三：专业化 AI 模型的兴起

首批 LLM 引入了功能强大的预训练 AI 系统，如 ChatGPT 和 Llama，这展示了生成式 AI 的巨大潜力。但很快我们就发现，这些通用模型虽然令人印象深刻，但也存在一些严重的局限性。

基础法学硕士接受过大量公开数据的培训，但他们缺乏企业和行业特定组织获得更深入的见解、更智能的问题解决和更快的创新所需的背景理解、领域专业知识和专有知识。他们的效率较低，在某些情况下甚至可能不正确或产生幻觉和捏造答案。而且由于他们不了解行业特定的术语、工作流程、合规法规和其他重要参数，他们也不足以帮助组织解决特定的行业问题。

如今的人工智能已经超越了通用的 LLM，开始认识到对本地化、专业化的人工智能模型的需求——尤其是那些基于组织自身数据的模型。组织意识到，人工智能系统的价值取决于其处理信息的相关性。为此，许多组织越来越多地使用其独特的专有数据对 LLM 进行训练或微调，以创建更相关、更有洞察力且能够提供真正商业价值的人工智能系统。

将基础法学硕士的广泛常识与组织领域的本地化和专业化法学硕士相结合的好处包括：

• • • • 行业特定专业知识 – 与在公共数据集上训练的通用模型不同，根据公司独特数据训练的人工智能可以提供针对其挑战的精准见解。
      • 更明智的决策 – 专有数据（例如内部知识库、客户互动和销售记录）使人工智能能够产生植根于现实世界商业智能的洞察。
      • 更好的安全和治理 – 本地 AI 消除了与基于云的数据传输相关的风险，确保遵守 HIPAA 等行业法规。
      • 加快创新 – 定制模型不断改进，根据实时组织反馈和不断变化的行业需求提高其准确性。

AI 的未来将超越通用的 LLM，还包括针对组织独特需求量身定制的本地化、专业化模型。当您使用专有数据训练 AI 模型时，您可以获得更准确的见解和更快的创新。

查看：Phison aiDAPTIV+解决方案

群联电子如何帮助您拥抱当今的 AI 趋势

作为 人工智能持续进步，这三个趋势代表着向更本地化、更易访问和更有效的应用程序的转变。将人工智能处理转移到边缘可以实现更快、更高效的实时决策，同时使人工智能工具更易于访问可以使更广泛的专业人员能够在日常工作中利用其功能。最后，专业法学硕士的出现，这些硕士经过专有数据的培训，可以为组织提供更深入的洞察力、增强的问题解决能力和竞争优势。

群联电子在研发方面投入了大量资金，以使人工智能更加普及且更具成本效益。我们的 aiDAPTIV+ 解决方案 使组织能够在本地训练人工智能模型，从边缘和机器人的物联网设备到个人电脑、工作站和数据中心服务器，确保数据安全，同时消除基于云的 LLM 培训的高成本。

欢迎于 3 月 18 日至 21 日在加利福尼亚州圣何塞举办的 NVIDIA GTC 活动上参观我们，了解 aiDAPTIV+ 的使用方法以及它如何为您的组织带来 AI 模型训练的革命。

来自 Phison 的附加 AI 内容