人工智能技術(shù)讓我們的企業(yè)變得越來越“聰明”了

AI無處不在，所帶來的顛覆性沖擊遠(yuǎn)超過想象，作為科技創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力，AI正在進(jìn)入高速發(fā)展期。工業(yè)和信息化部公布的測(cè)算數(shù)據(jù)顯示，我國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模已超過4000億元，企業(yè)數(shù)量超過3000家。2021年全球人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)3619億美元，其中中國占576億美元。從投融資規(guī)模來看，2021年全球人工智能產(chǎn)業(yè)投融資金額為714.7億美元，同比增加90.2%，中國人工智能產(chǎn)業(yè)投融資金額為201.2億美元，同比增加40.4%。

積極“擁抱”人工智能，已成為很多企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的共識(shí)。IBM大中華區(qū)客戶成功事業(yè)部總經(jīng)理朱輝表示，IBM今年進(jìn)行了全球AI采用指數(shù)的調(diào)研，結(jié)果顯示，全球企業(yè)對(duì)AI的采用穩(wěn)步增長(zhǎng)，而且呈現(xiàn)出更加成熟的、漸進(jìn)式的趨勢(shì)。朱輝透露，中國大約有60%的企業(yè)已經(jīng)在業(yè)務(wù)中開始積極部署人工智能的解決方案;99%的企業(yè)認(rèn)為人工智能的解決方案可隨處構(gòu)建、隨處部署及運(yùn)行，這對(duì)于企業(yè)至關(guān)重要;大概三分之二的企業(yè)正在使用或者考慮通過自動(dòng)化軟件和工具，提高IT運(yùn)營和業(yè)務(wù)流程效率。朱輝表示，AI的落地為企業(yè)的創(chuàng)新提供了有效的支撐，將成為大勢(shì)所趨。

機(jī)器學(xué)習(xí)的方法解決人工智能面對(duì)的一系列問題。機(jī)器學(xué)習(xí)通過計(jì)算機(jī)算法會(huì)不斷進(jìn)行訓(xùn)練，從大型數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)模式和相關(guān)性，然后根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果做出最佳決策和預(yù)測(cè)。機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)來改善自身的能力，獲得的數(shù)據(jù)越多，準(zhǔn)確性會(huì)越高。

在工業(yè)領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能支撐下的分支深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都屬于人工智能的子類目，其中通過采用深度學(xué)習(xí)的算法計(jì)算數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，做出預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率和人工判斷相差無幾。將深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用在工業(yè)視覺檢測(cè)機(jī)器人上，可大幅提升作業(yè)性能，并實(shí)現(xiàn)制造流程的自動(dòng)化利無人化。

機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)算法和方法具有一定的門檻，在對(duì)原理不清楚的情況下進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，難以取得理想的效果，所以要求工程師不僅具有工程實(shí)現(xiàn)的能力，還需具備線性代數(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等婁學(xué)基礎(chǔ)，并理解數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的常見算法。

Gartner預(yù)計(jì)，到2026年，實(shí)施人工智能透明度、信任和安全性的組織將看到他們的人工智能模型在采用、業(yè)務(wù)目標(biāo)和用戶接受度方面實(shí)現(xiàn)50%的成果改進(jìn)。Gartner調(diào)查結(jié)果表明，組織已經(jīng)部署了成百上千個(gè)IT 領(lǐng)導(dǎo)者無法解釋的人工智能模型。缺乏知識(shí)和理解可能會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的后果。當(dāng)依賴增加時(shí)，人工智能模型表現(xiàn)不佳的影響會(huì)被放大。不管理人工智能風(fēng)險(xiǎn)的組織更有可能遇到負(fù)面的人工智能結(jié)果和違規(guī)行為。模型不會(huì)按預(yù)期運(yùn)行，并且會(huì)出現(xiàn)安全和隱私問題、財(cái)務(wù)和聲譽(yù)損失以及對(duì)個(gè)人的傷害。錯(cuò)誤執(zhí)行的人工智能也可能導(dǎo)致組織做出糟糕的業(yè)務(wù)決策。

為確保人工智能系統(tǒng)的安全性和合規(guī)性，企業(yè)應(yīng)當(dāng)對(duì)人工智能技術(shù)的運(yùn)用進(jìn)行治理。有效的人工智能治理將包括以下關(guān)鍵控制領(lǐng)域：

法規(guī)和政策——了解適用的法律法規(guī)，制定人工智能領(lǐng)域的政策

標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范——制定人工智能安全要求的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，以納入人工智能系統(tǒng)和解決方案

技術(shù)方法——實(shí)施技術(shù)措施以應(yīng)對(duì)人工智能風(fēng)險(xiǎn)

安全評(píng)估——評(píng)估人工智能系統(tǒng)的安全性、彈性和穩(wěn)健性，并進(jìn)行持續(xù)監(jiān)控和審查

人才發(fā)展——為負(fù)責(zé)人工智能開發(fā)、部署和管理的員工提供充分的培訓(xùn)

可控環(huán)境——確保人工智能解決方案在其整個(gè)生命周期內(nèi)可解釋且一致，并保持人工對(duì)人工智能系統(tǒng)的監(jiān)督

隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的普及化，所對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)威脅數(shù)目隨之上升，而且其復(fù)雜性也相對(duì)增加，為此對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全也帶來了挑戰(zhàn)。如今，移動(dòng)設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算在企業(yè)中的應(yīng)用日益普及，攻擊面也相對(duì)增加。此外，黑客可以利用人工智能來不斷變形病毒/惡意軟件，而傳統(tǒng)的靜態(tài)防御解決方案未必能對(duì)此有效檢測(cè)以及阻斷。另一個(gè)原因是網(wǎng)絡(luò)攻擊服務(wù)化(Cyberattack-as-a-Service)，令網(wǎng)絡(luò)攻擊變得普及，攻擊者自身不須擁有強(qiáng)大的黑客知識(shí)亦可以通過支付加密貨幣獲得攻擊工具。