AI民主化：利用人工智能賦能大眾
將人工智能研究成果普及到更廣大的用戶群體，包括沒有專業AI技能的個人，被稱為“AI民主化”。 諸如IBM、亞馬遜、Facebook、微軟和Google等在人工智能領域進行大量投資的大公司，正在推動這一趨勢，以促進其發展和普及。
傳統上，AI的創建需要大量的時間、金錢和資源，例如專業知識和處理能力。 AI民主化意味著通過提供平易近人的工具和資源來簡化創建過程，例如現成的算法、清晰的用戶界面和高性能的雲計算平台。 這些支持的存在使沒有專業知識的內部開發人員能夠創建自己的機器學習應用程序和其他AI技術。
人工智能 - 下一個數位前沿
人工智能正在影響全球文化和社會的方方面面，通常被視為下一個數位前沿。 AI是一個快速發展的行業，預計將顯著改變全球勞動力和經濟格局。 在過去的幾十年中，我們已經看到了人工智能領域的巨大發展和成就。 全球AI市場預計將在2021年至2025年間增長764.4億美元，以21%的複合年增長率擴張。 憑藉其改變我們文明的潛力，人工智能如今被認為是一項革命性的技術，也是邁向未來的一大步。
AI民主化的益處
- 降低進入門檻：通過AI民主化，降低了個人和組織的進入門檻。 任何人都可以使用公開可用的技術和數據，在雲基礎設施上開始測試和構建AI模型。 可以使用AI的企業和用戶越多，帶來的益處就越多。
- 整體業務升級/改善：通過將業務和技術更緊密地聯繫在一起，AI民主化在這兩者之間建立了牢固的聯繫。 儘管大多數人認為AI僅僅與技術有關，但AI民主化更多的是關於業務成果。
- 社會變革：隨著對AI的理解和使用不斷增長，醫療保健、執法等社會問題以及氣候變化等全球挑戰都將得到改善。
- 提高自動化程度：根據Gartner的預測，隨著AI變得更容易獲得，大多數工具將會自動化，從而實現更高水平的自助服務。 因此，自動化將釋放任何企業的潛力。
實施AI解決方案的挑戰
包括Google、微軟、亞馬遜、Facebook等在內的世界上最強大的公司擁有大量的數據，並且擅長使用AI來分析數據。 然而，只有少數企業將AI用於其主要運營。 根據MMC Ventures的一項研究，在歐洲接受調查的2830家初創公司中，只有60%的公司將AI作為其價值提供的一部分。 如果將初創企業和老牌企業也包括在內，這個數字還會更低。 儘管這看起來出乎意料，但這是真實的。 這是因為執行AI解決方案需要廣泛而複雜的能力。
圖表 1
圖表 2
AI民主化舉措
1400年代印刷機的發明是走向民主化的第一步，它使幾乎所有人都能輕鬆地獲取信息。 由於由此產生的信息爆炸，每個人都可以開始學習。 如今，許多企業都在使用AI技術並讚賞其成果。 AI民主化已被包括微軟、Google和IBM在內的大型IT公司採納為主要目標。
- 微軟的AI民主化戰略：微軟制定了一項雄心勃勃且全面的計劃，以消除人工智能（AI）的精英化，並使其對所有人可用。 微軟正在通過遵循以下四點概述的內容來實現AI民主化的目標：
- 使用AI來改變人們與環境計算互動的方式。
- 將智慧融入我們每天在任何設備上隨時使用的每個程式中。
- 使包含在其產品中的認知功能可供所有全球應用程式開發人員使用。
- 構建AI超級電腦，這是現有最強大的電腦，並確保地球上的每個人都可以通過雲端訪問它，以便他們都可以利用其力量並解決AI難題。
- Project FAIR-Forward：德國經濟合作與發展部正在資助德國的“FAIR-Forward-人人享有AI”項目。 該項目的目標是為所有用戶提供對AI技術的可訪問性，本地化的培訓數據以及開放的學術材料，以在全球範圍內推廣一種更加開放、全面和可持續的AI方法。 FAIR Forward項目的共同負責人Lea和Balthas認為，AI可以通過消除社會融合和人類發展的障礙帶來有益的改進。 他們表示，AI有可能發展成為一項改變遊戲規則的技術，它將加速全球數位革命並加速實現可持續發展目標。
- H2O.ai Project：H2O.ai Project是一個開源機器學習平台，有助於創建智能應用程式。 該平台正在推動使AI對所有人可用的工作。 通過確保輕鬆訪問AI，H20.ai提供學術課程，從而增強AI學生的能力，從而影響高等教育的未來。
人才是擴展AI的最大障礙
由於以下因素，使用開源生態系統和超大規模企業AI平台的企業都面臨人才短缺：
- 由於它們能夠使用戶利用遷移學習，因此對TensorFlow、Scikit-learn和Keras等開源機器學習框架的需求很高。
- 由於缺乏領域專業知識和行業背景化，跨SAP Leonardo、Salesforce Einstein、Amazon SageMaker、Azure Machine Learning和Microsoft Cognitive Services等平台上的經過認證的人員準備不足以應對項目。
通過民主化來克服人才問題
- 數據民主化： 讓公司各個部門的業務用戶都能訪問數據是AI民主化的第一步。 這將幫助他們更加熟悉數據結構，評估數據並分析數據。
- 數據素養和AI： 下一個階段是支持旨在幫助業務用戶全面了解AI、理解AI系統的後果並與之成功互動的計劃。
- 低代碼/無代碼自助服務工具：為了使業務用戶能夠安裝ML模型而不必編寫冗長的代碼，組織還應投資於以拖放方式提供預構建組件和構建模塊的解決方案。
- 自動機器學習 (AutoML)： 企業應使用它來自動化ML工作流程，包括模型訓練過程的某些或所有組件，包括特徵工程、特徵選擇、算法選擇和超參數優化。
結論
借助AI民主化，AI不再是AI專家的專屬領域。 相反，它易於具有各種職責、能力、創造力和智力水平的人們使用。 想像一下，在一個每個人都可以公開訪問AI培訓、AI技術和AI數據的世界中，甚至小規模的農民也可以使用AI驅動的應用程式來實時檢測多種農作物病害。 由於AI的民主化，這就是人們所期望的假想情況。 因此，現在採取行動以防止少數科技巨頭控制和訪問AI至關重要。 相反，所有企業都必須為自己及其客戶全面實現重大成果。
總之，AI無疑是未來的技術，並且隨著它的日益普及，它將消除目前存在的任何社會融合和人類發展的障礙。 因此，要充分利用AI，必須使其對所有人可用。 毫無疑問，AI需要被民主化，因為它將賦予個人和組織更多的力量。 為了確保AI驅動的世界保持穩定，需要一個制衡系統，就像人類民主制度一樣。
作者：Sonu Kumar Sah