中國(guó)信通院發(fā)布“2022人工智能十大關(guān)鍵詞”

2022年8月16日,在“2022可信AI峰會(huì)”上,中國(guó)信息通信研究院云計(jì)算與大數(shù)據(jù)研究所所長(zhǎng)何寶宏正式發(fā)布并解讀了“2022 人工智能十大關(guān)鍵詞”。

 

關(guān)鍵詞一:大模型

大模型技術(shù)創(chuàng)新和工程落地齊頭并進(jìn),掀起行業(yè)大模型落地?zé)岢薄4竽P偷母碌俣炔粩嗉涌?,開(kāi)始從“可用”的基礎(chǔ)大模型轉(zhuǎn)向?yàn)椤昂糜谩钡男袠I(yè)大模型。在技術(shù)創(chuàng)新方面,大模型的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建、模型訓(xùn)練、算法調(diào)優(yōu)等技術(shù)趨于成熟,持續(xù)提升其通用性和泛化性,已初步具備通用智能雛形。例如,近期開(kāi)源的NLLB可支持200種語(yǔ)言的相互翻譯。在工程落地方面,已初步形成大模型As a Service的應(yīng)用模式,加速向互聯(lián)網(wǎng)、ICT、金融、政務(wù)等垂直行業(yè)滲透。為支撐應(yīng)用方更便捷地開(kāi)發(fā)和部署大模型,多家頭部企業(yè)發(fā)布了行業(yè)大模型及開(kāi)發(fā)工具。

 

關(guān)鍵詞二:生成式AI

生成式AI開(kāi)辟AI創(chuàng)作能力,加速AI與數(shù)據(jù)要素深度融合。近幾年生成式AI的技術(shù)能力越來(lái)越成熟,可生成逼真且富有創(chuàng)意的多模態(tài)數(shù)據(jù),形成自動(dòng)寫(xiě)作、代碼生成、數(shù)字人等典型的應(yīng)用形態(tài),已連續(xù)兩年入選《人工智能技術(shù)成熟度曲線報(bào)告》。在技術(shù)方面,生成式AI借助生成對(duì)抗學(xué)習(xí)等技術(shù),能夠生成更加真實(shí)、更有創(chuàng)意、更有趣味的內(nèi)容。例如,2017至2022年,在圖片生成權(quán)威榜單上,真實(shí)度和趣味度綜合評(píng)分提升了近5倍。在應(yīng)用方面,生成式AI既是生產(chǎn)要素,也是生產(chǎn)工具。除了圖像生成以外,在寫(xiě)作和編程等方面也取得進(jìn)展。

 

關(guān)鍵詞三:AI4S(AI for Science)

AI for Science在多個(gè)傳統(tǒng)科學(xué)領(lǐng)域取得重大突破。隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展和大規(guī)模應(yīng)用,AI在逐漸成為科學(xué)研究新的生產(chǎn)工具,AI4S將進(jìn)一步釋放科學(xué)研究的生產(chǎn)力,促進(jìn)人工智能的工程落地。一方面,AI與傳統(tǒng)科學(xué)領(lǐng)域的深度融合,極大拓展該領(lǐng)域解決問(wèn)題的能力,目前AI在生物、數(shù)學(xué)、材料、物理、基因、化學(xué)等基礎(chǔ)科學(xué)領(lǐng)域都取得了諸多成果和突破,并對(duì)科學(xué)研究范式產(chǎn)生了深刻的影響,例如,目前人工智能已經(jīng)能夠預(yù)測(cè)幾乎所有的生物蛋白質(zhì)的可能結(jié)構(gòu),被譽(yù)為人類(lèi)在21世紀(jì)取得的最重要的科學(xué)突破之一,可能開(kāi)啟“數(shù)字生物學(xué)”的新時(shí)代。另一方面,傳統(tǒng)科學(xué)領(lǐng)域的進(jìn)步和對(duì)AI技術(shù)的需求加速了AI本身的發(fā)展。當(dāng)前產(chǎn)學(xué)研共同發(fā)力人工智能與科學(xué)的融合,產(chǎn)業(yè)界聚焦工具創(chuàng)新,開(kāi)源工具和基于開(kāi)源工具產(chǎn)生的創(chuàng)新成果呈爆發(fā)趨勢(shì),AI4S的研究范圍也擴(kuò)展到了更多基礎(chǔ)問(wèn)題領(lǐng)域。高校和研究院聚焦算法和應(yīng)用,用AI算法更好地將科學(xué)計(jì)算和物理模型相連接,進(jìn)而指導(dǎo)科學(xué)與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。

 

關(guān)鍵詞四:知識(shí)驅(qū)動(dòng)AI

知識(shí)驅(qū)動(dòng)助力人工智能認(rèn)知能力的提升,滿足人工智能深入各個(gè)行業(yè)不同應(yīng)用場(chǎng)景的需求。隨著深度學(xué)習(xí)與知識(shí)圖譜等多重技術(shù)的深度融合,綜合利用大量知識(shí)數(shù)據(jù)中的因果和邏輯關(guān)系,可以助力人工智能認(rèn)知能力的提升,來(lái)解決人工智能深入各個(gè)行業(yè)時(shí)場(chǎng)景復(fù)雜、可解釋性較低等問(wèn)題。在技術(shù)方面,知識(shí)和數(shù)據(jù)雙輪驅(qū)動(dòng)的人工智能技術(shù)路線展現(xiàn)了強(qiáng)勁的發(fā)展?jié)摿?,知識(shí)的融合應(yīng)用有效地提升了智能問(wèn)答、智能推薦、大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型等人工智能技術(shù)中的效果。文心大模型、孟子大模型等均嘗試?yán)弥R(shí)增強(qiáng)技術(shù)路線提升效果。在應(yīng)用方面,知識(shí)與人工智能的融合拓展了人工智能的應(yīng)用范圍,促進(jìn)形成知識(shí)凝練、知識(shí)流轉(zhuǎn)、知識(shí)賦能閉環(huán),推動(dòng)數(shù)字化發(fā)展下行業(yè)與企業(yè)各類(lèi)知識(shí)的沉淀、流轉(zhuǎn),顯著提升實(shí)際場(chǎng)景的智能應(yīng)用水平。

 

關(guān)鍵詞五:超級(jí)自動(dòng)化

超級(jí)自動(dòng)化已經(jīng)成為企業(yè)即開(kāi)即用、敏捷配置的數(shù)字化轉(zhuǎn)型工具箱。經(jīng)過(guò)一年多的發(fā)展,超級(jí)自動(dòng)化有了很多新的價(jià)值。在概念深化方面,中國(guó)信息通信研究院在今年發(fā)布的《超級(jí)自動(dòng)化技術(shù)與應(yīng)用研究報(bào)告(2022)》中首次對(duì)其主要概念進(jìn)行了深入剖析和理解,認(rèn)為“超級(jí)自動(dòng)化是多種技術(shù)能力與軟件工具組合,覆蓋了自動(dòng)化從需求發(fā)現(xiàn)到應(yīng)用實(shí)踐的全流程”;在技術(shù)發(fā)展方面,機(jī)器人流程自動(dòng)化、智能流程管理、低代碼應(yīng)用平臺(tái)、流程挖掘等工具和平臺(tái),銜接起了企業(yè)級(jí)各類(lèi)復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景,其綜合應(yīng)用、交互使能是超級(jí)自動(dòng)化發(fā)揮效能的重要手段。人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)作為底座,為超級(jí)自動(dòng)化發(fā)展注入了源源不斷的強(qiáng)大動(dòng)力;在應(yīng)用拓展方面,政府和企業(yè)使用超級(jí)自動(dòng)化技術(shù)開(kāi)始呈現(xiàn)出全面爆發(fā)的狀態(tài)。例如,日本全面引入RPA實(shí)現(xiàn)政務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,據(jù)統(tǒng)計(jì)各級(jí)政府的引入率已經(jīng)超過(guò)90%。同時(shí),產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新層面,領(lǐng)先的RPA企業(yè)都不再局限于RPA或流程挖掘等單點(diǎn)能力的輸出,而是圍繞信通院提出的超級(jí)自動(dòng)化技術(shù)與工具體系,開(kāi)始由點(diǎn)及面的建立起立體服務(wù)架構(gòu)。

 

關(guān)鍵詞六:人工智能中臺(tái)

人工智能中臺(tái)重塑企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的能力底座。隨著企業(yè)從重視人工智能的“研發(fā)”,到“研發(fā)-運(yùn)營(yíng)”并重,AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)也逐漸向AI中臺(tái)演進(jìn)。理念層面,AI中臺(tái)更加重視管理和運(yùn)營(yíng),技術(shù)層面,AI中臺(tái)高度集約了AI能力,具有規(guī)?;?、標(biāo)準(zhǔn)化、可擴(kuò)展等特點(diǎn)。其中,規(guī)?;侵刚狭素S富的人工智能開(kāi)發(fā)、部署、測(cè)試、運(yùn)維等能力,標(biāo)準(zhǔn)化是指將異構(gòu)的軟硬件環(huán)境封裝為標(biāo)準(zhǔn)化的界面,可擴(kuò)展是指可以不斷適配新的技術(shù)和工具,保證AI技術(shù)的動(dòng)態(tài)演進(jìn)。通過(guò)與數(shù)據(jù)中臺(tái)、云平臺(tái)、業(yè)務(wù)中臺(tái)、運(yùn)營(yíng)平臺(tái)的打通,AI中臺(tái)正在加速融入企業(yè)的技術(shù)平臺(tái)體系中。當(dāng)前階段,大型的行業(yè)企業(yè)正在積極構(gòu)建AI中臺(tái)體系,通過(guò)高效的組織管理實(shí)踐,推動(dòng)全場(chǎng)景全領(lǐng)域的AI賦能。

 

關(guān)鍵詞七:MLOps

MLOps落地開(kāi)花,AI資產(chǎn)沉淀和治理成為實(shí)踐新風(fēng)向。隨著業(yè)界對(duì)人工智能研發(fā)效率、團(tuán)隊(duì)協(xié)作、安全保障等需求進(jìn)一步提升,整個(gè)MLOps產(chǎn)業(yè)實(shí)踐呈現(xiàn)出“內(nèi)涵很明確、落地很困難”的現(xiàn)狀。從技術(shù)內(nèi)涵來(lái)看, MLOps的核心和要求已明確,即圍繞“一個(gè)基礎(chǔ)、兩個(gè)關(guān)鍵、三個(gè)提升”,逐步建設(shè)從需求、開(kāi)發(fā)、交付到模型運(yùn)營(yíng)的全生命周期運(yùn)營(yíng)管理機(jī)制。一個(gè)基礎(chǔ)是指持續(xù)交付,通過(guò)搭建工廠流水線式的模型生產(chǎn)方式,提高規(guī)模化生產(chǎn)效率。許多頭部企業(yè)都已開(kāi)始實(shí)踐模式的持續(xù)交付,部分企業(yè)模型研發(fā)效率提升超過(guò)40%。兩個(gè)關(guān)鍵是指持續(xù)訓(xùn)練和持續(xù)監(jiān)控,通過(guò)持續(xù)訓(xùn)練和持續(xù)監(jiān)控搭建高效閉環(huán)的運(yùn)營(yíng)管理體系,提高機(jī)器學(xué)習(xí)可觀察性,保證模型質(zhì)量,增加賦能效果。三個(gè)提升是指數(shù)據(jù)管理、特征管理、模型管理能力的提升。對(duì)數(shù)據(jù)、特征和模型等AI資產(chǎn)加以沉淀、安全管控和風(fēng)險(xiǎn)治理,提升企業(yè)級(jí)AI治理能力,已成為MLOps新風(fēng)向。從落地現(xiàn)狀來(lái)看,持續(xù)交付、持續(xù)訓(xùn)練、持續(xù)監(jiān)控和模型治理難度依次提升,產(chǎn)業(yè)界當(dāng)前尚處在提升持續(xù)交付和持續(xù)監(jiān)控能力過(guò)程中,模型治理等僅有少量探索,未來(lái)仍然是AI工程化的重點(diǎn)方向。此外,MLOps的工具市場(chǎng)持續(xù)火熱,端到端的MLOps一體化工具和細(xì)分場(chǎng)景的專項(xiàng)工具都非?;馃幔说蕉斯ぞ咦非蟠蠖墓δ芗?,專項(xiàng)工具在局部或某些場(chǎng)景下功能和性能較好,例如流水線編排、模型監(jiān)控、特征存儲(chǔ)、可觀測(cè)等工具,未來(lái)MLOps相關(guān)工具可能會(huì)成為AI軟件市場(chǎng)的重要賽道。

 

關(guān)鍵詞八:人工智能新基建

AI軟件設(shè)施加速新基建的賦能效應(yīng)。自2018年新基建的概念提出以來(lái),政產(chǎn)學(xué)研用多方主體發(fā)力建設(shè)人工智能基礎(chǔ)設(shè)施,AI新基建的內(nèi)涵也在這個(gè)過(guò)程中逐步明晰。AI新基建主要包括數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施、算力基礎(chǔ)設(shè)施和AI軟件設(shè)施。數(shù)據(jù)和算力基礎(chǔ)設(shè)施非常重要,但是如果沒(méi)有軟件設(shè)施作為連接樞紐,則難以充分發(fā)揮人工智能的賦能效應(yīng),支撐起豐富的AI應(yīng)用和服務(wù)。因此,AI軟件設(shè)施在近兩年成為產(chǎn)業(yè)焦點(diǎn),AI開(kāi)源框架生態(tài)、預(yù)訓(xùn)練大模型體系、AI軟件平臺(tái)生態(tài)等內(nèi)容都得到了長(zhǎng)足的發(fā)展。AI新基建的愿景是讓AI像水、電一樣成為觸手可得的普惠資源:政策層面,國(guó)家以及各行業(yè)的“十四五”規(guī)劃相繼對(duì)人工智能新基建提出指導(dǎo)意見(jiàn),不斷推動(dòng)新基建的落地應(yīng)用;產(chǎn)業(yè)層面,頭部科技企業(yè)聯(lián)合地方政府,積極建設(shè)運(yùn)營(yíng)區(qū)域性基礎(chǔ)設(shè)施,不斷加速AI生態(tài)的培育。

 

關(guān)鍵詞九:企業(yè)智能

企業(yè)智能化建設(shè)手段與方法實(shí)現(xiàn)全新變革,逐漸向全場(chǎng)景、全流程、全層級(jí)深度融合應(yīng)用轉(zhuǎn)變。隨著智能化技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用深入,企業(yè)智能建設(shè)從部分場(chǎng)景、外部維護(hù)、單點(diǎn)優(yōu)化逐漸向系統(tǒng)化、全面化轉(zhuǎn)變,通過(guò)智能基礎(chǔ)設(shè)施和智能應(yīng)用雙驅(qū)重塑企業(yè)智能化發(fā)展勢(shì)能。一方面,企業(yè)建設(shè)完善人工智能中臺(tái)、知識(shí)中臺(tái)、大模型等智能基礎(chǔ)設(shè)施,筑牢了企業(yè)智能的底座、打造了企業(yè)的知識(shí)大腦、拓寬了企業(yè)的全新賽道,整體上夯實(shí)了企業(yè)智能化發(fā)展的根基。例如國(guó)有六大銀行、電力、石油等大型央企都已經(jīng)建設(shè)了各類(lèi)智能基礎(chǔ)設(shè)施,并依托該設(shè)施為企業(yè)的智能轉(zhuǎn)型提供支持。另一方面,智能文檔處理、智能會(huì)議、知識(shí)管理、智能客服等各類(lèi)企業(yè)智能應(yīng)用不斷發(fā)展,全面賦能企業(yè)辦公、管理、決策、風(fēng)控、營(yíng)銷(xiāo)、服務(wù)等各個(gè)環(huán)節(jié),促進(jìn)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)化與知識(shí)化、工作流程的信息化與智能化。智能基礎(chǔ)設(shè)施和智能應(yīng)用相輔相成,智能基礎(chǔ)設(shè)施促進(jìn)智能應(yīng)用的敏捷高效,智能應(yīng)用助推智能基礎(chǔ)設(shè)施底座的升級(jí)優(yōu)化,共同推動(dòng)企業(yè)智能化的加速發(fā)展。

 

關(guān)鍵詞十:可信落地

可信AI由理論研究邁向工程化落地。隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,社會(huì)各界對(duì)可信AI研究已經(jīng)從理論探索逐步走向工程化落地實(shí)踐。政府與研究機(jī)構(gòu)相關(guān)政策和規(guī)范從宏觀指導(dǎo),開(kāi)始向可操作、可落地的規(guī)范演進(jìn)。在法律監(jiān)管層面,各政府部門(mén)的法規(guī)政策愈發(fā)重視實(shí)施和操作。例如新加坡于5月出臺(tái)世界首個(gè)AI治理測(cè)試框架及工具包;英國(guó)6月宣布首個(gè)人工智能倫理和監(jiān)管的重大研究計(jì)劃。 在行業(yè)可信實(shí)踐層面,各國(guó)研究機(jī)構(gòu)紛紛開(kāi)展可信AI技術(shù)研究及標(biāo)準(zhǔn)制定工作,為業(yè)界提供評(píng)估準(zhǔn)則并聚焦準(zhǔn)入落地。如英國(guó)BSI與艾倫圖靈實(shí)驗(yàn)室合作開(kāi)發(fā)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)改善人工智能治理,美國(guó)NIST發(fā)布《人工智能偏差識(shí)別和管理標(biāo)準(zhǔn)》和《AI風(fēng)險(xiǎn)管理框架(草案)》,為企業(yè)和機(jī)構(gòu)的AI風(fēng)險(xiǎn)管理提供了大量可參考的要求和指導(dǎo)。在企業(yè)可信實(shí)踐層面,產(chǎn)業(yè)界從企業(yè)戰(zhàn)略管理和技術(shù)工具研發(fā)創(chuàng)新雙線并進(jìn),加速了可信AI在企業(yè)的落地實(shí)踐。如頭部科技企業(yè)先后發(fā)布了AI治理戰(zhàn)略和治理體系,成立了相關(guān)委員會(huì)和工作組,聚焦企業(yè)層面的AI治理和風(fēng)險(xiǎn)管理體系。同時(shí)可信AI技術(shù)和保障工具也在蓬勃發(fā)展,各大企業(yè)積極研發(fā)可信產(chǎn)品應(yīng)用,也開(kāi)源了一批聚焦隱私性、魯棒性、安全性、可解釋性、公平性等可信能力的測(cè)試工具。

來(lái)源:中國(guó)信通院CAICT

校  審 | 陳  力、珊  珊

編  輯 | 凌  霄


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2022-08-17
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