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越来越多的AI采用促使风险评估

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【越来越多的AI采用促使风险评估】
企业中AI的采用者专注于以监督和深度学习为中心的特定生产工作负载，而在年度调查中使用AI进行生产或评估技术的组织的数量跃升至85% 。
O'Reilly Media周三(3月18日)发布的AI采纳调查显示，企业AI计划日趋成熟的另一个迹象是对数据治理的更加重视 。超过26%的受访者表示，随着对隐私和“可信赖” AI的担忧日益增加，他们正在建立正式的治理流程 。O'Reilly报告称，将近35%的受访者表示，他们预计将在未来三年内启动AI数据治理工作 。
报告作者Roger Magoulas和Steve Swoyer写道：“人工智能的采用正在迅速发展 。” “大多数正在评估或尝试AI的公司现在都在生产部署中使用它 。”
这组作者补充说，下一步包括控制风险因素，从模型开发的偏见和比率数据到“模型在生产中退化的趋势” 。
大多数AI项目位于研发部门内，其次是IT和客户服务应用程序 。
同时，调查发现，聘用和保留AI专家仍然是采用该技术的最大障碍 。其他障碍包括缺乏机构支持(22%)和无法确定适当的业务用例(20%) 。很难找到和保留的机器学习建模者和数据科学家 。
与AI相关的最大技能缺口是数据工程，近40%的受访者认为 。
调查作者指出：“令人不安的事实是，最关键的技能短缺无法轻松解决 。” 他们补充说，例如，数据科学家需要统计等领域的综合技术专业知识以及“特定领域的业务专业知识” 。
随着企业AI部署速度的加快，早期采用者正以“意外结果”的形式将重点转移到潜在风险上 。因此，成熟的程序将重点放在可解释的AI和机器学习模型的透明性等领域 。
越来越多的AI部署也为研究人员提供了开发人员更喜欢工具的窗口 。O'Reilly调查发现，五个最受欢迎的工具中有四个是基于Python或基于流行编程语言的工具和库 。Python在机器学习和其他与AI相关的项目上的发展被称为“爆炸性的” 。
作者说，与此同时，开发人员对PyTorch(在O'Reilly工具排名中排名第四)的兴趣继续“从相对较小的基础上迅速增长” 。原因之一是它使用了动态计算图 。更加强劲的是，亚马逊网络服务公司(Amazon Web Services)(纳斯达克股票代码：AMZN)本周表示，将通过其弹性推理工具增加对PyTorch模型的支持 。这意味着PyTorch对推理的支持将在Amazon SageMaker，机器和深度学习堆栈以及其他AWS云平台上提供 。

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