2024 年人工智慧趨勢：提高創新、生產力和客戶體驗

是的，仍然有很多監管需要通過，是的，將會有大量的讚成者和反對者將其視為解決我們所有問題的靈丹妙藥/潘朵拉盒子。 不管怎樣，人工智慧是真實存在的，而且是巨大的：一種千載難逢的變革性技術。 我們已經不再把它當作機器學習的花俏速記，而是進入了蜜月期。

在生成式人工智慧轟動一時的一年後，各類企業都對人工智慧在2024 年能為他們做的事情感到興奮。亞馬遜今年的CDO 洞察報告顯示，80% 的首席數據長相信生成式人工智慧將改變他們的業務。

人工智慧已成為保持競爭力的必備條件。 德勤《企業人工智慧現況》第五版報告發現，94% 的全球企業領導者認為人工智慧對於未來五年的成功至關重要。

隨著人工智慧技術不斷推動和變革產業，2024年我們可以期待哪些人工智慧趨勢？

2024 年值得關注的 5 個人工智慧趨勢

未來一年，隨著推理成本（調用大型語言模型生成回應的成本）下降、法學碩士商品化和人工智慧使用擴大，絕大多數公司將對人工智慧進行投資。 儘管如此，較高的利率和不乏地緣政治不穩定因素共同導致標準普爾 500 指數的資本支出略顯低迷，因此不要指望立即出現暴利。

Meta、微軟、英偉達等公司在生成式人工智慧革命中乘勝追擊，當然會進行大筆投資。 除了明顯的參與者之外，以數據為中心的公司將首先受益（想想他們將節省的所有編碼時間），以及發現實驗更容易的更小、更敏捷的公司。

多模型人工智慧系統的進步結合了文字、音訊、圖像和視訊等各種來源來產生內容，預計將加速業務轉型。

仍有大量風險需要擺脫。 大型科技公司都興奮不已，但這並不是該技術第一次超過實際需求，因此採用還需要時間。

以下是值得關注的五個關鍵人工智慧趨勢：

1. 改善客戶體驗
2. 提高辦公室效率
3. 加速創新
4. 管理人工智慧風險
5. 超越觸控螢幕

1.人工智慧將「客製化」融入客戶體驗

將最好的自然語言聊天機器人與即時洞察和客戶數據相結合，到 2024 年，我們將看到品牌使用人工智慧來針對個人投放超個人化廣告，並真正加速跨平台的客製化體驗。

Gartner 對 2000 名高階主管的調查顯示，客戶體驗是生成式 AI 投資的首要關注點。

借助人工智慧，企業可以更深入、即時地了解客戶的行為和偏好，從而提供個人化的產品推薦和優惠。 人工智慧有助於簡化產品目錄管理和產品發現，從而改善線上購物體驗、減少體力勞動，最終提高利潤。

Gen AI 也承諾幫助改善客戶服務，這是整體客戶體驗的核心。 這超出了更聰明的聊天機器人的範圍，可以幫助座席更快地回應問題並更快地提出解決方案。

2. 2024年生產力大幅提升

我們常聽到的大賣是，生成式人工智慧可以幫助使用者提高工作效率，同時釋放他們的創造力。 到 2024 年，預計人工智慧將成為工作場所的更大趨勢。

畢馬威會計師事務所 (KPMG LLP) 的一項研究發現，在受訪的 225 名美國高階主管中，大多數 (66%) 認為人工智慧將改變人們未來的工作方式。

在單調的日常工作中，由於人工智慧生產力工具的出現，辦公室必需品將得到（早就該的）升級。 這些將使從虛擬助理和電子郵件管理工具到專案管理和報告的一切成為可能。

微軟和谷歌很快就推出了此類用於協作、內容創建、會議和其他辦公室任務的工具。 但許多其他技術供應商正在將人工智慧功能添加到其企業應用程式中，以實現從數據分析和營運管理到員工招聘的廣泛工作流程的自動化。

人工智慧客戶服務：更快的修復，更快樂的客服人員

用於客戶服務的人工智慧可以改善座席體驗、加快解決速度並提高客戶滿意度。

3. 加速創意產生

如果做得好，人工智慧不僅可以增強會議總結和數據分析的力量，還能促進創新。 康乃爾理工大學和華頓商學院 2023 年發表的一篇論文認為，大型語言模型的幻覺、缺乏判斷力和不一致可以被視為「有價值的功能，而不是錯誤」。

畢馬威研究顯示，62% 的美國主管認為人工智慧可以促進創新，幫助創造更多產品和服務。

日常任務的自動化有助於讓員工專注於創新和解決問題，但生成式AI 工具還可以幫助創意創造，這是一種將在2024 年發展的AI 趨勢。例如，您可能很難想出五個以上的創意在 15 分鐘內討論給定主題。 使用 ChatGPT，您的輸出可高達 200。

創意的產生變得更便宜，因此專業人士可以將注意力轉移到創意評估和完善上。 根據《哈佛商業評論》的一項研究，生成式人工智慧工具在這方面也很有幫助。

研究人員寫道：“生成式人工智慧為企業和政府提供的最大機會之一是增強人類創造力並克服創新民主化的挑戰。”

4. 2024年人工智慧風險管理趨勢上升

對於缺乏對資料管理的強大控制的企業來說，部署生成式人工智慧可能有點太過了。 這是因為人工智慧工具最終可能會錯誤地洩漏有價值的資料。

從純粹的實際角度來看，公司很難追蹤員工如何使用人工智慧。 例如，要了解技術團隊是否正在將原始程式碼和其他機密資料上傳到聊天機器人（詢問三星）。 預計指導方針和監管機構將會增加。

例如，歐盟《人工智慧法案》提出了人工智慧的監管框架，根據風險等級對系統進行分類並建立相應的義務。

在美國，拜登政府發布了一項行政命令，其目的之一是製定人工智慧安全標準並保護美國人的隱私。

公司還採取措施，透過實施人工智慧的道德發展和使用政策以及保護用戶資料和隱私的規則來降低人工智慧風險。

5.人工智慧超越觸控螢幕

當我們考慮人工智慧和音訊時，事情會變得更加令人興奮。 將一個不錯的聊天機器人與 AR 眼鏡或 VR 耳機結合起來，我們突然看到了觸控螢幕之外的世界。

由於監管和定價的原因，這種人工智慧趨勢可能需要一段時間才能對消費者技術產生影響，但突破的條件已經存在，而且技術生成型人工智慧使智慧眼鏡的整個概念更具吸引力，而且比以往任何時候都更接近。

我們已經開始看到人工智慧驅動的無螢幕技術的一些跡象。 去年秋天，新創公司 Humane 推出了 Ai Pin，這是一款小型、無螢幕、支援人工智慧的可穿戴設備，用戶可以透過多種方式進行交互，包括語音和手勢。

消除障礙，梳理策略

隨著人工智慧模型變得更小、更快（訓練成本也更低），到2024 年，進入門檻將會降低。這意味著我們可能會在健康和金融等資料密集型領域看到大量專有模型。 只要資料品質良好，人工智慧就會越來越多地融合見解和用例，而數位孿生則為快速測試提供了絕佳的沙箱。

不過，企業不能簡單地推動人工智慧。 他們需要對投資進行策略性投資，了解數據風險及其對員工的影響。

所以問我這個問題：你的用例是什麼？ 您使用人工智慧來解決什麼問題？