研究显示企业中人工智能“革命”进展缓慢

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最近，由Intel旗下的cnvrg.io进行的一项调查显示，尽管生成性人工智能（AI）引发了广泛关注，企业在采纳AI解决方案方面依然缓慢。《2023年ML Insider调查》的结果表明，在将生成性AI解决方案投入生产过程中，企业面临持续挑战，包括基础设施问题和技能短缺。

主要发现包括：只有10%的组织成功部署了生成性AI解决方案。金融服务、银行、国防和保险行业在此方面走在前列，利用AI提高效率和客户体验。相比之下，教育、汽车、和电信等行业仍保持谨慎，许多AI项目仍处于初期阶段。

Intel开发者云的企业副总裁Markus Flierl指出，“组织在采用生成性AI时可能会因为实施大型语言模型（LLM）的障碍而犹豫。然而，cnvrg.io和Intel开发者云等提供的经济高效的基础设施，能够简化LLM的定制和部署，降低对AI人才的需求，从而促进更广泛的采用。”

调查的其他重要亮点包括：

- 46%的受访者认为基础设施是部署大型语言模型的主要障碍，这类模型通常资源消耗较大。

- 84%的人表示需要提升技能来支持对语言模型日益增长的兴趣，只有19%的人对使用这些模型进行内容生成感到完全熟练。

- AI的主要应用场景包括聊天机器人和翻译，反映出2023年生成性AI的进展，但只有25%的组织部署了任何生成模型。

- 58%的组织在AI集成方面表现较低，使用五个或更少的模型，而这一比例自2022年以来变化不大；大型企业则更可能部署超过50个模型。

- 62%的组织认为成功执行AI项目具有挑战性，而大型企业在AI部署方面面临更大困难。

这些结果显示，尽管像ChatGPT这样的工具引发了热议，企业级AI采纳仍受实际障碍的制约。公司倾向于实验生成性AI，而非全面整合，面临技能短缺、法规限制、可靠性问题和基础设施局限等挑战。

Intel的软件架构师和技术传播者Tony Mongkolsmai表示：“2023年ML Insider调查显示，大多数AI开发者认为技术技能不足妨碍了组织对机器学习和大型语言模型的采用。作为一个行业，我们必须着眼于简化流程，降低复杂性，以支持开发者在这个快速发展的环境中。”

欲获取更多深入见解，请访问公司网站查阅《ML Insider 2023》完整报告。

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