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2021 IPO丰收之後 2022 AI产业摆脱黑盒子、走向平民化

2021 IPO丰收之後 2022 AI产业摆脱黑盒子、走向平民化

尽管AI并非无所不能,但不可讳言的是,AI已经无所不在。AI如今遍布在日常生活许多角落,企业端也将AI技术用於网安、数据分析、自动化运作等面向。COVID-19(新冠肺炎)爆发至今已近两年,2021年尽管本土疫情升温、变种病毒肆虐,然而数码转型与新常态的加持下,2021年对AI产业而言可说相当特别。

Appier、iKala董事简立峰提到,2021年相当特别,更可视为IPO之年,国内外许多新创团队皆成功IPO或预计达成,而成功IPO的新创团队中更有4、5间以纯AI为主,为AI新创生态系注入不少活泉。

除此之外,简立峰更表示,2021年的AI竞争进阶至国家等级,在此之前并无掺入过多政治色彩,然而在美国公开表示须面对与国内的AI竞争之後,也随之进化成为大国竞争的其中一个环节,更使得中、美两国间的AI技术竞赛逐渐白热化。

值得一提的是,在中美贸易战不停歇以及国内监管力道持续加强的状况下,预计将为国内的AI产业带来或多或少的影响。日前新加坡投资公司淡马锡控股(Temasek Holdings)宣布将暂停中企投资,显示对充满不确定性的国内市场仍有所疑虑,某种程度意味着预计或即将上市的新创团队以及国内企业,须寻找新的资源挹注。

展望2022年,简立峰坦言,由於2021年过於独特,导致他认为2022年整体来说是模糊的,并不会有过多的技术演进与更新。不过,仍有数个AI趋势值得关注,比如在电动车、网安甚至是元宇宙场域的技术导入,抑或是创意性AI(Creative AI)、更庞大更加的语言模型,以及在增工作负载(Augmented Workload)的应用等,皆相当可期。除此之外,AI将持续往平民化的方向发展,而在这样的趋势下也发展出如Low-code/No-code的技术,期盼能够实现无论规模大小、是否有技术背景的人员皆能够运用AI技术。

然而,在AI快速发展的同时,也逐渐出现诸多问题,无论是最底层的基础架构,又或者是由使用者端衍生出的道德问题等,都将会是未来AI发展的难题。简立峰提到,在AI被更加广泛地应用在不同的面向之际,服务供应或企业端都需要更大量的运算资源以支撑愈来愈大量的AI运算需求。

再者,过去AI运算被各界诟病称为「黑盒子」,也就是运算过程不够透明,无法让相关人员理解模型建置与训练的过程。然而,信任为科技发展的基石,为解决黑盒子所带出的问题,可解释性AI(Explainable AI)的重要性大幅拉升,必将成为主流趋势。此外,数据的稀缺、隐私与保护,以及应避免模型带有偏见,皆会成为发展AI之时会面对到的问题。

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