在關鍵的AI趨勢中，從人工智能（AI）中推動業務價值，在邊緣進行建模，更加關注數據隱私和治理以及日益加劇的人才戰爭
AI：每個人都參與其中，但只有少數人做得很好。 《 2019麻省理工學院SMR-BCG人工智能全球執行研究報告》指出，當今十分之九的企業投資於AI，但到目前為止，有70％的企業影響很小。
2020年將是AI領域活躍的一年。 隨著到2018-19年的試驗階段開始趨於成熟，採用將以嚴肅的方式開始，企業領導者將開始評估所進行投資的價值。 以下是高級管理人員和企業領導者在2020年所期待的相關趨勢：
1.企業將獲得真正可操作的AI並衡量影響
在2020年，最高管理層將開始評估其AI賭注的價值，並向企業證明投資回報率。 Forrester的AI預言表明："我們相信2020年將是公司開始專注於AI價值，跳出實驗模式並以現實為基礎以加速採用的一年"。
為此，企業應該做的第一件事就是了解衡量結果的方法。 數據科學家習慣於根據召回率/準確性，AUC和類似的"科學"指標來評估其"成功"，這與企業衡量計劃有效性的方式不同。 為了彌合差距，數據科學家必須事先與企業坐下來，並與企業建立共同的框架，以瞭解和衡量其工作對企業的影響。
例如，在世界頂級電信公司之一的Airtel，我們知道，針對"漫遊者"（在國際旅行中使用本地電話的人）的運動，以下是數據科學與業務（營銷在 情況）和財務指標。
> Figure 1: Data Science metrics ties to marketing outcome and revenue
設置完這些"翻譯表"後，所有相關企業和組織都可以輕鬆專注於同一目標並衡量影響。
2.人工智能將為信任和公平而設計
隨著AI滲透到用戶生活的更多領域，這些系統必須可靠，公平且負責。 考慮一個AI系統的情況，該系統基於"備用"信用數據（藍領或演出經濟的工資單，小額貸款的使用和還款，社會狀況）來計算未開戶客戶的信用度。 非傳統的貸方和用戶都必須相信該系統，該產品才能長期有效。
從我們在零售，電子商務，銀行，娛樂（僅舉幾例）中使用的日常產品，或者與越來越智能的系統或設備的互動，幾乎所有生活領域都將開始與AI融合。 AI的從業者將必須確保公眾可以確定該技術是透明，安全的，並且其結論不會受到偏見或受到操縱。 到2020年，可衡量可信度和"公平性"的技術將開始融入AI生命週期，以幫助我們構建，測試，運行，監控和認證AI應用程序以獲得信任，而不僅僅是性能。
3.人工智能將進一步走向邊緣
我的" 2019年AI預測"預測將從純雲策略轉變為雲邊緣混合策略，以實現更有效的機器學習（ML）。 雖然2019年開始了諸如聯合學習之類的技術的發展，但2020年將看到這一趨勢的重大加速。 如今，就傳輸和計算而言，在雲中分析高保真，高分辨率，原始機器數據的能力非常昂貴，因此，這種實時性並不經常發生，從而導致從數據中獲得的最低業務價值 被收集。
> Figure 2. Machine Learning will rapidly move from cloud-only to cloud-edge hybrid strategies to be
以數字電視（OTT）娛樂和B2C互聯網應用為例。 能夠根據他們跳過或收聽的最後一首歌曲向音樂發燒友提供實時推薦，這將非常有價值。 但是，今天，許多組織已經為他們的工作選擇了較小規模的樣本數據或時間延遲的數據，這提供了半優化的結果。
諸如聯合學習之類的技術的成熟使得現在可以在遠程基礎設施上甚至在具有AI處理器的領先智能手機上實時地實時發佈"簡化版"的ML模型。
4.人與機器將進行"初次接觸"
人與由AI驅動的機器已經開始協同工作，以您家裡的Alexa或Siri或今天早上的Google助手為例，這使我警覺到了凌晨到機場的意外交通，使我能夠趕上飛機並 在今天的航班上寫這篇文章。
我們看到機器興起的最早的地方之一是聯絡中心。 那裡的流程更加標準化和規範化，服務成本仍然相對較高，並且消費者對越來越多的數字渠道對"即時服務"的期望甚至挑戰了管理最好的聯絡中心管理。 AI可以取代重複的任務（帳戶餘額，地址更改，添加新服務），而不是直接替換代理。 最重要的是，AI處理複雜查詢的能力迅速增強，已經成為代理的補充，使他們能夠跨渠道提供更多的上下文和明智的響應。
> Image by Gerd Altmann from Pixabay
與任何新技術的實施一樣，聯絡中心中的AI會帶來自身的挑戰-似乎過於自動化的客戶旅程可能最終會導致疏遠或沮喪的客戶，尤其是嬰兒潮一代，他們通常是收入最高的客戶，並且 期待個性化服務。
5.人工智能專業人士將無處不在
" AI冬季"於2019年正式結束，當時AI的先驅者Yoshua Bengio，Geoffrey Hinton和Yann LeCun（有時被稱為" AI的教父"）因其開發AI的工作而獲得100萬美元的圖靈獎，以表彰。 深度學習的子領域。
AI和ML一直是熱門話題，新聞主要受到Facebook，Google，Netflix等科技公司的推動。許多非技術傳統企業創建了" AI策略"，開始專注於解決現實世界。 改變其業務指標的問題。 在過去幾年中致力於數字化以使其數據管道井然有序並確定了AI可以帶來收益的機會領域之後，傳統企業正在推進AI的用例和應用。
LinkedIn表示，為了跟上需求的突然增長，過去四年來，AI從業人員的聘用每年增長74％，其中頂級從業人員吸引了像邪教般的追隨者和職業足球運動員類型的薪酬。
6.最後，人工智能的陰暗面
AI並不是技術和文明的"萬靈藥"，有時您日報上的專欄可能會讓您相信。 如果處理不當，人工智能可能會以當今無法想象的方式造成傷害。 我們已經看到了虐待的初期。 現在可以使用AI生成的3D打印面罩來欺騙面部識別系統。 如今，由AI生成的自動偽造內容正在造成嚴重破壞，下一代的偽造內容被認為過於危險，以至於其創建者無法向公眾發佈。 過度使用個性化而不考慮隱私會損害或冒犯客戶，員工和整個社會。
摘要
2020年將是AI的分水嶺，隨著該技術在2018-19年度的試驗週期之外，並將開始在所有類型的業務，流程，產品和服務中採用。 2020年，企業將真正實現AI的可操作性並衡量影響。 消費者對技術的瞭解將開始改變。 但是，隨著AI滲透到用戶生活的更多領域，這些系統必須可靠，公平且負責。
2020年，人工智能將進一步走向邊緣。 儘管2019年出現了諸如聯合學習之類的邊緣計算技術的發展，但2020年將看到這一趨勢的重大加速。 但是，隱私仍然是企業必須面對的挑戰，以確保公眾對該技術的廣泛接受。
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(本文翻譯自Dr. Santanu Bhattacharya的文章《AI Predictions for 2020》，參考：https://towardsdatascience.com/ai-predictions-for-2020-96db1583e520)
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