越來越多的AI采用促使風險評估

企業中AI的采用者專注于以監督和深度學習為中心的特定生產工作負載，而在年度調查中使用AI進行生產或評估技術的組織的數量躍升至85%。

O'Reilly Media周三(3月18日)發布的AI采納調查顯示，企業AI計劃日趨成熟的另一個跡象是對數據治理的更加重視。超過26%的受訪者表示，隨著對隱私和“可信賴” AI的擔憂日益增加，他們正在建立正式的治理流程。O'Reilly報告稱，將近35%的受訪者表示，他們預計將在未來三年內啟動AI數據治理工作。

報告作者Roger Magoulas和Steve Swoyer寫道：“人工智能的采用正在迅速發展。” “大多數正在評估或嘗試AI的公司現在都在生產部署中使用它。”

這組作者補充說，下一步包括控制風險因素，從模型開發的偏見和比率數據到“模型在生產中退化的趨勢”。

大多數AI項目位于研發部門內，其次是IT和客戶服務應用程序。

同時，調查發現，聘用和保留AI專家仍然是采用該技術的最大障礙。其他障礙包括缺乏機構支持(22%)和無法確定適當的業務用例(20%)。很難找到和保留的機器學習建模者和數據科學家。

與AI相關的最大技能缺口是數據工程，近40%的受訪者認為。

調查作者指出：“令人不安的事實是，最關鍵的技能短缺無法輕松解決。” 他們補充說，例如，數據科學家需要統計等領域的綜合技術專業知識以及“特定領域的業務專業知識”。

隨著企業AI部署速度的加快，早期采用者正以“意外結果”的形式將重點轉移到潛在風險上。因此，成熟的程序將重點放在可解釋的AI和機器學習模型的透明性等領域。

越來越多的AI部署也為研究人員提供了開發人員更喜歡工具的窗口。O'Reilly調查發現，五個最受歡迎的工具中有四個是基于Python或基于流行編程語言的工具和庫。Python在機器學習和其他與AI相關的項目上的發展被稱為“爆炸性的”。

作者說，與此同時，開發人員對PyTorch(在O'Reilly工具排名中排名第四)的興趣繼續“從相對較小的基礎上迅速增長”。原因之一是它使用了動態計算圖。更加強勁的是，亞馬遜網絡服務公司(Amazon Web Services)(納斯達克股票代碼：AMZN)本周表示，將通過其彈性推理工具增加對PyTorch模型的支持。這意味著PyTorch對推理的支持將在Amazon SageMaker，機器和深度學習堆棧以及其他AWS云平臺上提供。