Nổi bật

Covid-19 đang góp phần thúc đẩy đầu tư vào AI, với 86% các tổ chức đồng ý rằng đại dịch đang và sẽ khiến tổ chức của họ đầu tư vào các sáng kiến AI mới. Tình trạng thiếu hụt kỹ năng vẫn còn diễn ra trong AI, nhưng chúng đang trở nên đa dạng hơn khi AI ngày càng trở nên gắn bó sâu sắc hơn trong các tổ chức. Các công ty đang tìm kiếm các vai trò như kiến trúc sư đám mây, cũng như các nhà khoa học dữ liệu. Trong khi các mô hình ngôn ngữ lớn sẽ thúc đẩy sự đổi mới trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, chip AI sẽ xuất khẩu với số lượng lớn hơn bao giờ hết và có thể thúc đẩy M&A liên quan đến AI vào năm 2021.

Giới thiệu

AI và Học Máy có thể vẫn là vấn đề hot và là ưu tiên hàng đầu đối với các nhà đưa ra quyết định công nghệ – là giới kinh doanh và nhà đầu tư, nhưng điều đó không ngăn cản mở rộng một số sáng kiến AI vào năm 2020. Trong cuộc khảo sát Bình chọn Cơ sở hạ tầng AI ML 2020 của chúng tôi được công bố vào tháng 7, có 58% các tổ chức dự kiến COVID-19 sẽ có tác động tiêu cực đến các sáng kiến AI hiện có của họ và 19% cho biết đại dịch đã khiến họ ngừng làm việc trong các dự án này. Nhưng 75% các tổ chức cho biết COVID-19 đã dẫn đến các sáng kiến AI mới. Trong dữ liệu vừa được công bố của chúng tôi từ cuộc khảo sát Bình chọn AI ML Use Cases 2021, bức tranh toàn cảnh đã thay đổi và mọi thứ có vẻ khả quan hơn, với 86% người đồng ý rằng đại dịch đã hoặc sẽ khiến tổ chức của họ đầu tư vào các sáng kiến AI mới. Với sự không chắc chắn do đại dịch gây ra vẫn còn đang bao trùm tất cả chúng ta, báo cáo này xem xét một số xu hướng chính trong AI mà chúng ta dự kiến sẽ thấy vào năm 2021.

Tình trạng thiếu hụt kỹ năng không chỉ là các nhà khoa học dữ liệu

Khi Học Máy dần trở thành một phần cốt lõi của phát triển phần mềm, các vai trò đã góp phần phát triển trong nửa thế kỷ qua của mã viết sẽ trở thành yêu cầu chính trong tuyển dụng đối với các tổ chức muốn triển khai học máy của riêng họ. Các vai trò này sẽ không hoàn toàn giống với vai trò trong phát triển phần mềm ‘truyền thống’, nhưng chúng ta có thể thấy các xu hướng trong các cuộc khảo sát thường xuyên của người dùng cuối. Sự khan hiếm các nhà khoa học dữ liệu huyền thoại vẫn có thật, nhưng nó không phải là nơi duy nhất các tổ chức đang tìm kiếm. Trong cuộc khảo sát của chúng tôi về Tiếng nói doanh nghiệp AI & Học Máy được thực hiện vào mùa hè năm 2018, việc thiếu kỹ năng nguồn lực lành nghề đã được 36% người trả lời cho là rào cản quan trọng nhất (so với việc truy cập và chuẩn bị dữ liệu thứ hai ở mức 16%), và cho đến nay các nhà khoa học dữ liệu là ngành nghề được tìm kiếm nhiều nhất. Trong cuộc khảo sát mới nhất của chúng tôi, các kiến trúc sư đám mây đứng đầu với 27%, tiếp theo là các kỹ sư học máy, kỹ sư phần mềm và sau đó là các nhà khoa học dữ liệu được 23% người chọn. Vì vậy, các nhà khoa học dữ liệu vẫn đang khan hiếm nguồn cung, nhưng bản chất đa ngành của AI và ML hiện được phản ánh trong nhiều vai trò mà các công ty đang tuyển dụng, bởi vì nó là sự kết hợp của các kỹ năng ML, kỹ năng CNTT nói chung và sự hiểu biết về các lĩnh vực của doanh nghiệp nói riêng.

Các mô hình ngôn ngữ lớn được đặt để thay đổi hội thoại

Các mô hình ngôn ngữ là các mô hình được đào tạo sẵn nhằm dự đoán xác suất của một chuỗi các từ và tạo ra văn bản đó. Một bước ngoặt đã xảy ra khi Google giới thiệu các mô hình ngôn ngữ Transformer vào năm 2017; chúng xem xét tất cả các từ trong một câu cùng một lúc, thay vì theo thứ tự tuần tự và có thể xử lý các chuỗi thông tin dài hơn nhiều. Google đã phát hành Biểu diễn Thể hiện Mã hoá Hai chiều từ Transformers (BERT) vào năm 2018 và triển khai công nghệ này trong công cụ tìm kiếm web của mình vào năm 2019. BERT có 340 triệu tham số: các biến được xác định bởi dữ liệu đào tạo. Microsoft đã ra mắt mô hình Turing-NLG vào tháng 2 năm 2020 với 17 tỷ thông số và OpenAI đã ra mắt GPT-3 vào tháng 6 với 175 tỷ thông số (GPT-2 năm 2019 có 1,5 tỷ). Ở đây kích thước đóng vai trò quan trọng bởi vì số lượng tham số càng lớn, mô hình càng giải thích thông tin trong ngữ cảnh tốt hơn, ngay cả khi được đào tạo hạn chế trong bối cảnh cụ thể. Nhưng những mô hình này rất lớn và tốn kém để xây dựng và hoạt động, vì vậy sẽ có một thách thức trong việc làm cho chúng hoạt động khả thi về mặt tài nguyên điện toán và tiêu thụ năng lượng. Đối với các trường hợp sử dụng trong những ngày đầu tiên, nhưng rất nhiều thứ chẳng hạn như chatbot nâng cao, viết tóm tắt các bài báo nghiên cứu phức tạp hoặc bài báo tin tức, kiểm duyệt nội dung, tạo mã phần mềm từ mô tả vấn đề, tự động hóa nhiều hơn quy trình khám phá điện tử, và có thể một ngày nào đó việc phá vỡ tìm kiếm doanh nghiệp có thể thực sự mở rộng – cuối cùng là cho phép nhân viên tìm thấy thông tin trong bối cảnh cho bất kỳ loại truy vấn nào bất kể phức tạp đến đâu Các khía cạnh của các mô hình này đang gây tranh cãi vì khả năng tạo văn bản có thể là bất cứ điều gì, bao gồm lịch sử giả mạo, văn bản phân biệt chủng tộc hoặc những vấn đề lạm dụng khác, tùy thuộc vào dữ liệu mà chúng được đào tạo (miễn là dữ liệu đó bằng tiếng Anh – thiếu đa ngôn ngữ là một vấn đề khác cần được giải quyết). Điều này đã khiến Microsoft và đối tác OpenAI của họ hạn chế quyền truy cập vào các mô hình mới nhất của mình trong các trường hợp sử dụng đã được phê duyệt. Chúng tôi hy vọng xu hướng này sẽ tiếp tục vào năm 2021, nhưng với các mô hình ngôn ngữ thậm chí còn khổng lồ hơn và tiết lộ các trường hợp sử dụng tiềm năng cho doanh nghiệp.

Chip AI sẽ vận chuyển và được mua

Câu chuyện chip AI có thể sẽ bị chi phối vào năm 2021 bởi việc NVIDIA liên tục mua lại ARM, có thể được hoàn thành vào cuối năm 2021 hoặc vào năm 2022 hoặc không bao giờ, tùy thuộc vào ý kiến của các cơ quan quản lý cạnh tranh trên toàn thế giới. Tuy nhiên, có nhiều nhà cung cấp chip khác tập trung vào AI hơn ở các giai đoạn trưởng thành khác nhau. Một số loại chúng tôi đã mô tả chi tiết vào đầu năm 2019 đã xuất hiện trong bốn hoặc năm năm nay và sẽ xuất xưởng sản phẩm, với hy vọng (đối với họ) sẽ đảm bảo một số quan hệ đối tác lớn vào năm 2021. Và Intel, với một Giám đốc Điều hành mới nguồn có gốc rễ trong công ty, sẽ hy vọng xây dựng dựa trên việc mua lại Habana vào cuối năm 2019 và đảm bảo nhiều nguồn thu hơn cho lần cắn thứ hai tại Chip AI Cherry. Ngoài ra, với số lượng lớn các công ty chip tăng tốc xung quanh – hơn 40 lần tính đến thời điểm cuối cùng – chúng tôi mong đợi sẽ một số hợp nhất. Intel là người dẫn đầu về khía cạnh đó, nhưng hồ sơ của công ty vẫn còn khá loang lỗ và CEO mới có thể muốn thực hiện theo một cách giải quyết khác – hoặc sẽ giảm gấp đôi. Các nền tảng đám mây lớn cũng có thể tiếp cận với các công ty khởi nghiệp cung cấp chức năng độc đáo hoặc đạt được một số loại điểm chuẩn hiệu suất. Như đã đề cập trong bản xem trước năm 2021 của kênh Dữ liệu AI & Phân tích, các mô hình ngôn ngữ lớn được đào tạo trước có tiềm năng mang lại một bước thay đổi trong khả năng diễn giải và tạo ngôn ngữ của chúng ta. Các trường hợp sử dụng tiềm năng là rất lớn, nhưng những thách thức xung quanh những người có quyền truy cập vào các mô hình như vậy sẽ tồn tại trong một thời gian, cả về tài nguyên điện toán khổng lồ cần thiết để hoạt động chúng và các khuôn khổ quản trị chưa chắc chắn mà họ có thể cần. Có nhiều hơn nữa về các mô hình ngôn ngữ lớn trong kênh xem trước 2021.

Sản xuất AI vượt ra ngoài giai đoạn áp dụng ban đầu

Thật khó để chọn ra một ngành công nghiệp thu hút sự chú ý, nhưng sản xuất có vẻ như nó đóng vai trò nổi bật trong việc áp dụng AI vào năm 2021, đánh giá không chỉ theo động lực trên thị trường mà chúng tôi đã quan sát được vào năm 2020, mà còn cả sự chú ý mà nó hiện đang nhận được từ các nhà cung cấp nổi tiếng, sau khi các công ty khởi nghiệp thực hiện hoạt động độc quyền trong vài năm qua. Mong muốn tự động hóa các bộ phận của quy trình sản xuất đã tăng tốc. Theo cuộc khảo sát Tiếng nói doanh nghiệp của chúng tôi: Xung kỹ thuật số, Đánh giá nhà cung cấp 2020 được công bố vào tháng 10 năm 2020 cho thấy 62% các nhà sản xuất được khảo sát cho rằng AI/ML là công nghệ chuyển đổi nhiều nhất trong hai năm tới, dựa trên đánh giá trước đây của các ngành đi sau xu hướng khi nói đến các công nghệ tiên tiến hàng đầu, ngoại trừ lĩnh vực sản xuất chất bán dẫn, trong số một số lĩnh vực khác. Các trường hợp sử dụng chính được xác định trong cuôc khảo sát Các trường hợp sử dụng AI ML 2021 mới của chúng tôi được dẫn đầu bởi sự đảm bảo chất lượng, bảo mật dữ liệu/ kỹ thuật số, giám sát hàng tồn kho và bảo trì dự đoán/ bảo trì dựa trên điều kiện. Nhìn vào tương lai trong hai năm tiếp theo, việc tạo ra và tối ưu hóa dây chuyền lắp ráp cũng như các yêu cầu về sự an toàn của nhân viên trên tin nhắn (bao gồm cả giãn cách xã hội) tham gia vào top 4.

Công nghệ đang trở thành một ngành công nghiệp được kiểm soát

Công nghệ đang trở thành một ngành công nghiệp quản lý các hệ thống phức tạp và các công ty truyền thông xã hội lớn nhất sẽ bắt đầu tuyển dụng các nhóm tuân thủ một cách nghiêm túc. Mặc dù không phải là loại công ty AI mà chúng tôi theo dõi, nhưng những thảm kịch của Twitter, Facebook, Parler và những công ty khác trong những tuần bất ổn chính trị gần đây ở Mỹ đã cho thấy rõ sự ảnh hưởng của các công ty này. Và nếu các chính trị gia không nghĩ đến các quy định trước đây, thì bây giờ chúng tôi đặt cược nhiều hơn thế. Sau đó, có các nhà cung cấp back-end cũng đã thực hiện hành động – ít hiển thị hơn và không liên quan nhiều đến tự do ngôn luận, nhưng cũng có hậu quả – bao gồm AWS, Salesforce và Stripe, đã rút khỏi ngành cung cấp dịch vụ của họ cho một số thực thể liên quan đến Trump. Tất nhiên, một số công ty đó sẽ hoan nghênh các quy định. Nó sẽ giúp xác định ranh giới của sự tham gia, và đưa ra loại bỏ một số quyết định vô cùng khó khăn mà họ đã và đang thực hiện. Kết quả của việc này là các công ty như vậy sẽ tuyển dụng rộng rãi nhân viên có tính tuân thủ cao. Một yếu tố khác cần xem xét khi nghĩ về công nghệ (hoặc ít nhất là phần mềm của nó) và quy định là sự khác biệt giữa nó và các mặt hàng hữu hình hơn như dầu hoặc thực phẩm, trong đó sản phẩm của bạn có thể được sử dụng ngay lập tức (trong hầu hết các trường hợp) ở một quốc gia khác ngoài quốc gia mà nó được tạo ra. Do đó, việc tập trung vào các quy định cần phải vượt ra ngoài biên giới của chính bạn, giả sử bạn có nhiều hơn là chỉ tham vọng thiển cận.

Các chiến lược AI quốc gia thường có số tiền thực tế đính kèm với chúng

Các chiến lược AI quốc gia đã được thực hiện trong vài năm qua. Nhưng giờ đây số tiền quan trọng đó đang được cam kết cho các dự án AI do chính phủ tài trợ, chúng tôi mong đợi sẽ có nhiều chiến lược và khuôn khổ hơn được đưa ra. Ví dụ, tại Hoa Kỳ, một dự luật quốc phòng mới (Đạo luật Ủy quyền Quốc phòng cho Tài chính năm 2021) đã trở thành luật chính thức vào đầu năm và dành 6.4 tỷ đô la tài trợ của chính phủ cho các sáng kiến AI. Trong đó có việc thành lập Văn phòng Sáng kiến Trí tuệ Nhân tạo Quốc gia do Nhà Trắng lãnh đạo, nhằm đảm bảo các công nghệ AI mà Lầu Năm Góc mua lại là hợp lý về mặt đạo đức và yêu cầu Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia (NIST) phát triển Cơ cấu Quản lý Rủi ro AI. Với lượng tiền đang đổ về đó và với một chính quyền mới tập trung vào chi tiết hơn một chút so với chính quyền trước đó, sẽ lên nắm quyền vào tháng này, chúng tôi cho rằng sẽ có nhiều quản trị hơn. Tại Vương quốc Anh – hiện đã chính thức rời khỏi Liên minh châu Âu – ủy ban chuyên gia không theo luật định của Hội đồng AI Vương quốc Anh gồm các cố vấn độc lập được thành lập vào năm 2019 đã công bố Lộ trình AI để tư vấn cho chính phủ Anh và “đưa Vương quốc Anh đi đầu trong cuộc cách mạng dữ liệu và trí tuệ nhân tạo.’ Thông tin chi tiết có thể được tìm thấy trong báo cáo của chúng tôi. Trung Quốc bắt đầu phát triển chiến lược AI quốc gia vào năm 2017, khi Quốc vụ viện Trung Quốc công bố Kế hoạch phát triển trí tuệ nhân tạo thế hệ mới. Mục tiêu là trở thành “trung tâm đổi mới sáng tạo AI thống trị thế giới” vào năm 2030, với Bộ Khoa học và Công nghệ (MOST) chịu trách nhiệm về phía triển khai kỹ thuật. Với quan hệ Mỹ – Trung căng thẳng nghiêm trọng và không có khả năng sớm thay đổi mạnh mẽ bất cứ lúc nào, chúng tôi hy vọng chính phủ Trung Quốc sẽ đạt được mục tiêu để theo đuổi các mục tiêu của mình vào năm 2021.

Nguồn: spglobal.com