人工智能逐渐成为人类生活中密不可分的一部分。今年，人工智能行业持续蓬勃发展，对于已经在相关领域里投资的人来说，在获得一定收益后，如今他们也正在加倍下注。2022年刚到来不久，是时候在这新年之际，展望2022年人工智能行业的发展前景。
正确应对偏见
如今，“道德与社会”的话题渐渐深入人心，这个概念存在一定的价值。有一点值得注意的是，当人工智能不被信任时，它就无法茁壮成长。
有些偏见存在于算法中，已经造成了一定的伤害。有许多相关事件已经成为头条新闻的主题，这些问题必须得到解决，才能让公众对人工智能更广泛的应用有信心。可解释的人工智能（XAI）是这个问题的部分解决方案。XAI意味着，人工智能的解决方案结果可以被人类理解。
GlobalData的副分析师Robert Penman发言评论：
2022年，在人工智能领域中，我们将看到XAI的进一步推广，这样可以让企业能够识别其系统算法中的潜在偏见。公司必须纠正他们设计的模型，以减轻数据中的偏见。随着人工智能继续渗透到人类社会，以及人们要求更大的透明度，那些“拖后腿的组织”将面临越来越多的审查。例如，在荷兰，政府使用人工智能来识别福利欺诈，被发现违反了欧洲人权。
减少训练数据集（training datasets）中存在的人类偏见是XAI实施中的一个巨大挑战。就连科技巨头亚马逊也不得不取消其正在开发的招聘工具，因为它被声称对女性有偏见。
此外，公司还将不顾一切地提高他们XAI的能力——为了未来有可能避免一场公关灾难。
为此，预计2022年将有大量专门从事合成数据训练的初创公司发生收购并购事件。
更顺畅的集成
许多公司不知道如何开始他们的人工智能之旅。大约30%的企业，计划在未来几年内将人工智能纳入其公司，但91%的企业预测会出现重大的障碍和困难。如果围绕人工智能的困惑和焦虑能够得到解决，那么人工智能将得到更多的应用。
Neurala首席执行官兼联合创始人Max Versace博士发言评论：
与2000年初为网站引入WordPress的情况类似，类似于“人工智能的WordPress”平台将简化人工智能模型的构建和维护。以制造业为例，人工智能平台将提供集成钩（integration hooks）、硬件灵活性、非专业人士的易用性、利用少量数据工作的能力，以及关键的一点，一个低成本的切入点，对广大客户来说，这项技术是可行的。
AutoML平台将在2022年及以后蓬勃发展。
从云端到边缘
2022年，人工智能从云端向边缘的迁移将加速。与依赖云服务器相比，边缘处理（Edge processing）有很多好处，包括速度、可靠性、隐私和更低的成本。
Versace发言评论：
越来越多的公司意识到，建立一个真正有效的人工智能算法是在他们自己独特的数据上进行训练，这些数据可能随着时间的推移而有很大的变化。为了有效地做到这一点，“智能”需要直接与产生数据的传感器对接。
从那里，人工智能应该在计算边缘运行，并与云基础设施对接，只是偶尔用于备份和/或增加功能。任何关键流程——例如，在制造工厂，都不应该完全依赖云端的人工智能，因为这可能使制造车间暴露在可能破坏生产的连接/延迟问题中。
预计在2022年，会有更多的公司意识到从云端迁移到边缘人工智能的好处。
事半功倍
早期，人类对人工智能行业担忧的一点是，由于它们收集了大量的数据，人类或将被"大科技"所支配。然而，创新的方法现在允许用更少的信息来训练算法。使用较小但更独特的数据集对每个部署进行训练可能是更有效的。
我们预测，在2022年，更多的初创企业将证明，世界不必依赖大科技。
“以人为本”的人工智能
虽然XAI系统将提供给人类可以理解的结果，但人工智能做出的决定之所以更加有效，是因为它们是由人类所驱动的。
AKASA的联合创始人兼首席技术官Varun Ganapathi博士发言评论：
要使人工智能真正有用和有效，必须有一个人在场，帮助它、推动它完成工作。如果没有指导，就不能指望人工智能会取得成功，并实现最佳生产力。
最终，人们会让机器向他们报告情况。在这个世界上，人类将成为人工智能的管理者，人工智能需要被教导和训练，以便能够完成需要做的任务。它们就像人一样，人工智能需要不断学习以提高绩效。
更多的人参与这个过程，也有助于建立对人工智能更广泛的信任。让人类参与进来，有助于反驳关于人工智能取代工作的说法，以及消除人工智能可能缺乏同理心和同情心等人类素质的担忧。
预计在2022年，人类的投入将促成更有用的AI决策。
避免束缚
电信行业目前正在推行一项名为"开放RAN "的创新，旨在帮助运营商避免被束缚于特定的供应商，并帮助较弱势的竞争者打破少数公司的相对垄断地位。企业希望避免被任何AI供应商所束缚。
Sutherland公司的首席信息官兼首席数字官Doug Gilbert解释发言评论：
嵌入ERP/CRM平台的初级企业人工智能的早期采用者开始感到束缚。在2022年，我们将看到组织采取措施，避免人工智能的束缚。这是有好处的，毕竟人工智能系统非常复杂。
当嵌入ERP系统时，控制、透明度和创新被移交给了供应商，而不是企业。人工智能不应该被视为一种产品或功能：它是一套能力。人工智能也在快速发展，会获得新的人工智能能力和不断改进的训练算法方法。
为了从人工智能中获得最佳的结果，更多的企业将转向结合不同的人工智能能力来解决独特的问题或实现一个结果的模式。这意味着，他们将寻求旋转更高级和可定制的选项，并在其企业平台中降低人工智能功能的优先级，或完全关闭那些昂贵但基本的人工智能功能。
在2022年及以后，我们预测企业将更青睐可以避免束缚的人工智能解决方案。
聊天机器人将变得更聪明
如果你曾经在与聊天机器人打交道时，感觉很抓狂，并出现“只想与人交谈”的想法，这是很正常及普遍的现象。
Gilbert发言评论：
如今的聊天机器人能聊天，但其能力非常有限。自然语言处理将开始被提供近乎实时的自然语言理解（NLU）的神经语音软件所取代。它能够实现对更复杂的句子结构，甚至情绪状态的全面理解，会将对话分解成有意义的内容，快速进行关键词检测和命名实体识别。NLU将极大地提高对话式人工智能的准确性和体验。
在理论上，这将有两个结果。实时增强人工协助，例如根据行为或基于技能水平建议回应；
改变客户或客户对NLU对待他们的看法，提供更自然和积极的体验。
在2022年，聊天机器人将更接近于提供类似人类的体验。
数据质量提升
一个强大的人工智能系统需要两样东西：一个有效的模型和用于训练该模型的基础数据。如果数据的质量不高，标签不正确，收集大量的数据就是浪费时间。
Ocado科技公司的首席数据科学家Gabriel Straub发言评论：
Andrew Ng一直在谈论以数据为中心的人工智能，提高数据质量往往比改进算法能带来更好的结果（至少在相同的努力下。）
那么，你在实践中如何做到这一点？你如何确保你对数据质量的管理至少与你收集的数据数量一样仔细？
有两件事会产生很大的影响。1）确保数据消费者始终是你的数据思维核心；2）确保数据治理是一个使你能够安全地释放数据价值的功能，而不是一个专注于锁定数据的功能。
预计2022年，人工智能行业将会更加注重数据质量。
参考资料：
https://artificialintelligence-news.com/2021/12/23/editorial-our-predictions-for-the-ai-industry-in-2022/
