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2024上半年《人工智能現狀報告》750名行業領導者、技術人員的意見

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近日,Retool發布了最新的2024上半年《人工智能現狀報告》,這份報告收集了約750名技術人員的意見,包括開發者、數據團隊和各行業的領導者。報告總結了當前人工智能(AI)在各行業的應用狀況和未來前景。以下是報告的主要發現。


AI情緒變化:從謹慎到略高估

在2023年的報告中,大多數受訪者對AI持謹慎態度,認為其略微被高估。2024年,這種情緒并沒有顯著變化,各個角色的平均評分仍在5分左右(“合理評價”到“略高估”)。盡管如此,受訪者普遍認為AI有巨大的潛力,但目前仍處于相對不成熟階段,許多應用尚未真正發揮其價值。

AI應用現狀:進展緩慢但穩步上升

大部分受訪者表示,他們的公司還未達到AI應用的最高水平。僅有約30%的受訪者認為他們的公司在AI應用方面處于“運行”或“飛行”階段。在不同的行業中,咨詢(46%)、房地產(46%)和消費品(37%)領域的AI應用程度最高,而非營利組織和材料行業的受訪者表示,他們在AI應用方面落后。

投資和生產力:小公司和大公司使用率高

絕大多數受訪者每周至少使用一次AI工具,56.4%的人幾乎每天使用。小公司(1-9名員工)和較大公司(1000-4999名員工)的每日使用率分別為72%和43%。在不同角色中,產品和工程部門的日常使用率最高,分別為68%和62.6%,設計部門最低,為39%。

經常使用AI工具的受訪者報告生產力顯著提高,64.4%的日常用戶報告生產力顯著提高,而每周用戶和偶爾用戶的比例分別為17%和6.6%。

隱秘使用:政策不明確導致的現象

相較于2023年,允許在工作中使用AI的公司比例增加,從54%上升到64.2%。然而,仍有27.3%的受訪者在公司政策不明確或不允許的情況下秘密使用AI。只有約9%的受訪者在違反公司政策的情況下秘密使用AI,其他人的動機主要是內部對齊和對使用AI的看法不一。

替代風險:初級員工最為擔憂

45.7%的受訪者認為初級員工最有可能被AI替代。中層管理人員(13.2%)次之,而高級IC和高管的替代風險較低。高層管理人員(如C-suite)是AI工具生產力提升的主要受益者,這表明AI被視為一種工具,而非威脅。


AI技術和工具:模型、數據庫和硬件資源

模型使用

OpenAI的模型(如GPT-4和GPT-3.5)在生產中最常用,占據約76.7%的市場份額。其中,GPT-4的使用率最高,為45%,其次是GPT-3.5,占25%。Anthropic的Claude 3模型在本次調查中表現突出,其使用率相比之前大幅提升。Mistral也出現在使用名單中。

工具和數據庫

使用向量數據庫(如MongoDB和Chroma)進行模型定制的公司數量大幅增加,63.6%的受訪者表示使用了向量數據庫。公司越大,使用向量數據庫或RAG(檢索增強生成)的可能性越高。5000人以上的公司中,33%的公司使用這些工具。最受歡迎的向量數據庫是MongoDB,滿意度最高。Chroma緊隨其后,用戶滿意度也很高。

硬件資源

只有13.2%的公司擁有或操作自己的GPU,大多數公司租用云提供商(如Amazon Sagemaker和Databricks)的GPU資源。Databricks在用戶滿意度方面表現最好。投資GPU的公司中,53.7%表示這種投資帶來了正向的ROI(投資回報),尤其是在5000人以上的大公司中,40%的公司報告了積極的ROI。

AI開發工具

59.1%的公司使用某種形式的AI開發工具,無論是自制的還是商用的。最常用的單一工具是HuggingFace,占15.8%,并且用戶滿意度最高。多工具組合中,LangChain(21.3%)和HuggingFace(20.1%)是最常用的工具。40.9%的受訪者沒有使用額外的AI開發工具,這表明該領域仍有很大的發展空間。

挑戰與前景:數據安全和資源不足是主要障礙

開發AI應用的主要障礙包括數據安全、資源不足和組織挑戰(如獲取高層支持)。這些障礙與AI技術本身無關,而是與企業環境和資源管理有關。38.9%的受訪者提到模型輸出的準確性和“幻覺”是主要問題,33.5%的受訪者提到了數據訪問和安全問題。

滿意度和未來展望:通用人工智能的潛力

總體上,受訪者對AI技術棧的滿意度較高,超過72%的受訪者知道需要改進的地方,并愿意進行調整。最滿意的行業包括醫療保健(45%)、教育(43%)、咨詢(42%)和非營利組織(40%)。

大多數受訪者認為,未來十年內實現通用人工智能(AGI)的可能性很高,59.9%的人認為這一概率很高或非常高,2.7%的人認為AGI已經存在。

盡管AI在許多領域的采用仍面臨挑戰,但其潛力巨大。隨著技術的進步和應用場景的不斷拓展,AI將在未來幾年中繼續推動各個行業的發展和變革。技術人員的意見和反饋將幫助我們更好地理解和應用AI,從而實現真正的商業價值和社會影響。

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