近期，麥肯錫發布了有關AI狀況的全球調查報告，這是該報告連續第三年發布。從對高管的訪問和從業者的調查發現，應用AI的企業與不採用AI的企業之間的差距可能會擴大。
調查報告顯示，在技術和電信領域，採用人工智慧比在其他產業中更為普遍，其次是汽車和製造業。超過三分之二的的受訪者表示，採用AI增加了收入，但只有不到四分之一的人看到了重大的影響。
麥肯錫AI狀態報告連同有關AI應用和實施的問題，對那些AI應用導致2019年EBIT（息稅前利潤）成長20%或以上的公司，進行了研究後發現，與其他公司相比，這些公司可能對高階管理人員進行評級效率很高，並且更可能雇用數據科學家。
與其他相差20%至30%或更多比例的公司相比，高績效公司也更有可能具有戰略眼光和AI路線圖，使用AI模型部署或在遇到世紀數據量不足時，需要使用綜合數據。這些結果似乎與微軟在2019年初進行的Altimeter Group調查相一致，該調查發現一半的高成長企業，計劃在明年實施AI。
如果報告中有任何令人驚訝的事情，那就是只有16%的受訪者表示，他們的公司已經將深度學習項目發展到了實驗階段之外。（這是麥肯錫第一年關注深度學習的部署。）
同樣令人驚訝的是，該報告顯示，企業在應對與AI部署相關的風險方面進展甚微。與去年提交的答覆相比，採取措施減輕此類風險的公司，在應對10種不同風險（從國家安全和人身安全到合規性和公平性）方面平均增加了3%。
網路安全是大多數受訪者表示，其公司正在努力解決的唯一風險。認為與公司相關的AI風險，正在下降的有多個類別，包括股權和公平性領域，從2019年的26%下降到2020年的24%。
「雖然諸如人身安全的某些風險僅適用於特定產業，但很難理解為什麼很高比例的受訪者並未認識到普遍的風險。」麥肯錫的合夥人伯哈特（Roger Burkhardt），在報告中說：「考慮到對種族偏見的關注和其他歧視性對待的例子，例如社群媒體上的招聘廣告中基於年齡的定位，看到這種風險幾乎沒有緩解或改善，尤其令人驚訝。」
毫不奇怪，該調查發現在大流行期間，某些產業的自動化水平有所提高。VentureBeat發現，在農業、建築業、肉類包裝業和航運業等產業都是如此 。
報告寫道：「大多數表現出色的受訪者表示，他們的組織為應對這種流行病，增加了在每個主要業務功能中對AI的投資，而不到30%的其他受訪者表示相同。」
麥肯錫2020年AI狀況全球調查，於6月9日至6月19日在網上進行，獲得了近2400份結果，其中48%的受訪者表示，其公司使用某種形式的AI。
麥肯錫（McKinsey）在2019年對大約相同數量的企業領導者，進行的一項調查發現，儘管近三分之二的公司報告，由於使用了AI而增加了收入，但許多公司仍在努力擴大其使用範圍。
AI的另一種狀態
在麥肯錫發布商業調查報告的一個月前，Air Street Capital發表了其《人工智慧狀態》報告，該報告已經延續到第三年。這家總部位於倫敦的風險投資公司發現，在公司融資方面，人工智慧產業很受歡迎，但其報告稱人工智慧人才的集中和運算是「一個巨大的問題」。
Air Street Capital發現的其他嚴重問題，還包括從學術界到產業的持續人才流失，以及由小公司創建的模型的可複製性問題。
由40名Google研究人員組成的團隊最近還發現，規格不足是機器學習的主要障礙。
該報告中的許多結論與對AI研究論文的最新分析發現，大型科技公司、產業領導者和精英大學之間的深度學習活動越來越集中，這加劇了不平等現象。
該分析背後的團隊表示，可以通過實施國家研究雲端，在一定程度解決日益擴大的「運算鴻溝」 。
隨著年末的到來，我們可以期待更多有關機器學習狀態的報告。過去兩個月發表的AI狀態報告顯示了各種挑戰，但稱AI可以幫助企業節省成本，創收並遵循久經考驗的最佳實踐來取得成功。同時，研究人員正在尋找解決與部署AI相關的各種巨大機會。
本文為雷鋒網授權刊登，原文標題為「2020年AI狀況調查：25%的公司因採用AI收入顯著增長」