站長之家（ChinaZ.com）1月29日 消息:盡管生成式AI霸占著新聞頭條，但來自英特爾旗下cnvrg.io的一項最新調查揭露，企業對AI解決方案的实际应用仍然低迷。尽管该领域熱度不减，通往现实应用的道路却布满荆棘，从基础设施到技能差距，障碍重重。
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这份年度ML Insider调查已进入第三个年头，通过全球数据科学家和AI专业人士的反馈，揭示了企业对生成式AI持谨慎态度。调查显示，只有10%的组织成功将生成式AI解決方案投入生产，与该技术所承载的厚望形成鲜明对比。
金融、銀行、國防和保險等行業在AI應用方面處于領先地位，積極擁抱提升效率和改善客戶體驗的前景。然而，教育、汽車和電信等行業則顯得猶豫不決，相關AI項目仍處于起步階段。
英特爾开发者云企业副总裁Markus Flierl表示:“调查表明，由于实施LLM （大型语言模型） 时面临的重重障碍，企业可能对采用生成式AI犹豫不决。随着cnvrg.io和英特爾开发者云等平台提供更具成本效益的基础设施和服务，我们预计明年会出现更广泛的应用，因为届时微调、定制和部署现有LLM将更加容易，无需专业的AI人才来应对复杂性。”
調查的其他重要發現包括:
46%的人將基礎設施列爲部署驅動生成式AI的大型語言模型的主要障礙。計算密集型模型會加重IT資源負擔。
84%的受訪者承認，需要提升技能以支持日益增長的語言模型興趣。只有19%的人對模型生成內容的方式完全熟練。
聊天机器人和翻译是主要的AI應用案例，可能反映了2023年生成式AI的进步。但只有25%的组织将任何生成式模型投入生产。
58%的組織AI集成度較低，運行5個或更少模型。自2022年以來，這一數字沒有顯著增長。大型公司更有可能運行50多個模型。
62%的受訪者仍然認爲執行成功的AI項目很困難。公司規模越大，部署AI就越困難。
调查结果表明，尽管ChatGPT等工具让AI变得火熱，但真正的企业应用面临着严峻的挑战。企业仍在尝试生成式AI，而不是将其完全融入运营。技能、监管、可靠性和基础设施等因素阻碍了AI的快速扩展。
“2023年ML Insider调查显示，大多数AI开发人员表示缺乏技术技能正在减缓其组织采用ML和大型语言模型的步伐，这在竞争激烈的商界推动生成式AI功能实施方面产生了压力，”英特爾软件架构师兼技术传福音者Tony Mongkolsmai表示。“作为整个行业，我们需要尽一切努力消除复杂性并简化任务，以便让开发人员更容易上手。”
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