消費級人工智能：將機器學習帶給大眾

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  量子運行遠見
• 2023 年 1 月 27 日

Amazon Web Services (AWS)、Azure 和 Google Cloud 提供的更易於訪問的低代碼和無代碼產品將使普通人能夠像部署網站一樣快速地創建自己的人工智能應用程序。 科學家們的高科技人工智能應用程序可以讓位於對用戶更加友好的輕量級消費應用程序。

消費級人工智能環境

“IT 消費化”一直是 2010 年代科技圈的一個持續主題，但截至 2022 年，大多數企業軟件產品仍然笨重、不靈活且技術含量高。 這種模式的部分原因是大多數政府機構和財富 1000 強企業中仍在運行太多的遺留技術和系統。 創建用戶友好的人工智能並不是一件容易的事，它經常被推到一邊，轉而關注成本和交付時間等其他優先事項。 

此外，許多規模較小的公司缺乏可以定制人工智能解決方案的內部數據科學團隊，因此他們通常依賴提供內置人工智能引擎應用程序的供應商。 然而，這些供應商解決方案可能不如內部專家創建的模型那麼準確或量身定制。 該解決方案是自動化機器學習 (ML) 平台，允許缺乏經驗的工作人員構建和部署預測模型。 例如，美國公司DimensionalMechanics自2020年以來已經幫助客戶簡單高效地創建詳細的AI模型。內置的AI，被稱為“Oracle”，在整個模型構建過程中為用戶提供支持。 該公司希望人們將使用各種人工智能應用程序作為日常工作的一部分，類似於 Microsoft Office 或 Google Docs。

破壞性影響

雲服務提供商越來越多地實施附加組件，使人們更容易構建人工智能應用程序。 2022 年，AWS 推出了 CodeWhisperer，這是一項基於 ML 的服務，可通過提供代碼建議來幫助提高開發人員的工作效率。 開發人員可以用簡單的英語編寫註釋來概述特定任務，例如“將文件上傳到 S3”，CodeWhisperer 會自動確定哪些雲服務和公共庫最適合指定的任務。 該附加組件還動態構建特定代碼並推薦生成的代碼片段。

與此同時，到 2022 年，微軟的 Azure 提供了一套無代碼或低代碼的自動化 AI/ML 服務。 一個例子是他們的公民人工智能計劃，旨在幫助任何人在現實環境中創建和驗證人工智能應用程序。 Azure 機器學習是一個圖形用戶界面 (GUI)，具有自動化 ML 和部署到批處理或實時終結點的功能。 Microsoft Power Platform 提供了工具包來快速構建實現 ML 算法的自定義應用程序和工作流程。 最終業務用戶現在可以構建生產級機器學習應用程序來轉變遺留業務流程。

這些舉措將繼續針對那些具有最少或沒有編碼經驗、想要測試人工智能應用程序或探索新技術和流程解決方案的個人。 企業可以節省聘請全職數據科學家和工程師的資金，並可以提高 IT 員工的技能。 雲服務提供商還可以通過使其界面更加人性化來贏得更多新訂閱者而受益。 

消費級人工智能的影響

消費級人工智能的更廣泛影響可能包括： 

• 對於專注於開發無代碼或低代碼人工智能平台的公司來說，這是一個不斷增長的市場，這些平台可以讓客戶自行創建和測試應用程序。
• 公共和私人運營數字化率的宏觀提高。 
• 編碼可能會成為一項技術性較低的技能，並且可能會越來越自動化，從而使更廣泛的工人能夠參與創建軟件應用程序。
• 雲服務提供商創建更多插件來自動化軟件開發，包括能夠掃描網絡安全問題。
• 越來越多的人選擇使用自動化人工智能平台自學編碼。
• 由於擔心這些無代碼和低代碼應用程序，編碼教育計劃越來越多地被採用（或重新引入）到初中和高中課程中。

要評論的問題

• 如果您使用過消費級人工智能應用程序，它們的易用性如何？
• 您認為消費級人工智能應用程序將如何加速研發？