AI产业发展面临的三大难题有什么？
2021-03-15 18:02
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AI一路走来，经历了最初被高度看好、泡沫化严重后被广泛唱衰，再到泡沫去掉后成熟稳健发AI一路走来，经历了最初被高度看好、泡沫化严重后被广泛唱衰，再到泡沫去掉后成熟稳健发展等阶段。今天AI进入高原期，成为主流技术，将被大规模应用。不过，AI产业依然有一些客观问题有待行业给出答案，这些问题都是老问题，只不过当下更加紧迫。那么AI产业发展面临的三大难题有什么呢？
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1、AI商业化能力有待证明
AI创业公司最有名的当属“CV四兽”，即专注于机器视觉技术服务的四大独角兽公司：商汤、旷视、依图与云从。2020年旷视科技冲击港股IPO未果，3月12日再度冲刺科创板;此前不久依图与语音AI企业云知声IPO折戟，多家AI公司上市遇阻，核心原因在于商业化能力有待证明。
2、AI人才荒依然有待缓解
前些年AI快速爆发，导致AI人才一度供不应求，企业年薪百万招聘AI专业大学毕业生、高价挖角高校AI专家的新闻不少。后来，国家重视AI教育、高校开设AI专业、产学研共同培育AI人才，AI人才荒得到一定程度解决，仅仅是百度就宣称自己已给行业培养100万AI人才;优必选科技则宣称在全球40多个国家，有约150万名学生通过优必选科技学习人工智能。
然而，AI人才供给依然跟不上AI产业化进程，新十年AI人才依然供不应求。
高端AI人才依然稀缺，根据美国保森基金会旗下智库的统计显示，截至2019年底，全球顶尖AI人才中的近60%定居美国，在中国接受本科教育的顶尖AI人才占比最高，达到29%，就是说，很多中国AI人才出国深造后留在了美国工作，导致中国本土高端AI人才匮乏。中国是AI大国，但领英大数据却显示，中国顶级人工智能人才仅排第六名。
细分领域AI人才同样短缺，比如服务机器人领域，AI人才荒更严峻，因为这是一个复杂系统，牵涉到多学科，厂商需求大量复合型技术人才、市场人才以及产品人才;应用场景则需要懂服务机器人和人工智能的人才。然而，复合型研发人才和应用人才太少，直接制约了产品研发和行业应用。
3、AI伦理问题变成燃眉之急
类似于AI换脸、“基于人脸识别的教室监控”这样的AI应用出现，让人们意识到，AI技术爆发，人类并未完全准备好。
任何技术都是双刃剑，AI也不例外。AI技术会给网络欺诈提供便利，让“造假”变得更加容易，且难以辨别;AI技术会让很多人失业，尤其是重复性强的工作，比如收银、客服、监测、软件测试工程师;AI算法是被人训练出来的，人的偏见会被AI继承，比如性别歧视、种族歧视、地域歧视;AI技术被黑客掌握，黑客的攻击手段会全面升级。
随着服务机器人、无人车等看得见、摸得着的AI应用爆发，AI伦理变得更重要。服务机器人在服务人类时，可能会跟人或者环境发生冲突/冲撞，责任该如何划分?无人车在马路上出现事故，责任又该如何划分?很多问题都有待解决。我们不能因噎废食限制AI发展，唯有AI伦理与法规双管齐下。