Appen_China的博客

4月，草长莺飞的春夏之交，我们将迎来。随着极端天气事件的频发，如何汇聚社会各界的共同努力，找到创新的解决方案，变得比以往任何时候都更为迫切。人工智能（AI）以其，正在帮助我们在各个行业开发出更高效、更可持续的解决方案。通过利用卫星和社交媒体图像以及机器学习算法，可以快速识别珊瑚礁的变化，帮助保护这些重要的生态系统，并促进珊瑚礁旅游业。例如，新加坡通过AI驱动的预测模型来管理和控制交通信号灯，使车辆的行驶时间减少了22%，减少了二氧化碳排放。

在这个AI蓬勃发展的时代，你如何使用人工智能？如果您认为还没有，请再想一想。人工智能已经为我们的许多日常活动提供了动力，尽管您可能还没有有意将其用作工具，但这种情况可能会在不久的将来发生变化。随着构建和改进自己的大型语言模型（LLM），人工智能竞赛才刚刚开始。微软上个月推出了自己的 Bing AI 聊天机器人，谷歌的“Bard”于今年 3 月发布，同时我们也不能忘记划时代的事件：。虽然创建最好的大型语言模型是一个突出的时事话题，但它并不是人工智能世界中唯一的竞赛。

由于生成式AI应用的快速采用，新闻头条充斥着有关AI如何彻底改变我们的政策制定、就业和经济走向的预测。AI通过分析大量数据，并提供有用的见解和工具，帮助我们做出明智的决策，有可能改变我们管理自然资源，减少温室气体排放和保护生物多样性的方式。AI在保护和养护水资源、生物多样性、能源系统和消费资源等方面发挥着重要作用，它提供的见解和工具有助于我们更好地理解和应对我们面临的复杂环境挑战。我们通过我们的产品提供宝贵的见解和工具，积极应对严峻的环境挑战，支持可持续发展，促进更具恢复力和更公平的未来。

展示了涵盖智能诊断、远程医疗、精准治疗、可穿戴设备等领域的数千款前沿产品和技术，吸引了来自30多个国家和地区的参观者与买家，为全球医疗资源的优化配置和共同进步搭建了坚实平台。在AI预测的基础上，进行心电图数据的医学后处理，纠正AI预测的错误，添加AI未检出异常，以提高数据的异常检出率、降低检出错误率。由于学科门槛和专业要求的限制，医疗大数据平台模型往往具有高要求的数据训练标准。在AI预测的基础上，进行肺部CT数据的医学后处理，纠正标签判断错误，增加未检出病灶，提高数据的病灶检出率并降低假阳率。

如若不是从事技术行业，在罗列礼品清单时，可能不会想到 “数据”，但幸运的是，我们想到了。“嘿，Alexa”，“好的，Google”，“嘿，Siri，”这些都是我们和智能手机的日常对话，但智能手机并不是唯一的智能设备。这些设备经源源不断的真实用户数据的反馈和优化，能够为用户创造独特的个性化消费体验，无论是提供数小时的娱乐，还是让日常生活更轻松，甚至能打造独特的学习体验。在这个假日，我们将分享一些利用AI技术来送礼的有趣创意：从智能音箱到树莓派，再到虚拟现实游戏，数据将不断为你提供送礼的好主意。

每样商品都有价格，但您能否负担得起？贷款非常适合生活中的大额支出，比如买房、买车或支付学费。偿还贷款可能会很棘手。预测，2023年的当前违约率为2%-3%，2024年这一数字还将增加1%。随着违约率的上升，金融机构可能会犹豫是否发放更多贷款，而在AI自动贷款和收款的帮助下，银行业可以通过风险评估等方式确保减少贷款违约。AI能够对一个人拖欠贷款的可能性进行有根据的判断，为贷款人提供正常偿还建议，甚至设置自动提醒以确保按时还款。

案例中，他们的机器旨在简单地扫描货架，寻找库存不足的商品，同时识别错误的定价，然后将此信息与人类工作人员共享，提醒他们商店的哪些区域需要优先补货。这些机器的目标是不让任何商品出现缺货，因为货架一旦出现缺货，消费者可能无法买到所需之物，这无疑会降低销售额。过去几年，如果一位顾客的欲购商品疑似缺货，“请稍等，我去后台查一下”便是最常听到的一句话。随着在公共场所部署越来越多的自主机器，人们很快便会对其存在习以为常，并在它们的支持下适应新的工作方式。在日本，机器人的功能略有不同，它们可以用手将商品摆放在货架上。

生成式AI有望从根本上打开一扇新世界机遇的大门，以满足各行各业的客户需求。从提供个性化回复的对话式聊天机器人，到各种应用的代码，再到营销传播的目标内容，生成式AI正在彻底改变企业的运作方式。为竞相提供卓越的客户体验，企业需要构建可信的生成式AI应用，它们能够在现实世界中良好运作，并呼应品牌的声音。

无论如何，生成式AI的实施可能会对社会产生严重影响，在负责任的情况下，可能产生积极影响，但在没有适当保护措施的情况下，允许幻觉和错误渗透到用于影响日常生活的AI中，则可能产生消极影响。最理想的情况是，帮助所有人。构建合乎道德的AI，能够回应、尊重每个人，让每个人获益，这意味着那些参与最初训练和后来改进AI的人，不仅需要反映AI最终服务的人群的多样性，而且那些构建AI的人也需要认识到自己在影响周围人群方面发挥的关键作用。生成式AI是AI领域的最新突破，与许多前沿技术一样，生成式AI也面临着诞生初期的挑战。

地球、环境和自然是有机融入的，自形成以来就一直维持着自我。看似如此有机的东西无需技术，但随着地球上发生的各种变化，我们却可以寄希望于人工智能（AI）帮助地球重回正轨，迎接幸福健康的千年。全球目标业已确定，也即到2030年将温室气体排放量减少一半，并将全球变暖控制在1.5°C以下。联合国表示，“。”为了保护地球，我们需要解决污染、自然、气候和海洋等关键领域的问题。和等国家法定假日旨在提高人们对环境问题的认识，关注每个人对环境的潜在影响和改进方法。AI也是环境对话的重要组成部分，因为它可以在更广大领域帮助地球。

相信最近，很多朋友们都回归到了忙碌的生活节奏中。生活模式的切换，或多或少会带来身体或情绪状况的起伏。新技术正在为人们生活的方方面面带来便利。或许能让你也从新技术中获益，

顾客对订单的准确性也有要求，68%的受访者表示，如果订单准确无误，他们就会再次光顾免下车服务商家。随着顾客不断涌向免下车窗口，并要求获得更快、更好的服务，商家纷纷投资新技术、提升免下车服务体验也就不足为奇了。顾客难免会期望免下车服务速度加快。AI技术和免下车自动化的实施可以降低提供免下车服务的企业的人工成本。为了在免下车服务中成功应用AI技术，提供让顾客满意的免下车服务体验，企业将需要高质量的数据和智能算法训练。与如今的现代顾客打交道时，如果缺少正确的数据和训练，AI算法就无法提供顾客所需的高质量体验。

经过数据训练的机器学习模型可以预测哪种版本的成功率更高，因此，进行药物测试时，首先测试的样本即模型挑选的样本。因为缺少AI的帮助，慈善组织就必须测试药物的所有版本，并根据收集到的有限数据做出订购决策。为各种有意义的事业提供支持，无论是努力寻找治愈疾病的方法、研发使生活更轻松的技术，还是为有需要的人提供服务，都是无比崇高的使命。称，他们在AI方面的技能很低或非常低，这就阻碍了他们的AI实施。向专门从事AI和机器学习研究的公司求助是个不错的出发点，由此，慈善组织能够确定引入AI所需的一切。

如果想伺机而动，就是这样。”——杰克船长提到海盗，我们往往联想到约翰尼·德普在《加勒比海盗》中饰演的杰克船长。我们有什么理由不喜欢海盗呢？他们航行在海上，寻找埋藏的宝藏，痛饮朗姆酒，用自己独特的海盗语言交谈。除了神气活现、似乎总有喝不完的朗姆酒，还有机会像下一季的伯金那样佩戴钩子，做海盗（或假扮成海盗）的妙处就是海盗那独特而又非常微妙的语言。

服务业是以人为中心的行业。无论是酒店、餐厅还是娱乐场所，全程有人陪伴左右，这即我们对客户服务的期许。但是，仅仅因为我们已经习以为常，就意味着这是最好的体验吗？人工智能通过增加客户服务接触点，提供卓有成效的全天候支持，让服务行业提升到新的高度。这种发展在服务业中非常突出，虽然完全由机器人运营，但AI的融入却要微妙得多。聊天机器人、预订网站、智能应用程序/设备，甚至还有若干机器人协同工作，无不在为客人创造理想的酒店环境。

在《星球大战》系列影视作品的经典配乐中，无论您喜欢《酒吧乐队》还是喜欢《帝国进行曲》，我们都想说“愿原力与您同在”。5月4日“星战日”是个非正式节日，旨在纪念《星球大战》系列影视作品留给我们的遗产及其对现代电影制作不可磨灭的影响。《星球大战》被视为电影界的一大创新，它包括广阔宇宙的创建、电影特许经营和销售，以及视觉和特效方面的巨大影响（我们永远感激不尽）。在1977年上映的《星球大战4：新希望》之前，这部系列影视作品的重点是对话，而不是特效。

当今不断变化的时代给人们平添压力，企业纷纷利用智能技术满足人们的减压需求，让人们的生活多一些平和从容。AI通过实时分析用户数据，为每个用户提供近乎即时的分析结果和个性化建议，从而为每个用户提供定制化体验。AI通过为许多不同的冥想应用提供定制化的体验，让放松的时刻变得触手可及。每个人的冥想过程都是独一无二的，机器学习（ML）在向用户推荐冥想练习时，能考虑这些个性化因素。报导指出，人们尝试冥想的最常见原因之一是为了减轻压力和焦虑。这项研究表明，在完成2周的正念训练课程后，受试者的记忆力和注意力得到了显著改善。

我想解决什么问题？AI是解决这个问题的正确工具吗？是否有足够的高质量数据来解决AI的这一问题？许多企业选择了错误的问题，或者一开始没有严密定义需要解决的问题。在某些情况下，AI甚至可能并不是最好的解决办法。相反，其他工具（例如线性回归）可能更适合您的需求。

构建机器学习模型时，需要考虑几个关键要素：计算能力、算法和数据。公司往往会将大部分资源集中于开发正确的、无偏见的算法，并加大对计算能力的投入，而在运行模型前，数据通常靠边站或完全被抛诸脑后。如果数据被遗忘，部署率则会降低，机器学习模型的成功率也会下降。部署机器学习模型前，必须使用被针对性优化过的良好数据训练模型。使用数据前，必须对数据进行获取、格式化、清理、采样和整合。如果没有高质量的标注数据，机器学习模型则无法部署。获取数据集不是问题。问题在于获取符合您用例的高质量数据。

需要强调的是，人工智能数据采集和治理框架是构建企业人工智能战略的基础。此外，在整个模型构建过程中，还有很多问题需要研发团队来回答。了解痛点。AI是否能够解决客户痛点？理解数据。是否拥有训练AI算法所需的所有数据？确定关键指标。在准确性、效率、成本节约、偏见等指标中，哪些是模型成功与否的标志？审计性能。有办法识别模型偏差吗？迭代。即使在部署模型之后，是否仍在不断地重新训练和调整模型？有了正确的工具和流程，AI落地也指日可待。

为确定评估AI准备度的最佳方法，我们借助我们的年度AI与机器学习现状调查报告了解受访者在AI历程中的位置，包括组织规模、预算，AI的呈现技术、规模和范围，高管参与度以及负责任的AI光学应用。根据评估，企业可以了解处于同一阶段的其他公司的占比、该阶段具备的特征，更重要的是，企业将认识到，为提高自身的AI准备度还需要关注哪些方面。不仅成功率不那么令人振奋，而且AI的回报时间还往往比预期要长，此外，量化AI的好处也颇具挑战性，因为许多都是定性好处，如改进的决策。，82%的受访者表示在其业务中使用了AI。

训练数据是使AI发挥作用的核心要素，因为模型的好坏取决于训练所使用的数据。为确保训练数据适合模型，必须对数据本身的质量、完整性，可靠性和有效性进行测试。我们提供一系列数据标注选项（包括提供自身的内部众包选项），以满足您的AI模型需求，此外，我们支持超过180种不同语言和方言。此时，QA至关重要，因其验证投入使用的构建模型的质量是否够佳，尤其是当模型运行的是真实数据而非测试数据时。我们的拥有专利的架构可以利用预回答的数据行评定表现优异的标注员，删除表现不佳者，并不断训练标注员以改进他们对任务的理解。

你可能听说过这样一个统计数据：超过 80% 的人工智能（AI）项目未能成功部署。虽然我们预计未来几年这一数字会有所下降，但与此同时，企业依然拥有非常现实和常见的成功障碍。缺乏高质量的数据、缺乏技术专长、企业内部难以协调一致，都是计划部署 AI 的企业面临的重大挑战的实例。好消息是，越来越多的企业正在研究解决这个问题，想方设法让 AI 为他们的业务服务，并大规模部署各种解决方案。正在构建 AI 的企业应该从这些成功案例中获取经验。有了合适的基础设施和适当的工具，就可以最大限度地提高战胜 AI 挑战的几率。

尽管犹豫不决，但AI在拯救农作物方面已取得长足进展，有越来越多的食物被摆上人们的餐桌。AI可以在作物的整个种植过程产生积极影响，从早期识别杂草和发现新的种植地点，再到识别因疾病死亡的作物，都有AI的身影。农民们现在正利用同样的技术给作物拍照，快速检测作物是否感染了他们怀疑的疾病，或者作物生长是否正常。多年来，科学家们一直在这样做，用以创造出不同颜色的作物或去除作物的不良特征，而这背后的科学还在不断发展。为此，一个良好的开端是，减少每年丢弃的好食物的数量，AI当仁不让能够帮助解决这一问题。

对于AI生命周期数据领域的全球领导者而言，暂时搁置我们惯常的AI见解和AI生命周期数据内容产出，来认识诸如世界地球日这样的自然环境类活动日，似乎是个奇怪的事情。我们想要知道，数据是否真的会影响我们的地球环境？简而言之，是，确实如此，但作为一家遍布全球的企业，我们也有义务尽己之力，尊重和维护我们共有的地球。澳鹏致力于到2030年实现净零排放，而且我们正在采取关键措施实现这一目标。

每个人都可以从新技术中获益，一想到工作或生活更为便利、简捷且拥有更多空余时间，谁会不为之高兴呢？借助人工智能，每天能够多一些空余时间，或丰富自己的业余生活，为培养日常兴趣爱好增添一点便利。从电子阅读器到智能家居，再到植物识别应用和智能室内花园，人工智能不断为人们提供各方面的便利。您可能已经熟知或正在使用其中的一些工具。

营销人员的工作就是在恰当的时间将适合的产品呈现在消费者面前，从而增加他们购买的可能性。随着时间的推移，营销人员能够深入挖掘越来越精准的客户细分市场，他们不仅具备了实现上述目标的能力，而且这种能力还在呈指数级提升。在AI技术帮助下，现在的营销人员在预测性定位和个性化方面愈加精准。机器学习和AI的最大能力在于，它们可以通过处理大量数据进行预测。这可以用于广告和市场营销，以发现相关信号，并在正确的时间将适当的广告呈现在潜在客户面前，甚至无需消费者个人身份信息。

随着假期的来临，四面八方的人们聚集一堂，共度美好时光。然而，对一些人而言，见面交流并不容易，因而，由AI提供支持的虚拟工具就成为一种简单的解决方法。计算机视觉、搜索相关性和汽车技术的进步，让人们有很多方式欢度假期，他们既可以与至亲好友见面交流，也可以通过自己喜欢的虚拟方式沟通。

如若不是从事技术行业，在罗列礼品清单时，可能不会想到 “数据”，但幸运的是，我们想到了。“嘿，Alexa”，“好的，Google”，“嘿，Siri，”这些都是我们和智能手机的日常对话，但智能手机并不是唯一的智能设备。这些设备经源源不断的真实用户数据的反馈和优化，能够为用户创造独特的个性化消费体验，无论是提供数小时的娱乐，还是让日常生活更轻松，甚至能打造独特的学习体验。在这个假日，我们将分享一些利用AI技术来送礼的有趣创意：从智能音箱到树莓派，再到虚拟现实游戏，数据将不断为你提供送礼的好主意。

恐怖片大行其道之季到了。世界各地的人们纷纷观看恐怖片，前往鬼屋等进行自我吓唬式娱乐。受控的“妖魔鬼怪”可能很有趣，但无法控制的事情可能真的很恐怖。例如，对某些人而言，未来的不确定性可能是场噩梦。对其他人而言，AI等让他们毛骨悚然。一想到AI行为超出预期，便会让人不寒而栗（我们都看过《终结者》的结局，对吧？），但这种情况在现实世界中发生的可能性有多大呢？无论您对这类恐怖片怎么看，事实是，AI一直存在，没什么好担心。我们将揭穿一些最热门的神话，正是这些神话让人们对AI感到不安。

我们看到，大型企业的预算在增加，因为他们正设法与外部数据合作伙伴合作，以满足自身的AI需求。这表明，最初的AI大规模部署正在放缓，企业选择专注于若干指定领域，并将重点放在单个产品线上，因为52.2%的已部署AI项目显示出可靠的投资回报率。我们预计，各企业将继续重点推出单一产品系列的AI项目，因为我们的报告表明，最初的AI大规模采用正在从疫情爆发之初的激增开始下降。特别是，企业发现，如果每年仅重点投入一些特定产品/产品系列的AI项目，初期便可显露投资回报率增加，这反过来可能会导致未来AI项目的预算增加。

目前，相关机构正在开展研究，旨在通过更好地了解滋生虐待老人案件的环境条件，并利用这些信息预测最有可能出现哪类虐待，从而提前预防虐待老人案件，防患于未然。它们可以进入危险的场所，识别带来潜在威胁的人和物，相比警察冒着生命危险进入这些场所，机器人无疑是更安全的替代方案。借助增强型图像技术与物体和人脸识别技术，AI 能够减少执法部门对劳动密集型任务的需求，进而释放警察的精力，使其能够执行更复杂的工作。此外，AI 还能基于收集的数据和对历史模式的分析，生成更准确的视图，显示谁可能犯罪，谁可能在出狱后再次犯罪。

随着整个社会追求便利性，并且逐渐从传统的实体模式转向网购模式，在线零售商必须改变与客户的互动方式。为每个客户提供个性化购物体验的理念一直都存在，但是现在我们正式进入了个性化新时代。这是一个包含、并且需要人工智能 (AI) 的时代。电子商务企业已经将 AI 融入了在线业务中，以更好地了解客户并提升购物体验。在任何大型在线零售商处购物时，您都可能看到 AI 的商标，体验 AI 的优势。事实上，AI 已成为在线零售成功的必备要素。