人工智能的潜在影响是广泛的，就像相关的预测一样，从感知到生成和负责任的人工智能，到协作和自动化。2023年对IT领导者来说什么才是重要的?我们采访了人工智能和IT职业专家，询问他们的意见。

机器学习将有助于纠正人工智能偏见。在对话式人工智能中，通过利用特定客户的信息来‘了解客户’的系统也将减少偏见。

这只是一个起点。让我们来挖掘其他关键趋势。

1.首席技术官们会对人工智能的细节很挑剔

首席技术官需要为医疗保健提供商提供改善服务和流程的技术。毕竟，医疗服务提供商希望他们的医生专注于医疗服务，而不是技术。首席技术官们不应该因为人工智能是人工智能，或者因为它是最新最好的技术而购买人工智能。相反，首席技术官们应该考虑潜在的人工智能产品。它在他们的特定组织中如何发挥作用?它将如何改进业务流程?这是至关重要的。以前，你可以说，“我们正在实施人工智能或数字化转型”，并获得空白支票，但这不会再流行了。组织希望看到结果，并需要能够衡量影响。首席技术官不能只是发表一个大声明，说人工智能是未来，然后得到他们想要的任何预算。2

2.人工智能技术的突破性影响

未来几年，人工智能将在治疗疾病方面取得巨大突破。看看2021年突破奖得主大卫?贝克博士就知道了。贝克博士利用人工智能设计了全新的蛋白质。这项突破性的技术将继续在生命科学领域产生巨大影响，有可能开发出治疗阿尔茨海默氏症和帕金森症等疾病的救命药物。

在量子和量子计算的幌子下，从基础物理学到信息学的交叉。虽然我对实用的量子计算机不抱希望，但我们会看到交叉。也许更有趣的例子之一是安迪?布里格的QuantrolOx，人工智能被用来调整量子计算机!

高等数学和信息学的结合将释放出新一代工程师，他们在利用人工智能浪潮方面处于得天独厚的地位。

3.在人工智能和人类智能的十字路口

虽然人工智能将越来越多地被采用，以大规模提高我们的集体用户体验，但它将与适当的人为干预相平衡。人类应用人工智能提供的洞察力将是一个比单独行动更有效的组合。如何以及在哪里实现这种平衡将取决于行业和正在执行的职能的重要性。例如，根据一项新的研究，在人工智能辅助下，放射科医生筛查乳腺癌的成功率比他们单独工作时更高。同样的人工智能在放射科医生手中也比单独操作时产生更准确的结果。

4.负责任和可生成的人工智能能力正在提高

我们可以期待在2023年看到一些主要的人工智能趋势，其中两个值得关注的是负责任的人工智能和生成式人工智能。一段时间以来，负责任或道德的人工智能一直是一个热门话题，但我们将在明年看到它从概念转向实践。围绕人工智能的更智能技术和新兴法律框架也是朝着正确方向迈出的一步。例如，《人工智能法案》(AIAct)是一项提议，是欧洲首部旨在管理人工智能用例风险的法律。与数据使用方面的GDPR类似，《人工智能法案》可能成为负责任人工智能的基准标准，并有望在明年春天成为法律。这将对全球范围内使用人工智能的公司产生影响。

第二种是生成式AI，它也将在未来12个月内取得重大进展。最近的模型可以很容易地从自然语言的描述中创建逼真的图像和图纸。像这样的功能现在正从很酷的功能转向实际的业务用例。很多公司都提供可以帮你起草论文、广告文案或情书的产品。可以输入查询并获得新生成的图像，而不是通过库存照片进行搜索。而这只是一个开始——人们只是触及了生成式语音和视频应用的表面，所以在未来的一年里看到创新和用例的出现将是很有趣的。

5.业务和IT团队之间更强的协作

在2023年，随着企业为更大的经济波动做准备，不仅要用更少的钱做更多的事，还要从一开始就展示人工智能的商业价值，这将面临更大的压力。尽管IT领导者认识到AI在改进自动化、洞察和效率方面带来的好处，但AI仍然需要业务和IT之间加强协作，以确保技术真正解决业务问题和需求。

我们已经看到的另一个趋势是，整个组织都在继续全面拥抱人工智能。从数据模型到人工智能芯片，各种软件和硬件解决方案都专注于从利润丰厚的人工智能蛋糕中分一杯羹。

6.人工智能将改变组织的效率和产出

关于人工智能是否会有感知能力并对人类构成威胁，人们一直在讨论，这大大高估了人工智能目前的能力。人工智能已经完成了许多人类需要数千小时才能完成的任务:击败国际象棋大师，在x光中识别骨折，为运输卡车选择最快的路线等等。但人工智能并不“理解”它是如何完成这些任务的。它无法解释为什么一种棋法比另一种更有战略意义——它只是知道。但人工智能解决了工作场所内外的大量任务。

为了最大限度地利用它，我们需要理解为什么即使人工智能缺乏类似人类的智能，它也能做这么多事情。例如，在法律行业，律师仍然以6分钟为单位计费，人工智能能否完成人们完成的许多任务?我预测，将更多的任务分配给人工智能将导致团队效率和产出的逐步变化。

7.人工智能驱动和支持自动化

每个人都明白自动化的价值，在我们这个软件定义的世界里，几乎所有的东西都可以自动化。然而，自动化的决策点或触发点仍然是比较棘手的因素之一。这就是人工智能将越来越多地发挥作用的地方:人工智能可以做出更聪明、更不脆弱的决策，而不是自动化传统的‘如果这样就那样’规则。