Snowflake：人工智能+数据展望报告：预测2025，AI加速的未来
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《Snowflake：人工智能+数据展望报告：预测2025，AI加速的未来》探讨了2025年人工智能与数据领域的发展趋势。报告指出，2025年是企业认真思考人工智能对组织作用的起步年，企业将人工智能概念验证从实验转向生产，同时面临诸多挑战与机遇。
- AI转入生产：企业关注人工智能项目的投资回报率，注重操作化大语言模型（LLMs），需要进化观测、治理和安全方法。数据平台的演进对AI发展至关重要，未来将更关注数据的上下文理解，构建语义层，使数据更符合AI需求。
- 杀手级应用：人工智能不一定需要单一的杀手级应用，自主代理有望成为重要应用形式。LLM本身就是一种提高生产力的新方式，未来自主代理将能执行复杂任务，协作编码工具也将助力开发人员提高工作效率。
- 面临的问题与挑战：人工智能存在“幻觉”、数据隐私、偏见等问题。不过，通过设置防护栏、增加数据多样性、采用检索增强生成（RAG）等技术可提升其准确性和可靠性。此外，人工智能发展还面临法律和伦理障碍，需要行业和政府合作制定规范。
- 对工作和领导的影响：人工智能将改变工作岗位，重复性工作需求减少，对数据驱动的战略思维需求增加。领导者需提升能力，借助AI工具提高团队生产力，同时要对AI执行的工作负责，将AI视为远程团队成员进行管理。
- 开源与创新：开源运动对人工智能发展至关重要，尤其在AI培训工具方面。基于人工智能的低代码和无代码开发工具将提升开发人员的作用，开源项目Apache Iceberg也将在数据分析领域发挥重要作用，推动数据治理和安全发展。
- 网络安全：人工智能进步使网络安全成为高风险战场，LLMs开发和部署带来新的安全担忧。但新的人工智能工具也有助于提升防御能力，组织需建立正式方法保障AI安全，安全数据湖将在AI时代的安全中发挥关键作用。
- 关键行业趋势：不同行业对人工智能的应用和态度各异。广告、媒体和娱乐行业利用人工智能优化广告预算；金融服务行业在创新与审慎间平衡；医疗保健行业谨慎接受；制造业关注回报；电信业倚重人工智能和地理空间数据；公共部门注重数据隐私；零售业探索人工智能应用以提升效率和客户体验。
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