在接下來的幾年里，激動人心的技術突破將改變我們生活、進行商業活動和社會運作的方式。人工智能帶來的變化，將超出此前所有技術革命的任何想象。與以往不同，人工智能驅動的機器將進行分析、計劃，預測和決策的“思考”工作，為我們總認為應當為人類所保留的新角色做出貢獻。
我們仍不確定人工智能是否會最終導致像“星際迷航”一樣的社會，人類可以在更有意義的追求下自由地度過人生。但許多人確信人工智能將導致大規模失業和社會動蕩，最終導致類似天網(Skynet)的人類滅絕。那么，人工智能在2019年將有哪些發展?
人工智能將加速所有權社會的終結
人們不再擁有電影DVD的音樂CD，而是訂閱Spotify或者Netflix。在人們日常購買的產品中，音樂和視頻可能是第一批標志所有權時代結束的產品。如今，人工智能平臺正在將所有制造的產品和服務轉變為互聯“智能”產品。我們已經在運輸和消費電子產品中看到這一點——汽車、踏板車、洗衣機、咖啡機，恒溫器等。
圖1. 人工智能將加速基于訂閱的商品和服務共享趨勢。
受智能產品捕獲數據驅動人工智能算法和新商業模式，終結所有權的趨勢將加速所有行業，產品和服務的發展。我們開始預定辦公空間(WeWork)、住房(Roam，Common)，家具(Fernish)、衣服(Le Tote)，甚至遛狗(Wag)。這些趨勢將加速，類似服務將在2019年及以后在各行各業開始形成規模。
非技術公司將開始建立人工智能
雖然人工智能和機器學習一直是熱門話題，但這些新聞主要由臉書(Facebook)、蘋果(Apple)、亞馬遜(Amazon)，網飛(Netfix)和谷歌(Google)等科技公司推動。許多創建“人工智能戰略”的非技術企業目前專注于解決影響業務指標的現實問題。此前花費了幾年在數字化上的努力，使他們的數據有序，在確定人工智能可以帶來回報的機會領域后，企業將繼續推進經過驗證的舉措，從試點中學習，然后從軟啟動過渡到全球部署。
在這種情況下，零售商專注于構建客戶參與模型，將全渠道的存在最大化并轉換為銷售。同樣地，流失預測模型將幫助他們獲得客戶可能流失和完全停止購物的早期信號，需要商業干預來防止該情況發生。
利用數字化和人工智能的優勢，企業開始使用他們的數據來產生新的收入來源。建立大型交易和客戶活動數據庫以及與相鄰行業合作，基本可以讓任何充分的數據和人工智能業務開始重塑自我。例如，電信公司可以開始在客戶購買新智能手機時建立模型。通過模型預測，他們能與手機制造商合作，為客戶提供高度定制化的激勵來實現交易，在這個過程中為自己創造收入。
因此，隨著公司從技術和人員投資中尋找真正的業務影響，我們將看到焦點從“人工智能戰略”轉變為“人工智能驅動”。技術將不再那么重要：提供業務見解和結果將是關鍵。另一方面，隨著人工智能的進入，企業開始意識到人工智能是對其流程，人員和文化轉型的投資，不僅僅是一種用于即時修復效率低下的神奇工具。
消費者對人工智能的理解將發生巨大變化
隨著人工智能鋪天蓋地的宣傳和成為日常頭條新聞，以及基于人工智能的設備和服務使用量激增，我們對人工智能的理解將發生變化。最初，與人工智能的日?；硬捎脭底种淼男问?，如聊天機器人或語音機器人和Alexa等設備。隨著交互和使用的增加，我們不再將人工智能與永不崩潰的自動駕駛汽車相關聯，而是將生產力工具和預測與日常任務相結合，讓我們的生活更美好。實用的人工智能將專注于使人購物愉快，病人護理更好，疾病檢測更精確，學習更愉快。
圖2.消費者對人工智能的理解將更加細致入微：我們將人工智能視為日常商務工具，而不是期待自駕車不會崩潰。
另一方面，雖然人工智能在大多數情況下都能很好地工作，但我們會看到一些偶然故障或荒謬的故障。這是因為許多“數據科學家”對人工智能的基本統計性質缺乏深刻理解，并且缺乏實施算法的程序化方法，從而導致意想不到的后果。
對于壞人而言，人工智能領域利潤豐厚
隨著越來越多的企業使用人工智能為其產品和服務提供動力，并開始依賴數據驅動的決策，整個生態系統需要時間來開發新的流程和框架與之協作。例如，營銷部門在全球范圍內部署客戶流失預防措施前，需要檢查和平衡以確保不會發生“收入泄漏”或客戶傷害。 當涉及處理人類數據且人工智能仍受“黑匣子問題”阻礙時，這將尤為棘手，數據科學家以外的大多數人包括內部人員似乎都不了解系統正在做什么。
圖3.人工智能驅動的欺詐和網絡釣魚將在2019年變得更加普遍，給企業和消費者帶來重大損失。
由于新的人工智能生態系統需要時間來適應新流程和框架，壞人將利用初期系統。在數字生態系統中，通過使用數據平臺和復雜人工智能技術，這些人將不斷增加工作量并執行全球范圍內高度針對性的欺詐計劃，給品牌和營銷人員帶來巨大損失。傳感器篡改，數據操縱、啟動，以及復雜人工智能模型驅動的欺詐和網絡釣魚攻擊等許多風險將層出不窮。
2019年，將啟用隱私人工智能
隨著企業將人工智能引入其系統、流程和日常業務，人工智能需要得到信任才能充分發揮其潛力。人工智能的消費者希望知道它對我們的數據做了什么，為何這樣做，以及在處理影響我們生活的問題時如何做出決定。從技術角度來看，這通常很難傳達。人工智能有效是因為它能連接并進行非顯現甚至違反直覺的推理。例如2016年谷歌的阿爾法圍棋(AlphaGo)擊敗世界頂級圍棋選手之一李世石的情況。沒有人能理解阿爾法圍棋的舉動，這讓人難以置信，因為棋局是在觀眾和評論員面前播放的。除了讓公眾放心，研究和商業也將受益于開放性，這暴露了數據或算法偏見。
在2019年，我們將看到越來越強調旨在提高人工智能透明度的技術和流程，這些都受《一般數據保護條例》(GDPR)以及將在印度等主要經濟體生效的類似措施推動?！兑话銛祿Ｗo條例》于2018年在整個歐洲實施，使公民受保護于機器做出的具有“法律或其他重大”影響的決定。企業，尤其是龍頭企業，通過人工智能優化業務，將導致與第三方分享數據。確保數據隱私以及客戶隱私，不僅是一種良好的商業實踐和風險管理策略，也將很快成為法律要求。
啟用隱私人工智能技術將為啟用人工智能應用程序奠定基礎，同時為2019年使用加密技術保護隱私提供支持。我最喜歡的是一項令人興奮的新興安全計算技術。同態加密(HE)安全計算技術，是一種加密數據的特定方式，以便第三方在數據繼續加密的同時使用機器學習技術，操作和收集有價值的見解，從而保護用戶隱私。
基于同態加密，Federated Learning(另一種由谷歌推廣，不需要集中數據的分布式機器學習技術)和其他安全計算方法，我們將看到初創公司專注于將人工智能民主化。其賭注是，隨著未來3年內數十億智能手機配備人工智能芯片和重要的本地計算，許多人工智能模型將能夠在這些移動設備上本地運行。在數十億智能手機上分配計算，將大大減少大多數企業開發人工智能產品(如超個性化推薦引擎，人工智能助手等)的成本和時間。大型公司和初創公司都在構建分布式、安全且支持隱私的計算框架，以實現這一目標。
總結
2019年將成為人工智能的分水嶺，屆時該技術將逐漸走出炒作周期并開始在各類業務，流程，產品和服務中得到廣泛應用。消費者對人工智能的理解將開始發生變化：然而，為確保公眾廣泛接受該技術，隱私仍是企業必須解決的挑戰。支持隱私的人工智能平臺，配備人工智能芯片的智能手機和重要的本地計算，將改變人工智能的分布方式。預計到2019年年底，人工智能將提供高度個性化的內容和建議，這些內容和建議將令消費者滿意，并感到非常個人。
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