蝉鸣报告（原爱报告知识星球）
近日，Snowflake发布了《2025年人工智能与数据展望报告》，这份报告深入探讨了人工智能（AI）和数据在未来几年的发展趋势，预测了AI在不同行业中的商业化应用和潜在挑战。报告指出，随着AI技术的不断成熟，企业将更加注重操作化LLMs（大型语言模型），并关注数据平台的演进、AI的可观测性以及开源对AI创新的加速作用。报告中还讨论了AI在工作和领导中的影响，以及如何应对AI带来的道德和法律问题。这份报告为理解AI如何塑造未来提供了宝贵的视角和深刻的洞见，是行业领袖和技术专家不可或缺的参考资料。
人工智能的浪潮正以前所未有的速度席卷全球，改变着我们的工作、生活和未来。2025年的人工智能与数据展望报告为我们描绘了一个由人工智能加速的未来图景，其中涵盖了从企业技术到个人生活的方方面面。
报告指出，到2025年，企业技术中最重要的事情将是先进的人工智能，尤其是大型语言模型（LLM）和生成式人工智能。这些技术不再是遥远的概念，而是正在逐步转化为实际应用，从实验阶段走向全面投入生产。华尔街和硅谷对于人工智能的投资回报率（ROI）有着不同的呼声，一方面有人质疑人工智能的高投入是否值得，另一方面则有人认为长远来看，人工智能将为更多人带来利益。
在这一转型过程中，企业面临的挑战是如何区分障碍和机遇。报告中提到，将近二十四位技术专家共同贡献了这份报告，试图描述人工智能变革性承诺如何在即将到来的一年内实现及实现多少。这些专家的共识是，人工智能的商业化成为下一个重大挑战，而人工智能观测在生产中将至关重要。
报告强调，将人工智能从沙盒带入生产引发了新问题，尤其是围绕安全、治理和可观察性的熟悉关注点。企业需要安全和治理的新支持性基础架构层，以及一个新的可观测性顶层，这对于可靠性、透明度和可解释性至关重要。平台将推出人工智能可观察性解决方案，作为将人工智能引入生产的核心要素。
在人工智能的世界中工作和领导，意味着必须适应加速变化的环境。领导者需要通过人工智能工具提高团队的生产力，同时激励员工。报告中提到，人机协同将成为常态，即人类必须对人工智能执行的工作或提出的行动建议负责。
开源在人工智能创新中扮演着加速器的角色。开源项目促进了思维的多样性，加快了创新，并创建了增进对人工智能系统理解的社区。基于人工智能的低代码和无代码开发工具将提升熟练开发人员在组织中的作用，使他们能够专注于更复杂、高价值的任务。
在行业应用方面，报告预测，广告、媒体和娱乐公司将更容易探索和拥抱生成式人工智能等技术，而金融服务机构则可能在采用新技术上采取更谨慎的态度。医疗保健和生命科学行业将继续谨慎行事，重点放在基于证据的结果上。制造业将重新专注于能够证明回报率的基于价值的企业应用，而电信业则将倚重人工智能、地理空间数据和货币化。
报告还提到，人工智能将影响几乎所有行业，除了幼儿园的夏季柠檬水摊。潜在关注领域涵盖隐私、偏见和准确性，知识产权、跨境数据传输、安全和问责责任。法律和伦理障碍可能阻碍AI发展，但报告认为，针对人工智能滥用的法律限制将主要来自现行法律，而不是大规模的人工智能专门法规。
最后，这篇文章的灵感来自于【Snowflake】2025年人工智能与数据展望报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。
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