AI trends to watch in 2022

2022年值得关注的AI趋势

合成数据用于隐私保护

• 企业在医疗、金融等行业使用合成数据集进行数据共享和协作，同时遵守GDPR等隐私法规。
• 典型案例：Illumina使用Gretel开发的合成基因组数据进行医学研究；J.P. Morgan用合成数据训练金融AI模型；Telefónica与Mostly AI合作创建符合GDPR的合成客户数据。
• 合成图像和视频生成技术（如GANs）发展迅速，但合成表格数据生成仍处于早期阶段。

AI芯片竞争

• AI芯片市场规模达670亿美元，参与者包括Nvidia、Google、Amazon等巨头及Cerebras Systems、Mythic等初创公司。
• 新兴技术：3D芯片（Graphcore）、内存计算（Untether AI、HOUMO.AI）、光子处理器（Lightmatter、Luminous Computing）。
• 光子处理器优势：速度更快、带宽更高、能耗更低，有望解决AI硬件瓶颈。

虚拟世界内容保护

• 在线游戏和虚拟世界中的毒性内容问题日益严重，如仇恨言论、网络欺凌等。
• 解决方案：Spectrum Labs、GGWP、Hive等AI内容 moderation初创公司；大公司如Microsoft收购Two Hat。
• 挑战：完美内容审核可能难以实现，但AI在NLP和图像分类领域的突破将推动该领域发展。

深度伪造检测

• 深度伪造技术从图像扩展到语音和视频，政治和战争领域应用增多。
• 检测技术：Microsoft Project Origin、AI Foundation的Reality Defender、Truepic的加密技术。
• 研究进展：Meta可"逆向工程"深度伪造图像，分析其生成模型属性。

增强编码

• AI辅助编程工具：GitHub Copilot（将自然语言转为代码）、Google DeepMind AlphaCode（AI生成程序）。
• 软件测试领域：Mabl、Autify、Diffblue等初创公司专注于自动化代码质量检查。
• 发展趋势：支持无代码/低代码解决方案，促进非技术人员参与AI项目。

多模态AI

• 目标：单一AI模型理解视频、文本、图像等多种模态数据，实现更全面的认知。
• 案例研究：OpenAI DALL-E/DALL-E 2、Google Imagen、Meta Omnivore模型。
• 应用场景：Google改进搜索功能，用户可通过图像查询信息；Twelve Labs开发视频内容理解AI。

端到端机器学习

• 企业转向"AI优先"战略，但AI实施面临数据管理、模型开发等多步骤挑战。
• 解决方案：端到端MLOPs平台整合AI生命周期管理流程，如Google Vertex AI、DataRobot。
• 新趋势：无代码/低代码功能（Databricks收购8080 Labs）、"AI for AI"（AutoML自动化AI开发过程）。
• 市场竞争：大公司和AI独角兽企业将争夺更广泛的AI服务市场份额。