这四个趋势包括：负责任的人工智能、小而宽数据策略、人工智能平台的操作化，以及数据、模型和计算资源的有效利用，具体来看：

Gartner预测到2023年，所有人工智能开发和培训人员都必须具备负责任的人工智能方面的专业知识。

数据是成功人工智能计划的基础。小而宽数据策略能够实现更强大的分析和人工智能、减少企业机构对大数据的依赖，并提供更丰富、更完整的情境感知。

根据Gartner的预测，到2025年，70%的企业机构将被迫把重点从大数据转向小而宽数据，这将为分析工具提供更多的上下文并减少人工智能对数据的需求。

运用人工智能促进业务转型的紧迫性和关键性正在推动人工智能平台的操作化需求。这意味着将人工智能项目从概念转向生产，从而可以依靠人工智能解决方案来解决企业范围内的问题。

鉴于人工智能部署所涉及到的数据、模型和计算资源复杂性与规模，人工智能创新需要最高效地利用这些资源。多重体验(multiexperience)、组合式人工智能(composite AI)、生成式人工智能(generative AI)和Transformer因能够以更高效的方式解决各类业务问题而引起了人工智能市场的关注。

原文来自：https://ai.51cto.com/art/202109/683559.htm

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