人工智能（AI）有改变世界生活和商业运作方式的潜力。

事实上，普华永道估计，到2030年，AI对全球经济的影响可能会超过15万亿美元。

很少有技术能在不久的将来对世界产生如此影响。

在本报告中，您将了解目前影响AI生态系统的七大主要趋势。

1、自然语言处理推动AI的新用例

在AI行业中，很少有比自然语言处理（NLP）拥有更有前景的商业用例。

我们的世界充斥着文字。分析、格式化、翻译和使用文本对世界各种类型的业务至关重要。

而且不仅仅是文字。自然语言处理（NLP）被用于以与之前的统计方法大不相同的方式分析数据。

那么，什么是自然语言处理（NLP）？

基本上，它是计算机用来理解人类语言的一种方式。

过去，计算机只能在人类语言首先被翻译成代码后才能理解。但通过使用NLP，机器能够在文本保持其自然状态的情况下获取智能。

估计到2030年，世界上的数据量可能达到612泽字节，到2035年可能达到2142泽字节。

其中很多是人类可读的文本，因此企业可以使用NLP来确定文本的情感、分类文本、从文本中提取含义和关键词，并分析文本。

这提供了一种有效的方式来分析和从大量数据中获得见解，这是不使用NLP就无法实现的。MonkeyLearn是一款可以分析评论、调查、支持票和其他人类文本来源的AI文本分析工具。

来自数十个领域的企业，如零售、营销和金融，已经在使用MonkeyLearn。

在法律和商业领域，已有数十家公司开始使用NLP来分析密集的法律文件，以及生成新的法律文件。

例如，一家名为BlackBoiler的公司提供了使用NLP来分析合同并在可能引发争议的条款位置建议修改的AI技术。

该平台通过类似于文字处理程序中的“修订”功能的过程来完成所有这些操作。

2、科技巨头竞相开发AI搜索

自然语言处理最受欢迎和强大的应用之一是AI搜索。

使用大型语言模型（LLMs）的AI搜索工具有改变人们在线查找信息方式的潜力。

像ChatGPT这样的界面背后的LLMs首先通过分析大量信息并“学习”它来工作。从中，该模型识别模式并可以预测应该一起出现的单词和短语。

因此，当一个人用自然语言输入搜索查询时，AI搜索平台可以预测一系列人类语言，以回答问题。

与提供相关网站列表不同，该工具提供了从不同资源组合中提取的书面答案。

而且，这些平台远不止简单的查询，比如查找巴西的首都或当前温度。

用户可以提出广泛的问题，比如如何计划一顿三道菜的晚餐或买哪种汽车。

这样，AI搜索是“生成式AI”的另一种形式：能够创建新内容，如图像、音频、代码，以及在这种情况下，文本。

ChatGPT是一个生成式AI平台，在2022年底爆红。

用户可以在工具中输入问题，它将提供答案，但它也可以充当聊天机器人。这意味着它可以进行非常类似人类的对话并完成命令以生成内容。

例如，宾夕法尼亚大学沃顿商学院的一位教授向ChatGPT提供了他的MBA期末考试。该工具得了B分。

在另一个例子中，可以在Google Sheets中使用ChatGPT扩展，以填充发送给LinkedIn首席执行官的网络邮件。

Salesforce正在将一个使用ChatGPT模型的工具商业化。Einstein GPT将自动生成要发送给销售线索的营销电子邮件。

其他科技巨头已经加入竞争，成为生成式AI搜索平台的首选。

微软于2023年2月初推出了其由AI驱动的Bing版本。

尽管它是由ChatGPT技术运行的，但微软声称它更快、更准确，因为它专为搜索而构建。

该平台允许用户就搜索提出后续问题，还可以生成新内容。

微软与OpenAI的合作始于2019年，当时该公司投资了10亿美元用于技术。自那以后，微软已经向OpenAI投资了20亿美元，并最近承诺未来几年再投资100亿美元。

谷歌的AI搜索版本Bard也于2023年2月初宣布，但分析师表示它落后于微软的版本。而且，它要到2023年中期才能投入广泛使用。

尽管围绕AI搜索的许多喧嚣都集中在ChatGPT、Bing和Google上，但一家独立公司Perplexity AI正在提供一种可能会超越它们所有的工具。

Perplexity的AI搜索聊天机器人可以实时提供信息，并提供信息的引用。

相比之下，ChatGPT只接受到截止到2021年的信息培训。

尽管这些工具早期颇受欢迎，但许多业内人士迅速指出，AI搜索聊天机器人仍处于初级阶段，仍然有许多问题需要解决。

3、AI引发了医疗保健革命

特别是在过去的一年里，AI在医疗保健行业发生了极大的变革。

AI的进展是应对全球大流行的关键组成部分，自那时以来，AI创新变得更加重要。

医院的采用率激增 - 90%的医院拥有AI战略，75%的医院高管表示AI计划至关重要。

AI和机器学习正在加速医院的多个流程。这包括将手写数据扫描到在线平台，记录医生与患者的对话并将其转换为文本注释，以及识别参加研究的患者。

在医院人员短缺危机爆发的情况下，这项技术也成为一项必不可少的工具。

2021年，医院员工的流失率增长了6.4%，达到了近26%。

仅在2021年，就有近33.4万名医疗临床医生离开了工作岗位。

实施AI解决方案有助于减轻这一人员短缺的负担。

在一项调查中，58%的医院高管表示AI在提高运营绩效方面非常或经常有效。

许多医院正在转向像DirectShifts这样的AI动力人员配置平台。

这个平台使用AI将临床医生与医院的工作岗位进行匹配。其中大多数职位是临时的，即医院只在人口普查高峰期需要员工。

目前，该平台上有超过85万名临床医生。

一些医院正在通过投资AI系统来减轻对护士的负担，这些系统有助于监测患者。

Ouva的基于AI的平台不断分析患者的行为和潜在风险。

该平台从光学传感器获取数据，并在高风险患者离开床铺时向护士发出警报。它还监测护士的访问、餐食送达以及患者的到来和离开等情况。

AI还有可能在医疗保健行业的许多其他方面产生影响。

药物研发、疾病诊断和个性化治疗计划只是未来可能利用AI的一些方式。

投资者也在关注这个领域。

2022年，超过16亿美元投资于药物发现初创公司。

举例来说，微软继续投资于医疗保健AI。

这家科技巨头与Paige合作，旨在应用AI技术来改善癌症诊断和患者护理。

Paige是首家获得FDA批准在数字病理学中使用AI的公司。