雲端人工智慧：無障礙人工智慧服務

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  量子運行遠見
• 2023 年 11 月 1 日

洞察總結

雲端運算巨頭的人工智慧即服務（AIaaS）的出現促進了機器學習模型的開發和測試，特別是透過最大限度地減少初始基礎設施投資來幫助較小的實體。 這種合作加速了深度學習等應用的進步。 它優化了雲端效率，自動執行手動任務，並從數據中揭示更深入的見解。 此外，它還催生了新的專業工作角色，影響未來的工作格局，並有可能加速各領域的技術發展。 更廣泛的場景表明機器學習技術的民主化、人工智慧專業知識的全球競爭加劇、新的網路安全挑戰以及雲端供應商投資用戶友好的機器學習平台的動力。

雲端環境下的人工智慧

Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure 和 Google Cloud Platform (GCP) 等雲端供應商希望開發人員和資料科學家在其雲端上開發和測試機器學習 (ML) 模型。 這項服務有利於小型公司或新創公司，因為測試原型通常需要許多基礎設施，而生產模式通常需要高可用性。 由於雲端運算供應商提供了開始利用人工智慧技術的解決方案，而無需大量投資於內部基礎設施的重新改造，因此企業可以立即存取（和測試）人工智慧雲端服務來推動其數位計畫。 雲端運算可以快速、更先進地開發尖端人工智慧功能，例如具有深遠應用的深度學習 (DL)。 一些深度學習系統可以透過檢測可能發出危險信號的模式來使安全攝影機變得更加智慧。 此類技術還可以識別攝影對象（對象識別）。 採用深度學習演算法的自動駕駛汽車可以區分人類和路標。

軟體公司 Redhat 的一項研究發現，78% 的企業 AI/ML 專案是使用混合雲基礎設施創建的，因此公有雲有更多機會吸引合作夥伴。 在公有雲中可以存取各種資料儲存選擇，包括無伺服器資料庫、資料倉儲、資料湖和 NoSQL 資料庫。 這些選項使公司能夠在其資料所在的位置附近建立模型。 此外，雲端服務供應商還提供 TensorFlow 和 PyTorch 等流行的 ML 技術，為需要選擇的資料科學團隊提供一站式服務。

破壞性影響

人工智慧可以透過多種方式改變雲端並增強其潛力。 首先，演算法透過分析公司的整體資料儲存並識別可能需要改進的領域（特別是容易受到網路攻擊的領域）來提高雲端運算的效率。 此外，人工智慧可以自動執行目前手動完成的任務，從而為其他更複雜的流程騰出時間和資源。 人工智慧還使企業能夠從基於雲端的數據中獲得洞察力，從而使雲端變得更加智能，這在以前是不可能的。 演算法可以從資訊中「學習」並識別人類永遠無法看到的模式。 

人工智慧使雲端受益的最令人興奮的方式之一是創造新的就業機會。 人工智慧和雲端運算的結合正在催生需要專業技能的新角色。 例如，公司現在可能需要在這兩個領域都是專家的員工來解決和研究問題。 此外，雲端運算效率的提高可能會導致創建專注於管理和維護該技術的新職位。 最後，人工智慧正在透過嚴重影響未來的工作來改變雲端。 例如，自動化任務可能導致工人重新接受其他職位的培訓。 更快、更有效率的雲端運算還可以支援虛擬和擴增實境 (VR/AR) 工作場所，例如 Metaverse。

人工智慧在雲端的影響

雲端中人工智慧的更廣泛影響可能包括： 

• 機器學習技術的日益民主化將可供想要在該領域進行創新的中小型企業使用。
• 全球人工智慧人才的競爭加劇，這可能會加劇當前人工智慧研究人員和科學家從學術界到跨國企業的人才流失。 招募和僱用人工智慧人才的成本也將大幅成長。
• 網路犯罪分子研究雲端運算服務，以更好地找到他們以及使用此類服務的公司的弱點。
• 新技術的更快發展，特別是在需要更多數據和運算資源的自動駕駛汽車和物聯網 (IoT) 領域。
• 雲端運算服務供應商增加了對無程式碼或低程式碼機器學習軟體和平台的投資。 

要評論的問題

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• 您認為 AIaaS 還會如何改變人們的工作方式？