抵御另一个人工智能冬天的最后一道防线

引发 AI 寒冬的原因有很多，可能来自政治、技术以及社会等各个层面。Libby Kinsey 就曾经撰写文章分析目前的具体形势。好消息是：以往的很多限制性因素，例如数据（要提供质量更高的训练数据，势必需要更强大的服务与工具）、处理能力、商业准备程度以及整体数字化水平等，都得到了显著改善。坏消息是：我们仍然面对着一大无法回避的障碍（某些旧问题仍然存在，只不过相对得到了缓解）。

在本次调查涉及的企业中，最核心的问题在于 AI 部署的经济性。正如采用其他任何技术一样，这也是整个 AI 行业必须克服的关键性难题。而且只有尽早采取行动，这些经济因素才能得到解决。

我的好友 Joan Didion 写道 ，“生活中的改变总是在一瞬间发生，普普通通的一瞬间。”我们无法预测事情最终将变成什么样，因此无论 AI 寒冬是否真的存在，我们都应该保持警惕、积极筹备并严阵以待。

因此，让我们深入思考当前企业为什么只部署了大约十分之一的 ML 概论验证项目；我们又该为此做点什么。

简而言之，ML 解决方案部署起来太太太贵了。我们可以把部署工作拆分成以下五个子问题，理解了这些核心问题之后，我们才能逐一将其攻破。

（编辑：威海站长网）

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