左手采购.右手AI
2024年11月16日
2024年第71篇，总第735篇原创文章
全文2455字，阅读时间约8分钟
图片来源：第十四届国际卓越运营大会采购供应链论坛
2024年11月9日，第十四届国际卓越运营大会采购供应链论坛圆满落下帷幕。线上线下场观2200多人。
图片来源：“卢山说AI精进”视频号
观众对论坛更是赞赏有加：
图片来源：采购供应链论坛观众群
我发表了《大变局下的“AI+ ”采购供应链》的主题演讲。以下是我的演讲全文第二篇——大变局之——AI发展一骑绝尘。
在11月8日Gartner发布的2025年十大战略科技趋势报告中，人工智能（AI）被广泛讨论，并且被认为是未来几年技术发展中的核心驱动力之一。
在十大趋势中，与AI强相关的有3项，分别是代理型AI（Agentic AI）、AI治理平台（AI Governance Platforms）、虚假信息安全（Disinformation Security）。
与AI有关联但弱相关的有6项，分别是后量子密码学（Postquantum Cryptography）、节能计算（Energy-Efficient Computing）、混合计算（Hybrid Computing）、空间计算（Spatial Computing）、多功能机器人（Polyfunctional Robots）、神经增强（Neurological Enhancement）。限于篇幅，这6项简述放在最后说明。
这里，我们重点说一下与AI强相关的3项。
1、代理型AI（Agentic AI）
先说明一下，这里说的代理型AI和近期被大家热议的“智能体”（AI Agent）强相关，但不完全是一回事。总的来说，代理型AI比AI智能体更能“打”。
主要区别参见下述表格。
而AI界的领导者们对代理型AI都是刮目相看：
Sam Altman（OpenAI CEO）：Sam Altman在多个场合表达了对Agentic AI的乐观态度。他预测，人们将能够让智能体为他们做一些本需要一个月才能完成的事情，而智能体只需要一个小时就能完成，并且做得很好。他认为，智能体将能够同时处理多个任务，到了2030年或什么时候，我们回头看时会说，“是的，这就是人类应该具备的能力”。
吴恩达（Andrew Ng）：吴恩达在2024年Snowflake峰会开发者日上发表了题为“AI代理工作流及其推动AI进展的潜力”的演讲，指出Agentic AI可能是比下一代基础模型更具潜力的AI发展方向。他认为，与其争论哪些工作才算是真正的Agent，不如承认系统可以具有不同程度的Agentic特性。
李彦宏（百度创始人）：李彦宏在百度世界2024大会上提到，智能体是AI应用的最主流形态，即将迎来爆发点。他将做智能体类比为PC时代做网站、或是移动时代做自媒体账号，智能体可能会变成AI原生时代，内容、信息和服务的新载体。
Gartner预测到2028年，至少15%的日常工作决策将由代理型AI自主做出，而2024年这一比例为0%。代理型AI的兴起标志着人工智能技术从特定任务的自动化向更广泛、更复杂的代理行为转变，打造出适应性更强、能够完成多样化任务的软件系统。
代理型AI能够胜任的决策包括重复性、数据密集型任务，面向内部的、提高后台工作效率的任务，以及决策路径较短，有人类参与在里面的协同任务。
2、AI治理平台
随着AI技术的广泛应用，其带来的风险和挑战也日益凸显。Gartner提出了“AI治理平台”的概念，这是一种技术解决方案，旨在从法律、伦理道德方面帮助组织管理和监督AI系统。其主要能力包括模型的生命周期管理、透明度和可解释性、模型验证、AI系统监控以及法律政策合规管理等。
图灵奖获得者，Meta的首席AI科学家杨立昆提到：“AI治理平台是确保AI技术负责任使用的关键。它们可以帮助我们识别和解决潜在的伦理问题，确保AI系统的行为符合我们的价值观和法律要求。”
斯坦福大学教授，World Labs创始人李飞飞，斯坦福大学教授和AI4ALL的联合创始人，强调了AI治理在教育和研究中的重要性：“AI治理平台不仅可以帮助企业，还可以帮助学术界和教育机构确保他们的AI研究和教育项目遵循最高的伦理标准。”
谷歌DeepMind创始人Demis Hassabis强调了AI治理在AI发展中的作用：“随着AI技术的进步，我们需要确保我们的AI系统是安全和负责任的。AI治理平台可以帮助我们实现这一目标，通过提供工具和框架来监控和验证AI系统的行为。”
Gartner预测，到2028年，采用综合AI治理平台的企业将比没有这类系统的企业减少40%与AI相关的伦理事件。
3、虚假信息安全
随着AI技术的发展，特别是生成式AI的出现，制造虚假信息的成本大幅降低，变得轻而易举，这对企业声誉和网络安全构成严重威胁。例如，甘肃首例AI虚假信息案中，洪某弟利用AI技术炮制虚假新闻牟利，被采取刑事强制措施，这表明利用AI技术炮制虚假信息的危害性。
看看我录制的一条和AI诈骗相关的视频，你有什么感受？
假设AI和机器学习工具的广泛可用性和高级状态被用于恶意目的，预计将增加针对企业的虚假信息事件数量。如果这种趋势不被加以控制，那么虚假信息可能会对企业造成重大且持久的损害。
Gartner预测，到2028年，将有50%的企业开始采用专为应对虚假信息安全用例而设计的产品、服务或功能，而目前这一比例还不到5%。生成式AI加剧了虚假信息的危害，使攻击更难以被人类识别以及被传统技术组织，会给企业造成更大损失。
与AI有关联但弱相关的6项简述
后量子密码学（Postquantum Cryptography）：虽然后量子密码学主要关注于加密技术，但它与AI的安全性和数据保护有直接关联，特别是在AI系统处理敏感数据时。Gartner预测，到2029年，量子计算技术的进步将使大多数传统的非对称加密技术变得不安全。
节能计算（Energy-Efficient Computing）：节能计算技术可以应用于AI模型的训练和推理过程，因为这些过程通常需要大量的计算资源
混合计算（Hybrid Computing）：混合计算结合了不同的计算资源，可以优化AI应用的性能和效率。Gartner建议关注能够跨计算范式支持应用开发和部署的集成与编排平台。
空间计算（Spatial Computing）：空间计算技术可以增强AI在物理世界中的交互能力，特别是在AR和VR领域。
Gartner预测，到2028年，20%的人将每周获得一次沉浸式的体验，体验持续锚定的地理定位内容，而2023年这一比例还不到1%。到2033年，空间计算市场将从2023年的1100亿美元增长至1.7万亿美元。
多功能机器人（Polyfunctional Robots）：多功能机器人的发展与AI的进步紧密相关，因为它们需要AI来实现复杂的任务和决策。
Gartner预测，到2030年，80%的人类将每天与智能机器人打交道，而目前这一比例还不到10%。多功能机器人能够执行多项任务，正在取代专门设计的特定任务机器人。这种新型机器人的功能性能够提高效率和投资回报率（ROI），并可以与人类一起协作，能够快速部署和轻松扩展。
神经增强（Neurological Enhancement）：神经增强技术可以提高人类的认知能力，与AI的协同工作能力有直接关系，特别是在人机交互领域。
Gartner预测，到2030年，30%的知识工作者将通过BBMI等技术提升自己的能力，并凭借这些技术来适应工作场所中AI的崛起。神经增强即脑机接口，利用读取和解码大脑活动的技术提高人类的认知能力。
——未完待续——
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