隨著ChatGPT的問世,，且引起的轟動性,！無疑，人工智能未來必然是我們發(fā)展的方向,，那么在人工智能發(fā)展的過程中有哪些痛點(diǎn)需要解決呢,？

但是,，AI人工智能行業(yè)在國內(nèi)走得可是舉步維艱，國內(nèi)大廠被美國卡脖子不是一天兩天的事兒,！

國內(nèi)AI人工智能行業(yè)要想發(fā)展起來,，厄待解決的痛點(diǎn)問題最大之一就是：人才難尋。

• 痛點(diǎn)一丨人才稀缺,，僧少粥少

國內(nèi)AI人工智能在人才方面極度稀缺,，這也是整個國內(nèi)行業(yè)市場上最大的痛點(diǎn)，由于國內(nèi)的行業(yè)環(huán)境,，很多高端人才都已經(jīng)在國外不準(zhǔn)備回國發(fā)展,，所有國內(nèi)的領(lǐng)域人才真的是稀缺，各個大廠都在高價搶人,。據(jù)行業(yè)報(bào)告數(shù)據(jù)顯示,，全球在人工領(lǐng)域的人才不足25萬人，其中在美國的人才最多,。其余主要分布在歐洲,，印度，加拿大等,。其中有10年以上工作經(jīng)驗(yàn)的不足30%,。所以哪個國家,，企業(yè)想在人工智能領(lǐng)域做出成績，首先就是人才的爭奪,。

要發(fā)展自身行業(yè),，首先出現(xiàn)的問題就是人才稀缺，人才的優(yōu)秀程度,，人才的聚集程度,，決定了一個企業(yè)走向欣榮還是衰敗。

• 痛點(diǎn)二丨算力限制,，能力不夠

就單單從專業(yè)出發(fā),，想要進(jìn)行人工智能算力平臺的搭建，需要大量的CPU和GPU,。而谷歌公司的AlphaGo使用的TPU,，類似于GPU的一種算法芯片，能耗功效比非常高,。訓(xùn)練AlphaGo需要的算力相當(dāng)于我們市面上常見的消費(fèi)級3080等級的顯卡,，大約需要10000張，至少千萬級別的開支,。

對于谷歌,，F(xiàn)acebook，騰訊等這樣的巨頭公司,，這樣的開銷也許不算什么。但是對于一些規(guī)模較小的公司,，這將是非常大的一個問題,。想要形成行業(yè)規(guī)模，單單靠個別公司其實(shí)是不夠的,，必須得需要大多數(shù)都能掌握技術(shù),，畢竟人工智能想要步入成熟期，必須解決算力成本問題,。

• 痛點(diǎn)三丨數(shù)據(jù)稀缺,，物料不足

AI模型不僅僅目前不僅需要進(jìn)行人工對信息標(biāo)記，同時也需要巨量數(shù)據(jù)才可以達(dá)到人類正確識別的程度,。以AlphaGo為例,，在擊敗李世石的那個版本AlphaGo進(jìn)行了3000萬次圖譜學(xué)習(xí)。擊敗柯潔的那個版本,，進(jìn)行了400多萬次,，自我對弈。

最新的ChatGPT的算力也是高得嚇人,，除了對數(shù)據(jù)量的需求極大,，對數(shù)據(jù)的維度也要求盡可能的全面,。總之就是,，能有最好都給我,，越全面越好。但是實(shí)際情況就是,，國內(nèi)結(jié)構(gòu)性的全面的數(shù)據(jù)在現(xiàn)實(shí)生活中很難獲得,，而且也很難獲得比較準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。

• 痛點(diǎn)四丨可信任度,，有待商榷

結(jié)果信任度,，這個一個復(fù)合的問題。AI模型在處理可評測結(jié)果的應(yīng)用中可能表現(xiàn)非常出色,，比如在圖像識別領(lǐng)域,，我們可以用一個確定的概率來評價AI模型的正確識別度，也可以說是可信任度是明確可見的,。

但是,，如果在未來的應(yīng)用場景中，需要AI模型提供一定的商業(yè)決策,，或者給出一些建議,。我們并沒有很好的參照體系來評價AI模型的決策和建議是否是準(zhǔn)確的，是否是最優(yōu)解,。這將影響決策的方向和準(zhǔn)確,，也會為很多商業(yè)人士帶來不必要的困擾。

• 痛點(diǎn)五丨移植性差,，無法復(fù)制

AI模型的可用性是隨著訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量增大而增高,。但是所需要的數(shù)據(jù)量是個非常大的量級，但即使是重復(fù)度很高的模型,，也沒有辦法從上一個模型中獲得其一些經(jīng)驗(yàn),，只能自己從頭開始訓(xùn)練。

這樣會帶來一些問題,，比如會增加數(shù)據(jù)獲取成本,，時間成本，能耗成本等,，這將給發(fā)展中的企業(yè)帶來極大的困擾,。模型的可移植性差，勢必影響技術(shù)的發(fā)展傳播速度,，也會增加傳播成本,，這對于一個需要快速發(fā)展的新興科技，確實(shí)是一個非常重要的問題,。

人工智能從概念誕生之起,，到如今已經(jīng)有60年的歷史,。如今其已經(jīng)在一些領(lǐng)域開始發(fā)揮其重要的作用了，雖然有很多痛點(diǎn)有待解決,，但是哪一個新技術(shù)從開始到成熟沒有經(jīng)歷過各種問題,。而且，人工智能未來的潛力十分巨大,，相信未來人工智能行業(yè)可以有更好的發(fā)展和突破,。

如果你的企業(yè)在找人工智能行業(yè)高端人才，我覺得我們可能會幫到你,！