(1)科技產業:麥肯錫:15個最值得關注的科技趨勢 (2)應用科技:7 款AI照片卡通化App推薦,將真人照片變卡通及漫畫化!(2023)
(1) 科技產業: 麥肯錫: 15 個最值得關注的科技趨勢 麥肯錫公司 (McKinsey) 於上月發布《 McKinsey Technology Trends Outlook 2023 》 2023 科技趨勢展望報告, 點出 15 個最值得關注的科技趨勢。這 15 個趨勢可分成五個更廣泛的類別: 人工智慧革命、構建數位未來、計算和連接的前沿、尖端工程技術和可持續發展。 人工智慧革命 這一類別包括:生成式 AI 、應用型人工智慧及工業化機器學習等重要趨勢。 其中,生成型人工智慧標誌著人工智慧的一個轉捩點。與以往的人工智慧不同,生成式 AI 可以根據從類似非結構化資料格式 中學到的資訊,生成新的非結構化內容,如文本、音訊、視頻、圖像、代碼、類比甚至蛋白質序列或消費者旅程。 而且,其核心技術—基礎模型,可以適應各種任務。 在商業環境中,生成型人工智慧不僅可以開啟新的用例,還可以加快、擴展或改進現有的用例。 生成型人工智慧有可能通過促進新產品和收入流的開發,提升客戶體驗,從而重新定義企業和價值鏈。 然而,其影響最有望體現在提高員工生產力和體驗方面。 此外,透過機器學習 (ML) 、電腦視覺和自然語言處理 (NLP) 等人工智慧技術,各行各業的企業可以利用資料並得出洞見, 實現自動化流程、增強能力,並做出更明智的決策。 麥肯錫的研究估計,應用型人工智慧所蘊含的潛在經濟價值介於 17 兆美元至 26 兆美元之間,並且追求這一價值的企業比例正在增加。 麥肯錫全球 AI 狀況年度調查顯示,組織中採用人工智慧的比例從 2017 年的 20 %翻倍至 2022 年的 50 %。 而且, 2022 年的調查還表明,採用人工智慧可能帶來顯著的財務效益: 25 %的受訪者將其公司 5 %或更多的淨利潤歸功於人工智慧。 工業化機器學習,通常稱為機器學習運營 (ML 運營 ) ,或者簡稱為 MLOps ,指的是在企業中擴展和維持機器學習應用所需的工程實踐。 這些實踐得到了快速發展的技術工具生態系統的支援,這些工具在功能和互通性方面都得到了顯著改進。 構建數位未來 這一類別包括:下一代軟體發展、信...