人工智能

人工智能不会取代低代码，而是会增强其以改善结果：多年来，低代码使开发人员能够在无编码经验的情况下创建应用程序。现在，ChatGPT有望显著提高代码编写效率。然而，仅仅使用ChatGPT来编写开发人员本就可以编写的代码，并不能在适当的规模上解决生产力问题。再利用和维护的问题仍未解决。开发人员花费数月的时间来吸收上游团队的升级、执行技术堆栈升级、实施重新设计以将应用升级到现代UI/UX模式等。因此，人工智能不会取代低代码，而是与低代码一起使用以提高生产力。明年，我们将看到企业软件供应商结合使用计算机视觉或经过训练的模型来了解模式，然后在其低代码平台内触发生成代码。

所有权将成为企业人工智能计划能否在2024年真正起飞的关键决定因素：企业渴望在2023年开始采用生成式人工智能，特别是当看到其对内部生产力的直接影响时。但在新的一年里，我们将开始看到，虽然企业很容易利用人工智能，但真正推动业务影响远不止于此。在没有明确问题或专门团队的情况下委托人工智能探索的企业往往会步履蹒跚，导致无效的结果。所有权将成为企业的人工智能计划能否在2024年及以后真正起飞的关键决定因素。当企业主在数字创新中获得既得利益，确定具体挑战，并组建团队进行实验和行动时，成功的可能性就会激增。所有权将是决定谁能成功利用人工智能变革潜力的关键驱动因素。

从企业人工智能到零信任人工智能：2024年，我们将看到企业采用人工智能的方式发生重大转变，从关注绩效转向强调问责制。随着人工智能越来越融入关键决策过程，组织将优先考虑确保人工智能输出的准确性和可靠性。这种转变将导致“零信任人工智能”的发展，其中数据源的验证和人工智能引起的修改的透明度变得至关重要。目标是创建人工智能系统，其操作和决策不仅有效，而且所有利益相关者都可以了解和审查，从而培育围绕人工智能使用的信任和责任文化。

人工智能是一个多学科交叉融合的领域，以计算机科学为基础，涉及生物学、心理学、神经科学、数学和哲学等多个学科。它的目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能的研究和应用领域非常广泛，包括游戏、自然语言处理、专家系统、视觉系统、语音识别、手写识别和智能机器人等。

人工智能的应用已经渗透到我们的日常生活中，例如智能手机、智能家居和智能交通等。同时，人工智能也在工业、医疗、金融等领域得到广泛应用，为人类带来便利和效益。然而，人工智能的发展也带来了一些问题，如隐私、安全和伦理等。因此，我们需要不断探讨和研究人工智能的发展和应用，以实现其可持续发展。