新智元报道
编辑：LRST
世界经济论坛发布两份报告，指出 AI 将带来效率提升、收入增长和客户体验优化等机遇，但也面临规模化应用的挑战。同时，报告强调通过区域合作构建可持续 AI 基础设施，推动包容性增长，缩小数字鸿沟。
随着科技浪潮的奔涌向前，人工智能（AI）已从前沿概念深度融入社会经济的方方面面，成为推动产业变革与创新发展的核心力量。
在这样的时代背景下，世界经济论坛（WEF）联合埃森哲、毕马威发布报告，无疑为我们洞察 AI 未来的发展脉络提供了权威视角。
该报告汇聚了多方智慧，通过深入的行业调研、前沿的技术分析以及对全球趋势的精准把握，为我们全方位呈现 AI 在未来的机遇与潜力。
无论是关注科技创新的从业者，还是寻求投资方向的金融人士，亦或是关心社会发展的普通大众，都能从这份报告中获取启发，提前布局，迎接 AI 时代的无限可能。
报告一：《AI in Action: Beyond Experimentation to Transform Industry 2025》
人工智能正在以前所未有的速度发展，特别是在自然语言处理（NLP）、计算机视觉和生成式人工智能等领域。
由世界经济论坛（WEF）与埃森哲（Accenture）合作撰写的报告《AI in Action: Beyond Experimentation to Transform Industry 2025》，探讨了 AI 在 2025 年的机遇、采用现状及其未来潜力，旨在为组织提供负责任且具有变革性的 AI 采用框架。
以下是该报告的核心要点：
AI 的机遇
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效率和成本节约：生成式 AI 不仅优化了工作流程和成本，还显著提高了生产力。例如，一家技术提供商开发的虚拟工程师通过实时数据优化建筑管理，将 HVAC 能源成本降低了 25%，并将维护计划时间减少了 90%
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收入增长：率先采用 Ai 的公司在收入方面已经比同行高出 15%，预计到 2026 年这一数字将翻倍。生成式 AI 通过个性化设计工具帮助设计师快速生成多样化的图案，直接推动了销售和收入的增长。
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客户体验提升：AI 已经从独特的差异化因素转变为所有企业保持竞争力的基本要求。例如，伦敦证券交易所集团使用 AI 驱动的问答服务（QAS）将客户查询的解决时间减少了 50%。
AI 采用现状
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行业采用：电信、金融服务和消费品行业在 AI 采用方面处于领先地位。生成式 AI 在依赖人类资本的行业中尤为突出，如医疗保健、金融服务和媒体娱乐行业。
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功能采用：市场营销和销售、产品和服务开发、服务运营和风险管理是 AI 采用率最高的功能。这些功能通常生成或数字化大量结构化和非结构化数据，使得 AI 模型能够更有效地训练和扩展。
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组织采用：尽管 AI 投资和使用激增，但大多数组织的 AI 采用仍处于早期阶段。74% 的公司报告在规模化采用 AI 方面面临挑战，只有 16% 的企业准备好进行 AI 驱动的全面改革。
AI 的未来潜力
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复杂任务的全面自动化：AI 智能体可以协同工作，实现复杂重复任务的全面自动化，使人类能够专注于更高级的任务。例如，到 2028 年，制造和金融服务等行业将看到 AI 智能体管理生产线、优化供应链操作和处理客户支持的显著收益。
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更情境化和个性化的决策：将高级推理能力集成到生成式 AI 应用中，将使 AI 系统在协助人类导航复杂环境和做出情境感知决策方面更加有效。例如，在医疗保健行业，AI 将支持个性化治疗方案。
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增强个人效率和能力：AI 集成的手持设备、先进的边缘 AI 和紧凑语言模型有可能通过自动化任务、管理日程和提供实时信息来彻底改变工作方式。
成功实施 AI 的基础
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生态系统合作：公司越来越多地与云提供商、AI 技术公司、初创企业和公共机构合作，以获取资源和专业知识。
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利益相关者对 AI 的信任：信任是 AI 成功的关键。61% 的人对依赖 AI 系统犹豫不决，主要是由于对数据安全和第三方参与的担忧。
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行业自我治理：组织正在创建自我治理框架，以补充法规，确保 AI 部署与公司价值观和区域法规保持一致。
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人才和组织：组织需要优先考虑员工发展，使员工能够应对技术变化并领导 AI 驱动的价值创造。
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网络安全：AI 驱动的网络攻击如深度伪造、定向钓鱼和数据泄露是新兴威胁。组织需要将 AI 网络风险纳入跨组织风险管理。
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数字核心：部署可扩展的 AI 战略依赖于建立强大的数字核心，包括 AI 应用和数字平台、数据和 AI“骨干”以及物理和数字基础设施。
报告二：《Blueprint for Intelligent Economies》
人工智能正在推动第四次工业革命，促进经济增长并推动各行业和社会的创新。
然而，许多国家由于缺乏能源密集型 AI 基础设施、先进的计算能力、高质量数据和 AI 技能，可能无法享受到智能时代带来的经济和社会效益。若不加以干预，技术的创新可能不仅无法平等地惠及全球，反而加剧现有的数字鸿沟。
报告链接：https://www.weforum.org/publications/blueprint-for-intelligent-economies/
由世界经济论坛（WEF）与毕马威（KPMG）合作撰写的《Blueprint for Intelligent Economies》，旨在通过全面的合作方式，创建包容性增长。
该蓝图分为三个相互关联的层次：
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构建基础：包括可持续的 AI 基础设施、高质量数据集、负责任的 AI 模型和有效的资本投资渠道。
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发展新智能经济：通过嵌入智能的应用、工作流程、设备和机器人，重新构想各行业的核心活动。
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以人为本：通过高质量教育、技能发展和劳动力培训，提升人类潜力，并建立道德、安全和安全的护栏。
该蓝图提出的三大战略目标：
构建可持续的 AI 基础设施
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挑战：高能耗、大规模投资需求、不安全的 AI 供应链、数字鸿沟、高成本的互联网设备。
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成功案例：微软与美国签署了购买无碳能源的协议，重新开放三哩岛核电站，为其数据中心提供绿色能源。世界银行启动了 100 亿美元的可再生能源计划，旨在增加 15 吉瓦的可再生能源容量。
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关键能力：可持续和负责任的绿色能源、安全的网络和弹性的 AI 供应链、高速连接、可扩展和可负担的计算能力、AI 就绪设备。
策划多样化和高质量的数据集
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挑战：高质量数据的获取、数据不平等、数据所有权、AI 技术进步、对 AI 的信任。
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成功案例：日本的 Fugaku LLM 是一个开源的大型语言模型，至少 60% 的训练数据来自日本。阿联酋政府与 G42 合作开发了基于现代标准阿拉伯语的 LLM“Jais”。
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关键能力：可用和可访问的数据、多样化和包容性的数据、数据所有权和共享、数据保护和隐私、数据生命周期管理。
建立道德、安全和安全的护栏
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挑战：减轻偏见、应对不断变化的监管环境、确保 AI 安全、实施负责任的 AI 实践、AI 知识产权和法律不确定性。
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成功案例：欧盟的《人工智能法案》将 AI 应用分为风险等级，设定高风险领域的要求。美国和英国通过 AI 安全研究所合作，开发共享的 AI 模型测试框架。
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关键能力：道德护栏、负责任的使用的护栏、安全和安全标准、AI 法规、法律框架。
WEF
世界经济论坛（World Economic Forum，简称 WEF）是一个国际非政府组织，总部位于瑞士达沃斯。因在瑞士达沃斯首次举办，又被称为「达沃斯论坛」。世界经济论坛致力于通过公私合作推动全球经济、社会和环境的可持续发展。
随着论坛影响的不断扩大及与会者层次的提高，世界经济论坛已被认为是「非官方的国际经济最高级会谈」，是世界政要、企业界人士以及民间和社会团体领导人研讨世界经济问题最重要的非官方聚会场所之一。参加该论坛的企业会员包括全球 70 多个国家和地区的 1000 多家大公司和企业。
参考资料：
