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以下是IT行业领域中一些思想领袖对人工智能和机器学习未来发展的期望：

Dataiku公司首席执行官兼联合创始人Florian Douetteau：

包容性工程将开始进入主流，以支持多样性。为了确保在人工智能计划中融入多样性，组织还必须投入大量时间和资源来实施包容性工程。这其中包括尽可能收集和使用不同的数据集。这将有助于组织创造一种让更多人进入该领域的体验——从教育到招聘实践等各方面。

英特尔公司物联网事业部副总裁兼工业解决方案部总经理Christine Boles：

2020年发生的疫情极大地加速了组织通过解决方案来完成其工业4.0转型的需求，这些解决方案使他们在业务运营中拥有更大的灵活性、可视性和效率。2021年将会出现越来越多的解决方案，这些解决方案可以满足各种需求，其中包括机器学习、机器视觉和高级分析等。随着经济的复苏，将会继续看到对具有更多IT功能的运营技术和基础设施的投资，允许广泛的参与者部署这些解决方案。并且到2021年，工业4.0的采用率将会显著提高。

Intuit公司首席技术官Marianna Tessel：

人工智能优先应用程序改变了客户服务：随着人工智能技术不断成熟，并在人们工作和生活的各个方面变得无处不在。人工智能将成为Intuit公司的应用程序开发和使用方式不可或缺的一部分，并将彻底改变应用程序的设计方式。

• 道德人工智能领域：道德人工智能与团队建设一样重要。随着组织的业务越来越多地在由消费者关注下运营，人们将继续关注道德人工智能的使用。
• 人工智能推动中小企业复苏：研究表明，50%的小企业在五年内倒闭。而且大多数由于现金流问题而导致失败。由于发生疫情，中小型企业现在拥有的资源比以往任何时候都要少，并且正在应对大量的不确定性，他们不知道是否可以保留更多的库存，是否可以更好地管理其现金流量或是否可以雇用更多的工作人员。

英特尔公司物联网事业部副总裁兼零售、银行、酒店、教育业务总经理Joe Jensen：

在2021年，很多组织将优先考虑转向“教育即服务”，希望通过教育政策和投资能够推动这一概念的发展。至关重要的是将资金和拨款转移到教育领域以推进这种服务模式，以确保所有学生都能获得负担得起的高质量教育。长期而言，“教育即服务”将成为全球教育的标准。

网络攻击者将人工智能技术作为新的欺诈手段：过去的十年中，他们在暗网上构建了一个完整网络犯罪生态系统。网络犯罪分子越来越多地使用新兴技术，以实现大规模自动化攻击。暗网如今已经成为网络攻击者的虚拟利器，他们可以在暗网上共享攻击技巧以扫描漏洞并进行欺诈。随着他们比以往任何时候都更多地利用人工智能和机器人技术，网络犯罪的演变和复杂性将在2021年持续发展。

Jumio公司首席执行官Robert Prigge：

就像行业组织采用人工智能来防御网络攻击并阻止欺诈一样，欺诈者也正在使用人工智能技术进行大规模攻击。在2021年，人们将见证更多的人工智能的竞争。人们期望在几个关键领域达到前所未有的水平：

• 机器学习：网络攻击者将使用机器学习(ML)技术查明漏洞来加速对网络和系统的攻击。随着越来越多的组织在疫情的推进下加快进行数字化转型，网络攻击者将会迅速利用机器学习来发现和利用安全漏洞。
• 对人工智能系统的攻击：人工智能系统也可能被黑客攻击。而对人工智能系统的网络攻击不同于传统的攻击，它利用了底层人工智能算法中无法修复的固有局限性，其最终目标是操纵人工智能系统来改变其行为——这可能会产生广泛而有害的影响，因为人工智能现在是所有行业关键系统的核心组件。如果改变了数据的分类方式和存储位置。预计2021年会有更多针对人工智能系统的攻击。
• 人工智能鱼叉式网络钓鱼攻击：2021年，网络攻击者将使用人工智能技术来提高网络钓鱼攻击的准确性。针对特定受众以人工智能为基础的鱼叉式网络钓鱼电子邮件活动将会更加猖獗。从社交媒体发掘信息并针对特定受众进行攻击定制，可以使受众点击率提高多达40倍，而所有这些都能够通过人工智能技术实现自动化。在2021年，网络犯罪分子将继续模仿人类行为的网络钓鱼攻击，复制特定的语言或语调，以提高网络攻击的成功率。
• Deepfake视频：Deepfake视频技术使用人工智能结合现有图像技术来代替某人的头像，并复制面部特征和声音。到2020年，越来越多的Deepfake技术被用于欺诈。随着越来越多的组织在2021年采用生物识别验证解决方案，深度欺诈将成为网络欺诈者获得消费者账户的一项令人垂涎的技术。与其相反，对于利用数字身份验证解决方案的组织而言，能够识别深层造假的技术将同样重要。组织必须确保他们实施的安全解决方案能够阻止这些不断增长的网络攻击，这些网络攻击行为将在2021年被欺诈者充分利用。

（编辑：常州站长网）

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