消除人工智能技术债务迫在眉睫

在全球市场因疫情震荡的背景下，人工智能（AI）领域却迎来了资本投资的持续增长。据CB Insights的最新研究显示，2021年人工智能公司的融资情况正在打破历史纪录。仅在今年上半年，该领域已经吸引了380亿美元的新投资，这一数字已经超过了2020年全年的360亿美元。

在这一繁荣景象的背后，人工智能领域正面临一个新的挑战——技术债务问题。这个问题正威胁着人工智能应用的增长和采纳。

技术债务这个概念，指的是为了保证项目能在预定的时间内完成，而省略或推迟某些软件的开发工作。尽管这些功能在发布之前可能看起来已经完备，但实际上可能还存在一些潜在的问题。在人工智能领域，技术债务的问题更为复杂。因为人工智能本身就充满了未知性，为了迅速部署而省略的工作可能会成为项目成本上升和延误的关键催化剂。

构建和部署传统应用程序和软件系统，通常遵循一种确定的、单向的正向迭代过程。在每个版本升级中，技术债务是预期的，可预测的，并且被妥善管理，如同其他业务支出一样被纳入预算。在人工智能领域，情况截然不同，人工智能技术的债务构成和影响具有其独特性。

人工智能技术债务，究竟是什么？简单来说，当企业和AI初创企业在追求新的业务能力，如开发聊天机器人、面部识别、智能语音助手和自动文本撰写时，他们必须面对和应对的AI技术的差异和挑战，就是人工智能技术债务。

决策者们在享受AI带来的便利和效益的也不能忽视这种技术债务的存在。AI技术的复杂性、数据的不断变化以及算法的持续优化，都可能导致技术债务的积累和产生。为了保持AI系统的持续运行和优化，决策者们需要意识到这种技术债务的存在，并采取措施积极消除和预防。只有这样，他们才能确保AI系统的稳健运行，从而为企业带来长期的业务价值和竞争优势。人工智能的开发目标在于构建准确可靠的预测模型，这些模型在自然语言处理、机器视觉、声音识别和合成等领域展现出巨大潜力。随着人工智能技术的进步，也带来了一个不可忽视的问题——技术债务。这种技术债务主要源自为了实现所需智能水平和软件功能所经历的复杂流程和程序的成本。尤其在深度学习中，利用神经网络和Transformer算法构建模型时，情况尤为复杂。模型的复杂性导致有效管理这些技术债务的难度远高于应用程序开发。为了满足这些功能性和程序性需求，通常需要人工编码和不断循环的任务来管理和确保AI模型的开发和部署过程。对于新一代深度学习模型来说，这种管理方式是不可持续的。这些模型涉及数十亿参数和潜在数百万美元的训练成本，依赖人工管理的方式存在巨大的风险。我们需要寻找更有效的策略来管理人工智能的技术债务，确保人工智能技术的持续发展和广泛应用。避免AI技术债务：深度学习的复杂性带来的挑战与AI编排和自动化平台的解决方案

随着深度学习的复杂性迅速增加，人工智能技术债务也呈现出激增的趋势。为了应对这一挑战，企业需要寻求新的解决方案，而AI编排和自动化平台（AI OAP）正是其中的一种有效工具。

研究公司Gartner将AI编排和自动化平台定义为能够为企业提供规划、自动化、可生产准备和AI管线能力的软件基础设施。这种平台不仅能够帮助企业应对深度学习的复杂性，还提供了企业级治理的多个关键方面，包括可复用性、再现性、发布管理、沿继、风险和法规遵循管理以及安全控制。这些功能使得AI OAP在推动企业数字化转型的过程中，发挥着越来越重要的作用。

传统的机器学习平台虽然有很多，但真正能够支持深度学习的独特需求，提供多云透明性的平台却为数不多。深度学习的特殊性对AI OAP提出了更高的要求。为了应对这一挑战，一些领先的AI OAP开始致力于满足深度学习的独特需求，同时提供多云透明性的解决方案。

这些平台能够帮助企业在动态的软件基础设施中，实现AI技术的有效编排和自动化。它们不仅提供了统一的开发环境，支持混合、多云和物联网交付，还能够操作流和批处理上下文。这意味着，无论企业是在什么样的技术背景下进行数字化转型，这些平台都能够提供强大的支持。

当今世界，三大超大型云服务提供商——亚马逊（AWS）、谷歌云平台（Google Cloud）和微软Azure——均推出了自家的编排和自动化服务，为深度学习工作负载提供了强有力的支持。对于只使用单一云的企业而言，这无疑能够带来显著的技术债务减免。但在多云和混合云环境中，操作复杂性显著增加，对于人工智能技术债务的解决效果可能会大打折扣。

现在市场上涌现出了一批新型的AI OAP提供商，他们针对这一问题提供了云无关的产品和服务。这些服务为用户提供了一个统一的界面，并具备跨所有环境的通用功能，为解决多云和混合云用户的深度学习需求提供了便捷途径。

这些平台的潜在用户会发现，不同的平台在平衡人工智能从业者、管理人员和利益相关者的需求时，有着各自的特点。对于易用性、问责制和价值实现时间的不同考量，都是AI技术债务的关键因素。这些因素会因用户组织的不同而有所差异。在选择最佳的AI OAP解决方案时，需要以一种协作的方式，确保服务和整个组织之间的最佳契合。

与AI技术债务的斗争，更像是一场团队运动。这些新兴的AI OAP提供商的产品和服务，为团队提供了更多的选择和灵活性，使得在应对技术债务的能够更好地满足组织和团队的需求。这是一个迈向更智能、更高效的未来的重要步骤，也是推动企业实现数字化转型的关键力量。随着深度学习在各行业中持续发挥创新工具的重要作用，控制人工智能技术债务的需求愈发紧迫。因为意外增加的成本很容易使一个充满潜力的项目陷入困境，甚至可能埋葬一个前途无量的计划。AI OAP（人工智能操作分析平台）如同一道曙光，为解决AI技术债务问题提供了强有力的支持。

AI OAP不仅有助于消除技术债务，更能提高投资回报率，缩短实现价值的时间，并确保满足复杂的深度学习需求符合各类法规要求。它不仅是一种技术手段，更是现代企业AI战略中不可或缺的一部分。它能够帮助企业更好地管理AI项目，降低成本，提高效率，从而实现更高的收益。

考虑到AI OAP所带来的种种优势，它应该成为公司未来AI战略中的基本元素之一。无论是在金融、医疗、教育还是其他领域，AI OAP都能发挥巨大的作用，助力企业实现数字化转型，引领行业创新。它的应用前景广阔，潜力无穷，值得每个公司深入研究和探索。