人工智能不會取代低代碼，而是會增強(qiáng)其以改善結(jié)果：多年來，低代碼使開發(fā)人員能夠在無編碼經(jīng)驗(yàn)的情況下創(chuàng)建應(yīng)用程序?，F(xiàn)在，ChatGPT有望顯著提高代碼編寫效率。然而，僅僅使用ChatGPT來編寫開發(fā)人員本就可以編寫的代碼，并不能在適當(dāng)?shù)囊?guī)模上解決生產(chǎn)力問題。再利用和維護(hù)的問題仍未解決。開發(fā)人員花費(fèi)數(shù)月的時(shí)間來吸收上游團(tuán)隊(duì)的升級、執(zhí)行技術(shù)堆棧升級、實(shí)施重新設(shè)計(jì)以將應(yīng)用升級到現(xiàn)代UI/UX模式等。因此，人工智能不會取代低代碼，而是與低代碼一起使用以提高生產(chǎn)力。明年，我們將看到企業(yè)軟件供應(yīng)商結(jié)合使用計(jì)算機(jī)視覺或經(jīng)過訓(xùn)練的模型來了解模式，然后在其低代碼平臺內(nèi)觸發(fā)生成代碼。

所有權(quán)將成為企業(yè)人工智能計(jì)劃能否在2024年真正起飛的關(guān)鍵決定因素：企業(yè)渴望在2023年開始采用生成式人工智能，特別是當(dāng)看到其對內(nèi)部生產(chǎn)力的直接影響時(shí)。但在新的一年里，我們將開始看到，雖然企業(yè)很容易利用人工智能，但真正推動(dòng)業(yè)務(wù)影響遠(yuǎn)不止于此。在沒有明確問題或?qū)ｉT團(tuán)隊(duì)的情況下委托人工智能探索的企業(yè)往往會步履蹣跚，導(dǎo)致無效的結(jié)果。所有權(quán)將成為企業(yè)的人工智能計(jì)劃能否在2024年及以后真正起飛的關(guān)鍵決定因素。當(dāng)企業(yè)主在數(shù)字創(chuàng)新中獲得既得利益，確定具體挑戰(zhàn)，并組建團(tuán)隊(duì)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和行動(dòng)時(shí)，成功的可能性就會激增。所有權(quán)將是決定誰能成功利用人工智能變革潛力的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素。

從企業(yè)人工智能到零信任人工智能：2024年，我們將看到企業(yè)采用人工智能的方式發(fā)生重大轉(zhuǎn)變，從關(guān)注績效轉(zhuǎn)向強(qiáng)調(diào)問責(zé)制。隨著人工智能越來越融入關(guān)鍵決策過程，組織將優(yōu)先考慮確保人工智能輸出的準(zhǔn)確性和可靠性。這種轉(zhuǎn)變將導(dǎo)致“零信任人工智能”的發(fā)展，其中數(shù)據(jù)源的驗(yàn)證和人工智能引起的修改的透明度變得至關(guān)重要。目標(biāo)是創(chuàng)建人工智能系統(tǒng)，其操作和決策不僅有效，而且所有利益相關(guān)者都可以了解和審查，從而培育圍繞人工智能使用的信任和責(zé)任文化。

人工智能是一個(gè)多學(xué)科交叉融合的領(lǐng)域，以計(jì)算機(jī)科學(xué)為基礎(chǔ)，涉及生物學(xué)、心理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、數(shù)學(xué)和哲學(xué)等多個(gè)學(xué)科。它的目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，包括游戲、自然語言處理、專家系統(tǒng)、視覺系統(tǒng)、語音識別、手寫識別和智能機(jī)器人等。

人工智能的應(yīng)用已經(jīng)滲透到我們的日常生活中，例如智能手機(jī)、智能家居和智能交通等。同時(shí)，人工智能也在工業(yè)、醫(yī)療、金融等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，為人類帶來便利和效益。然而，人工智能的發(fā)展也帶來了一些問題，如隱私、安全和倫理等。因此，我們需要不斷探討和研究人工智能的發(fā)展和應(yīng)用，以實(shí)現(xiàn)其可持續(xù)發(fā)展。