Размер и доля рынка ИИ, рост промышленности 2024-2032

Объясняемый размер рынка ИИ

Размер рынка ИИ был оценен в 6,55 млрд долларов США в 2023 году и, как ожидается, вырастет на более чем 15% в период между 2024 и 2032 годами. Ожидается, что рынок объяснимого ИИ будет значительно развиваться, отчасти из-за этических и нормативных соображений. Во всем мире правительства и регулирующие органы все больше осознают возможные риски, которые могут представлять системы ИИ, включая предвзятость, дискриминацию и отсутствие подотчетности. Они вводят законы, которые требуют, чтобы модели ИИ были прозрачными и понятными для снижения этих рисков.

Например, Общий регламент по защите данных (GDPR) Европейского союза содержит правила права на объяснение, которые предписывают корпорациям давать четкие обоснования для любых автоматизированных решений, которые влияют на людей. Аналогичным образом, объяснимый ИИ подчеркивается предлагаемым законом ЕС об искусственном интеллекте, особенно в областях с высоким риском, таких как государственное управление, банковское дело и здравоохранение. Потребность в объяснимых решениях ИИ подпитывается этими нормативными рамками, которые компании должны соблюдать, чтобы избежать штрафов и сохранить общественное доверие.

Другим важным фактором, стимулирующим рост рынка ИИ, является улучшение производительности модели и отладка. Объясняемый ИИ помогает ученым и разработчикам данных лучше понять внутренние механизмы своих моделей, проливая свет на процессы принятия решений алгоритмами ИИ. Эта прозрачность имеет решающее значение для определения и устранения предубеждений, ошибок и других проблем, которые могут ухудшить производительность модели. Разработчики могут повысить точность, надежность и справедливость своих моделей, понимая процесс принятия решений.

Объясняемые методы ИИ позволяют выявить непреднамеренные отклонения в алгоритмах и данных, что позволяет реализовать корректирующие меры для обеспечения более справедливых результатов. Кроме того, объяснимый ИИ облегчает отладку путем идентификации компонентов модели, которые могут давать неожиданные или неточные результаты. Эта способность сокращает период развития благодаря более быстрому и эффективному решению проблем.

Например, в июне 2023 года IBM представила новую платформу под названием IBM Watsonx для улучшения организационных операций с помощью решений ИИ. Целью этой платформы является предоставление компаниям возможности эффективно ускорить свою деятельность за счет использования технологий ИИ.

Трудности и компромиссы, связанные с интерпретацией моделей ИИ, являются одними из основных препятствий, с которыми сталкивается бизнес-аналитика. Модели глубокого обучения с их сложными структурами и большим количеством параметров часто функционируют как «черные ящики» в продвинутом ИИ. Эти сложные модели, как правило, необходимы для достижения высокого уровня производительности и точности, но их трудно сделать понятными.

Упрощение моделей для повышения объяснимости может снизить их производительность, что приведет к компромиссу между точностью и прозрачностью. Этот компромисс должен быть сбалансированным с использованием сложных подходов и процедур, которые могут быть как ресурсными, так и технически интенсивными. Кроме того, сложно создать систему, которая работает для всех заинтересованных сторон, поскольку различные группы, включая разработчиков, регуляторов и конечных пользователей, имеют различные требования к объяснимости.

Объясняемый рынок ИИ тенденции

Одной из важных тенденций, продвигающих рынок вперед, является использование объяснимого ИИ в фундаментальных бизнес-процессах. Компании в различных секторах признают важность прозрачности ИИ для привлечения заинтересованных сторон и клиентов. Предприятия могут предложить понятную информацию о своих процессах принятия решений путем интеграции объяснимого ИИ в свои операции.

Например, в финансовых услугах для поддержки кредитных решений и выявления мошеннической деятельности, а также в здравоохранении для уточнения рекомендуемых диагнозов и лечения. Эта тенденция обеспечивает соблюдение нормативных требований, а также повышает удовлетворенность и доверие клиентов. Следовательно, для улучшения работы компании и сохранения конкурентного преимущества все большее число предприятий отдают приоритет использованию объяснимого ИИ.

Рынок объяснимого ИИ расширяется благодаря заметным изменениям в методологиях объяснимости. Чтобы предоставить более передовые и практические методы для расшифровки сложных моделей ИИ, исследователи и разработчики постоянно изучают новые идеи. Такие стратегии, как SHapley Additive ExPlanations (SHAP), Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME) и механизмы внимания совершенствуются и используются чаще.

Благодаря этим разработкам пользователям будет легче понимать и доверять системам ИИ, что позволит более точно и прозрачно объяснять процессы принятия решений. Принятие объяснимых решений ИИ дополнительно подпитывается развитием методов интерпретируемости модели, которые обеспечивают более широкое применение в различных типах моделей ИИ.

Объясняемый ИИ становится все более популярным в строго регулируемых секторах, таких как страхование, здравоохранение и финансы. Эти отрасли должны гарантировать, что их системы ИИ подотчетны и прозрачны для соблюдения строгих правил. Объясняемый ИИ предлагает автоматизированные суждения с понятными объяснениями, помогая удовлетворить нормативные требования. Объясняемый ИИ, например, необходим в финансовой отрасли, чтобы гарантировать, что алгоритмы кредитного скоринга не будут непреднамеренно предвзяты по отношению к конкретным группам населения. Это помогает медицинским работникам понимать и доверять рекомендациям по диагностике и терапии, созданным ИИ. Ожидается, что понятные решения ИИ будут испытывать растущий спрос в этих областях по мере усиления контроля со стороны регулирующих органов.

Объясняемый анализ рынка ИИ

Исходя из типа программного обеспечения, рынок подразделяется на модельно-агностические методы и модельно-специфические методы. Ожидается, что в сегменте модельно-агностических методов в течение прогнозируемого периода будет зарегистрирован CAGR в 19,1%.

• Модельно-агностические подходы обеспечивают гибкий и адаптируемый способ оценки и понимания результатов различных моделей ИИ, что делает их важным инструментом в объяснимой отрасли ИИ. В отличие от модельно-специфических подходов, которые предназначены для конкретных видов алгоритмов (таких как нейронные сети / деревья решений), модельно-агностические подходы применимы к любой модели ИИ, независимо от ее архитектуры.
• Их значительная ценность в различных контекстах применения коренится в их универсальности. LIME и SHAP – это две известные моделино-агностические техники. Чтобы создать интерпретируемые модели, которые локально напоминают поведение модели черного ящика, LIME сначала возмущает входные данные, а затем отслеживает изменения на выходе.
• И наоборот, SHAP обеспечивает унифицированную меру релевантности признаков, используя идеи из кооперативной теории игр, чтобы присвоить выход модели ее входным характеристикам. Эти методы позволяют пользователям получить представление о процессах принятия решений сложных моделей, выявить предубеждения и успешно оценить результаты моделей.
• Они особенно полезны для предприятий, которые требуют прозрачности и подотчетности в различных приложениях ИИ. Модельно-агностические подходы становятся все более популярными на рынке объяснимых ИИ благодаря их адаптивности и широкому спектру приложений, которые отвечают требованиям различных предприятий, ищущих надежные и понятные решения ИИ.

Основываясь на компонентах, рынок ИИ делится на решения и услуги. Сегмент решений доминировал на мировом рынке с выручкой более 4 миллиардов долларов в 2023 году.

• Рынок объяснимого ИИ включает сегмент решений, который состоит из широкого спектра товаров и услуг, предназначенных для повышения подотчетности, интерпретируемости и прозрачности моделей ИИ. Программные инструменты, платформы и фреймворки, которые предлагают функции для интерпретации моделей, обнаружения смещений и отчетности о соответствии, включены в эту категорию.
• Выдающиеся технологические фирмы и молодые стартапы предоставляют всеохватывающие объяснимые решения искусственного интеллекта, которые плавно сочетаются с текущими процессами и структурами ИИ. Например, функции объяснимости реализованы в таких системах, как Google Cloud AI, IBM Watson и Microsoft Azure Machine Learning, которые помогают разработчикам и ученым в понимании и интерпретации прогнозов их моделей.
• Сегменты решений также включают профессиональные и консалтинговые услуги, которые помогают фирмам создавать лучшие практики для этического развертывания ИИ, обеспечивать соблюдение нормативных требований и внедрять и оптимизировать объясняемые методы ИИ.
• Рынок решений растет, предоставляя более передовые и удобные решения, которые отвечают потребностям многих отраслей, от банковского дела и здравоохранения до юридической и розничной торговли, поскольку спрос на прозрачность и подотчетность в ИИ продолжает расти. Создание и принятие этих решений имеют важное значение для поощрения ответственного использования технологий ИИ при одновременном укреплении общественного доверия.

Северная Америка доминировала на мировом рынке объяснимых ИИ в 2023 году, составляя более 85%. На рынке объяснимого ИИ доминирует североамериканский регион из-за сочетания технологических достижений, правовых рамок и крупных инвестиций в исследования и разработки ИИ. Благодаря лидерству в области технологий и искусственного интеллекта США являются важным игроком.

Известные технологические корпорации, такие как Google, Microsoft, IBM и Amazon, имеют свои штаб-квартиры в Северной Америке и лидируют в разработке и внедрении объяснимых технологий ИИ. Эти компании делают значительные инвестиции в НИОКР для предоставления инновационных решений ИИ, которые ставят подотчетность и прозрачность на первое место.

Кроме того, в ответ на этические и социальные последствия ИИ нормативная среда Северной Америки меняется. Законодатели и регулирующие организации уделяют больше внимания тому, чтобы системы ИИ были справедливыми, открытыми и ответственными. Спрос на объяснимые решения ИИ обусловлен такими инициативами, как Закон США об алгоритмической подотчетности, который подчеркивает необходимость для предприятий предоставлять объяснения для автоматизированных решений.

США лидируют на рынке ИИ благодаря своей сильной технологической базе, большим инвестициям в исследования и разработки ИИ и дальновидной законодательной базе. Нация является домом для значительных цифровых гигантов, которые лидируют в развитии объяснимого ИИ, таких как Google, Microsoft, IBM и Amazon. Чтобы повысить прозрачность и интерпретируемость ИИ, эти организации используют специализированные команды и активно инвестируют в исследования ИИ.

Объясняемые решения ИИ также становятся все более популярными из-за растущего внимания правительства США и регулирующих органов к этике и подотчетности ИИ, включая Федеральную торговую комиссию (FTC). Известные академические учреждения, такие как Carnegie Mellon, Stanford и MIT, вносят существенный вклад в область исследований объяснимости ИИ, поощряя научное сотрудничество и инновации.

С сильным акцентом на технологии и инновации, государственную поддержку и этические практики ИИ, Япония лидирует в объяснимом бизнесе ИИ и быстро растет. Наряду с финансовыми программами и стратегическими альянсами между государственным и коммерческим секторами правительство Японии начало несколько инициатив по поддержке исследований и разработок в области искусственного интеллекта. Крупные японские компании, включая Fujitsu, Hitachi и NEC, активно работают над объяснимыми решениями ИИ для повышения прозрачности и уверенности приложений ИИ.

Установленные правительством рамки и правила, которые подчеркивают ценность ответственности и объяснимости в системах ИИ, свидетельствуют о подходе Японии к этике и управлению ИИ. Более того, объяснимый ИИ имеет большой потенциал для улучшения процессов принятия решений в Японии из-за старения населения страны и проблем в области здравоохранения и робототехники, которые приходят с ним.

Например, в феврале 2024 года Япония решает проблемы сокращения рабочей силы, вызванной старением населения, предоставляя новые возможности в области цифровых технологий и используя передовые методы искусственного интеллекта. Это дает возможность международным компаниям сотрудничать с отечественными партнерами в этой новой промышленной революции, чтобы помочь изменить японское общество.

Благодаря своей сильной технологической базе, активной государственной политике и динамичной экосистеме ИИ, Южная Корея начинает становиться крупным участником рынка объяснимого ИИ. Развитие искусственного интеллекта было приоритетным для правительства Южной Кореи в рамках национальной политики, которая включает значительные инвестиции в НИОКР и поощрение сотрудничества между государственным и частным секторами. Известные южнокорейские ИТ-компании, такие как Samsung, LG и Naver, лидируют в разработке технологий ИИ, таких как объяснимый ИИ, чтобы гарантировать прозрачность и надежность в своих приложениях.

Стремясь установить правила и стандарты прозрачности и подотчетности ИИ, нормативная база Южной Кореи также меняется для решения этических проблем, связанных с ИИ. Акцент страны на здравоохранение, беспилотные транспортные средства и умные города предлагает значительные перспективы для применения объяснимого ИИ, улучшения процессов принятия решений и обеспечения общественного доверия к системам, управляемым ИИ.

Благодаря значительным инвестициям в исследования и разработки ИИ, государственной поддержке и быстрому внедрению технологий ИИ в широком спектре отраслей, Китай является доминирующим игроком на рынке ИИ. В настоящее время ИИ является главным приоритетом для китайского правительства, которое профинансировало и разработало амбициозные планы по позиционированию Китая в качестве лидера в области инноваций ИИ во всем мире.

Чтобы сохранить прозрачность и соблюдение изменяющихся правил, крупные китайские IT-гиганты, такие как Baidu, Alibaba, Tencent и Huawei, делают значительные инвестиции в объяснимые исследования и приложения ИИ. Китай установил правила и политику, которые подчеркивают важность объяснимости и ответственности в системах ИИ, отражая его подход к этике и управлению ИИ. В Китае наблюдается быстрый цифровой переход, особенно в таких отраслях, как финансы, здравоохранение и умные города.

Объясняемая доля рынка ИИ

Microsoft Corporation и International Business Machines Corporation (IBM) владеют значительной долей в более чем 10% в индустрии ИИ. Корпорация Microsoft имеет значительную долю рынка в объяснимом ИИ благодаря значительным инвестициям в исследования и разработки ИИ, сильной облачной инфраструктуре и широкому спектру предложений платформ ИИ. Элементы объяснимости интегрированы в ряд инструментов и услуг ИИ, предлагаемых корпорацией через облачный сервис Microsoft Azure.

Разработчики могут понимать, устранять неполадки и доверять своим моделям машинного обучения с помощью интегрированных инструментов интерпретируемости, предлагаемых Azure Machine Learning. Политика и усилия Microsoft в области ИИ, такие как программа AI for Good, которая подчеркивает ответственное развитие ИИ, демонстрируют приверженность компании этичному ИИ и открытости. Microsoft Research, исследовательское подразделение компании, постоянно продвигает область объяснимого ИИ посредством инновационных проектов и партнерских отношений с учебными заведениями.

Благодаря обширному ассортименту продукции, этической направленности ИИ и долгой истории инноваций в области ИИ, International Business Machines Corporation (IBM) имеет значительную долю рынка в объяснимом ИИ. Основная платформа ИИ компании, IBM Watson, имеет сложные функции объяснимости, которые помогают людям понимать и интерпретировать идеи, созданные ИИ. Предложение Watson Explainability способствует укреплению доверия, позволяя организациям наблюдать за процессом принятия решений в моделях ИИ.

IBM продемонстрировала свою приверженность этичному ИИ с созданием Совета по этике ИИ и инструментария AI Fairness 360, который предлагает ресурсы для выявления и снижения предвзятости в моделях ИИ. Объясняемые подходы и технологии ИИ постоянно развиваются благодаря широким исследовательским возможностям IBM.

Объясняемые компании рынка ИИ

Основными игроками, работающими в объяснимой индустрии ИИ, являются:

• Корпорация Microsoft
• International Business Machines Corporation (IBM)
• Google LLC
• Корпорация NVIDIA
• Amazon Web Services, Inc. (AWS)
• Salesforce, Inc.
• DataRobot, Inc.

Объясняемые новости индустрии ИИ

• В июне 2023 года раунд сбора средств в размере 2,6 млн долларов был обеспечен голландским бизнесом, который специализируется на реализации моделей машинного обучения. Целью этих инвестиций было увеличение возможностей платформы для объяснимости и прозрачности при соблюдении европейского законодательства об искусственном интеллекте.
• В марте 2023 года GyanAI анонсировала выпуск первой в мире языковой модели и движка понимания естественного языка с объяснимыми возможностями ИИ. Это нововведение знаменует собой важную веху в повышении доступности и понимания технологий ИИ.

Объясняемый отчет по исследованию рынка ИИ включает в себя углубленный охват отрасли с оценками и прогнозами по выручке (миллиард долларов США) с 2021 по 2032 год, для следующих сегментов:

Рынок, по компонентам

• Решение
• Сервис

Рынок по типу программного обеспечения

• автономное программное обеспечение
• Интегрированное программное обеспечение
• Автоматизированные инструменты отчетности
• Визуализация интерактивной модели

Рынок по методу

• Модельно-агностические методы
• Типовые методы

Рынок, по компонентам

• БФСИ
• Розничная и электронная коммерция
• IT и телекоммуникации
• Правительство и государственный сектор
• Медицинская помощь
• Производство
• Медиа и развлечения
• Другие

Указанная выше информация предоставляется для следующих регионов и стран:

• Северная Америка
  • США.
  • Канада
• Европа
  • Германия
  • Великобритания
  • Франция
  • Италия
  • Испания
  • Остальная Европа
• Азиатско-Тихоокеанский регион
  • Китай
  • Индия
  • Япония
  • Южная Корея
  • АНЗ
  • Остальная часть Азиатско-Тихоокеанского региона
• Латинская Америка
  • Бразилия
  • Мексика
  • Остальная часть Латинской Америки
• МЭА
  • ОАЭ
  • Саудовская Аравия
  • Южная Африка
  • Остальная часть MEA