人工輔助人工智能的六大優勢

王雄

人工智能已經成為了一個熱門話題，但實際情況是能夠做出像人類一樣思考的計算機還有很長的路要走。如今的人工智能具有很大的價值，但它是人類增強能力的一種形式，人類訓練人工智能系統，可以替代人類執行復雜的任務。

這些新的人工智能應用程序釋放了巨大的價值。傳統的軟件功能強大，但需要大量的配置和設置來提供價值。而人工智能系統靈活、適應性強和設置時間短，因為它們可以向人類學習，而不必告訴他們需要做什么。

這種人工輔助人工智能的或“人工的人工智能”正迅速成為早期采用者的競爭優勢。在未來幾年，這些競爭優勢將轉變為效益和利潤，而不采用人工智能的組織效率會降低，競爭力也會降低。為了應對這一轉變，Outlier公司聯合創始人兼首席執行官Sean Byrnes指出了關于人工智能的六個重要的數據點和優勢。

1.人工智能只與其訓練的數據一樣好

人工智能系統經過數據培訓，因此其技能取決于工作人員提供的算法。如果數據不完整，那么人工智能工具所學的課程也不完整，并且結果也不可靠。例如，正在銷售短褲但系統無法正確保存有關短褲銷售的數據，那么受過數據培訓的人工智能系統就會認為沒有人喜歡購買短褲。在培訓人工智能系統之前，確保數據完整、有代表性和準確是至關重要的，否則將會獲得一個能夠傳播錯誤數據的系統。

2.人工智能系統可能比人類更有偏見

人們很容易將人工智能系統視為冷靜、無偏見的機器，它們只會根據數據做出決策。然而，用于訓練這些人工智能系統的數據是人類的行為和決策，本身可能包含偏見。如果一家電子商務公司主要推銷藍色產品，因為創始人喜歡藍色，那么所有購買數據都會偏向藍色產品。對這些數據進行過培訓的人工智能系統很容易產生偏見，相信藍色產品的銷售情況會更好，即使情況可能恰恰相反。因此，組織需要識別并隔離業務和數據中的潛在偏差，以便準備相應地培訓人工智能系統。

3.人工智能系統可以比人們做得更好，但并不盡然

雖然人工智能系統很強大，但它們的行為和做法不像人類。從本質上講，它們只是一種非常先進的計算數學，不能推理或運用判斷力。即便如此，他們可以做很多比人類做得更好的任務，但他們完成的任務卻截然不同。例如，當AlphaGo系統第一次擊敗世界圍棋冠軍時，游戲分析師甚至不了解其策略，因為它以完全不同于人類思維的方式進行圍棋競賽。這些系統以不同方式完成工作這一事實既不好也不壞，但如果希望人工智能作為人類的替代品來完成工作，就會令人感到失望。人們需要通過新的思維和操作方式開啟其想象力，以真正了解人工智能來改善其業務。

4.人工智能的采用是組織面臨的一項挑戰

像人工智能這樣的新技術會改變人們對于工作的定義，因此它們會影響到組織中每個人的工作。這對許多人來說既令人興奮又具有威脅性，如果沒有適當的準備，組織可能出于自我保護而拒絕采用人工智能。人們在外包熱潮中看到了這一點，很多員工不愿意培訓他們的替代者，在這種情況下，他們擔心自己會被機器人取代。規劃人工智能部署并相應地教育組織員工，這對于為人工智能的過渡做好準備并避免沖突至關重要。

5.人工智能增加了數據的價值

人工智能的一個令人驚奇的部分是它如何改變數據的經濟性。工業革命使得大規模生產以前只是奢侈品的產品具有成本效益，因為建造它們需要人工操作。人工智能具有相同的潛力來獲取昂貴的數據，無法人工分析并使其高效且易于在決策中使用。因此，越來越多的具有名義價值的數據將在未來幾年變得極具價值。例如，當與人工智能系統的營銷和銷售數據一起分析時，組織的客戶記錄可以成為營銷增長活動的驅動因素。這意味著不應該將數據視為一次性數據，但是當組織使用人工智能將其轉化為競爭優勢時，應該盡可能多地開始收集和存儲數據。

6.人工智能改變了許多工作的經濟性

正如人工智能將改變數據的經濟性一樣，它也將改變就業的經濟性。許多公司的工作涉及越來越多的數據收集和報告，以使每個人更容易地了解業務狀況。當人工智能系統可以自動執行這些數據收集和報告任務時，組織中的人員將花費更多時間做出決策并采取行動，這意味著他們對業務的個人影響將會增加，每個人的經濟生產力將會提高，從而提高整個組織的效率。

人工智能促進業務發展的時代已經到來，它將在未來幾年變得更加重要，而人們了解這一變化并接受它，對于在未來十年內保持競爭力至關重要。