人工輔助人工智慧的六大優勢
人工智慧如今已經成為了一個熱門話題，但實際情況是能夠像人類一樣思考的計算機還有很長的路要走。如今的人工智慧具有很大的價值，但它是人類增強能力的一種形式，人類訓練人工智慧系統，然後可以替代人類執行復雜的任務。
這些新的人工智慧應用程式釋放了巨大的價值。傳統的軟體功能強大，但需要大量的配置和設定來提供價值，即使這樣，人工智慧也只有在被賦予遵循的規則成立時才有用。人工智慧系統靈活，適應性強，設定時間短，因為它們可以向人類學習，而不必告訴他們需要做的一切。
這種人工輔助人工智慧的或“人工的人工智慧”正迅速成為早期採用者的競爭優勢。在未來幾年，這些競爭優勢將轉變為效益和利潤，而不採用人工智慧的組織效率會降低，競爭力也會降低。為了做好這一轉變的準備，Outlier公司聯合創始人兼執行長Sean Byrnes為此指出了關於人工智慧的六個重要的資料點和優勢。
資料點1：人工智慧只與其訓練的資料一樣好
人工智慧系統經過資料培訓，因此其技能取決於工作人員提供的演算法。如果資料不完整，那麼人工智慧工具所學的課程也不完整，並且結果也不可靠。例如，如果正在銷售短褲但有一個錯誤，其中系統無法正確儲存有關短褲銷售的資料，那麼受過資料培訓的人工智慧系統就會認為沒有人喜歡購買短褲。在培訓人工智慧系統之前，確保資料完整、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資料錯誤的系統。
資料點2：人工智慧系統可能比人類更有偏見
人們很容易將人工智慧系統視為冷靜、無偏見的機器，它們只會根據資料做出決策。然而，用於訓練這些人工智慧系統的資料是人類行為和決策本身可能包含偏見的副產品。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，那麼所有購買資料都會偏向藍色產品。對這些資料進行過培訓的人工智慧系統很容易產生偏見，相信藍色產品的銷售情況會更好，即使情況恰恰相反也是如此。因此，組織需要識別並隔離業務和資料中的潛在偏差，以便準備相應地培訓人工智慧系統。
資料點3：人工智慧系統可以比人們做得更好，但並不盡然
雖然這些人工智慧系統很強大，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，遊戲分析師甚至不瞭解其策略，因為它以完全不同於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，但如果希望人工智慧作為人類的替代品來完成工作，就會感到失望。人們需要通過新的思維和操作方式開啟其想象力，以真正瞭解人工智慧工具如何改善其業務。
資料點4：人工智慧的採用是組織面臨的一項挑戰
像人工智慧這樣的新技術會改變人們對於工作的定義，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，組織可能出於自我保護而拒絕採用人工智慧。人們在外包熱潮中看到了這一點，很多員工不願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。規劃人工智慧部署並相應地教育組織員工，這對於為人工智慧的過渡做好準備並避免衝突至關重要。
資料點5：人工智慧增加了資料的價值
人工智慧的一個令人驚奇的部分是它如何改變資料的經濟性。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。人工智慧具有相同的潛力來獲取昂貴的資料，無法人工分析並使其高效且易於在決策中使用。因此，越來越多的具有名義價值的資料將在未來幾年變得極具價值。例如，當與人工智慧系統的營銷和銷售資料一起分析時，組織的客戶支援記錄可以成為營銷增長活動的驅動因素。這意味著不應該將資料視為一次性資料，但是當組織使用人工智慧將其轉化為競爭優勢時，應該儘可能多地開始收集和儲存資料。
資料點6：人工智慧改變了許多工作的經濟性
正如人工智慧將改變資料的經濟性一樣，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資料收集和報告，以使每個人更容易地瞭解業務狀況。當人工智慧系統可以自動執行這些資料收集和報告任務時，組織中的人員將花費更多時間做出決策並採取行動，這意味著他們對業務的個人影響將會增加。這意味著每個人的經濟生產力將會提高，從而提高整個組織的效率。
結論：人工輔助人工智慧的時代已經到來
人工智慧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。而人們瞭解這一變化，並接受它對於在未來十年內保持競爭力至關重要。
責編：baiyl