人工智能(AI)是當(dāng)今的熱門話題，但它并不是一項(xiàng)完美的技術(shù)。AI與幾乎任何其他事物一樣，它既有優(yōu)點(diǎn)也有缺點(diǎn)。人工智能的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)是什么？這是人們最常提到的。

1.提高效率

人工智能擅長(zhǎng)提高效率。例如，AI工具可能會(huì)自動(dòng)將收到的電子郵件識(shí)別為發(fā)票并將其發(fā)送給適當(dāng)?shù)娜嘶虿块T。人工智能也幫助公司進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和報(bào)告生成。訓(xùn)練有素的算法可以尋找人類可能會(huì)錯(cuò)過(guò)的趨勢(shì)，并且處理數(shù)據(jù)的速度比人類單獨(dú)處理的速度快得多。

組織取得的收益也可以是具體的——例如確定如何提高能源效率。最近與美國(guó)能源部國(guó)家可再生能源實(shí)驗(yàn)室相關(guān)的一個(gè)項(xiàng)目涉及使用(AI)來(lái)分析多年來(lái)收集的超過(guò)16TB的數(shù)據(jù)。目標(biāo)是改善電力使用、冷卻效率和與數(shù)據(jù)中心相關(guān)的其他方面。

2.它改進(jìn)了預(yù)測(cè)

預(yù)測(cè)曾經(jīng)主要是基于經(jīng)驗(yàn)的努力。在預(yù)測(cè)客戶購(gòu)買偏好或網(wǎng)站流量水平時(shí)，預(yù)測(cè)人員使用他們從過(guò)去學(xué)到的知識(shí)來(lái)影響他們未來(lái)的判斷。這種情況仍然會(huì)發(fā)生，但人工智能現(xiàn)在更有可能將其納入計(jì)算。

在一個(gè)例子中，科學(xué)家將標(biāo)準(zhǔn)氣象數(shù)據(jù)與人工智能相結(jié)合來(lái)預(yù)測(cè)雷擊。該系統(tǒng)預(yù)計(jì)這些事件發(fā)生在10-30分鐘的跨度和30公里的半徑范圍內(nèi)。其他方法需要獲取雷達(dá)或衛(wèi)星數(shù)據(jù)，但這種新方法只需要?dú)庀笳拘畔?。研究人員表示，這一方面使其非常適合通信網(wǎng)絡(luò)之外的地方。該技術(shù)還可以在風(fēng)暴形成之前對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)。

伊利諾伊大學(xué)的一個(gè)團(tuán)隊(duì)還創(chuàng)建了一種人工智能算法來(lái)預(yù)測(cè)玉米產(chǎn)量。該項(xiàng)目的數(shù)據(jù)來(lái)自226個(gè)領(lǐng)域，包括地面和衛(wèi)星信息。

當(dāng)人們提到(AI)的優(yōu)缺點(diǎn)時(shí)，做出更準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的能力通常會(huì)出現(xiàn)在額外津貼中。這并不奇怪，尤其是因?yàn)楦玫念A(yù)測(cè)可以幫助企業(yè)保持彈性。

3.加強(qiáng)質(zhì)量控制

人工智能幫助公司保持高質(zhì)量水平的機(jī)會(huì)也比比皆是。這樣就可以減少浪費(fèi)并提高客戶滿意度。

其中一個(gè)應(yīng)用程序涉及香港理工大學(xué)的一個(gè)小組應(yīng)用人工智能來(lái)獲得更好的織物質(zhì)量結(jié)果。該團(tuán)隊(duì)使用(AI)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)將不合格織物的實(shí)例減少了多達(dá)90%，從而使工廠經(jīng)理能夠快速發(fā)現(xiàn)并解決問(wèn)題。大多數(shù)紡織品經(jīng)理使用人工檢查流程，速度較慢。由于人類疲勞等問(wèn)題，它們也可能不太準(zhǔn)確。

應(yīng)用程序開發(fā)人員也可以使用(AI)質(zhì)量控制工具。這些產(chǎn)品在編碼過(guò)程中而不是在最后發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。更早地意識(shí)到問(wèn)題支持軟件行業(yè)對(duì)速度的持續(xù)需求。發(fā)布沒(méi)有錯(cuò)誤的新的或更新的應(yīng)用程序可以讓公司領(lǐng)先于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

4.它讓人類過(guò)于相信技術(shù)

人工智能已經(jīng)取得了令人矚目的成就，并且與人類相比，它在某些任務(wù)上表現(xiàn)出色。然而，缺點(diǎn)是人們可能會(huì)變得過(guò)于依賴人工智能所說(shuō)的話，而不是利用他們的智慧來(lái)做出結(jié)論。這令人不安，尤其是因?yàn)閳?zhí)法和醫(yī)療保健是經(jīng)常部署人工智能的兩個(gè)領(lǐng)域。讓技術(shù)超越他們的知識(shí)而不是補(bǔ)充它的用戶可能會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤的逮捕或錯(cuò)誤的診斷。

倫敦大學(xué)學(xué)院副教授漢娜·弗萊(Hannah Fry)提倡僅在建立信任人類會(huì)在必要時(shí)否決它們之后才使用算法。然而，這并不一定是直截了當(dāng)?shù)?。人們自然?huì)走認(rèn)知捷徑，他們往往不會(huì)注意周圍的環(huán)境。這兩個(gè)特征都可能使他們很難發(fā)現(xiàn)(AI)何時(shí)出錯(cuò)。

例如，過(guò)于依賴谷歌地圖導(dǎo)致人們?cè)跀?shù)小時(shí)內(nèi)開車進(jìn)入水域或朝錯(cuò)誤的方向行駛。注意路標(biāo)和周圍環(huán)境本可以避免這兩件事。許多人寧愿假設(shè)技術(shù)是正確的，也不愿運(yùn)用更多的態(tài)勢(shì)感知。

5.它顯示出偏見(jiàn)

人類訓(xùn)練(AI)算法，這可能意味著他們無(wú)意中使應(yīng)用程序或工具有偏見(jiàn)。最近的一個(gè)例子涉及有關(guān)Apple Card性別歧視的指控。這種支付方式與Apple設(shè)備配對(duì)，據(jù)報(bào)道比其他方式更安全，因?yàn)樗鼪](méi)有可供犯罪分子竊取的號(hào)碼。

一種算法衡量Apple Card申請(qǐng)人的信譽(yù)，許多人聲稱它沒(méi)有公平對(duì)待他們。在一個(gè)例子中，盡管有幾個(gè)對(duì)她有利的因素，但一個(gè)女人被認(rèn)為不如她的丈夫信譽(yù)好。Apple無(wú)法解釋得出該結(jié)論的原因，但它確實(shí)斷言性別不是該算法納入分析的一個(gè)因素。

在另一個(gè)人工智能偏見(jiàn)案例中，亞馬遜在調(diào)查顯示它懲罰包含“女性”一詞的申請(qǐng)后停止使用招聘工具。如果有人在家庭暴力收容所工作或者是女大學(xué)生賽艇隊(duì)成員，并且在申請(qǐng)工作時(shí)包含了這些細(xì)節(jié)，他們可能會(huì)發(fā)現(xiàn)自己處于不利地位。

6.缺乏普遍的道德標(biāo)準(zhǔn)

搜索查詢，例如“人工智能的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)是什么？”可能會(huì)讓一個(gè)人踏上他們沒(méi)想到的研究之旅。那是因?yàn)?AI)是一項(xiàng)相對(duì)較新的技術(shù)，圍繞適當(dāng)使用的問(wèn)題仍然懸而未決。其中許多與道德有關(guān)。

例如，人工智能專家表示，技術(shù)可以讓機(jī)器在沒(méi)有人為監(jiān)督的情況下殺死人。此類設(shè)備最有可能的應(yīng)用與軍事相關(guān)。但是，由于道德上的恐懼，人們正在反對(duì)。僅僅因?yàn)檫@樣的技術(shù)可能存在，就應(yīng)該存在嗎？

一個(gè)相關(guān)的問(wèn)題是，大多數(shù)人都同意AI需要道德標(biāo)準(zhǔn)，但他們對(duì)細(xì)節(jié)的看法各不相同。例如，道義倫理關(guān)注意圖和手段，而目的論倫理標(biāo)準(zhǔn)則與結(jié)果相關(guān)。除了這些差異之外，公司在評(píng)估算法的行為方式與(AI)應(yīng)用程序的更廣泛功能時(shí)可能會(huì)參考一組單獨(dú)的規(guī)則。

這些困難揭示了Genesys民意調(diào)查發(fā)現(xiàn)只有23%使用AI的公司制定了定義道德使用的公司政策的可能原因。然而，同一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，40%沒(méi)有這些文件的雇主認(rèn)為公司應(yīng)該有一個(gè)，54%的員工同意。

人們可能需要幾十年的時(shí)間才能就什么是合乎道德的人工智能使用達(dá)成共識(shí)。好消息是，許多公司——尤其是科技企業(yè)——正在為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)奠定最重要的基礎(chǔ)。

準(zhǔn)確的信息引導(dǎo)明智的決策

這份人工智能的利弊清單可能對(duì)選擇是否使用它的公司有益。了解優(yōu)點(diǎn)和可能的缺點(diǎn)有助于企業(yè)做出有關(guān)這項(xiàng)新興技術(shù)的更明智的投資決策。