極客網(wǎng)·人工智能11月18日 在數(shù)字化與咨詢服務(wù)機構(gòu)ITSP Infosys最近對科技領(lǐng)袖進行的一項調(diào)查中，很多受訪者表示，他們的公司實施的人工智能并未帶來其承諾的好處。
這份報告指出，很多企業(yè)未能將數(shù)據(jù)科學(xué)的努力和人工智能的實施轉(zhuǎn)化為真正的經(jīng)濟價值。這項針對2500名科技領(lǐng)袖進行的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，盡管人們對人工智能技術(shù)抱有很高的期望，但只有四分之一的受訪者表示對人工智能的表現(xiàn)非常滿意。
ITSP Infosys在這份報告指出，所有被調(diào)查的公司所缺失的這些價值相當(dāng)于4600億美元的利潤。而這些公司從人工智能中獲益最多，專注于確保數(shù)據(jù)科學(xué)融入業(yè)務(wù)，而不僅僅是一個附屬項目。
該公司總裁Mohit Joshi說：“至關(guān)重要的是，企業(yè)不要將數(shù)據(jù)和人工智能與業(yè)務(wù)分開看待，而是要以不同的方式看待?！痹搱蟾娴闹饕l(fā)現(xiàn)是，解決方案應(yīng)關(guān)注三個領(lǐng)域：數(shù)據(jù)共享、對先進人工智能的信任、業(yè)務(wù)重點。
報告表明，盡管在首次啟動人工智能項目時，都會抱有很高的期望，但大多數(shù)企業(yè)未能在這些關(guān)鍵領(lǐng)域中的一個或多個領(lǐng)域采取行動?？偟膩碚f，63%的人工智能模型只能發(fā)揮基本功能，由人類驅(qū)動，并且往往在數(shù)據(jù)驗證、數(shù)據(jù)實踐和數(shù)據(jù)策略方面存在不足。
只有26%的受訪者表示對自己的數(shù)據(jù)和人工智能工具非常滿意。Joshi說:“盡管人工智能的應(yīng)用很迷人，但顯然缺少了一些東西。”
英國對人工智能的總體滿意度最高，盡管其數(shù)據(jù)共享率最低，而且通常偏好采用內(nèi)部部署人工智能應(yīng)用程序，而不是轉(zhuǎn)向云計算解決方案，這可能會導(dǎo)致后續(xù)問題。
他解釋說，“對于商業(yè)問題和人工智能系統(tǒng)來說，企業(yè)需要控制和掌握最有效和有用的數(shù)據(jù)。因此信任人工智能也很重要。
我們的研究發(fā)現(xiàn)，先進的人工智能需要對人工智能的信任才能實現(xiàn)最佳性能。如果與人工智能一起工作的人員不信任人工智能，那么這個模型就有可能被閑置。數(shù)據(jù)倫理和偏見管理的最佳實踐是推進人工智能的核心。”
這項調(diào)查還包括，四分之三的企業(yè)希望在其業(yè)務(wù)范圍中運營人工智能，但大多數(shù)企業(yè)都是人工智能新手，在擴大應(yīng)用規(guī)模方面面臨艱巨的挑戰(zhàn)，這在很大程度上是由于缺乏技能和招聘困難。
“Data+AI Radar”研究是由ITSP Infosys知識研究所開展的。該研究所發(fā)現(xiàn)，所謂的“高績效”企業(yè)對人工智能和數(shù)據(jù)有不同的看法，那些將數(shù)據(jù)視為貨幣的企業(yè)（分享數(shù)據(jù)并讓其流通）獲得了最高的回報。
該研究團隊發(fā)現(xiàn)，當(dāng)將數(shù)據(jù)視為貨幣并通過中心輻射式數(shù)據(jù)管理模型進行流通時，企業(yè)可能會獲得1050億美元的增量價值，而那些以低延遲更新數(shù)據(jù)的企業(yè)甚至?xí)a(chǎn)生更多的利潤、營收和其他價值衡量指標(biāo)。
調(diào)查報告指出，除了收入增長之外，對使用人工智能非常滿意的企業(yè)一直都有值得信賴、合乎道德和負(fù)責(zé)任的數(shù)據(jù)實踐，這些實踐可以克服數(shù)據(jù)驗證和偏見的挑戰(zhàn)，建立信任，并使從業(yè)者能夠使用深度學(xué)習(xí)和其他先進算法。
那些將數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用于實際需求的企業(yè)也創(chuàng)造了額外的價值，提高了效率，額外帶來了450億美元的利潤增長。
當(dāng)被問及企業(yè)是否難以跟隨人工智能的快速發(fā)展時，Joshi表示，“問題是企業(yè)在應(yīng)用人工智能時能否取得良好的效果。人工智能和機器學(xué)習(xí)需要一種新的思維方式，這是企業(yè)需要轉(zhuǎn)向的地方。盡管機器學(xué)習(xí)和人工智能進步很快，但我們看到，正是企業(yè)重新定義了他們的數(shù)據(jù)處理方法，從而從機器學(xué)習(xí)和人工智能中獲得了最大的價值?！?/p>
這其中的一部分是獲取用于人工智能工具的數(shù)據(jù)，并以適合業(yè)務(wù)的方式進行準(zhǔn)備，其中包括認(rèn)識到需要將這些數(shù)據(jù)與鼓勵通過中心輻射式數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)共享的實踐相結(jié)合。
Joshi說，“我們認(rèn)為，數(shù)據(jù)是一種新的貨幣。數(shù)據(jù)就像貨幣一樣，在流通的時候會增值。許多公司認(rèn)識到，新興的數(shù)據(jù)經(jīng)濟具有巨大的潛力，與合作伙伴和同行建立一個數(shù)據(jù)共享生態(tài)系統(tǒng)可以帶來比孤立運行帶來更大的好處，”
這與要求數(shù)據(jù)集中的傳統(tǒng)思維有所不同。Joshi表示，他們發(fā)現(xiàn)，一個集中和組織數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，然后依靠將數(shù)據(jù)輻射給團隊自由操作和靈活使用它是最好的方法。例如，從第三方導(dǎo)入數(shù)據(jù)和高水平的數(shù)據(jù)共享比任何其他數(shù)據(jù)或人工智能行動對利潤的推動都要大。
“模型運營”可以幫助擴展人工智能系統(tǒng)
Joshi表示，如果企業(yè)現(xiàn)在不采取行動，沒有以不同的方式思考人工智能和機器學(xué)習(xí)，那么將面臨局限性、對人工智能系統(tǒng)不滿，并在新的數(shù)據(jù)經(jīng)濟中陷入困境。他補充說:“企業(yè)需要采用一個人工智能部署框架，不僅允許進行試驗，而且能夠以可預(yù)測的方式擴展人工智能。
像‘模型運營’這樣的概念可以為企業(yè)提供一個視角，以構(gòu)建一個可擴展的平臺驅(qū)動，該平臺驅(qū)動可以在推出過程中提高靈活性，確保流程標(biāo)準(zhǔn)化，并將支持作為基準(zhǔn)模型性能的衡量標(biāo)準(zhǔn)?！?/p>
Joshi說，另一個重要的方面是確保企業(yè)堅持道德和法律慣例，特別是在政府制定立法防止數(shù)據(jù)濫用和不道德行為的過渡時期。
他說：“人工智能必須以可持續(xù)和深思熟慮的方式采用，這樣它才能與我們的社會結(jié)構(gòu)共存，并帶來更大的好處。因此，重要的是，在任何人工智能技術(shù)在公共領(lǐng)域發(fā)布之前，科技行業(yè)必須促進行業(yè)、社區(qū)和監(jiān)管機構(gòu)內(nèi)部和跨行業(yè)的討論，并討論其利益、成本和后果?！?/p>
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