定義商業(yè)智能未來的關(guān)鍵特征
在技術(shù)飛速變化和發(fā)展的數(shù)字時代，人工智能(AI)在革命中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，因?yàn)槠錇楦鞣N企業(yè)和行業(yè)提供了許多機(jī)會。一方面，人工智能能夠徹底改變運(yùn)營流程并增強(qiáng)決策能力；但另一方面，其仍然是一個幾乎未被普遍接受的專業(yè)領(lǐng)域。創(chuàng)造人工智能的復(fù)雜性，以及其對先進(jìn)資源的依賴和道德問題，是其在發(fā)展過程中全面實(shí)施的一個問題。
人工智能既需要深刻理解，也需要了解復(fù)雜算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的潛在缺陷，這使得沒有強(qiáng)大技術(shù)背景的人難以掌握。此外，管理和實(shí)施人工智能技術(shù)所需的大量資源往往對更先進(jìn)、資金更充足的組織更有利。因此，技術(shù)較差的組織無法構(gòu)建有效的人工智能系統(tǒng)。涉及人工智能和個人隱私的道德問題、人工智能中的偏見以及人工智能流行帶來的潛在失業(yè)，也加劇了公眾和企業(yè)的猶豫。
在以下段落中，本文討論了商業(yè)智能的主要特征，詳細(xì)解釋了阻礙其傳播的某些障礙，并提出了一些適合所有人接受的人工智能的解決方案。
流程的復(fù)雜性和技術(shù)性不應(yīng)成為參與的障礙，人工智能開發(fā)和自動化必須在高素質(zhì)和知識淵博的人員的監(jiān)督下進(jìn)行。高效的人工智能程序員對Python、R和Java等編程語言有廣泛的掌握，并對復(fù)雜的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有深刻的理解。缺乏廣泛計(jì)算機(jī)科學(xué)和數(shù)學(xué)知識的人可能很難理解這個概念，這意味著人工智能開發(fā)主要由高素質(zhì)的專家組成。 資源密集型商業(yè)智能的一個關(guān)鍵特征是資源密集型。在實(shí)施AI系統(tǒng)時，由于資源需求高，技術(shù)骨干成為必不可少的考慮因素。復(fù)雜的AI模型的訓(xùn)練通常需要很長時間和大量的計(jì)算資源，因此有必要構(gòu)建一些硬件基礎(chǔ)設(shè)施，例如GPU（圖形處理單元）和良好的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。然而，這是一種資源密集型方法，這可能會妨礙那些資源較少的組織或個人實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。 人工智能是圍繞隱私、偏見和工作替代的擔(dān)憂而產(chǎn)生的一個新的、密集的道德和社會問題。人們擔(dān)心人工智能技術(shù)可能被濫用于侵入性監(jiān)控或公平計(jì)劃，這減少了潛在的人工智能追隨者的數(shù)量。除了人工智能對工作的影響外，其還使許多職業(yè)感到不安，并對某些人群表現(xiàn)出貶低。 能夠以清晰簡潔的方式解釋與該技術(shù)相關(guān)的益處非常重要。人工智能技術(shù)的潛在盈利能力對于大多數(shù)企業(yè)來說是既定事實(shí)，但并非全部。將人工智能技術(shù)人性化需要大量資本支出來建立基礎(chǔ)設(shè)施、招募人才并在開始時培訓(xùn)人員。盡管其影響看起來很有吸引力，但可能不會很快顯現(xiàn)，或者可能難以準(zhǔn)確衡量。這種不確定性可能會使企業(yè)推遲對人工智能的投資，因此，企業(yè)能做的最好的事情就是制定詳細(xì)的路線圖和政策。 對工作自動化的擔(dān)憂：在困擾人工智能的眾多危險中，不可避免的失業(yè)是首要的。人工智能技術(shù)的出現(xiàn)是失業(yè)率上升的最重要原因之一，因?yàn)槿斯ぶ悄芗夹g(shù)逐漸使工作自動化并取代了常規(guī)工作角色。這種擔(dān)憂可能導(dǎo)致員工將人工智能視為對其工作的威脅。在這種情況下，很容易理解為什么員工會猶豫是否采用人工智能。 可解釋性和透明度：由于人工智能模型復(fù)雜度高，可解釋性不足，人們往往將人工智能模型視為“黑匣子”，尤其是使用深度學(xué)習(xí)的模型。解釋和闡釋人工智能系統(tǒng)的運(yùn)作可能非常困難，特別是在醫(yī)療保健和金融等隱私問題嚴(yán)重的領(lǐng)域，因此透明度至關(guān)重要。人工智能算法缺乏透明度可能會導(dǎo)致人們不信任人工智能，并拒絕了解人工智能概念。 監(jiān)管和法律挑戰(zhàn)：人工智能技術(shù)飛速發(fā)展，導(dǎo)致監(jiān)管法律滯后，進(jìn)而導(dǎo)致法律責(zé)任、隱私和道德界限模糊。企業(yè)、政策制定者和人工智能開發(fā)決策者面臨著各種挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)在制定管理人工智能開發(fā)、部署、使用等的強(qiáng)有力法規(guī)的過程中發(fā)揮作用，這增加了人工智能的接受度和風(fēng)險。 文化和組織阻力：將人工智能融入企業(yè)環(huán)境是一個復(fù)雜的過程，通常需要相關(guān)的文化和組織轉(zhuǎn)型。對變化的恐懼、未知因素以及不愿加入技術(shù)進(jìn)步引擎是阻礙人工智能采用戰(zhàn)略的因素。文化障礙是人工智能整合過程中不容忽視的巨大因素，一個友好的協(xié)調(diào)組織是必不可少的。應(yīng)對后者的出現(xiàn)需要采取一系列措施，事實(shí)上整合技術(shù)、法律框架、文化和代表的參與。只有利益相關(guān)者在解決這些挑戰(zhàn)方面先發(fā)制人，才能做到這一點(diǎn)。這些挑戰(zhàn)將有助于影響有關(guān)人工智能采用的決策，同時以負(fù)責(zé)任和合乎道德的方式引導(dǎo)人工智能。
總而言之，一方面，人工智能為不同行業(yè)帶來變革并重塑舊制造流程，但另一方面，這些困難嚴(yán)重阻礙了更廣泛的接受和整合。我們可以很容易地得出結(jié)論，人工智能可能是一個有用的工具，但存在智能、節(jié)能、道德和其他問題、不確定的投資回報(bào)率和對失業(yè)的擔(dān)憂，因此人工智能可能不是每個人的選擇。
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