人工智能学习的同时应该双管齐下

不道德的人工智能可能会影响企业的品牌和声誉

人工智能出错会导致各种问题，其中包括法律问题、监管罚款和声誉受损。在微软公司的Tay机器人变得满嘴脏话以及亚马逊公司人力资源智能机器人产生性别歧视的数年之后，这些引人注目的例子仍被作为典型示例，用来说明如果未对人工智能进行严格监控或训练数据有偏见，几年后仍可能会出问题。

LivePerson公司首席技术官Alex Spinelli说：“人工智能会做出各种各样的决定，但它能做出正确的决定吗?通常情况下，它充满了人类产生的杂乱数据的无意识偏见。人工智能还不足以帮助我们变得更聪明、更快、更有效率，无论做了些什么，人工智能技术需要成为造福世界的力量。如果企业采用不健全的业务策略，他们很可能会发现自己在未来面临法律问题。”

在人工智能学习的同时，人类也应该学习

如今有职场人士想获得成功，就必须成为终身学习者。与此同时，人工智能系统正在“学习”如何做各种各样的事情，无论是向顾客推荐一部新电影，还是在高峰时段识别地铁中乘客的可疑行为。随着人工智能的功能在工作中不断增强，帮助人们更有效地完成工作，两者应该同时学习。人类需要学习如何更有效地使用人工智能，与此同时，人工智能系统学习用户的偏好和行为，从而学习如何更有效地与人类合作。两者都需要持续的学习，以便他们能够更有效地适应变化。

专业服务商德勤公司联盟关系副总裁Anthony Ciarlo表示：“某些计划未能提供投资回报率的原因之一是技能差距，或者在企业的工具和流程经过更新和升级之后，缺乏对人工智能系统和人员的培训。人工智能是不断变化的，它需要企业的承诺来投资于员工的学习和培训。”

以渐进方式实施人工智能计划

成功的人工智能计划是逐步发展完善的，也就是说，如果企业尝试在开发和使用过程之前过早解决过多的问题，可能从而导致效果不佳、投资回报率低或没有回报。

德勤公司云计算、人工智能/机器学习业务负责人Chida Sadayappan说。“企业要想在人工智能计划中取得成功，要做的一件事就是逐步渐进地采用人工智能。在确定了人工智能/机器学习用例之后，必须以增量方式实施，因为在最初的部署中可能无法达到预期的结果。即使在最初部署之后，要为人工智能/机器学习建模的数据的收集和准备也必须经过一些反复的过程。因此，以渐进方式实施人工智能计划往往是成功的因素。”

（编辑：开发网_开封站长网）

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