作為一種新興技術(shù)，人工智能將面對(duì)并將繼續(xù)面臨其公平的挑戰(zhàn)。一方面，消費(fèi)者仍對(duì)采用新技術(shù)保持警惕。設(shè)想一下未來(lái)的世界，人們會(huì)因AI驅(qū)動(dòng)的機(jī)器而流離失所，或許這真是令人頭疼。

另一方面，企業(yè)表示沮喪的是，AI尚未證明自己是能夠簡(jiǎn)化每個(gè)業(yè)務(wù)流程，并為獲得豐厚利潤(rùn)鋪平道路的神奇藥丸。這是在挖掘AI的人為因素。

在許多方面，人工智能一直是自己很大的敵人。

人工智能一直只能按照其開(kāi)發(fā)人員的神秘規(guī)則進(jìn)行操作，而IT部門(mén)也可以理解，科學(xué)也遭受了一些身份危機(jī)。像一個(gè)笨拙的青少年一樣，人工智能仍在試圖在普通市場(chǎng)中找到更重要的位置。

醫(yī)療領(lǐng)域

從醫(yī)學(xué)研究人員到網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)人員，每個(gè)人都在努力尋找優(yōu)秀利用AI的方法。將AI發(fā)揮作用，將其用于業(yè)務(wù)目的并利用其功能可能更加困難。但是，有些人認(rèn)為，到目前為止，人工智能的過(guò)程還不是很富有成效。

算法

Gartner預(yù)測(cè)，到2022年，“由于數(shù)據(jù)、算法或負(fù)責(zé)管理它們的團(tuán)隊(duì)的偏見(jiàn)，將有85%的AI項(xiàng)目將交付”錯(cuò)誤的”結(jié)果。雖然這個(gè)數(shù)字看起來(lái)是極端的，但它表明企業(yè)必須進(jìn)行艱難的斗爭(zhēng)，企業(yè)必須將AI集成的未知領(lǐng)域帶入更廣泛的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略中。

重要的是，說(shuō)自己正在使用AI非常酷，但是完全利用AI的功能來(lái)滿(mǎn)足特定于業(yè)務(wù)的需求則是另一回事。

人工智能與消費(fèi)者

消費(fèi)者本身并沒(méi)有好得多。在數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)公司Blue Fountain Media的最近一次民意測(cè)驗(yàn)中，近一半的消費(fèi)者受訪(fǎng)者聲稱(chēng)他們不知道什么是AI以及如何在他們周?chē)渴餉I。

這些發(fā)現(xiàn)與在類(lèi)似的民意測(cè)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)的其他現(xiàn)象相呼應(yīng)，表明消費(fèi)者總體上對(duì)AI不信任，并且對(duì)AI的當(dāng)前部署有誤解。

Siri和Alexa

考慮到是否問(wèn)消費(fèi)者是否喜歡他們的語(yǔ)音助手(例如Alexa或Google Home)，這一點(diǎn)有點(diǎn)諷刺，很多人會(huì)說(shuō)這增加了他們的日常生活。然而，許多人并不知道AI可以支持語(yǔ)音協(xié)助。所有智能家居使用也都通過(guò)AI連接。

那么，這一切都在哪里呢?下一次語(yǔ)音輔助類(lèi)型的成功將在哪里找到，消費(fèi)者和企業(yè)都將從中受益匪淺?

人工智能與人類(lèi)元素

秘密可能在于將人為因素帶入AI。通過(guò)以一種與消費(fèi)者的需求和需求相反的方式進(jìn)行逆向工作，人工智能平臺(tái)可以滿(mǎn)足這些需求。

這種新的AI形式的關(guān)鍵是專(zhuān)注于意識(shí)到和有目的地表達(dá)我們希望通過(guò)任何給定的人工智能體驗(yàn)喚起的意圖和情感。目的是確定并明確指出要解決的核心痛點(diǎn)，以及減輕這些痛點(diǎn)將帶來(lái)的積極價(jià)值。

例如，一個(gè)努力建立有意義的消費(fèi)者參與度的組織可以確定導(dǎo)致停滯狀態(tài)的核心問(wèn)題，然后決定如何將AI用作解鎖它的手段。

情感AI方法

麻省理工學(xué)院的研究人員使用正念的AI解決心理健康問(wèn)題，能夠開(kāi)發(fā)出有效的AI平臺(tái)來(lái)準(zhǔn)確診斷抑郁癥。他們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分析與患者進(jìn)行自然對(duì)話(huà)產(chǎn)生的原始文本和音頻數(shù)據(jù)，從而可以檢測(cè)到可能表示沮喪的單詞和語(yǔ)調(diào)。

AI平臺(tái)稱(chēng)為無(wú)情景建模，這是僅通過(guò)使用偶然交互過(guò)程中收到的數(shù)據(jù)來(lái)檢測(cè)精神疾病的第一步。

運(yùn)用情感的AI做法也可以幫助識(shí)別和緩解原始數(shù)據(jù)中根深蒂固的系統(tǒng)性偏差，以確保基于這些數(shù)據(jù)源構(gòu)建的AI系統(tǒng)不會(huì)放大并進(jìn)一步延長(zhǎng)這些偏差。

跳過(guò)偏見(jiàn)

在構(gòu)建能夠提供準(zhǔn)確結(jié)果的AI平臺(tái)時(shí)，獲取尚未受到偏見(jiàn)培訓(xùn)和調(diào)整的“干凈”數(shù)據(jù)仍然是一項(xiàng)重大挑戰(zhàn)。至少在此階段，人類(lèi)活動(dòng)繼續(xù)在AI生產(chǎn)過(guò)程中發(fā)揮重要作用。

這就是整個(gè)AI過(guò)程的原因，因此采用專(zhuān)心的AI技術(shù)對(duì)于實(shí)現(xiàn)具有道德和負(fù)責(zé)任的AI模型以增強(qiáng)人類(lèi)潛力至關(guān)重要。

簡(jiǎn)而言之，將以人為本的思想方法應(yīng)用于AI可以歸結(jié)為：首先確定并關(guān)注人的需求，以便AI應(yīng)用滿(mǎn)足人的需求，并意識(shí)到推動(dòng)人的進(jìn)步所必需的人的對(duì)策。