“人工智能將自動執行所有工作并讓人類失業。”“人工智能只是一種虛構的技術。”“機器人將占領整個世界。”

圍繞人工智能的炒作給主流媒體、董事會議和各企業機構留下了許多迷思。有人擔心“萬能”的人工智能將占領全世界，有人則認為人工智能是“曇花一現”。其實這兩種說法都過于片面。

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Gartner高級研究總監Saniye Alaybeyi表示：“在整個新冠疫情期間，大部分企業機構始終保持乃至增加對人工智能的投資。但這些項目中只有一半轉化為生產力。”

人工智能不只是能夠增強單調的工作。IT領導者需要將這項技術應用于實際才能實現降低成本、改善運營等業務優勢，從而發揮人工智能的價值。

Gartner總結了關于人工智能的六個常見迷思和誤解。

迷思一：人工智能在新冠疫情期間是多余的“奢侈品”

在新冠疫情期間，人工智能正在成為實現成本優化和業務連續性的重要因素。當企業因現金流和經濟環境的不確定性而苦苦掙扎時，人工智能非但不是一種多余的“奢侈品”，反而還在創造收入。人工智能正在改善與客戶的互動、加快數據分析速度、提前發出中斷預警并實現決策的自動化。

迷思二：人工智能和機器學習(ML)是同一個概念而且可以互換

機器學習是人工智能的一個分支。機器學習需要精心設計的訓練和數據采集策略。此外，人工智能是多項計算機工程技術的統稱，涵蓋了從機器學習、基于規則的系統到優化技術和自然語言處理(NLP)等。

迷思三：智能機器可以自行學習

機器學習成品給人的印象是可以自行學習。但經驗豐富的人類數據科學家會設計問題、準備數據、確定合適的數據集、消除訓練數據中的潛在偏見，最重要的是他們還會不斷更新軟件以將新知識和數據集成到下一個學習周期中。

迷思四：人工智能百分之百客觀

每項人工智能技術都以數據、規則和人類專家其他類型的輸入為基礎。每個人都會有這樣或那樣的固有偏見，人工智能也不例外。經常被重新訓練的系統(例如使用來自社交媒體的新數據)更容易產生不必要的偏見或受到刻意的惡意影響。

即便您當前的人工智能策略是“不使用人工智能”，這一策略也是基于研究和思考所做出的有意識決定。

Gartner研究副總裁Alexander Linden表示：“目前還沒有辦法完全消除偏見，但我們必須盡最大努力將偏見減少到最小。除了諸如使用不同數據集之類的技術解決方案外，確保人工智能使用團隊的多樣性并讓團隊成員互相評估彼此的工作也十分重要。這個簡單的流程可以大大減少選擇性和證實性偏見。”

迷思五：人工智能將只會取代單調的工作

人工智能讓企業可以通過預測、分類和聚類做出更準確的決策。憑借這些能力，人工智能解決方案能夠深入到工作環境中，不但可以取代單調的任務，而且還可以增強較復雜的任務。

以醫療行業所使用的影像人工智能為例。基于人工智能的胸部X光應用可以比放射科醫生更快發現疾病。金融和保險行業使用機器人顧問提供理財服務和檢測欺詐。這些功能雖然不會完全代替人類在這些任務中的作用，但最終會將人類的作用限制在觀察和處理異常情況。因此，需要調整現有員工的工作職責和能力規劃并提供再培訓方案。

迷思六：我的業務不需要人工智能策略

每家企業機構都應考慮人工智能對自身戰略的潛在影響并研究如何將這項技術用于解決業務問題。放棄使用人工智能在許多方面等同于放棄下一階段的自動化，這可能會使企業處于競爭劣勢。

Alaybeyi表示：“即使人工智能無法立即解決問題，企業也應該重新考慮放棄定期使用人工智能這一決定。企業機構需要發掘能夠運用人工智能的力量增強人類工作、決策與互動的合適用例以及其他進行職能創新的機會。”

在未來四年，管理者目前所做的工作中將有69%實現自動化。面對這一變革，企業需要審時度勢，思考如何才能將人工智能與自身戰略完美結合以及如何為即將到來的變革做好充分的準備。