今天的汽車比以往任何時候都更安全，這要歸功于幫助司機的復雜技術：自適應巡航控制、車道偏離警告、碰撞告警和自動泊車等功能逐漸成為標準配置，許多車型都配備了環視攝像頭和平視顯示器等先進功能，這些功能可以直接在擋風玻璃上顯示相關的駕駛和導航信息。

汽車行業正行駛在從傳統駕駛到5級全自動駕駛的道路上，實現這一目標需要做些什么？

自動駕駛汽車的演變是人工智能在企業決策中的潛力寫照。正如駕駛輔助技術正在繪制一條從手動駕駛到自動駕駛的道路一樣，未來的企業人工智能應用程序可以做出自主決策，從而減少對人工干預的需求。

為了充分把握這一轉變所帶來的技術進步和倫理影響，有必要將商業領域的人工智能自主性與汽車行業的自動駕駛經驗相結合。對于企業來說，這段歷史始于商業智能工具的傳統使用，這些工具旨在回答以下問題：發生了什么?

即使有令人印象深刻的軟件，用戶也總是在做決定和分析數據——實際上，駕駛汽車的人是一個知情的司機，但沒有自動輔助。

企業的下一步是引入預測性人工智能——這種技術不僅可以讓企業用戶了解發生了什么，還可以了解發生的原因以及接下來可能發生的事情。在我們的駕駛類比中，預測性人工智能就像巡航控制系統，一個由駕駛員控制的自動助手，幫助汽車保持穩定的速度。這一級別的駕駛員自動化被正式稱為1級，駕駛員參與并監督任何支持功能。

企業人工智能的下一個階段是以生成式人工智能（GenAI）的爆炸性引入為標志的。在商業領域，當預測性人工智能和生成式人工智能一起使用時，下一個級別的能力就會出現。這意味著人工智能模型可以進行假設分析并推薦下一步措施，并通過直觀的輔助駕駛助理與用戶進行交互。在我們的自動駕駛汽車類比中，這是2級自動駕駛，這是目前大多數商用汽車的極限。大多數領先的人工智能企業也處于這一階段，新產品名稱中使用“副駕駛”（Copilot）的頻率就證明了這一點。

這讓我們想到了現在，但不久的將來呢?企業人工智能的下一個行動將意味著人工智能自動駕駛儀能夠在定義的參數內獨立做出決策并采取行動。它類似于Waymo、Cruise和Zoox的無人駕駛汽車，這些汽車可以在某些城市找到。

就像自動駕駛汽車公司對他們的人工智能視覺算法有足夠的信心來檢測道路、天氣狀況、交通、行人、汽車和周圍的環境一樣，企業很快就會對成熟的人工智能算法所能產生的結果和預測有同樣的信心。在這一點上，人工智能非常聰明，它不僅可以提出建議，還可以執行這些建議，盡管是在特定的范圍或護欄內。

下一階段的企業人工智能有望提高員工的生產力、敏捷性和創造力，但它確實提出了一些邏輯問題。以前根據見解和建議采取行動的員工，或者監督支持人工智能的軟件工具的員工，會發生什么?他/她的角色是如何發展的?再一次，讓我們看看汽車行業的一些相似之處。

逐步采用：汽車行業從巡航控制和自動緊急制動等功能開始，最終發展成為自動駕駛汽車。同樣，企業已經從基于規則的系統轉向人工智能聊天機器人、副駕駛和其他工作空間工具，這些工具可以在更雄心勃勃的人工智能努力之前建立信任。

人機協作：人類駕駛員與自動化系統協同工作，必要時進行干預。當需要戰略決策和人類判斷時，協作模式將持續存在于企業人工智能中，即使有自主代理。換句話說，人仍然在循環中。

監管方面的考慮：公路交通安全管理部門是監管汽車行業的主要機構之一。世界各國政府目前都在權衡有關隱私、偏見、透明度和問責制的人工智能法規。僅在2023年，美國就有18個州和波多黎各通過了人工智能決議或頒布了立法，此外還有《關于安全、可靠、可靠地開發和使用人工智能的行政命令》。2024年，《歐盟人工智能法案》成為世界上第一部全面的人工智能法律。

持續改進：Waymo的自動駕駛汽車已經積累了超過2000萬英里的實際駕駛經驗。企業人工智能系統還需要使用來自實際使用的數據來適應不斷變化的業務條件、客戶偏好和市場動態。

就像自動駕駛汽車重新定義了我們與道路的關系一樣，自主企業人工智能將改變我們與商業決策的互動和監督。通過學習汽車行業的發展歷程——從巡航控制到無人駕駛汽車——我們可以從人工智能助理駕駛到自動駕駛駕駛。未來是明確的：人工智能不僅會提供建議；它將做出決定并采取行動，開創一個人類創造力和機器精密協同工作、推動商業發展的時代。