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人工智能四大障礙的解決方案

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人工智能(AI)帶來了很多希望,但對于大多數人來說,它仍然是一個黑匣子。無論您是哪個行業,在當今的組織中采用AI都有許多障礙。了解它們是什麼将有助于消除圍繞AI的一些神話,其局限性和潛力以及對您的員工和企業的風險。

超過73%的組織表示采用是AI面臨的最大挑戰。 在同一份報告中,超過90%的人表示他們沒有人員和流程來成為完全采用AI所需的數據驅動型組織。

當面臨此類障礙時,當今的組織如何改變他們在AI方面的思考和行為方式?讓我們看一下最大的四個挑戰,以及如何克服這些挑戰以在組織中部署AI。

您有道德問題

人工智能是一項強大的技術,對于尚未準備就緒的組織可能會有些吓人。它需要一個結構化的實現,該實現應支配其功能和在組織内部的使用,以消除圍繞該技術的奧秘。

治理框架将幫助教育人們有關AI如何使用,分析和傳輸數據。它還可以合并行業和政府規定的任何其他隐私準則。—例如,确保醫療保健AI遵守所有隐私法并始終保持數據安全性。

此外,人工智能是由人類構建的,這意味着我們的所有缺陷和偏見都可以轉化為系統,而無需任何人注意。這可能導緻錯誤的數據分析和應用,對個人或人群造成不可挽回的傷害。

為了避免AI席卷全球的科幻電影的未來,技術組織必須在道德和隐私與AI帶來的效率和其他好處之間取得平衡。它要求組織的各個級别參與創建AI治理系統,以便可以适當解決所有問題。

您有文化和人才方面的顧慮

我們都已經看到了有關“ 機器人為我們的工作而來 ”的頭條新聞。實際上,人工智能正在支持人們目前的工作,并且正在取代目前很少的工作。這并不意味着當人們聽到AI即将進入他們的組織時,他們并不感到害怕。許多公司在宣傳AI的到來以及如何在組織中使用AI方面做得非常出色。盡管如此,它仍然是臨時性的事情,允許錯誤的觀念和錯誤的信息傳播到整個團隊中。

這種内部社交的無序方法也限制了數據工程師和其他技術角色必須為即将到來的AI部署進行培訓的機會。LinkedIn最新的新興職位報告顯示,在過去三年中,與AI相關的職位空缺增長了344%,并且由于所有IT職位都與AI交往,這正在推動整個技術人員學習新技能。

為了跟上步伐,組織将需要建立跨角色和學科的多元化且AI知識豐富的員工隊伍。管理團隊将需要意識到交叉培訓和技能提升的機會,并與培訓團隊合作以創建為此所需的學習途徑。

您有透明度問題

培訓是消除圍繞AI的奧秘的有用工具,但這隻是第一步。我們受到太多科幻電影和書籍的束縛,無法完全信任AI,尤其是在沒有大張聲勢或沒有說明的情況下推出時。人們對AI的體驗和理解截然不同,因此組織必須盡一切努力來解釋AI的當前能力,最佳用途以及您的AI特有的工作方式。

為了獲得透明度并消除AI的黑匣子概念,組織應充分記錄其内部運作情況。演示AI模型如何達到其結果并發布其決策過程,以便任何人都可以閱讀和理解它。

您有基礎架構就緒問題

在 部署任何新技術時,組織必須确保其技術堆棧和環境可以處理它。對于AI來說尤其如此,因為它依賴于大量的曆史數據和強大的計算能力。AI将暴露組織不善的數據源,基礎設施不足,協作問題以及測試效率低下的情況。

在部署AI解決方案之前,至關重要的是盤點基礎架構和數據系統。此外,許多組織還沒有實行良好的數據衛生習慣,導緻數據準備時間過長,因為AI僅使用幹淨的數據,從而導緻部署AI的更多延遲。

使用高性能和可擴展的計算系統,大容量存儲以及高性能的GPU體系結構,為強大的基礎架構投資。确保您的技術團隊有預算,資源和人員來為您的AI準備組織。花時間清理您的數據源并建立 良好的數據衛生習慣,以便将來收集,存儲和查看數據。一些報告說,對強大的基礎設施和适當的數據衛生習慣的投資失敗是造成90%從未投入生産的AI的原因。

人工智能是組織希望采用的最新技術,但是在完全享受它之前,他們必須克服一些預期的障礙。将其視為協作變革的組織,需要跨學科和行業進行強有力且必要的讨論,将會更成功。

AI應該遠離科幻世界的邪惡實體,應該被視為人類的支持者和推動者,可以幫助我們應對未來面臨的複雜挑戰。