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人工智能四大障碍的解决方案

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人工智能(AI)带来了很多希望,但对于大多数人来说,它仍然是一个黑匣子。无论您是哪个行业,在当今的组织中采用AI都有许多障碍。了解它们是什么将有助于消除围绕AI的一些神话,其局限性和潜力以及对您的员工和企业的风险。

超过73%的组织表示采用是AI面临的最大挑战。 在同一份报告中,超过90%的人表示他们没有人员和流程来成为完全采用AI所需的数据驱动型组织。

当面临此类障碍时,当今的组织如何改变他们在AI方面的思考和行为方式?让我们看一下最大的四个挑战,以及如何克服这些挑战以在组织中部署AI。

您有道德问题

人工智能是一项强大的技术,对于尚未准备就绪的组织可能会有些吓人。它需要一个结构化的实现,该实现应支配其功能和在组织内部的使用,以消除围绕该技术的奥秘。

治理框架将帮助教育人们有关AI如何使用,分析和传输数据。它还可以合并行业和政府规定的任何其他隐私准则。—例如,确保医疗保健AI遵守所有隐私法并始终保持数据安全性。

此外,人工智能是由人类构建的,这意味着我们的所有缺陷和偏见都可以转化为系统,而无需任何人注意。这可能导致错误的数据分析和应用,对个人或人群造成不可挽回的伤害。

为了避免AI席卷全球的科幻电影的未来,技术组织必须在道德和隐私与AI带来的效率和其他好处之间取得平衡。它要求组织的各个级别参与创建AI治理系统,以便可以适当解决所有问题。

您有文化和人才方面的顾虑

我们都已经看到了有关“ 机器人为我们的工作而来 ”的头条新闻。实际上,人工智能正在支持人们目前的工作,并且正在取代目前很少的工作。这并不意味着当人们听到AI即将进入他们的组织时,他们并不感到害怕。许多公司在宣传AI的到来以及如何在组织中使用AI方面做得非常出色。尽管如此,它仍然是临时性的事情,允许错误的观念和错误的信息传播到整个团队中。

这种内部社交的无序方法也限制了数据工程师和其他技术角色必须为即将到来的AI部署进行培训的机会。LinkedIn最新的新兴职位报告显示,在过去三年中,与AI相关的职位空缺增长了344%,并且由于所有IT职位都与AI交往,这正在推动整个技术人员学习新技能。

为了跟上步伐,组织将需要建立跨角色和学科的多元化且AI知识丰富的员工队伍。管理团队将需要意识到交叉培训和技能提升的机会,并与培训团队合作以创建为此所需的学习途径。

您有透明度问题

培训是消除围绕AI的奥秘的有用工具,但这只是第一步。我们受到太多科幻电影和书籍的束缚,无法完全信任AI,尤其是在没有大张声势或没有说明的情况下推出时。人们对AI的体验和理解截然不同,因此组织必须尽一切努力来解释AI的当前能力,最佳用途以及您的AI特有的工作方式。

为了获得透明度并消除AI的黑匣子概念,组织应充分记录其内部运作情况。演示AI模型如何达到其结果并发布其决策过程,以便任何人都可以阅读和理解它。

您有基础架构就绪问题

在 部署任何新技术时,组织必须确保其技术堆栈和环境可以处理它。对于AI来说尤其如此,因为它依赖于大量的历史数据和强大的计算能力。AI将暴露组织不善的数据源,基础设施不足,协作问题以及测试效率低下的情况。

在部署AI解决方案之前,至关重要的是盘点基础架构和数据系统。此外,许多组织还没有实行良好的数据卫生习惯,导致数据准备时间过长,因为AI仅使用干净的数据,从而导致部署AI的更多延迟。

使用高性能和可扩展的计算系统,大容量存储以及高性能的GPU体系结构,为强大的基础架构投资。确保您的技术团队有预算,资源和人员来为您的AI准备组织。花时间清理您的数据源并建立 良好的数据卫生习惯,以便将来收集,存储和查看数据。一些报告说,对强大的基础设施和适当的数据卫生习惯的投资失败是造成90%从未投入生产的AI的原因。

人工智能是组织希望采用的最新技术,但是在完全享受它之前,他们必须克服一些预期的障碍。将其视为协作变革的组织,需要跨学科和行业进行强有力且必要的讨论,将会更成功。

AI应该远离科幻世界的邪恶实体,应该被视为人类的支持者和推动者,可以帮助我们应对未来面临的复杂挑战。