埃哲森：人工智能勢頭、成熟度和成功模型（附下載地址）

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如果你曾經組裝過一個大型的拼圖游戲，你知道在大多數情況下將它拼湊起來，看起來就像一個不連貫的混亂。小部分，僅由幾個相連的部分組成，彼此隔離，當你在這里和那里找到碎片時，它們會逐漸變大。但最終氣勢發生變化，冰川的速度變成了一場比賽 - 大塊的拼圖很快就團結在一起，而這一切都變成了形狀。（原文來自皮匠網，關注“三個皮匠”微信公眾號，每天分享最新行業報告）

在審查全球大型公司關注人工智能（AI）的300多位行業高管的調查結果時，我們似乎正處于類似動力轉變的邊緣。人工智能難題的關鍵部分 - 特定的技術，能力，流程等 - 正在不同行業的不同部門組裝，以應對不同的挑戰。我們正在迅速接近一個“臨界質量”時刻，整個畫面都在這個時刻出現。許多這些高管提交的回復顯示出一定程度的熱情和以人工智能為重點的活動，這些活動表明人工智能的采用即將到來，即使能力和戰略方面存在差距。我們調查的72％的組織已經部署了基于AI的技術，或者正在這樣做。

雖然我們的調查結果顯示了許多意想不到的見解，但這里有一些最重要的發現，本報告詳細檢查了所有這些：

• 調查受訪者表示他們在許多重要方面都遇到了AI的真正成功。

• 那些已經成功部署的人工智能與人工智能和分析學之間的緊密聯系

• 那些已經部署AI并獲得更多成功1的人比其他人更有可能將AI視為與分析密切相關。

• 全面的部署水平信號健康的動力

• 許多受訪者已經超越了人工智能部署的實驗階段，進入了更廣泛的應用領域。

AI OVERSIGHT不是可選的

人工智能的領導者 - 那些已經成功部署了AI的人 - 正在制定流程來審查啟用AI的系統的輸出，覆蓋可疑的結果以及更多 - 指向AI成熟度的新水平。

人工智能的道德使用是最重要的

大多數受訪者表示已經實施了以道德為重點的流程。

雖然雇主不會預防人工智能對工作造成的巨大影響，但員工可能是神經質的

與許多報告相一致，這些報告表明人工智能失業的威脅可能會被高估，這些受訪者認為不可能大規模失業。然而，有些人擔心員工對人工智能影響的看法。

從我們的調查結果可以清楚地看出，領導者和人工智能的早期采用者正在關鍵領域取得重要進展，在他們的組織的更多部分中識別和擴展人工智能在更多方面工作的有效方法。 最佳實踐已經出現。

沒人能預測AI未來的確切形狀和軌跡。 但是，這項調查比以往任何時候都更清晰地展示了關鍵要素如何在今天結合起來創造人工智能的未來。 以下是福布斯洞察與埃森哲應用智能，英特爾和SAS共同開展的一些調查中最重要的內容概述。

AI：工作定義任何從事人工智能工作的人都知道不同的利益相關者對其進行不同的定義。 當我們在本報告中討論人工智能時，我們指的是培訓系統的科學，通過學習和自動化來模擬人工任務。

大部分受訪者表示人工智能取得了真正的成功。只看那些報告已部署AI的人，占51％

說基于人工智能的技術部署對其運營的影響已經“成功”或“非常成功”。

調查數據顯示，C級管理人員報告成功的可能性低于非高級管理人員 - 高級管理人員中有45％表示他們的人工智能工作“成功”或“非常成功”，59％報告相同的非C級高管。對于一些人來說，他們努力的規?？赡軙绊懰麄儓蟾娴某晒?。無論如何，對于仍然被廣泛認為處于早期階段的有前景的技術來說，這些都是令人鼓舞的結果。

英特爾公司美洲區首席數據科學家梅爾文格里爾說：“看到實際使用人工智能的人報告這種成功程度令人鼓舞?！?“如果我們希望這個軌跡繼續下去，我們必須采取措施確保用戶認為他們可以信任AI。在采用先進技術的早期階段，我們傾向于看到人們非常信任 - 但是當信任被打破時，它可能會嚴重阻礙采用。我們可以通過提高數據素養，提高透明度以及持續關注人工智能的道德規范來建立信任?！?/span>

正如我們多年來在技術上的許多其他飛躍所看到的那樣，更高的熟悉度可能會帶來更大的信任。 SAS首席運營官兼首席技術官Oliver Schabenberger說：“想想你第一次乘坐汽車共享服務，或者第一次使用網上銀行服務?！?“從某種意義上說，這些代表了對新技術的信念飛躍。這就是我們現在與AI的關系。但即使對于許多復雜的用戶來說，AI仍然是一個黑盒子 - 他們將數據輸入，他們得到輸出，他們不理解輸入和AI系統輸出之間的連接。這是一項基本挑戰，對從監管合規到客戶體驗的一切都有影響 - 它甚至會影響我們對模型中檢測偏差的反應。采用人工智能的組織可以通過觀察模型如何響應輸入的變化并相應地進行調整來照亮黑匣子。