时间：2024-12-23 作者：江南电竞
这是一个激动人心的时代，新技术拥有巨大的潜力，能够改变我们的生活方式和经营方式。
然而，有时宣传语言与你在IT领域新进展中看到的结果并不相符。专家（包括Gartner的专家）谈论新技术的“炒作周期”，这会影响到它们在全新出现时的认知度和使用方式。
人工智能并非不受影响，它目前正处于自己的炒作周期中。在评估人工智能的准确潜力时，人们往往忽略了这些因素。
许多人工智能实体非常擅长接收输入，并根据语言模型输出结果，但它们可能没办法处理现实世界的决策，也没办法真正详细分析周围环境。
例如，你可能会看到一些AI工具能够准确预测对某个问题的最佳回答，或者通过基于传感器的系统和卷积神经网络“看到”周围的环境。但它们在真正辨别环境方面有几率存在不足。它们可能没办法识别常见的物体，或没办法完全识别它们所看到的东西。这些不足可能是危险的，甚至是致命的，就像某些无人驾驶系统在早期迭代阶段出现的一些情况一样。
其他一些人则关注着围绕新应用的无休止炒作，他们指出，我们叫做人工智能的一些案例其实就是机器学习程序，例如，它们具有预测性，但并不真正具备人类的认知能力。
换句话说，AI是一个相对模糊的概念，指的是一些系统，它们或许能够以与我们相同的方式完成某些任务，但并不像我们想象的那样“思考”。我们视它们为“与我们相似”，但实际上，它们大相径庭。尽管它们可能在追寻相同的终极答案，但思考人工智能实体和人类如何以不同的方式看待事物、理解不同的概念以及以不同的方式工作，会很有意义。
因此，考虑到这一点，我们不应仅仅说AI“做了”这个或那个，而应该评估它是怎么样才能做到的。它是基于启发式数据和猜测来做到的吗？它真的有能力判断一种情况并做出最佳反应吗，还是仅仅通过任何数量的图灵测试来欺骗我们？
当我们开始回答这样一些问题时，我们便开始拨开炒作，看清当今人工智能的真实面貌。
还有一种炒作现象，即公司大肆宣扬他们将利用人工智能做的一切，但当你环顾整个行业时，却发现目前人工智能的应用还不多。
如果你根据在企业文献或其他任何地方提到人工智能的人数来判断，这些数字可能会让人感到困惑。这真的会转化为行动吗？
你必须真正了解这项技术被应用在何处，以便精准把握它的使用方式。你还必须记住整合与员工培训至关重要：以正确的方式将技术与现存业务流程相结合，将决定这项创新对公司是助力还是阻力。
在很多情况下，人工智能会产生幻觉。它会犯错误。它并非全知全能。但它会让人误认为自身正在与一个绝对可靠的事物打交道——直到人工智能犯了一个错误。
这是人工智能伦理理念的一部分，即我们需明确系统如何做出决策，并将有关数据公之于众，供所有人查看。我们大家都希望确保能够判断人工智能是否在执行其任务，以及其产出是否真实无误。用户若忽视这一点，将自担风险。
首先，你需要明确公司的目标和宗旨，并确保人工智能能够很好的满足这些需求。你打算自动化哪些工作负载和流程，以及怎么来实现？这对业务流程有何影响？
此外，公司还可通过预测性AI和数据来创造商业洞察力、实现自动化以及其他改进。例如，他们可能可以依据AI在一致基础上的实际能力，使业务流程更接近理想状态，或引入关键的效率提升。
数据治理是另一个重要问题。公司一定要妥善处理数据，并采取了适当的方法来驱动其系统。这在某种程度上预示着需要仔细考虑数据所有权、知识产权等方面。在这样一些问题得到妥善处理后，公司才能更接近真正的实施。这将推动事情向前发展。
在这个人工智能技术以惊人速度融入我们生活的时代，那些能够避开人工智能炒作周期中常见陷阱的人，更有可能取得更大的进步。
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