对人工智能(AI)从业者的需求和人工智能计划的预算从未像现在这样高。全球大流行等驱动因素带来的数字化转型大大加快了人工智能和机器学习技术的发展。越来越多的公司正在研究如何释放人工智能的价值，并使其在现实世界中发挥作用，这往往有利于他们的业务和客户。希望启动自己的计划的组织将很好地了解人工智能领域的真正机遇和挑战。
人工智能如何为社会和商业增加价值
当我们提到人工智能的价值时，我们指的是两个方面:它对整个社会的好处和对企业的好处。一些人工智能用例纯粹是为了最大化业务效率，而另一些用例则对最终用户的生活产生积极影响(实际上，两者之间经常存在重叠)。
社会效益
人工智能可以改善技术的用户体验，增强客户与企业的互动，创造更加个性化、更快的用户体验。我们在欺诈检测技术、个性化虚拟助理、定制搜索建议和许多其他人工智能交互的使用中看到了这一点。在最好的情况下，人工智能甚至可以帮助拯救生命。具有驾驶员辅助功能的智能汽车是利用人工智能改善道路安全的一个流行例子。但以人工智能在医学成像技术中的应用为例。利用机器学习技术，算法可以分析核磁共振成像来检测癌症。医生利用这些结果更精确地定位放射治疗，减少对组织的损害。在某些情况下，人工智能的贡献可能是生死攸关的问题。在另一个例子中，研究人员正在将人工智能应用于极端天气预报。例如，如果他们能够根据卫星图像预测热带风暴的强度，他们就可以在为时已晚之前通知救援队和潜在的撤离人员行动计划。 Major industries like healthcare, automotive, aerospace, and military are leveraging AI for safety reasons, making it an increasingly instrumental component of their operations. Ultimately, AI can have a tremendous positive impact on various areas of society, from saving time to saving lives.
对企业的好处
组织也正在转向人工智能来最大限度地提高内部效率。他们正在利用人工智能来发展业务，增加收入，降低成本。例如，在能源领域，公司使用人工智能提前预测能源消耗，这有助于他们调节所需的产量，并节省大量资金。公司还使用人工智能来优化内部工作流程。算法可以管理以前由人类执行的平凡任务，节省大量的精力和时间。例如，银行的聊天机器人几乎可以即时回答客户的日常问题，从而加快客户体验，减少公司的开销。人工智能还有助于简化机器学习过程。如果一个团队需要为他们的机器学习模型开发训练数据，算法可以提供数据标签上的初始假设。这使得数据注释器的工作变得容易得多:他们只需要验证或纠正现有的标签，而不是从头开始。这些算法对于在人工智能开发过程中提供质量控制也很有用，确保标记的训练数据符合预期的准确性。 In any case where a business is leveraging a lot of data, even small tweaks made to a given process can add a lot of value.
释放AI的价值
避免人工智能部署的陷阱是挖掘人工智能可以为您的业务、客户以及在某些情况下整个社会提供价值的重要一步。在模型构建过程的每个阶段，重要的是要问自己以下关键问题:
定义业务问题
- 我要解决什么问题?
- 人工智能是解决这个问题的正确工具吗?
- 是否有足够的高质量数据来解决人工智能的这个问题?
许多组织选择了错误的问题来解决，或者没有狭隘地定义他们的问题。在某些情况下，人工智能甚至可能不是答案;相反，线性回归等其他工具可能更适合您的计划。
获取正确的数据
- 我将从哪里取得资料?
- 我如何确保我的数据是正确的质量?
- 谁将给我的数据贴上标签，我如何确保这些标签是准确的?
- 如何减少数据中的偏差?
数据采集和管理是追求人工智能的组织面临的最常见挑战。获得正确的数据将增加你成功的机会。和正确的人一起工作数据标注工具也将有助于提高您的部署率。
确保机构准备就绪
- 我是否有合适的团队来执行这个AI解决方案?
- 关键的利益相关者是否支持这一倡议?
- 我的组织是否有足够的资金、时间和人员来投资这个项目?
您的组织必须拥有足够的资源来解决您的业务问题。如果没有，考虑一下寻找第三方合作伙伴来填补空白是否有意义。我们已经开发了一种工具，可以在您的组织采用人工智能的过程中绘制地图。尝试一下今天。
构建模型
- 我的模型做了我最初想让它做的事情吗?
- 我的模型有偏见吗?
- 我的模型需要额外的训练数据吗?
- 我的模型是否满足我所要求的准确性和置信度阈值?
构建模型应该是一个迭代过程;期望在您工作以实现所需指标时反复进行微调。
监视性能
- 如何监控模型的性能?
- 如何管理数据漂移?
- 我将如何扩展我的解决方案?
在部署后重新训练和更新模型对于维护模型性能至关重要，因为真实世界的数据可以并且确实会发生变化。开发再训练数据管道将使您的团队在需要时能够轻松地快速再训练模型。如果您的初始模型提供了良好的ROI，您可能会考虑扩展您的解决方案。拥有适当的工具、管道和关键资源将帮助您更快、更有效地实现可伸缩性。
人工智能的未来价值
随着团队意识到高质量数据在模型性能中的关键作用，人工智能开发正在从以模型为中心的方法转向以数据为中心的方法。但更令人兴奋的是看到以人为中心的人工智能的进展:向人类学习并与人类合作的人工智能。这种进化旨在弥合人与机器之间的差距，这将是人工智能真正价值的体现。随着团队致力于以人为本的解决方案，一个关键主题仍然很重要:负责任的人工智能是前进的道路。确保人工智能按预期工作就是确保它为它所服务的企业或社会提供价值。以负责任的视角构建人工智能对于减轻偏见和最大化代表性至关重要，这最终意味着创造出更好地为每个人服务的系统。