인공 지능은 의사 결정에 어떻게 도움이 되나요?

인공 지능은 우리가 기술과 상호 작용하는 방식을 크게 변화시켰습니다. 간단히 말해서 AI는 우리의 삶을 단순화합니다. 일부는 인식하지 못할 수도 있지만 인공 지능은 모든 사람의 일상 생활의 일부가 되었습니다. 인공 지능이 결정을 내리는 데 어떻게 도움이 되는지에 대한 개요는 여기에서 찾을 수 있습니다.

Amazon Echo와 Google 주택 소유자는 이러한 AI 기반 기기가 특히 능력과 정확성을 고려할 때 얼마나 편리한지 알고 있습니다. 음성 검색 중에 AI는 음성 명령을 원활하게 처리하여 결과를 제공하고 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.

AI 및 머신러닝 관련 통계

이 통계는 인공 지능이 성장한 정도를 보여줍니다.

Siri, Echo 등과 같은 음성 비서의 인기가 너무 높아져 모바일 사용자의 97%가 사용합니다.
인공 지능은 조직에 경쟁 우위를 제공하기 때문에 80%는 고객 서비스에 AI 사용을 고려하고 있습니다.
마케터의 61%는 AI를 데이터 전략의 중요한 구성 요소로 간주합니다.
머신 러닝(ML)은 이를 구현하는 기업의 65%가 비즈니스 의사 결정을 내리는 데 도움이 될 것으로 예상됩니다.
챗봇은 2022년까지 고객 상호작용의 90%를 자동화하는 데 사용될 것입니다.

AI의 의사 결정 능력 검사

특히 위험이 높을 때 인공 지능이 의사 결정에 신뢰할 수 있는지 여부를 결정하려면 먼저 인공 지능이 오늘날 무엇을 할 수 있는지 알고 AI의 이점과 위험을 알아야 합니다.

• AI는 여러 입력을 처리하는 데 더 좋습니다.
  인간은 기계에 비해 복잡한 결정을 내릴 때 여러 요소를 동시에 처리하는 데 덜 안정적입니다. 데이터는 몇 분 안에 기계가 처리할 수 있으며 귀중한 통찰력이 제공되는데, 이는 인간에게 매우 오랜 시간이 걸립니다.
• 의사 결정 프로세스의 속도를 높입니다.
  모든 분야와 위치에서 사물은 항상 빠른 속도로 움직이고 있습니다. 동적 가격 책정을 통해 전자 상거래 또는 기타 산업에 대한 마진을 최적화할 수 있습니다.
• 패턴 감지
  사람의 분석은 구매 패턴과 관련하여 감지하기 쉽지 않을 수 있습니다. 이러한 패턴은 AI 기반 분석을 사용하여 발견할 수 있으며 기업은 이러한 패턴의 발견으로 이익을 얻을 수 있습니다.
  고객의 구매 패턴을 더 잘 이해하려면 고객의 요구를 보여주는 패턴을 기반으로 제품을 정렬해야 합니다. 이런 면에서 단순한 예측 도구는 인간을 쉽게 능가할 수 있으며, 앞으로 AI는 해킹이 늘어날 것으로 전망된다.
• 알고리즘은 결정 피로에 영향을 받지 않습니다.
  결정을 내리고 데이터를 처리하는 데 지친 인간과 달리 AI를 사용하면 이러한 문제에 직면하지 않을 것입니다.

시간이 지나도 지치지 않고 반복적인 결정을 내리는 능력은 그들이 내리는 결정의 품질을 보장합니다. 소진은 완화될 수 있는 잘못된 결정으로 이어질 수 있습니다.

AI 결정을 신뢰하는 것이 얼마나 어려운가요?

인공 지능은 이미 우리 삶의 많은 구성 요소에 깊숙이 박혀 있습니다. 그러나 특히 잘못된 정보나 부적절한 교육 데이터가 제공된 경우 여전히 오류가 발생할 수 있습니다. 현재 AI가 직면한 몇 가지 과제를 살펴보겠습니다.

1. 인간의 가치

인공 지능은 점점 더 유능해지며 인간은 "인간의 가치"에 대해 관심을 갖게 됩니다. 사람들은 자율주행차에 대해 처음 들었을 때 흥분했지만, 자율주행차가 어려운 상황에 어떻게 대처할 수 있는지에 대한 의사 결정 과정에 의문이 생기기 시작했습니다.

위험한 속도로 다가오는 트럭을 상상해 보십시오. 운전자가 방향을 틀면 치명적인 사고가 발생할 수 있습니다.

• 자율주행차는 어떤 역할을 할까요?
• 어떻게 결정을 내리겠습니까?

복잡한 질문입니다. 마지막으로 프로그래머의 편향이 결정 요인이 될 수 있으며 이는 AI 의사 결정에 대한 신뢰의 급속한 침식으로 이어질 수 있습니다.

2. 투명성

신뢰는 투명성을 기반으로 합니다. 신뢰 문제는 기업과 조직이 완전히 투명해질 때까지 항상 남아 있을 것이며, 항상 그랬습니다.

마찬가지로 사람들은 AI 시스템의 방법과 이유에 대해 항상 궁금해합니다. 특정 결론에 도달하고 개인화된 권장 사항을 제공하는 AI 시스템의 능력은 놀랍습니다. 그럼에도 불구하고 특정 결과를 도출할 수 있는 방법을 (현재로서는) 설명할 수 없기 때문에 항상 우려가 있을 것입니다.

부담이 큰 군사 분야도 신뢰 문제에 초점을 맞췄다. 아마도 이러한 이유로 DARPA(국방고등연구계획국)는 AI가 특정 결론에 도달하는 방법을 인간이 할 수 있는 한 최대한 설명하는 것을 목표로 여러 프로젝트를 시작했습니다.

다른 회사는 AI 기계를 사용하여 워크플로를 더 잘 관리하고 다양한 조건에서 성과에 대한 정확한 보고서를 제공하기를 원합니다.

3. 정확성 자율성

인공 지능은 예측을 기반으로 결정을 내립니다. 대부분의 AI 시스템의 결정은 95% 이상일 때 정확합니다. 필수적인 일상적인 AI 사용 측면에서 이는 인상적이고 실제로 신뢰할 수 있지만, 고부담 애플리케이션의 경우에는 훨씬 다를 것입니다. 기계에 더 높은 자율성을 부여해야 합니까?

4. AI 의사결정을 높일 수 있는 방법이 있습니까?

현재 AI는 일상적인 작업을 처리할 수 있으므로 직원이 더 중요한 작업에 집중할 수 있습니다. 그러나 모든 능력과 이점을 고려할 때 위험이 높을 때 AI의 결정을 신뢰하는 것이 현명할까요? 불분명하다. 다음은 AI가 더 나은 결정을 내릴 수 있는 몇 가지 방법입니다.

• 특정 목적에 맞게 AI 사용자 지정
  인공지능은 아직 현실이 되지 않았다. AI 설계를 담당하는 팀 구성원은 조직 내에서 AI의 영향에 대해 잘 알고 있는 사람들과 협력해야 합니다.
  가장 큰 실수는 통찰력을 사용할 사람들의 요구를 고려하지 않고 기술과 알고리즘을 더 발전시키는 데에만 집중하는 것입니다. 인공 지능 시스템을 설계할 때는 사용자를 염두에 두어야 합니다.
• 조직 간 데이터 교환 촉진
  기본적으로 AI는 데이터에서 실행되며 해당 데이터를 기반으로 결정을 내립니다. 대부분의 조직에는 시간이 지남에 따라 다른 개인이나 팀이 구축한 IT 인프라가 있습니다.
  따라서 조각화되고 관련이 없는 데이터로 끝납니다. 조직의 인공 지능을 개선하려면 통합 데이터 아키텍처가 필요합니다.
• 전략적 파트너십 구축
  전자 상거래의 AI 트렌드를 활용하려면 제품 설계에서 배송까지 AI 시스템을 탐색하는 데 능숙함을 입증한 회사와 협력하고 협력해야 합니다.
  AI를 이해하고 의사 결정에 기꺼이 적용하려는 기술적으로 숙련된 비즈니스 사람은 비즈니스에 긍정적인 결과를 생성하고 모든 장애물을 극복하는 데 도움이 될 것입니다.
• 훈련에 시간을 투자하십시오.
  AI 결정의 정확성은 시스템을 훈련하는 데 사용되는 데이터에 따라 달라지므로 조직은 AI 시스템을 제공하기 위해 데이터를 통합해야 합니다. 마지막으로 편견을 피하기 위해 데이터의 품질을 고려해야 합니다.
  다수에게 적용되는 데이터만을 사용하는 것과는 대조적으로, 정확성과 포함에 대한 우려를 지원하기 위해 완전한 표현을 위해 소수의 데이터를 고려합니다.
• AI 규정을 추적합니다.
  감사 알고리즘을 감독, 규제 또는 조사할 수 있는 AI "감시 장치"에 대한 아이디어를 포기하지 마십시오. 이는 편견의 가능성이 있는 것처럼 보일 때 특히 유용합니다.
  사람들이 AI 시스템으로 오인되는 사건이 이전에 발생했으며 그 중 일부는 단지 성가신 일이었습니다. 다른 사건들은 더 큰 이해관계를 가지고 있었습니다.

어떤 경우에는 AI 오류로 인해 실직, 구금 및 기회 상실로 이어졌습니다. 제3자 규제 기관은 이러한 결정에 이의를 제기했습니다. 이 기술을 처음 접하는 사람들을 위해 AI 규정에 대해 자세히 알려줄 AI Nation, CNA 및 Apple과 같은 팟캐스트가 있습니다.