人工智能如何帮助决策？

人工智能极大地改变了我们与技术互动的方式。 简而言之，人工智能简化了我们的生活。 虽然有些人可能没有意识到，但人工智能已经成为每个人日常生活的一部分。 可以在此处找到有关人工智能如何帮助做出决策的概述。

Amazon Echo 和 Google Homeowners 知道这些 AI 驱动的设备有多么方便，尤其是考虑到它们的能力和准确性。 在语音搜索过程中，人工智能可以通过无缝处理语音命令来提供结果并增强客户体验。

与人工智能和机器学习相关的统计数据

这些统计数据显示了人工智能的发展程度。

Siri、Echo 等语音助手的普及程度如此之高，以至于 97% 的移动用户都在使用它们。
由于人工智能为组织提供了竞争优势，80% 的人正在考虑将人工智能用于客户服务。
61% 的营销人员认为人工智能是其数据战略的关键组成部分。
机器学习 (ML) 有望帮助 65% 的实施它的公司做出业务决策。
到 2022 年，聊天机器人将用于自动化 90% 的客户互动。

检查人工智能的决策能力

要确定人工智能在决策方面是否值得信赖，尤其是在风险很高的情况下，我们首先需要了解人工智能今天可以做什么，并了解人工智能的好处和风险。

• AI 更擅长处理多个输入。
  与机器相比，在做出复杂决策时，人类在同时处理多个因素方面不太可靠。 机器可以在几分钟内处理数据，同时提供有价值的见解，而这需要人类花费很长时间。
• 加快决策进程。
  在所有领域和地点，事物总是在加速发展。 通过动态定价，您可以优化电子商务或任何其他行业的利润。
• 检测模式
  在购买模式方面，人工分析可能不容易检测。 可以使用人工智能分析发现这些模式，企业可以从这些模式的发现中受益。
  为了更好地了解客户的购买模式，您应该根据显示客户需求的模式调整您的产品。 一个简单的预测工具在这方面可以轻松超越人类，预计未来人工智能将发展成为黑客。
• 算法不受决策疲劳的影响
  与经过数小时的决策和处理数据而感到疲倦的人类相比，您不会面对 AI 的这种担忧。

他们能够反复做出决定而不会随着时间的推移而感到疲倦，从而确保了他们做出的决定的质量。 精疲力竭会导致可以减轻的错误决策。

信任人工智能决策有多难？

人工智能已经深深嵌入我们生活的许多组成部分。 但是，它仍然可能会出错，尤其是在提供错误信息或训练数据不足的情况下。 让我们看看人工智能目前面临的一些挑战。

1. 人类价值观

人工智能的能力越来越强，让人类开始关注它的“人类价值”。 当人们第一次听说自动驾驶汽车时，他们很兴奋，但随后他们的决策过程开始质疑自动驾驶汽车如何应对具有挑战性的情况。

想象一辆卡车以危险的速度向你驶来。 当驾驶员转弯时，这可能会导致灾难性事故。

• 自动驾驶汽车将如何行动？
• 它将如何做出决定？

这些都是复杂的问题。 最后，程序员的偏见可能是一个决定性因素，这可能导致对人工智能决策的信任迅速削弱。

2. 透明度

信任基于透明度。 在企业和组织能够完全透明之前，信任问题将一直存在，事情一直如此。

同样，人们总是对人工智能系统的方式和原因感到好奇。 人工智能系统得出特定结论甚至提供个性化推荐的能力令人惊叹。 然而，总会有担忧，因为他们（目前）无法解释他们如何得出特定的结果。

高风险的军事领域也关注信任问题。 或许正是出于这个原因，美国国防高级研究计划局 (DARPA) 启动了几个项目，旨在尽可能地解释人工智能如何得出特定结论。

另一家公司希望使用人工智能机器来更好地管理他们的工作流程，并准确报告他们在各种条件下的表现。

3. 精度自治

人工智能根据预测做出决策。 大多数人工智能系统的决策在 95% 或更高时都是准确的。 就基本的日常 AI 用途而言，这令人印象深刻且确实可靠，但在涉及高风险应用程序时会大不相同。 机器应该被赋予更高的自主权吗？

4. 有没有办法促进人工智能决策？

目前，人工智能可以处理平凡的任务，让员工专注于更重要的任务。 然而，凭借他们所有的能力和他们带来的好处，当风险很高时信任人工智能决策是否明智？ 目前还不清楚。 以下是人工智能可以做出更好决策的几种方法。

• 为特定目的定制 AI
  人工智能尚未成为现实。 负责设计人工智能的团队成员应与熟悉组织内人工智能影响的人员合作。
  最大的错误是只专注于使技术和算法更先进，而不考虑那些将使用这些见解的人的需求。 设计人工智能系统必须牢记用户。
• 促进组织之间的数据交换
  从本质上讲，人工智能是基于数据运行的，他们的决策基于这些数据。 随着时间的推移，大多数组织的 IT 基础架构由不同的个人或团队构建。
  因此，我们最终会得到零散且不相关的数据。 为了提高组织的人工智能，需要统一的数据架构。
• 建立战略伙伴关系
  为了从电子商务中的 AI 趋势中受益，您应该与已经证明其在 AI 系统从产品设计到发货的导航方面表现出色的公司合作并合作。
  了解 AI 并愿意将其应用于决策的技术熟练的业务人员将能够为您的业务产生积极的结果并帮助您克服任何障碍。
• 在培训上投入时间。
  人工智能决策的准确性取决于用于训练其系统的数据，因此组织必须整合他们的数据来为人工智能系统提供数据。 最后，您应该考虑数据的质量以避免偏差。
  与仅使用适用于大多数人的数据相反，考虑到少数群体的数据以获得完整的表示，以支持对准确性和包容性的担忧。
• 跟踪人工智能法规。
  不要放弃可以监督、规范或审查审计算法的人工智能“看门狗”的想法，这在看起来可能存在偏见时特别有用。
  以前发生过人们被误认为是人工智能系统的事件，其中一些只是令人讨厌的事情。 其他事件有更大的利害关系。

在某些情况下，人工智能错误会导致失业、滞留和错失机会。 第三方监管机构对此类决定提出质疑。 对于那些刚接触这项技术的人，有像 AI Nation、CNA 和 Apple 这样的播客会教你更多关于 AI 法规的知识。