人工智能如何幫助決策？

人工智能極大地改變了我們與技術互動的方式。 簡而言之，人工智能簡化了我們的生活。 雖然有些人可能沒有意識到，但人工智能已經成為每個人日常生活的一部分。 可以在此處找到有關人工智能如何幫助做出決策的概述。

Amazon Echo 和 Google Homeowners 知道這些 AI 驅動的設備有多麼方便，尤其是考慮到它們的能力和準確性。 在語音搜索過程中，人工智能可以通過無縫處理語音命令來提供結果並增強客戶體驗。

與人工智能和機器學習相關的統計數據

這些統計數據顯示了人工智能的發展程度。

Siri、Echo 等語音助手的普及程度如此之高，以至於 97% 的移動用戶都在使用它們。
由於人工智能為組織提供了競爭優勢，80% 的人正在考慮將人工智能用於客戶服務。
61% 的營銷人員認為人工智能是其數據戰略的關鍵組成部分。
機器學習 (ML) 有望幫助 65% 的實施它的公司做出業務決策。
到 2022 年，聊天機器人將用於自動化 90% 的客戶互動。

檢查人工智能的決策能力

要確定人工智能在決策時是否值得信賴，尤其是在風險很高的情況下，我們首先需要了解人工智能今天可以做什麼，並了解人工智能的好處和風險。

• AI 更擅長處理多個輸入。
  與機器相比，在做出複雜決策時，人類在同時處理多個因素方面不太可靠。 機器可以在幾分鐘內處理數據，同時提供有價值的見解，而這需要人類花費很長時間。
• 加快決策進程。
  在所有領域和地點，事物總是在加速發展。 通過動態定價，您可以優化電子商務或任何其他行業的利潤。
• 檢測模式
  在購買模式方面，人工分析可能不容易檢測。 可以使用人工智能分析發現這些模式，企業可以從這些模式的發現中受益。
  為了更好地了解客戶的購買模式，您應該根據顯示客戶需求的模式調整您的產品。 一個簡單的預測工具在這方面可以輕鬆超越人類，預計未來人工智能將發展成為黑客。
• 算法不受決策疲勞的影響
  與經過數小時的決策和處理數據而感到疲倦的人類相比，您不會面對 AI 的這種擔憂。

他們能夠反复做出決定而不會隨著時間的推移而感到疲倦，從而確保了他們做出的決定的質量。 精疲力竭會導致可以減輕的錯誤決策。

信任人工智能決策有多難？

人工智能已經深深嵌入我們生活的許多組成部分。 但是，它仍然可能會出錯，尤其是在提供錯誤信息或訓練數據不足的情況下。 讓我們看看人工智能目前面臨的一些挑戰。

1. 人類價值觀

人工智能的能力越來越強，讓人類開始關注它的“人類價值”。 當人們第一次聽說自動駕駛汽車時，他們很興奮，但隨後他們的決策過程開始質疑自動駕駛汽車如何應對具有挑戰性的情況。

想像一輛卡車以危險的速度向你駛來。 當駕駛員轉彎時，這可能會導致災難性事故。

• 自動駕駛汽車將如何行動？
• 它將如何做出決定？

這些都是複雜的問題。 最後，程序員的偏見可能是一個決定性因素，這可能導致對人工智能決策的信任迅速削弱。

2. 透明度

信任基於透明度。 在企業和組織能夠完全透明之前，信任問題將一直存在，事情一直如此。

同樣，人們總是對人工智能係統的方式和原因感到好奇。 人工智能係統得出特定結論甚至提供個性化推薦的能力令人驚嘆。 然而，總會有擔憂，因為他們（目前）無法解釋他們如何得出特定的結果。

高風險的軍事領域也關注信任問題。 或許正是出於這個原因，美國國防高級研究計劃局 (DARPA) 啟動了幾個項目，旨在盡可能地解釋人工智能如何得出特定結論。

另一家公司希望使用人工智能機器來更好地管理他們的工作流程，並準確報告他們在各種條件下的表現。

3. 精度自治

人工智能根據預測做出決策。 大多數人工智能係統的決策在 95% 或更高時都是準確的。 就基本的日常 AI 用途而言，這令人印象深刻且確實可靠，但在涉及高風險應用程序時會大不相同。 機器應該被賦予更高的自主權嗎？

4. 有沒有辦法促進人工智能決策？

目前，人工智能可以處理平凡的任務，讓員工專注於更重要的任務。 然而，憑藉他們所有的能力和他們帶來的好處，當風險很高時信任人工智能決策是否明智？ 目前還不清楚。 以下是人工智能可以做出更好決策的幾種方法。

• 為特定目的定制 AI
  人工智能尚未成為現實。 負責設計人工智能的團隊成員應與熟悉組織內人工智能影響的人員合作。
  最大的錯誤是只專注於使技術和算法更先進，而不考慮那些將使用這些見解的人的需求。 設計人工智能係統必須牢記用戶。
• 促進組織之間的數據交換
  從本質上講，人工智能是基於數據運行的，他們的決策基於這些數據。 隨著時間的推移，大多數組織的 IT 基礎架構由不同的個人或團隊構建。
  因此，我們最終會得到零散且不相關的數據。 為了提高組織的人工智能，需要統一的數據架構。
• 建立戰略夥伴關係
  為了從電子商務中的 AI 趨勢中受益，您應該與已經證明其在 AI 系統從產品設計到發貨的導航方面表現出色的公司合作並合作。
  了解 AI 並願意將其應用於決策的技術熟練的業務人員將能夠為您的業務產生積極的結果並幫助您克服任何障礙。
• 在培訓上投入時間。
  人工智能決策的準確性取決於用於訓練其係統的數據，因此組織必須整合他們的數據來為人工智能係統提供數據。 最後，您應該考慮數據的質量以避免偏差。
  與僅使用適用於大多數人的數據相反，考慮到少數群體的數據以獲得完整的表示，以支持對準確性和包容性的擔憂。
• 跟踪人工智能法規。
  不要放棄可以監督、規範或審查審計算法的人工智能“看門狗”的想法，這在看起來可能存在偏見時特別有用。
  以前發生過人們被誤認為是人工智能係統的事件，其中一些只是令人討厭的事情。 其他事件有更大的利害關係。

在某些情況下，人工智能錯誤會導致失業、滯留和錯失機會。 第三方監管機構對此類決定提出質疑。 對於那些剛接觸這項技術的人，有像 AI Nation、CNA 和 Apple 這樣的播客會教你更多關於 AI 法規的知識。