现在,企业对人工智能(AI)技术人员的需求高涨,对人工智能项目大幅投入预算。全球新冠肺炎疫情等驱动因素促进了数字化转型，极大地加快了人工智能和机器学习(ML)技术的发展。越来越多的企业正在研究如何发掘AI的价值,让AI在现实世界中更好地服务于自己的业务和客户。在启动人工智能项目之前,企业需要了解人工智能领域的机遇和挑战,以确保正确的商业决策。
人工智能如何为社会和企业提供价值
当我们讨论人工智能的价值时,主要涉及两个方面:一是人工智能为整个社会带来的好处,二是人工智能给企业带来的好处。一些AI用例纯粹是为了最大限度提高业务效率,而另一些用例则积极影响最终用户的生活,两者之间其实经常有重叠。
人工智能为社会带来的好处
艾可以改善用户对技术的体验,增强客户与企业的互动,并创造一种更加个性化和快捷的用户体验。这一优势在反欺诈检测技术,个性化虚拟助手,定制搜索推荐以及许多其他AI交互的应用中显而易见的。
AI甚至还可以帮助拯救生命。配备了驾驶员辅助功能的智能汽车,是使用AI提高道路安全的常见用例。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进行癌症检测，帮助医生更精确地进行靶向放射性治疗，减少患者组织的损伤。在一些情形下,AI的作用可谓是生死攸关。
再举一个例子,研究人员运用AI预报极端天气。例如，如果研究人员能根据卫星图像预测热带风暴的强度，就可以提前通知救援队伍，实施可能的人员撤离计划，防患于未然。
出于安全原因,医疗,汽车、航空航天和军事等各大行业都在利用AI,因此,人工智能在业务运营中越来越重要。从节省时间到挽救生命,AI最终将在社会的各个领域产生巨大的积极影响。
人工智能为企业带来的好处
为了最大限度提高内部效率,企业也在转向使用AI。企业利用AI发展业务,增加收入,并降低成本。例如,在能源领域,企业利用AI预先预测能源消耗,帮助它们调节产量,从而产生可观的节能效果。
企业还利用AI优化内部工作流程。算法可以管理以前由人执行的日常任务，节省了大量的人力和时间。例如，银行的聊天机器人几乎可以立即回答客户的常见问题，从而改进客户体验，减少银行支出。
人工智能还能帮助简化机器学习流程。如果团队需要为机器学习模型开发训练数据,则已有的算法可以在数据标签上提供初始假设。这样就能简化数据标注者的工作：无需从头开始，只需验证或纠正现有标签即可。在人工智能开发过程中,算法还可用于提供质量控制,确保用于标注的训练数据在精度上满足预期。任何情况下，只要企业利用了大量数据，即使对给定流程进行细微调整，也可以创造大量增值。例如，澳鹏便在其数据标注平台上使用了智能标注技术，利用算法来辅助人工标注过程，大大加快了标注效率。
发掘AI的价值
人工智能的应用将为企业,客户甚至整个社会创造价值,因此如何避免人工智能应用的误区是重要的一步。提出关键问题在模型构建过程的每个阶段都很重要：
定义业务问题
- 我想解决什么问题？
- 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AI的这一问题吗?
许多企业选择了错误的问题，或者一开始没有严密定义需要解决的问题。在某些情况下,AI甚至可能并不是最好的解决办法。相反，其他工具（例如线性回归）可能更适合您的需求。
获得正确的数据
- 我将在哪里获得数据？
- 如何确保我的数据质量？
- 谁来标注我的数据？我将如何确保这些数据标签正确无误？
- 如何减少数据偏差？
数据采集和管理是企业部署AI面临的最常见挑战。获取正确的数据将增加您的成功几率。使用正确的数据标注工具也将有助于提高AI部署效率。
确保企业准备就绪
- 我是否有合适的团队来实施这个AI解决方案吗?
- 人工智能计划的主要利益相关者是否参与其中?
- 企业是否有可用的资金,时间和人员来投资AI项目吗?
企业必须拥有充足的资源解决自身的业务问题。反之，就需要考虑是否有理由寻找第三方合作伙伴来填补缺口。
构建模型
- 我的模型是否会按照我原先的意图工作？
- 我的模型是否有偏见？
- 我的模型是否需要其他训练数据？
- 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的过程；需要在设法实现所需指标过程中反复微调。
监控效果
- 我将如何监控模型的性能？
- 我将如何管理数据偏差？
- 我将如何扩展解决方案？
由于实际数据可能确实会改变，因此模型部署后重新训练和更新模型对保持模型性能至关重要。通过重新训练数据管道，您的团队可以根据需要轻松快速地重新训练模型。
当您的初始模型可以提供良好的投资回报率时，可以考虑扩展解决方案。借助合适的工具、管道和关键资源，您可以更快、更有效地实现可扩展性。
AI未来的价值
高质量数据对于模型的性能至关重要,因此,AI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。但是,更激动人心的是,我们看到AI开发将向以人类为中心的方向发展:向人类学习和与人类合作的人工智能。这种演化旨在缩小人与机器之间的差距,发掘AI的真正价值。
随着企业致力于更多的以人类为中心的解决方案,有一个关键主题仍然很重要:部署负责任的AI才是企业正确的前进方向。确保AI按照预期工作,就是确保AI为所服务的企业或社会创造价值。以负责任的视角构建AI,能够极大地减少AI偏见和提高代表性,最终能够建立适合所有人的AI系统。
关于如何用高质量的数据部署负责任的AI,澳鹏的专家会为您提供帮助。请联系我们来获得更多如何创建优质可行的人工智能项目的信息！
