幾十年來的發(fā)展普及，讓初創(chuàng)公司和創(chuàng)業(yè)者已經(jīng)養(yǎng)成了將人工智能和機器學習融入幾乎每一個項目的習慣。大家利用人工智能和機器學習目的是提高效率和速度，但你知道嗎，不可靠的人工智能系統(tǒng)也許弊大于利。

隨著人工智能普遍化，越來越多的機構正在追求實現(xiàn)模型搭建和數(shù)據(jù)預測，但很少有人恰當?shù)剡\用人工智能。據(jù)Gartner預測，到2022年，85%的AI項目會因為數(shù)據(jù)、算法或項目管理團隊的偏見而產(chǎn)生錯誤的結果。就像產(chǎn)品需要設計系統(tǒng)、信息傳遞需要品牌圖書一樣，收集數(shù)據(jù)和搭建AI模型也需要組件和過程來確保一致性。

本文我們就將討論人工智能在組織和個人項目中的好處，人工智能不應該出現(xiàn)在每個項目中的原因，以及如何搭建可靠的人工智能系統(tǒng)。

什么是人工智能系統(tǒng)？

人工智能系統(tǒng)是有效地使用和擴展人工智能的過程基礎架構。就像設計系統(tǒng)一樣，AI系統(tǒng)包含從組織搭建到維護的完整過程。可靠的AI系統(tǒng)是準確無偏的，安全并能節(jié)省收集數(shù)據(jù)到部署算法的時間。

在搭建AI系統(tǒng)之前要處理的4件事

人工智能和機器學習可以完成這么多復雜的任務，但組織和個人在產(chǎn)品和服務投入人工智能和機器學習前需要注意以下一些問題：

使用案例：任何系統(tǒng)——無論多么智能——都不是全能的，人工智能應該致力于解決具體案例的問題而不是籠統(tǒng)問題。在每一種情況下，在試圖搭建人工智能系統(tǒng)之前，必須明確需解決的問題，然后努力解決這個特定的問題。試圖用人工智能來解決世界上所有的問題絕對是不切實際的。

隱私：任何時候都應遵守數(shù)據(jù)隱私法。為搭建牢固的智能系統(tǒng)，組織和個人可能需要來自客戶、顧客、員工和其他人的大量數(shù)據(jù)，但并不是每個數(shù)據(jù)都可訪問以供使用。一些數(shù)據(jù)受到一系列名為數(shù)據(jù)隱私法的法律保護，若是違反則會產(chǎn)生嚴重的法律后果。

在嘗試從客戶或員工處收集或使用任何類型的數(shù)據(jù)之前，請確保你具有這樣做的權限。如果沒有收集和使用某些數(shù)據(jù)所需的權限，請要求客戶或員工簽署合同，明確授予你收集或使用他們的數(shù)據(jù)的權限。

安全：人工智能中的安全性涉及利用人工智能來識別和阻止網(wǎng)絡威脅，其中所需的人工干預比傳統(tǒng)安全方法通常預期或需要的要少，這種安全的重要性在于保護任何使用該系統(tǒng)的人的機密數(shù)據(jù)。任何一個寧愿犧牲用戶機密數(shù)據(jù)的安全智能系統(tǒng)都需要受到審查。

偏見和不平等：任何尋求開發(fā)由人工智能或機器學習驅(qū)動的產(chǎn)品或提供服務的組織或個人都有唯一的責任，確保他們正在開發(fā)的產(chǎn)品或服務向擁有訪問該系統(tǒng)的合法權利的各種人提供所需的服務。該系統(tǒng)在任何時候都不應有性別、膚色、種族或族裔方面的偏見，所提供的服務應以應有的比例平等提供。

一個智能系統(tǒng)的質(zhì)量取決于用于訓練它的數(shù)據(jù)質(zhì)量。為了確保智能系統(tǒng)中的偏見和不平等得到很好的處理，請確保使用各類所需的良好數(shù)據(jù)對其進行訓練。

如何知道是否應該使用AI

人工智能和機器學習已經(jīng)存在很長一段時間了，幾乎每個人都知道這些技術的能力和潛力，請看看下面這組數(shù)據(jù)：

54%的高管表示，在企業(yè)中實施人工智能解決方案已經(jīng)提高了生產(chǎn)率。

61%的擁有創(chuàng)新戰(zhàn)略的企業(yè)高管表示，他們正在使用人工智能來識別數(shù)據(jù)中可能錯過的機會。

36%的高管表示，人工智能的主要目標是通過自動化任務來解放員工，使他們更具創(chuàng)造力。

人工智能的快速發(fā)展，令開發(fā)人員和雇主渴望在他們自己的項目中應用人工智能系統(tǒng)。在某種意義上這樣做已經(jīng)取得了驚人的成就，他們現(xiàn)在可以消除人為錯誤，在某些任務上更精準，許多工作能夠自動化，預測未來的價值，并能探測到欺詐活動和潛在的問題。

然而，人們忘記了并非所有的問題都可以通過人工智能來解決，有些事情最好不要受到人工智能的干擾。

不要屈服于機器學習熱

正如阿比吉特·納斯卡爾所說：“人工智能不會摧毀這個星球，不負責任的人類智能則會這樣做?！?/p>

人工智能和機器學習非常有用，但不適用于每個項目。用機器學習來解決簡單的問題就像用鏈鋸來切面包一樣。一些問題只需簡單的編程邏輯來解決，而另一些問題則需要復雜得多的解決方案。

如果有簡單的替代方案可以解決你的問題，就選那個，可以用OOP輕易解決的問題就不要浪費時間和精力去搭建一個智能系統(tǒng)。

此外，在開始人工智能項目之前，確保你已經(jīng)仔細地了解了人工智能帶來的問題和潛在風險。就這些問題和風險確保你限定的路徑，并保持開放的心態(tài)。

如果你決定使用人工智能，請遵循以下規(guī)則

定義實現(xiàn)AI系統(tǒng)的路徑：任何試圖將在新的或現(xiàn)有的項目中搭建或?qū)嵤┤斯ぶ悄芟到y(tǒng)的組織或個人，首先應該識別他們想要用人工智能解決的問題。人工智能是用來解決問題的，不是隨便用來增加項目審美性的玩物。

第二點要做的就是熟悉AI的特定分支的概念，你必須使用它來完成你的工作。當這一切都完成后，數(shù)據(jù)收集和保留計劃就必須到位。我們已經(jīng)確定，任何智能系統(tǒng)都只能與用于培訓它的數(shù)據(jù)一樣智能，你的數(shù)據(jù)收集和保留策略應該是一流而且非常強大的。

最后，無論你正在搭建或?qū)崿F(xiàn)什么系統(tǒng)，都應該謹慎細致對待。該系統(tǒng)應該通過數(shù)據(jù)輸入很好地平衡學習和發(fā)展并且解決它要解決的問題。

處理人工智能的道德問題：由于人工智能的使用受到許多關注，最實際的方法將是采用一套通常稱為人工智能道德的原則。這些道德是一套標準化的原則，確保我們使用人工智能的目的是普遍可接受的，并遵守所有關于人工智能使用的隱私法律。遵守人工智能道德規(guī)范也會使你成為一個專業(yè)的開發(fā)人員或組織。

知道好的人工智能系統(tǒng)是什么樣的：由于人工智能的主要目的是使工作更簡便快速，好的人工智能系統(tǒng)應該滿足使工作更容易和更快的標準，以令人印象深刻的準確性或精確性完成復雜的任務，并最終提高任何給定組織的生產(chǎn)力。簡言之，一個好的AI系統(tǒng)可以毫不費力地完成它所分配的任務，并主要解決它所要解決的問題。

盡管人工智能的能力驚人，但如果不當使用，有時會弊大于利，一個平庸的人工智能系統(tǒng)不會起到幫助作用。而如果它的力量得到適當?shù)睦茫S多人類無法有效完成的復雜任務可以通過人工智能系統(tǒng)輕松地完成。

請善用人工智能。