人工智慧採用的七個最大障礙及其解決方案

我們已經看到 COVID-19 如何對企業施加壓力，要求他們將其數位轉型之旅加快數月，在某些情況下甚至數年。疫情的到來使他們重新考慮觸手可及的技術——尤其是人工智慧 (AI)——並利用它們來提高生產力、解決供應鏈問題並無縫交付產品和服務。組織已經意識到將 AI 整合到其數位策略中的必要性，本文將重點放在解決常見的 AI 採用挑戰。

人工智慧是一項革命性的技術，可以節省時間、精力和金錢。它不再局限於科學教科書或科幻幻想；它在現實世界中有無數的應用。企業現在承認實施這種未來技術的重要性。事實上，機器智能的高水準滲透可以解決根本問題。

麥肯錫的一項調查表明，人工智慧的採用率在 2021 年呈上升趨勢，並將繼續如此。它指出，「56% 的受訪者表示至少在一項功能中採用了人工智慧，高於2020 年的50%。」​​

雖然企業已經意識到採用人工智慧是前進的方向，但這並不總是那麼容易。那麼，阻礙企業實現這項下一代科技巨大潛力的關鍵障礙是什麼？讓我們一一討論這些人工智慧採用挑戰。

道德考量

採用人工智慧的第一個挑戰是，隨著組織將人工智慧與更多流程結合，道德如何成為一個緊迫的問題。人工智慧為人類偏見帶來了看似科學的信任，並傾向於放大它們，使其決策潛力受到質疑。幸運的是，我們有一個解決方案。

一個有希望的跡像是人們越來越意識到這個問題，承認人工智慧有偏見的潛力是第一步。當企業訓練他們的 AI/ML 模型時，他們必須積極對抗有偏見的數據，並專門對他們的 AI 進行編程以使其不偏不倚。此外，註釋者必須在將訓練資料輸入演算法之前仔細分析訓練資料。這樣，它不會導致偏見的結論。

資料品質不佳

採用 AI 獲利的最關鍵障礙之一是使用的資料品質不佳。任何 AI 應用程式的智慧程度取決於它可以存取的資訊。不相關或標記不準確的資料集可能會阻止應用程式正常運作。

許多組織收集了太多的資料。它可能充滿不一致和冗餘，導致數據衰減。透過簡化收集過程可以提高資料品質。利害關係人必須更加關注資料清洗、標籤和倉儲。這些工作流程變化可以為企業提供高品質的數據。

資料治理

面對不斷上升的網路犯罪，負責任的資料治理比以往任何時候都更加重要。人們擔心公司如何存取和使用他們的機密信息，因此利用面向客戶的人工智慧的組織在部署應用程式時要對自己負責，這一點很重要。

這裡的關鍵是細分和可見性。組織必須確保他們可以監控和限制他們的人工智慧演算法如何在所有階段使用數據。分段可減輕違規的影響並儘可能確保用戶資訊的安全。同樣，透明的數據收集政策也有助於緩解與人工智慧相關的擔憂。

流程缺陷

公司經常使用內部工具和管道進行 AI 部署和監控。從頭開始建立高效的 AI 模型需要大量的時間和金錢。所以，如果你剛開始，人工智慧的採用可能會讓你付出高昂的代價。此外，您的工具可能包含不適當的演算法和有偏見的數據。在這種情況下，採用第三方工具進行人工智慧整合或使用經過市場檢驗的工具是一個比較明智的選擇。

網路安全

人工智慧實作引入了網路安全風險。為了收集人工智慧計劃的數據，已經發生了許多資料外洩事件。因此，保護儲存資料免受惡意軟體和駭客攻擊應該是公司的首要任務。強大的網路安全防禦方法可以幫助防止此類攻擊。此外，AI 採用領導者需要承認複雜威脅日益嚴重的威脅，並從被動策略轉變為主動策略。

儲存限制

訓練 AI/ML 模型需要恆定數量的高品質標記資料集。因此，組織需要將大量資料輸入機器學習演算法，以便他們能夠執行所需的活動並提供可靠的結果。

這已經變得具有挑戰性，因為傳統的儲存技術非常昂貴且具有空間限制。然而，閃存等最近的技術突破似乎提供了一種解決方案。與昂貴的傳統硬碟不同，快閃記憶體儲存更可靠且價格合理。

合規性

人工智慧和其他以資料為中心的營運越來越受到法律法規的日益重視。組織必須遵守這些限制，特別是如果他們在金融和醫療保健等高度監管的行業中運作。

採取靈活的方法來維護高隱私和治理標準可以幫助這些公司更加合規。由於法規的增加，第三方審計師更有可能受到需求。

前進的道路

人工智慧正逐漸成為改變遊戲規則的人，其潛力值得一試。普華永道的一項研究指出，「到2030 年，人工智慧可能為全球經濟貢獻高達15.7 兆美元，超過目前中國和印度的產出總和。其中，6.6 兆美元可能來自生產力提高，9.1兆美元可能來自消費副作用。」

但是什麼可以讓人工智慧為公司服務？預測人工智慧採用的障礙並採取策略實施方法可以幫助組織實現轉型成長並最大化回報。

以上是人工智慧採用的七個最大障礙及其解決方案的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！