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人工智能泡沫正在破灭吗？我最近与大型企业首席执行官和商业领袖的对话标志着从过高的希望转向更务实的前进道路。上周，The Information聚焦了这一变化：他们的文章《生成式人工智能提供商悄悄降低预期》讨论了围绕人工智能的叙事中微妙但重要的转变——从无限的热情到对短期影响的更为谨慎的预期。这是我最近在与从硅谷到班加罗尔的科技公司的会议上悄悄表达的一种情绪。
对于人工智能在大型组织中的潜力，我仍然是一个坚定的乐观主义者。事实上，我之前说过，人工智能是我职业生涯中见过的最重要、最有影响力的技术。人工智能的前景——一个机器智能完全嵌入我们日常生活并有助于增强人类努力的世界——触手可及。
但对于普通公司来说，实现这项技术的好处需要付出大量的努力，这并不奇怪。在过去的二十年里，几乎每一项突破性技术都有一个采用周期，其特征是期望值膨胀，然后是Gartner所说的“幻灭低谷”。然而，尽管这些周期很艰难，但人工智能的多学科性质（人类影响、战略、技术、数据、道德、法律）使其从根本上不同，因此度过这一低谷的工作将更加困难。
以下是企业需要同时执行的六件事，以充分实现人工智能的好处：
1.以人为本：人工智能是力量的倍增器
问题：在保持全方位信任的同时，将人工智能与人类融合是至关重要的。这可能是我们所面临的最复杂的人机集成挑战。一阶挑战在于利用人工智能来提高人类的创造力和生产力，但这引发了一系列二阶问题，如确保技术被视为积极增强的工具，而不是对工作安全的威胁，以及在人和机器不一致时解决冲突。
建议：培养一种将人工智能视为合作者而非竞争对手的文化。将人工智能举措与人类目标透明地结合起来，以建立对技术的信任，从而释放人类潜力并推动创新解决方案。人工智能将取代当今人类所做的一些工作，这是不可避免的；这并不意味着它将取代人类。
2.创新：保持专注，同时跟上人工智能的快速发展
问题：人工智能创新的惊人步伐要求商业领袖在多个时间范围内管理人工智能的影响，跟上不断变化的人工智能形势，并在早期且往往未经验证的技术上进行投资组合。
建议：通过将人工智能举措与眼前的业务目标保持一致，牢牢把握当下，着眼于未来，保持对人工智能创新（和过时）的意识和适应能力，确保投资能够带来价值，同时严格遵守停止在不成功领域投资的纪律。
3.数据的基础：人工智能的生命线
问题：如果没有现成的、全面的、高质量的数据，人工智能的潜力就会受到束缚，而这些数据在大多数大公司环境中都是难以捉摸的，这些环境充斥着遗留系统、数据仓库和其他技术债务。
建议：为了释放人工智能的价值，优先开发一个强大的数据基础设施，确保数据干净、结构化和管理良好。
4.信息技术：从传统到概率
问题：传统的IT流程是为确定性系统的可预测性和控制而设计的。人工智能的概率模型引入了可变性，基础模型等关键组件作为“黑匣子”运行。对于概率系统的世界，我们的许多传统IT管理方法将需要进行修改或完全重新想象。
建议：在您的IT和支持业务团队中培养人工智能素养。可解释性框架以及风险管理和缓解策略将是应对概率系统引入的不确定性的关键，确保人工智能驱动决策的合规性和可信度。
5.监管格局：新兴的道路规则
问题：人工智能是在新旧政策、法规和法律框架的复杂、不断演变中出现的。
建议：人工智能监管的新生性质强调了领先于法律要求并参与关于如何管理人工智能以确保人工智能解决方案的长期可行性的讨论的重要性。
6.伦理：未知的人工智能
问题：即使法规指导我们必须做什么，它们也没有告诉我们应该做什么。人工智能将在偏见、真相、数据隐私和知识产权等领域给我们带来新的困境。
建议：对道德考虑采取积极主动的立场，并将其纳入战略，以确保人工智能举措不仅具有创新性，而且符合组织和整个社会的价值观和道德标准。
随着最初对人工智能的狂热消退，我们发现自己正处于一个关键时刻，真正的工作开始了——让人工智能兑现其对企业的承诺。为了充分实现人工智能的潜力，上述所有六个因素都需要协调一致才能取得成功。如果其中任何一个滞后，它很快就会成为帐篷里的长杆，阻碍人工智能的整体采用。我认为，这种缺乏一致性是我们今天看到的人工智能采用放缓的根本原因。
然而，具有前瞻性的首席执行官和商界领袖将调整这六个因素的复杂性视为对领导力的号角。那些做对了的人将通过创建一个机器智能与人类无缝嵌入的组织来获得巨大优势。
我将继续（就像我在过去几个月里所做的那样）在这个令人兴奋的领域与来自学术界、工业界和政府的专家和从业者合作。当我在战壕里聆听他们的故事时，一幅关于企业人工智能应用低谷中生活的丰富而有质感的画面正在浮现。我期待着分享我所看到和学到的东西；我邀请你也这样做！我希望这些帖子中的一些教训能让首席执行官和其他在人工智能应用前线的商业领袖的工作变得更容易。
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