Rajan Padmanabhan 解释了为什么组织似乎仍然不太愿意采用 AI Infosys 行业架构、数据与分析主管 Rajan Padmanabhan 接受 AI 杂志采访，探讨如何挖掘企业 AI 的潜力

近年来，我们看到人工智能在多个行业的开发和实施急剧增加，随着上周在布莱奇利公园举行的人工智能安全峰会等开创性活动，我们中的许多人似乎都渴望加入数字革命。

然而，与所有新技术一样，人们对人工智能的进步仍然存在一定程度的怀疑，一些企业对大规模采用它犹豫不决，因为他们担心人工智能在生产环境中不可靠、透明或公正。

Infosys 行业架构、数据和分析主管 Rajan Padmanabhan 在接受 AI 杂志采访时解释了为什么一些组织似乎不太愿意采用人工智能，即使在当今的数字时代也是如此。

用户对AI技术有哪些担忧？

Padmanabhan 解释说，有一种观念认为人工智能旨在取代人类。 “研究表明，自动化将导致特定工作的冗余，加剧人们对人工智能出现的焦虑。然而，怀疑论者常常忽视人工智能在增强人类智能以及提高重复功能效率方面的作用。人工智能技术的开发和部署将带来当今不存在的新就业机会。”

除此之外，人工智能部署的道德问题和风险也引起了人们的担忧。 “一些人工智能试点项目已经暴露了算法和模型中存在的认知偏差（例如种族识别）等缺陷，”Padmanabhan 说。 “这些会导致意想不到的后果，并引发有关使用人工智能作为可靠决策工具的道德问题。企业可以通过投资机器学习框架和基于风险的方法来开发人工智能工具来克服这种偏见。”

与任何新技术一样，人们自然会担心个人数据隐私，尤其是人工智能可能导致网络犯罪分子变得更加狡猾。 Padmanabhan 领导着以数据、人工智能和云为中心的架构、解决方案策略和创新，他认为：“鉴于数据在人工智能中的首要地位，个人信息的访问和使用一直是一个有争议的问题。此外，全球监管机构还出台了严格的法律来保护个人隐私，例如欧盟的全球数据保护权 (GDPR)。这些因素对企业层面人工智能的采用有直接影响。

企业可以采取哪些措施来克服对人工智能的怀疑？

为了克服对人工智能采用的怀疑并展示其价值，Padmanabhan 解释说，试点和案例研究可能是解决方案的一部分。 “根据欧盟委员会的调查，欧洲已部署人工智能技术的企业中有56%打算在未来两年内加大力度，只有4%的企业打算缩小规模，”他表示。

“这是一个重要的数字，因为它表明了克服惰性和怀疑的企业比例。此类试点和演示使企业领导者能够提出强有力的案例，超越概念和轶事证据，进入证据和商业价值领域，这是采用和成功部署人工智能的关键。

Padmanabhan 还认为，人工智能的成功部署需要多个要素的协调和同步。他说：“企业必须开发适合其特定需求和目的的定制框架。必须从两个方面来解决这个问题。第一，员工采用人工智能，这要求他们吸收数据驱动的文化并提高员工的技能。第二，组织内技术的民主化，使员工更容易使用技术，目的是赋予他们权力并分散决策权。”

人工智能不仅关乎技术，也关乎以人为本和人

“人工智能未来面临的最大挑战之一是认为这是一场零和游戏，最终只有一个赢家——人类或机器，”帕德马纳布汉解释道。 “研究和最新进展向我们表明，这与现实相去甚远。

大多数围绕人工智能的对话都集中在数据和新兴技术上。这种观点忽略了人的因素，而人的因素对于任何组织范围内的变革干预（例如企业人工智能）来说同样重要。例如，接受人工智能需要通过透明度和利益相关者的支持来建立信任，以可接受的方式将人工智能用于不同目的。”

Padmanabhan 总结道：“就像历史上开发的大多数开创性技术一样，重要的不是创新本身，而是我们如何应用它，人工智能也不例外。最终，企业有效管理人工智能的程度将决定他们可以利用 14 万亿美元总价值中的多少。”

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