AI技术的机遇与挑战

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AI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AI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AI为整个社会带来的好处,二是AI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。

AI为社会带来的好处

AI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。

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AI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,AI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。

AI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。

AI还能帮助简化机器学习流程。如果团队需要为Machine Learning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AI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

AI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AI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?
  • AI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?

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?
  • AI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?

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AI。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!

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