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。
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。
