采用人工智能面临的挑战

随着人工智能技术在各行各业的广泛应用，越来越多的企业开始体验到了采用人工智能所带来的好处。尽管人工智能的发展势头正猛，但仍有许多企业在尝试将其技术融入业务时遇到了困难。

它们面临着怎样的挑战呢？通过对企业实施人工智能过程中遇到的各种问题进行调研，我们发现一些常见的问题与企业文化、数据、技术人员以及业务案例的确定等有关。

企业文化的不认可成为了阻碍人工智能进一步推广的重要因素。有些企业对于新技术的接受程度较低，缺乏对人工智能的理解和重视，这导致了人工智能难以在业务中得到广泛应用。数据的缺乏也是一个普遍存在的问题。人工智能需要大量的数据进行训练和学习，以识别模式并完成任务，但许多企业缺乏高质量和高数量的数据，这限制了人工智能的效能。

在数据方面，企业面临着一系列挑战。首先是数据的质量和数量问题。人工智能系统的表现很大程度上依赖于输入的数据，因此需要大量的训练数据集。数据的标签问题也是企业面临的一大挑战。随着物联网的发展，大量的图像和视频数据被产生，但这些数据需要进行标记才能被机器学习或深度学习的系统所利用。当前的数据标记工作量大到无法由人工完成。

除了数据和企业文化的问题，人工智能的可解释性也是一大挑战。许多人工智能系统如同“黑盒子”，虽然能够给出结论，但却无法解释其决策过程。这对于需要知道决策依据的企业来说，是一个巨大的难题。尤其是在医疗等领域，医生不能仅凭人工智能的建议做出决定，他们需要了解决策背后的原因。

面对这些挑战，企业应该如何应对呢？企业需要了解自身拥有的数据，并确定所需的数据。这需要明确企业将要使用的模型，因为只有知道模型的需求，才能指定所需的数据类型和数量。对于数据的缺乏，企业可以通过综合数据、购买数据、使用开放数据等方式来补充。对于数据标签的问题，企业可以选择合适的数据标注方法，如人工标注、外包标注或使用合成标签等。

企业也需要关注人工智能的可解释性问题。尽管人工智能能够快速地做出决策，但企业需要的是可解释的决策过程。这样，在面对决策结果时，企业能够更好地理解其背后的原因和依据。为此，企业可以寻找一些提高模型透明度的方法，如LIME等。

企业在实施人工智能时面临的挑战是多样的，但只要我们深入理解并应对这些挑战，就能够充分利用人工智能的优势，推动业务的进步和发展。在这个充满机遇和挑战的时代，让我们共同迎接人工智能带来的变革吧！当企业深入探究决策背后的逻辑时，对模型的信任度评估将更为精准。

4.特定案例学习

人类能够将在某一领域学到的经验灵活应用到另一领域，这就是学习转移的能力。人工智能在经验的迁移方面却面临挑战。尽管人工智能在执行严格指定的任务时表现出色，但当面临跨情境应用时，其经验的转移却难以实现。

是否有可能让AI利用其在一项任务中获得的“经验”，来助力解决另一项相关任务呢？转移学习为此提供了可能。通过训练AI模型执行某项任务，然后将其学到的知识应用到类似但不同的活动中，实现了经验的迁移。这意味着为任务A开发的模型可以为基础，进一步开发适用于任务B的模型。

5.关于偏见

偏见是人工智能领域备受关注的话题，不时有关于AI对特定群体“有偏见”的报道成为头条新闻。那么，偏见是如何产生的呢？人工智能本身并不具备恶意，其决策完全基于其所接触的数据。

如果人工智能展现了某种形式的恶意行为，这背后其实是数据的反映。偏差可能是由多种因素造成的，从数据收集方式到探测数据的方式都可能影响人工智能的决策。例如，如果数据是通过一项杂志调查收集的，那么这种数据的来源仅限于调查参与者所在的有限社会群体，无法代表整体人群的意见。当人们使用某个系统时，他们可能偏爱某些功能而忽视其他功能，这也可能导致人工智能无法获取全面信息而产生偏见。最重要的是，数据来源于人类本身，人类的偏见或误导信息也可能导致人工智能系统产生错误决策。就如亚马逊公司发生的招聘事件那样，人工智能系统对男性申请者有利而对女性申请者存在偏见的情况正是源于此。在人工智能领域处理偏见问题时，需要关注数据来源和数据处理过程是否公正和全面。

6.应对模型错误

人工智能并非无懈可击。模型的错误有时源于数据集的偏差或算法的缺陷。有时人们发现人工智能的预测结果不准确或存在偏见，这往往是由于数据集存在偏差或推理过程出现问题导致的。随着人工智能系统的日益复杂，人们难以完全理解其内部流程，因此当出现问题时可能难以定位问题所在。幸运的是，科学家已经开发出了白盒测试来帮助识别和修正模型中的错误。但错误并不总是危险的，其危险性取决于人工智能系统的应用场景和目的。对于涉及重大决策的系统如自动驾驶汽车或雇佣决策等场景中的错误可能需要引起高度关注并妥善处理。为了确保人工智能产生的错误最小化或避免其发生，高质量的输入和充分的测试至关重要。

7.非技术人员对人工智能的误解

8.缺乏实地专家

人工智能解决方案的成功开发，呼唤着技术知识和业务理解的交融。遗憾的是，这两者往往只能择其一。首席执行官和管理者们缺乏必要的技术知识来采纳人工智能，而数据科学家们则未必能深入理解他们的模型在现实中的应用。

人工智能专家，能将技术应用于具体业务问题的人才，如凤毛麟角。优秀数据科学家的数量，亦是如此稀少。

除了FAMGA（Facebook、苹果、微软、谷歌、亚马逊）等大型科技公司的巨头之外，众多企业正努力吸引顶尖人才。即便他们试图建立内部团队，也往往因缺乏信心而忧虑能否找到合适的人才。若缺乏技术知识，他们便无法判断自身提供的解决方案是否高质量。预算有限的中小型企业可能因此而无法涉足人工智能领域。但幸运的是，外包数据团队成为了一种可行的选择。

9.业务一致性不足

企业文化对人工智能的需求认识不足以及识别业务用例的困难，成为人工智能实施的主要障碍，这一点在O'Reilly公司的图表中得到了体现。管理人员需要深入了解人工智能技术的可能性与局限性，以发掘适合的业务案例。缺乏人工智能技术可能会阻碍许多组织的采纳进程。

有些企业过于乐观，盲目跟从人工智能潮流，缺乏明确的战略。人工智能的实施需要策略性方法，设定目标，明确关键绩效指标，跟踪投资回报率。否则，企业将难以评估人工智能带来的成果，并与其初始假设进行比较以衡量投资成败。

10.供应商评估的挑战

在缺乏技术知识的背景下，企业很容易被人工智能领域这个新兴领域的复杂性所愚弄。许多企业夸大其经验，但实际上可能并不懂得如何利用人工智能解决真实的商业问题。

为了解决这个问题，企业可以使用像Clutch这样的网站来识别人工智能开发领域的领导者，并观察潜在供应商的投资组合及其优势。与供应商进行研讨会交流也是一种好方法，以了解他们是否理解业务需求、拥有合适的技能以及能否解决问题。

11.整合挑战

将人工智能集成到现有系统中并非简单的浏览器插件安装过程。必须建立满足业务需求的接口和元素，涉及复杂的数据基础设施需求、数据存储、标记以及数据输入系统等工作。之后还要进行模型训练、有效性测试、创建反馈循环等流程。

为了克服这些集成挑战，企业需要与供应商紧密合作，确保流程清晰明了。这也要求供应商拥有广泛的专业知识，而不仅限于建模技能。当人工智能以策略性、逐步实施的方式推进时，可以减小失败的风险。成功集成后还需要对企业员工进行模型使用培训，确保他们能接受并正确使用模型产生的结果。

12.法律问题

企业在实施人工智能之前必须考虑一系列法律问题。随着技术的进步，法律规章往往跟不上步伐。如果人工智能造成损害或伤害，责任归谁？是企业、订购方还是开发人工智能的公司？

GDPR法规下的数据处理也是一大挑战。企业需要明确可以收集哪些数据、如何收集以及如何处理这些数据以符合GDPR法规的要求。敏感数据的处理更是需要谨慎对待的问题。任何泄露可能威胁到企业地位或形象的信息都应被视为敏感信息。企业在实施人工智能时必须时刻准备应对可能出现的法律问题。

如何应对人工智能采纳的挑战？

首先得熟悉人工智能的基本知识。在此基础上创建人工智能策略时，应充分认识到可能面临的挑战并做好准备应对这些挑战的策略和方法论。通过战略性和循序渐进的方法推进人工智能的实施过程是企业应对挑战的有效手段之一。虽然无法做到百分之百的完美无缺，但企业需对未来可能出现的问题有所准备并积极应对解决这些问题的方法策略以确保成功采纳和实施人工智能方案为企业带来长远的价值和发展机遇。