哲理小文章人工智能是当今的热门话题，但它并不是一项完美的技术。人工智能几乎和其他任何东西一样，它既有优点也有缺点。人工智能的优缺点是什么？下面是人们最常提起的。

　　人工智能擅长提高效率。例如，人工智能工具可能会自动将收到的电子邮件识别为发票，并将其发送给适当的人员或部门。人工智能也帮助公司进行数据分析和生成报告。一个训练有素的算法可以寻找人类可能错过的趋势，再加上处理数据的速度比单独处理数据要快得多。

　　一个组织所取得的成果也可以是具体的，例如决定如何提高能源效率。美国能源部国家可再生能源实验室最近的一个项目涉及使用人工智能分析数年来收集的超过16兆字节的数据。其目标是提高电源使用率、冷却效率以及与数据中心相关的其他方面。

　　预测曾经主要是基于经验的努力。当预测客户的购买偏好或网站流量水平时，预测者利用他们从过去学到的知识来影响他们对未来的判断。这种情况仍在发生，但人工智能现在更有可能被纳入计算中。

　　在一个例子中，科学家将标准气象数据与人工智能结合起来预测雷击。该系统预计这些事件发生在10-30分钟的范围内，半径为30公里。其他方法需要获取雷达或卫星数据，但这种新方法只需要气象站的信息。研究人员说，aspect使其非常适合通信网络以外的地方。这项技术还允许在风暴形成之前预测风暴。

　　伊利诺伊大学的一个团队也发明了一种人工智能算法来预测玉米产量。该项目的数据来自226个领域，包括地面和卫星信息。

　　当人们提出人工智能的优点和缺点时，做出更准确预测的能力往往出现在额外津贴中。这并不奇怪，尤其是因为更好的预测可以帮助企业保持弹性。

　　人工智能也有很多机会帮助企业保持高质量水平。这样就可以减少浪费，提高客户满意度。

　　一个这样的应用涉及一个小组在香港理工大学应用人工智能，以更好的织物质量的结果。该团队利用人工智能和计算机视觉技术，将不合格面料的数量减少了90%，使工厂经理能够快速发现和解决问题。大多数纺织经理使用手工检查流程，速度较慢。由于人体疲劳等问题，它们的准确度也可能较低。

　　AI质量控制工具也适用于应用程序开发人员。这些产品在编码过程中而不是在最后发现问题。更早地意识到问题支持了软件行业对速度的持续需求。发布新的或更新的应用程序，没有漏洞，可以使公司领先于竞争对手。

　　人工智能取得了令人印象深刻的成就，它在某些任务上比人类更出色。然而，不利的一面是，人们可能变得过于依赖人工智能所说的话，而不会同时利用自己的智力得出结论。这是令人不安的，特别是因为执法和医疗是两个经常部署人工智能的领域。一个用户如果让这项技术超越他们的知识，而不是补充它，可能会导致错误的逮捕或错误的诊断。

　　伦敦大学学院副教授汉娜•弗莱（hannahfry）主张，只有在建立了人类在必要时会否决算法的信任之后，才能使用算法。然而，这并不一定是直截了当的。人们自然而然地会走认知捷径，他们往往不注意周围的环境。这两个特征都会让他们在人工智能出错的时候很难察觉。

　　例如，过于依赖谷歌地图已经导致人们开车进入水体或朝错误的方向行驶数小时。注意路标和周围环境可以避免这两件事。许多人宁愿假设这项技术是正确的，也不愿更多地运用情境意识。

　　一个相关的问题是，大多数人都同意人工智能需要道德标准，但他们对具体细节的看法不同。例如，义务伦理学关注的是意图和手段，而目的伦理学的标准则与结果有关。除了这些差异之外，公司在评估算法与AI应用程序更广泛的功能时，可能会参考一组单独的规则。

　　这些困难揭示了为什么Genesys的一项民意调查发现，只有23%的使用人工智能的公司制定了定义道德使用的公司政策。然而，同一项研究发现，40%没有这些文件的雇主认为公司应该有一份，54%的雇员同意。

　　人们可能需要几十年才能就什么是合乎道德的人工智能使用达成一致。好消息是，许多公司，特别是科技企业，正在为实现这一目标打下至关重要的基础。

　　这份人工智能利弊清单可能对选择是否使用人工智能的公司有利。了解优势和可能的劣势有助于企业对这项新兴技术做出更明智的投资决策。

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