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在這一被定義為「不確定」的時代中，有一個既定事實已被每一個行業接受，即人工智能（AI）將會是未來十年最具顛覆性的科技。
據高德納咨詢公司數據顯示：
「2018年AI衍生的全球商業價值將達到1.2萬億美元，相較去年增長70%。未來四年，這一數字將持續增長，並在2022年時達到3.9萬億美元。」
據普華永道可能，由於AI的影響，2030年全球GDP將提高14%。這就相當於提高了15.7萬億美元，比目前中國和印度的經濟產值總和還要高。這一增長預計將會是指數式的。這些預測使AI成為了現如今快速變化的經濟中最大的商業機遇。
雖然一些AI方面的預測只是隨波逐流，有時甚至是過度誇張的，但事實上現在正在發生的變革是智慧人類與智能機器的結合。破開迷霧、理清頭緒的一個更好的方法是將AI看作「增強智能」而非「人工智能」。我們何不轉變視角，不再將AI視為會取代人類工作的科技，而將其終極目標視為協助人們更好更有效的工作呢？這才是實實在在的創新將會發生的領域。
利用機器學習、數據、分析與自動化工具，專業人士將會變得更加高效高產，創造更大的收益。為了使這些益處變為現實，人類首先就需要扮演重要角色。對於企業來說很重要的是，它們需要意識到自動化並不能應用於每個產業與每個過程。
在企業決定哪些地方能高效利用AI之前，它們必須評估某個過程的哪些方面最適合使用AI。企業通常會犯的錯誤就是利用科技來尋找問題所在，這就是典型的本末倒置。
由於企業內部技術專家和外部咨詢顧問並不總是能理解他們試圖改變的實際應用案例與專業工作流程，這會使情況更加惡化。這一挑戰影響的遠不止一個產業本身。
一個（看似）簡單的解決方式就是增進技術專家與商業管理者之間的對話，他們理解自己的客戶以及面臨的挑戰。更進一步的相互理解與合作意味著AI既能被用作解決實際問題的工具，也能從一開始就成為以人為本的工具。但是，與各方不同背景的人交流是件說起來簡單做起來難的事。
然而，一些領域已經開始正確使用增強智能了。醫療是最活躍使用AI的領域之一。和其它領域相比，醫療界豐富的培訓數據使無數的應用案例變得可行。 舉例來說，眼科領域的醫生與技術專家以及醫療機構密切合作，探查早髮型糖尿病性眼疾，這種疾病若未檢查出來，患者則可能會發展成不可逆失明。這一刊登在美國醫學協會雜誌上的研究強調，增強智能方面的合作能使醫生的表現更好更高效，同時能利用以人為本的方式解決現實世界的問題。
金融服務領域是另一個開始關注特定商業應用案例，而非採取科技為先策略的領域。雖然過去幾年企業主要利用AI進行內容經營自動化、改善交易工具與客戶服務，他們現在開始利用AI應對更大的社會問題，例如金融犯罪。
目前，在銀行體系中僅有1%的金融犯罪被阻止。利用AI就有機會讓產業、政府與監管者合作，一同思考新的方式方法。各種企業——不管是初創公司還是大型企業——都在識別詐騙、制裁篩查、洗錢、反賄賂與腐敗方面取得重大進展。這些過程的增強能提高透明度、精確度與靈活度，並且不會使最終的決策者失去用武之地。
在業內或跨行業間真正能產生影響的成功AI應用案例都是將這一新興科技看作能幫助人類，而非阻礙人類的技術。想要真正理解這一點，需要人類的專業知識、領域知識與技術能力三者結合。創建能不斷和人類互動的技術解決方案，不斷驗證、更新並監管這些技術會使它們不再像所謂的「人工」智能。
讓我們放下人機之爭的觀點，兩相結合，我們就能成為擁有智能機器的智慧人類。
文章轉載自：湯森路透金融圈（id：TR_Community）
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上海 2019年01月12-13日