你應該知道人工智能的15個優點和缺點

如果你想理解和使用人工智能，你需要知道非常真實的東西的利弊人工情報．

雖然人工智能專家在很多事情上意見不一，但他們都同意一件事:

人工智能技術將對社會和商業產生巨大影響。

穀歌首席執行官桑達爾·皮采說人工智能是“人類正在研究的最重要的事情之一”，比電或火的發展更深遠。

馬克古巴堅持商業領袖必須理解並擁抱人工智能。

“如果你們中的任何一個人是企業家或商界人士，如果你不了解人工智能，那麼你就相當於1999年的人說，‘是的，我相信互聯網會沒事的，但我不在乎(髒話)。這是一回事。”

埃隆·馬斯克警告“如果你不擔心人工智能的安全，你應該擔心。風險比朝鮮大得多。”

在營銷人工智能研BETVlCTOR1946伟德究所，我們花了數年時間研究並將人工智能應用於數字營銷和銷售。

在此期間，我們得出的結論是，人工智能應用程序將對世界產生壓倒性的積極影響。但我們對人工智能帶來的風險和問題也有現實的看法。

為了幫助你了解人工智能，我們整理了人工智能的前20個優點和缺點，這些優點和缺點對今天的理解至關重要。

什麼是人工智能?

如果你不知道AI是什麼，在我們深入討論利弊之前，這一節將給你一個快速的、非技術的定義。

人工智能是我們賦予機器(軟件和硬件)類似人類的能力。

這意味著我們賦予了機器模仿人類智能的能力。我們教機器看、聽、說、移動和做決定。

然而，人工智能與傳統技術的區別在於，人工智能具有自主預測和學習的能力。

人類設計人工智能是為了實現目標。然後，我們用數據訓練它，讓它學習如何最好地實現這個目標。

一旦它學習得足夠好，我們就會讓人工智能對新數據放手，然後它就可以利用這些數據自行實現目標，而無需人類的直接指導。

人工智能通過預測來實現這一切。它分析數據，然後使用這些數據做出(希望是)準確的預測。

然後，它從每一個預測中學習，並在下一次優化它的方法。因此，人工智能隨著時間的推移變得越來越聰明——通常是靠自己。

人工智能有幾十種，甚至上百種。

事實上，“人工智能”一詞是一個總稱。它描述了許多不同的技術，這些技術具有自我學習和改進的能力。

你可能聽說過一種或多種流行的人工智能。這些包括:機器學習計算機視覺，圖像識別，自然語言生成自然語言處理(NLP)，以及深度學習等等。

你不需要知道所有這些術語來理解人工智能的利弊……

你隻需要明白，人工智能與其他技術不同，因為它有能力隨著時間的推移而學習和改進。

人工智能的8個優點

人工智能技術預計將產生數萬億美元的經濟影響，這是有原因的。

人工智能對個人和企業都有很大的好處。這就是為什麼在2022年，亞馬遜、Facebook、穀歌、微軟、蘋果和Netflix等大品牌都將采用人工智能技術。

1.人工智能自動化重複的任務。

人工智能擅長自動化重複的、數據驅動的和平凡的任務。這些任務需要人類花費大量的時間和精力——這些時間和精力可以更好地用於其他地方。

如今，從回複電子郵件到執行複雜的製造任務，人工智能無所不能。這解放了大量的人力，可以用於其他活動，無論是在工作中還是在生活中。

2.人工智能減少了人為錯誤。

在商業領域，人類並不擅長根據數據持續準確地做出決策。我們表現出太多的偏見，有太多的心理盲點。更不用說，我們會感到疲憊和分心。

同樣的限製也適用於更多的物理任務。即使是流水線上最熟練的工人也會犯許多錯誤。

人工智能減少了商業和生活中許多不同領域的人為錯誤。這是因為人工智能遵循一致的邏輯，沒有阻礙分析的感覺。此外，人工智能不存在注意力分散的問題。

這就是為什麼你越來越多地看到人工智能被用於需要無差錯的任務，比如精密製造或駕駛輔助。

3.人工智能做的任務對我們來說太危險了。

在機器人中運行的人工智能軟件可以完成人類認為危險的任務。

如今，人工智能驅動的機器人可以協助或接管危險的製造、監控和維護工作，使人類工人不必冒生命危險。

4.人工智能幫助我們做出更好的決定。

人工智能有能力識別大數據中的模式，然後使用這些模式進行預測。反過來，這些預測可以幫助你做出更好的決定。

穀歌地圖使用人工智能來預測哪些路線是最佳的，這樣你就可以選擇最快到達目的地的路線。

亞馬遜使用人工智能來預測你接下來可能會購買的產品，這有助於你做出更好、更愉快的購買決定。

在商業領域，人工智能可以做任何事情，從預測工廠中的哪些設備需要維護，到確定你的哪些潛在客戶可以購買。

舉個例子，eBay使用人工智能預測客戶會打開哪些電子郵件主題行。這些預測比人類文案的預測更好，平均打開率提高了15%。

5.人工智能以我們無法解決的方式解決問題。

人工智能還能比人類更好地識別數字、文字和圖像中的模式。

通過這樣做，人工智能在很多方麵讓你的生活更輕鬆。

現在，你隻需看著手機就可以安全地解鎖，因為人工智能可以檢測到你麵部的獨特模式。

人工智能用Gmail完成你的句子，因為它能檢測人類寫作的模式，並知道接下來會發生什麼。

人工智能模式檢測甚至使自動駕駛汽車能夠實時識別物體和障礙物成為可能。

我們無法像人工智能那樣識別模式，也無法以人工智能的速度和規模識別模式。這就是為什麼人工智能能夠促進這些類型的解決方案-人類不能做或完全錯過的解決方案。

這裏有一個令人難以置信的例子:

AI能夠找到新的收入來源因為它在廣告數據中發現了自己完全忽略的客戶行為模式。

6.人工智能讓我們更富有。

人工智能解鎖了傳統軟件無法提供的好處。這是因為它可以做傳統軟件做不到的事情，並自我改進，隨著時間的推移產生複合效益。

預計這將對世界經濟產生巨大影響。普華永道據估計，到2030年，由於生產率的提高和消費的增加，人工智能可能會使全球GDP增長14%，對世界經濟的貢獻總額為15.7萬億美元。

反過來，這將使全體人民更加富裕和富裕。

7.人工智能讓我們更有效率。

人工智能還將使個體企業和工人更有價值。

僅在2021年，Gartner預計人工智能的增強將創造2.9萬億美元的商業價值，並在全球節省62億小時的工人生產力。

這是因為人工智能可以:

• 加快收入增長。
• 大規模創造個性化的消費者體驗。
• 降低成本。
• 在活動中產生更大的ROI。
• 從營銷數據中獲得更多可操作的見解。
• 更準確地預測消費者的需求和行為。
• 減少花在重複的、數據驅動的任務上的時間。
• 縮短銷售周期。
• 從營銷技術中釋放更大的價值。

8.人工智能一天24小時工作。

與我們不同，人工智能有能力解決問題，並從他們的解決方案中學習，每一天。

事實上，人工智能解決問題的時間越長、頻率越高，它在解決這些問題方麵就會變得越來越聰明。

人工智能的7個缺點

要體驗人工智能的所有優點，你需要對它的缺點有一個清晰、現實的理解。

1.人工智能需要大量數據。

人工智能的好壞取決於它擁有的數據的數量和質量。

如果你手機上最新的AI應用沒有足夠的數據，就會產生糟糕的結果。

在商業中也是如此。許多公司需要最少的數據來開始使用定製的AI模型或一些AI工具。

這些數據必須是高質量和幹淨的。對於一些公司來說，需要大量的工作和投資才能讓內部數據為人工智能做好準備。

例外的是使用第三方數據集的人工智能工具。其中許多已經存在，它們要麼使用供應商擁有的專有數據集，要麼從在線來源收集數據，然後對其應用專有算法。

了解人工智能解決方案需要哪些數據是關鍵步驟。要算出來並不總是容易或快速的。

通常情況下，需要訓練有素的數據科學家全職或以顧問的身份清理和組織數據以供人工智能使用。

2.人工智能可以做出錯誤的決定。

當人工智能出問題時，它可能真的會出問題。

人工智能也不會變得有自我意識並接管世界。那是科幻小說。但它仍然可能犯重大錯誤或做出糟糕的決定。當這種情況發生時，負麵影響會大規模發生。

人工智能係統被大規模部署在數百萬台設備上。如果人工智能開始做出錯誤或有害的決定，可能會對數百萬人的身體或經濟造成傷害。

自動駕駛汽車就是一個很好的例子。如果負責某個品牌自動駕駛汽車的人工智能存在缺陷，那麼這個缺陷可能會出現在數千輛或數百萬輛汽車上。

3.人工智能並不總是解釋它的決定。

一些人工智能係統就是我們所說的“黑箱”係統。用戶對AI如何做出決策幾乎一無所知。

當係統運行良好時，這不是一個交易破壞者。

如果你從AI工具中獲得了良好的價值，你通常不會關心它是如何工作的。

但如果人工智能做出了糟糕的預測，采取了破壞性的行動，或者犯了錯誤，就很難或不可能診斷出哪裏出了問題。

這使得人們和企業很難在重要決策上信任人工智能。

這也是為什麼在人工智能工具中有更多的解釋性。

4.人工智能是有偏見的。

人工智能使用數據來做決定和預測。這些數據可能包含有意或無意的偏見。如果是這樣，那麼人工智能係統可能會做出歧視某些群體或類型的人的決定。

例如，人工智能係統可以使用固有缺陷的數據，從而導致偏見和/或歧視。

在一個例子中，an亞馬遜招聘算法由於使用的數據對女性求職者產生了偏見。

這些數據主要是男性的簡曆，所以機器錯誤地認為理想求職者的一個品質是男性。

5.人工智能可以摧毀就業機會。

我們不可能高度準確地預測人工智能將承擔多少工作。而且，我們認為人工智能創造和改善的就業機會將遠遠超過它所消除的就業機會。

然而，危險總是存在的，人工智能將在足夠多的任務上做得足夠好，從而導致大範圍的失業和長期失業。

6.人工智能並不總是能兌現承諾。

人工智能的世界充滿了炒作、嗡嗡聲和傳奇故事。

雖然毫無疑問，人工智能將改變經濟，但它仍然有局限性和特定的用例。它不能做所有的事情。而且它可能並不總是適合企業的工具。

人工智能在獨立、大規模地完成狹窄任務方麵表現得非常出色。

但人工智能不同領域的發展水平參差不齊。

人工智能的一些領域，如語言生成和計算機視覺，已經取得了重大進展。其他領域仍然隻是觸及了可能的表麵。

在現實中，人工智能可以比人類更好地完成許多狹隘的任務，但它仍然是數學，而不是魔法。

公司和個人需要降低對該技術能力的期望，花時間充分了解人工智能能做什麼和不能做什麼，這樣他們才能真正有效地選擇、試點和擴展該技術。

7.人工智能可能很昂貴

作為消費者，你在日常生活中受益於人工智能。你很少需要自己購買AI工具。相反，公司使用人工智能來提供更好、更有利可圖的消費者體驗，最終為你服務。

然而，如果你是一家企業，某些類型的人工智能可能會非常昂貴。

毫無疑問，每個企業都有負擔得起的人工智能工具。但是許多最先進的係統或自定義機器學習模型可能需要花費大量的資金來實現或開發。

人工智能會取代你的工作嗎?

毫無疑問，人工智能將接管一些由普通人完成的任務人類的工人.．.

但人工智能不能做所有的事情。

事實上，在問自己人工智能是否能比你做得更好時，有一些廣泛的規則可以考慮。

• 你的工作範圍是否非常狹窄?就像我們說的，人工智能不能做所有的事情。但它可以很好地完成許多狹隘的複雜任務。如果你在工作中所做的隻是A/B測試電子郵件主題行，你可能會麵臨人工智能將你的工作功能自動化的危險。
• 你的工作主要是重複性的和可重複的嗎?如果你一遍又一遍地做同樣的事情，每次都以同樣的方式，人工智能就有可能學會怎麼做。如果人工智能學會了如何做這件事，它也可能學會如何比人類做得更好、更快、更便宜。
• 你的工作主要是數據驅動的嗎?如果你的大部分工作都是手動從數據中提取見解和信號，你也可以看到這一功能被人工智能自動化。事實上，這是一個人工智能已經優於人類的領域。

人工智能會取代人類嗎?

我們認為人工智能不太可能取代你的平均水平人類．

雖然人工智能可能會將具有我們上麵列出的品質的工作自動化，但人類隻做極其狹窄、重複或僅由數據驅動的任務的可能性越來越小。

如今，典型的知識工作者身兼數職，執行許多人工智能無法完成的創造性和戰略性任務。

我們不認為人工智能會取代大量的人類工人。事實上，我們通常預測人工智能將增強和增強我們的工作。

你看，很多人工智能能比人類做得更好的任務，其實是人類一開始就不擅長的任務。

我們中很少有人能很好地進行模式識別或完全基於數據的預測。

沒有人能大規模地完成這些任務。當我們嚐試的時候，結果不是錯誤的就是不完美的，它通常需要花費大量的時間、精力和金錢來實現。

通過讓人工智能做它擅長的事情，我們可以解放自己去做我們擅長的事情。我們擅長的通常是更高價值的工作，比如創造性產出和戰略決策。

你應該害怕人工智能嗎?

我們認為你不應該害怕人工智能，但你應該警惕人工智能應用的另一個障礙……

正如埃隆·馬斯克(Elon Musk)在本文導言中指出的那樣，你應該擔心人工智能大規模出錯的可能性。正如缺點部分所述，人工智能可能被濫用或產生負麵結果。

但我們並沒有看到很多企業僅僅因為人工智能的能力而害怕它。

COVID-19大流行加速了企業以人工智能為動力的數字化轉型。

麥肯錫的研究在接受調查的近2400名商業領袖中，25%的人表示，由於疫情，他們增加了人工智能的采用。

《2021年營銷人工智能狀況報告》(與Drift合作)，我們發現在營銷領導者中，恐懼並不是采用人工智能的主要障礙。

我們調查的大多數營銷人員(56%)認為，在未來十年，人工智能創造的就業機會將超過它消除的就業機會。隻有16%的人表示，恐懼是他們公司沒有采用該技術的原因之一。