不可不用AI，不可全信AI

迅速擴大的數據集、機器學習和日益提高的計算能力，正逐漸成為除資本和勞動力之外的一種全新的生產要素。

人工智能正締造一種新的“虛擬勞動力”，它可以輔助提高人類智慧的生產率並推動新的創新。另外，與其他生產要素不同，人工智能不會隨著時間的流逝而疲憊或貶值，它將受益於網絡和規模效應，實現指數級發展

來自埃森哲(Accenture)與經濟學前沿公司(Frontier Economics)最近的一份報告大膽提出，到2035年，基於人工智能的技術的普遍採用，可能會將很多發達國家的經濟增速提高一倍。

報告估計，人工智能有可能將美國、英國和日本的總增加值(與國內生產總值(GDP)近似)年度增速分別提高到4.6%、3.9%和2.7%。

這些研究屬於學術猜測，科技的進步是不可預測的。但無論怎樣，我們正處在一個新的創新時代的開端。

‍一、AI的特點和優勢

AI在企業中的特點和優勢可以概括為效率、精度和成本優勢。

1. 自主學習：AI可以通過自主學習和不斷優化算法來提高自己的性能和準確性。
2. 處理大量數據：AI可以處理大量的數據，從而提取出有用的信息和模式。
3. 高效性：AI可以在短時間內完成複雜的任務，從而提高工作效率和生產力。
4. 可靠性：AI可以在不斷學習和優化的過程中提高自己的準確性和可靠性。
5. 不間斷性：AI可以24小時不間斷地工作，從而提高生產效率和工作效率。
6. 處理複雜任務：AI可以處理複雜的任務，如語音識別、圖像識別、自然語言處理等。
7. 自動化：AI可以自動化許多重複性的任務，從而減少人力成本和提高工作效率。
8. 提高決策的準確性：AI可以通過分析大量數據和模式來提高決策的準確性和可靠性。

二、AI在企業數位化轉型中的作用

對於企業而言，實現躍升發展，需要新一代信息技術做引擎。 AI在企業數位化轉型中扮演了至關重要的角色，以下是其中幾個方面：

1. 數據管理和分析：在數據成為重要生產要素的今天，AI可以幫助企業管理和分析大量的數據，這些數據包括從客戶到供應商等多種來源和類型。這樣一來，企業就可以了解每個環節所遇到的不同問題，並及時進行優化。
2. 生產過程優化：很多企業借助AI實現生產裝配線上的優化及智能化改造，例如機器運維管理，廠房設備遠控，在生產過程中也採用機器視覺、檢測設備進行質量控制等， 這些方法可縮短生產時間同時降低了成本。
3. 風險管理和信息安全：AI可以幫助企業識別和管理風險，如預測事件和威脅評估，AI還可以通過自動防禦和監控工具保護企業的敏感信息，確保其安全。
4. 增強企業整體競爭力：通過AI，企業能夠迭代創新、提升操作效率、減少成本等。這可能在短時間內為企業帶來很大的盈利和改善。

三、AI在企業應用中的實例

企業可以利用AI推動農業的數位化轉型。以京東為例，京東的分公司做了智能養殖工廠，利用人工智能實現數位化檢測。京東嘗試收集豬叫的聲音，通過與實際情況對比分析，基於龐大的數據庫，做語音識別，以此來判斷異常豬叫聲所造成的原因，並可以及時採取應對措施。

四、AI的局限性和風險

雖然AI技術發展迅速，但是它仍然存在許多局限性。以下是一些常見的局限性：

1. 數據偏差：由於機器學習模型主要是基於已知數據集訓練的，因此如果輸入的數據集往往缺立體維度，如時序、人物、事情關係的多變性和復雜性關係，那麼模型就可能出現偏差，無法辨別感性變化進行準確推理，從而導致預測結果也存在偏差。
2. 安全漏洞：惡意攻擊者可以嘗試欺騙ai系統，利用漏洞進行入侵或獲取敏感信息。
3. 缺乏智慧：AI系統目前還無法複製人類的創造力和判斷力，因此在解決新問題時可能會出現困難。
4. 對話能力：與人類對話並理解人類語言可以是機器人或虛擬助手非常重要的能力。然而，目前的技術階段， ai系統在理解語境、推理以及處理各種表達方式上都還存在挑戰。
5. AI的數據隱私和安全問題：AI系統會收集大量個人數據，這些數據可能被用來改進AI系統的性能或為用戶提供更好的服務。然而，如果這些數據被濫用或洩露，會造成負面影響。

事實上，AI幾乎只承擔了特定要求下“智能匹配和有機整合”的功能，企業要在廣闊的市場中選擇適合自己的AI來為企業服務，而做出這種選擇的依據，是AI核心功能的好壞。實際上，企業信任的是“智能匹配和有機整合”的參考成果，而不是AI本身。

總之，目前AI發展並不完善，這就要求將“人工”和“智能”結合起來，充分利用AI的特點和優勢的同時，發揮企業“人工”的作用，彌補AI的不足與漏洞。正如CINNOX強調的工作人情味一樣，無論何時，你都要保障有真人人工座席在監督著AI的工作。

我們需要在不斷探索AI的同時，保持謹慎和理性的人性態度。

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