人工智能+人類智慧=成功

在回答有關人工智能在某些角色中取代人類的問題時，大多數“專家”聲稱人工智能將取代一些工作，但將成為增強人類智力和能力的更有價值的工具。 如果他們錯了怎麼辦？

在與這一最新技術浪潮相關的所有炒作中，各行業正在出現一個重大趨勢，可能會顯著改變人工智能的影響——知識工作者的退休。

我們只需看看最後一波智能技術——“物聯網”（IoT）就能看到其影響。

過去的智能技術浪潮告訴我們什麼

“物聯網”一詞是由計算機科學家 Kevin Ashton 於 1999 年創造的。 在寶潔公司工作期間，阿什頓提議在產品上安裝射頻識別 (RFID) 芯片，以便通過供應鏈對其進行跟踪。

“機器與機器對話”於 2010 年初至中期開始推出，進入製造業、精準農業、複雜信息網絡，並為消費者帶來新一波可穿戴設備。

現在，在物聯網如何影響某些行業和市場方面擁有大約十年的經驗，也許它可以讓我們對人工智能的未來有一些有趣的見解。

思科於 2010 年發起了“明天從這裡開始”物聯網活動，當時通信網絡正從硬件“堆棧”過渡到軟件開發網絡 (SDN)。

這一變化意味著運營商擴展帶寬時不再需要“拆除和更換”硬件。 他們只需要升級軟件。 這一轉變開啟了機器監控其性能並相互通信的時代，並有望有一天產生自我修復的網絡。

同一時期，引領從模擬向數字過渡的網絡工程師開始退休。 這些經驗豐富的知識工作者通常會被了解監控工具但不一定了解網絡工作原理的技術人員所取代。

在過去的十幾年裡，網絡變得越來越複雜，包括蜂窩網絡，連接數量呈指數級增長。 為了幫助管理這種複雜性，開發並實施了許多監控工具。

另一端閱讀警報的人看到了顯而易見的事情，但很難解釋問題或優先考慮的事項。 原因？ 該工具知道存在問題，但還不夠智能，不知道如何修復它或它是否會自行處理。 技術人員最終會追尋“鬼票”，即已自行解決的警報，從而導致生產力下降。

如今，同樣的事情也在營銷中重演。 正如一位首席營銷官告訴我的那樣：“我可以找到整天了解技術的人，但我找不到的是具有戰略性思考的人。 要求營銷經理設置工具並開展營銷活動，他們沒有問題，但要求他們為營銷活動撰寫令人信服的價值主張或報價，他們就會遇到困難。”

人們很容易被工具所吸引。 人工智能生成器確實很有趣，可以做一些令人驚奇的事情。 但根據我們所看到的情況，這些工具還不夠智能，無法完全兌現它們的承諾……還沒有。

深入挖掘：通過讓人類參與循環來降低生成式人工智能的風險

過度依賴人工智能的風險

這是來自物聯網的警告——隨著工具變得更加知識化，操作它們的勞動力正在減少。 它留下了知識空白。 當知識從工人轉移到機器時，我們必須問自己我們會留下什麼。 我們的工人是否有足夠的經驗和專業知識來知道機器輸出的結果是否準確、人為甚至危險？

在《華爾街日報》最近的一篇文章中，腫瘤科護士梅麗莎·畢比 (Melissa Beebe) 評論了她如何依靠自己的觀察技能來做出生死攸關的決定。 當加州大學戴維斯分校醫學中心腫瘤科的警報顯示她的患者患有敗血症時，她確信監控患者的人工智能工具是錯誤的。

“我已經與癌症患者一起工作了 15 年，所以當我看到一個膿毒症患者時，我就知道了，”她說。 “我知道這個病人沒有敗血症。”

該警報將白細胞計數升高與化膿性感染相關聯。 它沒有考慮到該特定患者患有白血病，這可能會導致類似的血細胞計數。 該算法基於人工智能，當檢測到與之前的膿毒症患者相匹配的模式時，就會觸發警報。

不幸的是，醫院規定要求護士在患者被標記為敗血症時遵守協議。 如果得到醫生的批准，畢比可以推翻人工智能模型，但如果她錯了，她將面臨紀律處分。 在這種情況下，很容易看出消除人類智能的危險。 它還說明了過度依賴人工智能帶來的風險。

商業智能和人類智能是成功的關鍵

人工智能將使我們從低價值的任務中解放出來——這是一件好事。 但我們需要重新分配時間來更好地發展我們的員工和團隊。 當我們將等量的人類智能與機器智能結合起來時，我們將在企業對企業環境中從這些改變遊戲規則的技術中獲得最大的好處。

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