挖掘人工智能技术(AI)的人文一面

另一方面，企业表示沮丧的是，AI尚未证明自己是能够简化每个业务流程，并为获得丰厚利润铺平道路的神奇药丸。这是在挖掘AI的人为因素。

在许多方面，人工智能一直是自己很大的敌人。

人工智能一直只能按照其开发人员的神秘规则进行操作，而IT部门也可以理解，科学也遭受了一些身份危机。像一个笨拙的青少年一样，人工智能仍在试图在普通市场中找到更重要的位置。

医疗领域

从医学研究人员到网络开发人员，每个人都在努力寻找优秀利用AI的方法。将AI发挥作用，将其用于业务目的并利用其功能可能更加困难。但是，有些人认为，到目前为止，人工智能的过程还不是很富有成效。

算法

Gartner预测，到2022年，“由于数据、算法或负责管理它们的团队的偏见，将有85%的AI项目将交付”错误的”结果。虽然这个数字看起来是极端的，但它表明企业必须进行艰难的斗争，企业必须将AI集成的未知领域带入更广泛的业务战略中。

重要的是，说自己正在使用AI非常酷，但是完全利用AI的功能来满足特定于业务的需求则是另一回事。

人工智能与消费者

消费者本身并没有好得多。在数字营销公司Blue Fountain Media的最近一次民意测验中，近一半的消费者受访者声称他们不知道什么是AI以及如何在他们周围部署AI。

这些发现与在类似的民意测验中发现的其他现象相呼应，表明消费者总体上对AI不信任，并且对AI的当前部署有误解。

Siri和Alexa

考虑到是否问消费者是否喜欢他们的语音助手(例如Alexa或Google Home)，这一点有点讽刺，很多人会说这增加了他们的日常生活。然而，许多人并不知道AI可以支持语音协助。所有智能家居使用也都通过AI连接。

那么，这一切都在哪里呢?下一次语音辅助类型的成功将在哪里找到，消费者和企业都将从中受益匪浅?

人工智能与人类元素

秘密可能在于将人为因素带入AI。通过以一种与消费者的需求和需求相反的方式进行逆向工作，人工智能平台可以满足这些需求。

这种新的AI形式的关键是专注于意识到和有目的地表达我们希望通过任何给定的人工智能体验唤起的意图和情感。目的是确定并明确指出要解决的核心痛点，以及减轻这些痛点将带来的积极价值。

例如，一个努力建立有意义的消费者参与度的组织可以确定导致停滞状态的核心问题，然后决定如何将AI用作解锁它的手段。

情感AI方法

麻省理工学院的研究人员使用正念的AI解决心理健康问题，能够开发出有效的AI平台来准确诊断抑郁症。他们的神经网络模型分析与患者进行自然对话产生的原始文本和音频数据，从而可以检测到可能表示沮丧的单词和语调。

AI平台称为无情景建模，这是仅通过使用偶然交互过程中收到的数据来检测精神疾病的第一步。

运用情感的AI做法也可以帮助识别和缓解原始数据中根深蒂固的系统性偏差，以确保基于这些数据源构建的AI系统不会放大并进一步延长这些偏差。

跳过偏见

在构建能够提供准确结果的AI平台时，获取尚未受到偏见培训和调整的“干净”数据仍然是一项重大挑战。至少在此阶段，人类活动继续在AI生产过程中发挥重要作用。

这就是整个AI过程的原因，因此采用专心的AI技术对于实现具有道德和负责任的AI模型以增强人类潜力至关重要。

简而言之，将以人为本的思想方法应用于AI可以归结为：首先确定并关注人的需求，以便AI应用满足人的需求，并意识到推动人的进步所必需的人的对策。