自動化還是增強？ 公司人工智慧的兩種方法| 商業人工智慧#124

2018 年，聯合利華已經開始有意識地平衡自動化和增強能力。 在此過程中，它取得了令人印象深刻的成果——新員工的種族和性別多樣性增加了 16%，每年節省 70,000 個工作天，招募時間減少 90%。 但什麼是自動化和增強？ 讓我們仔細觀察，揭示動態互動、機會和陷阱，以及對企業和員工個人的影響。 請繼續閱讀以了解更多資訊。

在公司的人工智慧背景下，自動化和增強是什麼？

自動化和增強是對立但又相互依賴的力量。 事實上，公司面臨一個選擇：是否要削減成本並實現任務自動化，從而消除流程中的人工參與？ 或者，以品質和個人化為重點，透過人工智慧增強來增強員工的能力並改善結果，這涉及人類與人工智慧之間的密切協作？ 然後，他們的互補技能將被結合起來完成特定的任務。

自動化和增強的悖論是現代組織必須面對的問題。 了解這兩個概念之間的差異和協同作用對於在商業中成功實施人工智慧至關重要。

自動化

自動化是用軟體取代人工重複活動的過程。 在生成式人工智慧快速發展的時代之前，自動化僅適用於常規且結構良好的任務，例如：

• 填寫發票，
• 建立報告，
• 總結開支，
• 簡單的客戶服務是基於透過按下按鈕選擇對話的下一步。

組織能夠基於以演算法形式編碼的專家知識來實現流程自動化，這些演算法定義條件（「如果」）和結果（「那麼」）之間的關係。 這種自動化是基於明確定義的領域模型，即優化所選效用函數的領域知識表示。

然而，生成式人工智慧的發展為自動化領域帶來了根本性的改變。 新模型不僅可以更靈活地回應輸入數據，還可以執行以自然語言表達的命令。 換句話說，他們可以根據上下文理解來執行任務，而不是根據顯式規則執行命令。

資料來源：DALL·E 3，提示：Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

然而，使用人工智慧的自動化帶來了相當大的風險。

首先是自動化決策的危險性——這是自動駕駛汽車開發商等面臨的問題。 例如，當車輛必須在幾分之一秒內進行機動時，因為無法避免碰撞。

第二個風險來自對預測演算法的依賴。 即使公司希望實施自動化選項來遵循數據驅動的人工智慧建議，人類也必須對所做的決策負責。

第三種風險是使用生成式人工智慧，在數據不足的情況下，它會開始產生幻覺，即提供可能但錯誤的答案。 例如，它可能會產生虛假新聞或為客戶提供錯誤的問題答案。 因此，了解自動化的好處和風險需要仔細分析和準備。

增強

增強是使用人工智慧增強人類智力和技能的過程，而不是取代它們或獨立行動。 隨著增強在需要複雜決策的環境中變得越來越重要，組織越來越多地採用這種方法。 對於規則和模型不完全已知的更複雜的任務，增強使自然智慧和人工智慧能夠緊密合作。

這是因為增強是一個迭代的共同演化過程，人類向人工智慧學習，而人工智慧也向人類學習。 在此過程中，人工智慧的作用應旨在使人類能夠在給定過程的所有階段進行監督。 它需要領域專家的參與，而他們的專業知識本質上往往是默契的，源自於多年的經驗和直覺，這使得人工智慧很難或不可能直接取代他們。

增強使人類和人工智慧能夠相互加強，將機器理性與人類直覺、常識和專業經驗結合。 這種方法可以實現更全面的資訊處理和更好的決策。

例如，在香水公司 Symrise，調香師與 AI 系統密切合作，為新香水產生創意 (https://www.thefreelibrary.com/Can+AI+pass+the+smell+test%3F+Deploying+人工+智能+可以+成為…-a0578441404)。 透過增強，專家能夠利用機器處理大量資料的能力，同時應用自己的知識來解釋結果並將其置於上下文中。 結果是顧客喜愛的創新香水。

資料來源：DALL·E 3，提示：Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

平滑過渡－從自動化到增強再返回

自動化和增強之間的關係是動態的。 它允許兩種方法之間的無縫轉換。 人類和人工智慧在增強過程中的密切合作有助於識別規則和模型，然後用於自動執行給定任務，從而實現創新和效率提升。

因此，組織應該有意識地在自動化和增強這兩個單獨的任務之間進行迭代，並對這兩項任務做出長期承諾。

加強自動化和增強之間聯繫的另一個步驟是創建自主代理，即人工智慧，它不僅可以自動執行任務，還可以在沒有人工幹預的情況下規劃流程並向其他系統發出命令。 下一代人工智慧解決方案的開發也將使在不久的將來基於需求分析創建原型和創新服務成為可能。

概括

自動化和增強代表了人工智慧在管理中兩種相反但往往相互依賴的應用。 結合兩種概念優勢的平衡方法是實現互補性、造福企業和社會的關鍵。

為了有效地應對這種緊張局勢，組織應該：

• 記住使用人工智慧創建透明和安全系統的責任，
• 牢記管理流程的責任，將人工智慧視為協助而非取代管理者的工具，
• 透過故意迭代並利用彼此的優勢來整合這兩種方法，
• 實施嚴格的控制和透明度機制，以檢測和糾正人工智慧系統中的錯誤和偏見。

最重要的是，他們還應該投資於發展員工的技能和能力，以便他們能夠有效地利用人工智慧作為增強的一部分。

這兩種人工智慧力量的成功結合不僅將使組織更有效率和創新，而且有助於建立一個更公正和可持續的社會。 關鍵是要明白自動化和增強應該和諧共存，而不是作為替代品相互競爭。

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作者：羅伯特‧惠特尼

JavaScript 專家和 IT 部門的講師。 他的主要目標是透過教導其他人如何在編碼時有效合作來提高團隊生產力。

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