提高人工智能项目有效性的五种方法

如今，人工智能无处不在，给人的印象是几乎每家公司都在实施它。但实际上并非如此，因为他们中的许多人经常会遇到问题。人工智能会以某种方式影响每个品牌和几乎所有行业。而那些不适应新变化的公司将退出竞争。仅仅掌握思维是不够的，这将有助于公司进入一个业务，其中的平衡更倾向于人工智能。你需要为真正的挑战和障碍做好准备，这些挑战和障碍可能会让你的 AI 产品回到一个新的水平。

为 AI 设置正确的指标

需要强调的是，没有必要对人工智能设定过高的期望。这些初创公司故意夸大了他们的人工智能项目的能力。一再有报道称，微软、Facebook、谷歌和苹果的承包商已经窃听了他们用户的录音。这些案例可以解释为现代人工智能系统不够智能，到目前为止还不能满足这些公司对它们施加的要求水平。结果，科技巨头被迫在员工的帮助下道歉并解决人工智能问题。设定切合实际的期望是确保任何 AI 项目成功的关键。设定目标同样重要。

就优化内容达成一致

与每一项新的特别是大肆宣传的技术一样，一个常见的错误是创建一个人工智能项目而没有定义问题的本质。AI的实力也值得关注。通常，如果不是所有业务流程，大多数业务流程都包含许多简单但耗时的任务，例如识别文档中的关键字。与执行这些行动所涉及的人力资源相比，这些行动的价值微乎其微。耗时的常规程序是人工智能自动化的理想目标。

决定收集哪些数据

尽管数据是任何 AI 应用程序功能的来源，但随机收集数据是鲁莽的。数据必须满足三个关键标准：

数据的提取（采样）不应侵犯任何人的合法权利。公司必须遵守保密规则和接收数据的限制；

CIO需要了解数据的价值并知道如何使用它；

提取和处理数据的成本不得超过其使用的潜在收入。

此外，数据的可靠性及其存储方式也很重要，因为有时攻击者会针对底层 AI 数据系统，将算法暴露在错误、扭曲或错过危险信号的风险之下。公司需要控制进入系统的数据，过滤掉未经验证的单位或欺诈案件。通过使用区块链，公司可以有效地跟踪谁访问或更改了数据，从而使他们能够排除错误数据并确定根本原因。

测试和再培训

除了少数专业人士外，很少有人了解 AI 的工作原理，因此并不是每个人都敢用它来运行关键任务应用程序。在一定程度上可以通过综合测试降低风险，保证预测的准确性。许多组织在几个月内进行比较测试，将测试的 AI 模型的结果与实际结果进行比较，调整计算机算法以改进结果。

人工智能测试是必不可少的，因为在实验室中表现出良好性能的算法在商业环境中可能表现得非常不同。人工智能是一种反复试验的方法，所以起初看起来不错的想法往往在现实世界中用处不大。这就是为什么快速迭代是自动化的关键。要解决这个问题，您需要注意重新训练 AI 模型的重要性。

在某些情况下，人工智能解决方案中的弱点在推出之前不会出现。最大的问题之一是算法中的偏移误差。就其本质而言，任何数据都反映了人类的偏见，因此它可能会歪曲结果。持续测试和再培训将有助于纠正错误的配置。

人工智能开发自动化

测试、重新训练 AI 模型以及数据清理和特征提取都非常耗时。为了解决这个问题，专家们正在借鉴传统软件开发人员的流程自动化技术。DevOps 专注于持续交付、按需利用 IT 资源以及自动化代码测试和部署。DataOps 为数据分析带来了同样的改进。

简而言之，DataOps 通过在问题出现时快速解决问题，实现 AI 培训和开发中每一步的自动化。DataOps 通过在管道交付的每个阶段检查问题来消除数据生命周期早期的问题。如果在此过程中出现任何异常情况，数据分析团队将通过自动警报的方式第一时间了解情况。机器学习可用于识别违规行为。

结论

AI理应走在数字化转型的前沿，很多人对它寄予厚望，但CIO们不要忘记这是一项年轻的技术。在此基础上，有理由相信它并不总是能满足人们对它的期望，或者更糟的是，它可能会导致问题。CIO 应该对技术的能力持现实态度，并为与实施和维护 AI 项目相关的挑战做好准备。

　审核编辑：汤梓红