應用在公共和私營部門的人工智慧
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日前，行業媒體Industry Outlook與Penguin Computing公司聯邦系統高級副總裁Sid Mair關於人工智慧的應用進行了探討。Sid Mair對人工智慧在公共部門和私營部門中日益重要的作用，以及其潛在的後果進行了闡述和分析。
Sid Mair於2015年加入Penguin Computing公司，擔任聯邦系統高級副總裁。他擁有超過30年的行業經驗，是一位涉及廣泛行業領域的具有遠見卓識、高績效和變革性的企業領導者。
Industry Outlook：人工智慧將對公共部門產生什麼樣的積極影響?它如何影響私營部門的運營?
Sid Mair：人工智慧的核心目標是能夠為帶來最大價值的領域提供更深入、更重要的見解。在公共部門，人工智慧的高級演算法能夠比人類更快地發現趨勢。通過使用快速處理和分析海量數據的機器，政府部門可以簡化涉及數據驅動計算或重複的任務。公共部門中許多人工智慧應用的一些例子包括改進數據處理以識別網路安全和安全威脅，通過社交媒體快速通知緊急情況，預測交通擁堵和預防車禍，支持軍事機構行動，並改善醫療保健系統。
在私營部門，人工智慧對以前需要工作人員完成的日常任務產生影響，以及可能對銷售前景產生重大影響。根據BrightTalk公司在2015年的調查，53%的營銷人員將50%或更多的預算用於潛在客戶。人工智慧可以幫助銷售團隊通過更快速地分析來源和創建適當潛在客戶的列表來減少查找相關潛在客戶所需的時間。人工智慧可以產生影響的其他一些有形方式是向IT部門提供動態活動報告，幫助安排會議，並加快人力資源工作等。
Industry Outlook：受人工智慧影響的行業面臨的潛在挑戰是什麼?如何避免這種挑戰?
Sid Mair：人工智慧的早期採用者通常是處理大量數據的研究人員和組織。採用人工智慧技術有助於他們的研究，但他們沒有接受過設計複雜人工智慧系統的培訓。人工智慧具有先進特性和有效運行的複雜性，通常意味著人工智慧研究人員難以整合最全面的技術。組織很難具備足夠的技術專業知識，以確保複雜的人工智慧系統充分發揮其潛力。聽起來似乎是與經驗豐富的人工智慧系統合作夥伴合作的一個解決方案，不僅可以了解基礎設施的初始構建，還可以將系統運行到最高性能水平。
Industry Outlook：您認為政府部門在人工智慧技術的廣泛應用方面將起到什麼樣的作用?
Sid Mair：當前的人工智慧迭代為政府部門提供了成為人工智慧角色模型的機會，同時也將是人工智慧進步的技術推動者。為此，政府部門應與技術領導者合作，了解對開發和部署人工智慧系統至關重要的因素。
雖然沒有一個通用的人工智慧解決方案，但政府部門必須始終掌握人工智慧發展，並與頂級技術領導者一起工作。當與頂級人工智慧專家合作時，在合併IT和政府部門之間的作用將更加無縫。
Industry Outlook：人工智慧對公共部門的負面影響是什麼?私營部門怎麼樣?
Sid Mair：很多媒體描述了許多世界末日的情景(例如，失去工作、企業倒閉，以及機器人針對人類的惡意行為等)。實際上，安全性在現在和可預見的未來都是一個關鍵問題，因為人工智慧由數據提供支持(其中大部分通常是保密和敏感的)。確保此數據僅供授權方使用將是一項持續的挑戰。
私營企業必須了解自己的運營，以確保他們有效地使用人工智慧。它包括持續警惕和對可能威脅到企業業績的重大挑戰。只靠人工智慧來解決所有操作和後勤問題是一種天真的方法，可能會導致出現許多問題。
Industry Outlook：人工智慧可以提高政府部門的效率嗎?如果是這樣，將是什麼樣的?
Sid Mair：人工智慧在提高政府運作效率方面具有巨大潛力，從平衡美國聯邦預算到管理各種聯邦系統的複雜性以及識別安全威脅。目前的一個例子是使用人工智慧簡化操作的政府客戶服務的聊天機器人。聊天機器人與用戶進行交談，並回答問題。人工智慧也被用於快速解析大量的照片和視頻，以識別和報告關注的對象。人工智慧系統還擅長分析電子郵件中的不同語言或內容以及處理各種服務請求。它可以預測基礎設施的失敗，並接受測試，以預測犯罪並建議警察巡邏的最佳路線，以及識別欺詐性利益索賠。通過持續改進，人工智慧有可能更有效地利用政府辦事人員的時間。
Industry Outlook：美國聯邦部門如何成功實施人工智慧而不會產生負面影響?
Sid Mair：美國聯邦部門可以評估現有的IT基礎設施，以確定技術差距，評估其內部人工智慧專業知識，以確定當前實施的位置和方式，並適當地確定如何嚴格和集中地管理跨部門的人工智慧，以保證公民的利益。具備專業知識是必不可少的。隨著人工智慧的部署，必須有適合的人員和技術，並且隨著時間的推移不斷發展和進步，美國聯邦部門應繼續與企業技術領導者合作，以防止產生有害後果。
Industry Outlook：今後可能會出現哪些類型的人工智慧規則，何時實現?
Sid Mair：從機器學習的角度來看人工智慧，極端的監管是不必要的，因為機器學習應用程序通常用於解決特定問題。但是，當人工智慧變得更加自治時，政府部門應該準備強制執行更嚴格的規定。監管政策應推進現行政策，以反映不斷變化的技術。例如，正如制定法律以確保每個行人的安全一樣，政府部門應制定適當的自動駕駛車輛法規。
許多法案涉及某些人工智慧應用程序，包括2017年底出現的自動駕駛賬單OpenA和人工智慧的夥伴關係，對人工智慧的潛在和非預期後果產生了深刻的影響。政策和監管在公共和私營部門、關鍵基礎設施(核電廠和導彈防禦等)、醫療保健和消費者隱私等某些領域至關重要。
Industry Outlook：美國聯邦層面的人工智慧趨勢可能是什麼?
Sid Mair：人工智慧可能更準確、更快地識別網路安全和國家安全威脅，了解社交媒體的緊急情況，預測交通擁堵和車禍，支持軍事機構行動，改善醫療保健系統，並執行先進的氣候建模和天氣預報。
例如，美國總統特朗普去年簽署了「天氣研究和預測創新法案」(H.R.353)。美國國家海洋和大氣管理局(NOAA)最近宣布已升級其超級計算系統，每秒浮點運算次數為8千萬億次(8petaflops)，並將為每個聯邦政府數據中心增加2.8 petaflops，將其總計算速度提高到8.4 petaflops。據報道，NOAA正在追求超越歐洲的天氣預報能力。人工智慧正朝著更加實用的方向發展，以幫助實現這一目標。
另一個例子是美國國防部在其2019年預算提案中預計將為科學和技術支出增加180億美元。據報道，這些資金包括新的聯邦人工智慧路線圖的資金，其中包括培養了解人工智慧的工作人員，利用它來改進軍隊的指揮和控制系統，進行情報分析，以及尋找人類與機器一起工作的方法。
(來源：企業網D1Net）
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