人工智能的作用及意义利与弊对人类的影响1（图文汇总）

人工智能的作用及意义利与弊对人类的影响

也许你并不知道，人工智能的发展远比你想象中的迅速！到 2030 年，人工智能将为全球经济贡献高达 15.7 万亿美元！除了经济利益，人工智能还将让我们的生活变得更加轻松美好。

本篇将详细为您讲解人工智能在未来会如何影响我们生活中的各个领域，并最终造福于全人类。

提高自动化办公

人工智能可帮助我们自动化做任何事情。不管是极端的体力劳动，还是脑力劳动，它都可以协助我们。

国外已有许多基于 AI 的应用程序可用于自动化办公流程。这些工具可以帮助员工从繁琐的手动任务中解放出来，让他们专注于制定战略和决策等复杂任务。

这方面的一个例子是美国的一个对话式人工智能招聘人员 MYA。MYA 可以自动化处理招聘流程中最繁琐的部分，例如安排面试和进行招聘。

Mya 使用了先进的机器学习算法，还使用自然语言处理 (NLP) 来获取对话中出现的细节。Mya 还负责创建候选人资料、执行分析并最终筛选面试申请人。

提高生产力

人工智能已渐渐成为大小企业必不可少的工具，它可以用来管理需要极大精力和时间的高度复杂计算任务。

据统计，在美国已有超过 64% 的企业开始依赖基于 AI 的应用程序来提高生产力，以帮助企业盈利，这一比例正在逐渐扩大。

这类应用程序有一个例子是 Legal Robot（法律机器人）。

该机器人使用深度学习和自然语言处理等机器学习技术来理解和分析法律文件，发现并修复可能让企业陷入法律风险的决策错误。

它可以帮助经验丰富的法律专业人士，通过基于人工智能的评分系统来迅速定位风险最大的法律条款。它还可以将您的合同与同行业的合同进行比较，以确保您的合同是标准的。

帮助企业决策

人工智能最重要的目标之一是帮助企业做出更明智的业务决策。国外的一个 Salesforce Einstein 应用，就是基于综合人工智能的 CRM（客户关系管理）系统，这个系统已经成功地做到了这一点。当然，决策方面还需要大数据分析技术的参与。

正如阿尔伯特·爱因斯坦所说：

“天才的定义是化繁为简。”

目前，Salesforce Einstein 正在解决人工智能过于复杂的缺点，以便使企业能够提供更智能、更个性化的客户体验。

在高级机器学习、深度学习、自然语言处理和预测建模的驱动下，Salesforce Einstein 在大型企业中得到应用，它可以帮助企业及时发现更有利的机遇，预测市场趋势，帮助管理者做出更好的决策。

解决复杂问题

多年来，AI 已经从简单的机器学习算法发展到深度学习等高级机器学习概念。人工智能的这种增长帮助企业解决了欺诈检测、医疗诊断、天气预报等复杂问题。

全球支付系统 PayPal 成功使用人工智能检测有可能涉及到欺诈的交易。而这一切都得益于深度学习，使PayPal 现在能够非常准确地识别可能的欺诈活动。

PayPal 已经处理了超过 1.7 亿客户的 40 亿笔交易中超过 2350 亿美元的付款。

机器学习和深度学习算法除了审查存储在其数据库中的可能欺诈模式外，还从客户的购买历史中挖掘数据，并可以判断特定交易是否存在欺诈。

加强经济

无论人工智能是否被视为对世界的威胁，据估计到 2030 年它将为世界经济贡献超过 15 万亿美元。

根据PWC（Pricewaterhouse Coopers）最近的一份报告，从现在到 2030 年，人工智能的进步将使全球 GDP 增长高达 14%，相当于为世界经济额外贡献 15.7 万亿美元。

也有人说，人工智能带来的最显着的经济收益将发生在在中国和美国。这两个国家将占全球经济的 70%。同一份报告还显示，人工智能的最大影响将出现在医疗保健和机器人领域。

该报告还指出，预计 GDP 增长中约有 6.6 万亿美元得益于生产率的提高，尤其是在未来几年。这种增长的主要贡献者包括日常任务的自动化以及可以执行所有人类任务的智能机器人和工具的开发。

目前，大多数科技巨头都已经在使用 AI 作为繁重任务的解决方案。随之而来的是，未采用或采用这些基于 AI 的解决方案速度较慢的公司，将发现自己处于严重的竞争劣势。另一方面，这可能也意味着科技巨头的垄断趋势有可能会更加严重。

处理重复性任务

执行重复性的任务一直都是非常单调和耗时的。将 AI 用于繁琐的日常任务，可以帮助我们专注于工作中最重要、更有价值的任务。

这种 AI 的一个例子是美国银行使用的虚拟财务助理，称为 Erica。

Erica 实施 AI 和 ML 技术来满足银行的客户服务要求。它通过创建信用报告更新、促进账单支付和帮助客户进行简单交易来实现这一点。

Erica 的能力最近得到了扩展，可以通过为客户提供个性化的服务来帮助他们做出更明智的财务决策。

现阶段，Erica 的用户已超过 600 万，已处理超过 4000 万次客户服务请求。

定制个性化服务

麦肯锡的研究发现，与无法提供客户个性化服务的公司相比，擅长个性化服务的品牌可提供5到8八倍的营销投资回报率，并将销售额提高 10% 以上。为每一位客户都提供个性化的服务，可能是一项艰巨且耗时的任务，但可以通过人工智能对其进行简化。事实上，用合适的产品瞄准客户在历史上从未如此简单过。

这方面的一个例子是总部位于英国的时装公司“Thread”，该公司使用 AI 为每位客户提供个性化的服装推荐。

大多数顾客会喜欢私人造型师，尤其是免费的造型师。但是，为 650000 名顾客配备足够的造型师将是昂贵的。相反，总部位于英国的时尚公司 Thread 使用 AI 为其每位客户提供个性化的服装推荐。客户可以参加风格测验以提供有关其个人风格的数据。

每周，客户都会收到个性化的建议，他们可以投票赞成或反对。Thread 的使用称为机器学习算法 Thimble 使用客户数据来寻找模式并了解买家的喜好，然后它会根据顾客的品味推荐衣服。

全球防御

世界上最先进的机器人是在考虑全球防御应用的情况下建造的。这并不奇怪，因为任何尖端技术首先都是在军事应用中实施的。尽管这些应用程序中的大多数都还没有面世，但我们知道的一个例子是 AnBot。

中国人开发的基于人工智能的机器人是由该国国防大学设计的武警机器人。该机器能够达到 11 英里/小时的最高速度，用于巡逻区域，并在危险情况下部署“带电防暴工具”。

智能机台在1.6m的高度，可以发现有犯罪记录的人。AnBot 通过跟踪在其附近发生的任何可疑活动来增强安全性。

灾害管理

对于我们大多数人来说，精确的天气预报让假期计划变得更容易，但即使是预测天气的最小进步也会对市场产生重大影响。

准确的天气预报使农民能够做出有关种植和收获的关键决定。它使运输更容易、更安全。最重要的是，它可以用来预测影响数百万人生活的自然灾害。

经过多年研究，IBM 与 Weather公司合作并获取了大量数据。通过这种合作伙伴关系，IBM 可以访问 Weather公司的预测模型，该模型提供了大量天气数据，可以将这些数据输入 IBM 的人工智能平台 Watson，以尝试改进预测。

2016 年，Weather 公司声称他们的模型每天使用超过 100 TB 的第三方数据。

这次合作的产物就是基于 AI 的 IBM Deep Thunder。此系统为企业提供高度定制化的信息，客户可以使用其监测分析5公里范围内的天气数据。此信息对运输公司、公用事业公司甚至零售商都很有用。

改善人类生活方式

最近，人工智能已经从科幻电影情节发展成为我们日常生活中不可或缺的一部分。自 1950 年代人工智能出现以来，我们已经看到它的潜力呈指数级增长。我们使用基于 AI 的虚拟助手（例如 Siri、Cortana 和 Alexa）与我们的手机和其他设备进行交互；它可以用于预测致命疾病，例如 ALS 和白血病。