人工智能快速發展背后其實隱藏著大眾對于人工智能的一些誤解，這些誤解可能來自于媒體的鼓吹，也可能來自大眾自身的認知等。目前，人工智能還處于“弱人工智能”階段，但部分媒體大肆鼓吹人工智能的作用及影響，夸大事實，導致大眾對其期望值過高并產生錯誤的認知。

Gartner揭示了大眾對于人工智能常見的五個誤解：人工智能運行方式與人類大腦一樣、智能機器可以自我學習、人工智能可以擺脫偏見、人工智能僅能替代無需高學歷的重復性工作、并不是每家公司都需要制定人工智能戰略。

對于人工智能能夠為各企業機構完成哪些任務，IT與業務***們時常感到困惑，并深受多個人工智能錯誤觀念的困擾。全球領先的信息技術研究和顧問公司Gartner認為，開發人工智能項目的IT與業務***必須分清現實與謬見，以制定其未來戰略。Gartner研究副總裁Alexander Linden表示：“隨著IT技術不斷進入各企業機構，業務與IT***必需充分了解人工智能將如何為其公司創造價值及其局限性。只有成為企業機構戰略的一部分并得到正確使用，人工智能技術才能實現價值。”

Gartner揭穿了關于人工智能的五個常見謬見與誤解。

謬見一：人工智能運行方式與人類大腦一樣

人工智能是一門計算機工程學科。就其現狀而言，它由解決問題的各種軟件工具組成。雖然某些形式的人工智能可能給人們留下很聰明的印象，但認為當前的人工智能與人類智能相似或相等的想法可能是不現實的。

Linden先生表示：“雖然某些形式的機器學習（ML）——人工智能之一——可能受到了人類大腦啟發，但并不能與之媲美。例如，圖像識別技術比大部分人類都更加準確，但卻無法解決數學問題。當前的人工智能可以很好地處理單項任務，然而如果任務條件發生些許變化，它就會變得無能為力。”

謬見二：智能機器可以自我學習

在開發基于人工智能的機器或系統過程中人類干預必不可少，包括經驗豐富的人類數據科學家，他們負責執行各種任務，如：構思問題、準備數據、確定適用的數據集、移除訓練數據中的潛在偏見（參見謬見3）以及——最為重要的是——持續更新軟件，以便將***知識與數據集成至下一個學習周期。

謬見三：人工智能可以擺脫偏見

每一項人工智能技術均基于人類專家所提供的數據、規則及其他類型的輸入信息。如同人類一樣，人工智能天生也存在或多或少的偏見。Linden先生認為：“目前，還無法完全消除人工智能的偏見，但我們會盡可能地減少偏見。除了技術性解決方案（例如，不同的數據集），還必需確保人工智能工作團隊的多樣性，讓團隊成員相互審查工作。這種簡單流程可顯著減少選擇與確認方面的偏見。”

謬見四：人工智能僅能替代無需高學歷的重復性工作

人工智能能夠讓各企業通過預測、分類與分組而制定更加準確的決策。由于這些能力，基于人工智能的解決方案可以替代普通任務，同時為其他復雜任務提供支持。

典型的例子要屬醫療保健領域里的影像學人工智能。基于人工智能的胸部X光應用程序可以比放射學家更快速地檢測出疾病。在金融與保險行業，機器人顧問可用于理財或防欺詐。但是，人工智能的這些能力并未讓人類置身事外，而是由人類處理異常情況。隨著人工智能在工作場所不斷發展，業務主管與IT***們應調整工作配置與能力規劃，并為現有員工提供再培訓。

謬見五：并不是每家公司都需要制定人工智能戰略

各個企業機構都應該考慮人工智能對其戰略所帶來的潛在影響，并研究如何將該技術應用到企業機構的業務問題之中。在許多方面，逃避人工智能等同于放棄下一階段的自動化，而這最終會令企業機構失去競爭優勢。

Linden先生總結道：“即使當前的戰略是‘不使用人工智能’，這也應當是基于研究與考量的清醒決定。與其他每一項戰略一樣，對這一決定也應定期重新考慮，并根據企業機構需求做出相應調整。人工智能需求可能會不期而至。”

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