人工智能的概念自從被提出來以后，就備受關注?，F(xiàn)在，這項新興的技術也已經(jīng)出現(xiàn)在了我們生活的方方面面，涉及各種各樣的應用程序，比如各類搜索引擎、打車軟件以及智能助手Siri或Alexa，這些都是人工智能可應用的場景。在某些人看來，人工智能是生活的一種添加劑，可以提高我們的生活質(zhì)量，并為一些傳統(tǒng)企業(yè)帶來新的生機；但對另外一部分人來說，人工智能會帶來一個恐怖的未來，或許我們?nèi)祟愒缤碛幸惶鞎粰C器取代。所以，在這種情況下，我們究竟該不該信任人工智能呢？

很早之前，科幻小說就已預料到了機器智能的興起。而現(xiàn)在，新一代自主學習的機器人已開始重塑我們生活的方方面面：人類無法理解的大量數(shù)據(jù)正在被創(chuàng)建、解釋，并在個人助理、智能設備、廣告以及海量的應用程序中出現(xiàn)。

與此同時，隨著人工智能的發(fā)展越來越成熟，一些科幻電影里的場景也正在成為現(xiàn)實，但從極端意義上想，這些人工智能會不會在某一天突然失控，成為統(tǒng)治人類的“怪物”呢？或許在有些人看來，這些都只是科幻場景罷了，但事實上，人工智能與人類肩并肩的日子也不遠了。

今年4月，美國上線了一部名為《你信任這臺計算機嗎？》（Do you trust this computer？）的紀錄片。據(jù)悉，這是電影制作人Chris Paine的最新作品，講述了人工智能已經(jīng)開始重塑人們生活的方方面面，從工作自動化到醫(yī)療診斷乃至軍事行動，地球上的每一個行業(yè)正在經(jīng)歷轉(zhuǎn)變。

拍攝這部電影的目的，Chris Paine表示，“我希望借助這部影片來鼓勵人們在利用科學工具將工作更高效化，利益最大化的同時，還要時刻關注正在發(fā)生的事情?！敝徊贿^，這部影片的基調(diào)，似乎在某種程度上已經(jīng)不僅僅是利用人工智能為人類帶來便捷的目標了，反而一句話更讓人感到心里一慌：AI可能會成為不朽的獨裁者。

對于這個近乎瘋狂的猜測，不少人工智能領域的專家表示，人工智能還有很長的路要走，科幻小說中的場景短期內(nèi)不會出現(xiàn)在生活中，但我們不得不承認的一個問題是，人工智能對人們生活的影響和改變確實是可能存在的。從這部影片中也引發(fā)了一個耐人尋味的問題：人們對人工智能應該信任到何種程度？

從現(xiàn)在的情況來看，人工智能已經(jīng)涉獵了多個行業(yè)領域，從日常生活到工作學習，人工智能的提及率越來越高，無論是軍事還是醫(yī)療，交通還是電商……所有的人工智能應用都已經(jīng)開始滲入其中。當然，這里面更多提到的是人工智能對人類生活帶來的好處，比如人工智能帶來了更準確的疾病診斷，自動駕駛有助于減少致命的車禍等等。然而這些依然抵擋不住人們對人工智能的悲觀情緒。

在很多人看來，人工智能之所以會取代我們，是因為它們會變得比人類“更加聰明”，這就意味著有朝一日，它們可能會教會自己定位目標并自動發(fā)射導彈。而且，基本上任何有工作的人無論身處哪個行業(yè)，都將面臨失業(yè)的危機。

其實這還是算比較輕松的一面。這部紀錄片反應的問題在于，并不是全盤否定人工智能，而是說它在一個個人話語權、文化范式轉(zhuǎn)變和與社會相關的日益高漲的運動時代，人們并沒有提出針對該問題的解決方案。具體而言，這部紀錄片錯過了一個深度了解人工智能的機會，它沒有深度探討創(chuàng)造這種算法的工程師的偏見和潛意識，將會如何影響其應用的發(fā)展，以及如何解決這些問題，甚至是我們需要控制這種心理的社會原因。

所以，在這種情況下，人們要信任人工智能，就需要原因。當然，人工智能也在努力為自己贏得信任基礎。近期，德勤對1100家公司進行了調(diào)查分析，其中提到“有些風險是與其他信息技術相關的典型風險，但人工智能技術本身是獨一無二的?！?/p>

通常情況下，對于IT系統(tǒng)，用戶可以先進行安裝，如果進展不順利，可以將系統(tǒng)回收直到發(fā)現(xiàn)問題的根源。所以，在這個方面來說，最容易受到影響的是IT人員。然而，對于人工智能來說，存在的問題可能很難被發(fā)現(xiàn)，并且盲目依賴機器做出的決策（如果有的話）可能不會立即進行審計。

德勤的調(diào)查顯示，高管對人工智能最高風險的擔憂包括：網(wǎng)絡安全漏洞、基于AI做出錯誤的戰(zhàn)略決策、人工智能決策的法律責任、以及AI在生死攸關背景下的失敗，這也反應出了人們對人工智能信任的根本關鍵點。隨著人工智能進入企業(yè)——從繪制交付路線到與客戶聊天，它在管理決策中發(fā)揮更大作用——因此，對信任的需求也變得更加尖銳。

那么，如何在人工智能中建立信任呢？

追求卓越的執(zhí)行力：為了推動跨業(yè)務領域的變革，公司應該專注于項目管理和變革管理。不過在基礎實驗和供應商的炒作下，促進組織變革的基本原則可能會“迷失方向”。

衡量并跟蹤進度：使用人工智能時，要確保成本和產(chǎn)生的影響獲得了仔細的跟蹤，并確保成功無可爭議的。這將有助于CFO在項目和預算變得更大的情況下進行所需的投資。

解決網(wǎng)絡安全風險：掌握解決人工智能環(huán)境和數(shù)據(jù)集安全問題的最新工具和開發(fā)。沒有任何網(wǎng)絡安全措施可以阻止每次攻擊，但早期采用者可以通過在流程開始時就整合安全措施，并將其作為更高優(yōu)先級來提高防御措施。

將AI應用于IT功能之外：首先在需要IT部門大量參與的部門，應用復雜的技術是十分必要的。但是，只有當人工智能滲透到整個公司，并使得多個業(yè)務職能和部門有所改變時，人工智能的變革潛力才能充分地體現(xiàn)出來。

利用云資源：在一定程度上，云計算可以通過服務為實現(xiàn)這些目標發(fā)揮關鍵作用，而這些服務可以為廣泛的用戶提供輕松訪問基于AI的功能。許多大型云服務提供商正在開發(fā)針對特定業(yè)務功能的基于訂閱的AI服務，這可能是將人工智能帶入產(chǎn)品設計、銷售和營銷等功能的最簡單途徑。

購買現(xiàn)成產(chǎn)品：盡管認知技術仍在不斷發(fā)展，而且這種發(fā)展正在以極快的速度進行。具有認知功能的基于云的CRM和ERP軟件正在變得廣泛可用，聊天機器人也是如此。當然，公司的發(fā)展需要專業(yè)知識的支持，但他們也應該考慮，可以從這些企業(yè)軟件以及基于云的平臺中獲得哪些功能。在一定程度上這些功能可以帶來較快的成功并降低初始投資成本。

如果企業(yè)足夠明智的話，就會發(fā)現(xiàn)只關注最難吸引和留住的人才，即人工智能研究人員和程序員，以及數(shù)據(jù)科學家，可能并不是最好的策略，特別是對剛剛起步的公司而言。如果科技巨頭們在這場人工智能競爭中過分關注獲取高成本的稀缺人才，那結果可能是令人失望沮喪的。除專業(yè)人才外，或許公司還會需要一些能夠與數(shù)據(jù)科學家交流人工智能并了解數(shù)據(jù)分析用途和局限性的企業(yè)高管。

最重要的還是決定在何處實現(xiàn)或增強自動化，如果使用得當，那自動化勢必會顯示出比人工更高效的結果。在多數(shù)情況下，機器可以顯示信息，做出預測并提供代替方案，而人類則可以通過自己的判斷力、同理心以及商業(yè)技巧，將這些信息應用到最佳效果。這不僅僅是將人類放入了整個工作中，更是建立了一個可以增強人類決策能力的循環(huán)流程。