随着识字率和理解力的提高——以及越来越多地公开失败——公众对人工智能作为一种神秘的、无法管理的或独立发展的智能的看法正在落下。我们开始了新的一集，我们——作为个人和企业实体——坚定地承认并接受我们作为人工智能未来建筑师的不可剥夺的角色。
接受该机构后，人为因素将成为企业考虑部署人工智能的方式和地点的核心。在这方面，这里有四个以人为中心的预测，预测 2022 年人工智能的前景。
1) 人类经验占据主导地位
随着人工智能能力的不断发展，组织继续重新考虑员工和客户的参与。因此，对以人为中心的设计或人类体验 (HX) 的关注将在所有领域取得进展。
HX 将决策智能、CX 和 UX 实践的传统元素与设计思维相结合。然而，HX 进一步扩展了视野，以涵盖人类(个人)和人类(整个社会)。
从数字领域的经验教训和无数备受瞩目的 AI 失败中得知，HX 方向也——正如战略家Kate O'Neill巧妙地阐述的那样——不仅需要考虑潜在的失败，还需要考虑巨大的成功。从而将战略工具(例如情景规划)转移到董事会之外。
持怀疑态度的人会指出 HX 是对现有概念的重新命名。他们是对的，部分是对的。然而，这种解释忽略了将这些学科结合在一起以实现长期转型变革所固有的思维方式转变和复杂性。一种技术不是为被动接收者(分别称为用户和客户)使用或代表被动接收者使用，而是为人类使用。个人和集体的人类本身就是行动者，具有所有必要的代理和参与。
2)重新尊重知识工作者
虽然人工智能将继续被部署以识别模式并揭示以前未知的连接，但需要有知识的人才能真正理解算法的输出。人们将更加欣赏人工智能的力量，但更重要的是人工智能算法的真正局限性——最近的 GPT-3 冒险最好地证明了这一点。
这将引导组织远离使用人工智能来自动化知识工作，转而使用人工智能来扩展专家可用的知识。因此，具有高度可或上下文细微差别的任务的自动化将转向补充。示例包括医疗保健从业人员、律师助理和生产线工程师。较少依赖于上下文、不变和死记硬背的任务将继续保持自动化。
3) 协作和持续学习——针对人和人工智能算法
在一个相关但独立的趋势中，提高整个企业的 AI 素养将导致向协作、多学科团队模型的持续发展。这将导致人们更加关注识别潜在的陷阱、设置操作护栏以及与现有流程并行测试驱动 AI 支持的流程。
通过允许人工智能模型——以及使用它们的人类——随着时间的推移学习和改进，这将大大有助于建立现实的期望。与今天相反，决策者通常期望 AI 能够以最小的缺陷直接从训练门中超越现有系统(人类或分析)。
这将带来更强大、更有弹性和负责任的人工智能解决方案。它还将反常地和积极地导致在这些解决方案何时不合格时做出更明智的决定。
4)道德人工智能：怀孕的暂停
随着法律和合规环境的升温，随着组织评估新兴法规的方向、重要性和可行性，人工智能道德倡议可能会经历一个重大的停顿。
在此期间，没有独立的负责任人工智能计划的实体将采取务实的方法，将现有的治理和风险管理实践作为第一道防线。这些可能包括数据治理、数据质量、网络安全、风险管理和审计实践。明确的策略将受到行业和水平成熟度的影响。这些将利用医疗保健中已建立的生物伦理学和安全评估、金融服务中的模型审计和合规性以及制造中的安全工程实践。
在人力方面，组织将开始平衡风险和以合规为主导的方法与基于权利的响应和与新兴 ESG 优先事项相一致的企业责任倡议。
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