鑒于人工智能使用如此廣泛，能否正確利用信息技術(shù)促進(jìn)人工智能的發(fā)展與應用可能會(huì )產(chǎn)生深遠影響。如果利用不當，人工智能可能會(huì )在無(wú)意中放大人類(lèi)主觀(guān)偏見(jiàn)、加劇兩極分化以及產(chǎn)生其他破壞性后果。
Gartner研究副總裁Alan D.Duncan表示：“人們對人工智能發(fā)展前景的熱忱以及對于人工智能的大肆宣傳，很容易導致人將重點(diǎn)放在技術(shù)與編碼領(lǐng)域，即，人工智能的‘人工’方面。”
“如同模型與算法一樣，數據也是人工智能發(fā)展與利用的基石之一。”
Duncan補充說(shuō)：“然而，如果沒(méi)有數據的話(huà)，在這個(gè)智能數據連接的世界中，任何可能被認為是‘智能’的方面都無(wú)法運作，或者可以說(shuō)，都不復存在。對于大多數高管、業(yè)務(wù)與IT專(zhuān)業(yè)人士而言，盡管他們熟知商業(yè)模式中的人員、流程與技術(shù)能力，但他們都無(wú)法專(zhuān)業(yè)地使用與分析數據。”
要想正確地使用人工智能，企業(yè)需要將數據認知素養（data literacy）作為人工智能開(kāi)發(fā)者與消費者的新型核心能力。Gartner建議負責人工智能項目的首席信息官遵循以下三個(gè)步驟：首先，正確構建人工智能系統；然后，正確使用人工智能；最后一步，保持人工智能的正確性。
正確構建人工智能系統
要想“正確構建人工智能系統”，首先最關(guān)鍵的是要建立有關(guān)人工智能的基本詞匯，即人們“使用與分析數據”的技術(shù)語(yǔ)言。至少，首席信息官應該確定出在描述人工智能系統或解決方案時(shí)使用的主要術(shù)語(yǔ)，包括正在開(kāi)發(fā)的人工智能解決方案的目的或理由，以及其他關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)，例如，從解決方案中使用與收集的數據類(lèi)型。
Duncan解釋道：“與模型和算法一樣，數據也是人工智能發(fā)展與利用的基石。人工智能吸收并生成數據。首席信息官以及數據與分析領(lǐng)導者將負責開(kāi)發(fā)與解決人工智能的數據管理方面問(wèn)題。在整個(gè)過(guò)程中，建立數據管理專(zhuān)業(yè)知識是獲得成功的關(guān)鍵。”
正確使用人工智能
無(wú)論項目范圍或企業(yè)機構成熟度如何，在本地或整個(gè)系統中都可能存在信息語(yǔ)言障礙。解決這個(gè)障礙需要思維方式的轉變以及對過(guò)程正確性的有意認知與干預。為了加強數據素養，首席信息官應該制定數據認知素養培養計劃。
找到能自然而輕松的分析數據并達到流利程度的專(zhuān)業(yè)人士。流利的數據分析者應該善于描述情景化的使用案例與結果\適用于這些案例的分析技術(shù)\以及涉及的基礎數據源、實(shí)體與關(guān)鍵屬性。
找到熟練的數據轉換人員。典型的數據轉換人員通常是企業(yè)數據或信息架構師、數據科學(xué)家、信息管理員或相關(guān)項目經(jīng)理。
確定存在溝通障礙妨礙數據與分析有效性的領(lǐng)域。尤其關(guān)注商業(yè)與信息技術(shù)的差距、數據分析差距以及熟練度差距。
積極傾聽(tīng)未采取明確行動(dòng)的商業(yè)成果。在哪些商業(yè)領(lǐng)域應用改進(jìn)的數據和分析能力？正在改進(jìn)哪些運營(yíng)決策？
確定出有專(zhuān)業(yè)數據轉換需求的關(guān)鍵利益相關(guān)者。為了評估數據認知素養水平，要求關(guān)鍵利益相關(guān)者根據業(yè)務(wù)成果闡明數據作為戰略資產(chǎn)的價(jià)值，包括增強業(yè)務(wù)、貨幣化以及風(fēng)險緩解。
確定并維護單詞和短語(yǔ)列表。參與數據和分析團隊的工作，更好地表達這些短語(yǔ)。
保持人工智能正確性
即使是最成功的公司也會(huì )受到不道德行為的負面影響。需要進(jìn)行廣泛與明確的討論，區分公司可能會(huì )遇到的道德倫理問(wèn)題與困境類(lèi)型與實(shí)際可以采取的道德倫理立場(chǎng)之間的區別。
后退一步，將數字倫理和數字關(guān)聯(lián)主義作為改善數字業(yè)務(wù)，或者廣義來(lái)說(shuō)，數字化社會(huì )的準則。
主動(dòng)尋找與使用人工智能數據有關(guān)的道德倫理案例研究，因為企業(yè)所面臨的道德倫理問(wèn)題往往都不是新出現的類(lèi)型。其中，機遇包括競爭差異化和優(yōu)越的價(jià)值主張；危險包括聲譽(yù)風(fēng)險、監管問(wèn)題和財務(wù)損失等。
將人工智能算法與數據交換作為實(shí)現數字交互的推動(dòng)力，并以此讓利益相關(guān)者參與生態(tài)系統而非特定流程控制。鼓勵每個(gè)人都能在人工智能環(huán)境中貢獻他們的數據并成為互惠生態(tài)系統的積極參與者。
