“人工智能将自动执行所有任务并使人类失业。” “人工智能只是一种虚拟技术。” “机器人将占领整个世界。”围绕人工智能的炒作已经离开了主流媒体，董事会会议和各种公司机构。有很多神话。某些人担心“万能”会导致“无所不能”。人工智能将占领世界，而其他人则认为人工智能是“锅中的闪光”。实际上，这两种说法都是单方面的。 Gartner的高级研究总监Saniye Alaybeyi表示：“在COVID-19大流行期间，大多数公司都维持甚至增加了对人工智能的投资。但是这些项目中只有一半已经变成了生产力。人工智能不仅能够增强单调的工作。 IT领导者需要在实践中应用该技术，以实现诸如降低成本和改善运营等业务优势，以实现人工智能的价值。 Gartner总结了关于人工智能的六个常见神话和误解。误解1：人工智能是一种多余的“奢侈品”。在新的王冠流行期间。在新的王冠流行期间，人工智能正成为实现成本优化和业务连续性的重要因素。当公司由于现金流和经济环境的不确定性而苦苦挣扎时，人工智能不仅是多余的“奢侈品”，而且仍在产生收入。人工智能正在改善与客户的互动，加快数据分析，发布中断预警，并使决策自动化。误解二：人工智能和机器学习（ML）是相同的概念并且可以互换。机器学习是人工智能的一个分支。机器学习需要精心设计的培训和数据收集策略。此外，人工智能是许多计算机工程技术的统称，涵盖从机器学习和基于规则的系统到优化技术和自然语言处理（NLP）的所有内容。误区三：智能机器可以自己学习。机器学习的最终产品给人的印象是，他们可以自己学习。但是经验丰富的人类数据科学家将设计问题，准备数据，确定合适的数据集，消除培训数据中的潜在偏差，最重要的是，他们将继续更新软件，以将新知识和数据集成到下一个学习周期中。误解四：人工智能是100％的客观目标。每种人工智能技术都基于数据，规则和人类专家的其他类型的输入。每个人都有一种或多种内在的偏见，人工智能也不例外。经常接受重新培训的系统（例如，使用来自社交媒体的新数据）更容易受到不必要的偏见或故意的恶意影响。即使您当前的人工智能策略是“不使用人工智能”，该策略基于研究和思考做出的有意识的决策。 Gartner研究部副总裁亚历山大·林登（Alexander Linden）表示：“目前尚无办法完全消除偏见，但我们必须尽力将偏见降到最低。除了使用不同数据集之类的技术解决方案外，还要确保人工智能使用团队的多样性。团队成员评估彼此的工作也非常重要。这种简单的过程可以大大降低选择性和确认偏差。误解五：人工智能只会取代单调的工作。人工智能使公司可以进行预测和分类。并进行聚类以做出更准确的决策。借助这些功能，人工智能解决方案可以渗透到工作环境中，不仅可以代替单调的任务，而且可以增强更复杂的任务。以医疗行业中使用的成像人工智能为例。基于人工智能的胸部X光应用程序可以比放射科医生更快地发现疾病。金融和保险行业使用机器人顾问来提供金融服务和检测欺诈。尽管这些功能并不能完全替代人类在这些任务中的角色，但最终它们将人类的角色限制为观察和处理异常情况。因此，有必要调整现有员工的工作职责和能力计划，并提供再培训计划。误解6：我的业务不需要人工智能策略。每个企业组织都应考虑人工智能对其自身战略的潜在影响，并研究如何使用该技术解决业务问题。阿万多