人工智能无处不在，我们都知道通过阅读有关新产品或应用程序的信息来了解它。AI 算法的核心是数据，以数字形式存在。那么，让我们通过数字，也就是统计数据来探讨 AI 对我们生活的影响。约 77%的设备利用人工智能。AI 的一个主要用途，特别是生成性 AI 在类似人类语言交流中的出现，使 85%的 AI 用户可以用它来创建内容。
扩展到整个行业的影响，零售行业领先，其中 72%的零售商采用了人工智能，63%的 IT 和电信行业也在使用它。毫无疑问，这带来了显著的好处。例如，Netflix 利用机器学习技术节省了 10 亿美元。但这种自动化和进步也有另一面，即取代人力劳动。据报道，到 2030 年，智能机器人可能会影响 30%的全球劳动力，影响 3.75 亿个职业。
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尽管数字可能因来源不同而有所变化，但有一点是明确的——人工智能正在迅速改变商业运作方式，并带来利弊。因此，让我们深入分析人工智能对科技行业的影响。
AI 算法分析大量数据以生成可操作的商业洞察，帮助组织通过自动化等方式实现效率。
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说到效率，想象一下 AI 驱动的代码助手如何通过建议自动补全、编写样板代码、检测语法错误、安全漏洞等来帮助开发者进行软件开发。然而，像许多其他 AI 应用一样，建议利用这些工具来增强开发者的生产力；应避免过度依赖代码助手来编写生产级代码。
网络安全面临许多挑战，包括每个组织中存在的大量易受攻击的系统或设备、多样化的攻击途径、网络技能专业人员的短缺以及大量的数据。一个自学习的基于 AI 的网络安全系统可以通过持续收集和分析企业系统中的数据来应对这些挑战，提供跨 IT 资产清单、威胁暴露、控制效果、漏洞风险预测、快速事件响应和模型可解释性等领域的智能。
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这种技术的优势在于它带来了规模和速度，超越了人类能力的限制。像威胁检测和事件管理这样的任务需要分析来自多个来源的实时数据，这些数据可以通过 AI 算法进行主动监控。
无论是代码助手还是用于网络安全的 AI 技术，这些都更接近企业，通常对客户不那么显而易见。所以，让我们将焦点转向 AI 生成型智能助手在丰富客户体验方面的最广泛应用之一。
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客户需要一个平台来进行互动并寻求对其问题和担忧的回应——虚拟助手是满足这一需求的绝佳方式。它随时随地为他们提供信息，触手可及。
然而，这些传统的虚拟助手已经存在了一段时间。那么，生成型 AI 基于的智能助手如何提升整体体验呢？
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好吧，它们在人类语言对话中的能力使得它们能够非常好地理解上下文。这种上下文学习涉及对语言的细致理解，策划出一个形成良好的响应，以提升客户体验，并缩短解决问题的时间。生成型 AI 助手能够进行更自然、更流畅的对话，从而提供更加个性化的响应。
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是的，未来的一切都与个性化有关。它减少了用户需要应用自定义层的认知负担，以满足他们的需求。这是使用 AI 的一个重要驱动力，因为它直接对接特定用户并适应他们的特征。尽管有很多好处，从预测客户行为、推荐、内容创建和报告生成到将 AI 融入现有技术产品以简化用户工作流程和过程，但这段光鲜的 AI 进步故事还有另一面。
AI 快速融入商业流程引发了关于工作置换的担忧。AI 用于自动化由人类传统上执行的重复性和日常任务，导致制造业、零售业、客户服务和行政角色等行业的职位被取代。并非所有部门和职业都受到均等影响，事实上也创造了新的职位。像提示工程师、AI 伦理学家、负责任的 AI 与合规官员和 AI 审计员等角色在 AI 驱动的经济中迅速涌现。
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然而，面临低技能日常工作的劳动力在适应技术变革方面面临更大的挑战。政策制定者、企业和其他利益相关者必须携手应对这些挑战，减轻对工人和社会整体的负面影响。这包括组织培训计划、嵌入终身学习计划和促进新兴行业中的新职位创造。
不仅是工人，AI 生成的回应和预测的消费者也同样关注。AI 算法的优良性在很大程度上取决于其训练所用的数据。这些数据可能包括用户信息或敏感细节，如 PII（个人身份信息）。最近，新闻报道了公司在未征得明确同意的情况下使用用户数据来训练模型。这种未经授权使用个人数据的行为侵犯了用户隐私权，是使用 AI 系统时的重要关注点。
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此外，算法的黑箱特性使得不仅用户，甚至开发者也难以理解模型回应背后的推理。因此，组织必须共同努力建设负责任的 AI，尊重数据隐私，促进模型透明性。虽然 AI 提供了提高效率和创新解决方案的有前景的好处，但必须负责任地解决用户和劳动力的担忧，以充分挖掘其潜力。
Vidhi Chugh是 AI 战略家和数字化转型领袖，专注于产品、科学和工程交汇处，致力于构建可扩展的机器学习系统。她是获奖的创新领袖、作者和国际演讲者，致力于普及机器学习，让每个人都能参与这场变革。