这些是科技领导者在工作中使用人工智能时最担心的问题
科技领袖们在使用人工智能时最担心的问题是什么？
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生成AI可能是一个令人印象深刻的生产工具，但IT和业务用户都需要注意它也在复杂化工作和业务流程。这是一项新的IEEE研究的警告，警告说“使用AI并不像看起来那么容易。”
这项调查是在9月份对全球350名技术主管领导进行的，其结果表明，虽然几乎每家公司都希望利用AI的潜力，但在此过程中还需要教育和组织准备。
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尽管存在一些障碍，但AI的发展势头强劲。70%的人表示他们已经或计划在未来一年内引入使用自然语言处理的工具，而去年的调查结果为67%。未来一年将使用AI的主要用例包括实时网络安全、提高供应链效率、促进和加速软件开发、自动化客户服务以及加快招聘申请者的筛选速度。
但是，迈向AI不会一蹴而就。“将AI整合到现有工作中并不像打开一个开关那样简单”，研究人员指出。回想一下以前的一些所谓易于实施的技术——从云计算到物联网设备——它们“通常以成功和失败交织的方式被接受”。事实上，数字化转型的倡议“具有惊人的高失败率，意味着它们未能达到预期效果，超出成本，超出期限，或在某些情况下被放弃。”
这也是AI可能面临的一个不那么光鲜的未来——如果说什么的话，“引入AI这样的高级技术可能更困难”，研究人员建议。
近60%的高管，即59%，担心在重要决策和流程中过度依赖AI，他们提到“对AI的过度依赖和潜在的不准确性”是他们组织中使用AI的首要关注点之一。
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其次，50%的人提到对知识共享和培训员工存在困难。高管们担心公司能否充分利用现有专业人员的“机构知识”来培训新人。同时，近一半的人（47%）表示将来一年在使用生成AI时，将现有工作流程整合AI是他们的首要关注之一。
随着AI的加速使用，训练数据的质量成为另一个问题，IEEE报告的作者们指出，“AI系统需要用数据进行训练。但数据集往往由可能存在偏见或不准确的人员制作。因此，AI系统可能会延续偏见。”验证训练数据很困难，“因为其历史不可用，训练数据的数量巨大”，IEEE终身会员Paul Nikolich表示。
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生成AI仍然相对较新，专业知识适配的人才还不多。高管们被要求列出他们寻求AI相关职位候选人的主要技能。列表中包括各种技术技能，但各种软技能也排名靠前。
“在使用生成AI时，你需要的是提示工程、创造性思维和验证AI交付内容的能力 – 这三个技能是你获得有意义结果的法宝”，IEEE高级会员袁昱在报告中说道。具有讽刺意味的是，构建AI需要更多的AI。“技术领域最大的瓶颈之一是编码的人力资源的可用性”，IEEE高级会员Carmelo José Albanez Bastos Filho说道。“在许多情况下，存在具有高附加值的知识性工作，但许多软件开发活动却相对简单，应该很快被自动化。”
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