8、人工智能在实践与行业中的现状、挑战与未来趋势

人工智能在实践与行业中的现状、挑战与未来趋势

1. 人工智能实践与实施的争议及挑战

1.1 生产力增长争议

对于人工智能对生产力增长的影响，存在不同观点。有观点认为，可预见未来的大部分生产力增长已在战后时期实现，新技术虽令人印象深刻，但从生产力角度并非具有变革性。然而，斯坦福大学数字经济实验室主任埃里克·布林约尔松则坚信人工智能的影响具有变革性，未来十年平均生产力将提升 1.8%。目前，谁的观点会占上风仍在争论中。不过，未来十年人工智能会产生一定影响，但真正的未来产业处于更长远且不确定的时间范围内，可能是未来 5 - 30 年，而非仅仅未来十年。

1.2 实施挑战

人工智能全面且稳健地在企业范围内实施面临一些技术挑战，具体如下：
- 数据获取 ：获取足够且合适的数据是基础，但实际操作中可能面临数据来源有限、数据收集困难等问题。
- 数据质量 ：低质量的数据会影响人工智能模型的准确性和可靠性，例如数据存在错误、缺失值等。
- 隐私和合规 ：在使用数据时，需要确保符合相关的隐私法规和合规要求，避免数据泄露等问题。
- 指标对齐 ：制定良好的人工智能质量指标并使其与财务和业务指标相匹配至关重要，但这也是一项具有挑战性的任务。

1.3 成本与收益平衡

每一项新技术及其实施都涉及文化转变和实施成本。企业承担这些成本，很大程度上是担心在行业中落后。目前，除了大型科技公司，其他企业较少使用严格的投资回报率（ROI）指标来评估人工智能项