AI几乎触及所有组织，并越来越多地影响个人的日常生活，这引发了关于AI对用户的影响、AI带来的变化程度以及AI是否带来更多问题而非好处的讨论。
2024年，Public First与数据创新中心合作进行的一项调查显示，公众对AI的看法存在分歧。
在2000多名受访的美国成年人中，大多数人对使用AI进行多种个人用途表示兴趣，包括学习新信息（73%）、减少能源使用（66%）和管理健康与健身（60%）。
然而，当被问及AI对他们个人的影响时，只有32%的人认为它会改善生活，22%的人认为它会带来负面影响。与此同时，33%的人表示AI不会产生影响。此外，对AI的负面情绪比去年有所上升，37%的受访者表示担忧（上升自32%），28%的人感到焦虑（上升自23%），23%的人表示害怕（上升自2023年的19%）。
在商业方面，数据显示高管们对AI的接受度几乎是普遍的。UST公司在2024年发布的《AI报告》显示，93%的被调查的大公司表示AI对成功至关重要。
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然而，企业领导者也在权衡AI的利弊。他们报告了生产力和效率的提升，但在部署AI时也面临数据隐私、安全和伦理挑战。
AI的12个优势
几乎所有人都认为，AI既有优势也有劣势，个人和组织都需要理解这些，以最大化技术带来的好处，同时减少负面影响。
AI的优势包括：
1. 24/7可用性
AI的24/7可用性是其最大的优势之一。其他计算机技术也可以全天候运行，但只有在有人的情况下才能发挥作用。多位专家指出，AI在许多商业场合下能够在没有人类参与的情况下做出决策和采取行动，这意味着该技术可以独立工作，确保前所未有的持续运营。
2. 可扩展性
AI不仅可以持续工作，而且几乎可以无限扩展。Earley信息系统的创始人兼CEO Seth Earley表示：“使用AI，您可以扩展到以前无法实现的水平。”
例如，亚马逊和Netflix为客户提供的个性化推荐就是一个例子。虽然一位销售员可能能够为常常光顾的客户提供这样的服务，但AI可以通过分析可用的客户数据同时为成千上万的客户提供服务。在金融行业，机构也利用AI技术瞬时验证和确认数百万笔交易，并每天监控潜在的欺诈行为。
3. 提高准确性和降低错误率
与人类不同，AI系统不会感到疲惫或分心。它们能够处理无限的信息，并始终遵循规则分析数据并做出决策，这使得它们几乎总能提供准确的结果。
教育技术公司Skillsoft的首席信息官Orla Day表示：“因为AI不依赖于人类及其偏见和局限性，它能够提供更准确和更一致的结果。”
然而，这里有一个重要的警告。为了提供这样的准确性，AI模型必须建立在良好的算法上，这些算法必须没有意图偏见，并在足够高质量的数据上进行训练和监控，以防止漂移。
4. 提高安全性
AI用于实时监控和危险检测。该技术可以被训练来识别正常和/或预期的机器操作和人类行为。它可以检测并标记出超出期望参数的操作和行为，并指示风险或危险。这种AI的使用在多个行业和场景中提高了安全记录。
AI在提高安全性方面的能力在汽车功能中得到了体现，这些功能警告驾驶员注意力下降或偏离车道。在制造业中，AI被部署在接近受限区域时自动停止机器。AI驱动的机器人也被用于处理危险任务，例如拆弹或进入不稳定建筑物，而不是让人类去做。
5. 执行单调和重复的任务
专家们还称赞AI为人类处理重复任务，无论是在工作还是个人生活中。随着越来越多的计算机系统将AI整合到其操作中，它们能够执行越来越多的低级且通常无聊的工作，这些工作占用了个人的时间。AI处理日常工作的一些例子包括家庭中的机器人吸尘器和办公室的数据收集。这使得人类有更多时间专注于更高价值的任务。
FTI Consulting数据和分析实践的高级董事Claudio Calvino表示：“这是我们目前看到的最大投资回报，也是大多数公司使用AI的地方：减少人们在这些活动上花费的时间。”
6. 改善人类体验
AI分析大量数据以识别特定模式，组织利用这一能力以高度个性化的方式提供服务。例如，Daly表示她的公司Skillsoft正在利用AI更快地向个别客户提供定制内容，这比人类员工能够做到的速度快得多。她的公司并不是唯一一个使用AI来改善客户和员工体验的公司；技术公司Riverbed的《2024年全球AI与数字体验调查》显示，94%的受访企业领导者表示AI将帮助他们为员工和最终用户提供更好的数字体验。
7. 无偏见的决策
AI在决策中去除了情感、猜测、直觉和个人经验，而是使用数据和数学算法来确定最佳行动方案，印第安纳大学凯利商学院的运营与决策技术副教授Antino Kim解释说。因此，理论上，AI可以从过程中消除人类偏见——前提是AI系统使用的算法和数据本身没有偏见。然而，即使如此，AI也可能并非万无一失，因为它可能产生不准确的结果以及虚假的响应，称为幻觉。
8. 缺乏情感和判断力
同样，AI本身没有任何人类情感或判断力，使其在各种情况下成为有用的工具。例如，AI驱动的客户服务聊天机器人在处理愤怒或困惑的客户时不会感到慌乱、评判或争论。Kim表示，这可以帮助用户比与人类更容易地解决问题或获得所需信息。
他提到，研究发现，学生有时在向聊天机器人询问课程问题时比向人类更感到舒适。“学生担心他们可能会被评判或被认为愚蠢，但与AI互动时完全没有评判，因此人们往往更愿意与其互动。”
9. 创新
AI正在推动多个行业以及功能领域（如供应链运营）的进步。此外，预计未来AI将催生更多创新。
Johnson表示：“AI带来了巨大的改进；它是一个改变游戏规则的因素。”他举例说明AI在药物发现和医疗保健中的应用，该技术推动了更个性化的治疗方案，效果更加显著。
10. 提高效率和生产力
个人和组织发现，AI显著提升了他们的效率和生产力，迈阿密大学法默商学院信息系统与分析助理教授Zhe “Jay” Shan表示。他强调，生成式AI（GenAI）工具，如ChatGPT和微软的Copilot等AI软件助手，可以显著节省日常任务的时间。
以软件开发为例。程序员可以利用GenAI处理大部分工作，然后运用自己的技能来微调和完善最终产品——这种合作不仅节省了时间，还使程序员能够专注于他们能增加最多价值的地方。
UST AlphaAI的首席科学官Arnab Bose表示：“这不是人与机器的对抗，而是利用AI技术来增强和改善表现。这才是力量所在。”
11. 知识的民主化
随着AI变得更加普及，它也促进了更多人获取知识的机会，帮助更多人理解曾经仅限于专家领域的信息，Johnson表示。
再次看软件开发。AI工具使得更多人能够学习编码，同时也使得个人能够在不必懂得编码的情况下生成软件代码。Johnson表示，组织在这里也受益，因为他们可以利用AI收集、编目、归档并检索由个别员工持有的机构知识，从而确保其他人可以访问这些知识。
12. 扩大对专业知识的获取
AI驱动的计算机系统正在被构建以执行越来越多的专家和专业服务——这使得这些服务对过去无法轻易获取的人和企业变得可及。
Johnson表示，AI能够将大企业的解决方案带给小企业。AI为小型公司提供了比仅由人类执行这些角色时更具成本效益的市场营销、内容创作、会计、法律和其他功能专业知识。这使得独立从业者和小型企业能够“执行高水平的商业运作。”
AI正在改变我们的工作和生活，在许多方面带来了积极影响。但也存在一些缺点。
AI的12个缺点
利用AI的优势取决于了解这种技术的主要风险，West Monroe数字服务公司的技术与体验总监Eric Johnson表示。
“AI是一个充满重大机遇和重大风险的领域，”Johnson说，“这与组织从技术实施的角度以及用户和变更管理的角度利用这些工具的能力有关。”
常被提及的AI缺点包括：
1. 缺乏创造力
虽然AI被要求创造从计算机代码到视觉艺术的所有东西，但AI与人类智能不同，它缺乏原创思想。专家指出，AI被认为是狭义智能。它知道自己被编程和训练的内容；受限于自身的算法和所摄取的数据。AI本质上是基于算法和训练数据进行预测。尽管机器学习算法帮助机器随着时间的推移学习，但它不具备人类的创造力、灵感和新思维的能力。
Earley表示：“我见过人们用AI创造垃圾。它缺乏个性，缺乏声音，让人想立刻忽视它。”
2. 缺乏同理心
AI可以被教导识别诸如挫折等人类情感，但机器无法感同身受，也没有感受的能力。人类能够做到这一点，在许多领域，包括工作场所，这使我们相较于无情的AI系统具有巨大的优势。
Kim表示：“由于AI不是人类，它没有真正的联系。因此，这种同理心——真正理解的能力是缺失的。”
3. 人类技能的丧失
尽管专家通常将AI解放人类免于重复和单调任务的能力视为积极，但有些人认为这一好处带来了一个缺点：人类技能的丧失。Earley表示：“你将开始看到关键技能和批判性思维的逐渐丧失。”
他引用了AI导航系统广泛使用后导航技能丧失的例子。专家们表示，技能丧失不仅发生在导航中，他们解释说，人们通常通过首先学习和掌握简单的重复任务来提升自己的知识和专业技能。这种对基础知识的掌握使他们能够理解这些任务如何与他们完成目标所需的更大部分工作相结合。
但随着AI接管这些入门级工作，一些人担心人们可能会失去知道和理解如何执行这些任务的能力。这可能会阻碍他们真正掌握某个职业或行业的能力，也可能使他们在AI出现故障时没有必要的能力介入并完成工作。
4. 人类懒惰和生产力下降
同样，一些思想领袖表示，他们担心AI可能使人类变得懒惰。他们指出，一些用户假设AI工作无误，而实际上并非如此，他们接受结果而不加以检查或验证。
与此同时，Earley表示，AI的使用有时会导致生产力下降，解释称AI——特别是生成式AI——可能产生的结果需要人们花费更多时间去验证、完善或确认，而这些工作本身从头到尾完成所需的时间更短。这在AI不太适合任务的情况下尤其明显。
“人们往往过度使用AI或不当使用AI，”Earley补充道。
5. 工作损失和替代
根据瑞士全球人才公司Adecco Group在2024年发布的报告《通过伟大动荡领导》，41%的2000名C-suite高管表示，他们将在五年内因AI雇佣更少的人。只有46%的人表示他们会重新部署因AI失去工作的员工。
2023年4月，高盛研究报告估计，AI“可能使相当于3亿个全职工作岗位面临自动化。”作者还估计“美国约三分之二的职业在某种程度上面临AI的自动化。”
不过，情况比较复杂。经济学家和研究人员表示，许多工作将被AI消除，但他们也预测，AI将使一些工人转向更高价值的任务，并创造新的工作类型。现有和未来的工人需要通过学习新技能来做好准备，包括使用AI来补充他们的人类能力，专家们表示。
6. 伦理和隐私侵犯
随着AI使用的普及，伦理和隐私侵犯的风险也在增加。
Daly表示：“担忧层出不穷。”她和其他人表示，AI带来了许多伦理问题，从系统中的偏见到缺乏可解释性，没人能理解AI是如何产生某些结果的。
同样，许多人担心如何在AI时代保护敏感数据。专家指出，AI系统对数据的使用可能以违反法律、法规、企业最佳实践和消费者期望的方式暴露专有或法律保护的数据。
7. 高能耗和可持续性问题
AI系统所需的计算能力很高，这导致对能源的需求急剧上升。世界经济论坛在2024年的报告中指出，生成式AI系统的任务完成所需的能量“约是特定任务软件的33倍。”
尽管AI可以并已经被用来帮助组织开发更可持续的做法，但一些专家担心AI的能源需求可能在短期内对可持续性努力造成伤害，而不是帮助。
8. 不准确性
Bose表示：“AI可能是错误的。最终，AI是一个统计机器。它基于概率工作。出错的次数非常非常少，但并不是零。”
9. AI缺陷带来的不可预见风险
AI用户发现，由于使用AI，他们面临新的风险，最显著的风险来自AI提供不准确的结果或产生幻觉。
2023年发生了一起显著事件，一位纽约律师因提交引用虚构案件的法院文件而受到司法审查，这些案件是ChatGPT编造的。律师承认使用ChatGPT起草文件，并告诉联邦法官，他没有意识到该工具可能会出现这样的错误。
10. 更大规模的风险
组织一直需要应对风险。但如今，他们面临的风险因AI而显著增加，AI能够全天候工作并在前所未有的规模上运作。AI可以显著放大算法或数据中的一个错误。
Calvino表示：“风险的性质没有改变，但风险的规模和幅度发生了变化。现在的规模要大得多。”
11. 深度伪造和其他欺诈活动
黑客、阴谋家和其他人正在利用AI来推进他们的不法活动。他们使用该技术来制作和发送越来越复杂的网络钓鱼邮件和其他网络攻击。他们利用AI冒充他人，创造看似真实但实际上不真实的深度伪造音频和/或视频内容，以欺骗他人。
Johnson表示：“所有这些都是问题。只要人们被愚弄以为这些是真实内容，这将是一个问题。”
12. 社会利益分配不均
许多专家预计，AI的好处将超过缺点。然而，Earley表示，他并不认为这种情况对每个人都成立。他预测，AI带来的收益将分配不均，某些人将受到更大的负面影响。
Earley补充道：“我认为AI将在许多领域带来净改善，但社会上会有一些失败者。”
良好的AI使用案例
AI在社会的许多领域实现了显著进步。以下使用案例展示了这一技术的积极一面：
- Khan Academy，一家提供免费学习工具的非营利教育组织，宣布在2024年将其AI教学助手Khanmigo免费提供给所有美国教育工作者使用。其目的是帮助教师减少准备工作的时间，例如生成评分标准和开发测验问题，以便他们有更多时间进行教学。
- 新款汽车利用AI驱动的系统确保道路安全，监控盲区；在驾驶员注意力下降时发出警报；并采取预防措施，例如自动刹车以避免碰撞。
- 瑞士研究人员在2023年春季宣布，他们在医疗治疗计划中使用AI帮助一名瘫痪男子在12年后首次行走。
不良的AI使用案例
尽管AI本身是一个中立的实体，但在某些情况下的使用表明了其局限性和对他人造成伤害的潜力。这些现实世界的例子展示了AI如何被不当使用：
- 诈骗者使用AI冒充一家公司的首席财务官，制作的深度伪造如此逼真，以至于他们让该公司的财务员工支付了2500万美元。
- 在谷歌在2023年初展示其生成式AI聊天机器人Bard（现称为Gemini）时，Bard错误地表示詹姆斯·韦布望远镜“拍摄了我们太阳系外的第一张行星照片。”这些图像比望远镜的发射早了16年。此后，谷歌母公司Alphabet的股价下跌近8%，约1000亿美元。
- 在2024年初，不列颠哥伦比亚省的一家法庭裁定，加拿大航空因其聊天机器人向客户提供错误信息而承担责任，并向原告赔偿约800美元。加拿大航空试图否认对提供错误信息的聊天机器人的责任，但法庭的裁决表明，公司对其AI系统的行为负责。
Mary K. Pratt是一位获奖的自由撰稿人，专注于企业IT和网络安全管理的报道。
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