原文作者：Curtis Peterson

翻译：徐婧欣

核心提示：AI 技术的发展似乎并不像我们预计的那般迅速，而要推进它的进步，可以采取哪些措施呢。

AI 应用的发展并不像我们期待的那样迅速，我们应该自己先采取一些行动，而不是等待 AI 自己发展到预期水平。
据数据观察人士估计，目前我们每天至少会创造 270 万兆兆字节的数据，这足以使数码世界的规模每两年就翻上一番。在数字经济和共享经济中，诞生了大量的 app，产生了无数字节的数据，但是大部分都没有人关注或是利用。那么面对如此大规模的数据，我们应该如何有效利用呢？

一个共识就是，通过 AI 来利用这些数据。AI 能够发现这堆数据的意义，使从自驾车、医疗诊断到国家安全和科学发现等领域的应用得到开创性的进展。但事实和预期总是有些差距的，作为一个内容涵盖广泛的学科，AI 的发展已经停滞了很多年。由于缺少一些系统，现在能接触到的 AI 的驱动机制似乎与我 20 年前在大学里学到的无异，当时我是一名计算机工程专业的学生，几个小时就能逛遍整个因特网。

在这种情况下，有必要采取一些手段，联合各公司、IT 领导者、技术人员、教育家和政策制定者，加速赶上发展进程。整个社会对于 AI 的发展都雄心勃勃、有着宏大的梦想，为了实现这些梦想，我们都需要有所投入。本文提供了三个途径，可以带领 AI 技术走向成熟。

1. 培养和引进 AI 人才

从教育的角度来说，我们需要培养年轻一代对 AI 职业道路的兴趣，而不只是教他们写代码。现在我们还没有足够的智囊团来进行ＡＩ研究，因此需要更多这一领域的专业人才。ＡＩ的核心是高难度的高等数学，真正能够掌握其中高深的专业知识的是博士群体而不是训练六个月就开始写代码的毕业生。

有一件事情是技术领导者立刻就可以做的，那就是在内部人员中寻找有能力研究ＡＩ／博士水平的数学的人，并且开始训练他们，替他们支付大学教育的费用。之后，就需要以更好的头衔和其他奖励来留住这些员工。大部分公司都很难在开放市场上找到合适的人才，而研究生教育的费用要低于直接招聘相关人才。

2. 定义并建立一个 AI 管理框架

为了激励 AI 的发展，私人和公共部门必须进行合作，来确定我们允许和不允许 AI 做什么。很多现有法律针对的都是看不懂数据的群体，但是如果计算机开始像人一样思考，又该制定怎样的规则呢？我们应该让 AI 能够理解物联网数据或健康统计，并以此为基础制定决策吗？

我们既需要确定使 AI 技术发展到预期水平的方法，也要知道面临哪些障碍，我们需要联合利益相关者，让他们深入参与，回答 AI 带来的一些问题。国家科技委员会最近成立了 AI 下属委员会，开始研究这类问题，但是需要做的事情还有很多。Uber 等公司最近宣布成立 AI 实验室，从学术界聚集了 AI 领域主要的分析和研究人员，为成为 AI 领域可靠的企业公民做出了良好表率。

技术领导者的工作是确立关于客户数据使用的公共行为准则，不再按照落后的标准来定义道德行为。我们也需要从过去的错误中获得经验，比如「道德黑客」，当时我们没能和公众及时交流客户通过此政策能得到的利益。

3. 创建快速见效、跨行业的 AI 商业模式，产生更广泛的需求

最近，AI 技术带来的收益被用于解决很多问题：治疗癌症、破解密码、管理世界电网。而 AI 要实现发展，真正缺少的是客户和企业的需求。为了激发需求，很多行业里的公司都需要更加努力工作，要知道该如何充分利用机器学习、自然语言处理、智能代理商和其他 AI 附属业务带来的进步。

自驾车的发展就是一个很好的例子，计算机科学家们已经围绕自驾车开发了很好的 AI 技术，一部分原因是其算法只需要控制一个特定的数据集，如道路、数目和桥梁等，而非一个数据的无限集合。自动驾驶应用同样能带来大量的金钱回报。

如果获得了快速且专业化的效果，就能够吸引人才、收获金钱、强化数字经济的发展势头，例如开发更多 AI app，这会使 AI 技术更加丰富，拥有更大的数据集。重要的是，这些应用将帮助用户开始用 AI 技术衡量 ROI，预估自己公司如果大范围使用 AI 技术会受到怎样的影响。

如果公司能够收集很多数据，但是缺少样本或行为分析的能力，那么这些工具就能带来很多好处。我的建议是，建立一个 AI 实验室，规模无需太大。数据真的很重要，你不能只是坐在那就希望从中获得价值，你需要参与到市场的游戏中去。在我的公司，我们从内部的以强化客户产品体验为目标的 AI 项目中获益匪浅，得到很多激励。我们正在运用学到的知识制定一个简单但是有效的短期计划，运用我们所在领域（统一、多模式的通信系统）的 AI 技术完善产品。当每个人都投入进来时，市场就会向前发展了。

我们对 AI 的期待真的能够实现吗？我相信可以，但是这最终还是要取决于我们自己。作为技术领导者，我们需要进步，需要更多的投入，越过不切实际的开端，前方等待我们的将是真正有意义的工作。

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