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判断
人工智能AI如何改善预测而非人为判断
“预测机器：人工智能的简单经济学”的合著者Ajay Agrawal为企业领导者提供了有关如何实现AI价值的可行建议。
人工智能。在商业流行语中，这个似乎是最重要的。每个人都在谈论它，但是实际上有多少人理解它呢？阿贾伊·阿格劳瓦尔（Ajay Agrawal）在这一领域取得了令人难以置信的进步。由Agrawal，Joshua Gans和Avi Goldfarb撰写的2018年《预测机器：人工智能的简单经济学》一书为企业领导者提供了有关如何实现人工智能（AI）价值的可行建议。
本书的作者解释说，就像更便宜的电，光更便宜一样，电力或通过计算得出的价格也更便宜，更便宜，更重要的是，更便宜的预测将摆脱业务模型和流程中的不确定性，并导致整个行业的重新构想。归根结底，AI有望成为具有多样性的变革性通用技术。
在2019年福布斯CIO论坛的休息时间，workday在加利福尼亚半月湾一个有雾的下午会见了Agrawal ，并聊了他书中的一些主要学习内容。我们的谈话节选如下。
大多数企业领导人没有计算机科学背景。关于他们如何利用人工智能的最佳建议是什么？
对于他们来说，我最好的建议是将AI视为降低预测成本。当预测或其他任何东西变得更便宜时，我们将使用更多的预测，并开始以更巧妙的方式使用它。
当我与首席执行官和CIO会面时，他们常常说：“我们有25,000名员工，我们从事这一行业。我们应该从AI入手？” 答案通常很简单-您的数据科学小组。该团队已经确定了贵公司的预测问题，并以数字格式存储了数据，并将这些预测集成到了工作流程中。现在，他们所要做的就是使用一些新的统计技术，如果有足够的数据，这些技术将生成更好，更快和更便宜的预测。
人工智能只能替代一件事，那就是人类的预测。
另一种看待AI的方法是通过重铸我们以前用AI解决问题的方式来解决以前没有想到的问题。例如，我们有很多来自大型组织的人力资源主管来到我们位于多伦多的Creative Destruction Lab，他们会说：“我们想弄清楚要寻找什么技能，我们应该雇用谁以及如何提高技能我们现有的人。” 然后，在单独的对话中，我们将听到业务负责人说：“我们在销售，市场营销和制造中都需要AI。除人力资源外，我们在大多数地方都需要AI。”
大多数人认为，由于HR是非常人性化的并且需要大量的情商，因此它不需要AI。错了 人们可以通过将诸如招聘和技能开发的某些方面的人力资源功能转换为一系列预测来利用AI，然后人们可以运用他们的判断力。
人们也对AI感到有些恐惧，尤其是在未来的工作领域。你会怎么说呢？
这真的很重要，因为很多人对此感到非常威胁。但是，人工智能只能替代一件事，这是人类的预言。
所有人类的预测都容易被机器所取代。但是，人类还有许多其他有价值的事情，它们是对预测的补充而不是替代。正如我们刚才提到的，判断力的一个方面是-人有判断力，而AI没有。人们在任何地方部署判决时，该判决的价值都会上升，因为我们可以将其应用于越来越高的保真度预测中。
这是一个比喻：假设有两名会计师在电子表格存在之前面试同一份工作。其中一位非常擅长快速准确地将脑袋中的数字相加。另一位会计师的判断力很好。他擅长问一些聪明的问题，例如：“当利率上升四分之一时，我们的业务将会怎样？”
一位面试官可能对第一会计师说：“您具有宝贵的技能，可以快速，准确地将数字累加到您的头脑中，因此您将节省很多时间。” 对于第二人称，面试官可能会说：“拥有这种判断能力真是太好了，但是每次您提出一个聪明的问题时，我们都需要三天的时间来回答。这很有趣。技能，但它的价值有限。”
然后是电子表格，由于机器均衡，第一个人的价值下降了。快或慢将数字加起来都没关系。该机器比任何人都更快，更准确。
然而，第二会计师仍然有良好的判断力。他的价值不断提高，因为现在每次遇到一个聪明的问题时，他只需花三天时间就可以在电子表格中更改一个单元格并找到答案，而不用花三天时间回答问题。
但是判断本身不能量化吗？换句话说，做出判断只是对不同类型的预测；二阶或三阶预测，对吗？
是的，判断可以量化。如果机器能够观察到足够多的人根据其预测采取行动，那么它就可以开始推断我们的判断并进行预测。但是，这总是一场军备竞赛。随着AI观察到许多判断，并将其转化为预测，然后我们可以将判断应用于这些预测。审判将仍然是人类的游戏。
您在书中谈论“人工智能的时刻”。您最近有什么AI时刻？
我最近在东京，对这么多大型国际公司用日语开展业务感到惊讶。甚至他们的高级管理人员也不会说英语，因此很多次会议期间都必须有口译员在场。我想：“哇，我们在语言上确实很分离。当我们最终获得可以即时翻译的商业级翻译器时，这些障碍将逐渐消失。”
由AI翻译完成，仅供参考
来自：workday
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