人工智能如何变得更好，公司及其客户何时才能信任它?

“对人工智能系统的不信任问题是今年 IBM 年度客户和开发者大会的一个主要主题，”在 IBM 设计生产力部门工作的 Ron Poznansky 说。“坦率地说，大多数人不信任人工智能——至少，还不足以将其投入生产。经济学人 2018 年进行的一项研究发现，94% 的企业高管认为采用人工智能对于解决战略挑战很重要;然而，麻省理工学院斯隆管理评论在 2018 年发现，只有 18% 的组织是真正的人工智能“先驱”，已经将人工智能广泛应用于他们的产品和流程中。这一差距说明了我们在人工智能社区中存在的一个非常真实的可用性问题：人想要我们的技术，但在目前的状态下对他们不起作用。”

波兹南斯基认为缺乏信任是一个主要问题。

“人们还不信任人工智能工具有一些很好的理由，”他说。“首先，这是偏见的热点问题。最近的高调事件理所当然地引起了媒体的广泛关注，这有助于使机器学习偏见的概念家喻户晓。组织有理由犹豫实施可能最终产生的系统种族主义、性别歧视或其他有偏见的输出。”另一方面，波兹南斯基和其他人提醒公司，人工智能是由设计造成的——只要公司了解偏见的本质，他们就可以轻松地使用人工智能。

例如，当在欧洲进行一项确定 COVID 解决方案的主要 AI 分子实验时，故意不讨论相关分子的研究被排除在外，以加快获得结果的时间。

也就是说，当您的 AI 偏离其旨在解决的原始业务用例时，或者当机器学习等底层 AI 技术从数据模式“学习”并形成不准确的结论时，可能会发生分析漂移。