因此，您是服裝零售商，租車公司或薪資處理公司的首席執(zhí)行官，并且您聽說人工智能正在改變世界。你該怎么辦斯坦福大學(xué)商學(xué)院的保羅·奧耶(Paul Oyer)說，簡短的答案是開始快速學(xué)習(xí)。

“人工智能將影響每個行業(yè)，無論是服裝還是航運(yùn)業(yè)，”經(jīng)濟(jì)學(xué)教授，高級管理人員新開設(shè)的多學(xué)科人工智能課程共同負(fù)責(zé)人奧耶說。“我們需要在處理AI技術(shù)的人員與了解推動公司發(fā)展的經(jīng)理之間找到互補(bǔ)的關(guān)系。經(jīng)理們不需要學(xué)習(xí)所有的技術(shù)細(xì)節(jié)，但是他們確實需要了解對他們業(yè)務(wù)的影響

。人工智能推動了自動駕駛汽車，機(jī)器人技術(shù)，圖像識別，醫(yī)學(xué)診斷和大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的重大進(jìn)步。但是每個行業(yè)都有自己的需求，通常由非技術(shù)主管來制定戰(zhàn)略方向。

斯坦福大學(xué)智能系統(tǒng)實驗室主任和該課程的另一位共同主任Oyer和Mykel Kochenderfer說，人類和AI系統(tǒng)都需要更好地相互理解。

在最近的一次采訪中，兩人為經(jīng)理們概述了幾個問題。

人工智能不僅僅適用于“高科技”公司

就像1980年代的個人計算一樣，人工智能是一種可以改變看似過時的行業(yè)的工具。例如，服裝零售商可以使用模式識別來更好地針對特定類型的客戶。貨運(yùn)公司可以使用AI來有效地規(guī)劃負(fù)載，優(yōu)化路線，預(yù)測維護(hù)問題并確定可能需要更多培訓(xùn)的駕駛員。

AI不是魔杖

“管理人員需要將炒作與現(xiàn)實區(qū)分開來，” Kochenderfer說。對于大多數(shù)高管來說，他們對AI的理解來自他們從媒體中學(xué)到的東西。他們學(xué)習(xí)流行語，但需要了解核心的基本見解。例如，要有機(jī)器人空乘人員還需要幾年的時間。”

AI將改變勞動力市場

Oyer認(rèn)為AI和機(jī)器人不會造成大規(guī)模失業(yè)，這比一個世紀(jì)前的農(nóng)業(yè)機(jī)械化還要嚴(yán)重。確實，機(jī)器人技術(shù)在人口眾多且勞動年齡人口短缺的國家可能會有所幫助。但是，Oyer警告說，人工智能很可能會破壞許多當(dāng)前的工作類別。自動駕駛汽車將極大地影響基于駕駛的工作。在近年來增長迅速的倉庫領(lǐng)域中，機(jī)器人很可能會取代許多人類的打包機(jī)和揀選機(jī)。

由于低技能工作往往更容易實現(xiàn)自動化，因此低技能和高技能工人之間的薪資差距可能會繼續(xù)擴(kuò)大。

“我不擔(dān)心會有足夠的工作，” Oyer說。“但是我擔(dān)心，在自動化淘汰了舊工作之后，很多人在過渡過程中將經(jīng)歷非常艱難的時光。

AI構(gòu)成了重大安全問題。人工智能

在正常條件下的駕駛方面取得了驚人的進(jìn)步，但科奇德費爾(Kochenderfer)警告說，它們并沒有接近消除風(fēng)險，特別是，人或其他機(jī)器在復(fù)雜情況下如何對決策做出反應(yīng)的不可預(yù)測性。

有很多“邊緣情況”，即后果嚴(yán)重的低概率情況。Kochenderfer說，邊緣情況出現(xiàn)在很多領(lǐng)域，從診斷醫(yī)學(xué)圖像的專家系統(tǒng)到?jīng)Q定飛機(jī)應(yīng)采取哪種躲避動作的避撞系統(tǒng)。錯誤可能是致命的。Kochenderfer說：“問題是，我們?nèi)绾巫C明AI系統(tǒng)真正安全并值得我們信賴?”