我们都读到过有关人工智能潜在风险的新闻和各种危言耸听的故事。尽管人们对人工智能仍持有谨慎的怀疑态度，但毫无疑问的是，在商业领域人工智能已经应用在了优化工作流程、自动处理周期性任务等诸多方面，并且完全重构了人们协同工作的方式。

但要想真正避免AI潜在的危险，我们需要用行动代替猜疑，培养一支集人类和新兴技术力量于一体的队伍——一支“增强智能”的队伍要横跨商业智能和自动化数据分析领域，将人类意志置于数据分析和高级算法中间。

创新大战下的野蛮生长    基于人类意志下的智能

现如今，AI革命正处在快速发展期，每隔不久便会涌现大量商业智能和数据分析技术应用产品或服务。这是一个充满竞争并且渴求持续创新的行业。大量先进的机器学习算法在全球得到广泛应用，企业总想要更先一步领先竞争对手，然后通过不断开发性能更优的人工智能、商业智能或数据创新来互相挑战。

然而，一味地追求创新以期在竞争中胜出，将为企业构建智能系统带来潜在风险。我们希望使用人工智能，使我们的生活更轻松，使我们能更快、更客观、更公正地做出正确的决定，但笼罩在商业竞争下的技术创新，其最终实现的能力可能会偏离我们真正希望人工智能所拥有的能力。并且，浪费时间构建一些华而不实的创新工具，可能导致最终开发出有缺陷的人工智能工具，而这些工具也仅仅用于解决我们假想但实际并没有价值的问题。

发展人工智能的过程中，我们必须牢记“以人为本”。这不仅关乎其发展的最终目标，我们努力实现的AI革命，能为我们的日常生活提供诸多便利。我们更不能忘的是，AI系统或智能算法要建立服从人类意志而工作的基础之上。具有自主意识的人工智能技术必须要以发展辅助科技为目标，而非取代人类。

当然，AI革命的发展和应用中，始终坚持以人为本的基本目标也能够保证其未来应用中不违反现代人类社会的规则。在一般数据保护条例约束和其他公共行业组织的监管下，也能够保证人类在发展、使用AI工具过程中最小化犯错空间。

数据管理驱动业务成功    AI价值以信任为基础

数据管理并不仅仅意味着遵守规则即可。AI革命是在海量数据基础上实现的，因此数据的管理和人工智能驱动的商业成功有着密不可分的关系。

信任支撑着数据管理和商业成功之间的关系。信任是一种基本的人类感情，它是人工智能技术或先进的算法所无法复制的。以数据敏感性强的健康护理行业为例，在技术和患者之间建立信任并非易事。

当海量数据来自于不同而相互独立的系统时，高效的数据管理策略将对AI计算所得结论的可信度提升更加重要。数据管理要通过简单直接的方式保证以合适的数据得出正确的结论，同时，也要有能力识别错误数据并快速标定、解决这些错误，以此保证用户数据的真实性以及最终AI策略的有效性。

AI几乎可以应用到所有市场和行业领域，但如果我们不谨慎使用，AI产生的不实信息将会颠覆我们长久以来数字化变革中付出的努力。AI在数据分析环境下，其最终目标是为我们开辟一条更快、更便捷及更具针对性的决策路径。AI和数据分析在实际应用中依赖于可信度，如果AI缺乏可信度，那所有意图实现数据至上的努力都将失去价值。

自动数据分析必须和人类意志相结合，特别是当AI的能力越来越复杂的时候。无论数据集可能变得多么精细，它总是需要人为的监控，才能保证所有的决策结果都是充分可信和准确的。毫无疑问的是，人类的监管对于确保数据和一切智能技术符合人类管理规则是十分关键的。