讓人工智能發揮作用的利與弊
隨着人工智能越來越多地接管工作中的瑣碎或重復性任務，大多數辦公室工作人員都渴望親自嘗試一下。但是，衆多新興人工智能工具的選擇，使得評估這個真正的應用並選擇正確的工具變得復雜起來。乍一看，自帶人工智能(BYOAI)是一個簡單的解決方案。這是因爲我們以前就遇到過這種情況：自帶設備和影子IT的經驗表明，這種隨心而爲的策略有一些嚴重的缺點。
什么是自帶人工智能(BYOAI)
自帶人工智能是指設備、應用或系統在設計和生產過程中已經集成了人工智能（AI）功能，而不需要額外安裝或配置。這種自帶人工智能的系統通常具備以下特點：
- 自動化功能：能夠自動執行復雜任務，減少人工幹預。例如，智能家居設備可以自動調節溫度和燈光。
- 學習和適應能力：能夠通過收集和分析數據，不斷改進自身的性能。例如，智能語音助手可以根據用戶的使用習慣優化響應。
- 數據處理和分析：能夠實時處理大量數據，提供有價值的洞察。例如，智能攝像頭可以實時分析視頻流，識別異常行爲。
- 自然語言處理：能夠理解和生成自然語言，與用戶進行自然互動。例如，聊天機器人可以與用戶進行流暢的對話。
- 圖像和語音識別：能夠識別和處理圖像和語音信息。例如，智能手機可以通過面部識別解鎖。
一些常見的自帶人工智能的例子包括：
- 智能手機：內置語音助手（如Siri、GoogleAssistant）、面部識別和拍照優化功能。
- 智能音箱：如亞馬遜的Echo和谷歌的Home，能夠通過語音命令控制各種家電。
- 汽車：高級駕駛輔助系統（ADAS），如特斯拉的自動駕駛功能。
- 智能家居設備：如Nest恆溫器、智能燈泡和安全系統。
自帶人工智能的設備和系統在各個領域的應用越來越廣泛，不僅提高了用戶體驗，也推動了技術的發展和進步。
爲什么企業希望鼓勵它
毋庸置疑，人工智能調度和筆記工具已經接管了知識工作者的很大一部分祕書職責。大型語言模型在某些方面確實表現出色。它們在總結會議、優化議程和創建後續任務列表方面表現出色。無論是組織還是員工都不想錯過這些工具帶來的回報。簡而言之，BYOAI是一種快速簡便的實現此類生產力提升的方法。
此外，採用新的AI工具對企業而言成本相對較低。以終端用戶爲中心的工具通常比企業管理功能便宜，而且在許多情況下，員工需要爲應用或工具付費。企業還可以在初始選擇過程中節省資金。
當終端用戶選擇AI工具時，其通常會考慮易用性，從而傾向於選擇最方便的工具。只要讓這種群體智慧發揮作用，IT部門就可以快速識別，並選擇滿意度最高的工具。
最後，當用戶將同一種人工智能用於個人生產力任務和工作時，其會自我訓練以優化人工智能的使用。其會熟悉界面和優化策略，而企業無需在培訓上投入大量資金。
此外，由於每個團隊成員都有一個工具來完成其特定任務，因此工具混淆的情況會減少。因此，員工將在工作和個人項目中使用所選工具的各種功能來不斷磨練自己的技能。
自帶人工智能的弊端
然而，權衡BYOAI的潛在風險也同樣重要。與影子IT（指未經IT部門正式批准的技術）一樣，找到正確的平衡點將是其成功的關鍵。
BYOAI最大的問題之一是網絡安全。由於企業數據可能分散在多家AI企業，因此IT和網絡安全團隊可能甚至不知道哪家企業目前持有自己的數據。這意味着任何AI企業的數據泄露都可能對自身的組織產生嚴重影響。
因此，IT部門必須假設沒有任何數據泄露會危及企業的生存，否則其將需要監控數百個服務和經銷商的泄露通知。
BYOAI的另一個挑战是，其將隱私和數據保護法規的責任放在了員工個人身上。這意味着員工需要花時間分析條款和條件以及隱私聲明，以確定企業數據，尤其是客戶數據，是否可以存儲在服務提供商處。
BYOAI非常樂觀地認爲，每當企業修改條款、法律變更或法院重新解釋法規時，每位員工都會進行同樣的盡職調查並保持監控。如果其做錯了，甚至可能要對潛在的損失負責，這給團隊成員帶來了沉重的負擔。
最後，人工智能系統正在快速發展。與此同時，媒體大量時間只關注大型語言模型的一小部分。難怪對於普通用戶來說，領先的模型似乎在每個行業和應用中都提供了最好的結果。
事實上，事情沒那么簡單。新興的行業專用小型語言模型和代理在各自的領域中顯示出更大的前景。因此，員工可能會使用不合適或完全錯誤的工具進行自我訓練，並取得不合格的結果。
如何在容忍人工智能工具方面做出战略決策
影子IT和自帶設備給IT部門帶來了巨大挑战。就目前情況而言，大型語言模型和GenAI的強大功能可能會使情況進一步惡化。與此同時，BYOAI可能會爲許多企業和員工提供一種快速提高生產力的方法，並從新興趨勢中獲利。
如今，每家企業都面臨着兩難境地：長時間評估所有新穎的選擇，有可能會錯失唾手可得的機會。另一方面，過於倉促地加入人工智能潮流，可能會引發一系列重大問題。在容忍、接受或禁止BYOAI方面做出有意識的战略決策，對於充分利用BYOAI至關重要。
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