解码代理 AI 及其风险

快速阅读: 据《财经快报》称，随着人工智能的发展，代理型人工智能成为新热点，它能自主感知环境并完成特定任务。然而，这种技术也带来了非预期决策、数据漏洞和过度依赖自动化等风险。为应对这些问题，企业需建立治理框架，保证数据质量，并加强人为监督。这样既能降低风险，又能增强对人工智能系统的信任。

如今，当我们想到现代创新时，人工智能可能是首先浮现在脑海中的事物。这项技术的前沿是代理型人工智能——一个有可能彻底改变我们与技术互动的新领域。代理型人工智能是指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的自主系统。想象一下，拥有一群高度智能的机器人助手——人工智能代理——它们互相沟通以完成任务。例如，假设你正在计划一个生日派对。代理1确定了关键任务：找场地、发邀请函、订蛋糕和买装饰品。代理2通过调研附近场地并比较价格找到了一个很酷的派对地点。代理3利用你的联系人列表给朋友们发送有趣的邀请函。代理4通过与面包店沟通并选择最佳选项来订购巧克力蛋糕。代理5从网店购买了气球、彩带和派对帽。最后，代理1整合工作，向你提供详细的计划。在商业环境中，这种方法意味着简化复杂操作。代理型人工智能旨在提高效率，通常在决策过程中模仿人类智能。然而，随之而来的自主性风险是企业在部署人工智能代理前必须仔细考虑的问题。尽管还处于初级阶段，代理型人工智能可以影响企业运营。这些影响包括非预期决策、缺乏可解释性、数据漏洞、伦理问题以及过度依赖自动化。其中，有三个关键风险需要组织考虑。数据漏洞构成了重大威胁，因为代理型人工智能严重依赖数据集进行训练和运行。不良的数据治理或依赖有偏见的数据集可能导致结果失真，而数据泄露可能会导致财务和法律后果。另一个担忧是过度依赖自动化可能在不可预见的事件中导致操作风险。例如，没有人工监督的自动化供应链决策可能会放大自然灾害或地缘政治危机造成的干扰。除此之外，人力资源也是另一个值得关注的领域。通常被视为人类工人的竞争对手，如果实施不当，代理型人工智能可能导致士气低落和员工参与度下降。解决这些风险需要一个全面的战略，并采取主动措施。建立治理框架对于明确责任并确保符合道德和运营标准至关重要。确保用于人工智能训练的数据质量和多样性，并持续监控偏见或漏洞，有助于减少结果偏差。最后，投资于人为监督确保了人类与人工智能之间的平衡合作。通过在关键流程中创建人类干预机制，企业可以保持控制，增强责任感，并建立对人工智能系统的信任。作者是Findability Sciences的创始人兼首席执行官。

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