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Steven Miller 以及 Thomas H. Davenport

与人工智能一起工作

人机合作的真实案例

MIT Press, 2022

15 min. de leitura

6 Ideias Fundamentais

Texto disponível

Sobre o que é?

与作者一起，探索人机合作，了解不断发展的人工智能技术对于未来工作的意义。

评级

Na getAbstract, resumimos os livros* que ajudam as pessoas a entenderem o mundo, tornando-o um lugar melhor. Tudo o que selecionamos para a nossa biblioteca deve se destacar em uma das duas qualidades principais a seguir:

Esclarecedor – Você vai aprender conteúdos que vão ajudar você a tomar decisões melhores.

Útil – Você vai seguir conselhos práticos que vão ajudar você a se aprimorar no que faz.

Classificamos cada conteúdo em uma escala de 1 a 10 em relação a estas duas qualidades principais. As nossas avaliações ajudam você a escolher os títulos para a sua lista de leitura, indo de robusto (5) a brilhante (10). Os livros que classificamos abaixo de 5 não são resumidos. A seguir, confira o significado de cada nível da avaliação:

10 – Brilhante. Um livro útil e/ou esclarecedor que, além de atender aos mais elevados padrões em todos os aspectos pertinentes, destaca-se até mesmo entre os melhores. Ele se torna muitas vezes um clássico instantâneo e uma leitura obrigatória para qualquer pessoa.
9 – Superior. Um livro útil e/ou esclarecedor que é extremamente completo, tem muitos pontos fortes e nenhuma deficiência a ser mencionada.
8 – Muito bom. Um livro útil e/ou esclarecedor que tem um número substancial de qualidades notáveis sem se sobressair em todas as áreas. Apresenta as últimas descobertas em um tópico e é escrito por um especialista renomado, mas carece de um pouco de estilo.
7 – Bom. Um livro útil e/ou esclarecedor que combina dois ou mais pontos fortes notáveis; por exemplo, contém ideias incomumente novas e as apresenta de uma maneira envolvente.
6 – Notável. Um livro útil e/ou esclarecedor que se destaca por pelo menos um aspecto; por exemplo, é particularmente bem estruturado.
5 – Robusto. Um livro útil e/ou esclarecedor, apesar das suas deficiências óbvias. Por exemplo, pode oferecer conselhos decentes em algumas áreas, ao mesmo tempo que é repetitivo ou normal demais em outras.

*A getAbstract resume muito mais do que apenas livros. Analisamos todo tipo de conteúdo que possa interessar ao nosso público: além de livros, resumimos também artigos, relatórios, video talks e podcasts. O que apresentamos aqui sobre os livros se aplica a todos os formatos cobertos.

关键特征

实用性
结构清晰
入门知识

Embora a classificação indique a qualidade de um livro de acordo com nossos dois critérios principais, ela não diz muito sobre suas características definidoras específicas. Portanto, utilizamos um conjunto de 20 qualidades para caracterizar cada livro de acordo com os seus pontos fortes:

Aplicável – Você vai receber conselhos que podem ser aplicados diretamente no local de trabalho ou em situações cotidianas.
Analítico – Você vai entender o funcionamento interno do assunto.
Conhecimento Contextualizado – Você vai obter conhecimentos contextuais como um modelo para ação ou análise consciente.
Controverso – Você vai ser confrontado com opiniões capazes de gerar debates fervorosos.
Audaz – Você vai encontrar argumentos que podem romper com perspectivas predominantes.
Abrangente – No resumo vão ser abordados todos os aspectos do assunto.
Exemplos Práticos – Você vai receber conselhos práticos ilustrados com exemplos práticos ou histórias do mundo real.
Eloquente – Você vai desfrutar de um texto extremamente bem escrito ou apresentado.
Cativante – Você vai querer ler ou assistir o conteúdo até o final.
Revelador – Você vai ter acesso a ideias altamente surpreendentes.
Para Iniciantes – Você vai encontrar uma boa cartilha caso seja um aprendiz com pouca ou nenhuma experiência/conhecimento prévio.
Para Especialistas – Você vai obter os conhecimentos ou instruções de alto nível que necessita como especialista.
Hot Topic – Você vai estar no meio de uma questão altamente debatida.
Inovativo – Você vai receber ideias e insights mais recentes sobre novos produtos ou tendências.
Conhecimento de Causa – Você vai ter o privilégio de aprender com alguém que conhece profundamente o assunto.
Inspirador – Você vai querer colocar em prática imediatamente o que acabou de ler.
Panorama Geral – Você vai receber uma abordagem ampla do assunto, na qual todos os seus principais aspectos são mencionados.
Baseado na Ciência – Você vai obter fatos e números baseados em pesquisas científicas.
Visionário – Você vai ter uma ideia do futuro e do que isso pode significar para a sua vida.
Bem-estruturado – Você vai receber um conteúdo particularmente bem organizado para facilitar o seu entendimento ou aplicação.

导读荐语

未来已来。如今，公共交通和广告等各个行业都在使用人工智能（AI）。本书中，信息技术专家史蒂芬·米勒（Steven Miller）和托马斯·H·达文波特（Thomas H. Davenport）分享了人工智能与工作场景相结合的成功案例，让读者大开眼界。他们不仅用数据说话，还详细描绘了人工智能对工作方式的影响，并对未来提出了一些关键性的思考。无论你是畏惧还是打算拥抱人工智能，都可以在本书中找到答案。

浓缩书

人工智能自动化涉及基于规则的系统和机器学习系统。

人工智能工程师使用“if-then”语句来构建基于规则的系统。他们将数据进行标注（label），用来训练机器学习系统。机器学习系统能够发现数据模式（pattern），然后将其用于解释未标注的数据。在工作场所，人工智能发挥着多种功能，包括：

预测
推荐
分级（用于发现潜在客户等）
在文档中查找特定信息
流程自动化

如今，许多工作场所已使用人工智能来实现自动化（automation，指将简单、重复的工作交给人工智能）和员工能力的增强（augmentation，指使用人工智能技术辅助员工）。在摩根士丹利（Morgan Stanley），人工智能根据客户的具体情况提供个性化的产品和项目推荐，理财顾问再根据对客户的了解来提出精细化的建议。这种人机结合的工作方式更为高效。相比人类，人工智能可以在短时间内分析大量数据，加快客户定制流程。顾问们表示，人工智能系统让他们能够为更多客户提供更加个性化的建议。再如，新加坡 Jewel 商场引入了一套人工智能系统，使安全事故报告实现了部分自动化。该系统可自动填入相关数据，并能轻松添加其他信息，如闭路电视系统中的照片和视频等。

关于作者

托马斯·H·达文波特（Thomas H. Davenport）是巴布森学院（Babson College）信息技术与管理学教授，也是德勤分析公司（Deloitte Analytics）的高级人工智能顾问。史蒂芬·米勒（Steven Miller）是新加坡管理大学信息系统荣誉教授。

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