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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 分钟阅读

6 个要点速记

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看看什么内容？

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。

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结构清晰
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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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