尽管人工智能具有惊人的能力，但仍有许多严重的陷阱需要注意。随着人工智能在增强业务决策甚至自主决策方面变得越来越不可或缺，意识到其缺陷至关重要。认识到它的缺点可能比了解它的优点更重要。本文将探讨人工智能对业务决策的影响以及需要解决的挑战。为了有效利用人工智能，我们必须充分理解其对业务决策的影响——无论是好的还是坏的。通过确定人工智能的不足之处，我们可以减轻其局限性并利用其真正的力量。
了解自己的弱点比了解自己的优势更重要。”
雷·李·亨特
人工智能如何用于决策及其好处。
在讨论人工智能的弱点之前，让我们回顾一下人工智能在增强业务决策方面提供的重要机会。最近的进展，特别是在大型语言模型（LLM）、机器学习（ML）和生成式人工智能方面的进展，现在使人工智能能够增强传统自动化之外的业务决策流程。在许多情况下，人工智能与机器人技术的结合在决策和物理任务中都变得完全自主。
因此，人工智能越来越多地可以取代或增强人类和旧形式的自动化。具体来说，人工智能可以自动化、增强和支持决策。此外，它可以在简单、复杂甚至混乱的用例中做到这一点。
人工智能对业务决策的影响——这里有11个限制。
人工智能在支持决策方面确实是革命性的。然而，人工智能并非没有局限性。事实上，它有很多决策者需要缓解的弱点。例如，用户最关心的一个问题是人工智能缺乏透明度。这是因为人工智能系统复杂且难以理解。因此，人工智能用户很难解释人工智能的决策和建议。
另一个巨大的担忧是，用户担心人工智能可能会延续现有的偏见和不平等。特别是，开发人员使用有偏见或不完整的训练数据。最后，人工智能系统可能会做出在伦理或道德上有问题的决策。因此，人工智能决策如果不受控制，可能会对企业和整个社会造成严重后果。详细介绍一下，以下是企业在实施人工智能以支持业务决策时需要了解和缓解的11个人工智能限制。
1.不透明。
首先，人工智能的一个主要缺点是缺乏透明度，难以理解和信任其决策。为了解决这个问题，人工智能开发人员正在创建更可解释的解决方案。例如，人工智能输出可以包括权威参考资料和链接来支持他们的答案。
2.可能是偏见。
此外，人工智能还面临另一个限制，即它可能具有固有的偏见。决定人工智能公正程度的一个主要因素取决于用于训练它们的数据。结果，有偏见的数据会导致有偏见的算法。此外，开发人员在训练涉及需要汇总的大量数据的机器学习（ML）应用程序时遇到困难。这种摘要过程有时会导致训练好的ML代码中隐藏的偏见。
3.消耗大量的计算和电力资源。
人工智能需要大量的计算能力才能运行，这可能会使其成本高昂且环境不可持续。例如，对于大型语言模型（LLM）或机器学习（ML）驱动的应用程序，训练AI以及支持生产用户需要巨大的数据中心成本。
4.兼顾优先事项有限。
在动态情况下，人工智能的局限性可能会阻碍其有效处理优先事项的能力。因此，面对快速变化，它可能难以确定任务的优先级并做出正确的决策。
5.缺乏直觉和常识。
此外，人工智能缺乏直觉和“常识”。因此，它难以适应新的输入或模棱两可的标准。特别是，它不会抽象地思考，并且可能很难做出人类认为是常识的判断。
6.容易出现幻觉。
此外，人工智能很容易出现幻觉，从而导致输出不准确。例如，人工智能大型语言模型（LLM）在许多情况下就像一只随机鹦鹉。它重复数据中的模式，返回看似合理但错误的结果。对抗幻觉的一种方法是将知识图谱合并到人工智能应用程序中，以便在上下文中生成输出。
7.专注于任务。
人工智能可以表现出对任务的单一关注，这可能会给理解背景、文化或过去的事件带来挑战。在某些情况下，人工智能可能不会利用以前的经验来做出明智的决策和建议。
8.增加隐私和安全问题。
此外，人工智能的使用会增加隐私和安全问题。这是因为随着收集和分析的数据越来越多，敏感信息可能会受到损害。
9.创造力和原创性有限。
人工智能的创造力和原创性有限。虽然它可以根据数据中的现有模式生成创造性的输出，但它可能很难生成真正原始的创新解决方案。
10.缺乏同理心、情商和良知。
人工智能缺乏同理心、情商和良知，这可能使其难以充分参与协作情况。因此，它可能无法捕捉到非语言线索或理解对话的情感背景。
11.没有道德责任，落入坏人之手是危险的。
最后，人工智能没有道德责任，落入坏人之手，它可能是危险的。人工智能做出的决策可能会产生现实世界的后果，并且这些决策有可能被用于有害目的。
更多关于数据分析和决策的参考资料。
有关数据驱动决策的更多信息，请参阅《数据驱动决策：分步指南》。
此外，本文是AI对业务决策的影响系列的一部分。请参阅以下文章：
《人类解决问题的过程–第1部分》
《过程自动化–第2部分》
《数据驱动的决策-第3部分》
《人工智能对业务决策的影响–机会–第4部分》
《人工智能对业务决策的影响（本文）–局限性–第5部分》
