作為一種新興技術，人工智能將面對并將繼續面臨其公平的挑戰。一方面，消費者仍對采用新技術保持警惕。設想一下未來的世界，人們會因AI驅動的機器而流離失所，或許這真是令人頭疼。

另一方面，企業表示沮喪的是，AI尚未證明自己是能夠簡化每個業務流程，并為獲得豐厚利潤鋪平道路的神奇藥丸。這是在挖掘AI的人為因素。

在許多方面，人工智能一直是自己很大的敵人。

人工智能一直只能按照其開發人員的神秘規則進行操作，而IT部門也可以理解，科學也遭受了一些身份危機。像一個笨拙的青少年一樣，人工智能仍在試圖在普通市場中找到更重要的位置。

醫療領域

從醫學研究人員到網絡開發人員，每個人都在努力尋找優秀利用AI的方法。將AI發揮作用，將其用于業務目的并利用其功能可能更加困難。但是，有些人認為，到目前為止，人工智能的過程還不是很富有成效。

算法

Gartner預測，到2022年，“由于數據、算法或負責管理它們的團隊的偏見，將有85%的AI項目將交付”錯誤的”結果。雖然這個數字看起來是極端的，但它表明企業必須進行艱難的斗爭，企業必須將AI集成的未知領域帶入更廣泛的業務戰略中。

重要的是，說自己正在使用AI非常酷，但是完全利用AI的功能來滿足特定于業務的需求則是另一回事。

人工智能與消費者

消費者本身并沒有好得多。在數字營銷公司Blue Fountain Media的最近一次民意測驗中，近一半的消費者受訪者聲稱他們不知道什么是AI以及如何在他們周圍部署AI。

這些發現與在類似的民意測驗中發現的其他現象相呼應，表明消費者總體上對AI不信任，并且對AI的當前部署有誤解。

Siri和Alexa

考慮到是否問消費者是否喜歡他們的語音助手(例如Alexa或Google Home)，這一點有點諷刺，很多人會說這增加了他們的日常生活。然而，許多人并不知道AI可以支持語音協助。所有智能家居使用也都通過AI連接。

那么，這一切都在哪里呢?下一次語音輔助類型的成功將在哪里找到，消費者和企業都將從中受益匪淺?

人工智能與人類元素

秘密可能在于將人為因素帶入AI。通過以一種與消費者的需求和需求相反的方式進行逆向工作，人工智能平臺可以滿足這些需求。

這種新的AI形式的關鍵是專注于意識到和有目的地表達我們希望通過任何給定的人工智能體驗喚起的意圖和情感。目的是確定并明確指出要解決的核心痛點，以及減輕這些痛點將帶來的積極價值。

例如，一個努力建立有意義的消費者參與度的組織可以確定導致停滯狀態的核心問題，然后決定如何將AI用作解鎖它的手段。

情感AI方法

麻省理工學院的研究人員使用正念的AI解決心理健康問題，能夠開發出有效的AI平臺來準確診斷抑郁癥。他們的神經網絡模型分析與患者進行自然對話產生的原始文本和音頻數據，從而可以檢測到可能表示沮喪的單詞和語調。

AI平臺稱為無情景建模，這是僅通過使用偶然交互過程中收到的數據來檢測精神疾病的第一步。

運用情感的AI做法也可以幫助識別和緩解原始數據中根深蒂固的系統性偏差，以確?；谶@些數據源構建的AI系統不會放大并進一步延長這些偏差。

跳過偏見

在構建能夠提供準確結果的AI平臺時，獲取尚未受到偏見培訓和調整的“干凈”數據仍然是一項重大挑戰。至少在此階段，人類活動繼續在AI生產過程中發揮重要作用。

這就是整個AI過程的原因，因此采用專心的AI技術對于實現具有道德和負責任的AI模型以增強人類潛力至關重要。

簡而言之，將以人為本的思想方法應用于AI可以歸結為：首先確定并關注人的需求，以便AI應用滿足人的需求，并意識到推動人的進步所必需的人的對策。