如今，人类独自处理的数据太多了，数据分析师使用人工智能技术对这些数据进行处理和处理以得出更快、更准确的结果是很正常的。但许多数据分析师和决策者仍然不信任 AI 方法或技术，也不愿意使用它们。我们如何鼓励他们接受或偏爱这些人工智能解决方案？
例如，如果 AU 给出解决问题的建议，那么决策者必须信任结果，数据分析师必须信任机制，这样决策者才能对 AI 工作充满信心，数据分析师也可以将他们的活动集中在增加的价值。
我们如何鼓励数据分析师和决策者采用人工智能？
我们如何鼓励数据分析师和决策者采用人工智能？
人工智能
应用
社会的
2021-10-28 20:28:17
1个回答
并非所有针对 AI 系统的不信任都是不合理的，尤其是在涉及依赖大型训练数据集的神经网络和其他此类系统时。有许多引人注目的案例，面部识别经常（可以理解）受到很多抨击，其中不正确配置的训练数据导致了扭曲和可疑的结果。
如果您想增强对系统的信任，则需要更好的工具来分析他们如何解决问题和做出决策，以及确定训练数据中是否存在漏洞。这将需要一个在该领域工作的社区，对他们如何处理他们的训练数据以及他们可能因忘记某些东西而引入的意想不到的偏见给予更多的思考和关心，而不是目前经常显示的。
当然，有些人只是不信任新技术，但我认为解决更合理的问题更有趣。