溝通人工智慧：情境才是行業領導者的成功之路

作為SymphonyAI的首席營銷官，我在企業中看到了全方位的人工智慧（AI）應用。在某些情況下，人工智慧負責處理重複性任務，例如Excel表格中的自動標記欄位。在另一些情況下，它試圖滿足高風險需求，例如評估患者的癌症發展階段。

溝通人工智慧的挑戰是多方面的。人工智慧的範圍及其運作方式完全不同的天性（分析包括自然語言處理及計算機視覺等）是一個維度；每個子領域的高速演進則是另一個維度；而推動人工智慧變種和新應用的研究又是另外一回事。人們對人工智慧的感知每天都在變化，你對任何子領域的看法可能到了明天就變成完全錯誤的了。

這種情況涵蓋了各行各業。人工智慧已經在為大型銀行的數據中心防禦網路攻擊，而其他一些形式的人工智慧則被用於自我修復的通信網路，在修復問題的同時，將數據進行重新路由，這樣就可以保證服務不間斷。自動化研究可以在轉瞬之間給出接下來最好的建議。有一天，人工智慧可能會負責自動駕駛坐滿了孩子的校車。

同時，溝通風格已經被壓縮。在簡訊、推特、移動電子郵件的裹挾之中，我們的生活變得越來越「忙碌」，通常很少有時間以情境相關的方式解釋事物。這種簡潔已成為一種要求，當然有效溝通意味著簡單——但我們正面臨著的是一些高影響力的問題，這些問題需要的是細微差別而不是整齊劃一的聲音。

要不要關注細微差別？這是一個存在主義的問題。

我一直在考慮的一個例子是臨床試驗的問題。

旨在尋找新療法的臨床試驗依賴於科學方法。以具有孤立變數和特定問題的人口為例。將這些人分為數量相同的兩組。監控兩組中相同的條件，並盡量避免變數的干擾（在現實生活中，這本身就具有挑戰性）。給一組你希望能起作用的治療，給另一組使用安慰劑。如果使用新療法的人群表現更好並且沒有太多的副作用，那麼你可能會有一種新的治療方法來改善人們的生活。

現在想像一下這個組有晚期癌症患者。我們應該繼續應用這種方法嗎？在這個特殊情況下，我們知道，根據現實世界的證據，「對照組」（未獲得新葯的人）的晚期癌症患者肯定會死亡。

有沒有更好的方法？現實世界證據與人工智慧的結合給了我希望——我們現在有能力了解一個小組中發生的情況可以代表整個人群，並且可以有效地通過我們面前的患者進行學習。這需要數據收集和一系列人工智慧功能才能完成、策劃並幫助評估結果，這樣，我們可以拯救未來對照組中的患者，使其免於最終的犧牲，同時還可以加速創新並使新的治療發現成為可能。

超越二進位

雖然將事情歸結為簡化的聲音是一種非常具有誘惑力的做法，但是我認為，今天的人工智慧領導者們不能依賴於簡單的「是或否」的答案做出決策或者進行溝通。因此，人工智慧時代的領導應該教育團隊、利益相關方，有時候還要教育公眾。

首先，領導者們必須承認，回答明顯簡單的問題是一件很複雜的事。對於答案或決定的潛在影響進行討論是值得的。特別是當領導者們感到他們是一邊飛行一邊建造飛機的時候，事情就更是棘手。這意味著在詢問和回答問題時的一條原則——問問「為什麼」，然後花時間和空間，更詳細地解釋問題和方法，而不是採用存在大量共同理解的領域中使用的模式。

其次，需要有大量的投資——時間、資源和資本——來發展人工智慧的讀寫能力。我們生活在一股新技術浪潮中，讓人想起互聯網還是一個新生的發明的年代。起初，互聯網是一個巨大的解決方案或一個可能會導致世界毀滅的怪物——一種希望和邪惡的力量，意義難明。將其與智能手機出現之後出生的一代相比較，辭彙、體驗和歷史都發生了變化，互聯網使用並威脅到了一般讀寫能力。考慮一下它在日常體驗中的眾多面孔和用途，以及對其超越本地的、全球範圍內影響的第一手觀察。這種程度的讀寫能力本身已經成為新一代勞動者和公民的入場籌碼。

這是需要為人工智慧發展的地方。就像許多人了都解應用程序、網路商店和連接設備之間的區別一樣，需要有一組新的通用名詞來指代NLP、神經網路、知識圖或者其面向用戶的表現形式。

領導者的小步驟會產生巨大的影響

在當今複雜的世界裡，沒有通往成功的電梯——領導者將不得不爬樓梯。在某些情況下，這意味著採取必要的步驟來理解和溝通背景、細微的差別和影響。它需要教育和對話，而不是匆忙說出推特式的俏皮話。這也是工作在人工智慧前沿的責任。影響的規模和程度超出了我們最瘋狂的夢想和夢魘。它可能波及全球並影響深遠，有了適當的溝通、教育和道德，我們將共同掌握髮揮其潛力的能力，以解決最棘手的問題。

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