经济学人创新峰会惊喜连连，代表们敦促增强而不是取代人类技能

小组 (L-R)：Niclole Eagan、Heath P. Terry、Michael Wignall 和 Tom Standage

最新技术 ，人工智能 (AI) 在今天的经济学家创新峰会上主导了开放交流 (#EconInnov) .对于像我这样的人，Jeremy Cowan 承认 – 谁认为人工智能仍然主要是一系列聊天机器人和试点项目，早早被唤醒。

在开幕式上，主持人 Tom Standage，The Economist Darktrace 的首席执行官 Nicole Eagan 告诉了副主编 ，一家将自己描述为“用于网络安全的企业免疫系统技术”的公司，她所在的组织现已在全球 7,000 多家公司中部署了人工智能。

（Nicole 将接受 IoT Now 的采访 在接下来的几周内更详细地讨论人工智能市场和这些部署。编辑）

听到她说银行已经在欺诈检测和预测模型中使用人工智能并不奇怪，但她坚持认为他们的大部分部署都在不到一个小时的时间内完成。当我们面对面交谈时，我们会回到那个主张。

Tom Standage 似乎对某事持怀疑态度，询问他们如何绕过寻找网络中已经存在的任何黑客的情况。毕竟，对于一个新的人工智能系统来说，网络中的任何东西都已经按照定义出现了。 Eagan 坚持认为，在前两三天系统可能会说它是正常的，但通过检查多个数据集，它可以很快发现异常。

重而不慢

除了金融服务，Standage 询问哪些行业在拥抱人工智能方面走得最远。 Goldman Sachs 董事总经理 Heath P Terry 的回答 ，是下一个惊喜。 “我们在重工业中看到了不可思议的事情；能源、石油、重型机械和制造业。

例如，燃气轮机上可以有 400 个传感器——所以我们不是在谈论工程师用笔记本和拨号盘来监控它。 AI 可以提前五小时到五天看到可能出现故障的警告信号。如果您可以在低使用率期间安排维护，那么在公用事业等领域，对于利润率为 2-3% 的公司而言，这可能是至关重要的。”

对于这个回答，Standage 似乎和一些观众一样惊讶。 “这些公司与我们快速采用新软件无关，”他说。哪些行业落后？

“这不是整个行业，”特里回答说。 “这是更具体的公司。也许零售业（速度较慢），”他承认道，“但存在严重的人才短缺问题。一个八位数的 AI 专家不会去零售公司，如果他们可以去 Google 或另一家科技公司提供更多服务。”但希思看到的最大挑战是拥有我们需要的数据；他坚持认为，我们在保存正确数据方面做得更好。

微软 英国的首席技术官 Michael Wignall 被问及他的公司在哪里使用人工智能。 “人工智能适合其他人提高生产力的工具，”他说。 “我们已经转向使我们自己和现在我们的客户更有效率。例如，我们在 Skype 上添加了从中文到英文的实时翻译。

我们正在使人工智能民主化，降低使用障碍。”其他示例是 Microsoft 提供了“管道和功能”来启用 Dixons Carphone 电话聊天机器人，我们正在启用 Rolls-Royce 提供引擎即服务，而不是作为产品。人工智能显然正在推动商业模式创新，但也存在风险。

建造或购买，以及其他风险

Standage 评论说 Google 或 Facebook 已在推荐产品中部署机器学习 (ML)，从创意到服务仅需短短五个月。当他将此与大多数花了 10 年时间转向云电子邮件的公司进行对比时，他笑出了声。

Wignall 表示，他预计公司将通过公开的开发和隐秘的组合来采用这些技术（例如人工智能、机器学习和深度学习）。 “人们会通过使用来了解它，”他建议道。

“你会在必须自己构建的领域看到人工智能，”希思坚持说，“例如在金融服务领域，但像微软和谷歌这样的公司将提供复杂的构建块，这样客户就不必每次都重新发明轮子.”

伊根提出了另一个担忧。 “我可以看到这些项目增加了攻击面，而且该行业缺少 200 万个空缺职位的人才。网络攻击可以在安全经理拿到一杯咖啡所需的时间内加密公司的数据，因此人类需要通过人工智能技术进行增强。”

人们需要时间来学习信任人工智能

当被问及工程师在安装人工智能软件时是否反应不佳时，她说：“当你使用人工智能来检测威胁时，人们会接受它。然后我们可以决定行动，机器可以消除威胁。我们内置了新功能，让人们可以控制和接受。”

Darktrace 告诉客户在推荐模式下重复使用它。当它重复工作时，您将其移至人工确认模​​式。 “然后你将它移动到主动模式，在那里人工智能做出决定和行动。你必须花时间让人们学会信任它，”她补充道。

“当我们到达时，网络专家可以（与黑客）进行肉搏战。 12 个月后，在以试用模式部署该技术后，他们进入了尽职调查阶段。他们正在取得领先，保护云安全，看看与同行相比，他们在网络防御方面的表现如何。”

让我们把最后一句话交给微软的 Michael Wignall。 “人工智能是一种生产力工具。一些组织使用它来改善他们的客户服务，一些组织使用它来降低成本。但它会带来我们无法预见的新商业模式。勒德派（19 ^th 的激进团体 世纪英国纺织工人摧毁织机以抗议失业。编辑） 是对的，但铁路和电报正在带来新的就业形式。”

作者是 IoT Now、IoT Global Network 和 VanillaPlus 的编辑总监 Jeremy Cowan。