AI 登上 Economist 创新峰会舞台：领袖呼吁增强而非取代人类技能

人工智能主导了今日 Economist 创新峰会 (#EconInnov) 的开幕环节。对于曾将 AI 视为聊天机器人和试点项目的与会者 —— 如我，Jeremy Cowan —— 而言，这场会议是一次决定性的警醒。

The Economist 副编辑 Tom Standage 欢迎 Darktrace CEO Nicole Eagan，该公司自称为网络安全的“企业免疫系统”。Eagan 宣布 Darktrace AI 平台已在全球 7,000 多家组织部署。

(Nicole 将在未来几周接受 IoT Now 专访，深入探讨 AI 市场及部署细节。编注)

银行利用 AI 进行欺诈检测和预测分析并不令人惊讶，但 Eagan 强调大多数部署可在一小时内完成 —— 这一主张我们将在专访中深入探讨。

Standage 提出普遍担忧：AI 系统如何检测网络中已存在的威胁？Eagan 解释，系统运行前几天可能将当前状态标记为“正常”，但通过分析多数据流，它能快速学会发现异常。

厚重但不迟缓

当被问及除金融外哪些行业引领 AI 采用时，高盛董事总经理 Heath P. Terry 给出惊人答案：重工业 —— 包括能源、石油和制造业 —— 正获得显著收益。“燃气轮机可搭载多达 400 个传感器，”Terry 指出，“AI 可提前 5 小时至 5 天预测潜在故障。在低使用时段安排维护，对利润率仅 2-3% 的公用事业至关重要。”

Standage 表达真诚惊讶：“这些正是我们通常不认为会快速采用软件的公司。”被问及滞后行业时，Terry 澄清并非整个行业，而是个别企业。“零售常较慢，主要因巨大人才短缺，”他说，“八位数薪资的 AI 专家不太可能选择零售连锁而非 Google 等科技巨头。”最大障碍仍是高质量数据的可用性。

Microsoft UK CTO Michael Wignall 分享了公司如何将 AI 嵌入生产力工具。“我们让 AI 成为日常工作流的标准部分，”他说，“Skype 实时翻译现支持中英对话。通过降低 AI 门槛，我们正普及其使用。”他还强调 Microsoft 助力 Dixons Carphone 聊天机器人和帮助 Rolls-Royce 推出“发动机即服务”模式 —— 例证 AI 改变商业模式的潜力，虽伴随风险。

自建还是采购，及其他风险

Standage 指出 Google、Facebook 等科技巨头能在 5 个月内从想法到产品，与许多公司采用云邮件经历十年形成鲜明对比。Wignall 认同 AI、机器学习和深度学习将混合显性开发与隐性采用。“用户将通过实用性感知 AI，”他说。

他补充，金融服务等行业常自建 AI 方案，而 Microsoft 和 Google 提供复杂构建模块以避免重复造轮子。

Eagan 警告，扩大 AI 部署会增加组织攻击面，尤其是在人才短缺背景下 —— 全球网络安全岗位空缺超 200 万。“网络攻击加密数据的速度比安全经理喝杯咖啡还快，”她说，“这正是为什么人工监督必须借助 AI 增强。”

人类需要时间信任 AI

被问及工程师是否抵制 AI 集成，Eagan 回复：当 AI 用于威胁检测时，员工通常接受。“我们授权人类做最终决策，机器中和威胁，”她说道。Darktrace 部署模式从推荐模式起步，过渡到人工确认模式，最后进入 AI 可自主行动的主动模式。“信任是随着时间建立的，”她补充。

“系统初期部署时，网络专家与黑客处于贴身搏斗状态，”她解释，“一年后，经历技术试用，他们进入尽职调查阶段，对标同行网络防御能力。”

总结时，Wignall 强调 AI 是生产力工具，也是新商业模式催化剂。“19 世纪卢德分子担心失业，但铁路和电报最终创造了新就业机会，”他说。

作者：Jeremy Cowan，IoT Now、IoT Global Network 和 VanillaPlus 编辑总监。