沟通人工智能：情境才是行业领导者的成功之路

作为SymphonyAI的首席营销官，我在企业中看到了全方位的人工智能(AI)应用。在某些情况下，人工智能负责处理重复性任务，例如Excel表格中的自动标记字段。在另一些情况下，它试图满足高风险需求，例如评估患者的癌症发展阶段。

沟通人工智能的挑战是多方面的。人工智能的范围及其运作方式完全不同的天性(分析包括自然语言处理及计算机视觉等)是一个维度;每个子领域的高速演进则是另一个维度;而推动人工智能变种和新应用的研究又是另外一回事。人们对人工智能的感知每天都在变化，你对任何子领域的看法可能到了明天就变成完全错误的了。

这种情况涵盖了各行各业。人工智能已经在为大型银行的数据中心防御网络攻击，而其他一些形式的人工智能则被用于自我修复的通信网络，在修复问题的同时，将数据进行重新路由，这样就可以保证服务不间断。自动化研究可以在转瞬之间给出接下来最好的建议。有一天，人工智能可能会负责自动驾驶坐满了孩子的校车。

同时，沟通风格已经被压缩。在短信、推特、移动电子邮件的裹挟之中，我们的生活变得越来越“忙碌”，通常很少有时间以情境相关的方式解释事物。这种简洁已成为一种要求，当然有效沟通意味着简单——但我们正面临着的是一些高影响力的问题，这些问题需要的是细微差别而不是整齐划一的声音。

要不要关注细微差别?这是一个存在主义的问题。

我一直在考虑的一个例子是临床试验的问题。

旨在寻找新疗法的临床试验依赖于科学方法。以具有孤立变量和特定问题的人口为例。将这些人分为数量相同的两组。监控两组中相同的条件，并尽量避免变量的干扰(在现实生活中，这本身就具有挑战性)。给一组你希望能起作用的治疗，给另一组使用安慰剂。如果使用新疗法的人群表现更好并且没有太多的副作用，那么你可能会有一种新的治疗方法来改善人们的生活。

现在想象一下这个组有晚期癌症患者。我们应该继续应用这种方法吗?在这个特殊情况下，我们知道，根据现实世界的证据，“对照组”(未获得新药的人)的晚期癌症患者肯定会死亡。

有没有更好的方法?现实世界证据与人工智能的结合给了我希望——我们现在有能力了解一个小组中发生的情况可以代表整个人群，并且可以有效地通过我们面前的患者进行学习。这需要数据收集和一系列人工智能功能才能完成、策划并帮助评估结果，这样，我们可以拯救未来对照组中的患者，使其免于最终的牺牲，同时还可以加速创新并使新的治疗发现成为可能。

超越二进制

虽然将事情归结为简化的声音是一种非常具有诱惑力的做法，但是我认为，今天的人工智能领导者们不能依赖于简单的“是或否”的答案做出决策或者进行沟通。因此，人工智能时代的领导应该教育团队、利益相关方，有时候还要教育公众。

首先，领导者们必须承认，回答明显简单的问题是一件很复杂的事。对于答案或决定的潜在影响进行讨论是值得的。特别是当领导者们感到他们是一边飞行一边建造飞机的时候，事情就更是棘手。这意味着在询问和回答问题时的一条原则——问问“为什么”，然后花时间和空间，更详细地解释问题和方法，而不是采用存在大量共同理解的领域中使用的模式。

其次，需要有大量的投资——时间、资源和资本——来发展人工智能的读写能力。我们生活在一股新技术浪潮中，让人想起互联网还是一个新生的发明的年代。起初，互联网是一个巨大的解决方案或一个可能会导致世界毁灭的怪物——一种希望和邪恶的力量，意义难明。将其与智能手机出现之后出生的一代相比较，词汇、体验和历史都发生了变化，互联网使用并威胁到了一般读写能力。考虑一下它在日常体验中的众多面孔和用途，以及对其超越本地的、全球范围内影响的第一手观察。这种程度的读写能力本身已经成为新一代劳动者和公民的入场筹码。

这是需要为人工智能发展的地方。就像许多人了都解应用程序、网络商店和连接设备之间的区别一样，需要有一组新的通用名词来指代NLP、神经网络、知识图或者其面向用户的表现形式。