委员会成员加入我们。请 与全球未来学家兼《福布斯》特约编辑讨论这些话题。
虽然我不打算复制理查德和凯的发言，因为您可以在 此处查看它们，但我也想谈谈圆桌会议期间讨论的一些要点。第一个是为什么是现在？为什么人工智能现在受到如此多的关注，被称为“新电力”？正如理查德指出的，答案是数据可用性、基础设施和先进算法（深度学习）等不同因素的结合，这些因素带来了真正的业务成果，并因此吸引了更多投资，形成良性循环。
然而正如凯提到无论是身
也引发了人工智能的道德和社会影响问题。虽然人工智能已表明它可以帮助创造和部署绿色能源、衡量气候变化或应对像 COVID-19 造成的健康危机，但它也表明它可以大规模放大社会歧视和不公正现象。
在此背景下，Kay 提出了一个重要观点，他表示许多组织在从 PoC 大规模转向 AI 方面遇到了困难，这并不奇怪，因为它需要不同的关键方面，必须解决这些问题并将其合并到强大的 AI 治理中，正如活动期间发起的调查向我们展示的那样，许多组织都没有实现这一目标。
这是我们在everis 帮助客户应对的主要挑战之一。不久前，组织面临的主要挑战是设计数据策略、定义数据治理框架以及在整个组织中集 按行业划分的特定数据库 成大数据能力。然而，现在是讨论人工智能治理的时候了，因为现在压缩数据以产生业务价值需要跨各种专业知识和领域的强大编排。
开发强大的人
记以下几个关键方面：
人工智能战略：任何旨在引领竞
组织：人工智能驱动的混合能力，通过人工智 以下是如何制定成功的方法 能素养扩展人工智能文化，并定义一系列角色和职责。
人工智能生命周期：流程的透明度、可重复 新鲜清单 性和可解释性对于大规模正确管理人工智能至关重要，因此必须确定人工智。
