破除人工智能十大常见误区
2025-09-03
美国《福布斯》杂志网站8月6日发表题为《破除关于人工智能的十大常见误区》的文章，作者是美国“代码信号”公司联合创始人兼首席执行官蒂格兰·斯洛扬，编译如下：
如今，企业正大力投资人工智能(AI)领域，而且这些投资正在取得回报。美国国际数据公司的一项研究表明，受访企业报告其人工智能投资回报率达到250%。因此，我们看到企业使用人工智能的方式正发生重大转变，许多企业将其作为信息技术基础设施的核心组成部分。
然而，尽管人工智能的价值已得到证实，且在商业运营中的应用日益广泛，但我惊讶地发现，关于人工智能依然存在诸多误解。这些误区源于人们对这个复杂且快速发展的领域缺乏了解，现在是时候澄清事实了。以下是关于人工智能的十大常见误区及其真相：
误区1：人工智能抢走人类工作
这或许是围绕人工智能最令人担忧的误区。人工智能确实会让某些工作实现自动化，但认为它会导致大规模失业的观点大多没有根据。
许多专家预测，人工智能创造的工作岗位将远远超过它所取代的。例如，世界经济论坛在2020年估计，人工智能将创造9700万个新工作岗位。这些新岗位往往需要技术技能与人类独特能力相结合。
误区2：人工智能难以商业应用
认为人工智能仍处于起步阶段，还不足以应用于实际商业活动，这一观点早已过时。各个领域的企业都在利用人工智能来提高效率、增强决策能力和改善客户体验。
美国麦肯锡咨询公司在2025年1月的一份报告指出：“未来三年，92%的公司计划增加对人工智能的投资。”事实证明，从优化供应链、个性化营销活动到助力高级分析，人工智能已具备广泛应用的条件。
误区3：人工智能难以迅速实施
诚然，实施人工智能需要周密规划。但对于如今的企业而言，这并非难以克服的困难。人们往往认为人工智能实施过程必然复杂且耗费资源，这一观念常常阻碍企业探索其带来的益处。如今，用户友好型人工智能服务大量涌现，使得人工智能的部署比以往任何时候都更便捷。关键在于从小处着手，首先明确人工智能可解决的具体痛点，进而充分利用现有资源。
误区4：人工智能基础技术雷同
这是一个常见的误解，忽视了人工智能的多样化格局。人工智能是一个涵盖众多技术的统称。
以大语言模型为代表的生成式人工智能只是其中的一个方面。其他类型的人
2025-09-03
美国《福布斯》杂志网站8月6日发表题为《破除关于人工智能的十大常见误区》的文章，作者是美国“代码信号”公司联合创始人兼首席执行官蒂格兰·斯洛扬，编译如下：
如今，企业正大力投资人工智能(AI)领域，而且这些投资正在取得回报。美国国际数据公司的一项研究表明，受访企业报告其人工智能投资回报率达到250%。因此，我们看到企业使用人工智能的方式正发生重大转变，许多企业将其作为信息技术基础设施的核心组成部分。
然而，尽管人工智能的价值已得到证实，且在商业运营中的应用日益广泛，但我惊讶地发现，关于人工智能依然存在诸多误解。这些误区源于人们对这个复杂且快速发展的领域缺乏了解，现在是时候澄清事实了。以下是关于人工智能的十大常见误区及其真相：
误区1：人工智能抢走人类工作
这或许是围绕人工智能最令人担忧的误区。人工智能确实会让某些工作实现自动化，但认为它会导致大规模失业的观点大多没有根据。
许多专家预测，人工智能创造的工作岗位将远远超过它所取代的。例如，世界经济论坛在2020年估计，人工智能将创造9700万个新工作岗位。这些新岗位往往需要技术技能与人类独特能力相结合。
误区2：人工智能难以商业应用
认为人工智能仍处于起步阶段，还不足以应用于实际商业活动，这一观点早已过时。各个领域的企业都在利用人工智能来提高效率、增强决策能力和改善客户体验。
美国麦肯锡咨询公司在2025年1月的一份报告指出：“未来三年，92%的公司计划增加对人工智能的投资。”事实证明，从优化供应链、个性化营销活动到助力高级分析，人工智能已具备广泛应用的条件。
误区3：人工智能难以迅速实施
诚然，实施人工智能需要周密规划。但对于如今的企业而言，这并非难以克服的困难。人们往往认为人工智能实施过程必然复杂且耗费资源，这一观念常常阻碍企业探索其带来的益处。如今，用户友好型人工智能服务大量涌现，使得人工智能的部署比以往任何时候都更便捷。关键在于从小处着手，首先明确人工智能可解决的具体痛点，进而充分利用现有资源。
误区4：人工智能基础技术雷同
这是一个常见的误解，忽视了人工智能的多样化格局。人工智能是一个涵盖众多技术的统称。
以大语言模型为代表的生成式人工智能只是其中的一个方面。其他类型的人