以金融和投资为例简析被夸大和误解的AI

　　如果我们希望机器能够按照它们所需要的规模进行操作，那么这个问题是不可避免的。进入人工智能的代码非常复杂，以至于很少有人能够在2017年成为人工智能的头条新闻。　　

　　事实上，软件甚至不必达到这样的复杂性就能够处理这些问题。想象10年前丰田凯美瑞遭遇的意外加速的问题。

　　如果支持汽车突破和加速的人为控制的软件都如此复杂，那么就想象一下，财务建模等更复杂的活动是否可能会出现更多的混淆和容易出错的情况。一行代码中的一个错误可能会改变整个系统的功能。软件不会中断，只是执行一个不同的任务，可能当有人意识到这个问题的时候已经太晚了。

　　这个问题由于具有足够的金融专业知识的人与程序员之间的鸿沟的加大而加剧。财务专家不明白软件是如何工作的，而程序员不明白财务工作的方式。金融远不是经历这个问题的唯一部门。

　　只要人工智能仍然是一个黑匣子，其效用将受到限制。最终，缺乏透明度可能会导致重大但目前还没有被发现的失败。在这之前，投资者很难将大笔资金投入到他们不能信任的项目中。

　　前进的道路

　　对于所有这些挑战，AI将继续扩大它的影响力。金融公司没有其他办法来实现降低成本和改善服务的双重任务，而技术是分析大量公司财务数据并满足“托管义务”的唯一解决方案。

　　了解这一事实并采取具体措施投资于技术的公司将比竞争对手具有显著的优势。

（编辑：衡阳站长网）

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