但权力越大，责任也越大。
我们必须学会在我们的专业活动中谨慎有效地使用人工智能。
让我们看看将人工智能集成到您的日常工作中的好处、最佳实践和工具。
人工智能在专业活动中的优势
人工智能提高效率，推动创新，让我们更具创造力。让我们看看人工智能对重点行业的影响。
卫生保健
人工智能与医生一起改善患者护理。
洛杉矶州立大学人工智能显着提高医疗保健效率。这也将简化医疗保健服务的提供。
人工智能检测
再也不用担心人工智 俄罗斯数据 能再次检测到您的消息。无法检测的人工智能我们可以帮助您：
使用人工智能让您的录音看起来像人类一样。
一键绕过所有主流AI检测工具。
在学校和工作中安全、自信地使用人工智能。
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建造
基于人工智能的项目管理和安全协议的改进有助于预测风险和优化资源。
这减少了延误并改善了成本管理。由人工智能驱动的机器人和无人机正在承担危险的任务。
它们使建筑工地对工人来说更加安全。
零售
零售商将能够使用人工智能工具更好地了解消费者行为并更有效地管理供应链。
商店用它来个性化购物体验。
他们预测趋势并提高客户满意度。人工智能优化零售运营。
Mira AI 购物助手是人工智能在零售业应用的一个例子。该工具通过提供个性化推荐和处理高达 80% 的查询，帮助电子商务企业实现客户支持自动化并增加销售额。
生产
基于人工智能的预测性维护是革命性的一步。它允许您通过预测设备故障来最大限度地减少停机时间。
制造流程变得更加精确和高效。公司正在降低成本并提高产品质量。
金融与银行
银行正在采用人工智能，尤其是在 COVID-19 大流行之后。大约80% 的银行认识到人工智能的潜在好处，特别关注数字化转型。
它加速了安全、便捷的数字银行服务的发展，让银行业务更触手可及。
如何正确使用人工智能
正如已经讨论过的，人工智能已经成为各个行业的变革力量。主要目标是提高效率和创新。
但是，用户必须确保其部署符合道德规范并符合组织的目标。
正确使用需要遵守既定规则和平衡的人性化方法。
下面我们将尝试详细研究以负责任的方式集成人工智能工具的策略。
人工智能工具负责任集成指南
人工智能非常强大，可以比人类更好地执行某些任务。
但我们必须记住人工智能目前的局限性，并认识到它仍然只是非常复杂的模式识别。
毕竟，人工智能是人类创造的，我们有责任思考系统的风险。
我们如何设计它以赋予人们权力而不是取代他们？
每个参与人工智能产品的人，无论是创建、实施还是使用它们，都有责任确保它们遵守道德标准。
对于用户来说，这意味着退后一步并询问：
这个系统是做什么用的？
我知道如何正确使用它吗？
我知道这些限制吗？
我知道其中包含哪些假设吗？
他们有责任找出真相并确保他们在开始使用这些东西之前了解这些东西。
如果结果对他们来说没有意义，他们应该准备好提出问题。
公司有兴趣赢得公 别预期请求并提供适当 众信任，因为他们希望保持在其业务实践中继续使用和实施人工智能的能力。
我们谈论了很多关于信任人工智能和创建社会许可的必要性。
社会许可意味着企业虽然拥有与人工智能合作的合法权利，但需要获得客户、员工和社会的认可才能继续开发新产品。
如果他们没有这个，客户就会离开，员工也不会愿意在那里工作。
在某些情况下，我们甚至看到针对公司的诉讼。
因此，为了继续与人工智能合作并拥有竞争优势，他们需要赢得这种社会许可和信任。
如果正确且负责任地实施，人工智能会对世界产生积极影响。
事实上，欧盟（EU）已经发布了指导方针，强调开发者和用户保护个人数据的必要性。
欧盟议会建议公民对其数据保持完全控制，切勿利用这些数据进行伤害或歧视。
为了遵守这些法规，公司必须实施加密、匿名和访问控制措施，以确保个人数据在其整个生命周期中得到安全管理。
自动化与人工控制之间的平衡
尽管人工智能在自动化复杂任务方面具有显着优势，但仍需要在机器驱动流程和人类监督之间保持平衡。
在道德考虑至关重要或错误后果非常严重的领域，人类的参与仍然是必要的。
一种方法是实施人机交互 (HITL) 模型，其中两个系统都与人类专家一起工作。
该模型执行初始分析或生成建议。然而，操作员会分析结果并做出最终决定。
这种方法确保人类判断仍然是决策过程的核心，特别是在医疗保健、金融和法律服务等关键行业。
内容创作行业在这里也提出了独特的挑战。
许多内容作者越来越依赖人工 TWD 目录 智能工具来生成文章，而很少或根本不需要人工干预。
这一趋势引发了人们对人工智能生成内容的质量和可信度的担忧。
为了解决这些问题，谷歌推出了EEAT系统，它代表经验、专业知识、权威和可信度。
EEAT系统
该系统评估内容的质量，优先考虑展示专业知识和可信度的文章。
从根本上说，虽然 Google 的 EEAT 系统可以帮助内容创建，但它鼓励建立一种模型，在该模型中，人工输入和监督在生成高质量、可靠的内容方面发挥着关键作用。
定期对系统进行审核也是必要的，以识别和减少随着时间的推移可能出现的任何偏差。
这包括不断评估算法，以确保它们公平运行并且不会产生意外的歧视性影响。
这些过程中存在人工监督，可以防止可能的道德违规行为。
它阻碍了人工智能的技术进步，而不是破坏组织价值观和社会规范。
在金融等行业，人工智能做出的决策可以影响很多人，这种监督不仅是最佳实践，而且是至关重要的必要性。
