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当我坐在重症监护室父亲的病床前,看着医生们为挽救生命而奋斗时,一个意想不到的发现让我深感困扰。"在新西兰TED大会上,德勤新西兰副总监兼生成人工智能主管Amanda Williamson以这样一个私人经历开启了她的演讲。作为新西兰人工智能研究人员协会治理委员会成员,她一直致力于推动AI技术在各领域的创新应用。

然而,就在这次意外的ICU陪护经历中,她观察到一个显著的反差：那些她每天都在帮助各类组织使用的AI工具,在最需要科技支持的重症监护领域却完全缺位。"我们在某些领域推进AI创新的速度令人惊叹,但在真正能够挽救生命的医疗领域,却存在着一个巨大的'AI差距'。"这位经验丰富的数据分析和机器学习专家指出。

作为一位获奖讲师,Amanda深知技术创新的重要性。她期待着这样的未来：当人们再次探望重症监护室的亲人时,医护人员们能够像使用自动驾驶汽车一样便捷地运用AI系统,不仅提高工作效率,更重要的是提升治疗效果,挽救更多宝贵的生命。

演讲文稿

想象一下，一个敬业而疲惫的团队正在重症监护室里努力维持一位病人的生命。他们细致地监测病人的生命体征，并将数据记录在纸质表格上，手动调整治疗方案。每隔12小时，他们会将这些纸质文件交给下一班的工作人员。这种手动而又耗费精力的现实，和我即将展示的另一种现实形成了鲜明对比，这就是现在我们所说的人工智能辅助的世界。

现在我们的城市里已经有自动驾驶汽车了。今天我有幸坐了一次，观察到车辆周围的数百个传感器能够快速作出判断，为我提供安全保障。这两个现实截然不同，却同时存在于我们当下的世界中。我是Amanda Williamson博士，一名人工智能领域的领导者和学者。今天站在这里的我，不仅仅是一个技术专家，更是一个女儿。

刚才提到的重症监护室，这一周我在那里待了很久，因为我的父亲目前正在为生命而战。当我坐在他的病床旁，看着医生们尽力挽救他的生命时，我深深地感受到他们的努力，但我不禁注意到，他们并没有使用我每天都在使用的那些AI工具，他们辛勤的工作并没有得到这些我帮助全国各地组织使用的工具的支持。于是，我意识到，在我们的组织中存在着一个巨大的鸿沟，我称之为“AI差距”。我们拥有先进的技术，有些甚至就在我们的手机上，而我们社会中一些最关键的领域所使用的技术却已经落后了几十年。因此，今天我想带领大家深入了解这个AI差距，最重要的是，如何去解决这个问题。

ChatGPT和其他生成式AI工具改变了普通人与AI互动的方式。我们可以通过简单的指令生成信件，用描述生成图像和视频，甚至仅凭描述就能生成计算机程序，然而这些技术却并未在我们一些最重要的基础设施中得到应用。让我问在场的各位，有多少人过去一个月内曾直接使用过您认为的“先进的AI”，比如ChatGPT？请举手示意。我看到几乎所有人都举起了手。

接下来，请举手示意，最近是否在公共部门，比如政府服务或公共医疗领域中看到过AI的应用？我看不到任何一只手。这说明了手机中AI的应用和其在最需要的地方之间的巨大差距。那么，为什么这很重要呢？想到我的父亲和那些尽职尽责的护士与医护人员，我不禁想象，如果他们拥有一个可以总结每天记录的大量数据点的AI助手，会发生什么？如果他们拥有实时翻译功能，可以更好地与同事和家属进行多语言沟通，会如何？如果他们能够在实时决策中得到AI的支持，这将如何帮助他们的工作量，并可能挽救更多生命？

那么，让我们来探讨这个差距为何存在吧。

我想讲一个故事，关于我曾共事的一位名叫John的高管。他在推动人工智能应用的过程中遇到了三大障碍，这些障碍不仅存在于他的组织中，也普遍存在于我们接触到的大多数组织中。

第一大障碍是理解。 他听过很多关于AI的讨论，每次上社交媒体都能看到大家谈论AI，也能在新闻中看到。然而，他不清楚哪些是真正有用的，哪些只是炒作，无法判断哪些AI技术可以在他的组织中实际应用，带来实质性改变。

第二个障碍是实施。 当他深入了解在企业环境中实施AI的复杂性和成本后，感到非常困惑。很多人并不了解，要在企业系统中实现AI，通常需要识别数据、标注数据的敏感性，有时还需要在基础设施和云技术上进行投资，经常需要提升员工的技能或招聘新人来实现这一目标。此外，还涉及变更管理实践和许多额外的复杂性，这让人不知如何入手。

第三个问题是信任。 John曾一度感到很兴奋，他发现公司中的一些人有机会使用AI来加速保险理赔的流程，但很快遇到了一个关键问题：他们无法确定AI为何会批准某些理赔请求而拒绝其他请求。他们意识到，AI可能带来的偏见和隐私问题远大于其可能带来的收益。这三大障碍对他来说极具挑战性，而我们通常在像ChatGPT这样的终端用户工具中不会遇到这些问题。

那么，他是如何克服这些障碍的呢？首先，他采取了非常简单的步骤，就是学习。他并非技术出身，但他知道可以先了解一些简单的AI应用场景，他从能在他所在的行业产生影响的AI案例入手，逐渐了解了其中的一些易上手的、风险较低的应用场景，进行了尝试。接下来，他进行了小规模的试验，而不是一开始就承担所有成本和复杂性。他设立了一个小团队，授权他们在业务的一部分中进行试验。这非常有效，因为团队可以逐渐提升技能，积累信心，并逐步增加组织的AI应用准备度，逐渐了解AI对他们组织的实际回报。

最后，他将道德与信任置于AI应用的核心。他意识到，在AI应用上需要做出一些非妥协的艰难决定。对于他而言，这意味着有些领域不会使用最先进的AI，而是选择使用可解释的AI，即在决策中能够说明其结果为何如此的AI，明确它使用了哪些参数。这三种方法为他的成功奠定了基础。

展望未来，目前还不清楚AI差距是否会进一步扩大或缩小。AI会成为分化的原因，还是会带来包容？这仍有待观察。而这很大程度上取决于我们以及我们的组织如何选择走上这条AI之旅。因此，我向你们发出挑战，希望你们在AI革命中成为“桥梁建设者”。

如果你是企业领导者，找到一个可以在组织中实现的AI应用场景，从小处着手，但放眼大局。如果你是教育工作者，考虑如何在课程中引入AI知识。如果你是一名员工，探索如何在你的服务中应用AI，并与他人展开对话。我认为，我们站在一个十字路口，未来可能会有多种走向，其对社会的影响，尤其是对最脆弱群体的影响，取决于我们现在的选择。但希望在我们的共同努力下，下一次当我们探望住在重症监护室的亲人时，那些护士将能够得到像自动驾驶汽车一样易用的AI系统的支持——不只是为了便利，

而是为了改善生活，

甚至在某些情况下挽救生命。

参考链接：https://www.youtube.com/watch?v=7ECfIPHd4CU&t=89s&ab_channel=TEDxTalks

素材来源官方媒体/网络新闻

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