45%的美国消费者希望他们的医师使用AI进行更好的诊断

最近对AI的进展进行的调查，研究，预测和其他定量评估突出了美国消费者对与他们的医生一起工作的AI的兴趣，当前深陷假货的深造状态，机器人流程自动化(RPA)的潜在业务收益以及自动化对收入和就业的影响。

人工智能与消费者

美国有45%的消费者表示，他们对使用人工智能帮助诊断的医师感兴趣;在那些感兴趣的人群中，有46%的动机是可能进行更准确的诊断;31%的受访者指出减少人为错误的潜力;15%的人希望更快的治疗决定;在对AI的帮助不感兴趣的28%的人中，有47%的人更喜欢受过训练的医疗保健专业人员的专业知识，而24%的人对该技术缺乏信任;66%的美国消费者表示，与现场客户服务代表交谈是他们与自己的健康计划联系以寻求问题或解决问题的首选方法[UnitedHealthcare消费者情绪调查针对1,008名18岁及以上的美国成年人]

根据DeepTrace的最新报告，互联网上至少有14678个虚假产品。整整96%的假货仍然是普通的老式假色情[麻省理工科技评论]

人工智能业务采用

由计算机执行的，遵循人类设定规则的资金占美国股票市场的35%，机构股权资产的60%和交易活动的60%。交易所交易基金(ETF)和共同基金会自动跟踪股票和债券的指数—在2019年9月，这些工具在美国股票上的投资为4.3trn美元，超过了人类首次积极管理的总和[The Economist]

美国45%的雇主表示，随着AI和自动化改变某些工作的性质并为新工作创造机会，他们计划增加员工培训预算。只有16%的人希望减少培训预算;接受调查的美国员工中有52%的人认为，他们具有在具备AI功能的工作场所中取得成功的必要技能，有20%的人认为自己不具备正确的技能，还有28%的人表示不确定。25%的雇主和20%的雇员认为工人的技能存在明显差距;63%的美国员工表示愿意使用虚拟或数字助理来帮助他们自我管理任务和完成任务期限[Genesys对303名雇主和1,001名员工的调查]

人工智能对业务的潜在影响

部署了机器人过程自动化(RPA)的财务部门中，只有29%的公司已将该技术用于财务报告。会计部门可避免的平均返工量最多可占全职员工总时间的30%。对于拥有40名全职会计人员的组织，这相当于每年节省25,000小时，成本为878,000美元[Gartner与150多名公司控制人，首席会计官(CAO)和首席会计负责人进行的访谈]

医疗研究中的AI

自2012年以来首次发表的研究综述，对医护人员和深度学习系统对医学图像的分析进行了比较，发现人与机器相当。初步搜索发现了20,000多个相关研究。但是，只有14项研究(均基于人类疾病)报告了高质量的数据，并使用从单独的数据集中到用于训练它的图像对图像进行了测试，并向人类专家展示了相同的图像。深度学习系统在87%的时间内正确地检测出疾病状态-相比之下，医疗专业人员的正确率为86%-并正确地以93%的时间正确地检测出疾病，而人类专家则为91%[The GuardianandLancet Digital Health]

深度学习系统(DLS)在前列腺切除术标本中对前列腺癌进行的Gleason分级中，总体准确性达到70%，而美国董事会认证的一般病理学家的平均准确性为61%。在对验证集中的每张载玻片进行评级的10位高性能个体普通病理学家中，DLS的准确性比8位更为准确。在Gleason模式定量分析中，DLS的准确性也高于一般病理学家。在格里森这些改进进行分级转化为更好的临床危险分层：手术比一般的普通病理学家后，DLS更好地识别患者疾病复发的风险较高，可能使医生使用这些信息来更好地匹配患者治疗[谷歌AI博客]

现在的工作未来

旧金山联邦储备银行(Federal Reserve Bank of San Francisco)的经济学家所做的一项新研究显示，过去二十年来，自动化已经“做出了巨大贡献”，以减少国民收入中用于美国工人的部分。尽管失业率是50年来最低的，但所谓的劳动力份额已从2000年的63%下降到约56%，机器人和其他技术的使用增加是重要的驱动因素。如果没有自动化，到2018年底，劳动力份额将保持在59.5%左右[彭博]

公司的自动化提高了工人与雇主离职的可能性，并减少了工作天数，导致5年累计工资收入损失约为一年收入的11%。这些损失仅由福利制度部分抵消，并且在工人类型，公司规模和部门中相当普遍[自动反应–自动化公司工人的情况如何?]

根据求职网站Indeed [IEEE Spectrum]的数据，过去四年来，具有自动驾驶汽车专业知识的开发人员，工程师和其他技术专业人员在美国的工作机会增长了833%。

数据的生命，人工智能的动力

对物联网安全威胁的担忧包括通过恶意软件或其他攻击(68%)更改物联网设备的功能以及未经授权的用户对设备进行远程控制(54%)[nCipher Security和Ponemon Institute对14个国家/地区的1,884位IT安全从业人员的调查]

一周(或至少最近70年)的自动化报价

“……工业流程的自动化可能会扩大而不是消除人工操作员的问题……没有时间压力的人工可以解决问题。困难仍然在于，在时间压力下它们的有效性降低了” –Lisanne Bainbridge

“当系统变得过于自动化时，它们在关键方面的行为将变得越来越难预测，而在出现错误时将它们弄得一清二楚，这需要越来越深的专业知识。”-Forrester的Charles Betz和Chris Gardner

AI报价

“您会看到这些头条新闻，'人工智能比语言方面的人更好，并且他们基本上承担了所有任务，而实际上，所有事情在一件非常非常具体的事情上都表现得更好。”-Facebook首席技术官Mike Schroepfer

“将近20年前，一位同事提出了AI代表'Ai n't Invented'的观点。那时他是对的，今天说的也一样。” —BAE Systems的John McDowall

“我们认为，重要的是不要将AI视为黑匣子。我们必须了解它。只有了解它，我们才能控制它。”-Sensyne Health首席执行官Paul Drayson

“深度学习擅长在已知知识之间进行插值;它不擅长推断未见的情况。在农业领域，您总会感到还有一些尚未分类的条件。” —约翰·迪尔(John Deere)精准农业总监朱利安·桑切斯(Julian Sanchez)

“当我们说'嘿，我们将通过AI来扩大您的工作量时，我们不应该期望人们会跳来跳去并兴奋不已”-联邦快递高级数据科学家Clayton Clouse

数据吞噬了世界报价

“我们正在每秒从全球130,000台连接的机器中收集5至1,500万次测量。我们的数据库拥有超过1.5亿英亩的存储空间，使用了PB和PB。我们比Twitter处理更多的数据。” —John Deere Labs数字创新主管Alexey Rostapshov

“我们开始看到现实世界中采用对抗性生成网络(GAN)，遗传算法和嵌合杂交智能系统，这些系统使用其他AI系统学习的模式来创建合成伪像，例如图像，声音，语音，遥测数据，甚至软件。尽管AI仍处于早期阶段，但其创建综合数据的能力可能是其最持久的属性。” –Trace3首席创新官Mark Campbell