lnwshop logo
  • ตอบกระทู้
  • ตั้งกระทู้ใหม่
QUOTE 

เรียนรู้ที่จะไว้วางใจเครื่อง: วัฒนธรรม AI และบริษัทกรุนด์ฟอส Econsultancy

fascinatedhate7
fascinatedhate7 (Guest)
IP: 115.87.121.x
1 เดือนที่ผ่านมา
AI มีแอปพลิเคชันมากมายในอุตสาหกรรมของเรา แต่นักการตลาดจะยอมรับว่าเครื่องรู้ดีที่สุดได้เร็วเพียงใด เราทุกคนชอบที่จะเชื่อว่าเราเป็นมนุษย์ที่มีเหตุผลและสามารถเข้าใจพลังของการเรียนรู้ด้วยเครื่องจักรเช่นเดียวกับที่เราเข้าใจเหตุผลง่ายๆของการทดสอบ A / Bแต่วัฒนธรรมของ บริษัท จะตอบสนองต่อเครื่องที่เห็นได้อย่างไรเพื่อบ่อนทำลาย copywriter ดาวของคุณหรือคนที่แต่งตัวประหลาดที่ดีที่สุดของ dev?การเพิ่มขึ้นของเครื่องจักร การเรียนรู้ด้วยเครื่องถูกใช้เพื่อทำนายว่าผู้คนจะทำปฏิกิริยาอย่างไรซึ่งเป็นสิ่งที่นักการตลาดทุกคนต้องการทำความเข้าใจ แอพพลิเคชันรวมถึง:
  • การปรับแต่งหน้าโฆษณา
  • แจ้งระดับสต๊อกสินค้า
  • การให้บริการแก่ลูกค้า (ค่อนข้างใหม่)
  • การเพิ่มประสิทธิภาพ Conversion (คัดลอกและออกแบบเว็บ) < / li>
  • ค้นหา (การประมวลผลภาษาธรรมชาติ)
  • แนะนำ
  • การสร้างโอกาสในการขาย (จากการวิเคราะห์ข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง)
  • li>
  • การตรวจสอบการทุจริต
  • การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น
  • แม้ว่าในบางพื้นที่เช่นการค้นหาและการโฆษณาการเรียนรู้ด้วยเครื่องทำงานเป็นระยะเวลานานและเป็นส่วนหนึ่งของการทำงานของพวกเขา แต่ในอีกด้านหนึ่งการเพิ่มขึ้นของเครื่องจักรถือเป็นปัญหาทางวัฒนธรรมตัวอย่างเช่นในรุ่นนำผู้ที่มีประสบการณ์ 30 ปีของอุตสาหกรรมจะไม่ค่อยเชื่อเมื่อบอกว่าอัลกอริธึมจะดีกว่าในการค้นหาบัญชีที่ถูกต้องในการกำหนดเป้าหมาย เมื่อเร็ว ๆ นี้ผมได้พูดคุยกับ Aman Naimat, SVP Technology ที่ Demandbase ซึ่งเป็น บริษัท ที่พัฒนา Demandgraph ซึ่งเป็นโซลูชัน AI สำหรับการกำหนดเป้าหมายบัญชี เป็นที่น่าประทับใจเป็นเทคโนโลยีที่เป็น, Aman ยืนยันว่าประเด็นทางวัฒนธรรมอาจเป็นความท้าทายเร่งด่วนที่สุดเมื่อมันมาถึงการยอมรับ (เช่นการรวมตัวอย่างเช่น) เรารู้อะไรเกี่ยวกับความไว้วางใจจากเครื่องคอมพิวเตอร์?ความคิดของความไว้วางใจจากเครื่องของมนุษย์อาจไม่เคยเกี่ยวข้องกับปัจจุบันเนื่องจากรถยนต์กึ่งอิสระที่มีอยู่แล้วในท้องตลาดและรถยนต์ที่ขับด้วยตัวเองได้เป็นอย่างดีในการดำเนินการ คุณต้องการขับรถด้วยตัวเองเพื่อเสียสละตัวคุณนักบินเพื่อช่วยชีวิตคนเดินเท้าหลายคนเมื่อเกิดอุบัติเหตุขึ้นหรือไม่? คนส่วนใหญ่เห็นด้วยกับคำตอบที่มีจริยธรรมสำหรับคำถามนี้ (เสียสละ) แต่ไม่อยากขับรถแบบนี้ แน่นอนถ้าคนปฏิเสธที่จะซื้อรถยนต์อิสระเช่นการเสียชีวิตการจราจรมากขึ้นจะเกิดขึ้น; สถานการณ์การจับ - 22ผู้คนรู้สึกอย่างไรเกี่ยวกับเครื่องช่วยให้พวกเขาตัดสินใจในสถานการณ์ที่เหมาะสมยิ่งขึ้น ที่มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีสิงคโปร์และการออกแบบ Jessie Yang และ Katja Hölttä-Otto ได้ออกแบบการทดลอง ผู้เข้าร่วมมนุษย์เข้าร่วมในหน่วยความจำและการรับรู้โดยใช้ความช่วยเหลือในการตัดสินใจโดยอัตโนมัติ งานที่เกี่ยวข้องกับการจำภาพซึ่งภายหลังได้รับการคัดเลือกจากสระว่ายน้ำของภาพที่คล้ายกัน ความช่วยเหลือในการตัดสินใจโดยอัตโนมัติให้คำแนะนำ แต่สิ่งที่สำคัญที่สุดคือการออกแบบเพื่อให้ผู้เข้าร่วมบางคนเชื่อถือได้และไม่น่าเชื่อถือสำหรับผู้อื่น ตามรายละเอียดโดย MIT News ผลลัพธ์พบว่าเครื่องมือช่วยอัตโนมัติที่ไม่น่าเชื่อถือถูกครอบงำ ตรงกันข้ามเครื่องมือช่วยอัตโนมัติที่เชื่อถือได้สูงได้รับความเชื่อถือ เกี่ยวกับการสะท้อนนี้ค่อนข้างคล้ายกับธรรมชาติของมนุษย์ เราอาจกระตือรือร้นที่จะใช้ประโยชน์จาก AI แต่อาจท้ายที่สุดเราไม่ไว้ใจอย่างเต็มที่การทดลองครั้งนี้ที่ MIT โดย Yang และ Julie Shah ผู้ช่วยศาสตราจารย์ Aeronautics and Astronautics ได้ก้าวไปอีกขั้นหนึ่งมองว่าการออกแบบอินเตอร์เฟสมีผลต่อการสอบเทียบความไว้วางใจและเชื่อถือได้อย่างไรทั้งคู่สนใจในการแจ้งเตือนในอุตสาหกรรมที่มีความเสี่ยงสูง แทนที่จะเป็นภัยคุกคามแบบ "ภัยคุกคาม" หรือ "ไม่มีภัยคุกคาม" แบบดั้งเดิมมักมีการพัฒนาด้วยเกณฑ์ที่ต่ำมาก (ด้วยเหตุผลที่ชัดเจน) การนำเสนอการแจ้งเตือนโอกาสที่จะแสดง (ความเสี่ยงเป็นอย่างไร) สามารถช่วยบรรเทา "หมาป่าร้องไห้" ผลเมื่อเวลาผ่านไปการประเมินความเป็นไปได้เหล่านี้อาจทำให้เชื่อมั่นในระบบเตือนภัยยังคงสูงขึ้น โอเคนี่อาจดูเหมือนเสียงไกลจากซอฟต์แวร์การตลาด แต่หลักการดำเนินการในอุตสาหกรรมต่างๆ ยิ่ง ed ucated ผู้ใช้ปลายทางที่ดีกว่าความสัมพันธ์กับเทคโนโลยีอัจฉริยะความซับซ้อน = ความเปราะบางการวิจัยของสมาคมวิทยาศาสตร์อังกฤษเปิดเผยว่าครึ่งหนึ่งของผู้ตอบแบบสอบถามไม่เชื่อหุ่นยนต์ในบทบาทรวมทั้งขั้นตอนการผ่าตัด (ร้อยละ 53) การขับรถโดยสารสาธารณะ (49 เปอร์เซ็นต์) หรือการบินเครื่องบินพาณิชย์ (ร้อยละ 62) " มันเป็นเพียงการศึกษาที่สามารถบรรเทาความกลัวเหล่านี้อย่างไรก็ตามในขณะที่ Kalev Leetaru ชี้ให้เห็นว่าการเขียนสำหรับฟอร์บแม้จะมีความเข้าใจที่เพิ่มขึ้นเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องจักรความซับซ้อนของบริการบนเว็บยังสามารถสร้างความเชื่อมั่นให้กับ scupper ได้Kalev อธิบายถึงระบบที่สร้างขึ้นบนชั้นของความน่าเชื่อถือของระบบอื่น ๆ เช่นความผิดพลาดความเปราะบางหรือความเข้าใจผิดที่ผิดพลาดในทุกระดับสามารถเกิดน้ำท่วมในระบบได้ ตัวอย่างเช่น:
  • ในปี 2013 บริการ Azure ของ Microsoft ประสบปัญหาการหยุดทำงานของทั่วโลกเนื่องจากใบรับรอง SSL ที่หมดอายุแล้ว รับทำ SEO
  • ในปี 2012 เป็นวันที่ก้าวกระโดดทำให้เกิดการหยุดชะงักเมื่อระบบคลาวด์ของ Microsoft เข้าใจผิดว่าเกิดอะไรขึ้นอีกบ้าง
  • ในปี 2013 เมื่อนักพัฒนาซอฟต์แวร์คนใดคนหนึ่งที่ Amazon สามารถมีผลกระทบต่อศูนย์ข้อมูลทั้งหมดในช่วงฤดูช้อปปิ้งคริสต์มาส
  • เมื่อปลายปี 2015 Google ประสบปัญหาการหยุดทำงานชั่วคราว ลิงก์เครือข่ายใหม่ในยุโรปด้วยตนเองซึ่งจะเป็นการตรวจสอบความปลอดภัยโดยอัตโนมัติ
  • ด้วยการศึกษาเราสามารถสังเกตได้ว่าการเรียนรู้เครื่องจักรที่ซับซ้อนจะกลายเป็นยังคงต้องอาศัยโครงสร้างพื้นฐานและคุณภาพข้อมูลอื่น ๆ ในท้ายที่สุดก็ยังคงเป็นข้อ จำกัด ของมนุษย์และเรายังคงปรับปรุงการสอบเทียบความไว้วางใจและเชื่อถือได้ของเรา สามารถสังเกต anecdotally ได้ ดูทวีตด้านล่างสิ่งที่เราคุ้นเคยกันทั้งหมด การกำหนดเป้าหมายใหม่และคำแนะนำมีประสิทธิภาพอย่างไม่น่าเชื่อเมื่อใช้งานอย่างถูกต้อง แต่กฎไม่ได้รวมกันอยู่เสมอAmazon คิดว่าการซื้อเครื่องทำให้ชื้นครั้งล่าสุดของฉันเป็นเพียงการเปิดงานในงานอดิเรกที่เพิ่งค้นพบจากการเก็บรวบรวมความชื้นดังนั้นสิ่งนี้ส่งผลกระทบต่อวัฒนธรรมและยุทธศาสตร์อย่างไร? เพียงพอของการวิจัยทุติยภูมิในความสัมพันธ์ของมนุษย์กับเครื่องจักร นอกเหนือจากการให้ความรู้กับพนักงานแล้ว บริษัท ต่างๆต้องคำนึงถึงอะไรเมื่อพิจารณากลยุทธ์ AIสิ่งที่สำคัญคือคุณภาพข้อมูลและขอบเขต AI ที่ได้รับการดูแลจะดีเท่าปัจจัยการผลิตและนักการตลาดทุกคนควรตระหนักถึงปัจจัยการผลิตเหล่านี้เมื่ออาศัยการเรียนรู้ด้วยเครื่องเช่นเดียวกับเมื่อใช้การวิเคราะห์ทางสถิติRichard Sargeant ผู้อำนวยการ ASI Data Science ซึ่งเป็น บริษัท ที่ช่วยให้รัฐบาลควบคุม AI ได้เขียนเมื่อเร็ว ๆ นี้เกี่ยวกับวิธีการที่หน่วยงานที่ทำเนียบขาวสามารถขัดขวางประสิทธิภาพของ AI ได้ นี่คือบิตสำคัญเกี่ยวกับขอบเขตข้อมูล:รัฐบาลมักจัดโดยบริการ [(การศึกษาสุขภาพ ฯลฯ )] .. แต่นี่ก็ไม่สมเหตุสมผลในยุค AI: ถ้าหน่วยงานที่ดีที่ใช้บริการดิจิตอลชนิดหนึ่งมีโอกาสที่พวกเขาจะดีในการทำงานกลุ่มของพวกเขา... ปัจจัยที่สำคัญที่สุดในการพิจารณาว่า [ภาควิชา] ประสบความสำเร็จในดิจิทัลไม่ใช่ความรู้เกี่ยวกับเรื่องของแผนกหรือไม่ แต่พวกเขามีความเป็นผู้นำและวัฒนธรรมขององค์กรในการพัฒนาและดำเนินงานบริการดิจิทัลหรือไม่ และไซโลของแผนกยังคงเป็นเรื่องที่ยากสำหรับชุดข้อมูลที่จะทำงานร่วมกันทำไมเราไม่ตรวจสอบบันทึกผลประโยชน์กับทะเบียนตายเพื่อหลีกเลี่ยงการจ่ายเงินผลประโยชน์ให้กับคนที่ตายแล้ว? เนื่องจากมีการดำเนินการโดยแผนกแยกต่างหากทำไมเราไม่มีรายชื่อ บริษัท ที่สอดคล้องกันในสหราชอาณาจักร? เนื่องจาก HMRC และ Companies House เก็บรักษารายการแยกไว้ต่างหากคุณภาพของการเรียนรู้ด้วยเครื่องและ AI จะขึ้นอยู่กับคุณภาพและปริมาณข้อมูล การศึกษาคุณภาพข้อมูลและปริมาณความโปร่งใสภายในองค์กร - ทั้งหมดมีความสำคัญอย่างยิ่งเรายังคงมีวิธีที่จะไปหลายโซลูชั่นการขับเคลื่อนด้วยการเรียนรู้ด้วยเครื่องจักรในปัจจุบันเป็นโซลูชัน "มนุษย์ในวง" นั่นหมายความว่าพวกเขาพึ่งพามนุษย์เพื่อตรวจสอบการค้นพบบางอย่างของพวกเขาและให้ข้อเสนอแนะในระบบ มนุษย์ในลูปสามารถย้าย AI จากความถูกต้อง 80% เป็น 90% + และแน่นอนว่าอัลกอริทึมถูก จำกัด โดยมนุษย์ที่กำหนดให้เป็นเสียงหอนและข้อมูล t hey กำลังใช้ นั่นหมายความว่าบทบาทของมนุษย์ยังไม่ลดลง แต่มีความสำคัญมากขึ้น เราต้องเข้าใจและควบคุมเรื่องนี้ในคำพูดของ Mark Zuckerberg เรารู้ว่าจะแสดงตัวอย่างอะไรบางอย่างในคอมพิวเตอร์เพื่อให้สามารถรับรู้ได้อย่างถูกต้อง แต่เรายังไม่ทราบวิธีการนำแนวคิดจากโดเมนหนึ่งไปประยุกต์ใช้กับสิ่งที่แตกต่างไปจากเดิมอย่างสิ้นเชิง ดังนั้นสำหรับทศวรรษหน้าอย่างน้อยนักการตลาดและพนักงานขายควรมองหา AI เป็นเครื่องมือ ที่มีพลังอย่างเหลือเชื่อ นั่นแหละ อ่านเดี๋ยวนี้: KLI ใช้บอทและ AI ในบริการลูกค้าสัมพันธ์ทางสังคมของมนุษย์ '< li>
  • การตลาดในยุคของปัญญาประดิษฐ์
  • 1
    แสดงความคิดเห็นที่ 0-0 จากทั้งหมด 0 ความคิดเห็น
    ข้อความ
    ชื่อผู้โพส
    ข้อมูลสำหรับการติดต่อกลับ (ไม่เปิดเผย เห็นเฉพาะเจ้าของร้าน)
    อีเมล
    เบอร์มือถือ
    • ตอบกระทู้

    ติดต่อพลอย

    089-7724663
    facebook

    STATISTICS

    หน้าที่เข้าชม415,301 ครั้ง
    ผู้ชมทั้งหมด177,328 ครั้ง
    เปิดร้าน30 ก.ค. 2556
    ร้านค้าอัพเดท21 ส.ค. 2560

    MEMBER

    เข้าสู่ระบบด้วย
    เข้าสู่ระบบ
    สมัครสมาชิก

    ยังไม่มีบัญชีเทพ สร้างบัญชีใหม่ ไม่เกิน 5 นาที
    สมัครสมาชิก (ฟรี)
    Go to Top