人工智能正在改变每个领域，它预测可用于诊断患者疾病、预测犯罪发生区域等！此外，专家们正试图让 AI 具有创造力，以便它能为意外后果做计划。我们无法否认，我们生活中的许多决策都需要预测，而 AI 在这方面绝对比人类同行更擅长。尽管承认这一点，为什么我们仍然缺乏对我们开发的机器和技术的信心？大多数人认为咨询专家比咨询任何智能机器或聊天机器人更好，即使专家可能不如机器准确！如果我们不信任它们，就无法梦想一个 AI 帮助我们生存的世界，对吧？因此，如果我们想从中受益，就必须找到一种方法让人们相信它们。但为什么我们怀疑它们？
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是什么标志着信任问题的起源？
这是一个重要问题，因为如果我们不开始怀疑，我们现在就会被 AI 包围！一切始于 IBM 推广 Watson Oncology 的尝试，该系统旨在帮助医生治疗癌症患者。AI 承诺为约占全球癌症患者 80% 的 12 种癌症提供可靠的治疗建议。但它失败了！原因是当他们与 Watson Oncology 互动以寻找几个问题的解决方案时，建议与他们自己的方法一致。
这导致了两件事：医生确信他们的方法是准确的，即使它与医生相矛盾，他们也得出结论认为 Watson 不够胜任！此外，当被问及为什么建议的方法比医生遵循的方法更好时，它无法给出令人满意的答案。原因是算法效率低下，太复杂，人类无法理解。因此，即使它试图解释并证明其观点，医生也无法理解。最终，更多的疑虑开始出现！不久后，IBM Watson 的首要医疗合作伙伴 MD Anderson 癌症中心放弃了该计划，并回归其本地方法。
AI 虽然新颖，但使用复杂的分析系统做决策，能从大量数据中识别潜在隐藏模式，这是好的。即使它解释了，也很难理解它是如何推导出来的。许多专业人士声称，他们怀疑 AI 是否真的在工作，因为他们看不到它！很难相信！其他例子如 Google 算法将有色人种归类为大猩猩、Microsoft 聊天机器人 Tay 有一天决定变成种族主义者、Tesla 自动驾驶汽车导致致命事故，都加剧了人们的疑虑。最后，我们可以得出结论：AI 并不完美，因为即使设计和编写代码的人也不完美！
有没有走出这种信念的方法？
对 AI 的不信任可能是社会最大的分裂力量。因此，如果 AI 要发挥其全部潜力，我们必须找到一种方法让人们信任它，尤其是在它产生的建议与我们习惯的不同时。幸运的是，我们并没有落后太多，有一些关于如何提高对 AI 信任的想法，隧道尽头可能有光。让我们详细讨论这些：
经验：一种解决方案是在日常情境中更多地探索自动化应用。研究发现，之前的经验（足够愉快以至于令人难忘）可以改善人们对它的态度。这对大众尤为重要，因为他们不熟悉技术细节，也没有对技术的复杂理解。此外，只有当我们足够频繁地使用技术时，我们才能信任它！例如，我们信任互联网，因为我们用得够多了，早些时候，它也被怀疑过！
引入透明度：怀疑任何事物的另一个原因是人们对它了解不多。一旦他们了解它，就不会像以前那样恐惧或怀疑！因此，我们必须确保公司频繁发布透明度报告。Google、Airbnb 和 Twitter 等公司已经在这样做！类似的做法有助于更好地理解算法如何做决策。
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掌控权：专家表示，创建协作决策过程将有助于建立信任。这也将帮助机器自我学习。与每个人的信念相反，让人们更多地参与 AI 决策过程实际上能提高信任和透明度。
这些是一些可以帮助机器获得更多信任的事情。除了专业人士，没人对 AI 如何工作感兴趣，即使给他们一点点关于事物如何运作的想法，他们也会更欢迎 AI。您对此有何看法？
