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人工智能系统规则的定义和搭建方法 随着人工智能的普及化，越来越多的机构正在追求实现模型搭建和数据预测，但是很少有人恰当地运用人工智能。据Gartner预测，到2022年，85%的AI项目将因为数据、算法或项目管理团队的偏见而产生错误的结果。因此，本文将讨论人工智能在组织和个人项目中的好处，人工智能不应该出现在每个项目中的原因，以及如何搭建可靠的人工智能系统。 什么是人工智能系统？人工智能系统是一个有效地使用和扩展人工智能的过程基础设施。就像设计系统一样，AI系统包含从组织搭建到维护的完整过程。可靠的AI系统是准确无偏的，安全并能节省收集数据到部署算法的时间。 在搭建AI系统之前要处理的4件事情： · 使用案例：人工智能和机器学习可以完成这么多复杂的任务，但是组织和个人在产品和服务投入人工智能和机器学习之前需要注意以下一些问题：使 用案例：任何系统——无论多么智能——都不是全能的，人工智能应该致力于解决具体案例的问题而不是笼统的问题。在每一种情况下，在试图搭建人工智能系统之前，必须明确需要解决的问题，然后努力解决这个特定的问题。试图用人工智能来解决世界上所有的问题绝对是不切实践的。 · 隐私：任何时候都应该遵守数据隐私法。为搭建牢固的智能系统，组织和个人可能需要来自客户、顾客、员工和其他人的大量数据，但是并不都是每个数据都可以访问以供使用。一些数据受到一系列名为数据隐私法的法律保护，若是违反则会产生严重的法律后果。在尝试从客户或员工处收集或使用任何类型的数据之前，请确保你具有一切做的权力。如果没有收集和使用某些数据所需的权力，请要求客户或员工签署合同，明确授予你收集或使用他们的数据的权力。 · 安全：人工智能中的安全性涉及利用人工智能来识别和阻止网络威胁，其中所需的人工干预比传统安全方法通常预期或需要的要少，这种安全的重要性在于保护任意使用该系统的人的机密数据。任何一个宁愿牺牲用户机密数据的安全智能系统都需要受到审查。 · 偏见和不平等：任何寻求开发由人工智能或机器学习驱动的产品或服务的组织或个人都有唯一的责任，确保他们正在开发的产品或服务向拥有访问该系统的合法权利的各种人提供所需的服务。该系统在任何时候都不应该有性别、肤色、种族或族裔方面的偏见，所提供的服务应该以应有的比例平等提供。 在搭建人工智能系统时，组织和个人需要注意上述问题，以确保搭建的AI系统是可靠、安全、公平和无偏见的。同时，人工智能系统也需要具备一定的灵活性和适应性，以适应不断变化的业务需求和环境。