（文章來源：CDA數(shù)據(jù)分析師）
? ? ?? 根據(jù)Meyerricks的說法，CIA也正在研究一種AI解決方案，該解決方案可以通過趨勢和數(shù)據(jù)分析的轉變來預測任何重大的未來事件，從而使他們能夠進行相應的準備。雖然后一種AI技術用例與公眾的維護是肯定一致的，但將其用于更多險惡活動并非沒有可能。這種擔憂自然地增強了組織解決安全性問題的必要性，以及負責任地使用安全性方面本來有效且有希望的新AI功能的問題。

在整個2020年代，有關在不同行業(yè)中使用AI的倫理學將成為熱門話題。人工智能有潛力解決世界上最大的挑戰(zhàn)，并提高我們個人和職業(yè)生活的質量。然而，存在AI落入錯誤之手的真正風險。從用于政治固定到公司間諜活動，犯罪者有無數(shù)危險的方式將技術用于別有用心的方式。要求對AI進行規(guī)范和標準化的呼吁已經出現(xiàn)，并將繼續(xù)浮出水面。這意味著增加投資并希望在所有行業(yè)擴展AI法規(guī)將有可能確保對那些不遵守法規(guī)的人員造成更大的后果。

良好地使用AI的成功取決于信任，而信任只能隨著時間的流逝而在最大程度上遵守道德原則和實踐而建立。在我們邁向下一個十年的努力中，我們要真正看到AI和自動化風靡全球的唯一方法就是對它進行巧妙的監(jiān)管。首先要激勵技術的進一步發(fā)展和創(chuàng)新，這意味著要規(guī)范應用程序而不是技術本身。

各國政府需要提供一個框架，以確保防止惡意使用AI。這意味著我們希望主要組織以負責任和合乎道德的方式交付任何形式的尖端AI技術，從而承擔更大的責任和責任。藥物的發(fā)現(xiàn)和試驗是一項昂貴的工作。實際上，每個新藥開發(fā)計劃的運行費用約為26億美元。鑒于疾病抵抗力的增強和超級細菌的崛起，對于許多大型制藥公司而言，將新藥推向市場已成為一場與時間的競賽。人工智能可以加快藥物試驗過程。

藥物分子組成的復雜性意味著，由于某種組合的數(shù)量眾多，因此很難找到有關特定藥物新組合的數(shù)據(jù)。因此，需要大量工作來研究有關基因，分子結構和其他生物學信息的研究數(shù)據(jù)。對于人類而言，處理如此大量的數(shù)據(jù)可能非常困難且耗時，這就是為什么需要智能自動化平臺來使用多租戶機器人和深度學習算法以更快的速度處理和分析此數(shù)據(jù)目錄的原因。這不僅將加快藥品的上市時間，還將為制藥公司節(jié)省數(shù)十億美元的收入

前線是醫(yī)療行業(yè)智能自動化的另一個用例。當前，一半的醫(yī)生時間花費在電子健康記錄（EHR）和文書工作上。使用AI處理患者數(shù)據(jù)不僅可以使醫(yī)生每天看到更多患者，而且AI可以提供的數(shù)據(jù)見解將提供更快，更有效的患者診斷。

人工智能技術具有巨大的潛力，預計在未來十年內將在所有行業(yè)中創(chuàng)造出廣闊的機遇。其預期的增長意味著組織將需要繼續(xù)修補其數(shù)字化轉型戰(zhàn)略，以適應有效使用AI的需求。最重要的是，隨著市場變得越來越飽和，人工智能和機器學習將很快決定許多公司的命運。

（責任編輯：fqj）