在營銷框架內，圍繞著人工智能(AI)進行了大量的炒作。雖然這項技術可能非常有用，而且采用這項技術可以在全球范圍內推動效率和競爭優勢，但目前它能做的事情和它目前的用途之間有很大的差距。

首先，來區分一下AI和機器學習，經常被互換使用，用的也不正確。總而言之，機器學習是為了理解過去，而AI則是為了研究未來。然而，即使有這樣的理解，圍繞著AI能做什么和不能做什么，還有更多的誤解。

AI正在接管世界

對AI有大量不正確的恐懼。這并不是說這種恐懼沒有道理，而是說這種恐懼是錯誤的。正如史蒂芬·霍金和埃隆·馬斯克所說，AI確實有潛在的破壞力,但大多數人在想到AI的危險時，都會想到《終結者》。

實際上，我們應該把AI想得更像《幻想曲》中的巫師學徒。AI的危險不是自我意識，而是我們自己無法正確構架AI所支持問題的局限性。在《幻想曲》中，見習魔法師米老鼠試圖利用師父的魔法幫自己干活，帶來災難性后果。要求AI確定治療癌癥的最佳方法（沒有適當的限制），可能會導致人類滅絕的診斷。幸運的是，AI離這種代理世界的模式轉變還很遠。

AI提供的只是當前的情懷和相關性

炒作AI，是指它能以劣質人腦無法想象的創意方式快速解決問題。想象一下，如果能想出一個如此激進的創意，戛納廣告節的金獅子有被搶走的可能性。這就是承諾。數據和創意，而不受限于以往關于可行性的界限。

然而，如果這是夢想，現實則要平凡得多。AI的強項在于以下兩方面。

一、情感分析。情感編碼一直以來都是問題重重，而目前的AI可以從實體層面理解態度，并且一直在學習和改進。這一點現在已經有了，公關公司每天都在使用這項技術。

二、相關性。考慮到蘋果，想象一下，當他們的名字很容易與一個水果、一個蛋糕或實際上是一家唱片公司相混淆時，了解他們的世界正在發生什么是多么困難。AI在理解上下文和消除人類花費不必要的無數小時進行分類和編碼的需求方面找到了一個堅實的用例。

未來:場景測試帶來的基于價值的定價

在2021年, 預計AI在場景測試方面會有更多的幫助。將大數據之美與Cortana或Watson等AI驅動的技術的能力相結合，將使公司能夠為他們的工作進行價值定價，因為他們將在開始工作之前知道他們的工作可能產生的影響。工作將更快地完成，但在技術上的投資會更高，客戶將不得不為這種幫助付出代價，將模式從基于小時的工作變成基于價值的工作。在客戶體驗方面的工作可以進一步加強，因為AI理解了針對公司的內容。而不是依靠復雜的工作流程和基于規則的流程，AI可以在趨勢上提供識別機會，并提供可以產生巨大影響的微觀變化。

遙遠的未來

已經有AI在創作音樂和寫小說，最好的圖靈測試都覺得很難與人類的創作區分開來。如果AI可以策劃、創作文案和實施活動，這會不會導致勞動力中的人類減少。我對此表示懷疑。會改變的是速度,為此將需要AI。

作者Jonny Bentwood，清研智庫李梓涵編譯