隨著2017年人工智能歷史上最令人興奮時刻的到來，亞馬遜團隊現在有能力想得更大更遠并探索新的領域。

　　在亞馬遜，我們相信語音將會，并在許多方面已經從根本上改善了人們與技術交互的方式。雖然我們距離能夠以人類的方式做事情還有很長的路要走，但我們正處于AI和語音技術的轉折點。

　　Amazon Echo的原始靈感是星際迷航計算機。我們想在云上創建一個完全由語音控制的計算機 - 你可以問問題，請求它做事情，為你做事，為你找到一些東西。很容易的以自然的方式交談。現在還不能完全做到，但這是我們的愿景。

　　Alexa的主要功能之一是Echo背后的語音和大腦，它是一個基于云的服務，在自然語言理解以及提高準確性方面總是變得更聰明。因為她的大腦在云中，她每天每小時不斷地學習和添加更多的功能，這只會使代表客戶創新和添加功能變得更容易。

　　自2014年11月推出Echo以來，我們為Alexa增加了7000多項技能。她的足跡遍布Echo系列設備，現在嵌入其他亞馬遜硬件（Fire TV和Fire平板電腦）和第三方設備，如Nucleus對講系統，Lenovo Smart Assistant揚聲器和LG Smart InstaView冰箱，并將Alexa嵌入到福特和大眾汽車公司的汽車中。

　　在她涉及的領域和她在搜索材料中的準確性方面，Alexa能有效地理解用戶。 即使如此，語音技術仍然面臨著持續的挑戰。 當我們最初開始時，這項技術甚至不存在 - 我們不得不發明它。 我們很幸運可以借助AWS云的力量，我們有令人難以置信的智慧的語音專家團隊，包括有才華的語音學家，來努力解決這些問題。

　　我們認為 AI 對客戶的好處和機會可以說是無限的。現在，Alexa 主要是在 Echo 上運行，但將來它可以通過無數的系統和應用程序實現擴展。我們通過使用 vAlexa Skill Kit（ASK），Smart Home Skill API 和 Alexa Voice Service API為開發人員提供一系列免費、自助的公共 API，從而使實施過程變得更加簡單。

　　最終，我們在機器智能，神經網絡和語音識別領域的發展將能為我們的客戶提供更多新功能。

　　在網絡安全層面，人工智能同時帶來了回報和挑戰。所謂回報，是指借助機器自動化的高速高效來保證風險控制某些方面的自動化，以快速有效地識別、警戒、觸發（或者相反地——消除）潛在的威脅。人工智能對網絡系統的杠桿作用可以幫助進行數據分析，并在這些工具識別風險后自動采取特別措施。

　　具有預知作用的風險和網絡模型將數據挖掘的范圍進一步延伸到了廣大的未知領域，例如暗網，并識別了可能遇到的新威脅。這進一步加強了人工智能在這一領域的有效性。

　　企業還可以借助人工智能來推進項目，制定策略，以及規劃產品。舉例來說，通過人工智能的深度學習能力，銷售團隊可以憑借社交媒體、公共記錄或其他網絡資源上已經存在的信息，構建起比較詳細的客戶資料。

　　不過，人工智能的客戶側寫能力也存在潛在缺點：上述過程可能會帶來網絡安全隱患。人工智能可能會做出一些引發新風險的推斷，尤其是當這些推斷本身就存在錯誤的時候。通過建立關聯，人工智能也可能會產生一些引發隱私問題的原始數據。歸根結底，企業應該仔細考量這些基于推理和關聯的原始數據。

　　確實，隨著人工智能在高效和節約成本方面的能力逐漸顯現，許多人開始討論更廣泛的倫理和道德問題。目前人類采用的人工智能會對社會、經濟和個體組織獲取機會方面產生怎樣的影響？你的企業如何面對主動出擊的人工智能所直接引發的品牌和信譽危機。還有，你的公司能否在已經被描述為“后工作經濟”的時代長期生存？

　　最后，關于風險的討論也應該包括許多人工智能技術采用“暗箱操作”的現實。眼下，清楚地解釋出某些決策和推薦是如何做出的，還不太可能。雖然有呼吁希望能進行算法的透明化，以最終推動審查和理解假設、觀察模式和解釋結論如何產生的新途徑，但這些途徑目前現在還不存在。在此之前，嘗試確定哪部分的透明度不足可能會是一個問題（法律上、名譽上和學術上），因此需要相應地調整計劃。

　　當我們駛入這些未知水域，CIO、CEO和其他領導者們應該出于對股東利益的考慮，仔細權衡這些名譽、安全、財務以及其他可能會在未來產生的各方面的風險。

來源：中國信息化百人會