人工智能正在改变全球企业环境。为确保贵公司领先于这一变革，您需要掌握这十个关键的AI术语。

人工智能（AI）正逐步融入我们的日常生活和工作之中。对于企业而言，要想在新的工作环境中保持竞争力，了解AI及其价值至关重要。因此，我们汇编了每位商业领袖都应该了解的十个AI术语。

在我们的《AI智商：企业中的人工智能见解》报告中，我们调查了1000名高级决策者关于人工智能和机器学习（ML）。调查结果显示，有81%的领导者认为，保持企业竞争力需要运用AI。然而，有74%的领导者表示，他们的组织缺乏全面部署AI和ML的能力。

为了弥补这一技能差距，企业需要在各个业务领域内应用AI。在财务领域，AI能够消除低效，将原本需要数月或数周的工作缩短至数小时或数分钟。在信息技术方面，AI及其促进的自动化使得现代化IT生态系统的优化变得更加高效。对于人力资源领域来说，随着基于技能的经济不断演进，赋予HR专业人员AI和ML的知识变得尤为重要。

为了实现公司范围内成功且负责任的部署，各级商业领导者，从首席执行官到团队经理，都必须确保他们充分理解AI。那些对AI采用缓慢的组织不仅会失去竞争优势，而且会完全落伍。明天的AI思想领袖将是那些从今天起就开始掌握基础知识的人们。

有81%的领导者认为，AI对于保持其业务的竞争力是必需的。

必备的AI术语表

AI术语通常可能涉及广泛的技术内容，从决策树到强化学习等。在下面的AI术语表中，我们集中讲解了一些基本术语。

此外，我们还解释了每个术语在组织层面的重要性。考虑到AI应用的广泛性，很容易忽视其对业务潜在利益的影响。因此，我们着重强调AI对于现代商业环境中公司成功的关键作用。

1. 人工智能（AI）

人工智能指的是机器执行通常需要人类智能的任务的能力。AI通过分析和学习数据、识别模式、做出预测来增强智能决策制定和提高人类生产力，其处理速度和规模远大于人类。

为什么重要： 2022年的一项调查显示，92%的大公司报告称他们从AI投资中获得了回报，这一比例自2017年的48%大幅上升，这标志着AI所代表的商业价值正迅速增长。

2. 机器学习（ML）

机器学习是AI的一个分支，使机器能够通过重复学习来获得知识。依赖于数据和自我修改的方法，机器学习算法能够识别模式并进行预测，其模型不断自我完善，以提高模式识别和预测分析的能力。

为什么重要： 由ML生成的自动预测让商业领导者能够专注于战略决策，保留关键时刻人的参与。坚持手动过程的公司可能会浪费本可以更有效地使用在其他项目上的员工时间。

3. 负责任的AI

负责任的AI强调AI的部署者需要确保AI系统的开发和应用是符合道德的。对于AI和ML来说，建立和预期信任是必要的。这是为什么Workday致力于AI的道德、透明和负责任的使用。"可信赖的AI"也是相似的概念，由国家标准与技术研究院（NIST）定义为"有效可靠、安全、弹性、可问责、透明、可解释、增强隐私、公平且有效管理有害偏见"。

为什么重要： 我们的《AI智商》报告指出，仅有29%的高级商业领袖非常确信AI和ML目前被以道德方式应用。因此，决策者必须优先考虑与那些致力于道德和负责任使用AI的公司合作。

4. 深度学习（DL）

深度学习是机器学习的子集，通常用于建模数据集内的复杂模式和关系。深度学习通过多层处理分析大量信息，类似于我们大脑中的神经网络结构，尤其在计算机视觉领域发挥重要作用，使机器能够解码视觉图像。

为什么重要： 对于大型企业来说，快速处理海量数据的能力至关重要。在Workday，我们在财务等多个功能中应用深度学习，例如在处理报销单和发票时，通过深度学习识别数据点，并将其映射到数据库中的相应字段，极大提高了效率。

5. 自然语言处理（NLP）

自然语言处理让机器能够理解、解释和生成人类语言。它广泛应用于语音识别、机器翻译、情感分析和问答系统。NLP还包含两个子领域：自然语言理解（NLU），侧重于理解人类语言的意图和含义；自然语言生成（NLG），侧重于将结构化数据转换成人类风格的文本。

为什么重要： 随着工作节奏加快，准确捕捉员工情绪变得越来越重要。NLP技术使各级业务领导能够高效地分析大量文本数据，提取出相关的员工反馈，以指导关键决策。

6. 算法

算法是一个为解决特定问题或执行特定任务而编写的计算机程序。它包含了一系列在满足某些条件时自动执行的指令。无论是在AI、ML模型还是计算机科学的其他领域，算法都是其核心和基础。

为什么重要： 在21世纪，几乎所有重大的技术进步背后都离不开算法。随着工作世界越来越依赖数据，编写得当的算法是成功的关键因素。

7. 生成式AI

生成式AI是一种能够创造新内容的AI系统，如数据、图像、音乐或文本。这种内容通常是根据用户的简单提示产生的。生成式AI变得极为流行，其中包括：

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  • ChatGPT：一个能够生成连贯、逼真的类人语言的语言处理聊天机器人。
  
  
  
  

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  • Stable Diffusion：一个根据文本描述生成详细图像的文本到图像工具。
  
  
  
  

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  • Amper Music：一个根据用户选择的风格和情绪生成音乐的AI音乐平台。
  
  
  
  

为什么重要： 尽管生成式AI最常见的示例是面向消费者的，但其在商业中的应用潜力巨大。结合人类的输入，生成式AI可以帮助创建招聘信、职位描述，提供预算决策支持等。

8. 大语言模型（LLM）

大语言模型是生成式AI背后的核心技术。这些模型在大量的非标注文本上进行训练，拥有数十亿个参数，可用于多种机器学习任务，如搜索意图识别、话题分类、内容摘要以及基于现有数据生成语义相似的短语。

为什么重要： 随着时间的推移，企业需要处理的数据量不断增加。LLM不仅加快了数据处理和分析的速度，还能帮助用户实时产生有用的洞察。

9. 光学字符识别（OCR）

光学字符识别是一种图像识别技术，用于扫描图像或文档以识别里面的文本和数字字符，并将这些信息转换为机器可读的文本格式。执行图像识别的系统大多采用了深度学习技术，包括Workday的系统。

为什么重要： OCR的商业应用范围极广，可大幅减少各种业务功能中不必要的手工工作量。每张发票、报销单和文档都可以实时扫描和处理，让员工有更多时间专注于更重要的任务。

10. 神经网络

神经网络是一种复杂的计算机系统，模仿人类大脑中神经元的连接和交互方式。也称为人工神经网络，它属于机器学习的一种形式，能够很好地适应变化，通过模拟人脑的数据处理方式进行学习和模式识别。

为什么重要： 适应性是未来工作环境的关键。神经网络能够发现有价值的数据见解，并随着时间的推移不断学习和进化。采用能与您的公司共同成长的AI技术，将在长远来看带来重大的好处。

AI与未来工作的融合

得益于AI的进步，未来的工作方式已经成为现实。全球职场正在以前所未有的速度演变，企业必须立即做出正确的决策，以防范未来的变化。AI和ML的核心集成将成为成功与否的关键分水岭。

 

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