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原标题：Accenture: How automation, augmentation and innovation will mean success in AI initiatives
根据埃森哲(Accenture)的一份报告，预计到2035年，人工智能将使经济增长翻一番。机遇是巨大的;改变商业和整个社会的机会是存在的，但在真正取得进展之前，需要克服伦理和技术上的障碍。
埃森哲(Accenture)新兴技术创新董事总经理西尔•巴塔勒(Cyrille Bataller，左)在过去20年的大部分时间里一直以某种身份参与人工智能。2001年9/11恐怖袭击后，巴塔勒加入了一个团队，专注于当时新兴的旅行证件生物识别技术领域。今天，这些举措可以被视为全球许多机场使用的护照电子门的先驱。
巴塔勒将其称为人工智能，因为它是“一个机器识别人类并预先执行人类活动的例子”。从那时起，他的工作就包括了计算机视觉、自然语言处理、深度学习和机器学习等方面。在6月19日至20日于阿姆斯特丹举行的人工智能与大数据博览会(AI & Big Data Expo)上发表演讲之前，《人工智能新闻》(AI News)采访了巴塔勒，讨论了埃森哲对人工智能的三管齐下的愿景、伦理问题，以及企业可进行的真正深度变革。
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人工智能新闻:嗨，西里尔。告诉我们埃森哲对人工智能的愿景。
Cyrille Bataller:首先，当我们谈论人工智能时，我们谈论的是更广泛的背景，即应用智能。应用智能将人工智能、分析技术和自动化技术结合起来，以实现业务转型。
我们如何改变我们今天所做的事情的一个例子是通过自动化，增强，然后是创新。自动化是非常直接和直观的——我们能够自动化重复性的、单调的活动，而目前我们不得不手工完成这些活动，因为没有其他选择。我们已经到了可以避免让人们像机器人一样工作的地步;通过使用机器人来代替这些重复的任务，让人们专注于更高价值的活动，这些活动需要创造力、同理心、深度理解和背景。
如果我们谈论增加,这意味着我们可以帮助人们与人工智能解决方案,帮助他们更快的做出正确的决定,处理大量的数据和识别模式,他们将无法否则,并帮助他们从集体组织的经验中获益。你可以选择10到100个最好的专家，在过去的一年里做出最好的决定，你可以训练一个机器学习模型，帮助初级员工从集体经验中做出正确的决定。
因此，我们能够将预算和资源从重复的工作中解放出来——保险索赔处理、贸易结算、客户服务查询等等。最常见的是可以自动化的，虽然我们看到预算并不是用来处理这些活动的，但我们实际上也在改善这些活动的结果，因为有更快的响应时间，更准确，更一致，我们可以更好地处理需求高峰。我们可以把人力和预算都转向新的战略活动，那就是创新。
人工智能新闻:在给定的用例中，这个创新的第三步是如何工作的?
卡尔·伯格:如果人工智能系统的行为有点像人，像员工——它们可以处理电子邮件或业务流程——那么突然之间，你就可以获得一个低成本、近乎无限的数字劳动力，这可以补充人力资源。例如，护照管理——你可以给这些机器人边防警卫打电话，你可以在移民大厅有你喜欢的任意数量的警卫，因此可以处理大量的高峰。你可以有机器人视频监控员。当你所在的城市拥有3万台摄像机时，没有人会注意到他们——他们只是在接到一个关于某个事件的电话时拿出了正确的摄像机，或者在进行调查时拿出了正确的录音。
事实上，如果你能让机器人视频监控员同时监控所有的摄像头，你就能让30000个摄像头全天候监控，并寻找我们人类想要的东西，比如数人，数车。然后突然间，您拥有了更好的情景感知能力和全新的用例。
人工智能新闻:当然，这也有道德方面的考虑，还有很多事情做得不好的例子——例如，中国的一位女士被指控横穿马路，因为自动面部识别系统在公交车的一侧发现了她的图像。这需要如何解决?
CB:我认为人工智能是一种为人们服务的技术;它需要被聪明地使用，系统需要在设计时考虑到人，考虑到人的最大利益。它当然不是一种取代人类的技术，或者类似的东西，而是支持和增强人类。
你举的例子正是你需要负责人的原因。人工智能系统使很多事情自动化，但最终的决定需要由那些了解这些机器所缺乏的知识和背景的人做出，而这些知识和背景是这些机器长期缺乏的。
人工智能新闻:您在人工智能与大数据博览会上发表演讲，主题是“负责任的人工智能转型”。请从业务和个人的角度告诉我们一些会议内容。
CB:标题中有两个关键词，“转变”和“负责任”。“转型是因为，正如我之前所说，我对这个机会非常乐观，它对社会、对全人类、对企业、组织和政府都有着巨大的潜力。”与此同时，它需要负责任地完成——以一种更早阐明的方式设计解决方案，解放人力和资金，将重点放在其他增值活动上，而不是减少员工数量和削减成本。这是不负责任的一个例子。
我们总是试图在更广泛的背景下阐明我们的项目，使组织、客户和员工受益。每个人都从这些解决方案中获益。
人工智能新闻:在今年余下的时间里，我们能期待人工智能的哪些发展?
卡尔·伯格:我认为我们正处在一个有趣的时刻。有许多组织正在进行测试、试点和概念验证——但尽管这些概念验证显示出了如此有希望的结果，但仍需要进行一些教育，以扩大规模并使之合理化。当我们测试这个试点项目时，我们看到了一些很有希望的结果，但在组织层面上存在一定的阻力。当它被扩展到规模时，当您查看这些解决方案的潜在业务用例时，所能想到的示例并不多。
我想，我希望我们能在明年缩小这一差距。我们将看到越来越多的广泛变革正在发生，企业将从这些广泛的变革中获益——这将看到更多的企业利用数字化、人工智能驱动的劳动力。
原文链接：
https://www.artificialintelligence-news.com/2019/06/18/accenture-how-automation-augmentation-and-innovation-will-mean-success-in-ai-initiatives/
