資料來源：Tech Blogger
在新加坡的一個實驗室裡，一種人工智慧（AI）演算法加速了癌症檢測，幫助醫生以前所未有的速度和準確度找出惡性細胞。在肯亞的農場，人工智慧感測器即時分析土壤狀況，指導農民進行精準灌溉，從而提高作物產量並節約用水。同時，在北極，機器學習模型處理衛星影像以追蹤冰蓋變化，為科學家提供海平面上升的預警系統。
這些突破凸顯一個經常被忽視的事實：人工智慧的變革力量遠遠超出聊天機器人和虛擬助理——它是解決世界上一些最迫切挑戰的關鍵。然而，我們的焦點仍然很狹隘，只專注於產生人工智慧的直接便利，而不是其重塑整個產業和社會的更深層次的潛力，在巴黎舉行的人工智慧行動高峰會上，我們看到世界各國領導人競相爭奪人工智慧霸權，並談論著不斷增加的投資。
在「媒體炒作」中迷失的是對於如何在最重要的地方使用人工智慧的具體行動的分析——解決氣候變遷和醫療保健等超出人類能力的全球挑戰。儘管現有的技術可以解決許多（或許是全部）挑戰，但其潛力尚未被探索，本質上，目前的努力集中於相對小規模的解決方案，而不是登月計劃，這就是為什麼當前我們需要學會接受、民主化和使用人工智慧。
身為人類，我們自然傾向於高估科技的短期效應，而忽略其更深遠的長期影響。因此，我們目前的焦點很狹窄，我們忽略人工智慧改變現代生活運作模式和系統的潛力。根據調查，目前只有 16% 的公司認為自己已為人工智慧驅動的重塑做好準備，而 74% 的公司在擴展人工智慧解決方案方面面臨重大障礙。當透過系統轉型進行再造成為前進的方向時，這就成了一個問題。
系統轉型是什麼樣的？在醫療保健領域，它意味著實現管理任務的自動化以釋放臨床醫生的時間，透過人工智慧增強決策改善診斷，加速藥物開發並為個人提供個人化治療，這並不意味著取代關鍵員工，而是支持他們，讓他們專注於其角色中最有意義的方面。
要實現這一目標需要強大的力量，即推動因素，例如需要展示回報以確保長期投資、重新調整政策和公私優先事項、優先考慮共享基礎設施和數據池，以及讓領導者掌握技能，使他們能夠就技術、網路安全和建立信任做出明智的決策，以檢測與人工智慧相關的風險。
人工智慧正在來組織變革（資料來源：ABI Research）
系統變革是複雜的，與更廣泛的經濟相互關聯，常常面臨那些維護現狀的人的阻力。主要挑戰包括技術專家和政策制定者之間的不一致以及監管分散，儘管企業變革起初會帶來混亂，但最終會帶來更有效率、更有效的結構，儘管在已經負擔過重的框架中實施起來仍面臨挑戰，這是一個合理的理論，但要如何實現？
首先，必須充分利用人工智慧的潛力——它的真正潛力。這可以透過多方利害關係人的行動來實現，將社會最佳結果作為優先事項，並共同找出需要改變的地方。為了真正提高雄心壯志並能夠夢想以前無法實現的事情，公私、產業、地區和個人之間的合作至關重要。這將解決諸如尋找促進變革的方法、訓練人工智慧的成本或以安全的方式共享資料等障礙。
第二，人工智慧必須民主化。如此強大的技術，不是那些已經擁有人工智慧資源的國家和地區能夠掌握的。如果無法實現人工智慧的民主化，數位落差可能會進一步擴大，使得這種無所不在的技術無法治理。如果治理不當，濫用的風險將會更大。意識到這一點，世界經濟論壇於 2023 年成立了人工智慧治理聯盟，以促進整體方法創造更公平、負責任的人工智慧社會。
第三，對使用人工智慧的信心。從某種程度上來說，這將來自於實現它的潛力，並使其與人們的生活息息相關，成為「自然」工作和生活方式的一部分。早期的手機價格昂貴，體積龐大，笨重，用途不大，但隨著設計的改進、技術的進步和規模生產的擴大，它們已經成為人們生活中不可或缺的一部分。