由于人工智能算法的性能和准确性受到了如此大的影响——从医疗诊断到法律咨询再到财务规划——有人呼吁通过认证和认证等机制，将人工智能开发者“专业化”，一直到政府授权。毕竟，有人认为，医疗保健专业人士、律师和财务顾问都需要不同级别的认证，为什么不应该对那些创建人工智能系统的人进行验证，以取代这些专业人士的建议？
“例如，你知道建筑师、电工和其他建筑专业人士知道如何建造房子，”费尔南多·卢西尼说，埃森哲数据科学和机器学习工程全球领先。”他们已经接受了必要的培训，并了解他们的角色和责任，安全标准和协议，以遵守整个施工过程。你不太可能相信一个“公民建筑师”来建造你的家，就像你生病时不去看“公民医生”。
一个相反的论点可能是，精通人工智能方法的人已经太少了，我们需要每个人都能参与到这样的努力中来。任何要求正式认证或认证的尝试都可能阻碍这种努力。
最近发布和执行简报，Lucini敦促组织自己拍摄电影，使人工智能从业者的角色和责任专业化。“利益相关者——从实践者到私营和公共部门的领导者——必须聚集在一起，为人工智能实践者区分明确的角色和责任；要求所述实践者接受适当的教育和培训；定义开发、部署和管理人工智能的流程，并使整个AI素养民主化企业。只有当训练有素的人工智能从业者与企业携手合作以实现其组织的目标，并且这些跨学科团队受到标准、规则和流程的指导时，才能实现真正的价值。“
虽然不提倡正式授权的认证，但Lucini说，企业需要采取措施确保人工智能从业者和他们的雇主遵循明确的指导方针，以确保人工智能系统是准确和合乎道德的。一些领先的大学和公司，包括斯坦福大学、Coursera和IBM，提供人工智能认证，详细说明这里代码空间。
通过将人工智能正式化为一种交易，“拥有一套共享的规范和原则，公司将准备好从人工智能中获得更多价值。”他说。”然而，越来越多的公司正在用“公民数据科学家”来支持他们的核心数据科学团队，即那些使用预测分析创建模型但其角色不在数据科学领域的人，却没有为他们提供必要的护栏和标准，以使他们获得成功。即使是在训练有素、有资格的数据科学家中，有不同程度的标准。
卢西尼和埃森哲团队为人工智能专业化提供了四条指导方针：
为从业者区分明确的角色，并为如何工作制定额外的标准：“创建具有不同视角的多学科团队，共同创新并提供人工智能产品或服务的技能和方法。从一开始就确立所有权和期望，以便人工智能从业者准确地了解他们需要交付什么以及他们负责什么。“
要求教育和培训，以建立对人工智能技术的信心，并为从业人员提供明确的资格和标准。“在员工的整个职业生涯中实施定期评估点，以测试他们的知识并维持他们的技术教育。通过专业培训，帮助建立专业技能。“建立明确的流程，使人工智能解决方案的开发、部署和管理正规化。在人工智能产品和服务的创建（或优化）过程中，创建一种测试和基准测试的标准方法。“
使数据和人工智能素养民主化，为这一快速发展的技术培养劳动力。“定义员工所需的最低人工智能知识水平-无论他们是否将数据和人工智能作为日常任务的一部分。建立一个培训计划，帮助员工建立对数据和人工智能的知识和理解，以及如何将其应用于他们的角色。“
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2023-03-22 10:04:23
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