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资料来源：Inokos / Dreamstime.com
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人工智能在不断发展和完善，但是人们必须记住，为了获得最佳结果，他们仍然必须监督技术。
如今，人们正在将技术应用于生活和企业的各个方面，从智能手机到即将普及的物联网（IoT）监控和通信设备。尽管这些技术简化了许多事情，但人们却大大忽略了人为因素，也无视常识性的风险控制协议来保护我们在在线事务中保护我们的资源。个人没有充分考虑同事，同事和朋友的能力，期望和个性。
我们正在听到有关机器学习和人工智能的更多信息。只能假设我们的计算机和设备将变得更强大，但是它们会变得更明智吗？尽管有些人可能认为计算机正在变得越来越智能，但在某些情况下，人工智能纯粹是人工的。这就是人为因素的所在。如果我们采用机器对机器（M2M）和自主机器学习作为我们的最终目标，我们将会萎缩。 （有关人与技术关系的更多信息，请参阅技术改变我们行为的5种奇怪方法。）
对技术过度自信？
截止到最近，我们已经看到了许多引人注目的例子，说明了让技术带头的情况（可能会或将要出问题）的问题（即Target和Sony骇客，这都是过度自信的结果）。这不一定要发生。简而言之，计算机不是万能药。他们无法解决自己不知道的问题，这意味着人为因素是必不可少的。无论我们的计算机变得多么强大，都必须始终由处于领导地位和运营位置的人员告诉计算机该做什么，该做什么，该何时以及如何做出响应。
我不相信通过赋予机器更多的控制权，我们不可避免地会像电影《终结者》中那样结束对机器的战争。但是，我们真正想要赋予机器或人员权力的人是谁？ （要了解有关人工智能发展的更多信息，请参阅“别回头，它们来了！人工智能的发展。”）
赋予人与机器力量的数据
作为人类，我们在过去几年中输入和存储的数据比历史上所有历史记录都要多。我们在使用复杂算法的互连计算机的帮助下做到了这一点，催生了大数据及其所有优点。大数据具有以无数方式帮助全人类的潜力。疾病可以治愈，全球变暖更容易暴露，动物的灭绝可以减少，世界的供水量可以增加。由于大数据，云计算，人类几乎解决了世界上几乎所有的问题 以及指挥，控制和协调形式的人为领导。
就像这些数据在启发我们一样，它也在使我们的计算机变得更加有用，但是计算机会从不断出现的输入中学习，并且我们有责任对我们与它们的交互变得毫不客气。计算机找到模式，对其进行分析并自动填充预测。
例如，患者去看医生。医生认为他的新数字病历系统是完全准确的，因此不会费心询问患者可能正在服用的任何新药或补品。医生开出了一种新药，这种新药与患者电子病历中未列出的药物有相互作用。病人的互动非常糟糕，最终被送进了医院。此类案件现在每天都在发生，只是冰山一角。
仍然需要人员监督
尽管数据和网络使我们的生活更轻松，但我们仍然需要人为因素来仔细检查计算机。我们需要保持领先，这归结为每次遵循以下政策，程序和流程。
没有错误，没有压力-在不破坏生活的情况下创建可改变生活的软件的分步指南
当没有人关心软件质量时，您就无法提高编程技能。
作为经验丰富的风险管理者，我很惊讶个人冒险进入网络空间时会多么粗心。人们愿意搜索，共享和购物，而无需考虑谁在监视或潜伏。当人们向可能潜伏在网络阴影中的任何人提供数据时，他们不必担心，“视而不见”就失去了人们的决心。我们不仅轻松地点击鼠标，每天提供信息和制造错误信息，而且还通过自满使我们的网络生活更加复杂。
政策，程序，过程，检查清单等。存在可以使我们在复杂的操作和/或压力时期保持专注，以便我们可以成功地完成手头的任务。在我们前进的过程中，保持参与至关重要，因为另一种现实是，我们都只有一键之遥，就不会被谦卑或更糟。