随着我们继续听到越来越多关于AI未来的讨论,我们获得了一些关于企业应如何处理其新计划和项目的重要见解。
我认为回顾一下今年我们听到的一些重要建议,并讨论它们在商业中的应用,会很有帮助。
首先,有一些专家经常给企业提供的与责任相关的建议,我在春季和夏季的多次讲座中听到了这些建议。
这些建议的要点如下:
- 核查内容和最终用户流程的事实
- 保护数据并确保适当的数据治理
- 有效监控AI工作
关于第三点,你应该同时监控输入和输出,而不仅仅是其中之一,良好的输入/输出监控将大有裨益。
关于第一点,许多企业确实监控内容,但他们可能没有考虑主动检查AI实施的用户流程,比如聊天机器人输出,这更加动态且难以监控,所有操作必须有针对性和精确,换句话说,AI不能犯错或引入问题性幻觉。
最近IIA会议上的AI使用引述:
“我们不再谈论人类作为GenAI的接受者,我们谈论的是代理,对吧?所以会有很多代理扮演不同的角色,他们会自我组织,自我协调。对于一个任务,会有多个代理互相对话来完成这个任务,然后延迟变得更加重要。” – Lin Qiao
“这场革命中的‘镐和铲’有巨大的机会,但领域专家也有巨大的机会来理解AI在其领域中的影响,所以我们看到在法律、生物科技领域有着令人难以置信的法律专家、医疗专家对AI有巨大的兴趣,不仅仅是用于药物发现,还用于这个世界上的许多其他方面。” – Will Koffel
“当你开发某些东西,当你进入市场,当你进行设计审查时,你需要考虑隐私、安全和规模等要素,同时你也需要考虑负责任的AI,这基本上意味着要承担责任。” – Yair Adato
以下是一些针对希望在AI工具方面建立坚实基础的企业提供的更广泛的通用指南,无论其行业如何:
建立自己的模型或战略性使用他人的模型
在许多情况下,我们的专家建议企业应该能够建立自己的大语言模型(LLM)来处理他们所设想的任何流程,使用他人模型的缺点是你没有专有控制权,但这并不是每种情况的铁律,在某些情况下,初创公司可以通过使用他人的模型变得更加灵活,并更快地扩展,因此,这实际上是一个取决于你的项目和意图的建议。
拥有自己的数据
这可能更多地适用于最终用户而不是公司,但公司必须拥有他们用来运行AI的数据,否则,从责任的角度来看,他们实际上是在玩火,或者在竞争中失去优势,或者两者兼而有之。
尽可能合作
许多专家还建议企业应建立战略合作伙伴关系,而不仅仅是单独进行AI生产,可以想象,这也会对扩展和上市时间产生影响。
优先考虑人才
随着数据科学家、AI提示工程师和其他关键职位的猖獗招聘,在任何特定行业内都有一个有限的人才库。
除了这四个顶级目标外,企业还应关注任何安全或隐私问题,并了解AI相关的监管环境。
这些内容很多,但对我来说,它展示了在AI时代开始时,人们在我们的课程和会议上提出的许多主要观点。2024年上半年我们已经见证了非凡的进步,而今年才刚过一半。圣诞节和新年期间可能会有更多的新产品和服务突然进入市场,以意想不到的方式出现……所以请继续关注。