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CIO指南:實現(xiàn)生成式AI“高光時刻”的五種方法

發(fā)布于:2024-02-23 點擊量:1508 來源:至頂網(wǎng)CIO與CTO頻道

盡管目前存在各種炒作以及主流采用程度很高,但在走上生產(chǎn)力巔峰之路之前,生成式AI仍然需要經(jīng)歷幻滅的低谷期。

生成式AI的快速普及和民主化,有些類似于近150年前燈泡給電力領域帶來的影響是一樣的。1831年電問世,幾十年之后在1879年燈泡問,與之類似的是,生成式AI大眾和企業(yè)帶來了實際用例,正在給AI帶來相同的影響。

當技術從實驗室走進日常生活的時候,主流采用通常依賴于日益強大且經(jīng)過驗證的初始用例。隨著如此迅速的普及,人們對于各種可能性感到非常興奮,這就是Gartner技術成熟度曲線中,生成式AI目前處于過高預期頂峰的其中一個原因。

事實上,去年ChatGPT僅僅兩個月獲得了超過1億的月活躍用戶,在技術成熟度曲線中正處于經(jīng)過了炒作周期的位置。現(xiàn)在我們正處于主流采用階段,有近一半的人口正在使用生成式AI,但處于期望過高的頂峰。因此仔細觀察一下,我們可能仍處于生成式AI的“煤氣燈時刻”,而“燈泡時刻”尚未到來。這并不是一件壞事。

在生成式AI的世界中,我們發(fā)現(xiàn)計算機正在以令人驚訝的方式出現(xiàn)錯誤。當我們嘗試AI應用于公共和私有數(shù)據(jù)的時候,我們正在實時了解哪些數(shù)據(jù)是有效,哪些無效。

以下是CIO們關于如何駕馭生成式AI炒作周期、為從幻滅低谷期迅速過渡到啟蒙的斜坡做好準備的五點建議:

對客戶、員工和利益相關者保持現(xiàn)實態(tài)度

在宣傳生成式AI和相關解決方案所具有的變革本質(zhì)的同時,也請務必指出它存在的缺點。咨詢公司和技術廠商經(jīng)常強調(diào)生成式AI帶來的變革力量,但很少關注它的缺點。盡管如此公平地說,許多人正在努力幫助解決這些問題并推出各種平臺、解決方案和工具包。

抱有現(xiàn)實的心態(tài),意味著你了解了利弊,并與客戶、員工和高管層的同事分享這些信息。他們也會欣賞你的坦誠。你要列出一份權(quán)威的清單,以便清楚地解釋和理解這些信息。正如一些AI顧問指出的,缺點包括黑匣子問題、AI容易受到人類觀點誤導、幻覺的影響,等等。

制定企業(yè)使用政策

企業(yè)使用政策和相關培訓可以幫助員工了解這項技術的一些風險和陷阱,并提供規(guī)則和建議,以充分利用這項技術,從而實現(xiàn)最大化的商業(yè)價值,而不會使組織面臨風險。在制定政策時,請務必所有相關利益相關者參與其中,考慮組織當前和未來將如何使用AI,并在整個組織內(nèi)進行廣泛分享。需要讓這個政策成為一份動態(tài)文件,根據(jù)需要以合適的節(jié)奏進行更新。制定這項政策有助于防范與合同、網(wǎng)絡安全、數(shù)據(jù)隱私、欺騙性貿(mào)易行為、歧視、虛假信息、道德、知識產(chǎn)權(quán)和驗證相關的許多風險。

評估每個用例的業(yè)務價值

在純文本輸出的情況下,我們傾向于相信生成式AI的答案,因為它們寫得很好,語法也很。從心理學上來說,我們傾向于相信幕后有強大的智能,而實際上AI并不了解什么是真什么是假。

雖然生成式AI有一些出色的用例,但我們需要根據(jù)具體情況進行審查。例如,生成式AI通常不擅長編寫技術預測。輸出的內(nèi)容常常告訴我們一些我們已經(jīng)知道的東西,而且它也可能是抄襲的。即使使用重寫或改寫工具也只會讓事情變得更糟,而且團隊最終可能會比自己編寫預測內(nèi)容花費更多的時間來使用這些工具。最好是有選擇的余地,并且只在有明顯好處的情況下使用AI。

保持嚴格的測試標準

由于組織中可能會有很多員工使用生成式AI,因此對員工進行培訓和教育使其了解利弊并以企業(yè)使用政策作為起點,是非常重要的。隨著生成式AI的廣泛采用,我們實際上都是測試者,需要不斷學習。

在組織內(nèi)部,無論是在IT部門還是業(yè)務部門,請務必強調(diào)并在上線之前留出大量時間進行測試和實驗。建立內(nèi)部實踐社區(qū),員工可以分享經(jīng)驗和教訓,也有助于提高整體意識并在整個組織內(nèi)推廣最佳實踐。

針對技術故障制定計劃

即使是不支持AI的系統(tǒng)也可能犯下嚴重的、改變生活的錯誤。當我們錯誤地認為這些系統(tǒng)是正確的時,可能會導致數(shù)百名工人成為錯誤的目標。在英國郵政局案件中,15年來有700多名郵政局長被錯誤指控欺詐,導致名譽受損、離婚甚至自殺。

因此,當AI出錯時制定計劃就變得至關重要。您的企業(yè)通過政策設置了護欄,但當出現(xiàn)問題時,IT治理流程如何監(jiān)控情況并做出反應?有計劃嗎?的治理流程將如何區(qū)分正確或錯誤的答案或決策?犯錯誤會業(yè)務帶來怎樣的影響?糾正錯誤的難易程度如何?

生成式AI將會迎來它的高光時刻,而且不會等待太久,但要等到我們先度過幻滅的低谷期,登上啟蒙的斜坡,最后到達生產(chǎn)力的高原。一路上的煤氣燈時刻、實驗和學習都是這個過程的部分。

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