Чтобы добиться максимального эффекта, ИИ не должен быть универсальной моделью – его следует каждый раз адаптировать.
В 2023 году об ИИ будут говорить все. Вы не сможете обойти эту тему стороной в Интернете, на конференциях или в статьях, подобных этой. Однако искусственный интеллект существует уже некоторое время. Итак, помимо шумихи и заголовков в газетах, что же стоит за внезапным интересом к ИИ среди компаний по всему миру?
Мы достигли критического уровня глобальной связности, и доступные сейчас вычислительные мощности привели к появлению массивных наборов данных. Благодаря чрезвычайной вычислительной мощности и обширным сетям, а также большим наборам данных, таким как те, которые используются для обучения большим языковым моделям, искусственный интеллект стал популярным. Это и более доступно, и более важно, вот почему это вызвало такой ажиотаж.
И при появлении новой технологии ажиотаж, похоже, выходит за рамки обычного ажиотажа. Искусственный интеллект (ИИ) призван определять все аспекты будущего, не только то, как мы ведем бизнес, но и что значит быть человеком. Это большие и сложные вопросы, стоящие за ИИ, но что это означает на практике в повседневной жизни?
Как я уже упоминал, в основе ИИ лежит огромный объем данных. Управление этим постоянным потоком данных стало серьезной информационной проблемой, которую приходится решать компаниям. Хотя взаимодействие с ИИ может показаться простым с точки зрения пользователя, оно включает в себя множество сложных технологий, работающих совместно за кулисами — большие данные, обработку естественного языка (NLP), машинное обучение (ML) и многое другое. Этичная и эффективная интеграция этих компонентов требует опыта, стратегии и проницательности.
Специализированный ИИ против обобщенного: использование искусственного интеллекта по максимуму
Наиболее известные инструменты искусственного интеллекта, такие как ChatGPT и Bard, являются примерами обобщенного искусственного интеллекта (ИИ). Эти инструменты работают, обрабатывая данные из общедоступных источников, таких как Интернет, и генерируя результаты, которые должны быть подобны человеческим.
Однако недостатком использования обобщенного ИИ в бизнесе является то, что он подвержен тем же предубеждениям и неточностям, которые мы привыкли видеть в Интернете. Это означает, что компаниям следует проявлять осторожность, полагаясь на обобщенные модели ИИ для принятия важных решений.
Чтобы максимально использовать преимущества ИИ, компаниям следует рассмотреть возможность использования специализированных инструментов ИИ. Эти инструменты похожи на обобщенный ИИ в том, что для обработки данных они используют большие языковые модели (LLM). Однако ключевое отличие заключается в том, что специализированный ИИ обучается на конкретных данных, которые были проверены экспертами в данной области, что гарантирует большую точность и надежность результатов.
Таким образом, специализированные алгоритмы ИИ могут анализировать, понимать и создавать контент, на точность которого можно положиться. Эта возможность имеет решающее значение для предотвращения ошибок, с которыми мы сталкиваемся при использовании обобщенного ИИ, таких как включение юристами неточной информации в судебные документы из-за ChatGPT. Однако остается открытым вопрос: как компании могут управлять огромными объемами данных, генерируемых при применении специализированного подхода к ИИ?
Управление потоком данных с помощью специализированных моделей искусственного интеллекта
Любой успешный подход к управлению потоком данных будет включать эффективные стратегии сбора, хранения, обработки и анализа данных. Как и в случае с любым технологическим проектом, важно определить четкие цели и разработать политику управления. Однако качество данных, возможно, еще более важно. Здесь применима поговорка «мусор на входе, мусор на выходе», поскольку успех специализированной модели искусственного интеллекта зависит от качества входных данных. Поэтому компании должны внедрять процедуры проверки и очистки данных, чтобы гарантировать, что их модели основаны на точных и надежных данных.
В дополнение к качеству данных, компании также должны учитывать инфраструктуру хранения данных, управление жизненным циклом данных, системную интеграцию и контроль версий перед внедрением специализированной модели искусственного интеллекта. Постоянный мониторинг производительности модели также важен для обеспечения ее надлежащего функционирования. Предпринимая эти шаги, компании могут лучше обрабатывать огромные объемы данных, генерируемых в процессе их деятельности.
Но компании также должны учитывать этические аспекты применения ИИ в данном случае, как и в случае с ИИ в целом. Специализированные модели ИИ могут быть подвержены предвзятости в определенных областях, и то, что может считаться этичным в одной отрасли, может не соответствовать этике в другой. Поэтому важно использовать специализированные результаты ИИ с осторожностью и тщательным анализом. Кроме того, специализированные языковые модели могут испытывать трудности с пониманием нюансов или контекстуальных аспектов языка, что может привести к неправильной интерпретации вводимых данных и неточным выводам.
Эта сложность подчеркивает важность участия человека и постоянного мониторинга. Это также подчеркивает важность сотрудничества между департаментами и отраслями для обеспечения этичности и эффективности любого использования ИИ. Обмен данными и знаниями может помочь улучшить качество исходных данных, а при правильном использовании также может способствовать обеспечению безопасности данных.
По мере того, как искусственный интеллект становится все более интегрированным в нашу повседневную жизнь и работу, необходимо разработать процессы обработки его результатов этичным и масштабируемым способом. Это потребует партнерства и совместной работы, тем более что эта технология затрагивает очень много людей одновременно.
