企业采用生成式人工智能需要考虑什么

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最近，各行业采用人工智能生成内容（AIGC）的趋势显着。这种变革性技术的一些著名实施包括Notion AI、Microsoft Copilot和Adob​​e Photoshop等产品。然而，将 AIGC 整合到自己的业务中也面临着挑战。让我们探讨一下应该注意的关键技术考虑因素： 确保事实准确性 大型语言模型 (LLM) 通常在庞大且多样化的数据集上进行训练，使其具备广泛的知识。这使他们能够回答广泛的问题。通常，公司需要使用其专有数据定制人工智能代理，并要求其提供基于专业知识库的答案。然而，定制人工智能代理有时给出的答案并不是从这个特定的知识库生成的。当人工智能代理无法从其特定的知识库中检索响应时，就会出现一个普遍的挑战，那就是恢复到更广泛的常识。虽然这证明了它的适应性和创造力，但它也可能是一把双刃剑。例如，人工智能驱动的客户服务助理必须提供精确的响应来解决用户的担忧。用一般或不正确的信息误导客户会适得其反，并且可能有害。因此，企业的解决方案是通过强大的算法和保障措施来增强法学硕士，确保所提供信息的准确性。

提升智能，打造类人用户体验 成功的 AIGC 集成的核心是卓越的用户体验。智商不足的人工智能体有被抛弃的风险。一个典型的例子是网站聊天机器人或客户服务中的语音机器人。然而，AIGC 通过提高人工智能代理的智能，提供了范式转变的潜力。考虑其在客户服务中的应用：启用 AIGC 的人工智能代理可以向用户提供多模式响应，从文本和语音到图像和视频等视觉效果。如图所示（OORT TDS的示例），这种多模式方法显着提高了客户满意度。然而，重要的是要了解法学硕士在其本州可能无法达到所需的智力水平。突破界限需要集成先进的算法，例如那些可以处理多模式输入的算法，使人工智能能够理解从 Excel 电子表格到照片的各种数据类型。 随着人工智能代理在数据处理方面的能力变得如此强大，围绕用户数据安全的问题激增到最前沿。数据存储在哪里？AI如何访问和利用它？这些担忧凸显了人工智能时代数据隐私和安全日益增长的重要性。另一方面，AIGC 可能会产生有害或经过审查的信息。目前过滤和阻止互联网上不适当内容的措施通常依赖于基于关键字的算法，似乎已经足够了。然而，由法学硕士授权的人工智能代理带来了细致入微的理解——它们可以收集用户意图，经常阅读字里行间的内容，而不仅仅是处理直接的关键字输入。因此，在 AIGC 全面采用之前，企业必须解决确保用户数据集的隐私和安全以及保证 AI 输出的适当性的问题。