Что нужно знать предприятиям о внедрении генеративного ИИ

Технологии искусственного интеллекта стремительно развиваются, и отрасли стремятся внедрить их как можно быстрее. Прежде чем ваше предприятие нырнет с головой в запутанное море возможностей, важно изучить, как генеративный ИИ работает, какие тревожные сигналы предприятия должны учитывать и как превратиться в предприятие, готовое к использованию ИИ.

Как на самом деле работает генеративный ИИ

Один из самых распространенных и мощных методов генеративного ИИ — это большие языковые модели (LLM), такие как GPT-4 или Google BARD. Это нейронные сети, которые обучаются на огромном количестве текстовых данных из различных источников, таких как книги, веб-сайты, социальные сети и новостные статьи. Они изучают закономерности и вероятности языка, угадывая следующее слово в последовательности слов. Например, учитывая входные данные «Небо есть», модель может предсказать «голубое», «ясное», «облачное» или «падение».

Используя различные входные данные и параметры, LLM могут генерировать различные типы выходных данных, таких как резюме, заголовки, истории, эссе, обзоры, подписи, слоганы или код. Например, при вводе «напишите броский слоган для новой марки зубной пасты» модель может сгенерировать «улыбайтесь с уверенностью», «отбросьте свои заботы», «зубная паста, которая заботится» или «сверкает, как звезда». ”

Предприятия должны учитывать настораживающие факторы при использовании генеративного ИИ

Пока генеративный ИИ может предложить много преимуществ и возможностей для предприятий, он также имеет некоторые недостатки, которые необходимо устранить. Вот некоторые из красных флажков, которые предприятия должны учитывать, прежде чем внедрять генеративный ИИ.

Общедоступная и личная информация

Когда сотрудники начнут экспериментировать с генеративным ИИ, они будут создавать подсказки, генерировать текст и внедрять эту новую технологию в свой рабочий процесс. Крайне важно иметь четкие политики, которые разграничивают информацию, разрешенную для публичного использования, и частную или конфиденциальную информацию. Отправка личной информации, даже в подсказке AI, означает, что информация больше не является частной. Начните обсуждение заранее, чтобы команды могли использовать генеративный ИИ без ущерба для конфиденциальной информации.

Галлюцинации ИИ

Генеративные модели ИИ несовершенны и иногда могут давать неточные, нерелевантные или бессмысленные результаты. Эти результаты часто называют галлюцинациями или артефактами ИИ. Они могут быть вызваны различными факторами, такими как недостаточное качество или количество данных, предвзятость или ошибки модели или злонамеренные манипуляции. Например, генеративная модель ИИ может генерировать поддельные новостные статьи, распространяющие дезинформацию или пропаганду. Поэтому предприятия должны знать об ограничениях и неопределенности генеративный ИИ модели и проверяйте их выходные данные, прежде чем использовать их для принятия решений или коммуникации.

Использование неподходящего инструмента для работы

Генеративные модели ИИ не обязательно являются универсальными решениями, способными решить любую проблему или задачу. В то время как некоторые модели отдают предпочтение обобщенным ответам и интерфейсу на основе чата, другие созданы для конкретных целей. Другими словами, некоторые модели могут лучше генерировать короткие тексты, чем длинные; некоторые могут лучше генерировать фактические тексты, чем творческие; некоторые могут лучше генерировать тексты в одном домене, чем в другом.

Много генеративный ИИ платформы могут быть дополнительно обучены для конкретной ниши, такой как поддержка клиентов, медицинские приложения, маркетинг или разработка программного обеспечения. Легко просто использовать самый популярный продукт, даже если он не подходит для текущей работы. Предприятия должны понимать свои цели и требования и выбирать правильный инструмент для работы.

Мусор внутри; мусор из

Генеративный ИИ модели хороши настолько, насколько хороши данные, на которых они обучаются. Если данные зашумлены, неполны, непоследовательны или предвзяты, модель, скорее всего, выдаст результаты, отражающие эти недостатки. Например, генерирующая модель ИИ, обученная на неподходящих или предвзятых данных, может генерировать тексты, которые носят дискриминационный характер и могут нанести ущерб репутации вашего бренда. Поэтому предприятиям необходимо обеспечить наличие высококачественных данных, которые являются репрезентативными, разнообразными и объективными.

Как превратиться в предприятие, готовое к использованию ИИ

Внедрение генеративного ИИ — непростой процесс. Для этого требуется стратегическое видение, культурный сдвиг и техническое преобразование. Вот некоторые из шагов, которые предприятия должны предпринять, чтобы превратиться в предприятие, готовое к использованию ИИ.

Найдите подходящие инструменты

Как указано выше, генеративный ИИ модели не являются взаимозаменяемыми или универсальными. Они имеют разные возможности и ограничения в зависимости от их архитектуры, обучающих данных и параметров. Поэтому предприятиям необходимо найти правильные инструменты, соответствующие их потребностям и задачам. Например, платформа искусственного интеллекта, которая создает изображения, вроде DALL-E или Stable Diffusion, вероятно, не будет лучшим выбором для службы поддержки клиентов.

Появляются платформы, которые специализируют свой интерфейс для конкретных ролей: платформы для копирайтинга, оптимизированные для маркетинговых результатов, чат-боты, оптимизированные для общих задач и решения проблем, специальные инструменты для разработчиков, которые подключаются к базам данных программирования, инструменты для медицинской диагностики и многое другое. Предприятиям необходимо оценить производительность и качество используемых ими генеративных моделей ИИ и сравнить их с альтернативными решениями или экспертами-людьми.

Управляйте своим брендом

Каждое предприятие также должно думать о механизмах контроля. Там, где, скажем, маркетинговая команда, возможно, исторически была привратником для обмена сообщениями о бренде, они также были узким местом. Поскольку любой человек в организации может создавать тексты, важно найти инструменты, которые позволят вам встроить принципы вашего бренда, обмен сообщениями, аудиторию и голос бренда. Наличие искусственного интеллекта, включающего стандарты бренда, необходимо, чтобы устранить узкое место для рекламы бренда, не вызывая хаоса.

Развивайте правильные навыки

Генеративный ИИ модели — это не волшебные ящики, которые могут генерировать идеальные тексты без какого-либо человеческого участия или руководства. Они требуют человеческих навыков и опыта для их эффективного и ответственного использования. Одним из наиболее важных навыков для генеративного ИИ является быстрое проектирование: искусство и наука проектирования входных данных и параметров, которые позволяют получить желаемые результаты от моделей.

Быстрая разработка включает в себя понимание логики и поведения моделей, разработку четких и конкретных инструкций, предоставление соответствующих примеров и отзывов, а также тестирование и уточнение результатов. Оперативное проектирование — это навык, который со временем может приобрести и улучшить любой, кто работает с генеративным ИИ.

Создание новых ролей и рабочих процессов

Генеративные модели ИИ не являются автономными инструментами, которые могут работать изолированно или заменять человека. Это инструменты для совместной работы, которые могут увеличить и повысить человеческое творчество и производительность. Поэтому предприятиям необходимо установить новые рабочие процессы, которые интегрируют генеративный ИИ модели с человеческими командами и процессами.

Предприятиям может потребоваться создать совершенно новые роли или функции, такие как омбудсмен по ИИ или специалист по обеспечению качества ИИ, которые могут контролировать и контролировать использование и результаты генеративных моделей ИИ и решать проблемы по мере их возникновения. Им также может потребоваться внедрить новые политики или протоколы, такие как этические принципы или стандарты качества, которые могут обеспечить подотчетность и прозрачность генеративных моделей ИИ.

Генеративный ИИ больше не за горами; он прибыл

Генеративный ИИ — одна из самых захватывающих и прорывных технологий нашего времени. Он может изменить то, как мы создаем и потребляем контент в различных областях и отраслях. Однако внедрение генеративного ИИ не является тривиальным или безрисковым делом. Он требует тщательного планирования, подготовки и исполнения. Предприятия, которые используют и осваивают генеративный ИИ, получат конкурентное преимущество и создадут новые возможности для роста и инноваций.

Янив Маковер — генеральный директор и соучредитель Любое слово.