在自動化和流程協作中實現人工智能

固然這聽起來像是一個簡樸的疑問，但現實是為機械吸取模子預備數據往往是一個巨大的挑戰。相關查訪顯示，數據科學家和數據工程師通常將 80% 的精力用于數據預備。

假如沒有為 AI 設計的純凈數據，就不可能培訓出合適任你博娛樂城推廣活動的 AI 模子以使其為生產做好預備。非命的是，失敗常常發作。市場研究公司Gartner發明，85%的AI項目未能交付，只有53%的項目終極實現了從原型到投產。

很多企業提供為機械吸取預備的數據集以用于自動化領域，例如用于連續不斷改進過程模子的流程執行數據，這加速了訓練進度，并大大減少了數據雷神娛樂城安全嗎科學家和數據工程師所需的工作量。從而使這些供不應求的高價值員工，可以將時間分配到其他關鍵的任務。

2 模子中的精確性疑問和偏差

精確性和偏差是人工智能應用中兩個關鍵但反復出現的疑問，需要人類的監視。例如，生成式AI應用程序容易產生幻覺，或者依據其培訓數據集編造事實。

同樣，將有偏差的數據集輸入到機械吸取模子也可能會產生有私見的結局。例如，假如一家贏家娛樂城會員登入金融服務公司正在採用由AI驅動的自動化系統來接納或謝絕信貸申請，那麼就必要避免訓練數據會包你發娛樂城 優惠代碼合可能涵蓋的對女性或有色人種的系統性私見。

跟著我們朝著AI驅動的決策方位發展，人類必要在回路中維持清醒，驗證機械吸取算法產生的結局，以查抄偏差和其他格式的不精確。讓人類介入回路是重新培訓算法以在生產環境中更有效地執行的關鍵一步。

3 安全謀略

很多大型語言模子和其他機械吸取模子已經採用互聯網用戶生成的大批在線數據語料庫進行了培訓。例如，公然可用的亞馬遜和Yelp評論被用于培訓情緒解析算法。

在企業環境中，採用 ChatGPT 等公然可用的模子可能會對敏感數據(如個人地位信息或知識產權)構成風險。採用這些工具時，遵守公司的數據安全謀略極度主要。

為了避免這些類型的疑問，很多組織基于內部數據集開闢了自己的專有機械吸取模子，從而減低了企業數據落入壞人之手的風險。

4 法律風險

監管AI是一個環球連續存在的疑問，法律領域繼續遭受包含有生成式AI在內的新興專業的陰礙。例如，很多人對採用AI生成的文本和圖像提出了版權疑問。

在開源世界中，自動代碼生成器引起了對允許的憂慮。一些關鍵疑問在于生成式AI系統缺乏可追溯性——換句話說，很難知道代碼來自哪里以及如何將其歸因于其原始建立者。

例如，假如組織正在採用自動代碼生成器為流程模子開闢代碼，那麼在輸入專有代碼或利用開源軟件時最好謹嚴行事。

5 成熟度考量

在某些專業領域，例如自動化決策的增強智能系統，可能還沒有完全預備好歡迎黃金時代。這些專業通常需要來自多個來歷的融合數據集才能做出有效的決策。很多團隊沒有才幹在生產中採用這些系統，無論是由于資本限制還是缺乏適用的訓練數據。

然而，跟著企業在數智化方面成熟度的提高，能夠在人類監視的環境中採用增強智能，這些系統在自動做出某些決策方面將變得加倍有效。它們可以協助改良人類的工作流程，讓員工更有效地分配時間。

固然這些挑戰肯定會陰礙實施人工智能的任何決意，但這并不妨礙企業進行試驗的意愿。AI與流程協作相結合有助于提高自動化水平豪神娛樂城活動，從而改良業務運營和客戶體驗。從連續改進流程到自動化決策，再到增強或優化人類工作流程——AI在這一領域的無窮可能性是令人激動的。