Разгадка головоломки ИИ Преодоление сложности данных
Эксперты в области технологий и лидеры промышленности предупреждают, что данные организаций могут не быть достаточно подготовлены для растущих амбиций в области искусственного интеллекта.
Заполните пробел в пазле ИИ, объединив данные
Мир искусственного интеллекта (ИИ) сталкивается с двумя основными проблемами: ограниченность навыков и компетенции в области ИИ и сложность данных. Эти выводы были подчеркнуты в недавнем исследовании, проведенном IBM с участием 8 584 ИТ-специалистов. Важность пробелов в навыках ИИ хорошо известна, но нельзя пренебрегать влиянием сложности данных.
Преграды на пути к успеху ИИ
Согласно исследованию, 58% компаний до сих пор не внедрили ИИ. Основными препятствиями для неподключенных к ИИ компаний являются опасения в отношении конфиденциальности данных и необходимость доверия и прозрачности. С другой стороны, организации, которые уже приняли ИИ, сталкиваются с собственными преградами, главным образом связанными с данными. Эти препятствия включают обеспечение надежности ИИ через историю данных и снижение предвзятости, а также разработку надежных возможностей бизнес-аналитики.
Проблема данных настолько значительна, что лидеры отрасли бьют тревогу. Мэтт Лабович, глава отдела данных, аналитики и искусственного интеллекта в PwC, подчеркивает необходимость для главных информационных офицеров и руководителей технологий адаптировать свои стратегии данных для эффективной интеграции ИИ. Он указывает на то, что трансформационное воздействие новых технологий требует от организаций понимать и готовиться к роли данных.
Навигация по сложностям
Шипра Шарма, руководитель отдела искусственного интеллекта и аналитики в Bristlecone, добавляет, что профессионалы в области технологий и организации должны учитывать ключевые факторы, такие как безопасность данных, этика принятия решений ИИ и грамотность в области ИИ. Недостаток знаний в области ИИ требует активного взаимодействия и соответствующих мер по обеспечению максимальной пользы от генеративного ИИ и снижению рисков.
Нахождение равновесия между структурированными и неструктурированными данными является критически важным для организаций, стремящихся продвинуться в области ИИ. Лабович предлагает признать существенную роль неструктурированных данных в развитии генеративного ИИ. Он отмечает, что сложные проблемы могут быть решены с помощью генеративного ИИ, но приложения простого ИИ также могут привести к значительным экономическим выгодам.
- 🎮 Asus ROG Phone 8 Pro Больше не просто игровой телефон! 📱
- Новый Asus ROG Phone 8 Pro игровой зверь в обманчивой оболочке 👾📱
- 🏈 Орлы против Бакс готовьтесь к столкновению в wildcard! 🏆
Управление сложностью данных
Одной из самых больших проблем, с которыми организации сталкиваются при работе с ИИ, является огромное разнообразие необходимых данных. Данные на границе, полученные из разных источников, включая большие языковые модели, являются серьезным препятствием. Брюс Корнфелд, главный маркетинговый и продуктовый директор в StorMagic, прогнозирует значительный рост данных на границах по мере развития ИИ и продолжения инициатив цифровой трансформации. Однако управление разными форматами данных и определение, что является важным для бизнеса и что избыточным, является критически важным.
Кроме того, тренировочные данные для ИИ-моделей часто сочетают публичные источники с интеллектуальной собственностью организации. Осмар Оливо, вице-президент по управлению продуктом в Inrupt, подчеркивает необходимость инновационных решений в области управления данными и конфиденциальности данных для защиты чувствительной информации, используемой моделями ИИ.
Ключ к принятию ИИ
Чтобы успешно внедрить ИИ, Ракеш Джайапракаш, главный аналитический эвангелист в ManageEngine, подчеркивает важность подхода, ориентированного на данные, и централизованного хранилища данных. Благодаря тщательному учету организационных событий и процессов можно установить ценные шаблоны с использованием алгоритмов машинного обучения. Однако для бизнесов важно быть осторожными и мудро вкладывать ресурсы, чтобы убедиться, что привлекательные функции ИИ долгосрочно приносят пользу.
Поскольку организации адаптируются к появлению генеративного ИИ, Лабович рекомендует совершать меры, которые гарантируют готовность к неизбежным технологическим изменениям. Оптимизация операций и внедрение генеративного ИИ для важной документации, общения с клиентами и обмена знаниями могут привести к улучшенной производительности и сэкономить средства вместе с более крупными инициативами по данным и технологиям.
Вопросы и ответы: Решение проблем читателей
В: Как организации могут решить проблемы конфиденциальности данных при внедрении ИИ?
О: Конфиденциальность данных является значительной проблемой при внедрении ИИ. Организации должны сосредоточиться на внедрении сильных мер по защите данных и соблюдении соответствующих правил и регуляций. Анонимизация данных и шифрование могут обеспечить безопасность чувствительной информации при получении пользы от анализа с использованием ИИ.
В: Как организации могут уменьшить предвзятость в ИИ-моделях?
О: Уменьшение предвзятости требует многофакторного подхода. Он включает диверсификацию источников данных, внедрение строгих техник предварительной обработки данных и постоянное мониторинг и оценку моделей на наличие предвзятых результатов. Организации также должны принять этические принципы и правила разнообразия, чтобы обеспечить справедливость.
Q: Какие риски связаны с генеративным искусственным интеллектом?
A: Генеративный ИИ открывает захватывающие возможности, но также создает риски. Некоторые из этих рисков включают создание вводящего в заблуждение контента, непреднамеренное воспроизведение предубеждений и потенциальные уязвимости безопасности. Важно реализовать надежные процессы управления и непрерывного мониторинга для эффективного смягчения этих рисков.
Будущее искусственного интеллекта: решение пазла
По мере развития искусственного интеллекта организации должны преодолеть сложность данных, чтобы раскрыть его полный потенциал. Для этого требуется стратегический подход к управлению данными, защите конфиденциальности и снижению предубеждений. Будущее обещает множество инновационных решений для решения этих проблем и защиты конфиденциальных данных при использовании возможностей искусственного интеллекта.
Процесс принятия искусственного интеллекта будет становиться более безупречным, поскольку организации делают упор на работу с данными и строят централизованные хранилища данных. Захватывая ценные модели и принимая обоснованные решения, бизнес может получить долгосрочную ценность от инвестиций в искусственный интеллект.
Итак, продолжим разгадывать пазл искусственного интеллекта. Будьте в курсе новостей, исследуйте новые возможности и осознайте трансформационную силу искусственного интеллекта в своей организации.
Список литературы:
- Apple’s iPhone Design Chief Jumps Ship to Work with Jony Ive – Digital Trends
- Company Executives Ensure Generative AI is Ethical – TechCrunch
- CES 2024: A Demo of a Self-Driving Car Actually Terrifying – Digital Trends
- Researchers Unlocked the Inner Workings of ChatGPT – Digital Trends
- Giga-ML Wants to Help Companies Deploy LLMs Offline – TechCrunch
- Use of Command Prompt in Windows 10 and 11 – Digital Trends
- Lenovo Legion Pro 7i: A Gaming Laptop With RTX 4070-520 – Digital Trends
🔔 Вам понравилась эта статья? Поделитесь своими мыслями и присоединяйтесь к обсуждению в социальных сетях! 😄💬
