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AI在企业中的应用进入成熟期了吗?

责任编辑:cres 作者:Saulles |来源:企业网D1Net  2023-09-12 10:40:21 原创文章 企业网D1Net

尽管麦肯锡看好AI自动化许多工作活动的前景,但也承认,这需要几十年的时间才能实现任何规模的自动化。在许多供应商和顾问大肆炒作和说得天花乱坠的情况下,CIO和其他高管领导人应该牢记这一点。
 
企业内部有意义的AI部署花费的时间比许多人想象的要长,原因有很多。
 
人类工作的复杂性
 
据估计,平均每个人每小时做出2000个决定。虽然这些决定中的许多都是例行公事,几乎不需要考虑,但其他决定要复杂得多,也要微妙得多。在工作中,我们高效地快速处理多个输入,以考虑安全、社会规范、同事和雇主的需求以及准确性和战略目标等问题。与此同时,我们可以使用多种系统和工作流程,通过口头、书面和手势交流这些决策。
 
虽然计算技术和对数据的更好访问可能已经帮助企业做出了更好的例行、低价值决策,但任何更复杂的决策仍然需要人力投入和监督。一个企业的声誉是由其内部做出的决策决定的,一旦失去,就很难挽回。虽然聊天机器人将接管目前由人力呼叫中心执行的许多功能,但这些功能将在严格定义的参数内运行,包括它们的数据输入和它们可以给出的答案。
 
AI幻觉
 
对于企业AI部署来说,AI幻觉的问题不应被低估,因为大型语言模型呈现了看起来真实但却是虚构的结果。据估计,ChatGPT的幻觉率在15%到20%之间,对于商业关键决策来说,这是一个不可接受的数字。
 
在企业部署中,可以通过对大语言模型进行微调,通过使用经过验证的私有数据对其进行培训来减少幻觉。进一步的改进可以通过将查询限制在经过验证的提示符上,以及整合开放源码工具,如Langkit和Guardrails,或专有产品,如Galileo来实现。这些工具和框架仍处于开发的早期阶段,用户需要尝试多种方法和解决方案。将幻觉减少到可接受的水平,至少还需要几年的时间,才能广泛应用。
 
改变习惯和工作流程
 
虽然消费者对智能手机和社交媒体等新技术的采用速度很快,但在企业内部的速度通常要慢得多。工作流程、用户培训和技术路径依赖对新硬件和软件解决方案的部署起到了缓冲作用。云计算、常见的数据格式和API在一定程度上降低了这些障碍,但它们仍然很重要。Gartner最近的一项调查显示,45%的客户服务代表避免采用新技术,而选择依赖传统系统和工具。
 
云计算先驱兼Box首席执行官亚伦·列维最近对AI能否在短期内对数字化转型倡议产生重大影响表示怀疑,他说:“我认为,对于任何一种具有任何级别效力的操作任务流,能够取代甚至10分钟真人所做的事情,我们还为时过早。”
 
企业AI的下一步是什么
 
最初对AIGC的炒作和兴奋正开始消退,更现实的期望正在浮现。6月份,ChatGPT网站的流量比5月份下降了近10%,用户在该网站上花费的时间减少了9%。很明显,在企业中实际使用这些新工具将需要大量的定制和投资。许多人工工作的复杂性和微妙程度,以及企业维护消费者信任的需要,都是这种认识背后的原因。然而,如果没有踏上这段旅程,也不是明智之举,因为潜在的回报是巨大的。
 
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责任编辑:cres 作者:Saulles |来源:企业网D1Net  2023-09-12 10:40:21 原创文章 企业网D1Net

尽管麦肯锡看好AI自动化许多工作活动的前景,但也承认,这需要几十年的时间才能实现任何规模的自动化。在许多供应商和顾问大肆炒作和说得天花乱坠的情况下,CIO和其他高管领导人应该牢记这一点。
 
企业内部有意义的AI部署花费的时间比许多人想象的要长,原因有很多。
 
人类工作的复杂性
 
据估计,平均每个人每小时做出2000个决定。虽然这些决定中的许多都是例行公事,几乎不需要考虑,但其他决定要复杂得多,也要微妙得多。在工作中,我们高效地快速处理多个输入,以考虑安全、社会规范、同事和雇主的需求以及准确性和战略目标等问题。与此同时,我们可以使用多种系统和工作流程,通过口头、书面和手势交流这些决策。
 
虽然计算技术和对数据的更好访问可能已经帮助企业做出了更好的例行、低价值决策,但任何更复杂的决策仍然需要人力投入和监督。一个企业的声誉是由其内部做出的决策决定的,一旦失去,就很难挽回。虽然聊天机器人将接管目前由人力呼叫中心执行的许多功能,但这些功能将在严格定义的参数内运行,包括它们的数据输入和它们可以给出的答案。
 
AI幻觉
 
对于企业AI部署来说,AI幻觉的问题不应被低估,因为大型语言模型呈现了看起来真实但却是虚构的结果。据估计,ChatGPT的幻觉率在15%到20%之间,对于商业关键决策来说,这是一个不可接受的数字。
 
在企业部署中,可以通过对大语言模型进行微调,通过使用经过验证的私有数据对其进行培训来减少幻觉。进一步的改进可以通过将查询限制在经过验证的提示符上,以及整合开放源码工具,如Langkit和Guardrails,或专有产品,如Galileo来实现。这些工具和框架仍处于开发的早期阶段,用户需要尝试多种方法和解决方案。将幻觉减少到可接受的水平,至少还需要几年的时间,才能广泛应用。
 
改变习惯和工作流程
 
虽然消费者对智能手机和社交媒体等新技术的采用速度很快,但在企业内部的速度通常要慢得多。工作流程、用户培训和技术路径依赖对新硬件和软件解决方案的部署起到了缓冲作用。云计算、常见的数据格式和API在一定程度上降低了这些障碍,但它们仍然很重要。Gartner最近的一项调查显示,45%的客户服务代表避免采用新技术,而选择依赖传统系统和工具。
 
云计算先驱兼Box首席执行官亚伦·列维最近对AI能否在短期内对数字化转型倡议产生重大影响表示怀疑,他说:“我认为,对于任何一种具有任何级别效力的操作任务流,能够取代甚至10分钟真人所做的事情,我们还为时过早。”
 
企业AI的下一步是什么
 
最初对AIGC的炒作和兴奋正开始消退,更现实的期望正在浮现。6月份,ChatGPT网站的流量比5月份下降了近10%,用户在该网站上花费的时间减少了9%。很明显,在企业中实际使用这些新工具将需要大量的定制和投资。许多人工工作的复杂性和微妙程度,以及企业维护消费者信任的需要,都是这种认识背后的原因。然而,如果没有踏上这段旅程,也不是明智之举,因为潜在的回报是巨大的。
 
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