我认为回顾一下今年我们听到的一些重要建议，并讨论它们在商业中的应用，会很有帮助。
首先，有一些专家经常给企业提供的与责任相关的建议，我在春季和夏季的多次讲座中听到了这些建议。
这些建议的要点如下：
· 核查内容和最终用户流程的事实
· 保护数据并确保适当的数据治理
· 有效监控AI工作
关于第三点，你应该同时监控输入和输出，而不仅仅是其中之一，良好的输入/输出监控将大有裨益。
关于第一点，许多企业确实监控内容，但他们可能没有考虑主动检查AI实施的用户流程，比如聊天机器人输出，这更加动态且难以监控，所有操作必须有针对性和精确，换句话说，AI不能犯错或引入问题性幻觉。
最近IIA会议上的AI使用引述：
“我们不再谈论人类作为GenAI的接受者，我们谈论的是代理，对吧？所以会有很多代理扮演不同的角色，他们会自我组织，自我协调。对于一个任务，会有多个代理互相对话来完成这个任务，然后延迟变得更加重要。” – Lin Qiao
“这场革命中的‘镐和铲’有巨大的机会，但领域专家也有巨大的机会来理解AI在其领域中的影响，所以我们看到在法律、生物科技领域有着令人难以置信的法律专家、医疗专家对AI有巨大的兴趣，不仅仅是用于药物发现，还用于这个世界上的许多其他方面。” – Will Koffel
“当你开发某些东西，当你进入市场，当你进行设计审查时，你需要考虑隐私、安全和规模等要素，同时你也需要考虑负责任的AI，这基本上意味着要承担责任。” – Yair Adato
以下是一些针对希望在AI工具方面建立坚实基础的企业提供的更广泛的通用指南，无论其行业如何：
建立自己的模型或战略性使用他人的模型
在许多情况下，我们的专家建议企业应该能够建立自己的大语言模型（LLM）来处理他们所设想的任何流程，使用他人模型的缺点是你没有专有控制权，但这并不是每种情况的铁律，在某些情况下，初创公司可以通过使用他人的模型变得更加灵活，并更快地扩展，因此，这实际上是一个取决于你的项目和意图的建议。
拥有自己的数据
这可能更多地适用于最终用户而不是公司，但公司必须拥有他们用来运行AI的数据，否则，从责任的角度来看，他们实际上是在玩火，或者在竞争中失去优势，或者两者兼而有之。
尽可能合作
许多专家还建议企业应建立战略合作伙伴关系，而不仅仅是单独进行AI生产，可以想象，这也会对扩展和上市时间产生影响。
优先考虑人才
随着数据科学家、AI提示工程师和其他关键职位的猖獗招聘，在任何特定行业内都有一个有限的人才库。
除了这四个顶级目标外，企业还应关注任何安全或隐私问题，并了解AI相关的监管环境。
这些内容很多，但对我来说，它展示了在AI时代开始时，人们在我们的课程和会议上提出的许多主要观点。2024年上半年我们已经见证了非凡的进步，而今年才刚过一半。圣诞节和新年期间可能会有更多的新产品和服务突然进入市场，以意想不到的方式出现……所以请继续关注。
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