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環(huán)球動(dòng)態(tài):IBM專家觀點(diǎn): 從 +AI 到 AI+,談企業(yè)如何應(yīng)用 ChatGPT 技術(shù)

上周GPT-4全球發(fā)布,再次將以ChatGPT為代表的人工智能如何應(yīng)用于企業(yè)的討論帶向新的高潮。鑒于廣大客戶與合作伙伴對(duì)于如何在企業(yè)高質(zhì)量、規(guī)模化和安全地采用人工智能實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新突破的探索需求,我們特別邀請(qǐng)IBM中國(guó)的技術(shù)與行業(yè)專家,分享他們的見解與實(shí)施經(jīng)驗(yàn)。今天與大家分享的是IBM數(shù)據(jù)與人工智能資深技術(shù)專家、The Open Group?卓越級(jí)技術(shù)專家(Distinguished Technical Specialist)吳敏達(dá)。以下是他近期的署名文章:

從?+AI?到?AI+,談企業(yè)如何應(yīng)用?ChatGPT?技術(shù)


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作者:吳敏達(dá)IBM科技事業(yè)部 數(shù)據(jù)與人工智能資深技術(shù)專家

引言

AI 無處不在,它可以畫畫、創(chuàng)作、并與人們談?wù)搹?fù)雜的話題。技術(shù)每年都變得更加先進(jìn),越來越多的企業(yè)正在從 +AI(數(shù)據(jù)集成+分析)過渡到AI+(預(yù)測(cè)、自動(dòng)化、機(jī)器學(xué)習(xí))。 企業(yè)的 AI 采用率和 AI 能力都自 2017 年以來翻了一番,而作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略一部分的?AI 預(yù)算已從 2018 年的 5% 增長(zhǎng)到 2022 年的 52%?[1]。

隨著ChatGPT的橫空出世,成為主要新聞文章的標(biāo)題,一時(shí)洛陽紙貴,一試難求。越來越多的企業(yè)正在認(rèn)識(shí)到他們可以通過 AI 獲得價(jià)值和轉(zhuǎn)型的新方式,開始思考如何利用ChatGPT技術(shù)重新定義生產(chǎn)力,產(chǎn)生業(yè)務(wù)價(jià)值。

然而當(dāng)企業(yè)逐步深入調(diào)研ChatGPT的能力和技術(shù)之后,就會(huì)產(chǎn)生疑慮和不安。首先是安全性,由于 ChatGPT 是公有云的服務(wù),如果企業(yè)需要使用,需要用企業(yè)的數(shù)據(jù)去 Fine-Tuning(微調(diào))預(yù)訓(xùn)練模型,而很多企業(yè)數(shù)據(jù)是敏感和需要保護(hù)的。同樣在使用 ChatGPT 服務(wù)的時(shí)候也要考慮安全的問題。

其次是準(zhǔn)確性和權(quán)威性,ChatGPT 的答案并不總是完全準(zhǔn)確、相關(guān)或公正,因?yàn)樗鼈兪怯扇斯ぶ悄苌傻摹?雖然它能夠提供一些非常有創(chuàng)意的響應(yīng),但它會(huì)讓企業(yè)或品牌面臨風(fēng)險(xiǎn),因?yàn)闆]有一致的、可擴(kuò)展的方法來確定所提供的答案是否正確。

最后,企業(yè) AI 需要考慮 AI 治理、定義政策并在整個(gè) AI 生命周期中建立問責(zé)制,以確保模型遵守公平、可解釋性、穩(wěn)健性、透明度和隱私的原則,而這也是 ChatGPT 目前缺失的。

"梅須遜雪三分白,雪卻輸梅一段香", 本文試圖從行業(yè)知識(shí)和技術(shù)實(shí)踐兩個(gè)角度來進(jìn)行探討,看看企業(yè)如何能夠揚(yáng)長(zhǎng)避短,利用 ChatGPT 技術(shù)助力企業(yè)級(jí) AI。

場(chǎng)景與流程

行業(yè)知識(shí)和技術(shù)實(shí)踐是企業(yè)級(jí) AI 成功的關(guān)鍵因素。ChatGPT 技術(shù)在企業(yè)應(yīng)用同樣如此,選擇合適的場(chǎng)景,采用受控的企業(yè)流程,通過開放的架構(gòu),才能讓 ChatGPT 技術(shù)在企業(yè)安全落地。

ChatGPT 是以 GPT 3.5 為基礎(chǔ)衍生出來的應(yīng)用,目的是用來展示 GPT 的能力。ChatGPT的 技術(shù)支撐是大規(guī)模語言模型,也就是大家耳熟能詳?shù)?LLM,LLM 屬于基礎(chǔ)模型的范疇,基礎(chǔ)模型是在廣泛的未標(biāo)記數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的模型,這些數(shù)據(jù)可用于不同的任務(wù),只需最少的微調(diào)。基礎(chǔ)模型和?LLM 支撐了生成式 AI,通過從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)來創(chuàng)建原創(chuàng)內(nèi)容。

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