AI治理:是什么,为什么你需要它,为什么你的AI是至关重要的举措

思想领导

ChatGPT。吟游诗人。手掌。猎鹰。必应。这是官方的。我们已经进入了另一个夏天,人工智能,这次是一个主流。2022年11月之前人工智能领域的专家。今天,幼儿园教师促使工程师。

最近的调查显示:你可能感觉发生了什么我们告到扩大人工智能应用程序将在全世界几乎每一个行业和组织联系。

虽然怀疑是有趣的机器人负责出错时,现实情况是,与厂家责任,操作员或两者兼而有之。人工智能在每个行业提供了巨大的机会,企业提高生产力和效率。如果我们想要抓住这个机会,我们需要找到方法来控制我们的自动化。

有许多挑战缩放AI,他们都从数据开始。首先,想象一下重复成本的培训对一个数据集,其中包含LLM质量差、不一致、不准确或不完整的数据。

72%的公司说,数据是最大的挑战,实现人工智能的目标从现在到2025年。

源:2025年砖,CIO视觉

一个简短的人工智能的历史

人工智能已经存在了几十年,但直到最近,处理能力的进步,数据量和大的发明语言模型(llm)为当前波铺平了道路生成人工智能。

1950年,阿兰·图灵的开创性论文”计算机械和情报“提出问题”机器能思考吗?十年前,1939年的经典电影《绿野仙踪》的向观众展示了锡人,说机器的搜索一个心脏预示着许多伦理问题在人工智能具有挑战性的公司今天。

在我们自己的时间,甚至在当前人工智能炒作,我们一直在使用人工智能来帮助我们写作(自动更正)购物(产品推荐),和个人投资(robo-investment)。

2022年11月,OpenAI ChatGPT让AI,从默默无闻到主流现象。今天,OpenAI拥有世界上最受欢迎的网站之一,有近2 b人们访问他们的网站2023年5月(脚注3)。

ChatGPT的生殖成功的人工智能驱动的兴奋和恐惧。企业都在寻找方法来利用llm尽快政府正在讨论的方式,以便校准机械计时器。

尽管生成人工智能的独特之处在于其组成语言的能力(在一个无限的范围的形式,从诗歌代码业务策略),从人类语言所用的根,生成人工智能应用程序只是一样好告诉他们的数据。

事实是数据是人工智能的支柱,如果数据不好,人工智能模型将产生最富的语言训练看起来不错,但本质上是有缺陷的。企业构建人工智能应用程序的影响是深远的,包括:

有偏见的决策:如果您的数据集是有偏见的,AI将延续和放大的偏见,从而导致偏见和消息不灵通的决策。
错误的建议:人工智能模型依赖于模式和由训练数据建立关联。如果数据是有缺陷的、不准确或不完整,那么预测模型也不可靠。
离群值的误解:异常值和数据异常可以显著影响人工智能模型。如果人工智能没有认出他们,然后它可能使错误的,甚至是灾难性的结论。
安全/隐私风险:可怜的数据质量可以暴露敏感信息,无意中导致安全漏洞和个人信息的非授权使用。
法律和伦理的影响:组织可能面临法律后果由决策基于不准确或有偏见的人工智能输入。使用人工智能处理个人数据(如没有遵守隐私法规GDPR或CCPA)可能导致代价高昂的法律和声誉风险。
信任问题:我们都见过的例子最近发布的模型时信息的存在。部署AI系统产生错误或偏见的结果可以削弱公众对组织的信任的声誉。

如何减轻这些风险?组织如何确保质量、诚信和道德的处理数据用于训练和人工智能操作系统?

你需要的是人工智能的治理模型。你需要人工智能管理。

Col新万博移动客户端libra,我们的任务是团结整个组织与可信的数据,很容易发现,理解,所以你可以做更多的与你的数据的访问。

我们称自己为“数据情报公司,因为我们相信你的数据资产价值可以交付。达到你需要的工具、流程和文化行为,将数据转换成价值有效地推动您的业务决策和燃料。因为它只是一样好它使用的数据,生成人工智能的出现带来了相同的挑战,我们帮助企业解决之前ChatGPT的崛起。

人工智能管理是什么?和你如何利用现有的解决方案和框架,以确保你的AI的成功举措?manbetx1.0下载

这是我们的AI治理的定义:

AI治理规则的应用程序、流程和职责来驱动最大值从你的自动数据产品通过确保适用,流线型的AI和道德实践,降低风险,保护隐私。

的时候就快来临了每个业务使用AI人工智能需要治理。

新万博移动客户端Collibra兴奋的机会发挥重要作用在帮助组织实现人工智能的目标。我们知道来自超过15年的经验帮助组织更有效地管理数据,实现可靠的数据情报实践提供了一系列必要的福利,包括:

快速发现、理解和信任数据:结构良好的治理框架,数据专业人员可以很容易地找到他们所需要的数据,了解其背景,对其质量有信心。效率节省宝贵的时间和资源。狗万新闻c你不能开始训练人工智能没有数据在数据情报组织可以旗开得胜。
驱动一个共同的语言:数据治理促进建立一个共同语言在组织中的数据。这种共识加速决策,促进合作和促进一个数据驱动的文化。你不能控制模型的意思是如果你不知道它的特性。
利用自动化:通过集成数据治理与自动化工具,组织可以跟上快速发展的人工智能的景观。自动化过程确保遵守数据标准的一致性,使有效的数据发现和提高数据质量。
动员员工合作:数据治理鼓励不同的涉众之间的协作,包括数据专业人员、业务用户和IT团队。通过打破竖井和促进跨职能协作,组织可以开发他们的潜能数据资产。任何曾经设法将一些人工智能生产知道这是一个强烈的团队运动。
确保遵从性和降低风险:数据治理帮助组织满足监管要求,比如数据隐私法规(如GDPR)和特定于行业的标准。通过实施控制和监测机制,组织可以减轻风险数据泄露和违规行为。

如果您的组织是利用(或计划使用)生成人工智能技术,那么这是一个很好的时间开始考虑AI治理。

最近,Colibra的Jay Militscher与Forrester分析师Raluca Alexandru生成人工智能和数据治理的播客,数据下载。

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