Tehisintellekti eelarvamuste käsitlemine: organisatsioonilised puudused

Organisatsioonid on vaimustuses Gen AI potentsiaalist tootlikkust tõsta, kuid SAS-i uuringute kohaselt on andmekaitsehirmud endiselt olemas.

Generatiivse tehisintellekti (Gen AI) mudelite kiire tekkimine nagu ChatGPT on loonud põnevaid uusi võimalusi ettevõtetele üle valdkonna. Need tugevad keelemudelid võivad aidata paljudel töödel, sealhulgas sisuarendusel, kodeerimisel ja klienditoel. Gen AI kiire kasutuselevõtt seab organisatsioonid aga suurte andmete privaatsuse haavatavustesse, mis tuleb viivitamatult kõrvaldada.

Üks peamisi muresid on nende AI-süsteemide ehitamiseks kasutatud koolitusandmed. Suured keelemudelid tarbivad tohutul hulgal veebimaterjale, näiteks veebisaite, raamatuid, pabereid ja sotsiaalmeedia postitusi, millest paljud võivad sisaldada isikuandmeid, intellektuaalomandit ja muud tundlikku teavet. Neid mudeleid kasutavad ettevõtted peavad tegelema oluliste juriidiliste ja eetiliste probleemidega, mis on seotud andmete kasutamisega, mis ei olnud selleks ette nähtud.

Iga päev genereerib maailm viis eksabaiti teavet. Aastaks 2025 peaks see jõudma 463 eksabaidini päevas, osaliselt tänu Gen AI suuremale kasutamisele. Kuna aga organisatsioonid jätkavad tehisintellekti kiiret omaksvõtmist, on nad mures selle pärast, kuidas tehnoloogia võib kahjustada nende olulisi andmeid. 

SAS Innovate uuring näitas, et 80% tegevjuhtidest on mures andmete privaatsuse ja turvalisuse pärast ning ettevõtete juhid tunnistavad juhtimisstruktuuride puudumist.

Uuringu kohaselt on USA organisatsioonid vaimustuses Gen AI potentsiaalist suurendada ettevõtte ja töötajate efektiivsust. Kuid praeguse põnevuse taga näevad juhid lünki arusaamises, strateegilise planeerimise puudumist ja oskuste nappust, mis takistavad tehnoloogia täisväärtuse saavutamist ja kvantifitseerimist.

Organisatsioonidel on Gen AI kasutamisel väljakutseid

Organisatsioonid seisavad silmitsi paljude suurte väljakutsetega, kui nad üritavad kasutada Gen AI-d. Alustuseks on nende eesmärk suurendada usaldust oma andmete kasutamise vastu, saavutades samal ajal vastavuse. SAS-i aruande kohaselt on ainult igal kümnel organisatsioonil usaldusväärne süsteem suurte keelemudelite (LLM) eelarvamuste ja privaatsusriski mõõtmiseks ning hämmastaval 93% USA ettevõtetest puudub Gen AI jaoks kõikehõlmav juhtimisraamistik. enamikul on oht, et tekkivaid eeskirju ei järgita.

Teiseks seisavad ettevõtted silmitsi ühilduvusprobleemidega, kui nad üritavad integreerida Gen AI oma olemasolevatesse süsteemidesse ja protseduuridesse. Nende uute tehnoloogiate sujuv integreerimine olemasoleva infrastruktuuriga on endiselt suur väljakutse.

Kolmas probleem on talent ja võimed. Organisatsioonid avastavad märkimisväärse puuduse ettevõttesiseste GenAI teadmistest, kuna personaliosakonnad näevad vaeva kvalifitseeritud personali leidmisega. Organisatsiooni juhid on mures, et neil puuduvad olulised võimalused oma Gen AI investeeringute nõuetekohaseks võimendamiseks.

Lõpuks on LLM-ide vastuvõtmise kulude hindamine osutunud tohutuks raskuseks. Kui mudelitegijad annavad esialgseid kuluprognoose, teatavad juhid erateadmiste ettevalmistamise, koolituse ja mudelioperatsioonide juhtimisega seotud üüratutest otsestest ja kaudsetest kuludest. GenAI kasutuselevõtu täpsed rahalised tagajärjed on keerulised ja mõnikord alahinnatud.

"Organisatsioonid mõistavad, et suured keelemudelid üksi ei lahenda ärilisi väljakutseid," nentis Marinela Profi, SAS-i tehisintellekti strateegiline nõustaja. Gen AI-d tuleks vaadelda kui suurepärast panustajat hüperautomaatimisse ning praeguste protsesside ja süsteemide kiirendamisse, mitte kui uut säravat mänguasja, mis aitab organisatsioonidel kõiki oma ärieesmärke saavutada. Progressiivse poliitika väljatöötamine ja tehnoloogiasse investeerimine, mis tagab LLM-ide integreerimise, juhtimise ja seletatavuse, on kriitilised sammud, mida kõik ettevõtted peaksid astuma enne, kui nad kahe jalaga sisse hüppavad ja "sulguvad".

"See taandub reaalsete kasutusjuhtude avastamisele, mis pakuvad kõige rohkem väärtust ja vastavad inimeste vajadustele jätkusuutlikul ja skaleeritaval viisil. Jätkame oma pühendumust aidata organisatsioonidel jääda asjakohaseks, investeerida arukalt ja olla selle uuringuga vastupidav. Ajastul, kus tehisintellekti tehnoloogia areneb peaaegu iga päev, sõltub konkurentsieelis suuresti vastupidavuse reeglite aktsepteerimise võimest.

Allikas- tehnoloogiaajakiri