[ad_1]
Năm ngoái, toàn bộ sức mạnh của trí tuệ nhân tạo và học máy đã chuyển từ tay các nhà phát triển, nhà khoa học máy tính sang tay người tiêu dùng. Khi làm như vậy, thế giới—bao gồm cả các nhà lãnh đạo doanh nghiệp ở mọi cấp độ—nhận ra công nghệ này sẽ mang tính cách mạng như thế nào. Trong thời gian ngắn, AI và Machine Studying (ML) sẽ xác định lại quy trình làm việc, nâng cao năng suất và tăng khối lượng nội dung mà doanh nghiệp có thể sản xuất để phục vụ nhu cầu cá nhân của khách hàng.
Quá trình dân chủ hóa AI, được hỗ trợ bởi các công cụ và nền tảng mới có sẵn công khai, là con dao hai lưỡi đối với các công ty. Một mặt, nó mang lại những cơ hội chưa từng có cho sự đổi mới, hiệu quả và tiết kiệm chi phí. Nó cho phép các doanh nghiệp khai thác sức mạnh của công nghệ tiên tiến mà không cần đầu tư đáng kể vào chuyên môn chuyên môn. Tuy nhiên, quá trình dân chủ hóa này cũng có thể gây ra vô số mối nguy hiểm mà các công ty phải thận trọng ứng phó.
Khi các công cụ AI trở nên phổ biến rộng rãi và các công ty AI mở rộng khả năng tích hợp sâu hơn cho các doanh nghiệp trên toàn thế giới, nguy cơ sai lầm và sử dụng sai mục đích sẽ tăng lên đáng kể. Hãy cùng xem xét những mối nguy hiểm này tồn tại ở đâu và làm thế nào các công ty có thể bảo vệ chống lại chúng, đồng thời giải phóng sức mạnh biến đổi của AI.
Đảm bảo an toàn dữ liệu
Với quá trình dân chủ hóa các công cụ AI và ML, những thách thức tồn tại xung quanh vấn đề bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu sẽ không được giảm bớt; chúng đang trở nên trầm trọng hơn. Các công ty được giao phó một lượng lớn thông tin nhạy cảm và việc dân chủ hóa AI làm tăng khả năng truy cập trái phép hoặc lạm dụng dữ liệu này. Khả năng tiếp cận khiến các công cụ AI trở nên hấp dẫn cũng làm tăng nguy cơ xảy ra các mối đe dọa trên mạng. Điều này khiến các công ty có nguy cơ bị vi phạm dữ liệu, đánh cắp tài sản trí tuệ và không tuân thủ quy định.
Khi các doanh nghiệp tích hợp AI vào hoạt động của mình, họ phải ưu tiên các biện pháp an ninh mạng mạnh mẽ và các cân nhắc về mặt đạo đức để bảo vệ tài sản của mình cũng như duy trì niềm tin của khách hàng và các bên liên quan. AI và ML cần có dữ liệu để học, do đó, các công ty có trách nhiệm đảm bảo dữ liệu được sử dụng để dạy các mô hình này vẫn nằm trong môi trường của chính họ. Họ phải có khả năng sở hữu các mô hình AI của mình và duy trì quyền kiểm soát hoàn toàn dữ liệu khách hàng cũng như các thông tin khác.
Tránh phụ thuộc quá mức vào một nhà cung cấp AI duy nhất
Ngoài bảo mật dữ liệu, các doanh nghiệp ngày nay phải thận trọng khi phát triển sự phụ thuộc quá mức vào một công cụ AI duy nhất. Với giai đoạn non trẻ của nhiều công cụ AI ngày nay, có thể các công ty đứng đằng sau những công nghệ như vậy, nếu chưa làm, sẽ phải đối mặt với sự bất ổn tài chính hoặc thách thức pháp lý. Những thách thức này có thể gây nguy hiểm cho tính liên tục và độ tin cậy của chính công cụ AI. Nếu công ty chịu trách nhiệm về một công cụ nhất định trở nên bất ổn về mặt tài chính hoặc bị cản trở bởi các tranh chấp pháp lý thì điều đó có thể dẫn đến việc ngừng cập nhật, bảo trì và hỗ trợ cho công cụ đó. Kịch bản này có thể khiến người dùng cấp doanh nghiệp sử dụng công nghệ lỗi thời hoặc dễ bị tấn công. Cuối cùng, điều này có thể phá vỡ các lĩnh vực khác nhau đã tích hợp AI vào hoạt động của họ.
Để giảm thiểu những rủi ro này, một cách tiếp cận đa dạng và hợp tác trong việc phát triển và triển khai các công cụ AI là điều cần thiết. Cộng đồng doanh nghiệp phải đảm bảo rằng không có thất bại của một thực thể nào có thể gây ra hậu quả không cân xứng đối với bối cảnh công nghệ rộng hơn. Các doanh nghiệp nên tìm kiếm những đối tác tiếp cận AI, ML và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) theo quan điểm bất khả tri. Điều này có nghĩa là họ hỗ trợ nhiều mô hình trong khi vẫn đảm bảo những mô hình được doanh nghiệp nhất định sử dụng là phù hợp, bền vững và được hỗ trợ tốt.
Kiểm soát chất lượng và ROI
Cuối cùng, cần lưu ý rằng việc một công ty có thể tự động hóa một nhiệm vụ nhất định không có nghĩa là nó nên làm như vậy. Lợi tức đầu tư (ROI) hoặc chất lượng đầu ra có thể không đủ cho nhu cầu của doanh nghiệp. Mô hình ML đắt tiền. Nhiều tổ chức thử nghiệm những công cụ này phát hiện ra rằng chúng quá tốn kém hoặc không đủ tin cậy để chuyển sang sản xuất hoặc sử dụng đầy đủ.
Việc đo lường giá trị, độ tin cậy và chất lượng của việc triển khai AI và ML có thể là một nỗ lực phức tạp. Doanh nghiệp cần tìm kiếm các đối tác có thể giúp họ hiểu liệu đầu ra của một công cụ nhất định có đủ cho mục đích của họ và có đáng tin cậy theo thời gian hay không. Hơn nữa, những đối tác này có thể giúp doanh nghiệp đảm bảo rằng họ đang triển khai quy trình công việc phù hợp để giải quyết vấn đề và đảm bảo việc kiểm tra và cân bằng phù hợp.
Trong những năm tới, chúng ta sẽ chứng kiến sự bùng nổ về số lượng các mô hình học máy tùy chỉnh và chuyên biệt đang gia nhập thế giới. Điều đó có nghĩa là các công ty ngày nay cần chú trọng tìm hiểu xem những công cụ này có thể được áp dụng tốt nhất ở đâu trong tổ chức của họ. Họ phải đảm bảo rằng họ đang cung cấp sự bảo mật, độ tin cậy và giá trị cần thiết. Mặc dù quá trình dân chủ hóa AI mang lại nhiều hứa hẹn nhưng các doanh nghiệp vẫn phải thận trọng trong việc giải quyết các rủi ro liên quan để đảm bảo sự tích hợp có trách nhiệm và bền vững của các công nghệ này vào hoạt động của mình.
Giới thiệu về tác giả
Simone Bohnenberger-Wealthy, Tiến sĩ, là Giám đốc Sản phẩm tại cụm từ, công ty hàng đầu thế giới về công nghệ dịch thuật do AI dẫn đầu. Cô gia nhập Phrase sau vị trí 5 năm tại Eigen Applied sciences, một công ty AI không mã B2B trao quyền cho người dùng giải quyết các vấn đề dữ liệu thách thức nhất của họ, cuối cùng đóng vai trò là SVP của Sản phẩm. Thời gian của cô tại Eigen trước đó là nhiều năm làm tư vấn chiến lược tại Monitor Deloitte, nơi cô tư vấn cho khách hàng về các chiến lược tăng trưởng, ở điểm giao thoa giữa dữ liệu và công nghệ.
Đăng ký miễn phí InsideBIGDATA bản tin.
Tham gia với chúng tôi trên Twitter: https://twitter.com/InsideBigData1
Tham gia với chúng tôi trên LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/insidebigdata/
Tham gia cùng chúng tôi trên Fb: https://www.facebook.com/insideBIGDATANOW
[ad_2]
Source link