環球動態:IBM專家觀點: 從 +AI 到 AI+,談企業如何應用 ChatGPT 技術
上周GPT-4全球發布,再次將以ChatGPT為代表的人工智能如何應用于企業的討論帶向新的高潮。鑒于廣大客戶與合作伙伴對于如何在企業高質量、規模化和安全地采用人工智能實現創新突破的探索需求,我們特別邀請IBM中國的技術與行業專家,分享他們的見解與實施經驗。今天與大家分享的是IBM數據與人工智能資深技術專家、The Open Group?卓越級技術專家(Distinguished Technical Specialist)吳敏達。以下是他近期的署名文章:
從?+AI?到?AI+,談企業如何應用?ChatGPT?技術
(相關資料圖)
作者:吳敏達IBM科技事業部 數據與人工智能資深技術專家
引言
AI 無處不在,它可以畫畫、創作、并與人們談論復雜的話題。技術每年都變得更加先進,越來越多的企業正在從 +AI(數據集成+分析)過渡到AI+(預測、自動化、機器學習)。 企業的 AI 采用率和 AI 能力都自 2017 年以來翻了一番,而作為數字化轉型戰略一部分的?AI 預算已從 2018 年的 5% 增長到 2022 年的 52%?[1]。
隨著ChatGPT的橫空出世,成為主要新聞文章的標題,一時洛陽紙貴,一試難求。越來越多的企業正在認識到他們可以通過 AI 獲得價值和轉型的新方式,開始思考如何利用ChatGPT技術重新定義生產力,產生業務價值。
然而當企業逐步深入調研ChatGPT的能力和技術之后,就會產生疑慮和不安。首先是安全性,由于 ChatGPT 是公有云的服務,如果企業需要使用,需要用企業的數據去 Fine-Tuning(微調)預訓練模型,而很多企業數據是敏感和需要保護的。同樣在使用 ChatGPT 服務的時候也要考慮安全的問題。
其次是準確性和權威性,ChatGPT 的答案并不總是完全準確、相關或公正,因為它們是由人工智能生成的。 雖然它能夠提供一些非常有創意的響應,但它會讓企業或品牌面臨風險,因為沒有一致的、可擴展的方法來確定所提供的答案是否正確。
最后,企業 AI 需要考慮 AI 治理、定義政策并在整個 AI 生命周期中建立問責制,以確保模型遵守公平、可解釋性、穩健性、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", 本文試圖從行業知識和技術實踐兩個角度來進行探討,看看企業如何能夠揚長避短,利用 ChatGPT 技術助力企業級 AI。
場景與流程
行業知識和技術實踐是企業級 AI 成功的關鍵因素。ChatGPT 技術在企業應用同樣如此,選擇合適的場景,采用受控的企業流程,通過開放的架構,才能讓 ChatGPT 技術在企業安全落地。
ChatGPT 是以 GPT 3.5 為基礎衍生出來的應用,目的是用來展示 GPT 的能力。ChatGPT的 技術支撐是大規模語言模型,也就是大家耳熟能詳的 LLM,LLM 屬于基礎模型的范疇,基礎模型是在廣泛的未標記數據集上訓練的模型,這些數據可用于不同的任務,只需最少的微調。基礎模型和?LLM 支撐了生成式 AI,通過從現有數據中學習來創建原創內容。
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