تحديات سلامة الذكاء الاصطناعي تدفع الشركات لتعزيز بروتوكولات تدقيق الذكاء الاصطناعي

تزايدت الأخطاء الكبيرة التي يرتكبها وكلاء الدعم الفني المعتمدون على الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك العلامات التجارية المعروفة مثل Chevy وAir Canada ومدينة نيويورك، مما زاد من الطلب على تحسين موثوقية أنظمة الذكاء الاصطناعي. إذا كنت من صناع القرار في المؤسسات العاملة على تطوير تطبيقات واستراتيجيات الذكاء الاصطناعي التوليدي، وتجد صعوبة في مواكبة أحدث تقنيات الدردشات وتدابير المساءلة، فكر في حضور حدثنا الحصري للذكاء الاصطناعي في نيويورك في 5 يونيو. سيركز هذا الحدث على "تدقيق الذكاء الاصطناعي" وهو مصمم للقادة الفنيين في القطاع المؤسسي.

انضم إلينا في هذا الحدث للتواصل الذي يستضيفه وسيلة إعلامية رائدة، حيث سنستضيف آراء من ثلاث شخصيات بارزة في نظام الذكاء الاصطناعي، يتحدثون عن أفضل الممارسات لتدقيق الذكاء الاصطناعي. سنتلقى كلمة من مايكل راج، نائب رئيس الذكاء الاصطناعي والبيانات في Verizon، والذي سيشارك كيف أن تنفيذ تدقيقات شاملة للذكاء الاصطناعي وتدريب الموظفين قد أسس إطارًا لاستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي بمسؤولية في تفاعلات العملاء. وستدير الحوار ماث ترك، المستثمر البارز في FirstMark وناشر تقرير البيانات والذكاء الاصطناعي السنوي.

بالإضافة إلى ذلك، ستتحدث ربيكا تشيان، الشريكة المؤسسة والمديرة التقنية في Patronus AI، عن أحدث الاستراتيجيات والتقنيات في تدقيق الذكاء الاصطناعي التي تساعد على تحديد ومعالجة نقاط الضعف في الأمان. تجلب تشيان خبرتها من Meta، حيث قادت مبادرات تقييم الذكاء الاصطناعي في بحوث Meta AI.

سأقوم بإدارة المناقشات مع زميلي كارل فرانزن، المحرر التنفيذي في وسيلة إعلامية رائدة. نحن متحمسون لاستضافة UiPath كراعي للحدث، حيث سيقدم جاستن غرينبرغر، نائب رئيس شركة UiPath، رؤى حول كيفية تأثير تطورات تدقيق القواعد والمطابقة على بروتوكولات الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسات. يشكل هذا الحدث جزءًا من سلسلة جولة تأثير الذكاء الاصطناعي، التي تهدف لتعزيز الحوار والتواصل بين قادة المؤسسات الساعين لتطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي بفعالية.

ما هو تدقيق الذكاء الاصطناعي بالضبط، وكيف يختلف عن حوكمة الذكاء الاصطناعي؟ بعد إنشاء قواعد الحوكمة للذكاء الاصطناعي، من الضروري إجراء تدقيقات لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي لضمان الامتثال لتلك القواعد. تزداد الحاجة إلى ذلك في ظل تقدم التكنولوجيا السريع. قدم مزودو نموذج اللغة الكبيرين، مثل OpenAI وGoogle، مؤخرًا نماذج مثل ChatGPT وGemini التي يمكنها الرؤية والسمع والتحدث والتعبير عن المشاعر. ومع الابتكارات من شركات أخرى مثل Meta (Llama 3) وAnthropic (Claude) وInflection (مع الذكاء الاصطناعي الموجه بالعواطف)، أصبحت مواكبة متطلبات تدقيق الدقة والخصوصية أكثر تعقيدًا.

تظهر العديد من الشركات الجديدة، مثل Patronus AI، لسد هذه الفجوة من خلال إنشاء معايير، مجموعات بيانات، وتشخيصات تساعد في تحديد المعلومات الشخصية الحساسة في تفاعلات الذكاء الاصطناعي. علاوةً على ذلك، غالبًا ما تفشل الأساليب التقليدية مثل التوليد المعزّز من الاسترجاع (RAG) وإشارات النظام في منع الأخطاء، حيث يمكن أن تنشأ المشكلات من مجموعات بيانات تدريب نماذج اللغة الكبيرة، والتي تفتقر في كثير من الأحيان إلى الشفافية. هذه الحقيقة تؤكد على ضرورة وجود ممارسات تدقيق قوية.

لا تفوت هذه الفرصة الحيوية لصناع القرار في الذكاء الاصطناعي المؤسسي الذين يلتزمون بالقيادة الأخلاقية في المشهد الرقمي. قدم طلبك الآن لتأمين مكانك في جولة تأثير الذكاء الاصطناعي، وكن في طليعة الابتكار وحوكمة الذكاء الاصطناعي.