生成式AI安全挑戰促使企業強化AI審核規範

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隨著如Chevy、Air Canada和紐約市等知名品牌的客戶支持AI代理人頻繁發生重大錯誤，對於提升人工智慧系統可靠性的需求日益增加。如果您是一位企業決策者，參與生成式AI應用和策略的開發，並且發現難以跟上最新的聊天機器人技術和責任措施，那麼請考慮參加我們於6月5日在紐約舉辦的獨家AI活動。本次活動將集中於「AI審計」，專為企業領域的技術領袖量身定制。

我們誠邀您參與這場由知名媒體主辦的聯誼活動，活動中將邀請三位AI生態系統中的知名人物分享AI審計的最佳實踐。來自Verizon的AI與數據副總裁Michael Raj將分享如何實施全面的AI審計和員工培訓，建立負責任的生成式AI在客戶互動中應用的框架。此次討論將由FirstMark的著名投資者Matt Turck主持，他也是年度數據與AI景觀報告的出版者。

此外，Patronus AI的聯合創始人及CTO Rebecca Qian將介紹幫助識別和解決安全漏洞的最新AI審計策略和技術。Qian曾在Meta負責AI評估項目，帶來了寶貴的經驗。

我將與我的同事Carl Franzen（一位知名媒體的執行編輯）共同主持討論。我們很高興能邀請UiPath作為贊助商，UiPath的高級副總裁Justin Greenberger將分享如何隨著審計和合規指導原則的演進，塑造組織內的AI協議。這次活動是我們AI影響力巡演系列的一部分，旨在促進企業領導者之間的對話和聯網，幫助他們有效實施生成式AI。

那麼，AI審計到底是什麼，它又如何與AI治理有所不同？在確立了AI的治理規則之後，為確保遵守這些規則而對生成式AI應用進行審計至關重要，尤其是在技術迅速發展的當前時代。主要的LLM供應商，如OpenAI和Google，最近推出了能夠看、聽、說以及表達情感的模型，如ChatGPT和Gemini。再加上其他公司的創新，包括Meta的Llama 3、Anthropic的Claude和Inflection的情感驅動AI，規範準確性和隱私審計的要求變得越來越複雜。

越來越多新興公司，如Patronus AI，正致力於填補這一空白，透過創建基準、數據集和診斷工具來幫助識別AI互動中的敏感個人識別信息（PII）。此外，傳統技術如檢索增強生成（RAG）和系統提示常常無法防止錯誤，因為問題可能源於潛在的LLM訓練數據集，而這些數據集往往缺乏透明度。這一現實凸顯了健全審計實踐的必要性。

不要錯過這個重要機會，為致力於數字領域倫理領導的企業AI決策者們報名參加AI影響力巡演，讓自己站在AI創新與治理的最前沿。

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