Alembic推出突破性無幻覺人工智慧，提升企業數據分析與明智決策能力

Alembic 揭示突破性 AI 系統以對抗「幻覺」

人工智慧初創公司 Alembic 公布了一套革命性的 AI 系統，旨在消除現有 AI 技術中所產生的虛假資訊，稱為「幻覺」。在一次獨家採訪中，Alembic 的共同創辦人暨首席執行官 Tomás Puig 分享了這套新 AI 的細節，該系統將於今天在 Forrester B2B 峰會的主題演講中首次亮相，下週則在倫敦的 Gartner CMO 研討會上再次展示。

獨特的因果關係分析

根據 Puig 的說法，Alembic 的突破在於其能夠識別廣泛企業數據中的因果關係，而不僅僅是相關性。「我們基本上使我們的 GenAI 不會產生幻覺，」Puig 表示。「它提供確定性的輸出，根本上在討論因果關係。」

解決幻覺挑戰

幻覺一直是企業採用 AI 系統的一大障礙，尤其在聊天機器人和虛擬助手中。儘管領先的 AI 模型能產生令人信服的文本，但它們往往會生成虛假或無意義的信息，這使得在關鍵商業應用中的部署變得複雜。Alembic 的目標是通過消除這些幻覺，為數據分析、預測和決策支持創造一個可靠的 AI 解決方案。

Alembic 的系統通過「可觀察性和分類器」模組與幾何數據組件處理數據，最終將結果輸入因果圖神經網絡（GNN），生成確定性的預測和戰略建議。

企業數據的技術創新

為了實現這一點，Alembic 開發了自己的超級計算機基礎設施和新穎的數學技術，將企業數據表示為時間感知的圖神經網絡。「這些互動或操縱的每一個實例幫助我們理解您業務的基本組件，」Puig 解釋道，將這些組件比作設計為具因果和時間感知的龐大圖神經網絡中的迷你神經元。

因果推理：精確性的引擎

Alembic 的進步核心是一個獨特的圖神經網絡，作為因果推理引擎。這一 AI 框架吸收來自企業系統的多樣數據，從銷售數據庫到市場推廣平台，並將其組織成一個複雜的節點網絡。這一映射捕捉了事件與數據點隨時間的相互關聯。

「這幾乎像是企業的 3D 描述，」Puig 指出，強調這一可視化如何揭示每次客戶互動及其在整個組織中的連鎖效應。該系統不僅識別模式和相關性，還能精確指出驅動商業結果的因果關係。了解歷史結果背後的根本原因後，Alembic 的 AI 能夠自信地預測未來行動的影響並推薦最佳介入措施。

一段演示視頻展示了 Alembic 的 AI 如何評估複雜數據，並根據 compelling indicators，如視頻參與度和表單提交，提出針對性的戰略建議，以boost investment 在 Metaverse 营销。

面向未來的 AI 預測

Alembic 的底層神經網絡能在新數據點整合後推導並創建預測，模擬潛在的未來結果。「當你引入一個新節點，它預測可能的連鎖反應，」Puig 如是說，強調 Alembic 的方法與使用「專家混合」技術的競爭者相比，所獨特的生成能力。

《財富》500 強企業的需求日增

對 Alembic 的 AI 創新關注度迅速上升，該公司在成功的私密簡報及來自 Nvidia 和其他未公開大型客戶的 PhD 專家的推薦後，已與 9% 的《財富》500 強企業展開討論。Puig 分享道：「當我們向 Forrester 和 Gartner 展示時，他們的反應前所未有。我迄今已向 IT 和 MarComms 領域的 26 位分析師展示。」

企業 AI 採用的一個關鍵時刻

Alembic 在企業 AI 的關鍵時刻推出其技術，IDC 預測到 2024 年 AI 支出將超過 5000 億美元，儘管信任問題依然存在。如果 Alembic 能提供商業領袖可以信賴的 AI，消除對昂貴或有害幻覺的擔憂，將能顯著加速各行業的 AI 採用，包括金融、營銷和製造。

隨著初期採用者的強烈興趣和受到信賴的分析師支持，Alembic 準備顛覆企業 AI 的格局。然而，挑戰在於證明其技術的可擴展性及為大型企業提供切實成果的能力。隨著競爭加劇，Alembic 對「無幻覺」方法的承諾可能成為關鍵優勢，或者成為警示性教訓，突顯理論進步與實際應用之間的差距。