在浩瀚的数据中寻找珍珠：企业识别实用生成式AI应用场景的安全策略

Home AI News CN 在浩瀚的数据中寻找珍珠：企业识别实用生成式AI应用场景的安全策略

人工智能，特别是生成型人工智能和大型语言模型（LLMs），已经取得了显著的进展，并且即将广泛应用于各个行业。根据麦肯锡的研究，优秀的AI公司正在全力投入这些技术，企业必须适应这一趋势，以避免被淘汰。

然而，人工智能的安全性仍然是一个尚未充分发展的领域，这对使用此技术的组织构成了重大风险。AI和机器学习（ML）的失误频频发生，尤其是在医疗和执法等领域，算法误差揭示了隐藏的偏见，这可能加剧社会不平等并损害企业声誉。

一个值得关注的案例是微软的Tay聊天机器人，这一最初旨在进行轻松对话的项目，由于滥用而迅速变质，最终导致公共关系危机。即使是备受赞誉的ChatGPT，也因其局限性受到批评，这突显了将AI融入企业环境所面临的复杂性。

企业领导者意识到利用生成型AI的变革潜力，但在识别初步用例及应对AI安全风险方面面临挑战。为此，专注于“干草堆中的针”问题是一种有效的解决方案。这类问题是指人类在生成潜在解决方案时遇到困难，但验证这些解决方案却很简单。这些独特问题适合行业早期应用，实际上它们比人们想象的要普遍得多。

以下是三个“干草堆中的针”问题的示例：

1. 文字编辑

在长篇文档中识别拼写和语法错误是个挑战。虽然像微软Word这样的工具早已能检测拼写错误，但语法检查近年来借助生成型AI才有所改进。一旦潜在错误被标记，人工验证便简单得多，这使得AI在文字编辑中的应用十分理想。像Grammarly这样的服务运用LLMs来辅助文字编辑。

2. 编写模板代码

学习新API的语法和规范是软件工程师每日重复的耗时任务。生成型AI工具如GitHub Copilot和Tabnine可以自动生成代码，特别是模板代码。尽管生成代码可能复杂，但验证其功能相对简单——工程师可以通过测试来确认代码的正确性。

3. 科学文献检索

即使是专家，要及时了解大量科学文献的动态也非常艰巨，而这些研究论文蕴藏着宝贵的见解。AI可以通过基于现有研究生成新想法，尤其是在需要深刻理解多学科领域的跨学科领域。类似Typeset的产品正在这一领域取得进展。

人工验证的重要性

在所有这些用例中，人工验证至关重要。让AI在关键商业领域独立操作具有显著风险，尤其是考虑到过去的失败案例。确保对AI生成内容的人工监督可以增强安全性和可靠性。通过聚焦于“干草堆中的针”问题，公司可以在保留人工决策的同时平衡AI带来的优势。

在大型语言模型整合的早期阶段，关注“干草堆中的针”用例能够帮助组织在应对关键安全问题的同时，积累宝贵的AI经验。

10.5K

引入免费AI图像生成器，您可以轻松创建引人注目的图像，而无需专业技能。这款工具结合了先进的人工智能技术，使每个人都能实现创意愿景，无论是用于社交媒体、营销材料还是个人项目。通过简单的步骤和多种选择，您将在瞬间生成令人惊叹的视觉效果。立即探索这个免费的AI图像生成器，释放您的创造力！

AI 图像生成器文字转图片工具

20.8K

保护用户免受有害内容侵袭的重要性不容小觑。在当今数字时代，网络环境充斥着不当信息，这不仅威胁到用户的心理健康，也影响品牌的声誉。因此，建立有效的保护机制来防范有害内容，确保用户享有安全、积极的在线体验显得尤为关键。

内容审核 AI检测器

360.7K

通过测试生成，重新定义和自动化代码完整性，以提高软件开发效率和质量。

代码完整性 AI 代码助手

33.7K

摘要：Detail是一款创新的相机应用程序，它简化了视频录制和编辑的流程，专为故事讲述者设计。

相机应用 AI视频录制

Find AI tools in YBX