生成性人工智能与幼儿的相似性：应对科技的发展挑战
乍一看，尖端科技与幼儿似乎是两个截然不同的世界，但它们之间却有着惊人的相似之处。正如好奇的幼儿探索周围的环境，生成性人工智能也通过大量的数据学习。然而，就像放任幼儿自由活动可能导致混乱一样，缺乏监控的生成性人工智能可能导致错误信息和偏差。
生成性人工智能无法说“我不知道”。相反，它总是自信地从其语言模型中提取信息，这可能导致不准确或有偏见的回答。正如我们不应期望胆大的幼儿始终真实无滤地表述，我们也应谨慎对待生成性人工智能的产出。据《福布斯》的研究，超过75%的消费者对人工智能的错误信息表示担忧。
幸运的是，我们不必任由人工智能失控。通过审视无监督人工智能面临的挑战，我们可以更好地理解对人类监督的需求。
无监督人工智能带来的风险
那么，为什么对让人工智能独立运作会有如此大的担忧呢？一个个人经历可以说明这个问题。在一次关键的实习面试中，我面临复杂的问题而感到无从应对。但我仍自信地作答，给面试官留下了深刻印象。面试官后来透露，我的过度自信让人觉得我对自己的无知毫不在意，像一个聪明却不愿承认自己不知道的人。
生成性人工智能常常展现出这种行为，将错误的信息自信地呈现为事实，使用户容易陷入误解。此外，生成性人工智能可能无意中复制他人的作品，面临抄袭或侵犯版权的风险，因为它依赖于大量的训练数据。
更重要的是，人工智能系统可能会延续其训练数据中的偏见，导致输出带有偏见的结果，强化刻板印象。例如，人工智能可能会根据偏见数据集得出冒犯性或歧视性的结论。虽然我们无法对人工智能追究责任，但部署它的人必须尽职尽责。
谁负责引导人工智能的学习之路？就像幼儿需要成年人的指导，人类也必须核实人工智能的输出，并在必要时纠正错误。
负责任地使用人工智能的路径
实现负责任的生成性人工智能使用是完全可行的。由于人工智能缺乏正确与错误的理解，仅能识别相似性，因此确保人工智能行为的一致性和准确性至关重要。以下是组织可以采取的三项措施，以有效利用人工智能：
1. 协同整合：
生成性人工智能在商业领域应用广泛，但依靠它单独提供解决方案是不够的。以客户服务为例，确保你的知识库干净且及时更新。投资于维护数据质量工具将提高人工智能提供准确响应的能力。请记住，人工智能只是实现优秀客户体验所需团队的一部分。
2. 分配相关任务：
人工智能在特定任务中表现出色，但在需要逐步对话的程序性任务中表现不佳。为了在客户服务中实现高质量的互动，可以利用人工智能的优势，用它来综合信息或总结对话，而不是让它处理连续的任务。
3. 通过训练发展人工智能：
将你的人工智能战略视为员工发展——它需要培训。利用组织的数据来定制人工智能的响应，以满足你的特定需求。通过对你的独特数据集进行培训，你可以打造个性化的客户互动，提升客户满意度和忠诚度。
及时行动的重要性
人工智能行业经历了前所未有的增长，在2022年创造了近890亿美元的收入。预测显示，市场到2027年可能达到4070亿美元。尽管快速扩张，但美国目前缺乏全面的联邦法规来规范人工智能的使用。因此，个人和组织必须确保在使用生成性人工智能时遵循伦理实践。
随着人工智能技术的发展，组织应主动实施政策，以促进伦理的人工智能使用，为未来的监管框架做好准备。虽然我们无法让人工智能无人看管，但可以通过整合合适的工具、分配适当的任务和提供针对性的培训，来负责任地利用其潜力。
就像幼儿在成长过程中面临挑战，生成性人工智能同样面临障碍。每一个挑战都是成长和成功的机会。
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