GoogleのBardがジェームズ・ウェブ宇宙望遠鏡が私たちの太陽系外の惑星を撮影したと自信を持って主張したときを覚えていますか? 最初は、あなたが現実世界の影響を考慮するまで、楽しみです。 これらのようなミスは、金融、医療、または法律などの分野で行われるとき、重い代償がかかります。 しかし、エンタープライズアプリケーションでは一つの主要な課題が依然として広がっています:AIの「幻覚」は、生成モデルが間違ったまたは想像上の情報を生成し、完全な自信を持って提供し、コストは発生したときにはしばしば無制限です。 Real Risks of AI Hallucinations in Business ビジネスにおけるAI幻覚の本当のリスク AIの幻覚は小さな不便ではなく、深刻なビジネス上の結果をもたらす可能性があります。 たとえば、チャットボットが間違った規制上のアドバイスを提供する場合、投資ガイドラインの誤りによる財政的損害、または顧客に信頼して伝達された不正確性によるブランドの評判の損害が含まれます。 この問題は、多くの人が気づく以上に一般的です。Metaは、偏見の誤った情報を生み出した後、Galakticaモデルを撤回しました。 マイクロソフトのシドニーのチャットボットも同様に問題があり、かつては内部慣行について困難な告白をした。 これらの事件は、適切な構造や制御なしに生成型AIを展開することに伴う運用リスクを強調する。 最新のモデルはあまり幻覚を起こさないが、それでも、驚くべきことに、彼らは今まで以上に微妙な方法でそれを行い、検出を避ける。 Why Current Prompt Engineering Methods Fall Short なぜ現在のプロンプトエンジニアリング方法は短いのか 最初の要因は、構造化されていないプロンプトと悪いシステムプロンプトへの依存であり、生成型AIモデルは曖昧な入力を受け、意味を独立して解釈するために残されている。 第二に、モデルはしばしば明確な制約を欠いており、不一致で予測不能な反応をもたらします。 第三に、伝統的な迅速なエンジニアリングの方法は脆弱であり、小さな変更さえも予測不能で費用がかかるエラーを引き起こす可能性があります。 多くの企業は「完璧な」テキストプロンプトを作ろうと努力し続けています. このアプローチは高価で信頼性が低い. それは絶え間ないデバッグと再プロンプトのサイクルにつながり、リソースを排出し、開発時間を増やします. Structured Prompting as a Reliable Solution 信頼できるソリューションとしての構造化プロンプト BoundaryMLのAIモデリング言語(BAML)は、一貫性があり予測可能なAI出力を生成する方法を提供します。 BAML は、この方法により、AI 出力が事前定義されたフォーマットに厳密に従うことを保証します。 AIが予想から異なると、エラーがすぐに明らかになり、操作可能になります。この構造は、迅速なデバッグを可能にし、信頼性を大幅に向上させます。 How Structured AI Reduces Operational Costs 構造化されたAIがどのように運営コストを削減するか 構造化されたプロンプトリングは、生成型AIに関連する財務的リスクを減らします. すべての幻覚は高価なデバッグプロセスを引き起こし、開発者がモデルを再トレーニングするか、または全体のプロンプトセットを書き直す必要があります。 BAML のような構造化された方法を導入することで、企業は早期に正しい出力を生成することによってコストの高いイテレーションを減らすことができます。 https://www.youtube.com/watch?v=TYSTlkMGXWs&embedable=true BAMLを採用した企業は、AI関連のエラーを大幅に削減し、コンプライアンス基準を改善し、実質的なコスト削減を実現しました。 Building Trustworthy and Scalable AI Systems 信頼できる、スケーラブルなAIシステムの構築 直接的なコスト削減に加えて、構造化されたアプローチは、その他の重要なビジネス利益を提供します。 BAML を使用して生成された出力は、展開前に潜在的な問題について明確な洞察を提供するために、体系的にテストできます。 透明なスケジュールは、AIの操作に可視性を提供し、チームが問題をより迅速かつ正確に特定できるようにします。 構造化されたプロンプトリングは、より良いメンテナンス能力を確保します. Teams can debug more effectively and scale AI systems reliably across the enterprise. チームは、より効率的にデバッグし、エンタープライズ全体でAIシステムを信頼できるようにスケールできます。 最後に、最も重要なことは、構造化されたプロンプトリングは、金融や医療などの規制された業界におけるすべての企業において絶対に重要な企業アプリケーションや運営に監査能力を与えることです。 Practical Recommendations for Executives and Founders 経営者と創業者のための実践的なアドバイス 経験豊富なビジネスリーダーは、安定した、スケーラブルなインフラストラクチャの重要性を理解しています。AIの展開は、操作を単純化するのではなく、複雑にするべきです。 新たなイニシアチブを開始するか、既存の環境にAIを統合するかに関わらず、構造化されたプロンプトは、運用リスクを軽減し、AIプロジェクトを測定可能な結果と直接一致させます。 これは、すでに成長を妨げることができる事業の落とし穴を経験した創設者や経営者にとって、特に大企業や、医療、金融、または法律などの規制された市場で重要です。 Take Action: Transition to Structured AI Prompting Take Action: Transition to Structured AI Prompting(構造化されたAIへの移行) 伝統的なプロンプトエンジニアリングに依存し続けることは、回避可能な運用リスクを伴います。今こそ、現在のAIワークフローを批判的に評価し、潜在的な脆弱性の領域を特定する時です。 BAMLのような構造化されたAI推奨方法は、ビジネスが回避可能なエラーを管理するのではなく、実現可能な結果に焦点を当てて、生成型AIを自信を持って活用できるようにします。 ・・・ Nick TalwarはCTO、元マイクロソフト、および実践的なAIエンジニアであり、AIの採用を導く上司をサポートしています。 → 彼の最新の考えを掴むために。 彼をLinkedInでフォロー → あなたのInboxに直接配信される詳細な記事のために。 Subscribe to his free Substack(無料サブスタック) → あなたの組織のAI変革を加速させるために。 AIエグゼクティブ戦略プログラムに参加

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AI幻覚は企業に何百万ドルもかかる:BAMLがそれらを防ぐために何をしているか

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