Помните, когда Google Bard уверенно утверждал, что Космический телескоп Джеймса Уэбба сфотографировал планеты за пределами нашей Солнечной системы? Такие ошибки, когда они совершаются в таких секторах, как финансы, здравоохранение или право, приносят большую цену. Однако одна ключевая проблема остается широко распространенной в корпоративных приложениях: ИИ «галюцинации», где генеративные модели производят неверную или воображаемую информацию, доставляемую с полной уверенностью, и затраты часто неограничены, когда они возникают. Real Risks of AI Hallucinations in Business Реальные риски галлюцинаций в бизнесе Галлюцинации ИИ не являются незначительным неудобством, они могут иметь серьезные последствия для бизнеса. Примеры включают нарушение соответствия, если ваш чат-бот дает неправильные нормативные рекомендации, финансовый ущерб от неверных инвестиционных рекомендаций или ущерб репутации бренда, вызванный неточностями, доверительно сообщенными клиентам. Эта проблема более распространена, чем многие осознают.Мета отозвала свою модель Galactica после того, как она произвела предвзятую дезинформацию. Чат-бот Microsoft в Сиднее был также проблематичен, когда-то делая тревожные признания о внутренней практике. Эти инциденты подчеркивают операционные риски, связанные с развертыванием генеративного ИИ без адекватной структуры или контроля. Несмотря на то, что новейшие модели галлюцинируют гораздо реже, они все еще делают это, и, как ни странно, они часто делают это более тонкими способами, чем когда-либо прежде, избегая обнаружения. Why Current Prompt Engineering Methods Fall Short Почему современные методы инженерии промахиваются Первым фактором является зависимость от неструктурированных проб и плохих системных проб, где генеративные модели ИИ получают неясные входы и остаются для самостоятельной интерпретации смысла. Во-вторых, модели часто не имеют четких ограничений, что приводит к непоследовательным и непредсказуемым реакциям. В-третьих, традиционные методы быстрого проектирования являются хрупкими.Даже незначительные изменения могут вызвать непредсказуемые и дорогостоящие ошибки. Многие компании продолжают вкладывать большие средства в попытки создать «идеальные» текстовые запросы.Такой подход дорогостоящий и ненадежный. Это приводит к циклу постоянного дебютирования и повторного пробуждения, истощения ресурсов и увеличения времени разработки. Structured Prompting as a Reliable Solution Структурированное стимулирование как надежное решение Более эффективный подход включает в себя структурированные запросы. Язык моделирования ИИ (BAML) BoundaryML предлагает способ генерировать последовательные и предсказуемые выходы ИИ. Он преобразует неясные запросы в четко определенные функции с явными входами и выходами, значительно уменьшая неопределенность. BAML достигает этого с помощью схемного анализирования. Этот метод гарантирует, что выходы ИИ строго придерживаются заранее определенных форматов. Когда ИИ отклоняется от ожиданий, ошибка становится незамедлительно очевидной и действенной.Эта структура позволяет быстро дебютировать и значительно повышает надежность. How Structured AI Reduces Operational Costs Как структурированный ИИ снижает эксплуатационные затраты Каждая галлюцинация может вызвать дорогие процессы дебютирования, требуя от разработчиков переподготовки моделей или перезаписи целых наборов запросов. Внедряя структурированные методы, такие как BAML, предприятия могут сократить затратные итерации, создавая правильные выходы раньше. https://www.youtube.com/watch?v=TYSTlkMGXWs&embedable=true Компании, принимающие BAML, продемонстрировали заметное снижение ошибок, связанных с ИИ, улучшение показателей соответствия и достижение ощутимой экономии затрат. Building Trustworthy and Scalable AI Systems Создание надежных и масштабируемых систем ИИ Помимо непосредственной экономии затрат, структурированные подходы обеспечивают другие существенные преимущества для бизнеса. Выходы, генерируемые с помощью BAML, могут быть систематически протестированы, предоставляя четкое представление о потенциальных проблемах перед развертыванием. Прозрачные схемы обеспечивают видимость в операциях ИИ, позволяя командам быстрее и с большей точностью выявлять проблемы. Структурированное пропитывание также обеспечивает лучшую поддерживаемость.Команды могут более эффективно дебютировать и надежно масштабировать системы ИИ по всему предприятию. Наконец, и самое главное, структурированный запрос дает возможность аудита для корпоративных приложений и операций, что абсолютно важно для всех компаний, особенно в регулируемых отраслях, таких как финансы или здравоохранение. Practical Recommendations for Executives and Founders Практические рекомендации для руководителей и учредителей Опытные бизнес-лидеры понимают важность стабильной, масштабируемой инфраструктуры. развертывание ИИ должно упрощать операции, а не усложнять их. Независимо от того, запускаете ли вы новую инициативу или интегрируете искусственный интеллект в существующую среду, структурированный запрос уменьшает операционные риски и напрямую согласует ваши проекты с измеримыми результатами. Это имеет решающее значение для основателей и руководителей, которые уже столкнулись с операционными ловушками, которые могут препятствовать росту, особенно в крупных предприятиях, регулируемых рынках, таких как здравоохранение, финансы или юридические. Take Action: Transition to Structured AI Prompting Примите меры: переход к структурированному ИИ Продолжая полагаться на традиционную оперативную инженерию, можно избежать операционных рисков.Сейчас пришло время критически оценить текущие рабочие процессы ИИ и выявить потенциальные уязвимости. Структурированные методы стимулирования ИИ, такие как BAML, представляют собой четкий путь вперед.Они позволяют вашему бизнесу уверенно использовать генеративный ИИ, сосредоточившись на ощутимых результатах, а не на управлении избегаемыми ошибками. ... ... Ник Талвар является CTO, бывшим Microsoft и практичным инженером искусственного интеллекта, который поддерживает руководителей в навигации по внедрению искусственного интеллекта. → → Поймать его последние мысли. Следите за ним на LinkedIn → → для углубленных статей, доставленных прямо в вашу почтовую ящик. Подпишитесь на его бесплатный Substack → → Ускорить трансформацию вашей организации. Присоединяйтесь к программе Executive Strategy

Read My Stories

Этот звук создан на языке оригинала истории!

Галлюцинации ИИ стоят миллионам компаний: что делает BAML, чтобы предотвратить их

About Author

КОММЕНТАРИИ

БИРКИ

ЭТА СТАТЬЯ БЫЛА ПРЕДСТАВЛЕНА В

Related Stories

Руководство архитектора по созданию эталонной архитектуры для озера данных AI/ML

Создание криптопродуктов, ориентированных на пользователя: важность отзывов клиентов

Telegram: мост Крипто-острова на материк

Плавание по водам: разработка RAG-приложений промышленного уровня с использованием озер данных

Руководство архитектора по созданию эталонной архитектуры для озера данных AI/ML

Создание криптопродуктов, ориентированных на пользователя: важность отзывов клиентов

Telegram: мост Крипто-острова на материк

Плавание по водам: разработка RAG-приложений промышленного уровня с использованием озер данных

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps