Kom ihåg när Googles Bard med tillförsikt hävdade att James Webb Space Telescope hade fotograferat planeter utanför vårt solsystem? Misstag som dessa, när de görs inom sektorer som ekonomi, hälso- och sjukvård eller juridik, kommer med ett tungt pris. Generativ AI är en imponerande teknik. emellertid är en viktig utmaning fortfarande utbredd i företagsapplikationer: AI "hallucinationer", där generativa modeller producerar felaktig eller imaginär information, levereras med fullständig förtroende, och kostnaderna är ofta obegränsade när de inträffar. Real Risks of AI Hallucinations in Business De verkliga riskerna med AI-hallucinationer i affärer AI-hallucinationer är inte en mindre olägenhet. De kan ha allvarliga affärsrelaterade konsekvenser. Exempel inkluderar överträdelser av överensstämmelse om din chatbot ger felaktiga regleringsråd, ekonomisk skada från felaktiga investeringsriktlinjer eller skada på varumärkets rykte orsakad av felaktigheter som kommuniceras med tillförsikt till kunder. Detta problem är vanligare än många inser.Meta drog tillbaka sin Galactica-modell efter att den producerat fördomad desinformation. Microsofts Sydney chatbot var liknande problematisk, en gång gör besvärliga erkännanden om interna metoder. Dessa incidenter understryker de operativa risker som kommer med att distribuera generativ AI utan tillräcklig struktur eller kontroll. Även om de senaste modellerna hallucinerar mycket mindre, gör de fortfarande, och överraskande nog gör de det ofta på mer subtila sätt nu än någonsin tidigare, undviker detektering. Why Current Prompt Engineering Methods Fall Short Varför nuvarande prompt engineering metoder faller kort Den första faktorn är beroende av ostrukturerade prompts och dåliga system prompts, där generativa AI-modeller får vaga inmatningar och lämnas för att tolka meningen självständigt. För det andra saknar modeller ofta tydliga begränsningar, vilket leder till inkonsekventa och oförutsägbara svar. För det tredje är traditionella snabbtekniska metoder bräckliga.Även små förändringar kan utlösa oförutsägbara och kostsamma misstag. Många företag fortsätter att investera kraftigt i att försöka skapa "perfekta" textförfrågningar. Detta tillvägagångssätt är dyrt och opålitligt. Det leder till en cykel av konstant debugging och re-prompting, dränerar resurser och ökar utvecklingstiden. Structured Prompting as a Reliable Solution Strukturerad prompting som en tillförlitlig lösning Ett mer effektivt tillvägagångssätt innebär strukturerad inbjudan.BronaryML:s AI Modeling Language (BAML) erbjuder ett sätt att generera konsekventa och förutsägbara AI-utgångar.Det omvandlar vaga inbjudan till tydligt definierade funktioner med explicita in- och utgångar, vilket avsevärt minskar osäkerheten. BAML uppnår detta genom schema-aligned parsing.Denna metod säkerställer att AI-utgångar strikt följer förutbestämda format. När AI avviker från förväntningarna blir felet omedelbart tydligt och åtgärdbart.Denna struktur möjliggör snabb debugging och förbättrar pålitligheten avsevärt. How Structured AI Reduces Operational Costs Hur strukturerad AI minskar driftskostnader Varje hallucination kan utlösa dyra debuggingprocesser, vilket kräver att utvecklare omskollar modeller eller omskrivna hela promptuppsättningar. Genom att implementera strukturerade metoder som BAML kan företagen minska kostsamma iterationer genom att producera korrekta utgångar tidigare. https://www.youtube.com/watch?v=TYSTlkMGXWs&embedable=true Företag som antar BAML har visat märkbara minskningar av AI-relaterade fel, förbättrade efterlevnadsmetoder och uppnått påtagliga kostnadsbesparingar. Building Trustworthy and Scalable AI Systems Bygg pålitliga och skalbara AI-system Utöver omedelbara kostnadsbesparingar ger strukturerade tillvägagångssätt andra betydande affärsfördelar. Utgångar som genereras med hjälp av BAML kan testas systematiskt, vilket ger tydlig insikt i potentiella problem före utplacering. Transparenta scheman ger synlighet i AI-operationer, vilket gör det möjligt för team att identifiera problem snabbare och med större noggrannhet. Strukturerad uppmaning säkerställer också bättre underhållbarhet.Teams kan debugga mer effektivt och skala AI-system på ett tillförlitligt sätt i hela företaget. Slutligen, och viktigast av allt, ger strukturerad uppmaning revision för företagsapplikationer och operationer, vilket är absolut avgörande för alla företag, särskilt de i reglerade branscher som finans eller hälso- och sjukvård. Practical Recommendations for Executives and Founders Praktiska rekommendationer för chefer och grundare Erfarna företagsledare förstår vikten av stabil, skalbar infrastruktur. AI-utplaceringar bör förenkla operationer, inte komplicera dem. Oavsett om du lanserar ett nytt initiativ eller integrerar AI i en befintlig miljö, minskar strukturerad uppmaning operativa risker och anpassar dina AI-projekt direkt till mätbara resultat. Detta är avgörande för grundare och chefer som redan har upplevt de operativa fällor som kan hindra tillväxt, särskilt i stora företag, reglerade marknader som hälso- och sjukvård, finans eller juridiska. Take Action: Transition to Structured AI Prompting Ta åtgärder: Övergången till strukturerad AI-uppmaning Att fortsätta förlita sig på traditionell snabbteknik medför operativa risker som kan undvikas.Nu är det dags att kritiskt utvärdera dina nuvarande AI-arbetsflöden och identifiera områden med potentiella sårbarheter. Strukturerade AI-uppmaningsmetoder som BAML representerar en tydlig väg framåt.De gör det möjligt för ditt företag att utnyttja generativ AI med förtroende, med fokus på konkreta resultat snarare än att hantera undvikbara fel. och . . Nick Talwar är en CTO, ex-Microsoft och en praktisk AI-ingenjör som stöder chefer i att navigera AI-antagningen. och För att fånga hans senaste tankar. Följ honom på LinkedIn och För djupgående artiklar som levereras direkt till din inkorg. Anmäl dig till hans gratis substack och för att påskynda din organisations AI-transformation. Gå med i AI Executive Strategy Program

Read My Stories

Det här ljudet är producerat på berättelsens originalspråk!

AI-hallucinationer kostar företag miljoner: Vad BAML gör för att förhindra dem

About Author

KOMMENTARER

HÄNG TAGGAR

DENNA ARTIKEL PRESENTERAS I

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps