Perkongsian CIO: IT Perusahaan harus menggunakan AI generatif dengan berhati-hati bergerak ke hadapan

Vince Kellen ialah Ketua Pegawai Maklumat Universiti California, San Diego (UCSD) dan biasa dengan ChatGPT, DALL-E dan lain-lain AI generatif Teknologi ini mempunyai had yang didokumentasikan dengan baik: jawapan yang dijana mungkin tidak realistik, imej yang dijana mungkin tidak mempunyai integriti, dan output mungkin berat sebelah. Tetapi dia tetap bergerak ke hadapan, mengatakan pekerja sudah menggunakan ChatGPT untuk menulis kod dan huraian kerja.

Teknologi penjanaan teks OpenAI ChatGPT dan teknologi penjanaan imej DALL-E adalah yang paling menonjol antara siri model bahasa berskala besar (juga dikenali sebagai model bahasa generatif atau AI generatif) yang telah menangkap imaginasi umum bertindak balas kepada permintaan bertulis untuk menjana jawapan daripada dokumen teks dan imej kepada kod pengaturcaraan.

Kellen percaya bahawa kod yang dijana oleh ChatGPT ialah alat produktiviti, sama seperti pengkompil adalah penambahbaikan pada bahasa himpunan. "Membina perkara untuk perpustakaan dan perisian tidak berbeza daripada mencari GitHub, " katanya, "dan kami juga menggunakannya untuk menulis huraian kerja yang sensitif kandungan dan format. Anda kemudian boleh beralih kepada penyuntingan dengan cepat, mencari ralat dan kawasan kekeliruan." "Walaupun teknologi ini masih di peringkat awal, tidak dapat dinafikan kesannya terhadap aplikasi perusahaan tertentu, seperti yang mengandungi kandungan dan aliran kerja intensif, tetapi anda ingin meneruskan dengan berhati-hati."

Bersedia untuk aplikasi yang sesuai

Oliver Wittmaier, ketua pegawai maklumat dan peneraju produk di DB SYSTEL, berkata AI generatif bersedia untuk pengekodan, mengurus aliran kerja dan data kes penggunaan yang diperhalusi dan mudah (mis. -borang yang diisi), DB SYSTEL ialah anak syarikat milik penuh DB AG dan rakan kongsi digital untuk semua syarikat kumpulan. Dalam industri pengangkutan, beliau berkata, "kecerdasan buatan secara langsung atau tidak langsung boleh menjejaskan pengelakan kesesakan, pemanduan dan pengurusan proses pengangkutan

Penjanaan kandungan juga menarik minat Michal Cenkl, Pengarah Inovasi dan Eksperimen di." Padang Miter. Pada masa ini, pasukannya sedang menyiasat dua kegunaan teknologi itu, dalam bidang intelektual dan profesional. “Yang pertama ialah jika saya ingin menulis e-mel kepada salah seorang penaja kami yang meringkaskan kerja yang kami lakukan dan kerja yang berkaitan dengan mereka, dan itu dalam konteks komunikasi yang telah kami lakukan dengan mereka E-mel Teknologi ini sangat berkuasa .”

Yang kedua ialah kakitangan projek. Biasanya, Cenkl akan menyemak resume dan mencari berdasarkan tag kemahiran untuk mencari calon yang sepadan dengan projek. AI Generatif boleh membantu melakukan ini. "Sebagai contoh, saya mungkin ingin bertanya, 'Apakah yang boleh Michael lakukan pada projek ini?' untuk meringkaskan apa yang dia boleh lakukan berdasarkan apa yang dia lakukan sekarang, supaya saya tidak perlu mencari melalui resume saya."

Peruncit kereta terpakai CarMax telah menggunakan AI generatif selama lebih daripada setahun, memanfaatkan API OpenAI untuk menyatukan teks ulasan pelanggan ke dalam ringkasan yang lebih mudah diurus dan dibaca. Tetapi Shamim Mohammad, ketua pegawai maklumat syarikat, berkata pasukannya telah menggunakan teknologi itu ke kawasan lain juga.

Antaranya, pengimejan kenderaan boleh membantu meningkatkan pengalaman pelanggan. Beliau berkata AI boleh mengoptimumkan imej setiap kenderaan yang mereka tambahkan pada inventori mereka, yang terdiri daripada 50,000 hingga 60,000 kenderaan pada bila-bila masa. "Kami menjadikan setiap imej sebagai realistik yang mungkin tanpa mengorbankan keberkesanan." lantai. "Ia masih kereta yang sama, tetapi foto kelihatan lebih baik, yang merupakan pengalaman yang lebih baik untuk pelanggan

Begitu juga, penganalisis Forrester Rowan Curran berkata bahawa Nike telah menggunakan AI generatif untuk menghasilkan imej prototaip produk. "Anda boleh menggunakan pemodel teks-ke-3D untuk mengujinya dalam ruang 3D dan mendapatkan idea yang lebih intuitif tentang bagaimana ia akan kelihatan di dunia nyata - semuanya dengan mudah," katanya

Aplikasi dengan potensi pulangan yang paling besar

Mencipta kod dan menambah baik pengalaman pelanggan adalah bidang utama di mana perniagaan menggunakan AI generatif hari ini, dengan potensi pulangan terbesar dari segi peningkatan kecekapan, kata Mohammad.

Gary Jeter, naib presiden eksekutif dan ketua pegawai maklumat TruStone Financial Credit Union, berkata bahawa inilah yang diharapkan oleh pembangunnya dengan melaksanakan OpenAI Codex pada GitHub. Selain itu, pengekodan dengan AI generatif berfungsi dengan baik. Model AI Generatif berfungsi lebih baik dalam pengekodan daripada bahasa manusia kerana bahasa pengaturcaraan lebih berstruktur, kata Cenkl. "Ia mengusik struktur itu, jadi ia berfungsi dengan lebih baik."

CarMax sedang menguji Copilot GitHub dan mengatakan jurutera mungkin menjana sehingga 40% kurang kod dalam beberapa kes. “Evolusi bergerak dengan sangat pantas, tetapi jika anda menggunakannya untuk mencipta perisian, anda perlu memastikan anda tidak melanggar hak cipta, menjana kandungan palsu atau membenamkan perisian hasad Anda tidak boleh memasukkan kod ini tanpa pengawasan.

Curran berkata bidang lain sudah sesuai untuk aplikasi perusahaan, seperti menjana salinan pemasaran, imejan, reka bentuk dan mencipta ringkasan data yang lebih baik supaya orang ramai boleh menggunakan data dengan lebih berkesan. "Sesetengah orang juga menggunakan model bahasa besar ini untuk membersihkan data tidak berstruktur," katanya Seterusnya, katanya, keupayaan AI generatif mungkin mula muncul dalam beberapa perisian perusahaan, seperti perisian sokongan teknikal dan aplikasi Microsoft Office.

Jangan mudah percaya, sahkan dahulu

Mohammad dari CarMax memberi amaran bahawa sebagai tambahan kepada faedah, CIO yang menggunakan teknologi ini perlu memahami isu yang mengelilingi output kandungan yang menjana Isu harta intelek yang berpotensi. Model generatif, seperti DALL-E, yang dilatih mengenai data internet, boleh menjana kandungan yang mungkin melanggar hak cipta, itulah sebabnya Getty Images baru-baru ini menyaman Stability AI atas alat penjanaan seni berkuasa AInya Stable Diffusion.

Teknologi ini juga memerlukan pengawasan manusia. “Sistem seperti ChatGPT tidak tahu apa yang mereka cipta, dan sistem ini sangat baik untuk membuat anda percaya bahawa apa yang mereka perkatakan adalah tepat, walaupun tidak,” kata Cenkl Tiada AI boleh menjaminnya — tiada atribut atau Maklumat rujukan membolehkan anda mengetahui cara ia mendapat respons, dan tiada kebolehtafsiran AI yang menunjukkan sebab sesuatu ditulis dengan cara yang betul. “Anda tidak tahu apa asas asasnya, anda tidak tahu bahagian set latihan yang mempengaruhi model, dan apa yang anda perolehi adalah semata-mata analisis berdasarkan set data sedia ada, jadi anda bukan sahaja mempunyai potensi untuk berat sebelah, tetapi juga secara de facto Salah ”

Wittmaier yakin dengan teknologi itu tetapi masih percaya ia adalah teknologi awal yang boleh digunakan untuk penggunaan yang berhadapan dengan pelanggan. Pada ketika ini, katanya, persekitaran suite pejabat, chatbot hubungan pelanggan, fungsi sokongan teknikal dan dokumentasi umum semuanya mempunyai potensi jangka pendek, tetapi apabila ia berkaitan dengan bidang berkaitan keselamatan perniagaan syarikat pengangkutan, jawapannya jelas tidak. "Kami masih banyak yang perlu dipelajari dan diperbaiki sebelum kami boleh memasukkan AI generatif ke dalam kawasan sensitif ini," katanya

Jeter mempunyai kebimbangan yang sama. Walaupun pasukannya menggunakan ChatGPT untuk mengenal pasti pembetulan kod dan mengerahkannya ke tapak dalam masa 30 minit, "tanpa ChatGPT ia akan mengambil masa yang lebih lama," dan beliau percaya ChatGPT juga berguna untuk merangka terma dan syarat kontrak, tetapi ini belum lagi telah disahkan sepenuhnya. "Kami tidak akan mendedahkan sebarang AI generatif kepada ahli luar, dan TruStone tidak akan berada di barisan hadapan dalam bidang ini

Apabila TruStone akhirnya mula menggunakan teknologi untuk manfaat ahlinya, tambahnya, perbualan akan." dipantau melalui semakan manusia dan automatik untuk melindungi ahli dan jenama.

Kellen dari University of California, San Diego, berkata hari ini, kunci kepada penggunaan yang berjaya adalah untuk memastikan manusia berada dalam gelung untuk menyemak ketepatan dan pematuhan kandungan yang dihasilkan. "Memastikan mesin membuat keputusan yang betul akan menjadi titik litigasi yang penting, dan ia akan mengambil masa yang lama sebelum organisasi menggunakan teknologi untuk melakukan apa-apa yang berisiko tinggi - seperti diagnostik perubatan. Tetapi AI generatif boleh menjadi sangat. Ia bagus untuk menjana sesuatu seperti ringkasan ulasan, dengan mengandaikan terdapat pengawasan manusia ini melambatkan kami sedikit, tetapi ini adalah perkara yang betul untuk dilakukan, akhirnya, kami akan mencari cara automatik untuk memastikan kualiti pastikan kandungan yang dijana adalah tepat ”

Selain ketepatan, satu lagi risiko yang didokumenkan dengan baik ialah potensi berat sebelah dalam model yang dibawa masuk dari pusat data latihan. Kellen berkata ini amat bermasalah apabila AI generatif menggunakan kandungan daripada internet — seperti yang dilakukan oleh ChatGPT. Tetapi apabila anda melatih model pada data syarikat persendirian anda sendiri, anda boleh menyemak kemungkinan berat sebelah dan ini mungkin tidak menjadi isu. Beliau berkata: "Semakin mendalam anda masuk ke dalam perusahaan, dan semakin terhad dan biasa kategori data yang ada, semakin berguna AI generatif." Cenkl berkata, adakah Mesin-mesin ini adalah pakar pada tahap tertentu. "Mereka tidak faham, tetapi mereka sangat mahir dalam pengkomputeran."

Perubahan dalam tanggungjawab dan peranan pekerjaan

"Teknologi boleh menjadikan perkara lebih baik, tetapi ia juga membawa kita banyak tambahan. kerja.” Bagaimanapun, dia berpendapat AI generatif adalah berbeza. "Ini menarik kerana ia menghilangkan beberapa perkara yang kita tidak suka lakukan dan menjadikan kita lebih bijak, dan ia menjadikan manusia lebih kuat."

Tetapi Curran menegaskan bahawa AI generatif tidak akan menggantikan sepenuhnya sebarang peranan dalam jangka pendek. "Ia mungkin mengurangkan bilangan orang yang diperlukan untuk melaksanakan peranan, seperti pembangunan kandungan, pengurusan maklumat produk atau pembangunan perisian, tetapi akan sentiasa ada manusia yang terlibat," katanya Mohammad menambah bahawa teknologi AI generatif boleh menulis Dan untuk meringkaskan , kecerdasan manusia sentiasa diperlukan untuk memastikan kualiti kandungan dan mengawal kandungan yang dihasilkan untuk menjadikannya lebih baik.

Mulakan

Sekarang adalah masa untuk mempercepatkan teknologi AI generatif dan mula bereksperimen, kata Kellen. Beliau berkata: "CIO mesti menyelesaikan masalah ini sebelum mereka dikelirukan oleh vendor yang membenamkan teknologi ke dalam produk perisian perusahaan mereka. Jika anda terus menangguhkan tahun depan, anda akan berada di belakang keluk."

Curran berkata bahawa ia adalah penting untuk memahami teknologi dan menerokainya secara mendalam daripada memulakan perdebatan awam di sekitar ChatGPT, supaya memahami bahawa teknologi itu jauh lebih kompleks daripada aplikasi. Kemudian mula memikirkan kemungkinan penggunaan AI generatif untuk meningkatkan kecekapan atau kualiti proses sedia ada. Akhir sekali, tanya diri anda jenis fungsi yang anda perlukan, dan sama ada anda akan mendapatkannya daripada vendor atau membinanya sendiri.

Langkah seterusnya ialah menguji teknologi dan mempertimbangkan kemungkinan kes penggunaan. "Banyak sistem anda, sama ada mereka menggunakan data berstruktur atau tidak berstruktur, akan mempunyai sekurang-kurangnya beberapa komponen bahasa semula jadi dan antara muka perbualan," kata Cenkl "Fikirkan tentang data yang anda miliki dan fikirkan tentang teknologi yang boleh mempertingkatkannya. Sebagai contoh, Jeter berkata dia menghasilkan templat terma dan syarat dan menghantarnya kepada jabatan pematuhan untuk menunjukkan cara mereka menggunakan teknologi itu.

Model AI Generatif adalah besar dan melatihnya dari awal adalah sangat mahal, jadi cara terbaik untuk bermula ialah menggunakan salah satu perkhidmatan awan, kata Curran. Sebagai contoh, CarMax menggunakan perkhidmatan Microsoft Azure OpenAI dengan GPT 3.5. "Data yang kami muatkan adalah milik kami - ia tidak dikongsi dengan orang lain, dan kami boleh mempunyai sejumlah besar data dan memprosesnya dengan cepat untuk menjalankan model kami," kata Mohammad "Ini mungkin berguna jika anda mempunyai pasukan kecil atau perniagaan masalah. Jika anda ingin mempelajari teknologi AI generatif, cubalah.”

Atas ialah kandungan terperinci Perkongsian CIO: IT Perusahaan harus menggunakan AI generatif dengan berhati-hati bergerak ke hadapan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!