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一代人工智慧將重塑未來的科技景觀

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2023-09-20 16:25:01821瀏覽

一代人工智慧將重塑未來的科技景觀

在過去的10年裡,科技領域出現了新的創新,從傳統系統到雲端運算服務,再到勒索軟體的保護。世界各地的技術團隊正在將重點轉向簡化多雲運營,目的是在不增加成本的情況下進行創新。快速採用產生人工智慧(GenAI)工具對於保持競爭力至關重要。

然而,對於人工智慧的行為,誰來負責呢?如何確保負責任的人工智慧發展和道德創新?我們如何在不損害安全性、合規性、資料主權或尊重他人隱私的道德義務的情況下,最大限度地發揮技術的全部能力?

大企業在做什麼?

GenAI是創新的明確催化劑,而責任則是當代最大的技術先驅的主題前沿和中心話題。

在今年的VMware Explore大會上,VMware總裁Sumit Dhawan和Aon首席技術長Rajeev Khanna探討了三個關鍵主題之一:負責任的GenAI。這家全球專業服務企業在120個國家擁有約5萬名員工,是VMware解決方案的忠實用戶。根據Khanna的說法,GenAI「打開了一系列全新的機會。」其表示,Aon從事的是風險諮詢業務,這意味著在對未來的興奮與穩定、謹慎的做法之間保持平衡是謹慎的。

確實如此。人們很容易對科技領域下一個閃亮的目標產生熱情,但要實現創新並獲得全企業的認可,還需要克服許多障礙。 Khanna強調建立和維護負責任的人工智慧使用和治理的文化,並且永遠不要忽視人類監督對道德和負責任的人工智慧使用的基礎性作用。

將GenAI應用於所有企業在VMware Explore 2023大會上,發布了重大進展。與Nvidia的合作產生了VMware私有AI基金會,將Nvidia企業AI整合到一個多功能平台中。這允許IT在各種AI/ML工作負載中有效地管理具有隱私、安全性和效能的大型語言模型。

VMware Tanzu產品組合簡化了基於容器的應用程式管理並增強了安全性,同時Edge Cloud Orchestrator支援快速配置邊緣站點。其他增強功能包括雲端控制平面、更強大的勒索軟體保護和VMware cloud Foundation的效能提升,最終實現了跨雲和邊緣的傳統、現代和AI/ML工作負載的強大平台

我們正處於一個變革階段,使各組織能夠優化業務、減少浪費和促進創新。在VMware Explore大會上,該企業再次成為關鍵參與者,為技術部門提供裝備,以提高生產力,加速創新並推動永續的成功。

當涉及GenAI時,我們能做什麼?

VMware Explore小組討論的主題是「負責任的人工智慧:人類應該扮演什麼角色?」強調我們對於人類在GenAI和多雲技術的動態融合中所扮演的角色也沒有明確的答案。該小組的主持人是首席技術官辦公室負責人Richard Munro,他在探索指導人工智慧系統開發和人類參與的道德原則方面取得了很好的成果

首先,數據記者、紐約大學阿瑟·l·卡特新聞研究所副教授Meredith Broussard將AI定義為「複雜而美麗的數學」。其表示,當談到人工智慧時,許多人會想到《魔鬼終結者》、《星際爭霸戰》或《星際大戰》,但我們需要區分真實和想像。人工智慧是一種“模式複製”,將資料輸入計算機,計算機建立模型,模型顯示數學模式,從而做出決策,產生新的文字、圖像或音頻,並預測結果。

然而,引起共鳴的是圍繞著人工智慧將如何改變文化的討論。布魯薩德也認同在人工智慧系統中對抗偏見和誤解的重要性,同時也假設,將會出現由人工智慧偏見所表現出來的社會問題

專家小組進一步討論了私有人工智慧的問題。私有人工智慧是指使用易於訓練的小型模型。較少的資源意味著更低的碳足跡和更高的準確性。私有人工智慧使得組織能夠更快地進行迭代循環,而不會對環境產生巨大的影響。它不僅涉及到人工智慧,還包括雲端運算、客戶、內容和環境等面向

人工智慧是一場漫長的遊戲,總之。我們應該避免為了追求早期成功而急於取勝的誘惑。更重要的是,將選擇能力視為人工智慧的一部分

為道德智慧的未來鋪平道路

該小組強調,人們應該放心地提出問題,以指導人工智慧產生預期的結果。我們的責任是定義人工智慧應該做什麼和不應該做什麼,並提高人們對人工智慧的認識,這樣人們就能理解人工智慧是如何放大現有的偏見和虛假資訊的

  • 可靠:人工智慧的可靠性取決於高品質的數據和模型中偏差的減少。還記得Apple在2014年推出的健康應用嗎?其不包括月經追蹤功能。減少偏見並在模型中建立充分的代表性,可以提高可靠性和問責制。
  • 道德:人工智慧部署的目的必須與社會的改善保持一致,並遵守法規。在人工智慧模型中嵌入道德準則可以確保負責任的使用。
  • 安全:保護人工智慧的學習模型至關重要,因為其可能會落入意外之手。保護敏感資料、員工資訊和客戶資料是必要的,知道人工智慧模型是開源的還是私有的對安全至關重要。
  • 隱私:資料的性質決定了其隱私要求。確定資料是否高度敏感、關鍵任務或受監管,對於確定人工智慧模型中應該或不應該包含什麼至關重要。
  • 透明:與員工、客戶和供應鏈合作夥伴就人工智慧的角色進行公開透明的溝通,以培養信任,並確保每個人都了解人工智慧的目的和潛在影響。
  • 非偽裝:解決人工智慧不透明的挑戰,了解演算法的內部工作原理,其如何驅動結果,以及改變模型內變數以提高透明度的級聯效應是至關重要的。
  • 標準:實施護欄是確保負責任和道德的人工智慧發展的關鍵面向。護欄有助於設定界線和指導方針,以防止人工智慧系統造成傷害或做出不道德的決定。

然而,最重要的是,以人為本。 GenAI的真正潛力在於其對所有年齡和職業的人的可訪問性,使其成為每個人都可以提問的工具。科技為人類服務

負責任的人工智慧意味著什麼?

人工智慧的責任歸屬於誰?簡而言之,是所有人。克里斯·沃爾夫指出,我們對此還有很多未知,也沒有行業標準

組織、專家和政策制定者在塑造人工智慧軌跡方面共同承擔集體責任。當我們期待GenAI做出決策並提供洞察力時,像VMWare平台這樣的解決方案使我們能夠自信地轉向和適應。我們生活在快速變化的情境和不斷變化的經濟中,使用的模型必須是彈性和動態的。智慧雲中的GenAI允許靈活性。參與促進合乎道德的人工智慧開發和部署的討論。先為人工智慧建立基礎設施,然後再擴展。最重要的是,就像Wolf建議的那樣,不斷提出問題,保持好奇心。

想像一下,GenAI在商業中的可能性…如果做得深思熟慮和負責任的話。


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