Worauf sollten wir bei der Anwendung künstlicher Intelligenz auf Unternehmensebene achten?

Der Einsatz künstlicher Intelligenz auf Unternehmensebene ist in vielen Branchen zum Konsens geworden. Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung und Verbesserung der Technologie der künstlichen Intelligenz wächst auch die Marktgröße allmählich. Immer mehr Unternehmen versuchen, künstliche Intelligenz in den täglichen Betrieb zu integrieren, in der Hoffnung, bessere Entwicklungsergebnisse zu erzielen. Was sind also die wichtigsten Punkte, auf die wir bei der Anwendung künstlicher Intelligenz auf Unternehmensebene achten müssen?

Wenn wir künstliche Intelligenz zur Lösung von Problemen einsetzen, müssen wir die Bewertungskriterien für maschinelle Ausgabeergebnisse klären und unsere eigenen Geschäftsziele festlegen, um eine objektivere Bewertung der Ausgabeergebnisse vornehmen zu können

Datenqualität: Die Qualität der KI-Ausgabeergebnisse hängt weitgehend von den Inhalten ab, die das Training während des Trainings erhält. Wenn die bereitgestellten Trainingsdaten verzerrt sind oder subjektive Urteile enthalten, wird es für die künstliche Intelligenz schwierig, qualitativ hochwertige Ergebnisse auszugeben, und die Genauigkeit wird stark reduziert

Umgeschriebener Inhalt: Bei der Auswahl eines Modells müssen Unternehmen basierend auf ihren spezifischen Anforderungen zwischen allgemeinen Modellen und Branchenmodellen unterscheiden. Es gibt viele Arten von Modellen für künstliche Intelligenz, und unterschiedliche Modelltypen haben einen größeren Einfluss auf die Tiefe und Genauigkeit der Ausgabeergebnisse. Für datensensible Branchen können diese kleinen Schwankungen fatale Auswirkungen haben

Der neu geschriebene Inhalt lautet: Systemintegration: Es gibt viele Technologien, die derzeit von Unternehmen weit verbreitet sind, wie das Internet der Dinge, Cloud-Plattformen und Big Data. Um die Technologie der künstlichen Intelligenz besser mit anderen Technologien kombinieren zu können, müssen die Menschen ein tieferes Verständnis der aktuellen Architektur und Bedürfnisse haben, um geeignetere Lösungen vorschlagen zu können

Moral Hazard: Im aktuellen Umfeld haben sich die Menschen noch nicht auf einen allgemeinen gesellschaftlichen Konsens über die Ergebnisse künstlicher Intelligenz geeinigt. Soziale Entscheidungen, die durch künstliche Intelligenz getroffen werden, sorgen oft nicht dafür, dass sich Menschen wohl fühlen. Die Ergebnisse der Mechanisierung können vorübergehend nicht in hohem Maße mit der aktuellen Sozialethik übereinstimmen und müssen daher immer noch durch Mechanismen wie Gesetze ausgeglichen werden

Ich hoffe, dass der obige Inhalt Ihnen hilft, die Hauptprobleme zu verstehen, mit denen künstliche Intelligenz in Unternehmensanwendungen konfrontiert ist.

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