최근 몇 년 동안 생성 AI는 콘텐츠 생성 및 고객 지원과 같은 분야에서 두드러졌습니다. 그러나 의사 결정, 계획 및 제어와 관련된 복잡한 시스템에 적용하는 것은 간단하지 않습니다. 이 백서는 계획 및 최적화와 같은 의사 결정 자동화에 생성 AI를 어떻게 사용할 수 있는지 탐구합니다. 또한이 접근 방식이 이러한 응용 프로그램에서 생성 AI를 효과적이고 정확하게 만드는 결점, 위험 및 전략을 포함 하여이 접근법이 제시하는 과제를 강조합니다.
우리는 또한 AI 엔지니어와 의사 결정자간에 대화 상자를 만드는 것이 일반적으로 다음 예를 통해 발생하는 방법을 목격 할 수 있으며, 생성 AI를 생산 환경에 도입 할 때 고려해야 할 가장 중요한 요소를 지적했습니다.
이 기사는 Thedatahack Summit 2024에서 Harshad Khadilkaronmastering Kaggle 대회 (전략, 기술 및 성공을위한 통찰력)의 최근 대화를 기반으로합니다.
기술이 새로운 컨텐츠, 디자인 및 솔루션을 만들 수 있도록 최근 몇 년 동안 생성 AI가 널리 논의되었습니다. 텍스트 분석에서 이미지 생성까지 생성 모델은 다양한 작업을 자동화하는 기능을 발표했습니다. 그러나 계획, 최적화 및 제어를위한 자동화 된 의사 결정 도구 내 에서이 기술을 사용하는 것은 쉽지 않습니다. 생성 AI는 새로운 접근 방식을 제공함으로써 의사 결정을 보완 할 수 있지만, 이러한 솔루션은 필수 하위 시스템의 정확성과 일관성을 위험에 빠뜨리므로 구현은주의해야합니다.
자동화 된 의사 결정 시스템은 일반적으로 정의 된 규칙 및 데이터 입력을 기반으로 프로세스를 최적화하는 확립 된 알고리즘에 의존합니다. 이 시스템은 높은 수준의 정확도, 안정성 및 제어로 작동하도록 설계되었습니다. 새로운 가능성을 탐색하고 항상 예측할 수없는 출력을 생성하는 경향이있는 생성 AI를 도입하면 문제가 복잡합니다. 그러므로 이러한 기술을 의사 결정 시스템에 통합하는 것은 신중하게 수행되어야합니다. 강력한 도구를 민감한 프로세스에 도입하는 것과 같습니다. 의도하지 않은 결과를 피하기 위해이를 사용하는 방법을 정확히 알아야합니다.
생성 AI는보다 유연하고 적응 형 시스템을 만들어 의사 결정 자동화에 상당한 가치를 제공 할 수 있습니다. 예를 들어, 기존 시스템이 부족할 수있는 동적 환경에서 리소스를 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 응용 프로그램은 위험이 없습니다. 생성 모델의 예측 불가능 성은 때때로 원하는 결과와 일치하지 않는 출력을 초래하여 잠재적 인 중단을 초래할 수 있습니다. 이것은 생성 AI의 기능과 한계에 대한 깊은 이해가 결정적인 곳입니다.
아래의 생성 AI의 주요 위험을 살펴 보겠습니다.
생성 AI 모델은 강력하지만 디자인과 특성으로 인해 고유 한 위험이 있습니다. 이러한 위험을 이해하려면 생성 AI 모델을 정의하는 주요 특성과 실제 시나리오에 적용되는 방법에 대한 인식이 필요합니다.
생성 AI 모델은 확률 론적 추론에 의존하며, 이는 결정 론적 규칙보다는 통계적 패턴과 가능성에 따라 출력을 생성한다는 것을 의미합니다. 이로 인해 AI 출력은 본질적으로 불확실하게 만들어 지므로 특히 의료 또는 금융과 같은 고위험 환경에서 예측할 수 없거나 잘못된 결과를 초래할 수 있습니다.
대부분의 생성 AI 모델은 주로 웹에서 공개되는 대형 공개 데이터 세트에 대해 교육을받습니다. 이러한 데이터 세트에는 신뢰할 수 없거나 편견이 없거나 불완전한 정보가 포함될 수 있습니다. 결과적으로 AI 모델은 때때로 이러한 편향, 부정확성 또는 데이터의 간격을 반영하는 출력을 생성 할 수 있습니다.
생성 AI 모델은 종종 일반적인 작업을 수행하도록 구축되며 일반적으로 특정 응용 프로그램이나 산업에 최적화되지는 않습니다. 이러한 사용자 정의 부족은 AI가 전문 작업에 가장 정확하거나 상황에 맞는 출력을 제공하지 않으므로 정확한 의사 결정 프로세스에서 사용하기가 어려워집니다.
미세 조정 생성 AI 모델은 복잡하고 종종 어려운 프로세스입니다. 조정이 이루어 지더라도 이러한 모델이 항상 특정 요구 사항과 완벽하게 정렬되지는 않을 수 있습니다. 미세 조정 문제로 인해 AI가 주어진 작업, 특히 동적 또는 고위험 환경에서 효과적으로 작동하는지 확인하기가 어려울 수 있습니다.
Rags는 생성 AI가 직면 한 일부 문제에 대한 솔루션을 제공하지만 제한이없는 것은 아닙니다.
작업이 더 작은 하위 작업으로 분류되는 계층 적 또는 에이전트 접근법은 생성 AI 모델의 예측 가능성을 향상시키는 약속을 보여줍니다. 그러나 그들은 여전히 실험 단계에 있으며 고유 한 도전 과제가 있습니다.
이제 생성 AI 모델의 강점과 약점에 대해 논의 할 것입니다.
| 생성 AI 모델의 강점 | 생성 AI 모델의 약점 |
|---|---|
| 방대한 교육 데이터 세트 | 교육 데이터 제한 |
| 생성 AI 모델은 대형 데이터 세트에 대해 교육을 받으므로 인간과 유사한 방식으로 다음 토큰을 예측할 수 있습니다. | 이 모델은 주로 수학 데이터 세트와 같은 전문 데이터가 아닌 텍스트, 이미지 및 코드 스 니펫에 대해 교육됩니다. |
| 멀티 모달 데이터 통합 | 베이지안 모델 구조 |
| 이 모델은 다양한 유형의 데이터 (텍스트, 이미지 등)를 단일 임베딩 공간에 통합 할 수 있습니다. | 이들은 대형 베이지안 모델로 기능하며 작업 별 성능을위한 별개의 원자 구성 요소가 부족합니다. |
| 다양한 출력을 생성하는 능력 | 반복 가능성 |
| 생성 AI 모델은 동일한 입력 프롬프트에서 광범위한 출력을 제공하여 솔루션에 유연성을 추가 할 수 있습니다. | 출력은 종종 반복 할 수 없으므로 일관된 결과를 보장하기가 어렵습니다. |
| 패턴 인식 | 정량적 작업으로 도전 |
| 설계별로 생성 모델은 교육 데이터의 일반적인 패턴을 기억하고 정보에 입각 한 예측을 할 수 있습니다. | 이러한 모델은 그러한 작업의 일반적인 패턴을 따르지 않기 때문에 정량 분석이 필요한 작업으로 어려움을 겪고 있습니다. |
| 사용 편의성과 소수의 훈련 | 대기 시간 및 품질 문제 |
| 생성 AI 모델은 사용자 친화적이며 최소한의 미세 조정 또는 소수의 학습으로 잘 수행 할 수 있습니다. | 대형 모델은 높은 대기 시간을 향한 반면, 작은 모델은 종종 품질이 낮은 결과를 낳습니다. |
AI 기술을 개발하고 이해하는 엔지니어와 채택을 주도하는 경영진 사이에는 종종 차이가 있습니다. 이 단절은 생성 AI가 실제로 제공 할 수있는 것에 대한 오해로 이어질 수 있으며 때로는 팽창 된 기대를 초래할 수 있습니다.
경영진은 종종 미디어 과대 광고와 유명한 승인에 따라 최신 트렌드로 휩쓸립니다. 반면에 엔지니어들은 연구에서 구현에 이르기까지 기술의 복잡성을 알고있는 더 실용적인 경향이 있습니다. 이 섹션에서는이 반복되는 충돌을 관점에서 탐구합니다.
이 반복되는 시나리오에서, 경영진은 새로운 AI 모델의 가능성에 흥분하지만 엔지니어가 너무 잘 알고있는 기술적, 윤리적 복잡성을 간과합니다. 이로 인해 AI의 잠재력에 대한 자주 논의가 발생합니다.
아래의 실제 응용 분야에서 생성 AI의 잠재력과 함정을 살펴 보겠습니다.
의사 결정이 중대한 결과를 초래하는 높은 지분 환경에서 생성 AI를 적용하려면 덜 중요한 응용 프로그램에서 일반적인 사용과 비교하여 다른 접근법이 필요합니다. 생성 AI는 특히 최적화 및 제어와 같은 작업에서 약속을 보여 주지만, 고지대 시스템에서의 사용은 신뢰성을 보장하고 위험을 최소화하기 위해 사용자 정의가 필요합니다.
LLM (Large Language Model)은 많은 도메인에서 사용되는 강력한 생성 AI 도구입니다. 그러나 의료 또는 자동 조종 장치와 같은 중요한 응용 분야에서 이러한 모델은 부정확하고 신뢰할 수 없습니다. 이러한 모델을 적절한 조정없이 이러한 환경에 연결하는 것은 위험합니다. 심장 수술을 위해 망치를 사용하는 것과 같습니다. 이러한 시스템은 이러한 도메인의 미묘하고 고위험 요소를 처리하기 위해 신중한 교정이 필요합니다.
생성 AI는 의사 결정과 관련된 복잡성, 위험 및 여러 요인으로 인해 어려움에 직면 해 있습니다. 이러한 모델은 제공된 데이터를 기반으로 합리적인 출력을 제공 할 수 있지만, 높은 지분 환경에서 의사 결정 프로세스를 구성하는 데 항상 최상의 선택이 아닐 수도 있습니다. 그러한 영역에서는 단일 실수조차도 큰 결과를 초래할 수 있습니다. 예를 들어, 자율 주행 자동차의 사소한 오류는 사고를 초래할 수 있지만 다른 도메인의 잘못된 권장 사항은 상당한 재정적 손실로 이어질 수 있습니다.
생성 AI는보다 정확하고 제어되고 상황에 맞는 출력을 제공하기 위해 사용자 정의해야합니다. 건강 관리의 의료 지침 또는 자율 주행의 교통 안전 규정에 따라 각 사용 사례에 대해 특별히 미세 조정 모델이 필수적입니다.
위험이 높은 적용, 특히 인간의 삶과 관련된 응용 분야에서는 인간의 통제와 감독, 양심을 유지해야합니다. 생성 AI는 제안이나 아이디어를 제공 할 수 있지만,이를 인간 확인으로 승인하고 인증하는 것이 필수적입니다. 이것은 모든 사람을 발가락에 유지하고 전문가들에게 필요하다고 느낄 때 혼란 스러울 수있는 기회를 제공합니다.
이는 의료 또는 기타 법적 프레임 워크와 같은 측면에서 모든 AI 모델에도 해당됩니다. 개발해야 할 AI 모델은 윤리 주의자와 공정성을 포함해야합니다. 여기에는 알고리즘이 교육에 사용하는 데이터 세트에서 편견을 최소화하고, 의사 결정 절차의 공정성을 주장하며, 안전 프로토콜을 설정하기로 결정합니다.
고분비 시스템을 위해 생성 AI를 사용자 정의 할 때의 주요 고려 사항은 안전입니다. AI 생성 결정은 다양한 에지 케이스와 예기치 않은 입력을 처리 할 수있을 정도로 강력해야합니다. 안전을 보장하기위한 한 가지 접근법은 AI의 결정이 다른 모델이나 인간 개입에 의해 교차 체크 인 중복 시스템의 구현입니다.
예를 들어, 자율 주행에서 AI 시스템은 센서에서 실시간 데이터를 처리하고 역동적 인 환경을 기반으로 결정을 내릴 수 있어야합니다. 그러나 모델이 예상치 못한 상황 (예기, 장애물 또는 특이한 트래픽 패턴에 직면하면 사전 정의 된 안전 프로토콜로 돌아가거나 사고를 방지하기 위해 사람의 재정의가 허용해야합니다.
고분자 시스템에는 AI 모델이 특정 애플리케이션에 대해 잘 훈련되어 있는지 확인하기 위해 맞춤형 데이터가 필요합니다. 예를 들어, 건강 관리에서 일반 인구 데이터를 가진 생성 AI 모델을 교육하는 것만으로는 충분하지 않을 수 있습니다. 특정 건강 상태, 인구 통계 및 지역적 변형을 설명해야합니다.
마찬가지로, 예측 정확도가 가장 중요한 금융과 같은 산업에서는 최신 및 상황 별 시장 데이터를 가진 교육 모델이 중요합니다. 사용자 정의는 AI가 일반적인 지식을 기반으로 작동하는 것이 아니라 분야의 세부 사항에 맞게 조정되어보다 신뢰할 수 있고 정확한 예측을 제공합니다.
다음은 인간 생성 스타일로 작성된 전 사체를 기반으로 한 "안전하고 효과적인 생성 AI 통합을위한 전략"의보다 밀접하게 정렬 된 버전입니다.
생성 AI를 자동화 된 의사 결정 시스템, 특히 계획, 최적화 및 제어와 같은 분야에서 통합하려면 신중한 사고와 전략적 구현이 필요합니다. 목표는 기술을 활용하는 것이 아니라 기본 시스템을 깨뜨 리거나 방해하지 않도록하는 방식으로 기술을 수행하는 것입니다.
성적표는 고분한 스테이크 설정에서 생성 AI를 통합하기위한 몇 가지 중요한 고려 사항을 공유했습니다. 다음은 AI를 의사 결정 프로세스에 안전하게 통합하기위한 주요 전략입니다.
생성 AI는 엄청나게 강력하지만 기본 사용은 마법의 수정 도구가 아니라는 것을 인식하는 것이 중요합니다. 성적 증명서에서 알 수 있듯이 모든 문제에 대해“망치”가되는 것은 적합하지 않습니다. 생성 AI는 시스템을 향상시킬 수 있지만 모든 작업에 적합한 도구는 아닙니다. 최적화 및 계획과 같은 고지대 응용 프로그램에서는 시스템을 점검하지 않고 보완해야합니다.
생성 AI를 안전-약정 응용 프로그램에 통합 할 때는 사용자를 오도하거나 최적화 된 출력을 생성 할 위험이 있습니다. 의사 결정자는 AI가 때때로 원치 않는 결과를 생성 할 수 있음을 인정해야합니다. 이 위험을 최소화하기 위해 AI 시스템은 중복으로 설계되어야합니다. 통합 HIL 루프 메커니즘을 통해 AI의 권장 사항이 바람직하지 않은 경우 시스템이 반응 할 수 있습니다.
생성 AI는 칭찬을 높여서 엔지니어와 의사 결정자가 사람들의 기대를 관리하는 것이 중요합니다. 적절한 관리는 기술의 기능과 한계에 대한 현실적인 이해를 보장합니다. 성적표는 생성 AI가 뉴스 헤드 라인을 깨뜨릴 때 보스 또는 의사 결정자의 전형적인 응답과 관련하여 매우 중요한 지점을 띠고 있습니다. 이 흥분은 종종 AI 컨텍스트에서 기술 시스템의 실제 준비 상태와 함께 복잡해질 수 있습니다. 따라서 AI 시스템은 새로운 연구와 접근 방식이 공개되고있는 경우 현재 평가 및 수정되어야합니다.
통합의 다른 사회적 문제는 에티켓 문제입니다. 생성 AI 시스템은 명확한 소유권 및 책임 구조로 설계해야합니다. 이러한 구조는 의사 결정이 어떻게 투명성을 보장하는 데 도움이됩니다. 이 사본은 또한 잠재적 위험에 대한 인식을 높입니다. AI가 제대로 제어되지 않으면 편견이 있거나 불공정 한 결과로 이어질 수 있습니다. 이러한 위험을 관리하는 것은 AI가 공정하고 윤리적으로 운영되도록하는 데 중요합니다. 통합에는 생성 된 권장 사항이 윤리적 문제와 일치하도록하는 검증 단계가 포함되어야합니다. 이 프로세스는 편견과 같은 문제를 방지하고 시스템이 긍정적 인 결과를 지원하도록합니다.
위험이 높은 상황에서 생성 AI 모델을 구현하기 전에 시뮬레이션 된 환경에서 테스트하는 것이 좋습니다. 이것은 우발 사태의 잠재적 결과를 더 잘 이해하는 데 도움이됩니다. 성적표는이 단계가 시스템 다운 타임을 방지하는 데 중요하며 비용이 많이 들거나 치명적일 수 있음을 강조합니다.
기술 팀과 리더십 간의 명확한 커뮤니케이션은 안전한 통합에 필수적입니다. 종종 의사 결정자는 생성 AI의 기술적 뉘앙스를 완전히 이해하지 못합니다. 반면에 엔지니어는 리더십이 AI 시스템의 복잡성을 파악한다고 가정 할 수 있습니다. 이 사본은 엔지니어가 기술을 듣기 오래 전에 엔지니어가 기술에 대해 알고있는 유머러스 한 이야기를 공유했습니다. 이 단절은 비현실적인 기대를 만들어 내고 결정이 좋지 않습니다. 엔지니어와 경영진 간의 상호 이해를 촉진하는 것은 관련된 위험을 관리하는 데 중요합니다.
생성 AI를 라이브 환경에 도입하는 과정은 반복적이어야합니다. 한 번의 롤아웃이 아닌 시스템은 피드백 및 성능 데이터를 기반으로 지속적으로 모니터링하고 개선해야합니다. 핵심은 시스템이 예상대로 수행되는지 확인하는 것입니다. 실패 또는 예기치 않은 출력이 발생하면 중요한 결정에 영향을 미치기 전에 신속하게 수정할 수 있습니다.
우리는 이제 생성 AI 의사 결정에서 윤리적 고려 사항을 하나씩 논의 할 것입니다.
자동화 된 시스템의 생성 AI에 대한 향후 방향에 대해 자세히 논의합시다.
생성 AI를 자동화 된 의사 결정 시스템에 통합하는 것은 엄청난 잠재력을 유지하지만 신중한 계획, 위험 관리 및 지속적인 평가가 필요합니다. 논의 된 바와 같이, AI는 한 가지 크기에 맞는 솔루션이 아닌 기존 시스템을 향상시키는 도구로 간주되어야합니다. 현실적인 기대치를 설정하고 윤리적 문제를 해결하고 투명한 책임을 보장함으로써 고위용 응용 프로그램에서 생성 AI를 안전하게 활용할 수 있습니다. 통제 된 환경에서의 테스트는 신뢰성을 유지하는 데 도움이됩니다. 엔지니어와 리더십 간의 명확한 커뮤니케이션과 반복 배치가 중요합니다. 이 접근법은 효과적이고 안전한 시스템을 만들어 AI 중심 결정이 인간의 전문 지식을 보완 할 수 있도록합니다.
A. 자동화 된 의사 결정의 생성 AI는 예측, 권장 사항 또는 솔루션을 자율적으로 생성하는 AI 모델을 말합니다. 의사 결정 프로세스를 지원하기 위해 계획, 최적화 및 제어와 같은 시스템에 사용됩니다.
Q2. 의사 결정에서 생성 AI를 사용하면 잠재적 인 이점은 무엇입니까?A. 생성 AI는 더 빠르고 데이터 중심의 통찰력을 제공하고 반복적 인 작업을 자동화하여 의사 결정을 향상시킬 수 있습니다. 또한 효율성과 정확성을 향상시키는 최적화 된 솔루션을 제안합니다.
Q3. 고지대 응용 프로그램에서 생성 AI를 사용하는 위험은 얼마입니까?A. 주요 위험은 부정확하거나 편향된 권장 사항을 생성하여 의도하지 않은 결과를 초래합니다. 이러한 위험을 완화하기 위해 AI 모델이 지속적으로 테스트되고 검증되도록하는 것이 중요합니다.
Q4. 특정 산업에 대해 생성 AI를 어떻게 사용자 정의 할 수 있습니까?A. 사용자 정의에는 AI 모델을 의료, 금융 또는 제조와 같은 산업의 특정 요구와 제약에 적응시키는 것이 포함됩니다. 동시에 윤리적 지침과 안전 조치를 준수하는 것이 중요합니다.
Q5. 의사 결정 시스템에서 생성 AI의 안전한 통합을 보장하는 전략은 무엇입니까?A. 효과적인 전략에는 명확한 목표 설정과 지속적인 개선을위한 피드백 루프 설정이 포함됩니다. 또한 예상치 못한 AI 동작을 처리하려면 투명성을 유지하고 강력한 안전 메커니즘을 갖는 것이 필수적입니다.
위 내용은 의사 결정의 생성 AI : 함정 및 실제 솔루션의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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