帮助您管理人工智能不确定性的工具包
2024-10-31 14:07:23
英文原文
作者：by Oguz A. Acar and Bob Bastian
达卡拉伊·阿基尔 (Dakarai Akil) 插图；卡特莱霍·塞萨/盖蒂图片社
三每个经理应该考虑的主要类别：状态,影响和回复不确定。当管理者缺乏足够的信息来预测市场趋势和变化时，就会出现状态不确定性。经历这种不确定性的管理者在了解人工智能当前的能力和潜在发展方面面临着挑战。随着人工智能的快速发展，很难区分什么是现在可以实现的，什么是仍然遥远的可能性。这种不确定性更加令人畏惧，因为人工智能专家往往对关键问题持有截然不同的观点——比如人工智能的扩展是否有限制、人工智能的混淆是否可以修复，或者人工智能是否能够真正推理。效果不确定性描述了管理者在预测人工智能对业务的影响时遇到的困难。人工智能会颠覆你的行业，还是只是另一种工具？当前的测试集中于缺乏现实世界相关性的狭隘基准，这一事实加剧了这种不确定性。因此，即使是开发人员也不知道增强功能（例如即将推出的模型中增加的上下文窗口）将如何影响业务成果或员工动态。响应不确定性是管理者面临的挑战，他们需要确定如何应对人工智能的许多不确定性以及这些行动的后果。您应该作为早期采用者迈出这一步，还是等待和观察更明智？您应该关注自动化和削减成本，还是增强人类能力？这种不确定性延伸到了模型和方法的选择——是开发定制模型、微调现有模型，还是集成检索增强生成（RAG）等技术。
随着生成式人工智能即将重塑商业世界，它引入了管理者不习惯的一定程度的不确定性——其中充满了许多不确定性。未知的未知数。管理者面临着双重挑战，一方面要预测本质上不可预测的结果，另一方面要在快节奏的环境中与时间赛跑。
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摘要
人工智能的不确定性可分为三种主要类型：状态不确定性（缺乏预测市场趋势的信息）、效果不确定性（预测人工智能的业务影响的困难）和响应不确定性（决定适当行动的挑战）。管理者们面临着快速发展的人工智能技术、专家对人工智能功能的不同意见以及尽管基准狭窄但现实世界影响的不可预测性等问题。这些不确定性使有关在企业中采用、开发或集成人工智能的战略决策变得复杂。