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生成式人工智能仍然只是一个预测机器

2024-11-18 14:05:04 英文原文

作者:by Ajay Agrawal, Joshua Gans and Avi Goldfarb

凯茜·斯科拉/盖蒂图片社摄

为了了解人工智能新功能的战略影响,管理者需要一个框架来确定人工智能何时有用、何时可能失败。在幕后,生成式人工智能工具仍然是预测引擎,通过计算统计和大量数据的改进来实现。良好地使用人工智能需要了解当今的人工智能使用数据进行统计预测,并且由人类来判断何时以及如何使用人工智能。生成式人工智能并没有改变这一点。其应用依赖于数据。此外,判断对于数据的选择、模​​型的训练和整体实施都是不可或缺的。

人工智能工具现在可以写作、编码、绘图、总结和头脑风暴。生成式人工智能工具的激增给管理者提出了严峻的问题,例如:人工智能可以完成哪些任务,人类还需要做什么,以及随着人工智能的不断改进,竞争优势的可持续来源是什么?为了了解这些新功能的战略影响,管理者需要一个框架来确定人工智能何时有用、何时可能失败。

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摘要

管理者需要一个框架来确定人工智能何时有用,何时由于依赖数据和人类判断而可能失败。尽管生成式人工智能工具在写作和编码等任务方面具有先进的能力,但仍然需要人类进行适当的数据选择和模型训练才能发挥作用。这凸显了人类监督在战略性实施人工智能方面的重要性,并提出了关于人工智能和人类之间的分工以及不断发展的人工智能领域中可持续竞争优势的问题。