İşletmeniz bu veri odaklı yaklaşımla yapay zeka halüsinasyonlarını ehlileştirebilir

Şunu hayal edin: Gece yarısı atıştırmalık siparişi vermek için en sevdiğiniz yemek dağıtım uygulamasını açıyorsunuz. Siparişinizi seçip satın alma işleminizi tamamlıyorsunuz. Yemeğiniz geldiğinde, tarçınlı rulonuzla birlikte size çiftlik sosu verdiklerini görürsünüz. Kesinlikle biliyorsunuz, ekstra krema istediniz ve uygulamayı tekrar kontrol ettiğinizde gerçekten krema istediğinizi ve çiftlik aldığınızı gördünüz.

Az önce bir yapay zeka (AI) halüsinasyonu yaşadınız.

Yapay zeka halüsinasyonları, eski veya yanlış veri kümelerinden bilgi alan yapay zeka modelleri nedeniyle hatalı, saçma ve hatta zararlı olabilecek içerik kategorisidir. Bu durumda yapay zeka, restoran bittiğinde kremanın yerine geçebileceğini düşündüğü şeyi halüsinasyonla gördü. Uygun bağlam olmadan yapay zeka, sahip olduğu bilgilerle çalışmak için elinden geleni yaptı.

Yapay zekanın (AI) ortaya çıkışı çok sayıda iş fırsatını ortaya çıkarıyor. Yapay zeka, borsa eğilimlerini tahmin ediyor, dolandırıcılık ve kötü amaçlı yazılımları sistemlere ve cihazlara sızmadan önce tespit ediyor ve müşterilerle zamanında ve yararlı güncellemeler paylaşıyor. Bununla birlikte, yeni teknolojiyle birlikte çiftlik sosunun buzlanmayla karıştırılmasından çok daha ciddi olabilecek yeni riskler de beraberinde geliyor.

YAPAY ZEKA (AI) NEDİR?

Yapay zeka halüsinasyonları, üretken yapay zekanın (GenAI) kullanılmaya başlanmasıyla ön plana çıkan yeni bir iş tehdididir. ). Yapay zekanın halüsinasyonuyla üretilen çarpık tahminler ve hatalı veriler, zayıf karar verme ve hatta yapay zekanın halihazırda mevcut veriler veya kamuya açık erişime açık içerik üzerinde eğitilmesinin bir sonucu olarak telif hakkı ve yasal sorunlar nedeniyle işletmelerin ve bireylerin itibarını riske atabilir. . Halüsinasyonları önemli ölçüde azaltmak için işletmelerin yapay zeka teknolojilerinin taze, sürekli güncellenen verilere erişim sağlayan güvenilir modeller üzerine kurulduğundan emin olmaları gerekiyor.

Ortalıkta üretken yapay zeka

Her sektördeki işletmeler şu anda GenAI fırsatlarını değerlendiriyor. İstemlerden ve mevcut verilerden yararlanarak çeşitli içerik türleri (ör. resimler, videolar, ses, metin ve daha fazlası) oluşturabilen Üretken Yapay Zeka (AI) teknolojisi, endüstriyel izleme, tıbbi cihazlar, sağlık hizmetleri teşhisleri ve diğer sonsuz olasılıklar için kullanılabilir.

IDC'nin GenAI çözümlerine yapılan harcamaların 2027'de 143 milyar dolara ulaşacağını tahmin etmesi sürpriz değil. Hatta Salesforce tarafından yürütülen bir araştırma, ABD nüfusunun %45'inin halihazırda GenAI kullandığını ortaya çıkardı.

McDonald's arabaya servis için otomatik sesli sipariş vermeyi düşünüyor, Stitch Fix müşterilerine stil önermek için GenAI ile deneyler yapıyor ve Morgan Stanley, GenAI ile bir yapay zeka asistanı geliştiriyor. Dünya çapında insanlar ve kuruluşlar, her gün yapay zekayı farkında bile olmadan kullanan hizmetlere erişiyor; bu nedenle işletmelerin yapay zekayı platformlarına güvenli ve stratejik bir şekilde yerleştirmesi çok önemli.

Yapay zekanın birçok kullanım durumu, tıbbi teşhis veya ameliyatın ortasında verilen karar gibi çok önemli ve hatta yaşamı değiştirecek kararların anında alınmasını gerektirir. Bu nedenle GenAI modellerinin eğitildiği verilerin doğruluğu ve kalitesi son derece önemlidir.

ARAŞTIRMACILAR YZ HASARLARINI TAMAMEN KALDIRABİLECEKLERİNİ SÖYLEYEMEZ: 'UYUMSUZLUK' KULLANIMIN 'DOĞAL' PARÇASI

Verilerin Son Kullanma Tarihi Var Fazla; Gerçekten Harika Sonuçlar İçin Gerçek Zamanlı Veriler

Yiyecek ve hediye kartlarının süresi dolar ve veriler de sona erebilir. Güncelliğini kaybetmiş ve hatalıysa verinin ne faydası var? GenAI'nin yeni veri üretme işini yapabilmesi için, üzerine inşa edildiği modelin öğrenilebilecek güncel, bağlamsal olarak ilgili bilgilere ihtiyacı var. Derin öğrenme, yeni çıktılar oluşturmak amacıyla büyük veri kümelerindeki kalıpları analiz etmek için GenAI modelleri tarafından kullanılan karmaşık bir bilgi işlem sürecidir.

Veriler, yalnızca üzerinde eğitim aldığı veriler kadar iyi olan yapay zekanın arkasındaki yakıttır. Bazen yapay zeka modelleri verileri yanlış etiketleyebildiğinden veya yanlış kategorilere ayırabildiğinden, verilerin kalitesi giderek daha önemli hale geliyor ve bu da yapay zeka halüsinasyonlarına neden oluyor. İşletmeler gerçek zamanlı verileri birleştirerek bu durumu hafifletebilir.

Daha fazla FOX HABER GÖRÜŞÜ İÇİN BURAYA TIKLAYIN

Gerçek zamanlı veriler toplandıktan hemen sonra iletilir ve istikrarlı bir akış sağlanır gecikmeden bilgi alabilirsiniz. Bir yapay zeka modelinin tahminlerinin, üretilen en son verilerle senkronize olmasını sağlayabilir. Bu tür hızlı tempolu, her zaman güncel teknoloji, halüsinasyon riskini önemli ölçüde azaltabilir ve bu nedenle işletmelerin, karar alma sürecini yönlendirmek ve olumlu iş sonuçları üretmek için GenAI'nin tüm potansiyelinden doğru şekilde yararlanması önemlidir.

Yapay Zeka Halüsinasyonlarının Önüne Geçmek Olumlu İş Sonuçları Sağlar

İşletmeler Yapay Zeka Halüsinasyonlarını tamamen ortadan kaldıramasa da kuruluşların atması gereken gerekli adımlar vardır. Yüksek maliyetli risklerden ve olası zararlardan kaçınmak için bunların gerçekleşmesini önleyin. GenAI zaten gösterdi…