企业应意识到的人工智能挑战

[tmonower958]

尽管有诸多好处，但在实施企业 AI 时仍存在一些潜在挑战和注意事项，需要主动解决：

文化转变和员工抵制
引入企业 AI 通常需要组织内部的文化转变。许多员工可能会因为担心工作被取代或对 AI 工具的实际作用持怀疑态度而抵制这种变化。企业领导者应该提前制定强有力的变革管理策略和沟通计划，以克服这一挑战。

数据隐私和安全
与任何技术一样，人工智能系统也容易受到安全威胁。尽管 OpenAI 已发布供企业使用的 ChatGPT Enterprise，但其附加安全功能并不能解决所有问题。例如，OpenAI 仍未澄清使用哪种数 乌克兰电报数据库 据来训练其模型，并且仍有几起诉讼正在进行中，指控 OpenAI 使用受版权保护的材料来训练 ChatGPT——这是许多企业担心的话题。

另一种方法是使用基于私有 LLM （如DialpadGPT）构建的企业 AI ，它们高度专业化并且专为企业使用（而非主流公共用途）而构建，这意味着它们通常比消费级 LLM 更安全，这引出了我们的下一点。

数据质量和治理
任何 AI 计划的成功都取决于数据质量。（“垃圾进，垃圾出。”）使用第三方 LLM 的最大风险之一（即使您使用的是企业版）是，即使在这个级别，您也不知道训练数据集中有什么。它本质上是一个黑匣子。对于已经处理来自多个来源的大量数据集的大型组织来说，这使得数据质量和治理变得更加重要。

建立强大的数据治理实践不仅可以确保企业 AI 工具的数据和输出的准确性和可靠性，还可以保护使用和共享这些输出的公司和员工。

监管和合规问题
人工智能的使用引发了法律和道德困境，尤其是在医疗和金融等受到严格监管的行业。企业人工智能工具应确保透明度和问责制，并接受道德培训，以尽量减少偏见，从而降低潜在的法律风险并维护公众信任。例如，Proliance Surgeons是一家在美国拥有 80 多家护理中心的外科诊所，它使用企业人工智能工具来转录对话和语音邮件。

与现有系统集成
实施企业 AI 可能是一个复杂的过程——您必须确保能够顺利将 AI 集成到现有系统中，确保数据准确同步等等。对于已经拥有庞大技术堆栈的大型组织来说，这是 IT 团队必须面对的最大障碍之一。