責任ある人工知能は価値がある
人工知能管理ソフトウェア会社である Credo AI がスポンサーとなった新しい IDC ホワイト ペーパーでは、2023 年の B2B 企業にとっての最大のチャンスの 1 つは人工知能の適切な導入であることが明らかになりました。
この世界的な調査は、AI ファーストで倫理を重視したアプローチを採用する組織は、全体的にビジネスの大幅な改善が期待できることを示しています。収益の増加、顧客満足度の向上、持続可能な運営、利益の改善、ビジネスリスクの軽減などの指標は、前年比で約 22 ~ 29% 増加すると予想されています。この調査は、B2B ビジネスにおける責任ある AI 導入の状況に関する貴重な洞察を提供し、主要な課題と機会を特定することを目的としています。
すべての企業組織は、ますます複雑化して競争が激化する現実に直面することになるでしょう。新しいテクノロジーを採用することが、今日の現代のビジネス世界で成功する唯一の方法であることは明らかです。
この調査は、2023 年以降、B2B 企業にとって人工知能が重要な役割を果たすことを浮き彫りにしています。経営幹部は、組織が責任ある AI を導入することを望んでおり、期待される最も重要なビジネス上の利点として、顧客満足度 (30%)、持続可能性の向上 (30%)、利益の増加 (25%) をランク付けしています。
しかし、この調査は、人工知能の積極的な応用に対する強い信念にもかかわらず、多くの経営幹部が人工知能の開発と実装を進めることに躊躇したり、自信を持っていないことも示しています。 。フィードバックによると、倫理的、責任を持って、コンプライアンスを遵守して AI を構築および使用することに高い自信を持っているのは 39% のみで、予約については 33% がある程度自信を持っており、27% は低い自信を持っています。
Credo AI の創設者兼 CEO のナブリナ シン氏は次のように述べています。「世界中の組織が人工知能、特に生成 AI の力を活用することに熱心であり、また、AI を導入する必要性も認識しています。 「しかし、特に AI に対する信頼を築き、規制を遵守することに関しては、克服すべき大きな課題がまだあります。この調査は、組織がこれらの課題を特定し、実用的な洞察を提供するのを支援することを目的としています。」
AI には明らかな利点があるにもかかわらず、多くの企業はまだ AI を完全に活用していません。調査の回答者は、AIが適切なガバナンスなしに責任を持って導入されることによる悪影響を懸念していると述べた。主な問題は、個人データの損失 (31%)、隠れたコスト (29%)、顧客の信頼の低下 (26%) です。
世界的には、最高情報責任者 (CIO) が組織の責任ある AI 戦略の中心人物です。これらは、企業が AI システムが公正な結果を生成し、プライバシーを保護し、規制を遵守することを保証するのに役立ちます。
調査対象となった CIO は、EU 人工知能法が今後の施行プロセスにおいて最も重要な規制であると満場一致で考えています (42%)。これに英国の AI 白書 (37%)、米国のプライバシー保護法 (29%) が続きます。
人工知能の使用が増加するにつれて、人工知能の潜在的な悪影響に対処するために多数の新しい規制が開発されることになりますが、現在の調査によると、EU の人工知能は情報法 組織がコンプライアンスを確保するための最も重要な AI 規制と考えられており、その規定と要件は、世界中で責任ある AI 実装のベンチマークとして広く考えられています。
責任ある AI は、企業が AI システムが公正な結果を生み出し、プライバシーを保護し、規制を遵守することを保証するのに役立ちます。その結果、企業は顧客エクスペリエンスを向上させ、ブランドへの信頼を高め、責任ある組織としての肯定的な評判を築くことができます。
組織の AI ガバナンス構造にどのようなコンポーネントが含まれるかを尋ねたところ、回答者はセキュリティ、リスク管理、規制指導、コンプライアンスを優先し (45%)、次にテクノロジーの選択、標準化、アーキテクチャ ( 43%)。
AI を責任を持って実装し拡張することは、組織とそのエコシステム全体にわたる複数の関係者からの意見を必要とする困難な作業です。成功は、倫理基準と法的基準を一致させることによって定義されますが、また、使用されているさまざまなソフトウェア システムと AI をうまく統合することによっても定義されます。管理のこの側面は、イノベーションの機が熟した分野です。
「責任ある AI は業界の未来であり、組織に豊富な機会を提供します」と IDC の人工知能および自動化研究業務のグローバル AI 研究リーダーであるリトゥ ジョティ氏は述べています。 AI 実践を規制する企業は、明日には顧客満足度の向上、持続可能な運営、利益の増加の恩恵をより受けられるようになるでしょう。今こそ、企業と顧客の両方にとってより良い結果を確実にするために行動を起こす時です。」
## Credo AI が主催するこの調査は、2022 年の第 4 四半期に IDC によって実施されました。世界中の B2B 企業から 500 名を超える回答者がこの調査活動に参加しました。
Credo AI は、シナリオ主導のガバナンスとリスク評価を実現する AI ガバナンス ソフトウェア プラットフォームで、AI のライフサイクル全体を通じて AI が公正でコンプライアンスに準拠し、安全で信頼性が高く、監査可能であり、人々の安全を確保します。 -中心。このプラットフォームにより、組織は高度な人工知能を自信を持って採用できるようになり、関連するリスクを最小限に抑えながらその可能性を最大化できます。 Credo AI の顧客には、小売、金融、銀行、保険、防衛、ハイテク企業が含まれます。
以上が責任ある人工知能は価値があるの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

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