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Imagine las posibilidades de proporcionar consultas basadas en texto y rajar un mundo de conocimiento para mejorar el formación y la productividad. Están aumentando las posibilidades que incluyen ayudar a escribir artículos, ensayos o correos electrónicos; penetrar a investigaciones resumidas; concepción y chaparrón de ideas; búsqueda dinámica con recomendaciones personalizadas para tiendas y viajes; y explicando temas complicados para la educación y la formación. Con la IA generativa, la búsqueda se vuelve dramáticamente diferente. En sitio de proporcionar enlaces a varios artículos, el heredero recibirá respuestas directas sintetizadas a partir de una gran cantidad de datos. Es como tener una conversación con una máquina muy inteligente.
¿Qué es la IA generativa?
La IA generativa utiliza una forma descubierta de algoritmos de formación maquinal que toma las indicaciones de los usuarios y utiliza el procesamiento del verbo natural (NLP) para difundir respuestas a casi cualquier pregunta formulada. Utiliza grandes cantidades de datos de Internet, entrenamiento previo a gran escalera y formación reforzado para permitir transacciones de heredero sorprendentemente similares a las humanas. Se utiliza el formación por refuerzo a partir de la feedback humana (RLHF), adaptándose a diferentes contextos y situaciones, volviéndose más preciso y natural con el tiempo. La IA generativa se está analizando para una variedad de casos de uso que incluyen marketing, servicio al cliente, comercio minorista y educación.
ChatGPT fue el primero pero hoy en día hay muchos competidores
ChatGPT utiliza una obra de formación profundo citación Transformer y representa un avance significativo en el campo de la PNL. Si acertadamente OpenAI ha tomado la delantera, la competencia está creciendo. Según Precedence Research, el tamaño del mercado general de IA generativa se valoró en USD 10,79 en 2022 y se dilación que talento los USD 118,06 para 2032 con una CAGR del 27,02 % entre 2023 y 2032. Todo esto es muy impresionante, pero no sin salvedades.
IA generativa y negocios riesgosos
Hay algunos problemas fundamentales cuando se utilizan modelos generativos listos para usar y prediseñados. Cada estructura debe equilibrar las oportunidades para la creación de valía con los riesgos involucrados. Según el negocio y el caso de uso, si la tolerancia al peligro es desprecio, las organizaciones encontrarán que construir internamente o trabajar con un socio de confianza producirá mejores resultados.
Las preocupaciones a considerar con los modelos de IA generativos listos para usar incluyen:
Los datos de Internet no siempre son justos y precisos
En el corazón de gran parte de la IA generativa flagrante se encuentran grandes cantidades de datos de fuentes como Wikipedia, sitios web, artículos, archivos de imagen o audio, etc. Los modelos generativos combinan patrones en los datos subyacentes para crear contenido y, sin controles, puede acontecer intenciones maliciosas. para promover la desinformación, el sesgo y el acoso en itinerario. Conveniente a que esta tecnología es tan nueva, a veces hay una desliz de responsabilidad, una longevo exposición al peligro regulatorio y de reputación relacionado con cosas como derechos de autor y regalías.
Puede acontecer una desconexión entre los desarrolladores de modelos y todos los casos de uso de modelos
Es posible que los desarrolladores intermedios de modelos generativos no vean el talento total de cómo se utilizará y adaptará el maniquí para otros fines. Esto puede dar sitio a suposiciones y resultados erróneos que no son cruciales cuando los errores involucran decisiones menos importantes como aspirar un producto o un servicio, pero sí importantes cuando afectan una atrevimiento crítica para el negocio que puede exponer a la estructura a acusaciones de comportamiento poco ético, incluido el sesgo o la regulación. problemas de cumplimiento que pueden dar sitio a auditorías o multas.
Los litigios y la regulación impactan el uso
La preocupación por los litigios y las regulaciones limitará inicialmente la forma en que las grandes organizaciones utilizan la IA generativa. Esto es especialmente cierto en industrias enormemente reguladas, como los servicios financieros y la atención médica, donde la tolerancia es muy desprecio para las decisiones poco éticas y sesgadas basadas en datos y modelos incompletos o inexactos que pueden tener repercusiones perjudiciales.
Eventualmente, el panorama regulatorio para los modelos generativos se pondrá al día, pero las empresas deberán ser proactivas para agregarse a ellos para evitar violaciones de cumplimiento, daños a la reputación de su empresa, auditorías y multas.
¿Qué puede hacer ahora para avanzar la IA generativa de modo responsable?
A medida que los resultados de los conocimientos de IA se vuelven más críticos para el negocio y las opciones tecnológicas continúan creciendo, necesita comprobar de que sus modelos funcionen de modo responsable con procesos transparentes y resultados explicables. Las organizaciones que infunden de modo proactiva la gobernanza en sus iniciativas de IA pueden detectar y mitigar mejor el peligro del maniquí al tiempo que fortalecen su capacidad para cumplir con los principios éticos y las regulaciones gubernamentales.
Es de suma importancia alinearse con tecnologías confiables y capacidades empresariales. Puede comenzar aprendiendo más sobre los avances que IBM está haciendo en los nuevos modelos generativos de IA con watsonx.ai y poner en marcha watsonx.governance de modo proactiva para impulsar flujos de trabajo de IA responsables, transparentes y explicables, hoy y en el futuro.
¿Qué es watsonx.governance?
watsonx.governance proporciona un potente kit de herramientas de gobierno, peligro y cumplimiento (GRC) creado para poner en funcionamiento los flujos de trabajo del ciclo de vida de la IA, detectar y mitigar el peligro de modo proactiva y mejorar el cumplimiento de los crecientes y cambiantes requisitos legales, éticos y reglamentarios. Los informes personalizables, los paneles y las herramientas colaborativas conectan equipos distribuidos, mejorando la eficiencia, la productividad y la responsabilidad de las partes interesadas. La captura cibernética de metadatos y hechos del maniquí brinda soporte de auditoría mientras genera resultados del maniquí transparentes y explicables.
Obtenga más información sobre cómo watsonx.governance está impulsando flujos de trabajo de IA responsables, transparentes y explicables y las mejoras que se avecinan en el futuro.
Regístrese en la relación de dilación de watsonx.governance
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