Saya sering dengar pengusaha 中小企业 di 马来西亚 bertanya: "Adakah model AI yang lebih besar boleh hapuskan masalah AI berkhayal?" Percayalah, anda tidak keseorangan. Ini ialah tanggapan yang sangat biasa. Hakikatnya, LLM direka secara probabilistik. Outputnya mungkin semakin tepat dari semasa ke semasa, tetapi kemungkinan ralat, ketidakkonsistenan atau maklumat yang tidak disokong akan sentiasa wujud.
Sebagai pemilik perniagaan, soalan yang lebih praktikal bukanlah "bagaimana hendak buat AI menjadi sempurna?" tetapi "mengapa operasi kritikal syarikat perlu bergantung sepenuhnya kepada sistem yang probabilistik?" Masalahnya bukan semata-mata pada model. Ia berpunca daripada reka bentuk sistem yang membenarkan AI menganalisis, membuat keputusan, meluluskan dan melaksanakan tanpa pemisahan kawalan yang mencukupi.
Cara yang lebih selamat adalah memisahkan proses pemikiran AI daripada pelaksanaan operasi melalui sistem 分离式 yang 100% deterministik. AI boleh mentafsir data, mengenal pasti corak, menjana cadangan dan mengusulkan tindakan, tetapi ia tidak mengawal proses perniagaan akhir secara langsung. 输出 AI dianggap sebagai input yang perlu disahkan secara bebas.
Sebelum sebarang tindakan dilaksanakan, sistem 分离式 memeriksa peraturan perniagaan yang deterministik, integriti skema, keselarasan matematik, kebenaran pengguna, dasar keselamatan, syarat aliran kerja, dan keperluan audit. Jika mana-mana syarat tidak dipenuhi, sistem akan menghentikan proses atau merujuknya kepada semakan manusia. AI mungkin masih menghasilkan jawapan yang tidak sempurna, tetapi jawapan itu tidak boleh secara automatik menjadi tindakan operasi.
Masa depan AI yang boleh dipercayai untuk perniagaan bukan bergantung kepada model bebas khayal. Ia bergantung kepada arkitektur yang selamat terhadap khayal. Dengan memisahkan kepintaran daripada pelaksanaan, penaakulan daripada pengesahan, dan cadangan daripada kawalan, 中小企业 马来西亚 boleh menikmati fleksibiliti AI tanpa membiarkan output probabilistik menjejaskan sistem yang kritikal. Itulah sebabnya di AINNA, kami memastikan setiap penyelesaian AI yang kami bangunkan bersama pelanggan mempunyai lapisan pengesahan ini-supaya kepintaran AI menjadi enabler, bukan risiko.
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen baharu dihantar untuk semakan terlebih dahulu. 名称 dan email diperlukan, tetapi email tidak dipaparkan kepada pembaca.
关于membuat keputusan, meluluskan dan melaksanakan的实际落地部分最吸引我。
我喜欢文章对menjana cadangan dan mengusulkan tindakan保持务实的态度。 值得继续研宄。
文章对outputnya mungkin semakin tepat dari的结论比较平衡，不只是强调好处。
关于100% deterministik. A 100%的风险和限制还可以再展开，不过基础说明已经很好。
收藏了，主要是为了anda tidak keseorangan。 这点我还要再消化一下。
文章把hakikatnya, LLM direka secara probabilistik和日常运营联系起来，这一点很有帮助。
这篇文章适合团队用来开始讨论sistem 分离式 memeriksa peraturan perniagaan。