Ang mga lider sa korporasyon, akademya, magbubuhat sa palisiya, ug dili maihap nga uban pa nangita mga paagi aron magamit ang generative AI nga teknolohiya, nga adunay potensyal nga magbag-o sa paagi sa atong pagkat-on, pagtrabaho, ug uban pa. Sa negosyo, ang generative AI adunay potensyal nga magbag-o sa paagi sa pakig-uban sa mga kompanya sa mga kostumer ug pagduso sa pagtubo sa negosyo. Bag-ong panukiduki nagpakita nga 67% sa mga senior nga lider sa IT ang nag-una sa generative AI alang sa ilang negosyo sulod sa sunod nga 18 ka bulan, nga adunay un-tersiya (33%) nga nagngalan niini isip usa ka nag-unang prayoridad. Gisusi sa mga kompanya kung giunsa kini makaapekto sa matag bahin sa negosyo, lakip ang pagpamaligya, serbisyo sa kostumer, pamaligya, komersyo, IT, ligal, HR, ug uban pa.
Bisan pa, ang mga senior nga lider sa IT nanginahanglan usa ka kasaligan, luwas sa datos nga paagi aron magamit sa ilang mga empleyado kini nga mga teknolohiya. Kapitoan ug siyam ka porsyento sa mga senior nga lider sa IT nagtaho sa mga kabalaka nga kini nga mga teknolohiya nagdala sa potensyal alang sa mga risgo sa seguridad, ug laing 73% ang nabalaka mahitungod sa mapihigon nga mga resulta. Sa mas lapad, ang mga organisasyon kinahanglang moila sa panginahanglan sa pagsiguro sa etikal, transparent, ug responsable nga paggamit niini nga mga teknolohiya.
Ang usa ka negosyo nga naggamit sa generative AI nga teknolohiya sa usa ka kahimtang sa negosyo lahi sa mga konsumedor nga naggamit niini alang sa pribado, indibidwal nga paggamit. Ang mga negosyo kinahanglan nga mosunod sa mga regulasyon nga may kalabutan sa ilang tagsa-tagsa nga mga industriya (hunahunaa: pag-atiman sa panglawas), ug adunay usa ka mina sa legal, pinansyal, ug etikal nga mga implikasyon kung ang sulod nga namugna dili tukma, dili ma-access, o makapasakit. Pananglitan, ang risgo sa kadaot sa dihang ang usa ka generative AI chatbot naghatag ug sayop nga mga lakang sa pagluto sa usa ka resipe mas ubos kay sa paghatag ug instruksiyon sa usa ka field service worker sa pag-ayo sa usa ka piraso sa bug-at nga makinarya. Kung wala gidesinyo ug gipakatap uban ang tin-aw nga mga panudlo sa pamatasan, ang generative AI mahimong adunay wala damha nga mga sangputanan ug mahimong makapahinabog tinuod nga kadaot.
Ang mga organisasyon nanginahanglan usa ka tin-aw ug aksyon nga balangkas kung giunsa ang paggamit sa generative AI ug aron ipahiangay ang ilang mga katuyoan sa generative AI sa ilang mga negosyo.mga trabaho nga pagabuhaton“lakip na kung unsa ang epekto sa generative AI sa pagpamaligya, pagpamaligya, komersiyo, serbisyo, ug mga trabaho sa IT.
Sa 2019, among gipatik ang among kasaligan nga mga prinsipyo sa AI (transparency, patas, responsibilidad, tulubagon, ug kasaligan), gituyo aron sa paggiya sa pagpalambo sa etikal nga mga himan sa AI. Mahimo kini nga magamit sa bisan unsang organisasyon nga namuhunan sa AI. Apan kini nga mga prinsipyo moadto ra kung ang mga organisasyon kulang sa usa ka pamatasan nga pamatasan sa AI aron mapalihok kini sa pagpauswag ug pagsagop sa teknolohiya sa AI. Ang usa ka hamtong nga pamatasan nga pamatasan sa AI nagpalihok sa mga prinsipyo o mithi niini pinaagi sa responsable nga pagpauswag ug pag-deploy sa produkto – naghiusa sa mga disiplina sama sa pagdumala sa produkto, siyensya sa datos, engineering, pagkapribado, ligal, panukiduki sa tiggamit, disenyo, ug pagka-access – aron makunhuran ang mga potensyal nga kadaot ug mapadako ang sosyal mga benepisyo sa AI. Adunay mga modelo kung giunsa pagsugod, paghamtong, ug pagpalapad sa mga organisasyon kini nga mga gawi, nga naghatag klaro nga mga mapa sa dalan kung giunsa paghimo ang imprastraktura alang sa etikal nga pag-uswag sa AI.
Apan sa mainstream nga pagtungha – ug accessibility – sa generative AI, nahibal-an namon nga ang mga organisasyon nanginahanglan mga panudlo nga piho sa mga peligro nga gipresentar sa piho nga teknolohiya. Kini nga mga giya dili mopuli sa atong mga prinsipyo, apan sa baylo molihok isip usa ka North Star kon unsaon kini pag-operasyon ug pagpraktis samtang ang mga negosyo nagpalambo sa mga produkto ug serbisyo nga naggamit niining bag-ong teknolohiya.
Mga giya alang sa etikal nga pag-uswag sa generative AI
Ang among bag-ong set sa mga giya makatabang sa mga organisasyon sa pagtimbang-timbang sa generative AI nga mga risgo ug mga konsiderasyon tungod kay kini nga mga himan nakakuha sa mainstream nga pagsagop. Naglangkob sila sa lima ka mga lugar nga gipunting.
Pagkatukma
Ang mga organisasyon kinahanglan nga makahimo sa pagbansay sa mga modelo sa AI sa ilang kaugalingon nga datos aron mahatagan ang mapamatud-an nga mga sangputanan nga nagbalanse sa katukma, katukma, ug paghinumdom (ang katakus sa modelo sa husto nga pag-ila sa mga positibo nga kaso sa sulod sa gihatag nga dataset). Importante nga makigkomunikar kung adunay kawalay kasiguruhan bahin sa generative AI nga mga tubag ug tugotan ang mga tawo nga ma-validate kini. Mahimo kini pinaagi sa pagkutlo sa mga tinubdan diin ang modelo nagbira sa impormasyon gikan sa aron sa paghimo sa sulod, pagpatin-aw ngano nga ang AI mihatag sa tubag niini, nagpasiugda sa kawalay kasigurohan, ug sa paghimo sa guardrails pagpugong sa pipila ka mga buluhaton gikan sa bug-os nga automated.
Kaluwasan
Ang paghimo sa tanan nga paningkamot aron maminusan ang bias, toxicity, ug makadaot nga mga output pinaagi sa pagpahigayon sa bias, pagpatin-aw, ug kalig-on nga mga pagtasa kanunay usa ka prayoridad sa AI. Ang mga organisasyon kinahanglang manalipod sa pribasiya sa bisan unsang personal nga nagpaila nga impormasyon nga anaa sa datos nga gigamit alang sa pagbansay aron malikayan ang posibleng kadaot. Dugang pa, ang mga pagsusi sa seguridad makatabang sa mga organisasyon sa pag-ila sa mga kahuyangan nga mahimong pahimuslan sa dili maayo nga mga aktor (pananglitan, “buhata ang bisan unsa karon” dali nga pag-atake sa injection nga gigamit sa pag-override sa mga guardrail sa ChatGPT).
Pagkamatinud-anon
Sa pagkolekta sa datos aron sa pagbansay ug pagtimbang-timbang sa atong mga modelo, respetuha ang data provenance ug siguroha nga adunay pagtugot sa paggamit niana nga datos. Mahimo kini pinaagi sa paggamit sa open-source ug data nga gihatag sa user. Ug, kung awtonomiya nga naghatud sa mga output, kinahanglan nga mahimong transparent nga ang usa ka AI ang naghimo sa sulud. Mahimo kini pinaagi sa mga watermark sa sulud o pinaagi sa in-app nga pagmemensahe.
Empowerment
Samtang adunay pipila ka mga kaso diin labing maayo nga hingpit nga pag-automate ang mga proseso, ang AI kinahanglan nga kanunay nga adunay papel nga nagsuporta. Karon, ang generative AI usa ka maayo katabang. Sa mga industriya diin ang pagtukod sa pagsalig usa ka panguna nga prayoridad, sama sa pinansya o pag-atiman sa kahimsog, hinungdanon nga ang mga tawo maapil sa paghimog desisyon – sa tabang sa mga panabut nga gipadagan sa datos nga mahimong ihatag sa usa ka modelo sa AI – aron matukod ang pagsalig ug mapadayon ang transparency. Dugang pa, siguruha nga ang mga output sa modelo ma-access sa tanan (pananglitan, paghimo og ALT nga teksto aron mag-uban sa mga imahe, ang output sa teksto ma-access sa usa ka screen reader). Ug siyempre, kinahanglan nga tagdon sa usa ang mga nag-ambag sa sulud, tiglalang, ug tigbutang sa datos nga may pagtahod (pananglitan, patas nga sweldo, pagtugot sa paggamit sa ilang trabaho).
Pagpadayon
Ang mga modelo sa pinulongan gihulagway nga “dako” base sa gidaghanon sa mga bili o mga parameter nga gigamit niini. Ang uban niining dagkong mga modelo sa pinulongan (LLM) adunay gatusan ka bilyon nga mga parameter ug naggamit og daghang enerhiya ug tubig sa pagbansay kanila. Pananglitan, gikuha sa GPT3 1.287 gigawatt nga mga oras o mga ingon kadaghan nga kuryente nga magamit sa 120 ka mga balay sa US sa usa ka tuig, ug 700,000 ka litro nga limpyo nga tab-ang nga tubig.
Kung gikonsiderar ang mga modelo sa AI, ang mas dako dili kanunay nagpasabut nga labi ka maayo. Samtang nagpalambo kami sa among kaugalingon nga mga modelo, maningkamot kami nga maminusan ang gidak-on sa among mga modelo samtang gipadako ang katukma pinaagi sa pagbansay sa mga modelo sa daghang mga de-kalidad nga datos sa CRM. Makatabang kini nga makunhuran ang carbon footprint tungod kay gamay ra ang gikinahanglan nga pag-compute, nga nagpasabut nga gamay nga konsumo sa enerhiya gikan sa mga sentro sa datos ug pagbuga sa carbon.
Paghiusa sa generative AI
Kadaghanan sa mga organisasyon mag-integrate sa generative AI nga mga himan imbes nga magtukod sa ilang kaugalingon. Ania ang pipila ka mga taktikal nga tip alang sa luwas nga pag-integrate sa generative AI sa mga aplikasyon sa negosyo aron madala ang mga resulta sa negosyo:
Gamita ang zero-party o first-party nga datos
Kinahanglang bansayon sa mga kompanya ang generative AI nga mga himan gamit ang zero-party data – data nga gipaambit sa mga kustomer nga aktibo – ug first-party data, nga direkta nilang gikolekta. Ang lig-on nga data provenance mao ang yawe sa pagsiguro nga ang mga modelo tukma, orihinal, ug gisaligan. Ang pagsalig sa datos sa ikatulo nga partido, o impormasyon nga nakuha gikan sa gawas nga mga tinubdan, aron sa pagbansay sa mga himan sa AI nagpalisud sa pagsiguro nga ang output tukma.
Pananglitan, ang mga data brokers mahimong adunay daan nga datos, sayop nga pagkombinar sa datos gikan sa mga device o mga account nga dili iya sa samang tawo, ug/o paghimo og dili tukma nga mga inferences base sa datos. Kini magamit alang sa among mga kostumer kung among gisaligan ang mga modelo sa ilang datos. Mao nga sa Marketing Cloud, kung ang datos sa CRM sa usa ka kustomer tanan gikan sa mga brokers sa datos, mahimong sayup ang pag-personalize.
Hupti nga presko ug maayo ang label nga datos
Ang AI sama ra ka maayo sa datos nga gibansay niini. Ang mga modelo nga makamugna og mga tubag sa mga pangutana sa suporta sa kostumer mopatunghag dili tukma o out-of-date nga mga resulta kon ang sulod nga gibasehan niini daan, dili kompleto, ug dili tukma. Kini mahimong mosangpot sa mga hallucinations, diin ang usa ka himan masaligon nga nagpahayag nga ang usa ka bakak tinuod. Ang datos sa pagbansay nga adunay pagpihig moresulta sa mga himan nga nagpakaylap sa bias.
Kinahanglang ribyuhon sa mga kompanya ang tanang mga dataset ug mga dokumento nga gamiton sa pagbansay sa mga modelo, ug tangtangon ang mga mapihigon, makahilo, ug bakak nga mga elemento. Kini nga proseso sa curation mao ang yawe sa mga prinsipyo sa kaluwasan ug tukma.
Siguroha nga adunay usa ka tawo sa loop
Tungod kay ang usa ka butang mahimo nga awtomatiko wala magpasabut nga kini kinahanglan. Ang mga himan sa Generative AI dili kanunay nga makahimo sa pagsabut sa emosyonal o konteksto sa negosyo, o pagkahibalo kung kini sayup o makadaot.
Ang mga tawo kinahanglan nga maapil sa pagrepaso sa mga output alang sa katukma, pagsuspinde sa bias, ug pagsiguro nga ang mga modelo naglihok sumala sa katuyoan. Sa mas lapad, ang generative AI kinahanglan nga tan-awon ingon usa ka paagi aron madugangan ang mga kapabilidad sa tawo ug hatagan gahum ang mga komunidad, dili ilisan o ibalhin sila.
Ang mga kompanya adunay hinungdanon nga papel sa responsableng pagsagop sa generative AI, ug pag-integrate niini nga mga himan sa mga paagi nga makapauswag, dili makapakunhod, sa kasinatian sa pagtrabaho sa ilang mga empleyado, ug sa ilang mga kustomer. Mibalik kini aron masiguro ang responsable nga paggamit sa AI sa pagpadayon sa katukma, kaluwasan, pagkamatinud-anon, paghatag gahum, ug pagpadayon, pagpagaan sa mga peligro, ug pagwagtang sa mga bias nga sangputanan. Ug, ang pasalig kinahanglan nga molapas sa diha-diha nga mga interes sa korporasyon, nga naglangkob sa mas lapad nga mga responsibilidad sa katilingban ug mga pamatasan sa pamatasan sa AI.
Pagsulay, pagsulay, pagsulay
Ang Generative AI dili makalihok sa usa ka set-it-and-forget-it nga basehan – ang mga himan nanginahanglan kanunay nga pagdumala. Mahimo magsugod ang mga kompanya pinaagi sa pagpangita og mga paagi aron ma-automate ang proseso sa pagrepaso pinaagi sa pagkolekta sa metadata sa mga sistema sa AI ug pagpalambo sa mga standard nga pagpaminus alang sa piho nga mga peligro.
Sa katapusan, ang mga tawo kinahanglan usab nga maapil sa pagsusi sa output alang sa katukma, pagpihig ug paghanduraw. Mahimong ikonsiderar sa mga kompanya ang pagpamuhunan sa etikal nga pagbansay sa AI alang sa mga inhenyero ug manedyer sa linya sa unahan aron sila andam sa pagsusi sa mga gamit sa AI. Kung gipugngan ang mga kahinguhaan, mahimo nilang unahon ang mga modelo sa pagsulay nga adunay labing potensyal nga makadaot.
Pagkuha og feedback
Ang pagpamati sa mga empleyado, kasaligan nga mga magtatambag, ug naapektuhan nga mga komunidad mao ang yawe sa pag-ila sa mga peligro ug pagtul-id sa kurso. Ang mga kompanya makahimo og lain-laing mga agianan alang sa mga empleyado sa pagreport sa mga kabalaka, sama sa usa ka wala mailhi nga hotline, usa ka mailing list, usa ka gipahinungod nga Slack o social media channel o focus nga mga grupo. Ang paghimo og mga insentibo alang sa mga empleyado sa pagreport sa mga isyu mahimo usab nga epektibo.
Ang ubang mga organisasyon nagporma ug ethics advisory council – gilangkuban sa mga empleyado gikan sa tibuok kompanya, mga eksperto sa gawas, o usa ka kombinasyon sa duha – aron timbangtimbangon ang pagpalambo sa AI. Sa katapusan, ang pagbaton og bukas nga mga linya sa komunikasyon uban sa mga stakeholder sa komunidad mao ang yawe sa paglikay sa wala damha nga mga sangputanan.
• • •
Uban sa generative AI nga nag-una, ang mga negosyo adunay responsibilidad sa pagsiguro nga ilang gigamit kini nga teknolohiya sa pamatasan ug pagpagaan sa potensyal nga kadaot. Pinaagi sa pagpasalig sa mga giya ug pagbaton daan og mga guardrail, masiguro sa mga kompanya nga ang mga himan nga ilang gipakatap tukma, luwas ug kasaligan, ug nga kini makatabang sa mga tawo nga molambo.
Ang Generative AI dali nga nag-uswag, mao nga ang mga konkretong lakang nga kinahanglan buhaton sa mga negosyo mag-uswag sa paglabay sa panahon. Apan ang pagpabilin sa usa ka lig-on nga etikal nga balangkas makatabang sa mga organisasyon sa pag-navigate niining panahon sa paspas nga pagbag-o.
