都将进入评估生成
数据理解模型以及审查输出和相关结果。这些步骤中的每一个模型的过程但它们可能有不同的风格。当然万事达卡并不缺乏结构化数字数据但生成式人工智能处理的数据通常是图像和结构较少的文本。考虑到生成模型的复杂性和规模准确理解给定的输入如何产生特定的输出是非常具有挑战性的。这使得审查结果的步骤变得更加重要需要评估结果的事实准确性偏见或有毒语言对用户的价值以及结果可能对个人组织和生态系统造成的意外后果。操作。尽管该技术存在固有的不确定。性但万事达卡已经制定了一些关于生成人工智能的政策。年月推出后不久公司就制定了指导方针以确保员工利用新技术进行负责任的创新。这鼓励内部探索其供应商提供的模型同时保护公司机密信息。一些公司甚至禁止员工使用和其 智利电话号码表 他大型语言模型但万事达卡并没有这么做。有些用例比其他用例更有创意但到目前为止我们还没有遇到任何问题斯托尼尔说。也许这是因为正如她所指出的公司。
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中的每个人现在都更加了解并参与数字化工作他们将治理视为每个人工作的一部分。我们认为几乎每家公司都应该对其高级管理人员和董事会成员进行有关生成式人工智能的教育而万事达卡在这方面的表现正如预料的那样积极。它为高级管理团队和董事会成员举行了多次会议讨论该技术的不同方面包括其提供的机会其所需的监管以及公司在实施该技术时应遵循的流程。许多外部专家参加了。
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