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Daniel Fallmann
Daniel Fallmann
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企业AI的“经审核”问题破坏了自动化价值
企业AI的采用受到“经审核”一词的阻碍，这通常需要人工验证，从而抵消了自动化的价值。这个过程将执行转化为昂贵的验证，因为人力是一种有限的资源，会因频繁的、低风险的批准而耗尽。当前的AI系统常常剥夺代理人的自主权，或将人类简化为不经真正质询的橡皮图章式输出，欧盟《人工智能法案》等法规认识到了这个问题，并要求进行有效的人工监督，而非仅仅基于原则的审查。
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企业AI失败源于知识架构而非模型限制
大多数企业AI项目之所以失败，并非因为模型能力的限制，而是由于缺乏适当的知识架构。组织在AI上投入巨资，却因碎片化的数据系统（这些系统是为人类而非AI解读而设计的）而获得不正确或过时的信息。核心问题在于信息存储在孤立的存储库中，缺乏共享的上下文或治理，当AI系统大规模地基于这些碎片化的知识进行操作时，就会带来运营风险。重点需要从仅仅查找信息转移到确保正确的信息在正确的上下文中可供适当的参与者（无论是人类还是机器）使用。