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Su Belagodu
Su Belagodu
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人类监督而非AI技术是AI采用的关键问题
AI采用的一个重大挑战是人类监督的质量，而不是技术本身。尽管进行了大量投资，但许多AI试点项目未能显示出可衡量的影响，因为人类审查员会感到疲劳或自满，这种现象被称为“人手不足问题”。这种缺乏真正人类判断力的情况会导致累积性错误，最终暴露出严重问题。监管机构，例如执行《欧盟人工智能法案》的机构，正日益关注有效监督而非仅仅是人员到岗，这凸显了当前AI系统管理中的一个关键盲点。
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助力安全、可扩展增长的 API 治理习惯
有效的 API 治理对于管理快速技术增长带来的复杂性至关重要，尤其是在人工智能系统使用日益增加的情况下。关键实践包括为每个 API 分配明确的所有权，通过预见故障和意外的 AI 行为进行故障设计，并在开发新接口之前进行复用审查。持续监控非人类身份（如 AI 代理）以及将 API 作为具有嵌入式复用标准的受治理决策点，对于安全可扩展的 API 生态系统也至关重要。