全球企業關注人工智慧風險，Distributional 欲開發軟體應對
分析及評論
許多企業對人工智慧技術的應用充滿好奇，這使其潛在提高生產力的方式備受關注。然而企業們同樣對於這項技術所帶來的風險保持謹慎態度。在最近的 Workday 調查中，企業提到了 AI 應用中面臨的障礙，包括底層資料的及時性和可靠性、潛在的偏見以及安全和隱私問題。此時，Distributional 公司應運而生，致力於提供使 AI 更加安全、可靠和安全的軟體。創辦人 Scott Clark 表示 Distributional 的平臺旨在使 AI 產品團隊能夠及時主動地識別、理解並解決 AI 風險。技術挑戰
在這個充斥著技術相關挑戰的時代，AI 風險管理成為企業急需解決的難題。Clark 在 Intel 擔任副總裁和 AI 高效能計算事業群總經理期間，曾遇到在鉅量資料環境中進行高品質 AI 測試幾乎是不可能的情況，這對他而言是一個重要的啟示。企業應對
Distributional 的平臺針對大語言模型和其他型別的 AI 模型，致力於半自動化地探索測試的內容、方式和地點。此外該軟體提供了一個類似沙盒的版本環境，能夠全面視覺化並理解測試結果。競爭和前景
面對眾多資金充裕的競爭對手，Distributional 如何在 AI 測試和評估平臺市場中立足呢？Clark 相信公司的軟體在其專為企業而設計，能滿足大型企業在資料隱私、可擴充套件性和複雜性方面的需求，這將是其競爭優勢。專家建議
深入思考風險與機會
企業在追求 AI 應用的過程中，不能忽略科技帶來的風險。Distributional 的出現提醒我們，應重視 AI 測試和評估的重要性。同時企業需要深入思考人工智慧技術所帶來的機遇以及如何有效應對其風險。投資未來技術
除了企業內部的努力外，政府和投資者也應重視技術安全及風險管理的重要性。支援和投資像 Distributional 這樣的創新公司，有助於推動技術進步和風險管理標準的提高。建立合作生態系統
良好的生態系統有助於促進技術研發和產業應用。企業應主動參與產官學研合作，共同探索技術發展與應用的可能性，並共同建立健康發展的行業生態鏈。 最終應達成平衡，善用科技、掌握風險，以實現可持續的技術發展和社會進步。Technology-人工智慧風險、軟體開發、分散式系統、技術發展
