如何避免人工智慧商品化：成功執行試點計劃的三個關鍵招數
導言
隨著開源人工智慧（AI）模型的興起，這一重大技術的商品化產生了新的挑戰。剛開始推出一個新的模型並希望它能迎合到一個理想的技術人群並不能構建起壕溝。在如此眾多的模型可供使用的情況下，新創人工智慧公司如何應對呢？試點計劃是一個簡單而有效的策略，而與客戶的深層次關係則是建立壕溝的真正奧義。本文將闡述在高度監管的行業中如何透過 AI 模型訓練具有專有資料庫的全面理解以及日常專家工作的細節問題來達到此目的以及如何避免AI商品化的三個關鍵招數。
關鍵招數
1、在現有關係的基礎上，與潛在客戶進行試點計劃
在高度監管的行業中，資料庫的資料儲存必須透過嚴格的合規性檢查。通常情況下，客戶更喜歡具有過去記錄的公司，這能夠促進碎片化資料集的行業，這裡沒有一個單一參與者能夠獲得所有的資料。如今我們進入了一個多模態的現實，其中各種規模的參與者都擁有一系列高度合規的資料庫伺服器。這為具有現有關係的新創公司開啟了大門，他們可以與那些通常會外包技術的潛在客戶接觸，以其軟體進行測試試點，以解決客戶特定的問題。建立這些關係可以透過聯合創始人、投資者、顧問，甚至是先前的專業網路來實現。
2、向客戶展示附屬的資格認證，以建立信任
向客戶展示附屬的資格認證是建立信任的一種有效方法。例如，從擁有 AI 專家的大學的團隊成員、強大的展示，其中原型讓潛在客戶能夠視覺化結果，或是一份清晰的業務案例分析，詳細說明您的解決方案將如何幫助他們節省或賺取金錢。在這個階段，創始人可以犯的一個錯誤是假定訓練客戶資料的模型就足以確保產品的市場適應性和區別性。實際上尋找市場適應性比這要複雜得多：只是將 AI 應用於問題上還存在關於精度和客戶接受度的問題。對於高度監管的行業中有經驗的專家來說這種挑戰更加明顯，他們擁有一個精緻的日常變化的知識體系。即便是訓練好的 AI 模型也可能缺乏專家領域知識的精確性和細節，甚至更重要的是，缺乏與現實世界的聯絡。例如，一個被訓練了十年的風險檢測系統可能對於行業專家的對話或最近的新聞毫不知情，這些因素可能導致原本被認為具有“風險”的 UI 控制元素完全無害。另一個例子是一個編碼助手建議完成的前端框架的先前版本的程式碼，這些框架分別從一系列高頻率的破壞性特徵發布中獲益。在這些情況下，新創公司最好仍然依賴推出和迭代的模式，即使是試點計劃。
3、管理試點計劃的三個關鍵策略
在管理試點計劃時，有三個關鍵策略：
第一個關鍵策略是確保 AI 模型應用道德。AI 誤用的問題已經引起了許多人的關注，因此需要加固對 AI 誤用的監管。監管機構和企業需要共同為這個問題努力。這也是對 AI 模型的試點計劃需要嚴格評估類似道德風險的原因。
第二個關鍵策略是使用除了資料庫以外的多樣化資料，善用可用的各種資料源，以便包括非結構化隨機資料在內的任何可能有用的資料都能用來新穎化產品。
第三個關鍵策略是確保清晰的業務目標，將試點計劃作為方法，以發現該產品是否符合市場需求。若試點計劃成功，也可以用來招攬更多的投資和更大的客戶基礎來進行擴充套件。
結論
在如此眾多的開源模型可供使用的情況下，如何避免人工智慧商品化是一個值得探討的問題。成功執行試點計劃可能是解決這個問題的最佳方法，特別是在高度監管的行業內，透過構建壕溝來吸引潛在客戶。然而成功的試點計劃需要注意其應用及評估的道德問題，使用豐富多樣性的資料庫以及明確保義業務目標。這些措施將有助於新創公司成功地執行試點計劃並避免人工智慧商品化。
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