作为一家企业，很难不被人工智能的所有承诺所诱惑。如果你相信所有的炒作，它可以改变业务的每个部分，寻找并转化新客户，设计新产品，管理你的工厂或你的软件，通常除了早上给你送一杯咖啡之外，它还可以做任何事情（你假设他们现在正在努力）。
这是一个美妙的幻想，而且很容易让人相信。但这有多真实呢？面对如此多的炒作，您可能会想完全跟风并相信这一切，或者反其道而行之，拒绝您所听到的一切，认为它们都是严重夸大其词。真相一定在中间的某个地方，但我们如何找到它呢？一旦我们这样做了，我们如何才能将这种理解转化为对我们的业务有用的东西？让我们深入讨论人工智能如何在企业中使用，特别是人工智能模型需要如何定制才能让企业看到其价值。我们将消除有关人工智能的一些炒作，同时展示人工智能可以真正改变当今企业的领域。我们还将研究良好数据的作用，以及为 AI 模型查找/清理/验证它所面临的挑战，这个行业在 Web3 空间中通过诸如 联尼西斯一号 致力于利用区块链的属性来验证人工智能并奖励用户。
承诺
据说人工智能可以解决许多不同的问题。对于外行来说，其中一些问题可能与魔法没有什么区别，这非常令人兴奋，但如果你是一家考虑人工智能投资的企业，这同样没有帮助。值得庆幸的是，人工智能实际上并不像你想象的那么复杂，因为它实际上只解决了三个关键问题。首先，人工智能可以 分类 事物。想象一下质量控制算法，它可以告诉您从装配线上下来的零件是否有缺陷。这可以扩展到各种异常检测、排序功能和其他需要算法来分析某些内容（例如照片、电子表格数据）的非常规用途，然后确定它属于哪个存储桶。接下来，人工智能可以 预测。预测性维护可以在机器中使用许多不同的传感器来预测机器何时会出现故障或何时需要维护。如果数据可用，它可以提供非常准确的预测。它可以预测机器人下一步应该移动到哪里以实现特定目标。 最后，人工智能可以 优化。它可以以人类难以完成的方式解决具有许多不同约束的复杂问题。我们将其用于 GPS、组织工厂以及许多其他应用，这些应用在给定一个目标和许多不同的限制的情况下需要理想的解决方案。
最重要的是，人工智能确实有效。它绝对可以解决上述问题以及无数其他问题。更好的是，人工智能每天都在进步。新的创新不断涌现，计算机处理能力不断提高，并且发现了更多通用用例。一方面，人工智能比我们想象的要不可思议得多，它正在以我们甚至无法完全理解的方式改变世界。
现实
也就是说，这些结果是有代价的：数据。如果没有正确的数据来训练人工智能模型，人工智能就完全没有用处。随着 ChatGPT 等大型语言模型 (LLM) 的出现，对人工智能的错误认知变得更加扭曲。我们可能会倾向于相信人工智能是万能的，可以回答我们提出的任何问题，而且因为 ChatGPT 可供所有人使用，所以我们可以亲眼看到它。然而，有两个可能并不明显的大弱点。首先，ChatGPT 在某些方面非常出色，例如撰写有关气候变化的论文，或者推荐布达佩斯的十个旅游景点；但它不擅长许多其他事情，例如给出数学问题的特定答案或提供完全可信的信息。对于企业来说，这种程度的不确定性是不可接受的。其次，ChatGPT 是使用 数万亿 数据点以回答一般问题。如果你想训练一个精确的人工智能模型，花费的时间会比这少很多，但你必须确切地知道要使用什么数据，并且必须经过验证才能有效。换句话说，你必须知道你正在解决什么问题，你将使用什么人工智能模型，以及需要什么经过验证的数据。问题是，建立这些数据很困难，而且根据多种因素，数据量有时可能很大。上面的人工智能模型可以识别装配线上的异常情况吗？它可能需要装配线上许多不同的物品样本，具有不同的照明角度、方向和其他变化，以便模型能够适应这些变化。其中，需要足够数量的样本显示优质物品，以及样本显示异常物品。只有这样，模型才能了解异常情况。对于大多数人工智能模型来说，所有这些数据都需要标记（例如“无异常”与“异常”）。这对企业来说是最大的负担，因为他们通常不具备准确处理所有这些信息所需的专业知识或见解，而且所涉及的纯粹劳动力可能是巨大的。区块链已经显示出帮助解决这个问题的独特能力，像上面提到的 Synesis 这样的平台专门利用区块链的独特元素来验证人工智能训练数据。通过使用去中心化、不变性和工作奖励，该平台能够通过奖励全球大量贡献者来建立海量数据集。由于其性质，不需要太多培训某人如何验证特定数据集。学习速度很快，并且有足够的人员，可以验证、标记数据集（将答案附加到每个图像或数据点），并提供给需要它的公司。这是一种令人着迷的商业模式，并且很可能会在明年看到整个行业的发展。
许多中小型公司正在努力构建由自己的数据驱动的专有人工智能模型。然而，训练模型并不像插入原始数据那么简单。他们面临的主要挑战是缺乏内部数据科学家和资源来处理…… pic.twitter.com/97gQ4JQ8Qb
— Synesis One (@synesis_one) 2024 年 11 月 17 日
利用人工智能
既然您了解了人工智能的宣传及其现实，您就可以更好地了解它可以为您的企业解决哪些问题。关键是识别这些分类、预测和优化问题，然后开始构建训练模型所需的数据。对于许多无法自行完成但需要经济高效的解决方案的企业来说，使用像 Synesis 这样的数据验证平台至关重要。不过，一旦完成，您的业务就可以通过人工智能得到增强，这在几年前还是科幻小说中的方式。
特色图片来源： 谷歌 DeepMind/Unsplash
