Негізгі ұсыныстар
- Компаниялар оның нәтижеге жету жолын түсіндіретін AI-ны көбірек пайдалануда.
- LinkedIn жуырда бас тарту қаупі бар клиенттерді болжайтын және қорытындыға қалай келгенін сипаттайтын AI-ны пайдаланғаннан кейін жазылымнан түсетін кірісті арттырды.
- Федералдық сауда комиссиясы түсіндіруге келмейтін AI-ны тексеруге болатынын айтты.
Бағдарламалық құралдағы ең жаңа трендтердің бірі оның нәтижелерін қалай орындайтынын түсіндіретін жасанды интеллект (AI) болуы мүмкін.
Түсіндірілетін AI өз жемісін беруде, өйткені бағдарламалық жасақтама компаниялары AI-ны түсінікті етуге тырысады. Жақында LinkedIn бас тарту қаупі бар клиенттерді болжайтын және қорытындыға қалай келгенін сипаттайтын AI-ны пайдаланғаннан кейін жазылымнан түскен кірісін арттырды.
"Түсіндірілетін AI - бұл нәтижеге сену, сонымен қатар машинаның оған қалай келгенін түсіну", - деді Травис Никсон, SynerAI бас директоры және Microsoft қаржылық қызметтерінің бас директоры Тревис Никсон электрондық поштамен берген сұхбатында Lifewire..
"'Қалай?' Бұл көптеген AI жүйелеріне қойылатын сұрақ, әсіресе шешімдер қабылданған кезде немесе идеалды емес нәтижелер шығарылғанда », - деп қосты Никсон. "Әртүрлі нәсілдерге әділетсіздік көрсетуден бастап, таз басын футболмен қателесуге дейін, біз AI жүйелері неліктен өз нәтижелерін беретінін білуіміз керек. Біз "қалай" дегенді түсінгеннен кейін, ол компаниялар мен жеке тұлғаларды "бұдан әрі не істеу керек?" деп жауап береді."
AI-мен танысу
AI дәлдігін дәлелдеді және болжамдардың көптеген түрлерін жасайды. Бірақ AI көбінесе қорытындыға қалай келгенін түсіндіре алады.
Ал реттеушілер AI түсіндіру мәселесіне назар аударуда. Федералды сауда комиссиясы түсіндіруге келмейтін AI-ны зерттеуге болатынын айтты. ЕО пайдаланушылар AI болжамдарын түсіндіре алатын талаптарды қамтитын Жасанды интеллект туралы заңның қабылдануын қарастыруда.
Linkedin түсіндірілетін AI пайданы арттыруға көмектеседі деп ойлайтын компаниялардың бірі. Бұған дейін LinkedIn сатушылары өз білімдеріне сүйеніп, қандай есептік жазбалар бизнесті жалғастыруы мүмкін екенін және келесі келісім-шартты жаңарту кезінде қандай өнімдерге қызығушылық танытуы мүмкін екенін анықтау үшін офлайн деректер арқылы көп уақыт жұмсады. Мәселені шешу үшін LinkedIn трендтерді анықтайтын және сатушыларға көмектесетін CrystalCandle атты бағдарламаны бастады.
Тағы бір мысалда Никсон компанияның сату тобы үшін квота орнату үлгісін жасау кезінде оның компаниясы жаңа табысты жалдауға қандай сипаттамалар көрсететінін анықтау үшін түсіндірілетін AI қоса алғанын айтты.
"Осы нәтиженің арқасында компания басшылығы қандай сатушыларды "жылдам жолға" қою керектігін және қайсысына коучинг қажет екенін кез келген маңызды мәселелер туындамас бұрын анықтай алды ", - деп қосты ол.
Түсіндірілетін AI үшін көптеген қолданулар
Түсіндірілетін AI қазіргі уақытта көптеген деректер ғалымдары үшін ішекті тексеру ретінде пайдаланылады, деді Никсон. Зерттеушілер өз моделін қарапайым әдістер арқылы іске қосады, ешнәрсенің мүлдем бұзылмағанына көз жеткізеді, содан кейін үлгіні жібереді.
"Бұл ішінара көптеген деректер ғылымының ұйымдары өз жүйелерін KPI ретінде "артық уақыт" шамасында оңтайландырғандықтан, жедел процестерге және толық емес үлгілерге әкелді", - деп қосты Никсон.
Жауапсыз модельдердің кері әсері AI индустриясын елеулі түрде қалпына келтіруі мүмкін деп алаңдаймын.
Адамдар AI түсіндіре алмайтын нәтижелерге жиі сенбейді. Радж Гупта, Cogito компаниясының бас инженерлік директоры электрондық поштада оның компаниясы тұтынушыларды зерттеп, тұтынушылардың жартысына жуығы (43%), егер компаниялар оларды пайдалану туралы неғұрлым анық болса, компания мен AI туралы оң көзқарасқа ие болатынын анықтады. технологияның.
Түсіндірілетін AI көмек қолын алатын қаржылық деректер ғана емес. Жаңа тәсілдің пайдасын көретін саланың бірі кескін деректері болып табылады, мұнда алгоритм маңызды деп санайтын кескіннің қай бөліктерін көрсету оңай және адамға бұл ақпараттың мағынасы бар-жоғын білу оңай, Саманта Клейнберг, Стивенс университетінің доценті Технология институты және түсінікті AI саласындағы сарапшы Lifewire компаниясына электрондық пошта арқылы айтты.
ЭКГ немесе үздіксіз глюкоза мониторы деректерімен мұны істеу әлдеқайда қиын, - деп қосты Клейнберг.
Никсон түсіндірілетін AI болашақта әрбір AI жүйесінің негізі болатынын болжады. Түсіндірілетін AI болмаса, нәтиже қорқынышты болуы мүмкін, деді ол.
"Алдағы жылдарда түсінікті AI-ны қабылдауға жеткілікті дәрежеде ілгерілейміз деп үміттенемін және сол уақытта өткенге көз жүгіртсек, бүгін кез келген адам түсінбейтін үлгілерді қолдану үшін ақылсыз болады деп таң қалдық. », - деп қосты ол."Егер біз болашақты осылай қарсы алмасақ, мен жауапсыз модельдердің соққысы AI индустриясын елеулі түрде қалпына келтіреді деп алаңдаймын."
