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Databricks 数据智能平台上的负责任的 AI.pdf

上传人: 张** 编号:167503 2024-06-15 38页 2.65MB

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本文主要探讨了在数据和AI主导的时代,如何实现安全、可信赖的AI技术。文章强调了生成式AI的潜力,可以提高高技能工人的生产力。同时,文章也指出了在AI发展过程中面临的一系列挑战,如数据和模型安全、模型解释性、AI治理等。 核心数据包括:1. 63%的CEO认为,拥有先进的生成式AI的公司将具有竞争优势;2. 75%的组织正在实验或投资于生成式AI;3. 30%的工作小时可能通过AI自动化;4. 90%的企业对将AI投入生产缺乏信心。 关键点概括如下:1. AI的安全性和可解释性是企业关注的重要问题;2. 生成式AI可以提高员工的工作效率,但同时也带来了新的安全风险;3. AI治理面临诸多挑战,如数据泄露、模型窃取、推理过程中的偏差等;4. 为了应对这些挑战,需要采取一系列措施,如数据版本控制、访问策略、自动化schema和质量检查等;5. 企业应采用统一的框架和工具来管理和审计数据和AI资产,以降低风险和提高合规性。
"如何确保AI安全?" "AI如何助力企业增长?" "如何平衡AI的透明度和性能?"
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