Χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης με ασφάλεια και αποτελεσματικότητα

Πρόσφατα, η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης (ΤΝ) για επαγγελματικούς σκοπούς έχει ενσωματωθεί ολοένα και περισσότερο στη ζωή των ατόμων, καθώς και στις λειτουργίες πολλών φορέων, οργανισμών και επιχειρήσεων.

Ενδεικτική εικόνα.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη προσφέρει σαφή οφέλη, καθώς χρησιμοποιείται για ανάλυση δεδομένων, υποστήριξη αποφάσεων και βελτιωμένη λειτουργική αποτελεσματικότητα. Η εργασία υποβάλλεται σε ταχύτερη επεξεργασία και τα δεδομένα μπορούν να αναλυθούν σε δευτερόλεπτα αντί για ώρες. Πολλές επαναλαμβανόμενες εργασίες μπορούν να ανατεθούν σε μηχανές. Με την υποστήριξη της Τεχνητής Νοημοσύνης, η βελτιστοποίηση του χρόνου εργασίας γίνεται ευκολότερη και πιο αποτελεσματική από ποτέ. Ως αποτέλεσμα, οι ηγέτες έχουν περισσότερες πληροφορίες για να λαμβάνουν αποφάσεις και οι εργαζόμενοι έχουν περισσότερα εργαλεία για να εργάζονται αποτελεσματικά.

Η εφαρμογή της Τεχνητής Νοημοσύνης στις επιχειρήσεις έχει επίσης γίνει μια αναπόφευκτη τάση, ανοίγοντας νέες ευκαιρίες για να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να βελτιώσουν την αποδοτικότητά τους και να βελτιστοποιήσουν το κόστος στην παραγωγή και τις επιχειρηματικές τους δραστηριότητες. Η Τεχνητή Νοημοσύνη παρέχει έξυπνες λύσεις που αυτοματοποιούν τις χειροκίνητες εργασίες, βελτιστοποιούν τα χρονοδιαγράμματα, κατανέμουν αποτελεσματικά τους πόρους και βοηθούν τους εργαζομένους να επικεντρωθούν στις πιο σημαντικές εργασίες.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) γίνεται επίσης ένα απαραίτητο εργαλείο υποστήριξης πελατών στους ιστότοπους και τις εφαρμογές για κινητά πολλών επιχειρήσεων. Χάρη στην ικανότητά τους να επεξεργάζονται τη γλώσσα με πολύ φυσικό τρόπο, τα chatbot και οι εικονικοί βοηθοί μπορούν να απαντούν σε ερωτήσεις και να βοηθούν τους πελάτες να εκτελούν απλές εργασίες γρήγορα και αποτελεσματικά, προσφέροντας πολλά οφέλη τόσο στις επιχειρήσεις όσο και στους πελάτες.

Στο πλαίσιο του αυξανόμενου ανταγωνισμού και της πίεσης για καινοτομία, η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει γίνει απαραίτητη προϋπόθεση για την αποφυγή υστέρησης στην εργασία όλων. Ωστόσο, καθώς η Τεχνητή Νοημοσύνη εμπλέκεται σε μεγάλο βαθμό στις λειτουργίες, τα αποτελέσματα της εργασίας θα εξαρτηθούν όχι μόνο από τους ανθρώπους, αλλά και από τα συστήματα μηχανών και τα δεδομένα. Εάν τα δεδομένα είναι λανθασμένα, η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να παράγει λανθασμένα αποτελέσματα. Για να μην αναφέρουμε ότι εάν το σύστημα δεχθεί επίθεση, οι συνέπειες θα μπορούσαν να είναι καταστροφικές.

Το ερώτημα είναι, πώς μπορεί η Τεχνητή Νοημοσύνη να χρησιμοποιηθεί με ασφάλεια και αποτελεσματικότητα στον χώρο εργασίας; Μια κοινή πρακτική σε πολλά μέρη είναι οι εργαζόμενοι να αναζητούν προληπτικά εργαλεία Τεχνητής Νοημοσύνης για να τους βοηθήσουν στην εργασία τους. Αυτό καταδεικνύει μια προληπτική και πρόθυμη για μάθηση στάση. Ωστόσο, χωρίς σαφή καθοδήγηση, η αυθόρμητη και άναρχη χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης μπορεί να οδηγήσει σε απρόβλεπτους κινδύνους. Ευαίσθητες πληροφορίες θα μπορούσαν να μεταφορτωθούν σε εξωτερικές πλατφόρμες, αποτελέσματα που δημιουργούνται από την Τεχνητή Νοημοσύνη θα μπορούσαν να χρησιμοποιηθούν χωρίς επαλήθευση και υπάρχει ο κίνδυνος να εξαρτηθούν από εργαλεία που δεν ρυθμίζονται επίσημα.

Συνεπώς, είναι ζωτικής σημασίας να θεσπιστούν σαφείς κανονισμοί σχετικά με τη χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης. Αυτοί οι κανονισμοί θα πρέπει να καθορίζουν ποια εργαλεία επιτρέπεται να χρησιμοποιούν οι εργαζόμενοι, ποια δεδομένα μπορούν να τροφοδοτηθούν στο σύστημα Τεχνητής Νοημοσύνης, τις ευθύνες για την επαλήθευση των αποτελεσμάτων και τις διαδικασίες για τον χειρισμό συμβάντων. Επιπλέον, ένα περιβάλλον δοκιμών είναι απαραίτητο πριν από την ευρεία ανάπτυξη της τεχνολογίας. Αντί να εφαρμόζεται εκτενώς η Τεχνητή Νοημοσύνη από την αρχή, είναι καλύτερο να ξεκινάτε με μικρές εργασίες, να μετράτε τη χρηστικότητα και την αποτελεσματικότητα και στη συνέχεια να επεκτείνεστε. Αυτή η προσέγγιση βοηθά στον μετριασμό των κινδύνων και επιτρέπει έγκαιρες προσαρμογές. Η εκπαίδευση του προσωπικού είναι επίσης ένα απαραίτητο στοιχείο.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να είναι έξυπνη, αλλά δεν μπορεί να αντικαταστήσει πλήρως τους ανθρώπους. Οι μηχανές μπορούν να προσφέρουν προτάσεις, αλλά η τελική απόφαση εξακολουθεί να λαμβάνεται από τους ανθρώπους. Εάν οι εργαζόμενοι δεν κατανοούν πώς λειτουργεί η Τεχνητή Νοημοσύνη, μπορεί να εμπιστεύονται τυφλά τα αποτελέσματα χωρίς να τα ελέγχουν. Αντίθετα, εάν την κατανοήσουν σωστά, θα ξέρουν πώς να αξιοποιήσουν την Τεχνητή Νοημοσύνη ως ένα ισχυρό εργαλείο υποστήριξης και όχι ως «υπεύθυνο λήψης αποφάσεων για αυτούς».

Επιπλέον, είναι ζωτικής σημασίας να επιταχυνθεί η ανάπτυξη μεγάλης κλίμακας μοντέλων γλωσσικής τεχνητής νοημοσύνης (LLM) που έχουν κατακτηθεί από το Βιετνάμ. Πρόκειται για επείγουσα απαίτηση για τη διασφάλιση της εθνικής τεχνολογικής αυτονομίας και τη μείωση της εξάρτησης από ξένα συστήματα. Αυτό όχι μόνο συμβάλλει στην ασφάλεια των δεδομένων και περιορίζει τον κίνδυνο διαρροών πληροφοριών, αλλά επιτρέπει επίσης την κατασκευή μοντέλων βελτιστοποιημένων ειδικά για τη βιετναμέζικη γλώσσα, προσαρμοσμένων στα πολιτιστικά χαρακτηριστικά και τις ανάγκες οικονομικής ανάπτυξης της χώρας. Οι Zalo AI, VinBigData και άλλες έχουν επιτύχει υψηλές κατατάξεις στον πίνακα αξιολόγησης των ικανοτήτων του βιετναμέζικου γλωσσικού μοντέλου του VMLU, αποδεικνύοντας τις τεχνολογικές ικανότητες του εγχώριου εργατικού δυναμικού.

Μακροπρόθεσμα, η ανάπτυξη της εγχώριας Τεχνητής Νοημοσύνης θα θέσει τα θεμέλια για τη βιώσιμη ανάπτυξη της βιομηχανίας Τεχνητής Νοημοσύνης του Βιετνάμ, θα ενισχύσει την εθνική ανταγωνιστικότητα και θα ενισχύσει την ψηφιακή κυριαρχία σε ένα ασταθές γεωπολιτικό πλαίσιο. Ταυτόχρονα, η σταδιακή μετάβαση σε εγχώριες λύσεις θα μειώσει σημαντικά το κόστος για τις επιχειρήσεις, αποφεύγοντας την εξάρτηση από τις χρεώσεις υπηρεσιών API από ξένες πλατφόρμες.

ΚΟΥΑΝΓΚ ΧΟΥΙ

Πηγή: https://nhandan.vn/su-dung-ai-an-toan-va-hieu-qua-post946816.html