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雖然生成式人工智能是新事物,但人工智能并非如此。包括Michelin和Albemarle在內(nèi)的許多公司最早使用的人工智能案例之一是預(yù)測(cè)性維護(hù),其最基本的功能是根據(jù)傳感器收集的數(shù)據(jù)訓(xùn)練算法。一旦訓(xùn)練完成,模型就會(huì)尋找導(dǎo)致故障的指標(biāo),并向人類(lèi)操作員發(fā)出警報(bào),從而防止生產(chǎn)中斷。
雖然防護(hù)措施可能不適用于全球人工智能軍事軍備競(jìng)賽,但在特定的使用案例和行業(yè)中,它們可以在更細(xì)化的層面上發(fā)揮作用。以負(fù)責(zé)任的采購(gòu)實(shí)踐、指導(dǎo)方針、有針對(duì)性的建議和監(jiān)管舉措為形式的防護(hù)措施非常普遍,而且已經(jīng)有了很多。
企業(yè)持續(xù)生成或收集海量數(shù)據(jù),但其中大部分?jǐn)?shù)據(jù)實(shí)際上永遠(yuǎn)無(wú)法用于改善業(yè)務(wù)流程或決策。原因很簡(jiǎn)單:大多數(shù)數(shù)據(jù)都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),在創(chuàng)建過(guò)程中也沒(méi)有標(biāo)注,只是堆積在一起。

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