是否要擔(dān)心AI模型訓(xùn)練的過度預(yù)測？

眾所周知，生成式人工智能需要龐大的算力，通過海量的數(shù)據(jù)投喂，對人工智能系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練，清晰簡要的回答用戶的問題。但事實(shí)上，要成功、安全地駕馭AI模型并不容易，這是一段充滿了許多不確定因素和潛在陷阱的旅程，隨時(shí)都可能導(dǎo)致錯(cuò)誤的輸出、低效的資源使用，甚至引發(fā)重大的安全事件。

對于AI項(xiàng)目開發(fā)和實(shí)施過程中，我們必須規(guī)避以下10種類型的錯(cuò)誤：

01、糟糕的數(shù)據(jù)預(yù)處理

AI模型的開發(fā)需要高質(zhì)量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，如果數(shù)據(jù)的質(zhì)量無法保證，那么AI模型很可能就會(huì)出錯(cuò)。不完整的用戶數(shù)據(jù)、錯(cuò)誤填充的數(shù)據(jù)以及未更新的過期數(shù)據(jù)都可能會(huì)讓AI模型產(chǎn)生錯(cuò)誤的結(jié)果。

02、模型評估不準(zhǔn)確

除了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，選擇正確的開發(fā)模型也很重要。AI項(xiàng)目開發(fā)人員需要確保使用正確的模型，并理解哪種模型最適合什么解決什么問題。

03、模型對齊（Alignment）不準(zhǔn)確

開發(fā)人員通常會(huì)基于一些關(guān)鍵性技術(shù)指標(biāo)來優(yōu)化模型，但是這些指標(biāo)中很多都沒有與業(yè)務(wù)指標(biāo)直接相關(guān)。因此，將技術(shù)性AI指標(biāo)與業(yè)務(wù)性AI指標(biāo)保持一致對于實(shí)現(xiàn)預(yù)期的業(yè)務(wù)成果至關(guān)重要。

04、忽視數(shù)據(jù)隱私

在AI項(xiàng)目開發(fā)過程中，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)是一個(gè)非常敏感的問題，需要額外的關(guān)注和重視。所有以任何形式或途徑收集客戶信息的公司都需要制定數(shù)據(jù)保護(hù)政策。

05、擴(kuò)展能力不足

從一開始就做好AI模型的實(shí)時(shí)擴(kuò)展計(jì)劃是非常重要的。

06、模型訓(xùn)練過度

過多的數(shù)據(jù)訓(xùn)練也會(huì)導(dǎo)致過擬合（overfitting）情況的出現(xiàn)。對AI模型而言，要避免大量的重復(fù)訓(xùn)練，而是要通過不斷地更新模型參數(shù)來適應(yīng)不斷變化的數(shù)據(jù)分布。

07、用非真實(shí)的數(shù)據(jù)訓(xùn)練

當(dāng)研究人員訓(xùn)練和測試AI模型時(shí)，他們經(jīng)常使用干凈、標(biāo)記良好的數(shù)據(jù)集，且通常不反映真實(shí)世界的數(shù)據(jù)分布。

08、算法偏見

算法偏見是AI模型應(yīng)用中所面臨的一個(gè)主要問題。當(dāng)算法由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)或模型設(shè)計(jì)方式的潛在偏見而產(chǎn)生系統(tǒng)性錯(cuò)誤或不公平?jīng)Q策時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)偏見。

09、忽略模型的可理解性

為了讓AI模型得到充分的信任，其決策的原理必須要透明。

10、忽視持續(xù)性監(jiān)測

持續(xù)性地監(jiān)測AI