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麻省理工科技評論洞察:全球AI議程:數據共享的前景、現狀與未來(19頁).pdf

上傳人: 栗****苦 編號:48633 2021-08-10 19頁 1.27MB

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本文主要探討了企業當前正在開發的AI使用案例、在將AI技術推而廣之時所面臨的挑戰,以及他們是否準備共享數據以加強其AI能力。 1. 采用投資組合管理方法進行AI開發。企業應精心甄選、忍痛割愛,保留擱置的項目,因為技術的進步和其他發展可能會使當今無法實現的項目在未來成為可能。 2. 制定管理和道德準則時不我待。組織應該立即著手更新治理和風險管理制度,以應對AI特有的挑戰和風險。 3. 如果不改變流程,AI的承諾也無從兌現。企業發現,在AI相關挑戰中,最為困難的就是改變流程,但改變流程勢在必行。 4. 分享您的數據,幫助AI為每個人發揮實效。企業應自行囤積數據,因為數據共享給AI模型性能帶來的好處遠超過其造成的任何風險。 5. 確定現有數據和所需數據的價值。在加入任何類型的數據聯盟之前,務必確定您必須要共享的數據的交換價值,以及為了獲取所需的數據類型,您愿意支付的費用或交換的數據。
企業如何采用投資組合管理方法進行AI開發? 組織應如何制定管理和道德準則以應對AI挑戰? 企業如何確定現有數據和所需數據的價值進行數據共享?
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