有关生成型人工智能的有趣真相-并不像看起来那么容易！
在科技领域中，我们经常会遇到这样的情况：我们在学校时表现优异的项目似乎是一件杰作。它在教室中能够完美运行，但在实际应用中却变得棘手。生成式人工智能，尤其是大型语言模型（LLMs），也是如此。理论很有趣，但在实际的日常场景中使其正常运作可能非常棘手。
只需看一下这篇来自LinkedIn上专家的富有洞察力的帖子：生成式人工智能帖子。它揭示了生成式人工智能的复杂性以及它如何融入人工智能战略和产品管理。请加入我们，一起探索为什么实施生成式人工智能不是一帆风顺，而是一段充满挑战和机遇的令人兴奋的旅程。
缓慢而稳定的攀爬
想象一下，作为一个渴望拥抱生成式人工智能的企业。你已经听说了它的奇妙之处，并认为创建一个很酷的人工智能应用程序非常简单。但是实际情况是：并没有那么简单。开发一个面向客户的生成式人工智能应用程序并非是一场短跑，而更像是一场马拉松，需要6至12个月的时间。如果你的数据不完美，那么这个时间线甚至可能延长。
内部挑战与外部挑战
如果你想为员工构建一个人工智能工具，你可能会认为自己很幸运，因为它可以在2-3个月内完成。然而，这就是让事情变得有趣的地方。面向内部的应用程序可能会有些缺点，因为你的团队可能会原谅一些怪癖。但是当涉及到面向客户的产品时，你需要提升自己的水平。这些应用程序必须稳定可靠，提供无缝的体验，就像建造摩天大楼而不是树屋一样。
预料之外的期待
现在，让我们来谈谈惊喜。当你将一个AI工具发布给公众时，你需要为意想不到的情况做好准备。用户可能会给你带来意想不到的问题，比如要求讲一个笑话，却收到了一篇冗长的科学论文。这些情况虽然有趣，但是对处理起来可能很具有挑战性。公共应用程序也需要防范人们对其进行滥用。可以将其看作是保护一个游乐场免受顽皮的孩子和一些恶作剧者的侵害。
永无止境的旅程
但冒险并不止于此。掌握生成式人工智能用于内部应用仅仅是一个开始。如果你的目标是将人工智能普及给大众，准备好迎接一个永恒的旅程吧。忽略那些声称这一切很简单的炒作。为面向客户的产品开发人工智能是一个持续的过程，更像是一次终身的探险，而不是一个你能轻易达到的目的地。
现在，让我们深入研究为什么生成式人工智能的实施并不是一个轻而易举的任务：
- 数据完美性：生成式AI模型对于训练需要高质量的数据。任何不一致或错误可能导致不可靠的结果。策划和维护这些数据是一项重大工作。
- 模型的复杂性：这些AI模型非常精密，而对其进行微调以适应特定应用需要专业知识和时间。
- 用户期望：面向客户的 AI 应用需要满足用户的高期望。稍有差错可能会导致用户感到沮丧，并损害声誉。
- 安全问题：公共应用必须防范对抗性攻击和滥用行为，增加了额外的复杂性。
因此，通向以生成AI为动力的乌托邦的道路远非一帆风顺。它充满着挑战、复杂性和持续发展。虽然我们还没有生活在AI助手能烹饪美食的世界，但朝着这个未来的旅程是令人着迷且永无止境的。所以，系好安全带，让我们一起探索充满激动的生成AI世界吧！
