In una presentazione a Fiera mondiale dell’intelligenza artificiale e dei big dataAdam Craven, direttore di Allineamento Yfar luce sulle applicazioni pratiche dell’intelligenza artificiale e sulle insidie spesso trascurate nel clamore che la circonda.
Craven, con una vasta esperienza in ruoli di ingegneria e leadership presso McKinsey & Company, HSBC, Nokia, tra gli altri, ha condiviso le sue esperienze come consulente aiutando i dirigenti di livello C a orientarsi nel complesso panorama dell’adozione dell’intelligenza artificiale. Il messaggio principale ruotava attorno alla comprensione dell’intelligenza artificiale oltre l’hype per prendere decisioni informate in linea con gli obiettivi organizzativi.
Abbattere l’hype sull’IA
Craven ha introdotto un approccio sistematico per demistificare l’intelligenza artificiale, sottolineando la necessità di scomporre il concetto generale in componenti più piccoli e gestibili. Ha delineato gli attributi chiave delle reti neurali, degli incorporamenti e dei trasformatori, concentrandosi su modelli linguistici di grandi dimensioni come base condivisa.
- Reti neurali – descritti come probabilistici e adattabili – costituiscono la spina dorsale dell’intelligenza artificiale, imitando i processi di apprendimento umani.
- Incorporamenti consentire ai computer di navigare tra livelli di astrazione, in qualche modo simili alla cognizione umana.
- Trasformatori – il meccanismo dell’“attenzione” – sono il fulcro della rivoluzione dell’intelligenza artificiale, consentendo alle macchine di comprendere il contesto e il significato.
LLM come ricerca e motori di ricerca
Craven valuta se i LLM da soli costituiscono buoni motori di ricerca. Capiscono eccezionalmente bene l’intento di ricerca, ma non hanno accesso a vasti dati, non forniscono risultati accurati o fonti di riferimento, tutti requisiti chiave della ricerca.
Tuttavia, Craven ha sottolineato che i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono potenti motori di sintesi per la ricerca. Ha sottolineato la loro capacità di riassumere i dati, tradurre tra le lingue e servire come assistenti di ricerca:
Craven ha continuato a mettere in guardia dal fare affidamento esclusivamente sui LLM per compiti complessi, presentando uno studio in cui i consulenti che utilizzano modelli linguistici hanno sottoperformato nell’analisi sfumata.
De-hyping AI: definizione di aspettative realistiche
La presentazione si è conclusa con casi d’uso pratici per le organizzazioni, come strumenti di documentazione, processi decisionali di alto livello, strumenti di revisione del codice e decisori multimodali. Craven ha consigliato una valutazione attenta di quando i LLM sono utili, assicurandosi che siano in linea con i valori e i principi dell’organizzazione.
Tuttavia, Craven mette in guardia contro le affermazioni esagerate sulle prestazioni dell’intelligenza artificiale, citando esempi in cui i modelli linguistici hanno migliorato alcuni compiti ma non sono stati all’altezza in altri. Ha esortato il pubblico a considerare il contesto e le sfumature nel valutare l’impatto dell’intelligenza artificiale, evitando aspettative ingiustificate.
Craven ha offerto spunti utili per l’implementazione, esortando le organizzazioni ad acquisire dati per un uso futuro, creare casi di test per casi d’uso specifici e applicare un quadro sistematico per sviluppare una strategia. L’enfasi è rimasta nel superare l’hype, risparmiando milioni incorporando strategicamente l’intelligenza artificiale nei flussi di lavoro esistenti.
In un mondo inondato di promesse legate all’intelligenza artificiale, l’approccio pragmatico di Adam Craven fornisce una tabella di marcia alle organizzazioni per sfruttare la potenza dell’intelligenza artificiale evitando le insidie comuni.
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
