現成的人工智慧模型：以更低的成本和風險更快速地獲取人工智慧

快速發展的科技，如人工智慧（AI），可能會面臨進入的障礙。無論是基礎設施、數據限制、人才缺口，還是遵循快速變化的法規，從醫療保健到製造業以及公共部門的組織，常常會被這些障礙所阻礙，從而減緩AI的採用和使用。

烏多·斯格拉沃（Udo Sglavo）

現成的AI模型可以以容器化的方式繞過這些挑戰，並且易於訪問和使用。比喻來說，它們提供了一個房子，而不需要自己建造，這樣可以節省寶貴的時間和資源，並跟上快速變化的AI步伐。

烏多·斯格拉沃（Udo Sglavo），SAS的應用AI和建模研發副總裁，分享了如何讓現成模型的訪問民主化，這是一種風險較低的AI加速器。

問：什麼是現成的AI模型，這種方法的市場驅動因素是什麼？

斯格拉沃：現成的AI模型是針對特定行業的預先包裝的AI解決方案組件，能夠快速部署。它們支持API，能夠與現有的IT生態系統無縫整合，並且準備好在雲端擴展。這種方法的一個主要市場驅動因素是AI人才的持續短缺。許多組織有AI需求，但缺乏專業的專家來從零開始開發和實施模型。現成模型提供了一種低風險、高回報的替代方案，能夠提供針對性的解決方案，而無需整個AI平台的投資。這些模型對於沒有內部數據科學家的公司，甚至對於那些AI團隊缺乏特定領域知識的公司都很有幫助。

例如，一個醫療保健組織可能需要一個AI模型來優化供應鏈或客戶智慧——這些都是它的核心專業之外的領域。通過現成模型，企業可以快速測試和部署AI驅動的解決方案，以解決特定挑戰，而無需定制開發的負擔。

問：這種方法如何解決模型漂移或衰退等常見問題？

斯格拉沃：這是一個好問題。以詐騙檢測為例，AI模型根據歷史模式識別可疑活動，但壞人會不斷適應以逃避檢測。如果模型依賴過時的模式，其準確性就會下降——這種現象稱為模型漂移。使用現成的AI模型，持續監控可以及早檢測性能下降。當漂移被識別時，模型會自動用新數據重新訓練，無需完全重建。這種方法節省了時間和資源，同時保持模型對不斷演變的威脅的有效性。

更廣泛地說，所有AI模型都有使用壽命，因為基礎數據會發生變化。持續的監控和維護確保它們保持高效能。我們的現成模型內建模型管理，提供了一種簡化的方式來應對漂移和衰退，而無需廣泛的AI專業知識。

問：現成的AI模型是如何訓練的？

斯格拉沃：我們提供兩種交付現成AI模型的方法。首先是完全預訓練的模型。在這種情況下，我們處理所有事情——數據收集、模型訓練和參數估算——這樣組織就可以將模型應用於新數據，而無需額外設置。另一種是提供可自定義的管道：一些組織希望在自己的數據上訓練模型，或者法規要求這樣做。我們為這些情況提供AI模型作為管道，允許企業將其數據通過管道運行，並根據其特定需求估算參數。

當現實世界的數據稀缺時，例如在詐騙檢測中，我們可以使用合成數據來訓練和驗證模型，確保它能檢測到新出現的威脅。這兩種方法都是有效的，選擇取決於組織的AI成熟度和所需的自定義程度。

問：使用現成的AI模型是否能提高生產力？

斯格拉沃：當然可以。現成的AI模型可以顯著提高生產力，因為它們消除了數據收集、模型開發和業務對齊等耗時的步驟。這些模型是容器化的，因此組織可以輕鬆整合它們，輸入數據，並以最小的努力進行部署。如果正確實施，現成模型可以在短短一周內投入生產，顯著加速AI的採用，同時減少運營開銷。

問：組織如何使用提示與現成的AI模型？

斯格拉沃：我們正在設計一些現成的AI模型以支持提示，使其與聊天機器人的整合變得無縫且易於使用。這使得組織可以使用自然語言與複雜模型互動，而無需深入的AI專業知識。

例如，一家大型消費品公司可能希望讓卡車司機訪問庫存優化模型，而不需要他們了解AI。使用我們的提示框架，他們可以建立一個簡單的聊天機器人，使司機能夠用簡單的語言查詢模型，讓AI的洞察變得可訪問和可行。這種方法降低了AI採用的門檻，使組織能夠快速高效地在實際應用中部署複雜模型。

未來，這些對話界面將發展，使AI模型的使用更加協作。系統不僅僅是響應查詢，還將允許用戶定義目標，模型將自主決定最佳方法來實現它。這種從反應式到目標驅動的AI轉變將進一步增強可訪問性和決策能力，使AI成為商業運營中更有價值的夥伴。

問：許多組織因為重複、矛盾和數據管理不善而面臨數據質量問題。實體解析模型如何幫助？

斯格拉沃：實體解析通過識別和合併指向同一實體的記錄來簡化數據整合，即使缺少唯一標識符。它不僅幫助在沒有關鍵字段的情況下合併表格，還合併單一數據集中重複的記錄，確保被分配多個ID的個體被正確識別為一個。

這種能力對於客戶智慧、詐騙檢測、法規遵循和公共安全至關重要——在這些領域，可靠、準確和統一的數據對於決策至關重要。

問：法規經常變化，有時會減緩進展。你能解釋一下現成的AI模型如何幫助遵守法規嗎？

斯格拉沃：想像一下，你是一家剛開始使用AI的公司，面臨法規挑戰。缺乏經驗的你可能不確定如何遵守法規。更不用說，法規不斷演變，遵循合規性可能與開發AI模型本身一樣艱巨。滿足法規要求所需的時間和費用往往與模型創建的努力相當，甚至超過，特別是在像歐盟這樣的高度監管地區。

現成的AI模型幫助組織滿足法規要求，而無需從零開始開發合規框架。我們利用我們的專業知識和知識產權，確保我們的模型不僅解決行業特定問題，還符合最新的法規標準。當公司採用現成模型時，他們可以信任它符合合規要求，降低法律和運營風險。

此外，我們的一些模型包括數據來填充模型卡：全面的文檔，提供有關模型的基本元數據，包括其目的、性能指標和倫理考量。這確保了透明度、可解釋性和信任，使組織更容易向監管機構展示合規性。

問：法規在不同國家和地區也有所不同，這可能很難遵循。是否有方法根據法律的細微差別來區域化模型？

斯格拉沃：是的，絕對可以。區域化AI模型以符合合規性可以節省時間和成本，確保遵循不同的法規。在美國可接受的模型可能不符合德國的法律標準，例如GDPR的嚴格數據隱私規則。通過在訓練過程中整合合規要求，我們利用我們的知識產權和專業知識來構建特定於地區的模型。這種方法最小化風險，加速採用，並使企業能夠在沒有法規障礙的情況下自信地在市場上部署。