IT领导者需要扩展的人工智能架构的基本要素

随着人工智能能力的快速进步和向代理系统的转变，随着技术的不断发展，组织正在扩大其用例。这种不断的演变也带来了风险，让IT领导者怀疑哪些投资在未来六个月后会被证明是有价值的。回归人工智能架构的基本要素--大规模部署和管理可靠、集成的人工智能系统所需的结构框架--使技术领导者能够在今天做出精明的决策的同时，支持未来的人工智能代理可以检索信息、做出决策、并跨系统执行复杂的工作流程。无论底层技术如何发展，以下功能都为生产就绪部署的道路提供了稳定的指南针。模型的可靠性取决于它们可以访问的数据，而数据质量差会导致人工智能幻觉、偏见和不可靠的输出。大多数企业依赖于遗留系统、不一致的数据结构，所有权碎片化，数据集不完整，使得人工智能难以有效扩展。尽管人工智能功能强大，但它本身无法解决这些底层数据问题。正如Elastic首席信息官阿德南·阿迪尔（Adnan Adil）所解释的那样：“数据是人工智能架构的持久组成部分，因为如果没有它，这些模型就无法运行，无法提供正确的上下文，或者无法提供我们正在寻求实施的正确水平的服务。”业界一致认为数据质量是人工智能成功的最大障碍之一。“数据质量必须良好;否则，用户就会对系统失去信心，”阿迪尔说。有效的人工智能策略首先要连接整个组织的数据，并确保数据的组织性、准确性、治理性和实时访问性。当从一开始就构建到模型和架构中时，这些考虑因素最为有效。可扩展的数据架构允许人工智能系统与业务一起发展，并可靠地连接到交付意义所需的内部信息

注：以上内容摘选自原始新闻，点击「访问原文」查看完整内容。