Ekonomikas un biznesa fakultāte Loyola Universitātē rīkoja nozīmīgu biznesa sanāksmi Real Circulo de la Amistad Cordobā, pievēršot uzmanību svarīgajiem aspektiem, kā generatīvā mākslīgā intelekta un efektīva datu pārvaldība.
Notikuma galvenais runājums tika veikts ar Susanu Andūhāru, pamanāmu absolventi un IBM Consulting iX vadošo partneri digitālā biznesa attīstībā klientu transformācijā. Andūhāra izklāstīja savu visaptverošo skatu uz to, kā generatīvā AI ierašanās pārsniedz algoritmu attīstību un cietās aprīkojuma uzlabojumus. Viņa uzsvera datu apkopošanas, pārvaldības un pielietošanas pamata lomu, lai papildinātu AI radošās un darbības spējas.
Saruna pārsniedza tehnisko uzlabojumu apstrādi, risinot jaunās izaicinājumi un izredzes attiecībā uz ētikas standartiem, privātuma bažām un godīgumu AI izmantošanas jomā.
Kā daļa no plašākas apspriešanas par šo tēmu, ekspertu panelis iesaistīsies diskusijās ap plkst. 11:30, vadot Loyola Universitātes cienībā turēto rektoru Fabio Gómez-Esternu. Ekspertu panelis ietver cienījamus profesionāļus tādus kā Lui Olmo Ferrete, datu un AI stratēģijas speciālistu Capgemini Invent, un Jose Angelu Perezu, NTT Data seniora partneri, kurš uzrauga operācijas Andalūzijā, Kanāriju salās un Extremadūrā.
Attiecībā uz tēmu Generatīvā AI un Datus pārvaldība, šeit ir daži papildu fakti:
– Generatīvā AI attiecas uz veida mākslīgo intelektu, kas spēj radīt saturu, piemēram, tekstu, attēlus, skaņu un video, kas var būt salīdzināms ar cilvēku radīto. Tajā ir iekļautas tehnoloģijas kā Generatīvie pretrunīgie tīkli (GAN), transformatoru modeļi un variācijas autoenkoderi.
– Datu pārvaldība ir kritiska AI jomā, jo datu kvalitāte un struktūra var ietekmēt AI algoritmu veiktspēju un rezultātus. Ekrāns ir efektīvas datu pārvaldības prakses, tai skaitā datu pārvaldība, datu kvalitātes nodrošināšana un izturīgā datu infrastruktūras ieviešana.
– IBM Consulting iX, kurā strādā Susana Andūhāra, ir IBM Global Business Services biznesa dizaina daļa, fokusējoties uz digitālo pārveidošanu tehnoloģijās, piemēram, AI un mākoņskaitļošanā.
Svarīgākie jautājumi, kas saistīti ar Generatīvo AI un Datiem pārvaldību, ietver:
– Kā generatīvā AI var tikt integretas ētiski un atbildīgi uzņēmējdarbības praksēs?
– Kādas ir labākās prakses, lai pārvaldītu lielo daudzumu datu, kas nepieciešams, lai trenētu Generatīvo AI modeļus?
– Kādas ir generatīvā AI ietekmes uz datu privātumu un lietotāja piekrišanu?
Svarīgākie izaicinājumi vai kontroverses ietver:
– Ētiskās pārdomas: nodrošinot, ka generatīvo AI netiek izmantots, lai radītu maldinošu vai kaitīgu saturu, piemēram, dziļās melnās joks.
– Privātuma bažas: aizsargājot indivīdu privātumu, kura dati var tikt izmantoti, lai trenētu AI sistēmas.
– Aizspriedumi un godīgums: risinot potenciālos aizspriedumus AI modeļos, kas var pastāvīgi uzturēt vai palielināt sabiedrības nevienlīdzību.
Generatīvā AI priekšrocības un trūkumi ietver:
– Priekšrocības:
– Radošums un produktivitāte: Generatīvā AI var palīdzēt radošos procesos, automatizējot un uzlabojot saturu radīšanu.
– Datu izmantošana: Tas var pārvērst plašus datu kopumus analīzēs, sniedzot informētas lēmumu pieņemšanas iespējas.
– Pielāgošana: Generatīvā AI var radīt personalizētu saturu, kas pielāgots individuālajām vēlmēm.
– Trūkumi:
– Kvalitātes kontrole: Tā kā generatīvā AI radīs saturu autonomi, kvalitātes un precizitātes uzraudzība ir izaicinājums.
– Ētiskie riski: Potenciāls ļaunprātīgas izmantošanas gadījums, ieskaitot viltotas ziņas vai propagandas radīšanu.
– Darba vietu aizvietošana: Saturs radīt automatizāciju var ietekmēt radošo nozaru darbavietas.
Lai iegūtu papildinformāciju par generatīvo AI, ētisko AI un datu pārvaldību, apmeklētāji var konsultēties ar šādiem resursiem:
Visi URL ir uz galvenajām domēniem, nodrošinot to 100% derīgumu un nedrīkst saturēt saites uz apakšlapām.
[iekļaut]https://www.youtube.com/embed/IdT_R1gijfU[/iekļaut]
The source of the article is from the blog elektrischnederland.nl