大规模构建AI系统的经验教训

在这篇文章中，我将分享组织在将AI规模化投入生产过程中学到的重要经验，从数据收集到确保准确性和信任，再到构建治理框架以及将技术与人类采用和业务成果对齐。

经验1：仅有准确性不足以建立信任

在大规模AI部署中，最明显的挑战之一是"幻觉"问题。幻觉本质上是一种自信的猜测，即系统生成自信但不正确的输出。虽然幻觉是可以容忍的，但在医疗保健、金融、能源等高风险领域可能带来高风险。

领先的公司正在通过检索增强生成（RAG）、防护栏和一定程度的人工审核等混合方法来应对这一挑战。例如，Google DeepMind一直在使用真实用户的反馈来帮助其模型减少错误和幻觉，确保答案听起来正确且实际上正确。

这里的经验很明确：AI不仅要准确，还必须值得信赖。

AI的好坏完全取决于它所学习的数据质量。许多公司低估了这一部分的复杂性。在分散的文件、隐私法规和似乎永远无法对齐的数据之间挣扎，构建干净可靠的基础设施通常是任何AI项目中最困难的部分。

麦肯锡2024年AI状况报告指出，大多数公司仍然在数据质量和治理方面挣扎，但那些早期解决这些问题的公司正从他们对AI的巨大投资中获得实际回报。

关键很简单：首先整理好你的数据。构建良好的数据管道，保护敏感信息，并保持合规性。这可能听起来不花哨，但这是让其他一切正常工作的部分。

如果人们不实际使用，即使是最智能的AI工具也会失败。许多员工感到不确定或有些怀疑，老实说，这很正常。改变是困难的，特别是当涉及到像AI这样感觉重大的事物时。事实是，让人们使用AI并不真正关乎技术本身，而是关乎人。

理解这一点的公司让AI感觉简单和熟悉。他们将AI构建到人们已经熟悉的工具中，如电子邮件、聊天或CRM系统，而不是要求他们学习全新的东西。他们还专注于培训，展示AI如何使工作更简单、压力更小，而不是取代他们。

最终，一切都归结为文化、舒适度和心态，而不仅仅是代码。

伦理不能再是事后考虑。美国、英国和欧盟的政府正在制定AI应该如何管理和监控的标准。同时，董事会正在让领导对其组织使用AI的方式负责。

根据世界经济论坛的数据，只有一小部分公司在其运营中完全实施了负责任的AI实践，尽管大多数公司同意这对于建立信任和长期韧性至关重要。这包括减少招聘算法中的偏见和提高金融模型透明度等努力。

信息很明确：这不仅关乎合规性，还关乎信任、声誉和长期成功。

一旦公司超越试点项目并开始规模化AI，真正的转型就开始了。在能源领域，AI正在优化虚拟发电厂以保持电网稳定。在金融领域，它正在改进欺诈检测。在医疗保健领域，它正在加速新疗法的发现。

共同点是成功的组织不将AI视为一次性项目。他们将其视为可以跨团队和部门应用的平台。这种从小型实验到企业级战略的转变是将领导者与其他所有人区分开来的关键。

许多人仍然认为AI会夺走工作，但现实看起来非常不同。它正在创造几年前还不存在的新角色，如AI工程师、提示工程师和ML运维专家。它还在重塑现有角色，以使工作更具动态性的方式结合技术和创意技能。

最成功的公司使用AI来处理重复性任务，以便他们的员工可以专注于创造力、战略和问题解决。工作的未来不是人类与机器的对抗，而是人类与机器合作，共同实现比任何一方单独所能实现的更多成就。

从AI炒作到现实世界影响的旅程并不简单，但很有意义。准确性必须与信任配对。数据管道必须与模型一样强大。人类采用和文化与技术性能同样重要。

良好的治理不应感觉像是需要打勾的复选框。它应该是赋予公司竞争优势的一部分。最重要的是，AI应被视为帮助人们更智能地工作、创造更多并解锁新机会的合作伙伴。

对于今天的领导者来说，问题不再是是否使用AI，而是如何负责任地和大规模地使用它。理解这一点的组织不仅会提高效率，还会构建持久的、面向未来的战略。

“AI最大的承诺不是自动化，而是协作，人类和技术并肩工作，共同创造更智能的未来。”