规模化构建AI系统的经验教训

导言

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可信度，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。

人工智能现在已经远远超越了研究论文、实验室和试点实验的范畴。如今，我们在各个方面都在使用AI：从驱动推荐引擎、管理供应链、加速药物发现到优化能源网络。

对于当前的企业领导者来说，AI的承诺难以忽视：AI正在并将最终提高生产力、创新客户体验，甚至解决气候变化和全球变暖等全球性挑战。

然而仔细想想，规模化部署AI的现实要复杂得多。许多组织意识到，从概念验证到企业级采用不仅是一个技术和雄心的挑战，也是一个组织和文化的挑战。

数据必须同时进行解析、清理、预处理、保护和管理。利用AI的公司的员工必须在每一步都接受培训并参与这个过程。

从偏见到可解释性，伦理考虑不能再被留到以后考虑。即使是最先进的系统也面临着幻觉等挑战，即输出听起来很自信，但仍然可能具有误导性和不正确性。

这里的教训很明确：成功的AI采用不是追逐炒作，而是在规模、影响和信任的实际和混乱现实中航行。

大规模AI部署中最明显的挑战之一是幻觉。幻觉不过是一个自信的猜测，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、能源和高风险领域等行业中，它们可能是高风险的。

领先的公司正在通过检索增强生成（RAG）、防护栏和一些人工审查等多种方法来解决这一挑战。

例如，Google DeepMind一直在使用真实人群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并且实际上正确。

这里的教训很明确：AI不仅要准确，还必须值得信赖。

AI的好坏取决于它所学习的数据。许多公司低估了这部分会有多混乱。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，构建一个干净可靠的基础通常是任何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是从他们对AI的巨大投资中看到实际结果的公司。

结论很简单：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，但这是使其他一切正常工作的部分。

如果人们不实际使用，即使是最聪明的AI工具也可能失败。许多员工感到不确定或有点怀疑，老实说，这很正常。改变是困难的，尤其是当涉及到像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应如何管理和监控的标准。同时，董事会正在让领导者对其组织如何使用AI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，尽管大多数人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。它关乎信任、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。它正在创造几年前不存在的全新角色，如AI工程师、提示工程师和ML运营专家。它还在重塑现有角色，以技术性和创造性技能相结合的方式使工作更具活力。

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，而是人类与机器一起工作，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，但意义重大。准确性必须与信任相结合。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方框。它应该是赋予公司优势的一部分。最重要的是，AI应被视为帮助人们更聪明地工作、创造更多并解锁新机遇的合作伙伴。

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规模化地使用它。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，人与技术并肩工作，创造更智能的未来。”