ИИ галлюцинации стоят предприятиям миллионы: что Baml делает, чтобы предотвратить их
27 июля 2025 г.Помните, когда Бард Google уверенно утверждал, что космический телескоп Джеймса Уэбба сфотографировал планеты за пределами нашей солнечной системы? Поначалу развлекаясь, пока вы не рассмотрите реальные последствия.
Подобные ошибки, когда они сделаны в таких секторах, как финансы, здравоохранение или законные, идут с высокой ценой.
Генеративный ИИ - впечатляющая технология. Тем не менее, одна ключевая проблема остается широко распространенной в предпринимательских приложениях: AI «галлюцинации», где генеративные модели дают неправильную или воображаемую информацию, доставляются с полной уверенностью, и затраты часто неограничены, когда они возникают.
Реальный риск галлюцинаций ИИ в бизнесе
ИИ галлюцинации не являются незначительными неудобствами. Они могут иметь серьезные бизнес -последствия.
Примеры включают нарушения соответствия, если ваш чат -бот дает неверные регулирующие консультации, финансовый ущерб от неправильного инвестиционного руководства или ущерб репутации бренда, вызванные неточностями, уверенно сообщенными клиентам.
Эта проблема встречается чаще, чем многие понимают. Мета сняла свою модель Galactica после того, как она произвела предвзятую дезинформацию.
Сиднейский чат -бот Microsoft был так же проблематичен, когда делали тревожные признания внутренней практики.
Эти инциденты подчеркивают операционные риски, которые поставляются с развертыванием генеративного ИИ без адекватной структуры или контроля.
Хотя последние модели галлюцинируют гораздо меньше, они все еще делают, и мучительно, они часто делают это более тонкими способами, чем когда -либо прежде, уклоняясь от обнаружения.
Почему текущие быстрые инженерные методы не хватают
ИИ галлюцинации обычно случаются из -за трех факторов. Первым фактором является зависимость от неструктурированных подсказок и плохих системных подсказок, где генеративные модели ИИ получают смутные входные данные и остаются для интерпретации значения независимо.
Во -вторых, у моделей часто не хватает четких ограничений, что приводит к непоследовательным и непредсказуемым ответам.
В -третьих, традиционные быстрые инженерные методы являются хрупкими. Даже незначительные изменения могут вызвать непредсказуемые и дорогостоящие ошибки.
Многие компании продолжают инвестировать в попытки создать «идеальные» текстовые подсказки. Этот подход дорогой и ненадежный. Это приводит к циклу постоянной отладки и повторного высказывания, истощения ресурсов и увеличения времени развития.
Структурированное подсказка в качестве надежного решения
Более эффективный подход включает в себя структурированные побуждения. Languaging AI BoundaryML Languaging (BAML) предлагает способ генерировать последовательные и предсказуемые результаты ИИ. Он преобразует неопределенные подсказки в четко определенные функции с явными входами и выходами, значительно снижая неопределенность.
Бамл достигает этого благодаря выравниванию схемы. Этот метод гарантирует, что ИИ выводит строго придерживаться заранее определенных форматов.
Когда ИИ расходится от ожиданий, ошибка становится сразу же ясной и действенной. Эта структура позволяет быстро отлаживать и значительно повышает надежность.
Как структурированный ИИ снижает эксплуатационные расходы
Структурированное подсказка снижает финансовые риски, связанные с генеративным ИИ. Каждая галлюцинация может вызвать дорогостоящие процессы отладки, требуя, чтобы разработчики перепрофилировали модели или переписывали целые наборы подсказок.
Внедряя структурированные методы, такие как BAML, предприятия могут сократить дорогостоящие итерации, производя правильные результаты раньше. Вот короткое видео о том, как мы включили BAML в недавний проект:
https://www.youtube.com/watch?v=tystlkmgxws&embedable=true
Компании, принятые BAML, продемонстрировали заметное сокращение ошибок, связанных с искусственным интеллектом, улучшенные показатели соответствия и достигли ощутимой экономии затрат.
Создание надежных и масштабируемых систем ИИ
Помимо немедленной экономии затрат, структурированные подходы обеспечивают другие существенные бизнес -выгоды.
Выходы, сгенерированные с использованием BAML, могут быть систематически протестированы, предоставляя четкое представление о потенциальных проблемах перед развертыванием.
Прозрачные схемы обеспечивают видимость в операциях ИИ, позволяя командам более быстрее выявлять проблемы и с большей точностью.
Структурированное подсказка также обеспечивает лучшую обслуживаемость. Команды могут отлаживать более эффективно и надежно масштабировать системы ИИ в масштабе по всему предприятию.
Наконец, и самое главное, структурированное подсказка дает аудиторство корпоративным приложениям и операциям, что является абсолютно ключевым для всех компаний, особенно в таких регулируемых отраслях, как финансы или здравоохранение.
Практические рекомендации для руководителей и основателей
Опытные бизнес -лидеры понимают важность стабильной, масштабируемой инфраструктуры. Развертывания ИИ должны упростить операции, а не усложнять их.
Запуск новой инициативы или интеграция ИИ в существующую среду, структурированное подсказка снижает эксплуатационные риски и напрямую выравнивает ваши проекты ИИ с измеримыми результатами.
Это имеет решающее значение для основателей и руководителей, которые уже испытали операционные ловушки, которые могут препятствовать росту, особенно на крупных предприятиях, регулируемых рынках, таких как здравоохранение, финансы или законные.
Принять меры: переход к структурированному побуждению ИИ
Продолжая полагаться на традиционную бывую инженерную инженерию несет в себе эксплуатационные риски. Сейчас самое время критически оценить ваши текущие рабочие процессы ИИ и определить области потенциальной уязвимости.
Структурные методы подсказки ИИ, такие как BAML, представляют собой четкий путь вперед. Они позволяют вашему бизнесу уверенно использовать генеративные ИИ, сосредотачиваясь на ощутимых результатах, а не на управлении ошибками, которые можно избежать.
Полем Полем Полем
Ник Талвар-это технический директор, бывший Microsoft и практический инженер искусственного интеллекта, который поддерживает руководителей в навигации по усыновлению искусственного интеллекта. Он разделяет информацию о стратегиях AI-первых, чтобы повысить удар.
→ Следуйте за ним на LinkedInЧтобы поймать его последние мысли.
→ Подписаться на его свободный supackДля углубленных статей, доставленных прямо в ваш почтовый ящик.
→ Присоединяйтесь к программе исполнительной стратегии искусственного интеллектаЧтобы ускорить трансформацию искусственного интеллекта вашей организации.
Оригинал