是否要擔心AI模型訓練的過度預測？

眾所周知，生成式人工智能需要龐大的算力，通過海量的數(shù)據(jù)投喂，對人工智能系統(tǒng)進行訓練，清晰簡要的回答用戶的問題。但事實上，要成功、安全地駕馭AI模型并不容易，這是一段充滿了許多不確定因素和潛在陷阱的旅程，隨時都可能導致錯誤的輸出、低效的資源使用，甚至引發(fā)重大的安全事件。

對于AI項目開發(fā)和實施過程中，我們必須規(guī)避以下10種類型的錯誤：

01、糟糕的數(shù)據(jù)預處理

AI模型的開發(fā)需要高質量的數(shù)據(jù)進行訓練，如果數(shù)據(jù)的質量無法保證，那么AI模型很可能就會出錯。不完整的用戶數(shù)據(jù)、錯誤填充的數(shù)據(jù)以及未更新的過期數(shù)據(jù)都可能會讓AI模型產生錯誤的結果。

02、模型評估不準確

除了高質量的數(shù)據(jù)，選擇正確的開發(fā)模型也很重要。AI項目開發(fā)人員需要確保使用正確的模型，并理解哪種模型最適合什么解決什么問題。

03、模型對齊（Alignment）不準確

開發(fā)人員通常會基于一些關鍵性技術指標來優(yōu)化模型，但是這些指標中很多都沒有與業(yè)務指標直接相關。因此，將技術性AI指標與業(yè)務性AI指標保持一致對于實現(xiàn)預期的業(yè)務成果至關重要。

04、忽視數(shù)據(jù)隱私

在AI項目開發(fā)過程中，數(shù)據(jù)隱私保護是一個非常敏感的問題，需要額外的關注和重視。所有以任何形式或途徑收集客戶信息的公司都需要制定數(shù)據(jù)保護政策。

05、擴展能力不足

從一開始就做好AI模型的實時擴展計劃是非常重要的。

06、模型訓練過度

過多的數(shù)據(jù)訓練也會導致過擬合（overfitting）情況的出現(xiàn)。對AI模型而言，要避免大量的重復訓練，而是要通過不斷地更新模型參數(shù)來適應不斷變化的數(shù)據(jù)分布。

07、用非真實的數(shù)據(jù)訓練

當研究人員訓練和測試AI模型時，他們經(jīng)常使用干凈、標記良好的數(shù)據(jù)集，且通常不反映真實世界的數(shù)據(jù)分布。

08、算法偏見

算法偏見是AI模型應用中所面臨的一個主要問題。當算法由于訓練數(shù)據(jù)或模型設計方式的潛在偏見而產生系統(tǒng)性錯誤或不公平?jīng)Q策時，就會出現(xiàn)偏見。

09、忽略模型的可理解性

為了讓AI模型得到充分的信任，其決策的原理必須要透明。

10、忽視持續(xù)性監(jiān)測

持續(xù)性地監(jiān)測AI