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麻省理工科技评论洞察:全球AI议程:数据共享的前景、现状与未来(19页).pdf

上传人: 栗****苦 编号:48633 2021-08-10 19页 1.27MB

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本文主要探讨了企业当前正在开发的AI使用案例、在将AI技术推而广之时所面临的挑战,以及他们是否准备共享数据以加强其AI能力。 1. 采用投资组合管理方法进行AI开发。企业应精心甄选、忍痛割爱,保留搁置的项目,因为技术的进步和其他发展可能会使当今无法实现的项目在未来成为可能。 2. 制定管理和道德准则时不我待。组织应该立即着手更新治理和风险管理制度,以应对AI特有的挑战和风险。 3. 如果不改变流程,AI的承诺也无从兑现。企业发现,在AI相关挑战中,最为困难的就是改变流程,但改变流程势在必行。 4. 分享您的数据,帮助AI为每个人发挥实效。企业应自行囤积数据,因为数据共享给AI模型性能带来的好处远超过其造成的任何风险。 5. 确定现有数据和所需数据的价值。在加入任何类型的数据联盟之前,务必确定您必须要共享的数据的交换价值,以及为了获取所需的数据类型,您愿意支付的费用或交换的数据。
企业如何采用投资组合管理方法进行AI开发? 组织应如何制定管理和道德准则以应对AI挑战? 企业如何确定现有数据和所需数据的价值进行数据共享?
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