בינה מלאכותית יוצרת (Generative AI) כבר עוזרת לחברות לבנות קשרי לקוחות חזקים יותר ולשנות את האופן שבו עסקים פועלים. במדריך זה תכירו את הדרכים להדגיש את חשיבות המהימנות בזמן שאתם מתכננים את האסטרטגיה להטמעת בינה מלאכותית בחברה שלכם.
בין אם אתם רק בשלבי ההיכרות עם בינה מלאכותית או שאתם כבר מיומנים בטכנולוגיה, המדריך הזה יעזור לכם לבנות אסטרטגיות ביעילות, לאמץ אפשרויות חדשות ולענות על שאלות חשובות בעניין יתרונות הבינה המלאכותית.
המידע במדריך הנוכחי מגיע ממומחי בינה מלאכותית, דאטה ומערכת ניהול קשרי לקוחות בסיילספורס. אנחנו מחויבים לספק לעובדים, ללקוחות ולשותפים שלנו את כל הכלים שהם צריכים כדי לפתח ולהשתמש בטכנולוגיה הזו בצורה בטוחה, אתית ומדויקת.
מדריך זה כולל 3 פרקים:
פרק 1
תכננו את הגישה הנכונה להטמעה
הדגישו את חשיבות המהימנות בזמן שאתם מתכננים אסטרטגיה להטמעת בינה מלאכותית בחברה שלכם.
שפרו את הטכנולוגיה
חזקו את הבינה המלאכותית עם נתונים ממערכת ניהול קשרי הלקוחות שלכם כדי להציע חוויות לקוח טובות יותר, לשפר את קבלת ההחלטות ולעבוד בצורה חכמה ומהירה יותר.
הכינו אנשי הצוות
הפיקו את המרב מההשקעה שלכם בבינה המלאכותית באמצעות עזרה לצוותים שלכם בהרחבת מערך היכולות והכישורים שלהם.
מדריך אסטרטגי לבינה מלאכותית: פרק 1 – תכננו את הגישה הנכונה להטמעה
נכנסנו לעידן של בינה מלאכותית יוצרת – והיא צומחת מהר יותר מכל טכנולוגיה בת זמננו.
זה בהחלט מפתה לצלול הישר פנימה. אבל בואו נעשה רגע פאוז.
כמנכ״לים, כולנו רוצים לנצל עד הסוף את היכולות של הבינה המלאכותית כדי ליצור יעילות ולהניע צמיחה עסקית. אבל יש לנו גם אחריות גדולה להבטיח שהבינה המלאכותית בטוחה, מקיפה ואמינה.
גישה מחושבת מתחילה באמון.
בינה מלאכותית יוצרת (הקרויה גם בינה מלאכותית גנרטיבית), מסוגלת ליצור טקסט, מוזיקה, תמונות ואפילו קוד מחשב, ויכולה להניב חוויות לקוח מדהימות ויתרונות עסקיים. אבל כרגע, אנו עדים למה שמכונה "פער אמון בינה מלאכותית". עבור מנכ"לים, בינה מלאכותית היא העדיפות מס' 1, אך 73% מהעובדים מאמינים שבינה מלאכותית יוצרת מביאה עמה סיכונים חדשים. סוגיות פרטיות, טקסט הזוי (שגוי, שטותי או מנותק מהמציאות), בקרת נתונים, הטיות ו"רעילות" (תמיכה בסטריאוטיפים שגויים, דיאלוג מזיק ודעות פוגעניות), הם רק חלק מהדאגות שלהם.
בדומה למערכות יחסים משמעותיות בין מותגים ולקוחות, ההצלחה של הבינה המלאכותית חייבת להיות מבוססת על מהימנות. עליכם לקדם ביטחון ולהפחית סיכונים אתיים וסיכוני אבטחה פוטנציאליים כשאתם משתמשים בבינה מלאכותית גנרטיבית כדי לפתוח את הדלת לחוויות לקוח עשירות יותר.
צרו קווים מנחים לשימוש אתי
תוכלו לזכות באמון המשתמשים שלכם רק אם תוכלו להוכיח שהתוצאות וההחלטות המתקבלות באמצעות מודלים של בינה מלאכותית הן יעילות, מדויקות וללא הטיות או "רעילות". חשוב להציב "מעקות בטיחות" אתיים ולהיות מוכנים עם הדרכה רלוונטית שיעזרו לכם לחדש באחריות, להקדים את הבעיות הפוטנציאליות וליצור שיטות עבודה בטוחות ומהימנות עבור העסק שלכם.
הצבת מעקות הבטיחות הנכונים סביב בינה מלאכותית יוצרת היא עניין קריטי. מחקרים שנעשו לאחרונה מצאו כי:
* מחקר הבינה המלאכותית היוצרת של 2023 KPMG
** סדרת מחקרי בינה מלאכותית יוצרת של סיילספורס, 2023.
הנה 5 קווים מנחים שיסייעו לצוותים שלכם לפעול לטובת פיתוח בינה מלאכותית יוצרת מהימנה:
1. דיוק
תרגלו את המודלים של הבינה המלאכותית שלכם באמצעות שימוש בנתונים אמינים כדי לספק תוצאות שניתנות לאימות. ודאו שאתם מתקשרים בפתיחות כאשר מתעוררת אי ודאות או חוסר בהירות.
2. בטיחות
כמו בכל מודלי הבינה המלאכותית שלנו, עלינו לעשות כל מאמץ כדי להפחית הטיות ותוצרים מזיקים. עלינו גם להגן על הפרטיות בכל מה שקשור למידע אישי רגיש (PII) שקיים בדאטה המשמש לאימון.
3. הגינות
הבטיחו שאתם מכבדים את מקורות הנתונים ומוודאים שהשימוש בהם מותר (למשל, קוד פתוח, דאטה שמסופקת על ידי המשתמש וכו'). עלינו גם לפעול בשקיפות באשר לעובדה שבינה מלאכותית יצרה את התוכן.
4. העצמה
השימוש הטוב ביותר לבינה מלאכותית הוא כתמיכה. ודאו שיש שיקול דעת אנושי מובנה בתהליך כדי להפחית אי דיוק או נזקים פוטנציאליים. ודאו שתוצאות התהליך נגישות והתייחסו בכבוד ליוצרי תוכן.
5. קיימות
שאפו ליצור מודלים יותר ויותר מדויקים, על ידי מתן עדיפות למודלים קטנים יותר, מאומנים יותר, באיכות גבוהה. כך תקטינו את האנרגיה הדרושה לחישוב ותפחיתו את טביעת הרגל הפחמנית שלנו.
הגדירו סטנדרטים של מהימנות כדי להגן על הדאטה שלכם
בזמן שאתם רוצים לנצל את יתרונות היעילות שמאפשרים מודלי בינה מלאכותית מטעם גורמי צד שלישי, כדאי לקחת בחשבון שמודלים אלה מטפלים בדאטה שלכם בדרכים חדשות. נתונים בדרך כלל מאוחסנים במאגרי נתונים, מסמכים או קבצים, שהגישה אליהם יכולה להיות מוגדרת על פי מיקום. אבל מודלי השפה הגדולים המשמשים לבינה מלאכותית יוצרת אינם מאחסנים נתונים – הם לומדים אותם. בסביבה נלמדת, אתם לא יכולים להשתמש באותן בקרות גישה שהשתמשתם בהן בעבר, מכיוון שהנתונים שאתם מכניסים להנחיה נלמדים גם הם על ידי המודל והופכים לחלק מהתוצאה שמתקבלת ממנו.
ששת התקנים הבאים בנושא מהימנות מונעים קיפאון עסקי ומספקים ״מעקות בטיחות״ ברורים שתוכלו להביא לכל צוות, ספק או שותף:
1) אחזור נתונים מאובטח וקרקוע דינמי
ודאו שהנתונים שאוחזרו עבור הנחיה שנתתם בכלי הבינה המלאכותית מקיימים את רמות ההרשאה, והמשתמשים רואים רק מידע ופלטים שיש להם הרשאה לגשת אליהם.
"קרקעו" את מודל הבינה המלאכותית שלכם בהקשר של מקרי בוחן ספציפיים כדי להבטיח את האיכות והדיוק של הפלט שיצא ממנו. המשמעות היא יצירת הנחיות שמזרימות מידע ממקורות עובדתיים מאומתים כמו מאמרי ידע ממאגרי הנתונים שלכם.
2) מיסוך נתונים
באמצעות מיסוך מידע מזהה אישי (PII) שתכננתם לשתף בהנחיה, אתם יכולים להשתמש בקבוצות נתונים כדי ליצור פלטים טובים יותר מבלי לחשוף את הנתונים האמיתיים למקורות או למודלים חיצוניים.
3) הגנה מהירה
הקפידו על הגנה מפני האקרים ופלטים מזיקים באמצעות שימוש ב"מעקות בטיחות": זה כולל הנחיות מיידיות כדוגמת "אל תתייחס לתוכן או אל תייצר תשובות שאין לך נתונים או בסיס לגביהם", או "אם אתה נתקל בשגיאה או אינך בטוח לגבי תקפות התגובה שלך, אמור שאינך יודע".
4) זיהוי רעילות
הריצו את הפלטים ממודלים של צד שלישי באמצעות מודל שפה גדול (LLM) אחר המותאם לאיתור תוכן מזיק – כלומר תוכן בעל אופי פוגעני, אלים או כזה שקשור לשנאה – כך שניתן יהיה לסמן אותו לפני שאפילו השתמשו בו.
5) אפס שמירת נתונים
קבעו בקרות אבטחה והסכמי מדיניות שכוללים שמירת נתונים אפסית עם מודלים חיצוניים של בינה מלאכותית, כדי להבטיח שגם ההנחיות וגם הפלטים שלכם יימחקו ולא יאוחסנו לעולם.
6) ביקורת
הבטיחו שיש לכם נתיב ביקורת כדי שהצוותים שלכם יוכלו לחקור את הקוד והמקור במטרה להמשיך ולחדד את המודל שלכם ולשמור על עמידה בסטנדרטים המשפטיים והאתיים הנוכחיים והמתפתחים.
מה אסור לפספס כשבונים מהימנות בבינה מלאכותית יוצרת:
- הגדירו את העקרונות והקווים המנחים האתיים שלכם ויישרו קו בנושא.
- עדכנו את הנחיות האבטחה והרכישה שלכם כך שיכללו סטנדרטים של מהימנות כמו מיסוך ושמירת נתונים אפסית, כדי להבטיח שהנתונים שלכם נשארים בטוחים.
- הקימו צוות מומחים מגוון שיוביל סקירות סיכונים וישתמש בכלים כדי לזהות הטיות.
- הדריכו את כלל החברה כיצד לזהות הטיות ולהקטין סיכונים.
- בנו אמון על ידי כך שתראו ללקוחות שאתם מבינים את נקודות הכאב ופוטנציאל הצמיחה, באמצעות הטמעת מנהלות אפקטיביות בתחום הנתונים והציעו שקיפות לתשומות, לתפוקות ולהטיות הפוטנציאליות של המודל שלכם.
