AI ภาษาเป็นสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์

โพสต์นี้เป็นการมีส่วนร่วมจากแขกโดย George Siosi Samuels กรรมการผู้จัดการที่ Faiā ดูว่า Faiā มุ่งมั่นที่จะอยู่ที่แนวหน้าของความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีได้ที่นี่.

ทำไมผู้บริหารระดับสูงขององค์กรจึงต้องจัดการกรอบภาษาใน AI อย่างมีสติ

TL;DR: ภาษาใน Large Language Models (LLMs) ไม่ได้เป็นเพียงรายละเอียดด้านหลังอีกต่อไป คำศัพท์ เฟรม และการจัดหมวดหมู่ที่ฝังอยู่ในระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) มีผลต่อชื่อเสียง การเปิดเผยด้านกฎระเบียบ และมูลค่าระยะยาว สำหรับองค์กรที่กำลังจัดการการเปลี่ยนแปลง AI และบล็อกเชน การจัดการชั้นภาษาตอนนี้เป็นเรื่องเกี่ยวกับการควบคุมเชิงกลยุทธ์; กลายเป็นเรื่องที่ต้องพิจารณาในระดับคณะกรรมการ.

พลังที่ถูกมองข้ามของคำใน AI

เป็นเวลาหลายทศวรรษ ภาษาในโลกธุรกิจถูกมองว่าเป็นโดเมนของแบรนดิ้ง—สิ่งที่ถูกจัดการโดยการตลาดหรือประชาสัมพันธ์ ในทางตรงกันข้าม โค้ดถือเป็นอาณาเขตของวิศวกรรม แต่ด้วยการเกิดขึ้นของ LLMs—โมเดลที่สร้างข้อความ จำลองการให้เหตุผล และขับเคลื่อนการตัดสินใจ—ภาษากับโค้ดกำลังรวมเข้าด้วยกัน ในกรณีของ AI คำคือผลิตภัณฑ์.

วันนี้ เมื่อผู้ช่วย AI ร่างสรุปทางการเงิน ตอบคำถามของลูกค้า หรือเขียนบันทึกการปฏิบัติตามกฎระเบียบ มันกำลังสร้างกรอบความจริง (ไม่ใช่แค่การดำเนินการตามเหตุผล ) ทุกคำที่มันเลือกมีน้ำหนักทางกฎหมาย อารมณ์ และกลยุทธ์ และน้ำหนักนั้นจะเพิ่มขึ้นตามขนาด.

คำถามไม่ใช่ “โมเดลสามารถทำอะไรได้บ้าง?” แต่เป็น “มันใช้ภาษาอะไรในการทำสิ่งนั้น—และใครควบคุมภาษานั้น?”

ทำไมกรอบทางภาษาในปัจจุบันจึงสำคัญต่อระดับ C-suite

ผู้นำองค์กรส่วนใหญ่เข้าใจถึงผลกระทบของการบริหารข้อมูลและจริยธรรมของ AI อย่างไรก็ตาม มีเพียงไม่กี่คนที่ให้ความสนใจกับชั้นของการควบคุมที่ละเอียดอ่อนมากขึ้น: การบริหารภาษา.

สิ่งนี้มีความสำคัญโดยเฉพาะสำหรับมืออาชีพจากอุตสาหกรรมที่มีการควบคุม (การเงิน, กฎหมาย, การดูแลสุขภาพ) หรือผู้ที่นำ AI ไปใช้ในบทบาทที่มีการติดต่อกับผู้บริโภค การเปลี่ยนแปลงคำที่ดูเหมือนเล็กน้อย—“โอกาสในการออม” กับ “การลดงบประมาณ,” “เครื่องมือช่วยเหลือ” กับ “ตัวแทนอัตโนมัติ”—สามารถเปลี่ยนการรับรู้, การนำไปใช้, และความรับผิดชอบได้.

หลายปัจจัยทางมหภาคกำลังรวมตัวกันเพื่อผลักดันให้ประเด็นนี้เข้าสู่ระดับผู้บริหาร:

1. การเพิ่มขึ้นของการควบคุม. พระราชบัญญัติ AI ของสหภาพยุโรปได้ผ่านการอนุมัติอย่างเป็นทางการและรวมถึงข้อกำหนดเฉพาะสำหรับโมเดล “AI เพื่อวัตถุประสงค์ทั่วไป” และ “AI ที่มีความเสี่ยงระบบ” บริษัทต่างๆ ที่ใช้ระบบเหล่านี้ต้องบันทึกแหล่งข้อมูลการฝึกอบรม การประเมินความเสี่ยง และแผนการตอบสนองต่อเหตุการณ์ ความคลุมเครือทางภาษาในผลลัพธ์ของ AI โดยเฉพาะในด้านความปลอดภัย อคติ หรือข้อมูลที่ผิดจะถูกตรวจสอบอย่างเข้มงวด.
2. ความเปราะบางด้านชื่อเสียง. ในยุค AI ความผิดพลาดของแบรนด์ไม่ได้เกิดขึ้นในระยะเวลาหลายสัปดาห์ - แต่มันเกิดขึ้นอย่างรวดเร็วในไม่กี่ชั่วโมง การตอบสนองที่ไม่ตรงแบรนด์หรือไม่เหมาะสมซึ่งสร้างขึ้นโดย AI เพียงครั้งเดียวสามารถกลายเป็นไวรัลได้ ทำให้เกิดการตอบโต้และความตื่นตระหนกในห้องประชุม เราได้เห็นสิ่งนี้แล้วกับแพลตฟอร์มเทคโนโลยีขนาดใหญ่ที่ปล่อยฟีเจอร์ AI ที่บังเอิญเปิดเผยอคติทางเชื้อชาติ ข้อมูลที่ผิด หรือการนำเสนอที่ไม่เข้าใจบริบท.
3. กลยุทธ์การใช้ประโยชน์. บริษัทที่ตั้งใจสร้างกรอบผลิตภัณฑ์ AI ของตนด้วยภาษาที่แม่นยำและมีเสียงสะท้อน—ทั้งภายในและภายนอก—จะได้รับความได้เปรียบ สิ่งนี้ไม่เพียงแต่ใช้กับการขายและการนำไปใช้ แต่ยังรวมถึงวิธีที่ผลิตภัณฑ์เหล่านี้ถูกตีความโดยหน่วยงานกำกับดูแล นักลงทุน และสาธารณชนอีกด้วย.

หากคุณทำงานในเทคโนโลยีองค์กรมานานพอ คุณจะจำพลังของอุปมาที่เลือกใช้ได้อย่างดี: “คลาวด์” เปลี่ยนกรอบการโฮสต์, “บล็อกเชน” เปลี่ยนกรอบฐานข้อมูล, “สมาร์ตคอนแทรค” เปลี่ยนกรอบตรรกะ รูปแบบเดียวกันนี้กำลังเกิดขึ้นอีกครั้งกับ AI.

รหัสเป็นกฎหมาย—และภาษาเป็นการปกครอง

ในทฤษฎีกฎหมาย มีแนวคิดหนึ่งที่ว่ารหัสคือกฎหมาย—แนวคิดที่ได้รับความนิยมในโลกบล็อกเชนผ่านสัญญาอัจฉริยะ ในยุค AI หลักการนั้นได้ขยายไปอีกชั้น: ภาษาเป็นการปกครอง ข้อกำหนดที่เข้ารหัสใน LLMs กำหนดว่าพวกเขาจะตีความคำสั่งอย่างไร จำลองการให้เหตุผล และเสนอการกระทำอย่างไร หากรหัสบังคับใช้กฎ ภาษาเป็นผู้กำหนดกรอบ

สิ่งนี้วางอำนาจมหาศาลไว้ในมือของผู้ที่กำหนดคำกระตุ้นพื้นฐาน กำหนดประเภท และคัดสรรชุดข้อมูลการฝึกอบรม เช่นเดียวกับที่ธนาคารกลางจัดการโทนทางเศรษฐกิจผ่านการเลือกคำในข้อมูลสาธารณะ วิศวกร AI ตอนนี้ทำเช่นเดียวกันผ่านคำกระตุ้นระบบและการออกแบบการตอบสนอง.

และอย่างไรก็ตาม ผู้นำองค์กรเพียงไม่กี่คนเท่านั้นที่รู้ถึงการแจ้งเตือนระบบที่อยู่เบื้องหลังบอทสนับสนุนลูกค้า เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ หรือผู้ช่วยภายในของพวกเขา

ใครเป็นคนเขียนคำกระตุ้นเหล่านั้น?

ค่าอะไรที่ฝังอยู่ในนั้น?

คำศัพท์ใดที่มีการบังคับใช้—หรือถูกละเว้น?

หากไม่มีความชัดเจนในคำถามเหล่านี้ บริษัทของคุณก็เหมือนกำลังบินโดยไม่เห็นทิศทางในยุคของ AI แบบสร้างสรรค์

ความเสี่ยง: การปฏิบัติตาม, ความน่าเชื่อถือ, และการควบคุม

มาพูดถึงรายละเอียดกันดีกว่า นี่คือสามความเสี่ยงที่เร่งด่วนที่สุดที่องค์กรต่างๆ เผชิญหากไม่ถือว่า AI language เป็นชั้นกลยุทธ์:

1. ความรับผิดชอบด้านกฎระเบียบ. หากระบบที่ใช้ LLM ของคุณสร้างเนื้อหาที่มีภาษาที่มีอคติ, การกรอบความคิดที่เลือกปฏิบัติ, หรือข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง, คุณอาจต้องรับผิดชอบ, โดยเฉพาะในภาคสุขภาพ, การเงิน, และรัฐบาล. พระราชบัญญัติ AI ของสหภาพยุโรปและกรอบการจัดการความเสี่ยง AI ของ NIST ต่างให้ความสำคัญกับความโปร่งใสและการติดตามตรวจสอบผลลัพธ์ของ AI. ซึ่งรวมถึงวิธีการที่ผลลัพธ์เหล่านั้นถูกพูดถึง.
2. การเสื่อมสภาพของแบรนด์. ความไม่สอดคล้องกันของภาษาเป็นอุปสรรคต่อความไว้วางใจ หากผู้ช่วย AI ของคุณพูดในโทนที่ไม่ตรงกับแบรนด์ของคุณ—หรือแย่กว่านั้น กล่าวสิ่งที่มีความเสี่ยงทางวัฒนธรรม หรือการเมือง—การทำลายชื่อเสียงสามารถเกิดขึ้นได้อย่างรวดเร็วและรุนแรง นี่เป็นเรื่องที่มีความผันผวนโดยเฉพาะสำหรับบริษัทข้ามชาติที่ทำงานในบริบททางภาษาและวัฒนธรรมที่หลากหลาย.
3. การฉีดคำสั่งและการรั่วไหลของข้อมูล. คำสั่งที่คุณใช้ในการแนะนำโมเดลของคุณ (ทั้งระดับระบบและระดับผู้ใช้)สามารถกลายเป็นช่องทางการโจมตี คำแนะนำทางภาษาที่มีการกำหนดขอบเขตไม่ดีอาจทำให้ข้อมูลภายในรั่วไหลโดยไม่ได้ตั้งใจหรือเปิดโอกาสให้มีการแฮ็กคำสั่ง ซึ่งผู้ใช้ที่ประสงค์ร้ายสามารถควบคุมพฤติกรรมของโมเดลผ่านการป้อนข้อมูลที่ถูกสร้างขึ้น

ในกรณีเหล่านี้ทั้งหมด ความเสี่ยงไม่ได้มาจากสิ่งที่ AI รู้เพียงอย่างเดียว แต่ยังมาจากวิธีที่มันสื่อสารความรู้นั้นด้วย

โอกาส: ความไว้วางใจ, ความเร็ว, และการป้องกันใหม่

ตอนนี้มาที่ด้านกลับ หากองค์กรของคุณเป็นผู้นำด้านการบริหารจัดการภาษา คุณสามารถปลดล็อกรูปแบบใหม่ของความได้เปรียบในการแข่งขันได้

เบี้ยประกันความไว้วางใจ. ธุรกิจที่สามารถแสดงการสื่อสาร AI ที่ชัดเจน สม่ำเสมอ และสอดคล้องกัน จะได้รับความไว้วางใจจากลูกค้า ผู้ควบคุม และพันธมิตร ซึ่งเปรียบเสมือนการเปิดเผย ESG ในยุคความยั่งยืน การดูแลภาษาเป็นแนวหน้าของความโปร่งใสในครั้งต่อไป. การนำ AI มาใช้ที่รวดเร็วขึ้น. ภายในองค์กร วิธีที่คุณนำเสนอเครื่องมือ AI มีความสำคัญ พนักงานมีแนวโน้มที่จะนำ “ผู้ช่วย” หรือ “ที่ปรึกษา” มาใช้มากกว่าที่จะเป็น “การแทนที่” หรือ “การทำอัตโนมัติ” การเลือกใช้ภาษาที่เหมาะสมช่วยลดความต้านทานและเร่งการรวมระบบ.

ภาษีที่สามารถออกใบอนุญาตได้ หากคุณอยู่ในโดเมนที่มีภาษาที่เฉพาะเจาะจง เช่น การแพทย์, กฎหมาย, ประกันภัย, การปฏิบัติตามกฎระเบียบ—คำศัพท์ที่คุณรวบรวมมาเป็นสินทรัพย์ องค์กรสามารถออกใบอนุญาต LLMs ที่เป็นกรรมสิทธิ์หรือชั้นภาษาเฉพาะสำหรับสาขาของตน ซึ่งสร้างทรัพย์สินทางปัญญาใหม่และปกป้องได้.

จินตนาการถึงบริษัทบล็อกเชนที่ให้ใบอนุญาต “ชั้นภาษา AI สำหรับองค์กร” ซึ่งได้รับการฝึกฝนเฉพาะเกี่ยวกับข้อกำหนดของสัญญาอัจฉริยะ คำนิยามทางกฎหมาย และกรณีขอบเขตตามเขตอำนาจศาล นี่คือที่ที่มีคุณค่าอยู่

คู่มือการปกครองรูปแบบใหม่

ดังนั้น ผู้นำองค์กรสามารถทำอะไรได้บ้างในวันนี้? นี่คือโครงสร้างการกำกับดูแลพื้นฐานสำหรับการจัดการภาษา AI:

1. การตรวจสอบและตรวจนับสินค้าทันที. เริ่มต้นโดยการระบุทุกระบบ AI ที่คุณได้ใช้งาน—ทั้งสาธารณะหรือภายใน—และทำรายการคำสั่งพื้นฐาน/ระบบที่ขับเคลื่อนพวกมัน นี่คือฐานทางภาษา ของคุณ.
2. สร้างคณะกรรมการด้านภาษาข้ามฟังก์ชัน. รวมถึงฝ่ายกฎหมาย, ผลิตภัณฑ์, แบรนด์ และความปลอดภัยข้อมูล. กำหนด KPI ที่ใช้ร่วมกันเกี่ยวกับ “ความเสี่ยงทางภาษา” และทำให้มันเป็นส่วนหนึ่งของการตรวจสอบรายไตรมาส. ภาษาไม่ใช่แค่เรื่องของการตลาดอีกต่อไป.
3. ตั้งค่าการควบคุมเวอร์ชันของคำสั่ง. คำสั่งทุกคำ—โดยเฉพาะคำสั่งระบบ—ควรมีการจัดทำเวอร์ชันและบันทึก ใช้การติดตามแบบ Git หรือแม้แต่การไม่เปลี่ยนแปลงที่ใช้บล็อกเชน ( เช่น BSV) เพื่อให้แน่ใจว่ามีเส้นทางการตรวจสอบที่ไม่ถูกเปลี่ยนแปลง.
4. ทดสอบผลลัพธ์ของภาษาในสถานการณ์เครียด. พัฒนากระบวนการทดสอบที่เป็นศัตรูที่ประเมินประสิทธิภาพของโมเดลของคุณในกรณีขอบ, คำถามที่มีข้อถกเถียง, หรือสถานการณ์ที่มีความละเอียดอ่อนทางวัฒนธรรม ทำการทดสอบเหล่านี้เป็นประจำเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการตรวจสอบคุณภาพของคุณ.
5. กำหนดโปรโตคอลการแก้ไขปัญหา. หากเกิดข้อผิดพลาดขึ้น คุณสามารถติดตามปัญหากลับไปยังคำสั่งหรือวลีได้เร็วเพียงใด? ใครเป็นผู้รับผิดชอบในการแก้ไขปัญหา? การมีโซ่ความรับผิดชอบที่ชัดเจนจะช่วยลดเวลาเฉลี่ยในการแก้ไขและการเปิดเผยต่อข้อบังคับ.

ทำไมบล็อกเชน + AI ถึงสำคัญที่นี่

ถ้าคุณกำลังอ่านสิ่งนี้อยู่บน CoinGeek คุณคงเข้าใจถึงคุณค่าของความโปร่งใส แหล่งที่มา และการตรวจสอบแบบกระจายศูนย์ หลักการเหล่านี้ซึ่งเป็นแกนหลักของบล็อกเชน ตอนนี้มีความจำเป็นอย่างเร่งด่วนในโลกของ AI.

คิดถึงอนาคตที่:

• ระบบแจ้งเตือนถูกบันทึกเวลาในบล็อกเชน ทำให้ผู้กำกับดูแลและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียสามารถตรวจสอบเส้นทางการตรวจสอบได้อย่างชัดเจน.
• องค์กรเฉพาะทางภาษีถูกสร้างเป็นโทเค็น ทำให้กรอบภาษาเป็นพกพา ได้รับอนุญาต และสามารถสร้างรายได้
• ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียสามารถตรวจสอบได้ว่าไม่มีการเปลี่ยนแปลงคำสั่งโดยไม่มีบันทึก - รักษาความสมบูรณ์ในสภาพแวดล้อมที่มีความเสี่ยงสูง.

โดยสรุปแล้ว บล็อกเชนเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นสำหรับการนำ AI ไปใช้อย่างมีจริยธรรมและมีกลยุทธ์ในระดับใหญ่

ความคิดสุดท้าย: การดูแลในยุคดิจิทัล

ในประเพณีโบราณ คำพูดถือเป็นสิ่งศักดิ์สิทธิ์ ภาษาได้มีอิทธิพลต่อความเป็นจริงเสมอ ตั้งแต่คำในพระคัมภีร์ “ในตอนเริ่มต้นมีคำ” ไปจนถึงพิธีการตั้งชื่อของชนพื้นเมือง ในปัจจุบัน LLMs ได้ขยายอำนาจนั้นไปสู่ระบบดิจิทัล กระบวนการทำงาน และเรื่องราวทางสังคม

ในฐานะผู้นำองค์กร เราตั้งอยู่ที่จุดเริ่มต้นใหม่

ถ้าโมเดล AI กลายเป็นโอราเคิลใหม่ของเราในยุคนี้ ซึ่งมีบทบาทในการตัดสินใจในด้านการเงิน กฎหมาย และการปกครอง เราต้องตั้งคำถามว่า:

• ใครเป็นคนเขียนสคริปต์?
• เรากำลังเข้ารหัสภาษาอะไรลงในระบบที่จะให้คำแนะนำแก่เด็กๆ ของเรา สถาบันของเรา และตลาดของเรา?

เราตอนนี้ได้ย้ายจากการตัดสินใจทางเทคนิคที่ง่าย ๆ มาสู่ด้านจริยธรรมแล้ว

และผู้ที่มองว่าภาษาปัญญาประดิษฐ์เป็นสินทรัพย์ทางยุทธศาสตร์—ที่ได้รับการคัดสรร ปกครอง และปกป้อง—จะไม่เพียงแต่ยังคงปฏิบัติตามกฎข้อบังคับ แต่พวกเขาจะกำหนดอนาคตด้วย.

เพื่อให้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ทำงานได้อย่างถูกต้องตามกฎหมายและเติบโตท่ามกลางความท้าทายที่เพิ่มขึ้น มันต้องรวมระบบบล็อกเชนขององค์กรที่รับรองคุณภาพข้อมูลและความเป็นเจ้าของ—ทำให้สามารถเก็บข้อมูลได้อย่างปลอดภัยในขณะที่ยังรับประกันความไม่เปลี่ยนแปลงของข้อมูล ตรวจสอบการรายงานของ CoinGeek เกี่ยวกับเทคโนโลยีที่เกิดใหม่นี้เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมว่าทำไมบล็อกเชนขององค์กรจึงจะเป็นกระดูกสันหลังของ AI.

ดู: เปลี่ยน AI ให้เป็น ROI