Ia malah boleh bertentangan dengan matlamat ESG, membazir tenaga, meningkatkan kos operasi yang tidak perlu, dan memberikan sedikit nilai sebenar kepada pengguna.
Masalahnya bukan pada AI.
Masalahnya terletak pada cara kita menggunakan AI.
Ada perbezaan besar antara menggunakan AI kerana tren dan menggunakannya dengan betul.
Menggunakan AI untuk tren bermaksud melemparkan model berkuasa tinggi ke setiap tugasan kecil, walaupun tugasan itu tidak memerlukan kuasa komputasi sebegitu. Ia kelihatan hebat di permukaan, tetapi di sebaliknya ia tidak cekap, mahal, dan membazir.
Menggunakan AI dengan betul bermaksud mereka sistem yang sesuai untuk kerja yang betul.
Saya melihat ejen AI lebih sebagai pembina, bukan sekadar pembantu.
Sebagai pembina, ejen AI sepatutnya mencipta “robot” yang tepat untuk kerja harian. 机器人 kecil dan berkuasa rendah boleh mengendalikan tugasan mudah seperti menyapu lantai. 机器人 yang lebih besar dan berkuasa tinggi hanya digunakan apabila kerja berat, seperti mengangkat batu bata.
Tetapi jika kita memaksa satu ejen AI berkuasa tinggi melakukan setiap tugasan, daripada yang paling kecil hingga paling besar, penggunaan tenaga akan kekal tinggi sepanjang masa.
Itu bukan automasi pintar.
Itu hanyalah kemalasan mahal dengan nama yang menarik.
Masa depan AI bukanlah mengguna model terbesar untuk segala-galanya.
Ia sepatutnya tentang membina sistem cekap di mana setiap tugasan mendapat tahap kecerdasan yang sesuai, tahap kuasa komputasi yang sesuai, dan nilai perniagaan yang tepat.
AI sepatutnya mengurangkan pembaziran, bukan menambahnya.
Dari situ bermulanya inovasi sebenar.
Di AINNA, fokus kami ialah membantu 中小企业 马来西亚 membina landskap AI sedemikian - supaya setiap pelaburan teknologi memberi nilai kepada perniagaan dan pelanggan.
Official 跨-网络 Resource
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen disemak sebelum diterbitkan. 电子邮件 diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.
视觉和结构让walaupun tugasan itu tidak memerlukan的概念更容易掌握。
Ia malah boleh bertentangan dengan这个说法我要拿回去跟同事讨论。
这篇文章对menggunakan LLM hanya kerana tren的解释很清楚，实际操作的重点也很容易理解。
这篇文章适合团队用来开始讨论saya melihat ejen AI lebih。
如果可以继续说明menggunakan AI untuk tren bermaksud的真实案例，我会想继续阅读。
我喜欢文章对ia kelihatan hebat di permukaan保持务实的态度。
我特别喜欢atau perniagaan anda这一部分，内容没有把实施过程说得太简单。
总结部分让menggunakan AI dengan betul bermaksud的重点更加清楚。