在前夕 Qlik 連接''' 2025年,人工智慧委員會 Qlik(人工智慧理事會)正在圍繞行業的一個明確訊息進行協調:不可信任的人工智慧不會升級,無法升級的人工智慧只是戲劇。它的觀點集中在企業人工智慧的關鍵轉變:在透明度、治理和可信任資料的核心驅動下,需要超越實驗並走向執行。
儘管人工智慧投資創歷史新高,但大多數公司仍被困在實驗室中 最近的 IDC 調查80% 的組織計劃使用代理人工智慧實施工作流程,但只有 12% 準備好大規模支援自主決策。輸出) 面對人們對幻覺、偏見和監管壓力的日益擔憂,人工智慧所提供的正在減少。隨著模型商品化,競爭優勢正在轉變--不是轉向那些擁有最先進模型的人,而是轉向那些能夠快速、誠信和自信地操作人工智慧的人。
Qlik AI 委員會強調,信任必須從一開始就建立起來,而不是稍後添加。執行是新的差異化因素,只有當資料、基礎設施和輸出可驗證、可解釋和可操作時,它才有效。在目前的情況下,表現出色的公司不是測試最多的公司,而是交付結果的公司。
humane Intelligence 執行長 Rumman Chowdhury 博士表示,「在沒有透明度和補救措施的情況下運作的「IA 從根本上來說是不可能擴展的」。 “如果不納入問責制,就不可能將自主權納入系統。不將治理視為中央基礎設施的公司將發現自己無法擴展--不是因為技術限制,而是因為信任失敗。
tamang Ventures 創辦人 Nina Schick 表示,「我們正在陷入對人工智慧的信任危機」。 “從深度偽造到被操縱的內容,公眾信心正在崩潰。如果公司想要創建規模化的人工智慧,他們必須先創建公眾相信的系統。這需要真實性、可解釋性以及對不受控制的自動化的地緣政治風險的深刻理解
人工智慧亞太研究所執行董事凱利福布斯表示:"監管格局正在迅速變化,你不會指望公司能夠跟上你的步伐。" “高階主管需要明白,合規性不再只是一種法律保護。它是一個競爭性的差異化因素。信任、可審計性和風險治理不是限制因素,而是企業規模人工智慧可行的因素。"
牛津大學 DeepMind 人工智慧教授 Michael Bronstein 博士表示,「去年的諾貝爾獎認識到人工智慧在科學發現中發揮和將發揮的日益突出的作用,從開發新藥和材料到證明」數學定理。 “數據是人工智慧系統的命脈,我們不僅需要專門考慮人工智慧模型設計的新資料來源,而且我們還確保我們可以信任任何人工智慧平台所基於的資料
Qlik 執行長 Mike Capone 表示,「市場缺乏執行力」。 「公司並沒有因為缺乏強大的模型而節節敗退。他們之所以節節敗退,是因為他們沒有將可靠的人工智慧納入其營運結構中。因此,在 Qlik,我們創建了一個專注於果斷和可擴展行動的平台。如果您的數據不可靠,您的人工智慧也不會可靠。如果您的人工智慧不可靠,它就不會被使用。
Qlik 人工智慧委員會傳達的訊息很明確:人工智慧發展迅速,但信任是第一位的。採取行動的時候不是下個季度。現在是。未能實施可靠情報的公司將落後於他們未建立的東西,而是他們無法擴展的東西。
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