从降低风险到产生良性影响
这种全面的监督不仅有助于跟踪整个组织的人工智能使用情况，而且还使决策者能够辨别实施是否需要额外的专门治理层来有效应对新出现的挑战。在预先训练的 LLM 中，准确性、未知偏差和数据泄露风险变得至关重要，因此谨慎的 AI 治理的重要性也随之凸显。Dataiku AI 治理功能不断发展，现在包括对生成式 AI 模型的监督。Dataiku Govern 发挥着关键作用，它为用户提供了单一管理平台，能够准确监督 LLM 在各种分析和 AI 项目中的部署。
从生产力提高到信息民主化，再到人工智 德国电报数据 能驱动的数据产品（无论是预测性、规范性还是生成性）的出现，用户都热情地接受了人工智能。这是一个了不起的成就，与 ChatGPT 时代之前大不相同，整个行业的人们都认识到了人工智能的应用和好处。
然而，人工智能民主化不能忽视必要的监督，包括成本、使用和流程。这还涉及对人工智能一线用户的必要培训和授权，避免自带人工智能效应。
“到 2026 年，那些实现了 AI 透明度、信任度和安全性的组织将看到他们的 AI 模型在采用率、业务目标和用户接受度方面实现 50% 的提升。”* Gartner 的这一预测提醒我们，最重要的是，目标不仅仅是打击影子 AI，而是建立一个能够创造长期价值的良性循环。
*解决人工智能模型中的信任、风险和安全问题 https://www.gartner.com/en/articles/what-it-takes-to-make-ai-safe-and-effective
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