来源： 时间：2022-09-22 13:35:13
人工智能和机器学习正在接管我们的生活，这些技术是数据分析的核心，甚至是手机上的智能助手等最简单的东西。Teradata公司新兴实践副总裁阿蒂夫·库里希（Atif Kureishy）告诉IndianExpress.com说，展望未来，比如说10年后，我们将看到更多的计算机视觉和机器人在国内部署。
“所以，不仅仅是你的房间，你还会有机器人助手，他们可能会做更大的事情。另一方面，当你在家里获得更多的访问和数字化时，你必须确保它得到安全和信任。这是任何这种进步的唯一阻力，“他说。
这项技术也进入了带有神经引擎处理器和智能助手的智能手机。但有趣的是AI在相机中的用例，我们每天都越来越多地看到这一点。当谈到在消费领域利用人工智能技术时，Kureishy认为它将更专注于更面向社会的事情。
对公司来说，更大的挑战是获得正确的数据来做出预测，并推动人们寻求的情报。“另一个挑战是围绕更大的风险管理和模型安全。从某种意义上来说，这是非常简单的，你越深入机器智能，做错事的机会就越多。所以你需要一定的护栏，“他解释道。
过去，我们看到机器学习和人工智能模型出了问题，最大的例子是微软的少女“泰”机器人，它于2016年推出，因种族主义、性别歧视和其他冒犯性言论立即被下架。去年，谷歌因其照片应用程序自动将一名非裔美国用户和他的朋友标记为大猩猩而遭到抨击。这家搜索巨头为功能中的故障道歉。
Kureishy认为，要控制ML模型中的偏差，需要对它们进行压力测试，并理解所有的数据变量。“所以，如果我建立越来越复杂的模型，我做得更快，实验更多，迭代更快；然后我可以开始理解和看到这些行为，并能够适应和改变，“他解释道。
然而，这种模式在企业部门出错可能会造成更大的威胁，并使公司损失巨额资金。例如，制造高端芯片的生产线上的一个机器人出错可能会给公司带来数百万美元的损失。“因此，关键是，如果你要开始让更多智能应用程序出错，模型风险管理将非常重要。”
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