"要能够信任,你需要能够看到正在发生的事情。"根据Dynatrace首席营销官Laura Heisman的说法,这句看似简单的格言是当今AI在商业领域推广部署的核心所在。
"这可能是所有行业每个人都在讨论的最大话题。我们每天都从客户那里听到这个问题,"Heisman最近在《财富》杂志Brainstorm Tech大会的一个小组讨论中说道。"最大的问题是,你能信任它吗?它是正确的吗?如果它出错了,你能阻止它吗?"
随着企业考虑让AI代理将一系列任务串联起来,每个任务都基于AI模型的输出,信任比以往任何时候都更加重要。而据Heisman和小组中其他商业领袖表示,建立这种信任的唯一方法,就是在系统中构建可见性和控制能力。
"对我们来说,可见性、可追溯性不是可选项,而是基础。这是我们审视每一个决策的方式,"花旗银行市场部门首席信息官Nikhil Joshi说道。花旗是一家金融巨头,每天在全球100多个国家转移数以万亿计的美元。
Joshi表示,花旗在2024年的大部分时间里,都在为其所有应用程序和代理构建一个集中化的技术基础。这一基础使公司在将代理投入生产时更加得心应手。
"在花旗,部署代理只有一种方式,那就是通过这个中央框架,"Joshi说。"这意味着每个代理都通过这一流程进行注册,每个代理都受到监控,每个代理都经过审计,每个代理都受到治理。"
在其他人似乎都在全速推进AI的时候,花旗审慎且集中化的技术体系或许在一些人看来过于保守。但Joshi表示,从长远来看,这实际上有助于你走得更快。"对AI保持审慎并不是一个贬义词,"他说。
Experian首席创新官Kathleen Peters对此表示赞同,并解释了这家消费者信用报告公司如何创建一套系统来管理正在部署的各种代理,追踪每个代理的来源、创建该代理的员工,以及每个代理所拥有的访问数据或执行任务的具体权限。
"当生态系统中的每个人都能理解这些要素时,你就建立了能让你扩大规模、快速运转的信任,"Peters说。
在汽车行业,从设计到量产推出一款新车平均需要数年时间。福特汽车公司高级驾驶辅助系统及车载娱乐系统执行总监Sammy Omari表示,福特正在利用AI加速某些环节,并实现"快速试错"。
Omari表示,关键在于建立正确的防护机制。
举例来说,Omari表示,设计师等非工程类员工现在可以通过AI驱动的"氛围编程"工具,为新车功能贡献计算机代码。这加快了在测试版车辆中呈现新功能效果的速度,若某个想法行不通,也可以迅速放弃并继续推进。如果该想法证明可行,工程师再从头编写代码,并将该代码应用于交付给消费者的量产车中。设计师的氛围编程仅作为初步概念验证之用。
"因此,实际的上市速度将会加快,"Omari说,"但在我们真正向客户交付产品之前,最后的质量保证流程并不一定有所改变。"
本文原载于Fortune.com


