原生AI引入控制合成数据幻觉的杠杆

　　生成式人工智能是最近才出现的，它已经改变了许多行业的力量动态。以前，预测建模需要精通编码和统计，这意味着只有非常大的企业和顾问才能使用它。现在，人工智能在许多方面使预测分析大众化。但这是有代价的。

　　在过去的一年里，市场上充斥着黑箱人工智能应用程序，这些应用程序有望提供银弹解决方案。虽然其中一些应用程序使用强大的专有技术，但其他应用程序只不过是ChatGPT等工具的重新包装。买家需要变得更加挑剔。华盛顿大学教授、人工智能系统与经验责任(RAISE)联合主任齐拉格·沙阿(Chirag Shah)说得最好:“当对这些系统的盲目信任与偏见和缺乏透明度结合在一起时，你会意识到这是一个多么危险的组合。”

　　对于寻求在人工智能的帮助下优化业务决策的企业来说，透明度很重要。

　　目前争论最激烈的话题之一是人工智能幻觉问题。众所周知，生成式人工智能有可能传播错误信息。尤其是在商业环境中，这可能会带来麻烦。消费者洞察平台Native AI通过引入早期市场合成输出滑块而领先于此。这个功能将允许用户在一端的高保真度和另一端的高创造力之间切换。换句话说，将滑块向右移动将增加人工智能创造情境细节的频率，使其听起来更人性化，而将滑块向左移动将减少预测并只坚持数据集中的已知数据。

　　原生人工智能的生成人工智能功能被称为数字双胞胎。这些资料是使用品牌自己的产品评论、反馈调查、社交媒体讨论或任何其他第一方或第三方数据进行培训的，因此它们代表了真实的客户意见。当原生人工智能客户向他们的数字双胞胎提出问题时，就像他们在与他们的客户(或竞争对手的客户)实时互动一样。合成输出滑块把护栏围绕数字双胞胎的反应。

　　虽然看起来企业应该只寻求已知数据，但在许多情况下，他们实际上需要预测性和假设性数据。例如，人类对开放式问题的回答充满了作为上下文线索的切题细节。它们提供了一种进入个人消费者心态的方式。当人工智能分享集体反应的摘要时，让它感觉人类的“随机”细节就消失了。

　　OpenAI首席执行官萨姆?奥特曼(Sam Altman)认识到两者的价值。在去年6月的一次科技会议上，他说，“创造力和完美的准确性之间有一个平衡，当你想要其中一个时，这个模型需要学习。”

　　原生AI认为模型不应该代表客户做决定，但客户应该能够根据用例自己做决定。“我们有很多客户使用我们的解决方案来产生创意，并提出新的假设来验证，但我们也有客户使用我们的平台来改进他们的产品。每个用例都需要不同程度的预测和创造力，所以让客户控制是有意义的，”Native AI联合创始人兼首席执行官弗兰克·皮卡(Frank Pica)说。

　　尽管Native AI是一种自助服务工具，但他们发现，在一开始就采取咨询方法来帮助刚接触AI或数据科学的客户充分利用平台是很重要的。Native AI首席运营官萨拉?桑德斯表示:“一些客户带来了大量自己的第一方数据，然后可以将这些数据与第三方资源结合起来，创建强大的消费者档案。”“其他时候，商家只是想了解在线产品评论背后的动机。无论哪种方式，原生AI都可以像客户要求的那样健壮或简单。”

　　原生人工智能认为，随着行业的成熟，企业将需要更大的控制权。世界正面临着人工智能知识的陡峭学习曲线。企业必须了解一旦数据进入人工智能算法的“黑匣子”会发生什么，即使他们不理解每一行代码。要了解有关如何使用您的数据来提供有关消费者情绪和反馈的描述性和预测性见解的更多信息，请访问gonal .ai。

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