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新闻摘要
以下内容已在网上发布。下面提供了翻译后的摘要。有关详细信息,请参阅原文。
Salesforce解释了为什么人工智能系统需要的不仅仅是原始数据,而是需要全面的”企业知识”。这种知识包括公司内部的所有非结构化信息:文档、电子邮件、客户互动、内部指南以及团队专业知识。令人惊讶的是,所有企业数据中有超过80%是由这些常常未被充分利用的信息组成的。为了使人工智能代理(能够自主做出决策和采取行动的系统)可靠地工作,它们需要访问这个完整的知识库。否则,人工智能可能会做出肤浅或错误的决定,从而损害人们的信任。企业知识之所以至关重要,是因为它可以:为决策提供丰富的背景,确保内容的准确性和个性化,在保持效率的同时推动道德创新,以及在受监管行业中维护合规性。Salesforce的Data Cloud通过创建一个统一的平台来解决知识碎片化的挑战,该平台可以连接来自所有来源的数据-CRM、营销、销售和服务。这确保了人工智能代理在维护适当的治理和安全性的同时,能够操作完整、最新的信息。像Precina这样的公司使用这种方法提供个性化的医疗保健,同时保持合规性,这展示了如何组织企业知识将人工智能从仅仅”聪明”转变为真正值得信赖。
来源: Salesforce新闻
本站解析
背景和环境
你知道有时候你问一个人工智能聊天机器人一个问题,它给出的答案听起来很聪明,但实际上完全错误吗?或者当一个虚拟助手误解了你的需求,因为它对你了解不够?这种情况发生是因为大多数人工智能系统只能看到部分信息-就像试图通过观看无序的随机场景来理解一部电影。
企业正在发现,要使人工智能真正有用且值得信赖,它需要访问所有的企业知识-不仅是有组织的数据库,还包括隐藏在电子邮件、文档和员工头脑中的杂乱无章的现实世界信息。这些隐藏的知识竟然占据了公司所有知识的惊人80%!
专家分析
让我们用学校的类比来解释什么是”企业知识”:
结构化数据(20%):这就像学校的正式记录-学生姓名、成绩、出勤情况。它是有组织的,计算机很容易读取。
非结构化知识(80%):这包括其他所有内容-老师关于哪些学生合作良好的笔记,关于即将到来的活动的电子邮件,解释为什么体育馆在周二关闭的文件,甚至是管理员关于哪些教室门容易卡住的知识。这种杂乱无章的人类知识实际上对于做出正确决策更为重要!
这就是为什么人工智能需要这两种类型:
• 背景很重要:安排会议的人工智能不仅需要知道人们什么时候空闲,还需要知道鲍勃讨厌早上的会议,而莎拉在不同的时区。
• 避免尴尬:如果没有完整的知识,人工智能可能会在公司野餐期间安排一场重要演讲,或推荐上个月就停产的产品。
• 建立信任:当人工智能理解全貌时,它的建议才能合情合理,人们也会更信任它。
补充数据和事实
通过企业知识实现可信人工智能的四大支柱:
1. 自信的决策制定:拥有完整知识的人工智能可以像老练的员工一样推理解决问题
2. 个性化:理解背景可以让人工智能为你提供你所需要的,恰当的内容
3. 道德创新:人工智能可以在尊重公司价值观和道德的前提下找到新的解决方案
4. 合规性:在医疗保健或金融等受监管行业,人工智能必须遵守严格的规则-完整的知识确保它保持在合规范围内
实际案例:Precina采用这种方法进行糖尿病护理。他们的人工智能不仅查看医疗记录,还了解治疗历史、保险要求和个人患者需求,从而创造出既有效又符合法规的个性化护理计划。
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这种对全面人工智能知识的追求与”人工智能代理”这一更广泛趋势相关联-这些系统不仅回答问题,还可以采取行动。随着公司部署这些代理用于客户服务、销售和运营,风险也越来越高。聊天机器人提供错误信息很烦人;人工智能代理做出错误决定可能会失去客户或违反法规。
主要科技公司正在争相解决这个问题。微软的Copilot旨在了解你所有的工作背景,谷歌的Gemini想要连接你的整个数字生活,而现在Salesforce的方法则专注于统一企业知识。谁能最好地组织和利用那80%隐藏的知识,谁就会成为赢家。
总结
使人工智能值得信赖并不仅仅是关于更好的算法-而是要让人工智能访问完整的信息,包括隐藏在文档、电子邮件和人类专业知识中的80%公司知识。通过统一所有这些信息,公司可以构建出能够做出明智决策、理解背景并赢得信任的人工智能系统。
对于对科技或商业感兴趣的学生来说,这突出了一个重要的教训:组织中最杂乱、最人性化的部分-那些无法装进电子表格的部分-往往是最有价值的。无论你对人工智能开发、商业分析还是信息管理感兴趣,理解如何捕捉和组织人类知识都将成为一项关键技能。未来属于那些能够弥合人类理解与人工智能之间鸿沟的人。
公众反应
商业领袖正在认识到他们的”杂乱”数据实际上是有价值的,许多公司都启动了项目来组织制度性知识。IT专业人员面临着在保持安全性的同时连接分散系统的挑战。员工担心人工智能可以访问他们所有的电子邮件和文档,引发隐私问题。合规官员赞赏这种关注治理的做法,但强调实施的复杂性。学生和年轻专业人士看到了”知识工程”这一新兴领域的机会-为人工智能消费组织人类知识。
常见问题解答
问:让人工智能访问所有公司信息是否安全?
答:这就是为什么治理如此重要。像Salesforce Data Cloud这样的系统包括安全功能,可以控制人工智能可以访问的内容,并确保敏感信息得到保护。
问:数据和知识有什么区别?
答:数据是原始事实(如”会议在下午3点”)。知识包括背景和理解(如”这是我们最重要的客户会议,每个人都应该正式着装”)。
问:学生如何为这个领域的职业做准备?
答:既要学习技术技能(数据科学、人工智能),也要学习软实力技能(了解组织如何运作,沟通能力)。未来需要能够在人类知识和人工智能系统之间进行转换的人才。
