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Es besteht kein Zweifel daran, dass die Einführung von KI boomt, und die Nachfrage nach KI- und Machine-Studying-Spezialisten wird bis 2027 voraussichtlich um 40 % oder 1 Million Arbeitsplätze steigen (Weltwirtschaftsforum, 2023 Way forward for Jobs Report). Mit diesem Wachstum geht auch Bewusstsein und Verantwortung einher. Lesen Sie weiter, um mehr über generative KI und verantwortungsvolle Innovation zu erfahren.
Sie haben die Auswirkungen generativer KI zu Hause, bei der Arbeit oder in der Schule gesehen. Ob es darum geht, den kreativen Prozess anzukurbeln, einen neuen Ansatz für ein Drawback zu skizzieren oder Beispielcode zu erstellen – wenn Sie generative KI-Instruments ein paar Mal verwendet haben, dann wissen Sie, dass der Hype um generative KI mehr als nur übertrieben ist. Sie hat ein enormes Potenzial für den praktischen Einsatz, aber es ist wichtig zu wissen wann es nützlich ist und wann nicht.
Generative KI verändert als Teil einer umfassenderen Analyse- und KI-Strategie die Welt. Weniger bekannt ist, wie diese Techniken funktionieren. Ein Datenwissenschaftler kann diese Instruments besser nutzen, indem er die Modelle hinter der Maschine versteht und weiß, wie er diese Techniken mit anderen im Analyse- und KI-Toolkit kombinieren kann. Wenn Sie sich ein wenig mit den Arten von GenAI-Systemen, der synthetischen Datengenerierung, Transformatoren und großen Sprachmodellen auskennen, können Sie die Methoden intelligenter und effektiver nutzen und hoffentlich vermeiden, dass Sie versuchen, generative KI an Stellen zu stopfen, an denen sie wahrscheinlich nicht hilfreich ist.
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Die kostenlosen E-Studying-Kurse von SAS
Generative KI mit SAS
SAS entwickelte den kostenlosen E-Studying-Kurs, Generative KI mit SASfür Analytics-Experten, die mehr wissen müssen, als nur eine Eingabeaufforderung in einem LLM zu schreiben. Wenn Sie etwas darüber erfahren möchten, wie generative KI funktioniert und wie sie in den Analytics-Lebenszyklus integriert werden kann, dann schauen Sie sich das an.
Zu wissen, wie man generative KI einsetzt, reicht nicht aus; es ist ebenso wichtig zu wissen, wie man KI-Systeme verantwortungsvoll entwickelt. Jede Artwork von KI, und insbesondere generative KI, kann Risiken für Unternehmen, die Menschheit, die Umwelt und mehr bergen. Manchmal sind die Risiken der KI vernachlässigbar und manchmal inakzeptabel. Es gibt unzählige Beispiele aus der Praxis Dies verdeutlicht sowohl, wie wichtig die Bewertung und Eindämmung von Voreingenommenheit und Risiken ist, als auch die Notwendigkeit einer vertrauenswürdigen KI.
Verantwortungsvolle Innovation und vertrauenswürdige KI
SAS entwickelte einen weiteren kostenlosen E-Studying-Kurs, Verantwortungsvolle Innovation und vertrauenswürdige KIfür Datenwissenschaftler, Unternehmensleiter, Analysten, Verbraucher und Ziele von KI-Systemen. Jeder, der KI implementiert, sollte ein grundlegendes Verständnis der Prinzipien vertrauenswürdiger KI haben, einschließlich Transparenz, Verantwortlichkeit und Menschenzentrierung.
Die Dringlichkeit, vertrauenswürdige KI zu entwickeln, wächst mit der Verabschiedung des Gesetz über künstliche Intelligenz der Europäischen Union im März 2024 und die US-Verordnung zu sicherer und vertrauenswürdiger künstlicher Intelligenz im Oktober 2023. So wie die DSGVO seit 2016 branchenweite Reformen im Datenschutz eingeleitet hat, betrifft das EU-KI-Gesetz nicht nur Unternehmen in der EU, sondern auch Unternehmen, die Geschäfte mit EU-Bürgern machen.
Mit anderen Worten: quick alle von uns. Auch wenn die Idee einer Gesetzgebung manchen Unternehmensführern Unbehagen bereitet, ist es doch erfreulich zu sehen, dass Regierungen die Risiken und Chancen der KI ernst nehmen. Solche Regelungen sollen alle vor inakzeptablen und risikoreichen KI-Systemen schützen und gleichzeitig die verantwortungsvolle Innovation risikoarmer KI fördern, um die Welt zu verbessern.
Erweitern Sie Ihr KI-Wissen, indem Sie beides nehmen Generative KI mit SAS Und Verantwortungsvolle Innovation und vertrauenswürdige KI von SAS.
Um zu lernen, wie generative KI funktioniert und wie sie in den Analyse-Lebenszyklus integriert werden kann, müssen wir auch ein Verständnis für die Prinzipien vertrauenswürdiger KI entwickeln.
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