2026/1/18 3:41:01
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我们对机器并不十分了解#xff0c;因为我们忙于使用它们。以汽车为例。我们驾驶汽车#xff0c;乘坐汽车#xff0c;有些人以销售汽车为生。但如果我的汽车突然发生故障#xff0c;我该怎么办#xff1f;在大多数情况下#xff0c;你和…AI素养对于东南亚中小企业的重要性我们对机器并不十分了解因为我们忙于使用它们。以汽车为例。我们驾驶汽车乘坐汽车有些人以销售汽车为生。但如果我的汽车突然发生故障我该怎么办在大多数情况下你和我都会叫修理工。即使是像轮胎漏气这样平凡的事情也需要服务提供商。讽刺的是我们花费大量时间阅读有关技术、其用途、问题等等的信息。但培训师、手册、指南甚至YouTube视频都不会引导我们尝试自行解决汽车问题。感谢 Pexels.com 的摄影师们。当谈到人工智能时这就是我的发现。我正驾驶着一辆崭新、闪亮、不断改变形状和能力、并给我留下深刻印象的车辆。但如果它发生故障我无法修复它。如果它拒绝提供服务我也无能为力。它可能想要访问我的驱动器而我只能同意或拒绝。在某些情况下AI服务提供商可能会提供更高层级或不同级别的服务承诺提供更多功能、更好的服务体验、更多的计算资源等等。但在所有这些情况下我都不了解机器的运作方式。我也无法深入其内部进行任何操作。如果有时间优势特别是如果我在技术上具备一定资格我或许能够理解一些潜在问题。但仅此而已。对于最终用户来说在技术方面几乎没有什么自主权。当我们谈论AI时这种自主权的缺失会产生影响。为什么因为AI正在自行构建智能的基线和框架。而这就是我们谈到企业的切入点。感谢 Pexels.com 的摄影师们。在企业内部使用AI的决定是另一回事。与消费者不同企业主需要构建、集成和部署服务——并承担结果。企业需要对内部和外部的用户负责。在许多情况下企业可能承担潜在责任尤其是在高度监管的行业运营时。消费者可以简单地决定不使用AI或者不续订订阅。企业主则要踏上一条附有成本的变革之路。这就是为什么企业主具备AI素养至关重要。感谢 Pexels.com 的摄影师们。这的起点必须是数据素养。我最近参与的一个项目评估表明许多数据分析并不需要AI初期也无需对基础设施进行大量投资。然而决策者可能会开始讨论重大的资本支出问题和应用框架作为解决方案。在这种情况下激进的供应商可能会回应“我能做到”。这在商业中是合适的也是可以预料的。但对一个企业——尤其是相对较小的企业——的影响可能是不成比例的。人们可能会感到惊讶或不会但在AI领域关于什么有效、什么无效的非正式讨论正在被放大。这是由于信息传播的速度和技术发展的步伐。这要求审慎而审慎需要知识赋能。所有企业主都需要知道数据管道是提高效率、内部治理透明度和预见未来能力的关键。但对于一个可能每天花费十四小时来维持小公司运转的人来说“数据管道”是一个抽象术语。因此轻松传达需求的负担就落在了技术社区尤其是培训师这个子细分领域身上。不同的行业和不同的职能有不同的数据需求。一家公司可能希望使用AI来预测其未来五年的收入。另一家公司可能希望以大幅降低的成本制作一系列短片。两者将拥有非常不同的数据管道。数据的性质及其在每个用例中的伴随问题与其他用例完全不同。数据管道和数据分析能力会引导人们追求自动化的可预测性和自动化功能。在一定程度上这可以在没有大语言模型的情况下实现具体取决于手头的查询。但同样流行文化的动态使得常规思维往往从LLMs开始。这也容易陷入因为我们消费应用程序和使用搜索引擎的方式在表面上有广泛的相似性。当然交互作用是有帮助的。但仅使用提示词并不会导致自动化。将企业数据、驱动器和计算堆栈与LLMs耦合需要大量的集成工作。并且伴随着相当大的风险。中小企业需要取得怎样的平衡成本和风险值得吗在哪个阶段和业务规模下这些权衡值得考虑东南亚有数百万中小企业和数十万家中型企业。在世界这部分地区它们共同雇佣了大多数劳动力并为当地GDP贡献了很大比例。如果AI能够提供效率、强大的预测能力以及创造力那么它将具有巨大的相关性。我们知道AI已经嵌入到我们所做的很多事情中。它出现在视频会议、电子邮件摘要、搜索和促销活动中。我们不知道中小企业将以多快的速度采用AI并将其整合到企业层面。这在很大程度上取决于企业主对其的理解和信心。供应商和服务提供商确保其行业构建模块的素养并非自然而然。由于IT行业的长期发展其中大部分都被视为理所当然。然而AI是另一回事扎实的素养和培训基础至关重要。现在是时候了。感谢 Pexels.com 的摄影师们。更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号办公AI智能小助手或者 我的个人博客 https://blog.qife122.com/对网络安全、黑客技术感兴趣的朋友可以关注我的安全公众号网络安全技术点滴分享