生成式AI數據過載 企業野心別太大

編譯／莊閔棻

隨著生成式人工智慧（AI）在各產業逐漸普及，企業在利用 AI 技術的同時，也面臨數據過載的挑戰。數據管理公司 DataStax 董事長兼執行長Chet Kapoor 就指出，「沒有數據就沒有 AI，沒有非結構化數據就沒有 AI，沒有大規模的非結構化數據，AI 也無法發展，」道出數據對 AI 發展的關鍵性，但他同時警告，企業應避免一開始便試圖全面應用 AI，反而應專注於小而精的目標，才能有效釋放 AI 的潛力。

應先專注產品市場媒合度

Kapoor建議，企業應優先聚焦產品市場媒合度（Product-Market Fit），而非過於急於擴大應用範圍。Kapoor 強調，對於正在摸索 AI 技術應用的企業而言，務實地逐步推進是成功的關鍵，「不要在起步階段過於雄心勃勃，應先專注於解決現實需求，再考慮擴展的可能性。」

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解決數據過載的核心

針對企業在面對海量數據時可能出現的困惑，創投公司 NEA 合夥人Vanessa Larco也建議，企業應倒推分析解決問題所需的數據，而不是將所有資料匯入大型語言模型（LLM），因為這樣的做法不僅容易導致誤差，還可能產生高昂的成本，「應從小規模、具體目標出發，」 Larco 表示，許多公司會選擇先從內部應用開始，針對特定問題進行數據收集與分析。

不為擴展規模投入不必要資源

作為數據移動平台 Fivetran 的執行長，George Fraser也提出了一句簡單但務實的建議，「只解決你目前需要解決的問題。」他表示，創新中大多數資源，消耗於那些未能成功的項目，因此企業應先聚焦於現有需求，以避免投入過多於無效的擴展計畫。

生成式AI的憤怒鳥時代

Kapoor 形容目前的生成式AI發展階段為「憤怒鳥時代」，類似早期網路和智慧手機應用。儘管現階段的 AI 應用尚未完全改變人們的生活，但它已顯現出未來的潛力。Kapoor 表示，「今年許多企業都在進行小規模內部部署，不過這僅是初步嘗試，」預計到 2025 年，隨著技術逐漸成熟，AI 應用將進一步擴大規模，並對企業發展產生深遠的影響。

參考資料：Tech Crunch

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