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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