是否要擔心AI模型訓練的過度預測？
眾所周知，生成式人工智能需要龐大的算力，通過海量的數據投喂，對人工智能系統進行訓練，清晰簡要的回答用戶的問題。但事實上，要成功、安全地駕馭AI模型并不容易，這是一段充滿了許多不確定因素和潛在陷阱的旅程，隨時都可能導致錯誤的輸出、低效的資源使用，甚至引發重大的安全事件。
對于AI項目開發和實施過程中，我們必須規避以下10種類型的錯誤：
01、糟糕的數據預處理
AI模型的開發需要高質量的數據進行訓練，如果數據的質量無法保證，那么AI模型很可能就會出錯。不完整的用戶數據、錯誤填充的數據以及未更新的過期數據都可能會讓AI模型產生錯誤的結果。
02、模型評估不準確
除了高質量的數據，選擇正確的開發模型也很重要。AI項目開發人員需要確保使用正確的模型，并理解哪種模型最適合什么解決什么問題。
03、模型對齊（Alignment）不準確
開發人員通常會基于一些關鍵性技術指標來優化模型，但是這些指標中很多都沒有與業務指標直接相關。因此，將技術性AI指標與業務性AI指標保持一致對于實現預期的業務成果至關重要。
04、忽視數據隱私
在AI項目開發過程中，數據隱私保護是一個非常敏感的問題，需要額外的關注和重視。所有以任何形式或途徑收集客戶信息的公司都需要制定數據保護政策。
05、擴展能力不足
從一開始就做好AI模型的實時擴展計劃是非常重要的。
06、模型訓練過度
過多的數據訓練也會導致過擬合（overfitting）情況的出現。對AI模型而言，要避免大量的重復訓練，而是要通過不斷地更新模型參數來適應不斷變化的數據分布。
07、用非真實的數據訓練
當研究人員訓練和測試AI模型時，他們經常使用干凈、標記良好的數據集，且通常不反映真實世界的數據分布。
08、算法偏見
算法偏見是AI模型應用中所面臨的一個主要問題。當算法由于訓練數據或模型設計方式的潛在偏見而產生系統性錯誤或不公平決策時，就會出現偏見。
09、忽略模型的可理解性
為了讓AI模型得到充分的信任，其決策的原理必須要透明。
10、忽視持續性監測
持續性地監測AI
