人工智能和数据主权：负责任的使用
OpenAI 与 ChatGPT 一起让生成式 AI 技术的作用变得尤为明显。 可以公平地说，几乎所有公司都对这些新的可能性感兴趣。 生成式人工智能能够 生成内容，但最重要的是确保其写作来源（机器）不可见。 事实上，他们知道如何复制一种写作类型来回应与目标受众相关的改编请求。 如果我们要求人工智能解释一项技术原理，并要求它根据新手或经验丰富的对话者调整其语音，我们就会得到两个截然不同的内容。这种能力已经在网上得到了或多或少的成功使用。 例如，如果它允许优化内容以获得良好的搜索引擎优化，它还允许您创建数十种只会污染互联网以吸引流量的内容。但由于内容生成的这一方面并不仅仅停留在文本上，我们还看到它们在许多其他上下文中使用，特别是从创意的角度来看，因为它们能够 生成图像 这可能是也可能不是现实的照片。 他们知道 生成语音、视频、音乐。 生成式人工智能：高级数据提取和分析 这些技术的另一个创新方面是基于以下能力： 提取和综合信息 它可以来自非常异构的文档。 不再需要进行耗时的数据转换工作才能得出相关的交叉引用和分析。 就像我们知道如何生成多媒体内容一样，它们也可以用作数据源。 变得有可能做到 与文献资料交叉引用录音 进行分析并提出建议。 管理聊天代理并提高工作效率 最后，有必要回到讨论代理的概念。 得益于我们所看到的，智能体知道如何解释所提出的问题，找到最相关的信息来回答这些问题，并最终提出适合所问问题的响应。 例如，代码生成就是这种情况，它可以提高开发团队的生产力。 但更重要的是，我们还添加了讨论的记忆，这将使我们能够考虑 交换历史 为了更好地理解问题的目的。 人工智能数据主权的挑战和解决方案 出于所有这些原因，很自然地使用这些工具寻找新的机会来改进您的研发、售后服务、生产力、内部功能等。 正如我们提到的，要从这些工具中受益，最重要的是 数据。 更重要的是，在此处讨论的许多情况下，所考虑的数据可能是敏感的，甚至非常敏感。 人们对处理法律、会计和文件数据很感兴趣，因为机会是存在的。 但我们绝不能忘记这些数据的重要性以及我们暴露这些数据所面临的风险。 在内部确保数据得到良好保护已经很复杂。 可悲的是，海量数据攻击和泄露是常见的新闻。 如果您的数据要由外部服务使用，那么什么 信任级别 我们可以了解他们的治理吗？ 还需要考虑服务提供商的原籍国。 美国公司的例子是我们思考时必须考虑的一个例子。 事实上，《美国自由法案》允许联邦调查局访问公司在其领土上持有的任何类型的数据，而不必提前警告这些数据的持有者。 技术主权和本土创新 即使此类事件发生的概率很低，但根据所考虑信息的敏感性，我们可以理解某些公司不愿意允许使用 chatGPT 等解决方案。 出于所有这些原因，有理由问是否有可能通过确保使用这些新技术来受益 主权 该数据。 如果是，怎么办？ […]