跳过 AI 训练会造成的 3 大风险

大多数企业都有一个共识，在当今的市场环境下，AI 对于保持竞争力至关重要。根据德勤的“企业 AI 现状”研究报告，在已经采用 AI 的公司中，有 83% 已经获得了显著的收益。据《福布斯》的一篇文章所述，采用 AI 也是吸引那些重视客户服务质量的消费者的一种方式。企业应用 AI 的最常见领域包括：

• 客户服务
• IT 自动化
• 营销和销售
• 预防和识别欺诈

不过，也有一部分公司对使用 AI 持谨慎态度，这种谨慎也不无道理。尽管引入 AI 无疑会带来巨大收益，但高昂的初期成本以及在工作流中不当实施 AI 工具的风险也不容忽视。以下是放弃 AI 训练以及不借助专业 AI 服务或没有经过合适的数据收集和标注就尝试自己训练 LLM 所造成的三大主要风险。

跳过 AI 训练造成的第 1 种风险：资金浪费

这种风险对任何企业来说都是最直接且痛苦的。目前，实施 AI 解决方案是一项公认的高成本举措。然而，当 AI 生成的内容、AI 翻译、改进的客户服务等资源带来可观的投资回报和/或运营成本节省时，这种风险是值得的。如果企业将 AI 开发交给尚未对这项任务做好准备的人，LLM 可能会表现不佳，或者无法帮助公司实现预期目标。这样一来，初期用于实施 AI 的资金就会付诸东流。此外，实施（不尽人意的）LLM 花费的时间和人力也将白费。

解决方案

与 Lionbridge 这样的 AI 训练专家合作。我们已经帮助了包括行业巨头在内的许多客户训练 LLM，使其发挥出理想性能。这些客户现在可以使用他们的 LLM 处理以下任务：

• 回答关于公司手册的问题
• 作为高级聊天机器人回答问题
• 将内容翻译成多种语言
• 用法语进行内容创译
• 理解有口音的客户提出的问题

跳过 AI 训练造成的第 2 种风险：您的 LLM 可能生成带有偏见、种族主义、厌女等倾向的内容

训练 LLM 的一个关键环节是确保训练数据反映出多样性和包容的观点。如果数据收集不充分，AI 系统更有可能输出带有偏见、种族主义、厌女、歧视等倾向的内容。无论 LLM 是用于生成 AI 内容、提供客户服务，还是用于翻译等用途，输出不当内容都会为公司招致沉重后果。数据标注或数据验证不当，公司 LLM 可能会：

• 严重损害公司形象
• 使公司被重要平台和社交媒体网站除名
• 冒犯到现有客户和潜在客户
• 因仇恨言论而招致处罚或罚款
• 其他后果

解决方案

与 AI 训练专家合作，确保您的 LLM 的数据收集能够使其在运行时不输出偏见、歧视或仇恨言论。欢迎选择 Lionbridge 的 Aurora AI Studio™，全球多元化测试人员团队将为您提供社区测试服务。

跳过 AI 训练造成的第 3 种风险：您的 LLM 可能生成不准确的输出

AI 系统产生“幻觉”或者说生成不准确输出的原因有很多，包括：

• 训练数据不全面
• 训练数据有误
• 数据过时
• 理解不充分
• 提示无效

这些因素都与 AI 训练息息相关。如果没有优质的 AI 训练，很难建立对 AI 的信任。训练不足的 LLM 可能会向客户提供错误或不当的建议，歪曲您的服务或产品，生成不正确的营销文案，等等。总体来说，结果可能是灾难性的。

解决方案

与 AI 训练专家合作，收集广泛的训练数据，使您的 LLM 能够以可信赖的方式运行。寻求帮助来设计和测试 AI 系统经常会遇到的提示。考虑与 AI 专家持续合作，根据需要更新和优化您的 LLM。

联系我们

准备好在 Lionbridge 专家的帮助下开始 AI 训练了吗？我们已经帮助许多客户确保他们在 LLM 上的投资获得高回报。相信我们，我们能够确保您的 LLM 帮助您的公司更快实现目标。敬请联系我们。