忽略 AI 訓練的 3 大風險

大多數的公司都認同 AI 已是在今日市場中保持競爭力的關鍵要素。根據 Deloitte《State of AI in the Enterprise》(企業 AI 應用現況) 的調查，已採用 AI 的公司中，有 83% 已獲得顯著的好處。另外，《Forbes》的一篇報導也指出，由於消費者很樂意跟以客戶服務為優先要務的公司往來，因此採用 AI 技術也有助於贏得客群青睞。公司企業最常應用 AI 的一些領域包括：

• 客戶服務
• IT 自動化
• 行銷與業務
• 防範與辨識詐騙

值得注意的是，也有少數公司對採用 AI 仍舊感到卻步，而這樣的審慎態度也不是毫無緣由。雖然這個技術是個可以獲益良多的作法，但是其初始成本非常高，而且若是未能正確地在工作流程中實作 AI，也會招致嚴重的後果。以下將為您說明忽略不做 AI 訓練，並在沒有專業 AI 服務輔佐或適當地收集與註解資料的情況下，試圖自行訓練 LLM 的三大主要風險。

忽略 AI 訓練的風險 #1：浪費資金

這是任何公司都會立即面臨的困境。以目前來說，實作 AI 解決方案是出了名的所費不貲。然而，如果 AI 生成的內容、AI 翻譯或客戶服務的改善等，能夠大幅提高您的投資報酬率 (ROI) 和/或節省大量營運成本，這個風險就值得一試。不過，若公司將 AI 開發事務交給毫無準備的人員處理，LLM 就可能表現不佳或無法協助公司如願達成目標。這樣一來，為了實作 AI 所投入的初始資金也就會淪為財務損失，此外，也一樣會浪費了花在實作 (未最佳化) LLM 上的時間與人力。

解決辦法

跟例如 Lionbridge 這樣的 AI 訓練專家合作。我們曾協助包括產業巨擘等許多客戶訓練他們的 LLM，最佳化其模型的表現。這些客戶現在都可運用他們的 LLM 處理例如以下這些工作：

• 回覆與公司手冊相關的問題
• 透過複雜細膩的聊天機器人回覆問題
• 將內容翻譯至多種語言
• 以法文創譯內容
• 理解有口音的客戶以口語提出的問題

忽略 AI 訓練的風險 #2：您的 LLM 可能會生成有偏見、種族歧視、厭女等意涵的不當內容

訓練 LLM 的其中一個重要步驟，是要確保訓練資料能反映多元與包容的觀點。如果資料收集不完備，AI 系統便很可能會產出含有偏見、種族歧視、厭女、歧視等內容。無論公司是用 LLM 來輔助例如 AI 內容生成、提供客戶服務還是翻譯等工作，生成不當內容的情況都可能為公司招致慘痛的後果。如果資料註解或資料驗證的品質不佳，公司的 LLM 可能會：

• 嚴重損害公司形象
• 導致公司被踢出重要的平台和社群媒體網站
• 冒犯到客戶與潛在客戶
• 因仇恨言論遭到懲處或罰款
• 其他損失

解決辦法

與 AI 訓練專家合作，確保您 LLM 的資料收集夠完備，日後運作時才不會生成含有偏見、歧視或仇恨言論的內容。不妨考慮使用 Lionbridge 的 Aurora AI Studio™，這個平台擁有遍佈全球、組成多元的測試人員網路，能提供您社群測試服務。

忽略 AI 訓練的風險 #3：您的 LLM 可能會生成錯誤的內容

有很多原因會造成 AI 系統出現「幻覺」，也就是產生錯誤的輸出，這些原因包括：

• 訓練資料不完備
• 錯誤的訓練資料
• 過時的資料
• 理解能力不完整
• 效果不彰的提示

這些因素都跟 AI 訓練有關。如果 AI 訓練沒有到位，就很難建立 AI 信任。訓練不足的 LLM，可能會給客戶不夠好或錯誤的建議、對您的服務或產品做出錯誤陳述，或是生成不正確的行銷文案等。一般而言，這些情況都會為您帶來災難性的後果。

解決辦法

與 AI 訓練專家合作，廣泛收集多元的訓練資料集，為您的 LLM 做好準備，以便日後能展現令人信賴的表現。取得協助，根據日後 AI 可能經常會收到的問題製作提示並測試其成效。另外，建議考慮跟 AI 專家持續合作，視需要更新與重整您的 LLM。

與我們聯絡

準備好與 Lionbridge 專家合力展開 AI 訓練嗎？我們已協助許多客戶確保他們的 LLM 投資獲致高投資報酬率，因此您可放心將 LLM 事務託付給我們，我們會竭力協助貴公司更快速地達成目標。歡迎與我們聯絡。