Amazon Q står overfor utfordringer: Hallusinasjoner og datalekkasjer

Amazons generative AI-assistent, Amazon Q, er under gransking. Rapporter indikerer hallusinasjoner og datalekkasjer, noe som vekker debatter om dens beredskap for bedriftsbruk.

Når det gjelder mount, understreker eksperter viktigheten av grundig testing, potensielle reguleringer og Amazons rolle i å navigere i disse utfordringene.

Hallusinasjoner og personvernproblemer dukker opp

Lekkede dokumenter rapportert av The Platformer avslører det Amazon Q sliter med unøyaktigheter, inkludert hallusinasjoner og datalekkasjer. Studiene fremhever unøyaktigheten til store språkmodeller (LLM) når de er koblet til bedriftsdatabaser. Analytikere som sporer bransjen antyder at disse problemene gjør Amazon Q uegnet for beslutningstaking i bedriftsmiljøer.

Pareekh Jain, administrerende direktør i EIIRTrend & Pareekh Consulting, påpeker begrensningene, og sier: "Hvis hallusinasjoner er til stede, kan du ikke bruke dem til beslutningstaking i bedriftsmiljøer." Mens Amazon posisjonerer Q som en arbeidsledsager for millioner, stiller analytikere spørsmålstegn ved dens beredskap for utbredt bedriftsbruk.

Testing av utfordringer og viktigheten av interne utprøvinger

For å løse disse problemene, understreker eksperter behovet for omfattende intern testing før generativ AI assistent er klar for kommersiell utgivelse. Jain understreker betydningen av å evaluere data og algoritmer for å finne årsaken til unøyaktigheter.

"Jeg tror de må gjøre mer testing med interne ansatte først," la Jain til. "De må se om det er et problem med dataene eller algoritmen." Amazon Q utnytter 17 år med AWS’ data- og utviklingskompetanse, og understreker innsatsen involvert for Amazon i det raskt utviklende AI-landskapet.

Opplæring og skritt mot forbedring

Mens hallusinasjoner utgjør utfordringer, fremhever Sharath Srinivasamurthy, assisterende visepresident ved IDC, skritt for å forbedre bruken av generativ AI. Srinivasamurthy foreslår treningsmodeller på data av høyere kvalitet, umiddelbar utvidelse, kontinuerlig finjustering av organisasjonsspesifikke data og innlemming av menneskelige kontroller for mistenkelige svar.

«Å trene modellene på data av bedre kvalitet, fortløpende finjustering av modellene på organisasjonen eller bransjespesifikke data og retningslinjer, og forsterke et lag med menneskelig sjekk i tilfelle responsen er mistenkelig er noen av trinnene som må tas for å utnytte denne nye teknologien best mulig, sier Srinivasamurthy.

Regulatoriske bekymringer og kravet om ansvarlig AI

Rapporter av hallusinasjoner fører til diskusjoner om behovet for forskrifter, men Sanchit Vir Gogia, sjefanalytiker og administrerende direktør ved Greyhound Research, advarer mot potensiell kontraproduktivitet. Gogia antyder at altfor strenge regler kan hindre utveksling og bruk av data, og peker på suksessen til OpenAIs GPT som et eksempel på fordelene med en mindre regulert industri.

Jain gjenspeiler denne følelsen, og understreker viktigheten av selvregulering. "Regler kan eksistere, men fokuset er først og fremst på selvregulering," forklarer Jain. "Vekten bør være på ansvarlig AI, der logikken kan forklares for kunder i stedet for å lage "black box"-systemer."

Når Amazon går inn i det generative AI-området, er alle øyne rettet mot teknologigiganten for å møte disse utfordringene, spesielt med tanke på den sene inntredenen sammenlignet med industriledere som Microsoft og Google. Jain bemerker at AWS er ​​en etternølende, og øker forventningene og granskingen angående teknologier som chatbots.

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
• PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
• kilde: https://metanews.com/amazon-q-faces-challenges-hallucinations-and-data-leaks-raise-questions-on-ai-readiness/