近来,人们分别从多个角度对人工智能 (AI) 作出了描述,包括变革性的经济规则颠覆者、被夸大抑或被低估的“猛兽”。我倾向于将 AI 视为推动人类进步的伟大工具传统中的一个全新疆域,和之前出现过的工业革命或科学革命类似,它是信息革命之后发展起来的新阶段。与之前的任何重大创新一样,AI 也有可能成为善恶之源。
AI 为企业带来了巨大的希望:由机器学习提供支持的预测性 AI 已被用于识别模式、大幅提高效率、更好更快(史无前例)地解决业务和社会问题。它可用于改进医学研究,例如预测蛋白质如何折叠以影响生物学功能。它可以帮助检测金融欺诈,保障客户和公司的盈利。它可以通过更好地预测危机及其连锁反应来协助做好自然灾害规划。这些都是我们熟悉的领域,因为多年来,我们一直在帮助客户实现这些 AI 驱动的目标。
生成式 AI 不仅可以识别模式,还可以生成新模式。此功能可以帮助软件开发人员提高工作效率,帮助内容创建者提供更逼真的体验,并使客户、员工、公民和学生更轻松地找到所需的信息。
所有这些可能性均借助数据来实现。这一点是久经论证的事实,更优越的数据集促使前几代 AI 工具提供更出色的预测,而大型数据集、大型语言模型的运用又为生成式 AI 提供了支持,从而令其功能更上新层次。当前的创新技术通过利用客户的私有数据提供更好的上下文,或者微调现有模型并做出更明智的决策,从而快速改进这些基础模型。杰出的计算机科学家 Peter Norvig 颇为优雅地总结了这一点:“大量数据可胜过聪明的算法,而数据品质佳又胜过数据数量多。”
简而言之,AI 是基于数据构建的 — 数据存储、安全和可访问性对 AI 具备的见解和分析能力有着决定性的影响力。企业的 AI 功能强大与否直接取决于为其提供支持的数据。
要实现 AI 的运行,需要管理多个版本的模型,并使其与最新的数据集保持同步。这意味着海量数据必须自由流动 — 无论是企业自己的数据,还是客户用来改进其 AI 系统的其他相关数据集。当然,我们比任何人都更清楚,这并不等同于在水坝上开一条泄洪道。这些数据数量庞大且处于不断增长之中,而且分散、往往为非结构化,需要加以保护。复杂的技术以及不同的组织和数据孤岛是将 AI 项目投入生产的主要障碍。为了帮助您充分发挥 AI 的优势,您需要最全面、最强大、最可持续的解决方案,同时不会形成传统数据孤岛的瓶颈。拥有现代、智能的集成混合云数据基础架构是 AI 的基础。
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通过优化数据引擎,拥有坚实基础,充分发挥 AI 的潜能,同时以负责任、安全和经济的方式做到这一点。
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George Kurian 是 NetApp 的首席执行官,也是董事会成员。George 自 2011 年加入 NetApp 以来,用满腔的热情积极投入到不同的领导角色中,表现出了专注的执行力。2015 年 6 月,他被提名为 CEO。他拥有普林斯顿大学电子工程专业理科学士学位以及斯坦福大学工商管理硕士学位 (MBA)。