代理式人工智能是人工智能的一種進階形式,使用自主人工智能代理程式來執行複雜的工作,而不需人手監督。
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雖然傳統的人工智能模型通常只能遵照人類用戶所給予的提示或指示,但代理式人工智能卻可以自動採取行動。如此一來,企業就能在無須提示的情況下作出決策、解決困難問題、與其他人工智能代理機構合作、執行工作,以及從過去的互動中學習,而且幾乎沒有人為管控或監督。
隨著技術不斷演進及越來越普遍,代理式人工智能有可能徹底改變金融、製造業、醫療以至客戶服務、軟件程式設計及網絡資訊保安等產業。
代理式人工智能系統通常包含以下五大方面:
1. 不斷演進:代理式人工智能利用感測器、開放與專屬資料庫、應用程式開發介面及其他資訊源來蒐集大量資料並了解其環境。
2. 理性:接下來,它會分析資料來找出規律、了解要求,並且規劃最佳的行動。
3. 作出決策:代理式人工智能會根據這些規律及利用演算法來做決策、預測可能的結果,並建立策略來達成目標。
4. 採取行動:系統會採取一系列動作來落實策略並執行任務,例如產生文字或回應客戶查詢。
5. 從經驗中學習:最後,代理式人工智能會評估其達致的成效來改善未來的效率與準確性。
代理式人工智能比傳統人工智能帶來許多效益。包括:
隨著代理式人工智能的普及,企業必須牢記一些關鍵問題和挑戰。
例如,如同所有大型語言模型一樣,用來建構代理式人工智能的模型資料也可能包含漏洞、不實資料或偏見,因而影響人工智能的反應或效能。此外,在開發或使用人工智能時也需要保護私隱、敏感和機密資訊,以確保遵循所有法律與規範,包括歐盟通用資料保護法規。
對人工智能代理程式的防護不足,很可能讓其工作無法順利執行,進而帶來非預期的後果。例如,交易股票的人工智能代理程式可能會建議利用一些高風 險或非法的手段來為客戶帶來最大利潤。某些人工智能代理程式也可能重複或自我強化在與客戶解釋、規劃或互動時的錯誤。
要解決這些挑戰,企業必須確定他們採用的是開放、符合道德、透明的代理式人工智能,並與適當的工具連結。他們需要提供清楚、小心的指示,並且盡可能包含更多情境。此外,他們也應確保自己的 人工智能資訊保安與人工智能網絡資訊保安措施安全無虞、主動且隨時保持更新。
隨著代理式人工智能的智慧、適應性與自主性越來越高,它幾乎肯定會成為日常生活中無所不在的一環。
代理式人工智能在推理、學習及與其他技術無縫整合方面的創新能力,將無疑加快其在各種產業的普及速度,讓個人和企業更有效率、更具生產力。
此外,代理式人工智能也可能導致工種的大幅轉變,它會承擔先前人手處理的工作,而人類則開始扮演需要更多創意、批判性思考技巧及人機協同作業的新角色。
想要使用代理式人工智能的企業,首先應找出其核心目標,並優先考慮投資人工智能應用程式來盡可能有效率地達成目標。
他們應該尋找一些代理式人工智能方案來調整、演進及進行擴充,以便利用最新的工具來完成一般工作。此外,他們也應提供持續的支援與培訓,協助員工更有效率地與人工智能代理合作,並充分利用代理式人工智能所帶來的所有效益。
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