许多企业已经采用人工智能来扩展其工作流程中的各种功能。Open AI o1等新模型预计将进一步推动这一应用。
然而，与其他所有技术一样，人工智能的错误也存在风险。人工智能的实施和战略问题可能会导致业务中断，
我们一直与全球多家企业客户合作，帮助他们利用 AI 扩展业务，并发现了七个常见的 AI 错误。本文将探讨这些 AI 错误及其解决方法；您将了解到：
7 个常见的人工智能错误
抱着“灵丹妙药”的心态去实现人工智能并非良策。考虑到人工智能目前的技术局限性，它可能会面临诸多问题。
以客户服务领域的人工智能为例。法学硕 香港数据 士能够完美地模仿人类的文本模式。然而，他们缺乏情商。
因此，它非但不能解决客户的问题，反而可能会加剧客户的挫败感。如果你的聊天机器人在尝试回答问题时不断让用户陷入循环，这些人工智能错误可能会更加严重。
人工智能在训练过程中也会出现计算失误和学习错误模式的情况。例如，一个利用人工智能来了解哪些患者需要更重症监护的预测算法开始将黑人患者排除在外，因为它开始依赖医疗支出来衡量医疗需求。
这些问题可以通过一些基本的调整来解决。让我们来探索一下。
解决方案：“AI+人类”策略
可以采用多种“AI+人类”策略来解决对AI的过度依赖：如果您在客户服务流程中添加人工智能，那么构建 将复杂且具有挑战性的问题交给 人工客服的系统相当容易。这可以防止人工智能循环，并帮助您的聊天机器人更好地执行任务。任何预 个被边界分割的古老民族 测算法都必须有必要的检查点来查看人工智能系统是否已经学习了正确的模式。
理想情况下，你需要有人来检查你的AI模型是否存在错误并进行修复。此外，你还需要创建一个能够确认故障并移交至人工的系统。
整合中断
你的 LLM 模型不会预先加载关于你的业务和行业的具体信息。你通常会使用RAG 系统向系统添加信息，包括一些与你的 AI 连接的复杂 API。
如果这些 API 出现故障，可能会导致聊天机器人出现错误。如果您的 AI 系统无法与数据源或平台无缝连接，您将获得不完整的信息。
此外，如果您的网站或营销渠 尼日利亚号码 道出现集成问题，将会影响您的整体客户体验。同样，与数据源的集成中断也可能导致您的预测分析 AI 算法得出错误的答案。
解决方案：测试每个连接
每个 API 连接都受发送规则和代码的控制。如果您使用 AI，最好在满负荷情况下进行测试，并解决可能出现的故障点。
另外，请记住，您集成的每个平台都会有与其 API 相关的不同规则，您不应该违反这些规则。
我们建议您与 Kommunicate 等已经拥有预建集成套件的供应商合作，以便您可以最大限度地减少自己的工作量。