期望以灵丹妙药的方式实施人工智能并不是一个好策略。考虑到人工智能目前的技术局限性，可能会出现很多问题。
让我们以客户服务中的人工智能为例。法学硕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，它不但不能解决客户问题，反而可能会让客户更加沮丧。如果您的聊天机器人在尝试回答问题时不断让客户陷入循环，这些 AI 错误可能会加剧。
人工智能在计算时也会出现失误，并在训练过程中学习错误的模式。例如，一种使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排除黑人患者，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
可以采取几种“AI+人类”策略来解决对AI的过度依赖：
机器人与人类的交接
如果您在客户服务流程中添加AI ，那么构建 将复杂且具有挑战性的问题交给 人工代理的系统相当容易。这可以防止 AI 循环并帮助您的聊天机器人表现更好。
仔细检查是否存在偏见
任何预测算法都必须有必要的检查点 阿曼电话号码 来查看人工智能系统是否已经学习到正确的模式。
理想情况下，您需要一个人来检查您的 AI 模型是否存在错误并进行修复。此外，您还需要创建能够承认故障并移交给人类的系统。
2. 整合中断
您的 LLM 模型并未预先加载有关您的业务和行业的具体信息。您通常会使用RAG 系统向您的系统添加信息，包括与您的 AI 连接的几个复杂 API。
如果这些 API 失败，可能会导致聊天机器人错误。如果您的 AI 系统未无缝连接到数据源或平台，您将获得不完整的信息。
此外，如果您的网站或营销渠道存 专注于重新定义角色 在集成问题，则会影响您的整体客户体验。同样，与数据源的集成中断也会导致您的预测分析 AI 算法给出错误答案。
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约束。如果您使用 AI，最好在全容量下进行测试并解决故障点。
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，您不应违反这些规则。
我们建议您与 Kommunicate 等已经拥 中国新闻 有预先构建的集成套件的供应商合作，以便您可以最大限度地减少工作量。
3.缺乏策略
从长远来看，一头扎进人工智能浪潮可能不会有太大成效。如果急于实施人工智能，而没有考虑整体业务目标，那么可能会出现多个失败点。
在客户支持方面，当你将 AI 投入到接收消息很少的渠道时，就会发生这种情况。由于 AI 是为规模而构建的，因此消息较少的平台不会给你带来高投资回报率。
同样，这个问题也会影响预测模型。
例如，Zillow 实施了一种算法来预测房价，并根据这些预测提供报价。最终，人工智能的错误率高达约 7%，造成了数百万美元的损失。
一份战略性商业提案会估算这个错 7 个常见的 AI 错误及其避免方误率，并将人类纳入系统以进行适当的评估。
解决方案：构建 AI 优先战略
人工智能优先战略所需的基本内容如下：
- 了解客户需求并以此作为实施的线索。
- 通过进行小规模发布并收集客户反馈来计算错误率。
- 通过合并新的和多样化的训练数据来降低错误率。
- 使用检查点确保人工智能不会泄露错误信息。
- 在实施人工智能时优先考虑客户价值。