使用SAS负责任地探索生成式人工智能
内容提要
人工智能的采用正在迅速增长，预计到2027年对人工智能专家的需求将增加40%。SAS提供免费的在线学习课程，涵盖生成式人工智能和负责任的创新，帮助专业人士理解和整合这些技术。可信的人工智能至关重要，欧盟人工智能法案等法规旨在确保负责任的使用。建议参加这两门课程以扩展人工智能知识。
延伸解读
生成式AI的实用边界
文章指出，生成式AI在创意启动、问题解决和代码生成等方面有巨大潜力，但 hype 被夸大。关键在于知道何时有用、何时无用。数据科学家应理解其背后的模型（如Transformer、大语言模型）以及如何与现有分析工具结合，避免强行套用到不合适的场景。
负责任AI的监管驱动力
欧盟人工智能法案（2024年3月）和美国关于安全、可靠和可信赖AI的行政命令（2023年10月）提高了构建可信AI的紧迫性。这些法规旨在防范不可接受和高风险AI系统，同时鼓励低风险AI的负责任创新。与GDPR类似，欧盟AI法案也影响与欧盟公民有业务往来的公司。
可信AI的核心原则
文章强调，任何实施AI的人都应理解可信AI的基本原则：透明性、问责制和以人为本。生成式AI可能带来业务、人类和环境风险，因此评估和缓解偏见与风险至关重要。SAS的免费课程《负责任创新与可信赖AI》面向数据科学家、商业领袖、分析师及AI系统的消费者和受影响者。
Q&A
人工智能的需求预计到什么时候会增长40%？
预计到2027年，人工智能专家的需求将增加40%。
SAS提供哪些免费的在线学习课程？
SAS提供的免费在线学习课程包括《使用SAS的生成式人工智能》和《负责任的创新与可信赖的人工智能》。
生成式人工智能在实际应用中有哪些潜力？
生成式人工智能在创意过程、问题解决和代码生成等方面具有巨大潜力。
负责任的人工智能开发需要考虑哪些原则？
负责任的人工智能开发应遵循透明性、问责制和以人为本的原则。
欧盟人工智能法案的通过对企业有什么影响？
欧盟人工智能法案的通过影响不仅限于欧盟公司，还包括与欧盟公民有业务往来的公司。
为什么了解生成式人工智能的工作原理很重要？
了解生成式人工智能的工作原理有助于数据科学家更有效地使用这些技术，并避免在不适合的地方使用它们。
