简短回答： 如果AI能写文章,回答客户问题和支持诊断,那么显而易见的问题是人类专业知识是否仍然能赢得它的地位,它确实如此,而且出于一个具体原因:AI系统是一个快速,阅读良好的实习生,它以显著的速度产生工作,没有指导,就会产生同样的速度的自信错误. 专家的价值不再产生第一稿——它知道哪些草案是错误的,为什么。
核心要点
- AI系统可以产生自信,流利,和事实错误的输出,其输出速度与其产生正确,因此单是速度就不是一个质量信号.
- 人入Loop(HITL)是指经过培训的审查人员在生产过程中,而不仅仅是生产完成之后,在规定的检查站检查AI输出.
- 2024年的一个法庭认定加拿大航空在它的聊天机向客户提供不正确的丧葬费信息后负有责任,表明不受控制的AI产出具有真正的法律和财务风险。
- 回答引擎优化(AEO)和Generative引擎优化(GEO)是两个较新的学科企业需要与传统的SEO并列,因为人们越来越多地直接向AI助手提问,而不是通过搜索结果点击.
- Lifewood 与土著语言专家、主题事项审查员和结构化质量检查站对接 AI 工具,包括内容、翻译和搜索-可见性工作。
为什么不能信任AI在没有人类监督的情况下工作?
AI无法可靠地自行检查自己的产出,这就是为什么未经监督的AI系统会产生流利但有时是虚假或不适当的内容. AI-Genered Content(AIGC)是AI工具帮助创建的任何文本,图像或信息——博客文章,产品描述,社交帖子,以及即时聊天人每天遇到的回答. 快速制作内容是容易的。 困难的部分是要确保内容准确、文化上合适和有创意。
考虑一个AI为马来西亚电子商务网站写一个产品描述,使用在美国才有道理的口号,或者一个保健聊天员,因为没有人对答案进行双重检查而给病人提供不准确的医疗信息。 这些并不是假设的失败模式;当AI在没有人类监督的情况下运行时,它们经常发生。 AI要可靠工作,无论是写内容,回答客户问题,还是给搜索结果提供动力,都需要准确的数据,人机检查,以及不断的微调.
人性在上何为,如何减少风险?
人行道(HITL) 在整个AI生产过程中,在指定的检查站保留经过培训的审评员,而不是仅仅在最后或根本没有。 Lifewood将这一审评纳入内容创建的每个阶段,而不是将其作为最后检查。
跳过它的成本并不是抽象的. 2024年,加拿大一家法庭在其网站聊天员向客户提供不正确的丧偶票价信息后,判定加拿大航空负有法律责任,裁定航空公司没有采取合理谨慎措施确保聊天员的准确性. 环行中的人类审查者在到达客户之前就会发现这一错误。 HITL审查完全减少了这种风险:在错误成为昂贵的问题之前,它会发现事实错误、文化错误、翻译错误和不公开的内容。 Lifewood的每个AI项目都汇集了作家、编辑、翻译和主题专家,他们作为一个团队在每一阶段都努力保持质量,这一方法在这方面有更深入的探讨。 人类在“脱”机学习指南.
AI如何改变人们的搜索方式,为什么对企业很重要?
人们越来越不注意搜索结果 问 AI 助理喜欢 ChatGPT, Google的,因为 Gemini,和 Microsoft'" 副驾驶直接提问,并获得一个单回回答而不是链接的页面. Gartner 预测到传统搜索引擎的容量将下降 25% 由 2026 以基因为主 AI 工具取代常规搜索查询。 SEO将网站排在搜索结果的顶端的做法 已经不够了 有两个新的学科现在也很重要了
语言准确性为何比翻译更重要?
文译经常失去或扭曲意义,这是AI在跨语言交流中最大的盲点之一. 将“断腿”这样的偶像直接翻译为马来西亚巴哈萨语,将完全失去意义;在客户服务响应、医疗指示或法律文件中,同样的错误可能从混淆到真正有害。
Lifewood 与母语专家合作,他们超越翻译范围,运用文化背景、区域细微差别和行业术语,因此, AI 此类审查与在吉隆坡的系统一样,在伦敦或纽约也一样。 Lifewood范围更广 多种语文数据收集 提供培训和评价数据,以提供 AI 语文间可靠的系统,如在 AI模型为什么需要多种语言的数据.
怎样? Lifewood 实际完成这些 AI 计划?
Lifewood 结合了人类专门知识和 AI 在整个管道中的能力:收集和说明培训数据,验证多种语文的内容,优化传统搜索和 AI-提供动力的发现, 并运行质量保证的每个步骤。 这跨度 Lifewood的,因为 AI 数据服务,说明中描述的 顶级AI数据注释公司,以及更广泛的 公司提供人力的 AI 数据注释服务.
目标不仅仅是使AI在一般意义上发挥作用——它使AI以该企业的语言为特定企业服务,为该企业的客户服务。 获得最佳成果的组织并没有用AI来取代人;它们正在利用AI来提高人民的效率,并将其与更好的数据、人的监督以及有意的能见度战略结合起来。