簡短回答： 如果AI能寫文章,回答客戶問題和支持診斷,那麼顯而易見的問題是人類專業知識是否仍然能贏得它的地位,它確實如此,而且出於一個具體原因:AI系統是一個快速,閱讀良好的實習生,它以顯著的速度產生工作,沒有指導,就會產生同樣的速度的自信錯誤. 專家的價值不再產生第一稿——它知道哪些草案是錯誤的,爲什麼。
核心重點
- AI系統可以產生自信,流利,和事實錯誤的輸出,其輸出速度與其產生正確,因此單是速度就不是一個質量信號.
- 人入Loop(HITL)是指經過培訓的審查人員在生產過程中,而不僅僅是生產完成之後,在規定的檢查站檢查AI輸出.
- 2024年的一個法庭認定加拿大航空在它的聊天機向客戶提供不正確的喪葬費信息後負有責任,表明不受控制的AI產出具有真正的法律和財務風險。
- 回答引擎優化(AEO)和Generative引擎優化(GEO)是兩個較新的學科企業需要與傳統的SEO並列,因爲人們越來越多地直接向AI助手提問,而不是通過搜索結果點擊.
- Lifewood 與土著語言專家、主題事項審查員和結構化質量檢查站對接 AI 工具,包括內容、翻譯和搜索-可見性工作。
爲什麼不能信任AI在沒有人類監督的情況下工作?
AI無法可靠地自行檢查自己的產出,這就是爲什麼未經監督的AI系統會產生流利但有時是虛假或不適當的內容. AI-Genered Content(AIGC)是AI工具幫助創建的任何文本,圖像或信息——博客文章,產品描述,社交帖子,以及即時聊天人每天遇到的回答. 快速製作內容是容易的。 困難的部分是要確保內容準確、文化上合適和有創意。
考慮一個AI爲馬來西亞電子商務網站寫一個產品描述,使用在美國纔有道理的口號,或者一個保健聊天員,因爲沒有人對答案進行雙重檢查而給病人提供不準確的醫療信息。 這些並不是假設的失敗模式;當AI在沒有人類監督的情況下運行時,它們經常發生。 AI要可靠工作,無論是寫內容,回答客戶問題,還是給搜索結果提供動力,都需要準確的數據,人機檢查,以及不斷的微調.
人性在上何爲,如何減少風險?
人行道(HITL) 在整個AI生產過程中,在指定的檢查站保留經過培訓的審評員,而不是僅僅在最後或根本沒有。 Lifewood將這一審評納入內容創建的每個階段,而不是將其作爲最後檢查。
跳過它的成本並不是抽象的. 2024年,加拿大一家法庭在其網站聊天員向客戶提供不正確的喪偶票價信息後,判定加拿大航空負有法律責任,裁定航空公司沒有采取合理謹慎措施確保聊天員的準確性. 環行中的人類審查者在到達客戶之前就會發現這一錯誤。 HITL審查完全減少了這種風險:在錯誤成爲昂貴的問題之前,它會發現事實錯誤、文化錯誤、翻譯錯誤和不公開的內容。 Lifewood的每個AI項目都彙集了作家、編輯、翻譯和主題專家,他們作爲一個團隊在每一階段都努力保持質量,這一方法在這方面有更深入的探討。 人類在“脫”機學習指南.
AI如何改變人們的搜索方式,爲什麼對企業很重要?
人們越來越不注意搜索結果 問 AI 助理喜歡 ChatGPT, Google的,因爲 Gemini,和 Microsoft'" 副駕駛直接提問,並獲得一個單回回答而不是鏈接的頁面. Gartner 預測到傳統搜索引擎的容量將下降 25% 由 2026 以基因爲主 AI 工具取代常規搜索查詢。 SEO將網站排在搜索結果的頂端的做法 已經不夠了 有兩個新的學科現在也很重要了
語言準確性爲何比翻譯更重要?
文譯經常失去或扭曲意義,這是AI在跨語言交流中最大的盲點之一. 將“斷腿”這樣的偶像直接翻譯爲馬來西亞巴哈薩語,將完全失去意義;在客戶服務響應、醫療指示或法律文件中,同樣的錯誤可能從混淆到真正有害。
Lifewood 與母語專家合作,他們超越翻譯範圍,運用文化背景、區域細微差別和行業術語,因此, AI 此類審查與在吉隆坡的系統一樣,在倫敦或紐約也一樣。 Lifewood範圍更廣 多種語文數據收集 提供培訓和評價數據,以提供 AI 語文間可靠的系統,如在 AI模型爲什麼需要多種語言的數據.
怎樣? Lifewood 實際完成這些 AI 計劃?
Lifewood 結合了人類專門知識和 AI 在整個管道中的能力:收集和說明培訓數據,驗證多種語文的內容,優化傳統搜索和 AI-提供動力的發現, 並運行質量保證的每個步驟。 這跨度 Lifewood的,因爲 AI 數據服務,說明中描述的 頂級AI數據註釋公司,以及更廣泛的 公司提供人力的 AI 數據註釋服務.
目標不僅僅是使AI在一般意義上發揮作用——它使AI以該企業的語言爲特定企業服務,爲該企業的客戶服務。 獲得最佳成果的組織並沒有用AI來取代人;它們正在利用AI來提高人民的效率,並將其與更好的數據、人的監督以及有意的能見度戰略結合起來。