人工智能将如何颠覆公司的目标市场?

我相信几乎所有公司的市场都进入了一个颠覆的阶段. 现有的和新兴的人工智能在这方面发挥了几种作用:

• 通过授权新进入者改变市场动态(降低进入门槛).

• 提供更个性化的产品和体验.

• 通过自动化简化操作和降低成本.

• 新事物的快速发展, 创新技术为新进入者带来了夺取市场份额的机会，因为市场上较大的现有企业通常采用速度较慢

• 想想Netflix会超越Blockbuster, iTunes超越Tower Records, 苹果超越黑莓……这样的例子不胜枚举.

@gtp允许您链接提示，这将如何改变它将改变使用方式?

我相信这个问题与ChatGPT和类似的LLM工具保存整个聊天上下文的能力有关，而不是像传统的“聊天机器人”那样简单地保存最近的提示. 这是一个真正的游戏规则改变者! 这是从一个简单的预编程Q&A到与技术的实际对话, 谁能回忆起对话中较早的信息, 理解上下文, 并根据先前提示的内容对新提示进行假设(预测). 简而言之, 这变成了真正的对话，而不是令人沮丧的“对不起”, 我不明白你的问题“经验大多数人都知道以前的聊天机器人.

考虑到信息敏感性和即将出台的关于人工智能的联邦指导方针, 您是如何为更长期的计划评估工具的? 是否正在形成针对医疗保健特定实现的行业标准? 

这仍然是一个不断发展的领域，特别是生成式AI. 现实情况是，技术是如此的不，而且变化如此之快，以至于去年给出的答案不再是相同的答案, 6个月后，今天的答案将会不同. 我在应用中看到的是，公司通过以下组合来解决这个问题:

• AI治理: 成立委员会制定战略, 评估, 并通过考虑数据敏感性等因素来管理人工智能, 道德的考虑, 偏见, 互操作性, 可支持性, 可伸缩性, 准确度阈值.

• 信息安全好像有很多公司, 尤其是大一点的, 你是否打算把大部分工作委托给老牌企业, 通过使用其安全平台环境(而不是公开可用的工具)获得具有适当安全认证的受信任供应商. 在生成人工智能的世界里, 这些主要是主要的云供应商，如微软Azure, 亚马逊网络服务, 谷歌, 和甲骨文. 你也有新兴的服务，比如OpenAI的直接企业服务.

主要供应商通常提供的认证和安全包括:

• HITRUST: 确保符合医疗安全标准.

• HIPAA: 对于处理受保护的健康信息至关重要.

• ISO 27001: 展示全面的信息安全管理.

• SOC 2: 确保安全性、可用性、处理完整性、机密性和隐私控制.

• PCI DSS: 需要确保支付卡交易.

• FERPA: 与保护学生教育记录有关.

• 国家标准: 遵守权威的网络安全指导方针.

有人在利用Azure数据湖吗?如果有的话，数据安全是如何在llm上应用的? 

是的，MG游戏登录网页在Azure ADLS和Azure Open AI Service上有实现.  通过这种技术组合, mg官方游戏中心利用RBAC和acl来管理对LLM和ADLS的访问.  另外, Azure provides built-in features which allow us to ensure the security of custom solutions; these include the ability to encrypt data at rest and in transit, 利用客户管理器密钥进行加密的能力, 和MFA通过Azure AD.   

MG游戏登录网页提供全面管理的数据和分析平台, 蜂窝, 利用此技术栈并授权组织拥有现代化的, 可扩展的平台支持&主动性，BI开发 & 报告，以及人工智能等高级分析 & 机器学习，而无需建立自己的基础设施.   

另外, mg官方游戏中心与组织合作，建立他们自己的数据生态系统, 制定人工智能战略, 并为采用人工智能和自动化制定路线图.  如果您想了解更多有关mg官方游戏中心服务的信息或了解mg官方游戏中心的安全措施, 请给我发个信息，mg官方游戏中心很乐意和你谈一谈! 

以下是ChatGPT的结果:

1. Azure中的OpenAI连接器通过各种机制应用数据安全措施来保护机密性, 完整性, 数据的可用性. 主要的保安措施包括:

2. 加密:在Azure服务和OpenAI连接器之间传输的数据是加密的，以防止未经授权的拦截或篡改. 传输层安全(TLS)加密通常用于保护通信通道.

3. 访问控制:基于角色的访问控制(RBAC)和Azure Active Directory (AAD)集成用于管理对OpenAI连接器资源的访问. 这确保了只有经过授权的用户或应用程序才能与服务交互并访问敏感数据.

4. 网络安全:Azure使用网络安全组(nsg), 防火墙, 和虚拟专用网络(vpn)来限制入站和出站流量到OpenAI连接器. 网络级保护有助于降低未经授权访问和网络攻击的风险.

5. 数据隔离:Azure实现了在OpenAI连接器环境中隔离客户数据的措施, 防止租户之间未经授权的访问或泄漏. 采用逻辑和物理分离机制，确保数据的机密性和隐私性.

6. 数据治理:Azure为数据治理提供了工具和服务, 包括数据分类, 标签, 以及监控能力. 这些特性帮助组织在OpenAI连接器环境中跟踪和保护敏感数据资产.

7. 合规性认证:Azure符合各种行业标准和法规, 例如SOC 2, ISO 27001, HIPAA, 和GDPR. 合规性认证证明了Azure在使用OpenAI连接器时对数据安全性和法规遵从性的承诺.

8. 安全监控和日志记录:Azure提供了强大的日志记录和监控功能，可以实时检测和响应安全事件. 安全日志, 审计跟踪, 和异常检测机制有助于识别OpenAI连接器基础设施中的潜在威胁和漏洞.

通过实施这些数据安全措施, Azure中的OpenAI连接器旨在为组织提供一个安全可靠的环境，以利用AI功能，同时保护其敏感数据资产.

随着人工智能的不断发展，编码/创建脚本对最终用户来说将开始变得过时? 在什么情况下它仍然适用?

类似于mg官方游戏中心对大多数业务流程的讨论, 我相信它会进化的, 但不会过时. mg官方游戏中心将开始看到的是许多角色的“简单”任务, 决定, 通过使用这些工具，内容创建将很快实现自动化, 人类仍然需要回顾, 正确的, 完成更复杂的项目. 我认为编程已经通过这项技术看到了这一点. 就像任何其他角色一样，需要提高技能以保持在市场上的竞争力.

人工智能是如何进入真正的医疗领域的?例如，人工智能可以查找肺癌并帮助医生更快地进行评估 ?

卫生系统在这一领域取得进步的例子数不胜数. 下面是一些例子:

• 梅奥诊所 使用谷歌云生成人工智能 创建一个聊天机器人来接收问题, 从内部网页和文档中提取信息，并从电子病历中总结信息以形成问题

• “例如, 临床医生可以询问人工智能聊天机器人患者是否吸烟, 谷歌的工具可以在病人的记录中找到“病人五年前吸烟”的文字,根据博士的说法. Anantraman”

• UPMC是 使用预测分析AI 确定术前风险和出院后成功预测因素，以防止再入院

• 梅奥诊所介绍 可以检测胰腺癌的人工智能 在传统临床诊断前475天左右.

• UT健康 构建生成式AI模型 哪一种能帮助医生处理大量信息来预测心脏病发作.

关注使用人工智能 & 将你的数据或对话保密. 我知道有“隐私承诺”，但你的数据 & 对话就在那里.

对于可公开访问的模型，这是绝对正确的. 然而，在上面的回复中提到，有一些方法可以确保数据隐私和安全. 比如说，你正在使用微软Azure的平台安全地访问OpenAI的LLM模型. 这是由相同的安全标准和认证保护的，就像您信任微软在您的业务中使用的任何其他私人数据一样.

Azure与Open AI合作，提供Azure Open AI服务.  此服务使您能够在租户中部署自己的GPT模型实例, 减轻对在公共模型中公开机密数据的担忧.  因为谈话本身是私人的, Azure会检查提交给模型的提示，以确保没有不良行为者使用Azure产品. 此外，有一个表格可以要求你的谈话保持隐私. 

随着人工智能的不断发展，编码/创建脚本对最终用户来说将开始变得过时? 在什么情况下它仍然适用? 

虽然人工智能可能会改变编码和脚本编写的格局, 它不太可能完全取代编写代码的人类. 相反，它将增加和增强开发人员的能力.  开发人员/编码人员的角色如何得到加强的一些例子包括:

• 自动代码生成:人工智能可以帮助生成代码片段, 模板, 甚至是基于输入需求或规范的整个功能. 这可以帮助开发人员加快编码过程, 特别是对于重复的任务或样板代码.

• 代码优化人工智能算法可以分析现有的代码库，以识别效率低下的地方, 冗余, 或者最优化的机会. 这可以导致更快和更有效的代码执行, 提升的性能, 减少资源的使用.

• 减少错误/故障检测ai驱动的工具可以检测甚至自动修复代码中的常见bug和错误. 通过持续分析代码更改和执行模式, 这些工具可以帮助开发人员更快地识别和解决问题, 生成更健壮、更可靠的代码.

• 代码评审: 人工智能可以通过分析编码标准来协助自动化代码审查, 最佳实践, 潜在的问题. 这可以帮助开发人员确保代码质量和跨项目的一致性, 同时也为更重要的任务腾出时间.

• 文档: 基于ai的NLP模型可以从代码注释中自动生成文档, 函数名, 以及其他相关信息. 这可以帮助工程师用更少的手工工作来维护最新的文档, 改进代码理解和协作. 

• 预见性维护: 人工智能可以通过分析历史数据来预测潜在的软件故障或性能问题, 系统日志, 以及使用模式. 这使得开发人员能够在问题影响最终用户之前主动解决问题, 减少停机时间，提高整体软件可靠性 

总的来说，人工智能有可能通过以下方式彻底改变软件开发过程 增强功能 对于工程师来说，减少手工工作，提高整体生产力和代码质量.  然而, the importance of humans will persist; their role remains 对于评估输出、精炼生成提示和做出关键决策至关重要 在整个过程中.  人工智能将增强工程师的作用, 允许他们更有效、更准确地生成代码, 但他们的技能仍然受到高度重视和需要.  人类开发人员总是需要设计、培训和维护这些人工智能系统.  随着人工智能的不断发展, 编码和脚本编写的方式很可能会发生变化, 但它们绝对不会完全过时. 

人工智能还会以哪些方式影响代码生成? 

• 随着时间的推移, 因为工程师们越来越擅长利用人工智能来生成代码, 由于人工智能提高了工程师的效率，组织可能需要更少的工程师来生成相同数量的代码.  然而, 在确保人工智能被用于负责任的工作方面，人类将发挥重要作用, 透明的, 以及以人为本的方式.

• 低代码和无代码平台:这些平台已经越来越受欢迎, 允许用户用最少的编码知识构建应用程序. 随着人工智能的发展, 这些平台可能会变得更加复杂, 使用户无需编写大量代码就可以创建复杂的应用程序，从而使代码生成对更广泛的用户更易于访问和高效.

• 技能提升:人工智能还可以帮助最终用户和人类程序员学习和提高他们的编码和脚本创建技能, 通过提供反馈, 指导, 和教程.

回复:

1. Adrienne Watts, MBA，副总裁|执行顾问|数据 & 分析Moser咨询公司.

2. D.J. Plavsic，执行董事-服务时间 |收入周期:系统患者访问(SPA) |印第安纳大学健康