- 新技術の導入についての考え方
- 大規模言語モデル（LLM）によるアプリケーションの統合
- AIに基づく分類子の利点
- AIに関する問題の発生
- 異なるプロバイダーのモデルに影響を及ぼすフローの発見
- プロンプト攻撃の潜在的な脅威
- セキュリティチームとの連絡
- ソフトウェアのバグ報告と修正
- 顧客の期待とサポート
- 顧客のバグ報告とQA部門の重要性
- 小規模企業によるイノベーションの重要性
- 人工知能企業の責任と安全性
自己修正システムを持たない新技術の導入は危険性を孕む。LLMを使用したアプリケーション統合は進化しており、AIに基づく分類子は中間的な効果をもたらす。異なるプロバイダーのモデルに影響を与えるフローの発見は、潜在的な脅威を示唆している。セキュリティチームとの連絡、ソフトウェアのバグ報告と修正、および顧客の期待とサポートは重要である。小規模企業によるイノベーションの重要性が指摘され、人工知能企業は責任と安全性を重視する必要がある。
元記事: https://www.theregister.com/2024/05/23/ai_untested_unstable/