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, innovative technology brings opportunity for new entrants to capture market share as the larger incumbents in the market are typically slower to adopt

• 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?

I believe this question relates to the ability for ChatGPT and similar LLM tools to hold the context of the entire chat as opposed to simply the most recent prompt as traditional “chatbots” have done. 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. The reality is the technology is so no and so rapidly changing that an answer given last year is no longer the same answer, 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, trusted vendors with the appropriate security certifications by using their secure platform environments as opposed to publicly available tools. 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.

Is anyone leveraging Azure data lake and if so how is the data security applied over the llm? 

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. The OpenAI connector in Azure applies data security measures through various mechanisms to safeguard the confidentiality, 完整性, 数据的可用性. 主要的保安措施包括:

2. Encryption: Data transmitted between Azure services and the OpenAI connector is encrypted to prevent unauthorized interception or tampering. 传输层安全(TLS)加密通常用于保护通信通道.

3. Access Control: Role-based access control (RBAC) and Azure Active Directory (AAD) integration are utilized to manage access to the OpenAI connector resources. This ensures that only authorized users or applications can interact with the service and access sensitive data.

4. 网络安全:Azure使用网络安全组(nsg), 防火墙, and virtual private networks (VPNs) to restrict inbound and outbound traffic to the OpenAI connector. 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. Data Isolation: Azure implements measures to isolate customer data within the OpenAI connector environment, 防止租户之间未经授权的访问或泄漏. Logical and physical separation mechanisms are employed to ensure data confidentiality and privacy.

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. These features help organizations track and protect sensitive data assets within the OpenAI connector environment.

7. Compliance Certifications: Azure maintains compliance with various industry standards and regulations, 例如SOC 2, ISO 27001, HIPAA, 和GDPR. Compliance certifications demonstrate Azure's commitment to data security and regulatory compliance when using the OpenAI connector.

8. Security Monitoring and Logging: Azure offers robust logging 以及监控能力 to detect and respond to security incidents in real time. 安全日志, 审计跟踪, and anomaly detection mechanisms help identify potential threats and vulnerabilities within the OpenAI connector infrastructure.

通过实施这些数据安全措施, the OpenAI connector in Azure aims to provide a secure and trusted environment for organizations to leverage AI capabilities while protecting their sensitive data assets.

随着人工智能的不断发展 will coding/creating scrips start to become obsolete for end users to create? 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.

How is AI getting into the real medical field automation for example AI which can look up for Lung Cancer and help doctors get the assessment faster ?

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, pull information from internal web pages and documents and summarize information from EHRs to form questions

• “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, and 谷歌's tool could find text in a patient's record that reads "patient consumed tobacco five years ago,根据博士的说法. Anantraman”

• UPMC是 使用预测分析AI to identify pre-surgical risk as well as post-discharge success predictors to prevent readmissions

• 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. Say, for example, you’re using Microsoft Azure’s platform to access OpenAI’s LLM model securely. This is protected by the same security standards and certifications as any other private data you’re trusting Microsoft with within your business.

Azure与Open AI合作，提供Azure Open AI服务.  This service empowers you to have your own instance(s) of GPT models deployed within your tenant, 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 does review the prompts submitted to your model to ensure there are no bad actors utilizing Azure products. 另外, there is a form available for requesting that your conversations remain private. 

随着人工智能的不断发展 will coding/creating scrips start to become obsolete for end users to create? 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: AI can predict potential software failures or performance issues by analyzing historical data, 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 essential for evaluating output, refining prompts for generation, and making critical 决定 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.  There will always be a need for human developers to design, train, and maintain these AI systems.  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, organizations may need fewer engineers to produce the same quantity of code due to increased efficiencies of engineers being empowered by AI.  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, enabling users to create complex applications without writing extensive code – making code generation more accessible and efficient for a broader range of users.

• Skill improvement:  AI can also help end users and human programmers to learn and improve their coding and script creation skills, 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