AI热榜 赞助 与 Elastic 合作 随着人工智能功能的快速进步和向代理系统的转变，随着技术的不断发展，组织正在扩大其用例。
这种不断的演变也带来了风险，让 IT 领导者想知道哪些投资即使在未来六个月后也能证明是有价值的。
回到人工智能架构的基本要素——大规模部署和管理可靠、集成的人工智能系统所需的结构框架——使技术领导者能够在今天做出明智的决策，同时支持未来的人工智能代理，这些代理可以检索信息、做出决策并跨系统执行复杂的工作流程。
值得信赖的人工智能架构的四个要素 无论底层技术如何发展，以下功能都为生产就绪部署提供了稳定的指南针。
为人工智能大规模准备数据 模型的可靠性取决于它们可以访问的数据，而糟糕的数据质量会导致人工智能幻觉、偏见和不可靠的输出。
大多数企业依赖遗留系统、不一致的数据结构、分散的所有权和不完整的数据集，使得人工智能难以有效扩展。
尽管人工智能很强大，但它本身无法解决这些底层数据问题。
正如 Elastic 首席信息官 Adnan Adil 所解释的那样：“数据是人工智能架构中持久的一部分，因为没有它，这些模型将无法运行，无法提供正确的上下文，或者无法提供我们想要实施的正确级别的服务。
”行业调查一致认为数据质量是人工智能成功的最大障碍之一。
“数据质量必须良好；否则，用户就会对系统失去信心，”Adil 说。
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如果你要核对细节，可以再看原文： MIT Tech Review原文链接