Hot Database

随着人工智能（包括生成式人工智能）重塑行业，组织正在做出远远超出技术规格的决策；这些选择影响创新、安全和战略方向。是否应该对人工智能进行监管以确保透明度和问责制，还是这会抑制其发展？构建定制的人工智能平台以满足独特需求更明智，还是利用现成的解决方案来提高效率？在考虑基础设施时，托管和自托管 LLM 之间的选择如何影响控制、可扩展性和安全性？

本博客将揭示当今人工智能的三大争议，提供数据支持的见解和战略要点，以指导负责任的、面向未来的人工智能计划。

监管还是不监管？
随着人工智能扩展到关键和高风险应用领域，监管争议愈演愈烈。监管倡导者强调其对保持透明度和问责制的重要性，特别是在金融和医疗保健等高风险领域。相反，批评者担心严格的监管框架可能会扼杀创新。欧盟《人工智能法案》现在规定了具体的风险等级和义务，增加了企业在保持人工智能进展的同时保持合规的压力。

Dataiku 提供一套治理功能，旨在支持 AI 生命周期每个阶段的合规性，帮助公司负责任地应对这些监管要求。主要功能包括预评估工作流程，以防止不合规项目进展，基于项目风险的定制治理框架，集中文档和强大的模型可追溯性。Dataiku Govern 充当集中合规中心，使团队能够监控、管理和记录 AI 工作流程，确保跨项目的透明度和控制力。

战略洞察：Dataiku 的 主动不仅简化了合规性，还增强了组织的弹性和责任感。通过提供实时监控、模型跟踪和受控 LLM 访问的工具，Dataiku 使组织能够适应不断变化的法规，而不会损害其 AI 发展势头。这种方法增强了监管准备，并帮助公司建立信任，将它们定位为日益监管的 AI 领域的负责任领导者。

建造还是购买？
在公司满足合规性要求的同时，他们还在人工智能战略中面临另一个关键选择：是构建定制平台还是购买现成的解决方案。

在生成式 AI时代，构建还是购买的决策已经发生了变化。以前，组织面临着一个简单的选择，是从头开始开发 AI 平台还是购买完整的解决方案。然后，它转变为购买端到端的 AI 平台（包括生成式 AI），而不是在分析和 AI 的每个领域建立一流的工具之间的连接。现在，随着专门的、由 AI 驱动的单点解决方案（尤其是针对生成式 AI）的出现，讨论再次回到最佳前进道路上。但这些单 卡塔尔电话号码数据 点解决方案最终是不可扩展的。它们增强了一个流程，但不会为相邻流程带来任何好处。

内部构建提供了无与伦比的控制和定制，但也带来了挑战，包括技术债务和可扩展性限制，尤其是在生成式人工智能能力快速发展的情况下。维护定制平台也需要大量资源、时间和适应性。

相反，企业可以通过购买单点解决方案或同类最佳工具来加速 AI 部署并降低开发成本。然而，这些单点解决方案通常缺乏跨更广泛流程的可扩展性，限制了差异化。依赖多个外部供应商实现特定功能也会增加依赖性和技术债务，因为每个解决方案都需要持续更新和维护。

战略洞察：构建或购买的决定应反映组织的具体目标、资源能力和灵活性要求。平衡的方法——使用支持自定义集成和预构建功能的端到端平台——可以提供两全其美的效果。

像Dataiku这样的端到端 AI 平台使组织能够无缝地跨这些选项运行。内置工具使组织能够将 AI 领域的新创新直接集成到其企业技术堆栈和业务流程中。这种方法提供了灵活性，可以负责任地扩展 AI，保持强大的治理，并纳入外部发展，以增强组织的独特流程和需求。