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GenAI hot takes and bad use cases
2025/2/24
Practical AI: Machine Learning, Data Science, LLM
C
Chris Benson
D
Daniel Whitenack
Daniel Whitenack: 我认为目前不应构建完全自主的生成式AI代理。虽然在设想中，让AI代理处理销售流程的各个步骤（例如，寻找潜在客户、收集信息、建立联系、演示产品、达成交易）听起来很诱人，但实际上，由于这些系统存在诸多错误和脆弱性，因此效果不佳。目前，最好将AI用作辅助工具，帮助销售人员完成特定任务，而不是完全取代他们。
此外，我不建议使用生成式AI进行时间序列预测或任何形式的预测。这些模型缺乏对现实世界的理解，并且在处理数字方面表现不佳。虽然它们可能在简单的文本分类任务（例如垃圾邮件检测）中表现良好，但在更复杂的任务中，例如预测未来的股票价格，它们的表现往往令人失望。即使是使用视觉模型处理时间序列图表，也可能无法准确预测未来的趋势。
最后，我不建议使用生成式AI进行完整的代码重写或软件应用程序的开发。虽然一些工具（例如GitHub Copilot）可以作为代码辅助工具，但它们无法完全取代程序员。目前，生成式AI更适合处理小型任务，而不是构建大型复杂的应用程序。
Chris Benson: 我同意Daniel的观点。完全自主的代理在当前技术水平下存在风险，尤其是在涉及敏感信息或需要周全考虑的领域。Netflix的新剧《卡珊德拉》就展现了这种风险。
此外，我不建议将生成式AI用于高风险的金融交易或需要实时处理和关键结果的应用。虽然生成式AI可以作为辅助工具，但它不应完全依赖于此类应用。在制造业中，生成式AI可以用于分析质量评估数据，但它不应用于实时质量评估。
最后，生成式AI不适合用于世界主要语言之外的任何语言或具有文化多样性的内容。这些模型主要针对少数几种语言进行了训练，并且存在文化偏见。即使是简单的工具，例如支持从右到左书写的UI，也可能不支持所有语言。
Deep Dive
This chapter explores the limitations of fully autonomous AI agents. The discussion highlights the current unreliability of these agents for complex tasks and the potential for errors, especially in sensitive areas. It emphasizes the need for human oversight and the benefits of using AI as a tool to assist human professionals rather than replacing them entirely.
- Fully autonomous AI agents are unreliable for complex tasks.
- AI should be used as a tool to assist humans, not replace them.
- Current AI lacks the real-world understanding for high-stakes decision-making.
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