بررسی چالش های تفسیرپذیری نتایج، یکپارچگی داده ها و اندازه گیری فرهنگ در توسعه و پذیرش هوش مصنوعی تجاری مبتنی بر مدل زبانی

چشم انداز هوش مصنوعی تجاری به دلیل ظهور مدل های زبانی قدرتمند به سرعت در حال تحول است. این مدلها قابلیت هایاستثنایی را در پردازش وظایف مرتبط با زبان طبیعی و خودکارسازی فرآیندها نشان می دهند که باعث می شود به ابزارهاییارزشمندی به منظور کاربرد در بخش های مختلف تجاری تبدیل شوند. با این حال، پذیرش هوش مصنوعی زبانی از طرف سازمان وتوسعه مدل های مبتنی بر عامل به جای الگوریتم نویسی در گذشته، چالش های جدیدی را به ویژه از نظر تفسیرپذیری نتایج و اهمیتیکپارچگی داده ها ارائه می کند. پژوهش فعلی به بررسی چالش های موجود و پیامدهای آن در پذیرش سیستم هوش مصنوعی زبانیتوسط سازمان ها می پردازد. موضوعات کلیدی مورد بحث شامل عدم شفافیت در فرآیندهای تصمیم گیری مدل زبانی، نقش حیاتیکیفیت داده های ورودی در تضمین قابلیت اطمینان و عملکرد سیستم و کمی کردن اطلاعات نرم سازمان است. راه حل های بالقوهبررسی شده شامل توسعه تکنیک هایی برای افزایش تفسیرپذیری نتایج هوش مصنوعی و پتانسیل فناوری بلاک چین برای تایید منشاو یکپارچگی داده ها هستند. چرایی و لزوم کمی سازی داده های نرم سازمان مانند فرهنگ سازمانی نیز با توجه به تاثیر آن براثربخشی اجرای هوش مصنوعی به عنوان یک ملاحظه مهم شناخته شده است.

Keywords:

هوش مصنوعی زبانی , یکپارچگی داد هها , فرهنگ سازمانی , بلاک چین , هوش مصنوعی قابل توضیح , هوش مصنوعی تجاری