是否要担心AI模型训练的过度预测？
众所周知，生成式人工智能需要庞大的算力，通过海量的数据投喂，对人工智能系统进行训练，清晰简要的回答用户的问题。但事实上，要成功、安全地驾驭AI模型并不容易，这是一段充满了许多不确定因素和潜在陷阱的旅程，随时都可能导致错误的输出、低效的资源使用，甚至引发重大的安全事件。
对于AI项目开发和实施过程中，我们必须规避以下10种类型的错误：
01、糟糕的数据预处理
AI模型的开发需要高质量的数据进行训练，如果数据的质量无法保证，那么AI模型很可能就会出错。不完整的用户数据、错误填充的数据以及未更新的过期数据都可能会让AI模型产生错误的结果。
02、模型评估不准确
除了高质量的数据，选择正确的开发模型也很重要。AI项目开发人员需要确保使用正确的模型，并理解哪种模型最适合什么解决什么问题。
03、模型对齐（Alignment）不准确
开发人员通常会基于一些关键性技术指标来优化模型，但是这些指标中很多都没有与业务指标直接相关。因此，将技术性AI指标与业务性AI指标保持一致对于实现预期的业务成果至关重要。
04、忽视数据隐私
在AI项目开发过程中，数据隐私保护是一个非常敏感的问题，需要额外的关注和重视。所有以任何形式或途径收集客户信息的公司都需要制定数据保护政策。
05、扩展能力不足
从一开始就做好AI模型的实时扩展计划是非常重要的。
06、模型训练过度
过多的数据训练也会导致过拟合（overfitting）情况的出现。对AI模型而言，要避免大量的重复训练，而是要通过不断地更新模型参数来适应不断变化的数据分布。
07、用非真实的数据训练
当研究人员训练和测试AI模型时，他们经常使用干净、标记良好的数据集，且通常不反映真实世界的数据分布。
08、算法偏见
算法偏见是AI模型应用中所面临的一个主要问题。当算法由于训练数据或模型设计方式的潜在偏见而产生系统性错误或不公平决策时，就会出现偏见。
09、忽略模型的可理解性
为了让AI模型得到充分的信任，其决策的原理必须要透明。
10、忽视持续性监测
持续性地监测AI
