AI 具有巨大的投资回报率潜力，但其使用需要以信任为后盾，Snowflake 的 Baris Gultekin 说

快速阅读: 据《技术监视器》最新报道，Snowflake的巴里斯·古尔特金认为企业AI未来将提供更多选择和信任。AI正民主化数据，涌现数据代理，并推动商业智能进化。管理客户期望需清晰沟通，强调信任与治理。小型语言模型有其优势，但大型语言模型仍有需求。市场选择增多是好事，但也带来选择困扰。订阅新闻简报获取更多信息。

Snowflake的巴里斯·古尔特金表示，企业AI的未来将充满更多选择和更多信任。（照片来源：Snowflake）

自2006年以来，您一直在广告、个人助理和移动领域从事AI驱动的产品工作。AI产品的下一波进化将来自哪里？

我个人可以看到三个明确的发展方向。首先，AI正在民主化数据。虽然它没有得到太多关注，但对许多企业来说，AI的主要用例首先是数据分析。这类应用能够筛选从电话通话到客户互动等所有类型的数据，与自然语言处理相结合时，分析师可以将大量非结构化数据的分析转化为结构化的见解。

其次，AI代理正在开始涌现。我看到企业正在构建所谓的“数据代理”，这些代理能够整合文档中的现实世界洞察和信息，支持从改善交互结果到市场营销和商业智能的一切。

最后，我们在商业智能领域看到了势头。至少我们的客户希望超越僵化的仪表板，进入能够通过自然语言交互回答后续问题的仪表板。这就是最新的需求所在。

同时，您如何管理客户对AI的高期望？

[对于AI供应商或产品所有者来说]最清楚的做法是通过沟通来管理期望。重要的是要询问AI应用的重点领域，并确保任何用例都经过深思熟虑，并且任何最终部署的系统不会产生幻觉，而是提供高质量的输出。

同时，您如何管理客户对AI的高期望？

管理和治理应处于AI管理的核心位置。例如，我们合作的许多企业都有自己的AI治理委员会，决定哪些AI供应商可以合作。在这里，信任至关重要。当AI应用运行时，他们必须知道他们的数据不会被滥用，符合内部治理政策，并且不会产生不想要的结果或与错误方共享信息。例如，如果客户构建一个HR聊天机器人，设置正确的访问控制至关重要，以便只有正确的人才能访问特定信息。

当然，所有的AI都是为了提供某种答案而设计的。然而，通过赋予AI正确的上下文，可以提高答案的准确性，这实际上是为了确保检索过程有效运作：进入正确的文档，扫描正确的信息，并使用这些信息来提供正确的答案。任何关于使用AI的决策都围绕其可能的投资回报率[ROI]展开。这是我们客户的首要考虑事项。但是随着AI成本迅速下降，能力不断提升，从ROI角度来看，趋势是正确的。

市场上对小型语言模型的潜力越来越感兴趣。您认为它们会取代大型语言模型吗？

较小的模型有自己的优势。企业如果想解决特定问题，可能不想花很长时间或投入太多资金在大型语言模型上，那么它们可以在更便宜的成本下获得针对特定任务的良好性能。这可能是文档提取、数据分类或翻译。这些模型易于操作，普及度高，体积小巧且成本低廉，仍然可以处理大量数据。

另一方面，我们仍然看到企业有兴趣花费大量时间和金钱来构建极其强大的大型语言模型，这些模型每天都在提升解决问题的能力。这种推理能力对于前沿业务应用至关重要，因此我认为大型语言模型的使用只会增加。

在我们之前的访谈中，您提到企业越来越多地希望在使用AI时有更多的选择。现在市场上有更多的选择吗？这对大家来说是好事吗？

也许[在西方]我们认为只有少数几家AI供应商正在崛起，但DeepSeek的出现是个意外，尤其是考虑到它的推理逻辑、能力和价格。但我们应该有所预料：DeepSeek一直建立在高质量模型的基础上。当然，这种出现激发了市场需求。实际上，我们现在已将他们的模型集成至Snowflake平台，因为我们的客户想要尝试它并且它是开源的。

当然，这意味着需要提供安全保证。此外，DeepSeek的推出揭示了未来市场的本质特征，这个市场将由选择定义。选择总是有益的！选择降低了价格并推动了可能性的边界。这也给客户带来了选择何种模型的困扰，特别是因为许多人希望长期与一家供应商合作，一旦选择了某个模型，维持该模型的更新也更为便捷。

无论如何，这种以选择为中心的市场将是未来的常态。

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(以上内容均由Ai生成)