AI Magazine 采访了 Linux 基金会的高级副总裁兼培训与认证总经理 Clyde Seepersad AI Magazine 采访了 Linux 基金会的 Clyde Seepersad,探讨了企业如何创建更可持续、更有效、更负责任的 AI 用例
随着人工智能在工作场所变得越来越普遍,企业正在寻求对更多人才和培训计划进行投资,以保持领先地位。
然而,保持竞争力虽然重要,但过快采用人工智能技术可能会导致网络安全数据泄露、成本增加和员工技能差距扩大等风险。
AI Magazine 采访了 Linux 基金会高级副总裁兼培训与认证总经理 Clyde Seepersad,探讨了企业采用 AI 的问题。他解释了他的“有目的但有耐心”的 AI 理念 – 如何花时间了解 AI 和该技术的最佳实践,从而在长期内创造出更可持续、更有效、更负责任的 AI。
请向我们介绍您在 Linux 基金会的职责以及您在 AI 领域所从事的工作。
在 Linux 基金会,我负责监督培训和认证计划。我和我的团队致力于帮助个人发现、培训和获得协作开发技术(通常是开源许可下的技术)的认证。
对于人工智能,我们的重点是建立对人工智能的能力和局限性的基础性理解,特别是在生成人工智能(Gen AI)领域。
我们的 AI 和机器学习培训课程涵盖从基础知识到高级应用的所有内容。我们涵盖深度学习、神经网络和数据科学等重要主题,确保学习者能够在各自的领域实施 AI 解决方案。我们的方法将理论知识与实践动手实验室相结合,以提供对所教授概念的全面理解和应用。
这些课程适用于从初学者到高级从业者的广泛技能水平,并包括验证其专业知识的认证。
当前最重要的人工智能趋势是什么?它们对企业有何影响?
当前,人工智能领域的特点是各行各业都在大力推动人工智能技术的整合,即使是那些传统上不太愿意采用新技术的行业也是如此。
压力很大,因为人工智能有潜力彻底改变各种业务流程,例如律师助理研究或总结市场新闻,这些已被证明是强大的用例。然而,该技术在更复杂的应用中仍面临重大挑战,例如自动驾驶汽车和关键的健康和安全场景。
企业面临着艰难的选择,即在何处押注人工智能以及行动速度应该有多快。他们必须权衡潜在利益与人工智能技术的局限性和现状,以便就人工智能的实施和投资做出明智的决策。评估和实施人工智能解决方案的部分挑战是确保组织中有足够的人才。
我们的 2024 年科技人才状况调查显示,AI/ML 是 48% 的组织的优先技能。此外,98% 的组织认为提升技能是一项关键战略,其中 48% 的组织优先考虑提升现有员工的技能或培养其交叉技能,而不是聘用新员工或顾问。Linux 基金会培训和认证等组织在提供值得信赖的培训和认证计划方面发挥着重要作用。
关于人工智能,您认为该技术将如何影响招聘和人员配置?
我们的研究表明,近一半的技术雇主优先招聘具有 AI/ML 技能的员工。实施 AI/ML 解决方案的企业需要人才来实现这一目标。这既来自招聘,也来自技能提升/交叉技能。我认为这些技能的需求短期内不会放缓。
与此同时,随着人工智能系统处理这些任务的能力越来越强,一些职位可能会减少。最终效果将取决于人工智能技术能够多快多有效地融入现有的工作流程和流程。目前尚不清楚幻觉问题是否能够得到充分缓解,从而提高人工智能有前途的领域的人员配备效率,例如安全监控、网络配置和云成本管理。
另一个角度是它将如何改变我们的工作。工作将发生变化。新的任务将实现自动化,这将使专业人士有时间发展新技能并追求创造力和创新。随着这种情况的发展,我们将看到我们现在无法想象的新工作。
您如何看待技术认证在未来人工智能商业格局中变得越来越重要?
与之前的技术采用浪潮一样,拥有内部核心技能仍将是 AI 商业领域取得成功的关键因素。AI 需要对数据使用、模型选择以及人类判断和 AI 驱动决策的适当组合做出决策。随着这些新角色的出现,对经过验证的技能的需求将变得更加明显。
Linux 基金会的《2024 年技术人才状况报告》显示,在向雇主展示技能方面,技术认证现在比大学学位更重要。当今所需的大多数人工智能技能都不是学校教授的。认证可确保专业人士及时了解人工智能的进步和最佳实践,使组织能够在这个快速发展的领域保持竞争优势。
Linux 基金会如何促进负责任的人工智能合作?
Linux 基金会通过 LF AI & Data 等计划以及 PyTorch 等开源、供应商中立项目,在促进负责任的人工智能协作方面处于领先地位。
LF AI & Data 致力于建立和支持开放的 AI 社区、促进协作以及制定 AI 标准和最佳实践。通过提供广泛的培训计划和培育开源生态系统,Linux 基金会确保 AI 技术得到负责任的开发和使用。
PyTorch 是一种流行的深度学习框架,也是我们产品组合的重要组成部分。它使开发人员能够快速制作原型并部署 AI 应用程序,重点关注计算机视觉和自然语言处理等实际应用。它是开源的,由 Linux 基金会托管,因此与供应商无关。
此次合作为负责任的人工智能开发提供了强大的工具和框架,有助于促进人工智能的道德使用。
企业如何才能为未来人工智能的发展做好最佳准备?
快速采用人工智能的压力不应掩盖做出明智决策的重要性,即人工智能可以在何处提供最大价值以及如何最好地将其融入现有运营中。
企业应从战略角度看待人工智能发展,优先考虑准备和周密计划,而不是仓促实施。他们应专注于有关人工智能目标和利益的高层战略决策,确保清楚地了解潜在的风险和回报。
强调准备、周密计划和战略协调的系统方法将帮助企业应对人工智能发展的复杂性,并避免“快速行动、打破常规”的思维陷阱。
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