14、人工智能开发与使用：低代码体验与负责任实践

人工智能开发与使用：低代码体验与负责任实践

1. 低代码与无代码的机器学习体验

编程经验在使用集成工具和处理 REST API 时十分必要。不过，也有一些低代码的解决方案可供选择。例如，Microsoft 的 Azure Percept 工业物联网硬件为计算机视觉和计算机音频服务提供了低代码开发环境。它基于逻辑应用程序，在设备的本地容器中运行。用户可以在 Percept Studio 网页应用中选择预建模型，并将其直接部署到支持 AI 加速的 Percept 硬件上，通过 Azure IoT Hub 进行管理。

通过将托管端点与简单连接器结合，即使没有高级编程技能，也能挑选所需的功能。Microsoft 还进一步聚焦于解决方案，如 AI Builder 的预建模型和有针对性的文档自动化解决方案。

2. 负责任的 AI 开发与使用

AI 和机器学习虽然强大，但也存在诸多问题，如侵犯隐私、引发安全问题、复制和放大偏差、自动化决策带来负面后果等。

• AI 的潜在影响 ：AI 潜力越大，责任也就越大。在医疗、教育和刑事司法等领域，AI 的社会影响和后果显著。即使是日常使用的 AI，如果系统不公平、不可问责、不透明和不安全，也可能无意中排除或伤害用户。
• 大语言模型的问题 ：像 Azure OpenAI Service 背后的 GPT - 3 模型这样的大语言模型，由于其训练数据来自书籍和网页，可能导致某些观点在训练数据中过度代表，而边缘化观点缺失，从而使结果不准确、不公平或令人反感。
• 法律问题