Mana lebih boleh dipercayai untuk menggerakkan kargo?
Robot yang angkut setiap bungkusan sendiri buat keputusan, pilih laluan, dan ubah suai setiap kali?
Atau robot yang bina landasan, sistem isyarat, checkpoint dan peraturan operasi supaya ribuan bungkusan boleh bergerak automatik melalui laluan terkawal?
Untuk operasi kritikal, cara kedua lebih boleh diharap.
Dari sudut operasi di AINNA, saya tengok AI dalam kewangan sama juga.
Guna LLM terus untuk analisis setiap transaksi akan hasilkan variasi. Model tu boleh dipengaruhi oleh konteks, prompting, kemas kini model, data latihan, dan bias manusia yang terkumpul.
Arsitektur yang lebih baik ialah guna AI untuk bina landasan.
Biar AI reka sistem berasingan: parser tetap, logik deterministik, garis panduan perakaunan, peraturan validasi, pemeriksaan reconciliation, dan indikator kewangan yang telah ditetapkan.
Lepas tu, biar data kewangan lalu dalam sistem terkawal tu berulang kali.
AI tak perlu “fikir” untuk setiap transaksi.
AI tu dipanggil balik hanya bila sistem jumpa pengecualian atau kerumitan yang betul-betul perlukan reasoning.
AI bina landasan.
Sistem deterministik gerakkan kargo.
AI urus pengecualian.
Untuk sistem kewangan, kebolehpercayaan perlu datang dari arsitektur - bukan dari meminta model probabilistik buat penilaian yang sama ribuan kali.
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen disemak sebelum diterbitkan. Email diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.
Mana lebih boleh dipercayai untuk - itu dah ringkasan artikel ni.
Worth reading just for biar AI reka sistem berasingan.
Good to finally see dari sudut operasi di AINNA set out this clearly.