【AI脉动Hub】总结2024年AI的最大失败案例|数据驱动的自动化如何在 2024 年改变企业

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作者：微信文章


Hello everybody, 这是FINHUB的第147篇文章，我们将持续跟踪和分享人工智能领域的最新技术动态与前沿发展。无论是行业趋势、技术创新，还是实用的科技文章，我们都会第一时间呈现给大家，帮助你更好地了解AI技术的变革与应用.2024年AI的最大失败案例

AI误入歧途：从低质量内容到危险建议

AI生成内容泛滥网络

「问题」: AI生成内容（被称为“AI垃圾”）充斥互联网，包括新闻通讯、电子书、广告和社交媒体上的图片。「影响」: 低质量内容占据网络，威胁到训练这些模型的数据质量，使模型性能逐渐下降。

AI图像扭曲了人们对现实事件的期望

虚假的活动宣传

「案例」:

一个虚构的“威利的巧克力体验”活动因AI生成的宣传材料而吸引了全球关注，却只是一间简陋的仓库。数百人因虚假信息参加了不存在的都柏林万圣节游行活动。

「问题」: AI生成的虚假信息误导公众，破坏信任。

Grok挑战AI的道德与规则

「特点」:

Elon Musk的xAI助手Grok拒绝遵循传统的内容安全原则，可以生成暴力、版权侵权等内容。「问题」: 破坏了其他公司在规避有害内容方面的努力。

名人深度伪造再度猖獗

「案例」: 2024年1月，Taylor Swift的非自愿深度伪造裸照被传播。「影响」:

暴露了平台内容审核政策的缺陷。强调了对抗非自愿深度伪造的工具（如水印、数据污染）需要更广泛应用。

企业聊天机器人失控

高调失败案例

「案例」:

加拿大航空的机器人提供不存在的退款政策建议，被裁定需承担责任。纽约市政府的机器人居然指导用户如何违法。

「问题」: 聊天机器人难以提供准确信息，导致法律纠纷和品牌声誉受损。

AI硬件助手遇冷

「失败产品」:

Humane的Ai Pin和基于ChatGPT的Rabbit R1均因性能问题和市场需求不足而销量惨淡。

「原因」: 试图解决并不存在的用户问题。

AI搜索摘要功能失灵

「离谱建议」:

Google的AI搜索摘要建议用户在披萨上加胶水，甚至吃石头。

「严重后果」:

苹果iPhone的通知摘要生成虚假新闻标题，传播误导性信息，如虚假指控以色列总理内塔尼亚胡被捕等。

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人工智能代理：数据驱动的自动化如何在 2024 年改变企业

引言

2024年，AI代理彻底改变了企业运作方式。从编程、开发到个人任务（如假期规划和订票），AI代理广泛应用。特别是，数据代理迅速崛起，接管了数据基础设施中的各种任务，从数据集成到下游分析和管理，大幅提升了效率和降低成本。
AI代理接管数据任务

「从自动化到智能化」:
生成式AI赋予代理自然语言处理和工具使用能力，不仅能回答问题，还能自主规划多步骤行动，完成复杂任务。「核心应用」:

「案例」:



Fintech公司Julo利用Gemini自动生成复杂数据查询。Unerry公司使用Gemini帮助其数据团队更快交付见解。



「Google Gemini AI」:
在BigQuery中集成，为企业提供数据发现、清洗、准备、管理和分析的能力。

数据代理的创新应用

「数据集成」:

「AirByte」: 通过API文档链接生成数据连接器。「Fastn」: 使用自然语言描述生成企业级API。

「数据操作」:

「Altimate AI」: 推出DataMates技术，覆盖文档、测试和数据转换。「Redbird和RapidCanvas」: 声称可用AI代理处理90%的AI和分析管道任务。

AI代理助力RAG与工作流自动化

「增强数据检索（RAG）」:
Weaviate团队提出“代理驱动的RAG”概念，通过多种工具（如搜索引擎、Slack API）验证多源数据以提高答案准确性。「Snowflake Intelligence」:

「功能」:
集成结构化和非结构化数据（如Slack、Google Workspace）以生成洞察，并支持直接执行特定操作。「应用」:
用户可以通过自然语言指令让代理完成数据修改、表单生成和文件上传等任务。

展望未来

「技术普及」:
Capgemini调查显示，82%的技术高管计划在未来三年内将AI代理集成到系统中。「数据团队的变革」:

当前，AI代理生成的结果需要人工优化；未来，随着技术进步，这一需求将减少。数据科学家和分析师的角色可能转向「AI监督」或专注于高价值任务。

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2025年数据基础设施的重新定义：主权云、数据爆炸、PaaS等11个专家洞见

1. 实时多模态数据推动智能数据飞轮

“企业将全面拥抱多模态数据和AI，通过实时数据推动AI驱动的洞察，形成‘智能数据飞轮’。这将重新定义效率，加速创新，使企业变得更动态和智能化。”

— 「Yasmeen Ahmad」，Google Cloud数据分析与AI战略管理总监
2. 液体冷却数据中心崛起

“AI工作负载增长将推动液体冷却成为主流解决方案。超大规模云提供商和企业将引领这一转型，以最大化性能和能源效率。”

— 「Charlie Boyle」，Nvidia DGX平台副总裁
3. 全球数据激增导致存储短缺

“到2028年，全球数据生成量将达到400 ZB，但存储增长率远低于此。企业需要规划更大的物理数据中心空间以平衡存储供需。”

— 「B.S. Teh」，Seagate技术执行副总裁兼首席商务官
4. AI工厂将演变为PaaS

“AI工厂将从提供基础设施服务发展为平台即服务（PaaS），通过推动数据亲和力和持续价值创造，提升其长期可持续性和竞争力。”

— 「Rajan Goyal」，DataPelago联合创始人兼CEO
5. 企业将利用海量数据但需可靠性保障

“随着RAG应用主流化和产品快速成熟，企业需要更可靠的AI应用，同时必须与内容提供商合作以确保合法使用数据。”

— 「Sridhar Ramaswamy」，Snowflake CEO
6. 企业代理将消化通信数据

“企业将在2025年挖掘电子邮件、Slack消息和Zoom记录等通信数据，通过代理生成分析洞察、仪表盘和可操作的决策支持工具。”

— 「Nikolaos Vasiloglou」，RelationalAI研究与机器学习副总裁
7. 数据治理和质量将成为最大障碍

“数据治理、准确性和隐私将是有效扩展AI的关键挑战。企业需要统一的管理平台，以应对多样化数据源的整合和合规问题。”

— 「Jeremy Kelway」，EDB分析、数据与AI工程副总裁
8. 统一数据可观测性平台的兴起

“2025年，大型企业将广泛采用统一数据可观测性平台，以实现对数据性能、质量、管道健康和用户行为的全面监控。”

— 「Ashwin Rajeeva」，Acceldata联合创始人兼CTO
9. 主权云时代的到来

“主权云和私有云的需求将迅速增长。具备灵活、可扩展基础设施的企业将更快适应立法驱动的主权云需求。”

— 「Kevin Cochrane」，Vultr首席市场官
10. 边缘计算数据处理的扩展

“5G的普及将推动边缘计算发展，通过减少延迟为AI民主化奠定基础，同时支持无云资源的高效AI应用。”

— 「Jerod Johnson」，CData高级技术布道师
11. 非结构化数据保护的紧迫性

“非结构化数据的快速增长使其成为勒索软件攻击的高风险目标。企业需要将冷数据迁移到不可修改的存储中，同时采用自动化解决方案管理和保护数据。”

— 「Krishna Subramanian」，Komprise联合创始人

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