挑战与展望红队的工作既困难又瞬息万变，因为会不断出现。我们会不断评估产品在交付给用户之前的风险承受能力，以确保产品具有足够的可信度。公司必须根据对测试的稳健性和全面性的评估，以及其价值观、品牌声誉、对消费者的承诺和潜在危害的严重程度，评估其风险承受能力。随着我们进入具有自主代理的 ai 的下一个领域，部署前的对抗性测试比以往任何时候都更加重要。了解自主 ai 代理的发展方式，以及信任和培训为何是其成功的关键。阅读更多有关通过让人类掌管您的 ai 活动，使您的 ai 实践符合道德最佳实践的提示。
注意接触有害内容的
salesforce 员工可以向lyra health寻求支持，这是一项通过采用这些策略，您不仅可以避免潜在的陷阱，还可以与客户建立信任。在这个忠诚度取决于提供无与伦比的体验的世界里，制定一个如何无缝扩展的强大计划是您取得长期成功的万无一失的关键。品牌如何将社交媒体上的“赞”转化为销售？或者更好的是，转化为忠诚的客户？人工智能现在备受关注，但答案却不那么吸引人。答案是数据。
想象一下。您是一个全球消费零售品牌，业务遍及实体店、电子商务网站和社交媒体店面。一位长期店内购物者刚刚在 instagram 上“点赞”了一款新产品。这会触发自主代理使用个性化 电报筛查 折扣代码联系购物者，以推动他们进入下一步。
代理商会分享一个指向您网站的链接，购物者会在这个链接上找到一个定制的购物页面，该页面基于您对他们的了解。这就像访问一家只出售他们喜欢的商品、适合他们尺寸且在他们预算范围内的商店。销售后，自主代理商会跟进以了解他们是否喜欢该商品，并为配套商品提供折扣。购物者会感觉自己像个真正的 vip。
从自动生成消息到创建个性化购物网站和售后服务，人工智能在购物过 不会试图“破坏”应 程中发挥着越来越重要的作用。但这些精心策划的数字体验之所以成为可能，并不是因为某个拥有万亿参数、经过定制训练的大型语言模型(llm)，而是一种可以聚合并连接每个数据点的新型数据平台。
如果没有这种联系人工
智能根本没什么用。事实上，到 2025 年，30% 的生成式人工智能项目将被放弃，部分原因就是数据质量不佳。
人工智能和数据：更高层次客户体验不可协商的因素
ai 需要数据。大量的数据。许多企业认为，如果他们使用自己的数据训练 学生手机清单 自己的 llm，他们就可以生成一个了解其业务和客户一切的 ai 模型。