通过AI应用最大化价值并最小化风险的方法——从最新问答中解读战略性方法

生成AI的快速普及为开发、测试、治理和法规带来了新的挑战和机遇。Tricentis副总裁大卫·加德纳表示，“质量保证（QA）和多层验证是确保AI可靠性的关键。”具体来说，①通过大量测试和模式分析可视化“波动”并持续修正，②在生产环境中结合监控和人类裁量的“检查和平衡”机制，③通过包括外部服务在内的综合压力测试来避免大规模故障是不可或缺的。实际上，2024年CrowdStrike的故障给达美航空带来了超过5亿美元的损失，并暴露了整个供应链的脆弱性。此外，欧盟将在2025年8月实施的AI法案强制要求透明度和问责制，违规者将面临最高相当于年营业额7%的罚款。在法规和技术进化交错的当下，管理层、开发者、测试人员和法律团队需四位一体地设计“负责任的AI”，以安全地驶过“价值创造的高速公路”。