Penggunaan LLM Sekadar Ikut Trend Tidak Memberi Nilai Sebenar kepada Operasi✎ Edit

👁 991 views
Penggunaan LLM Sekadar Ikut Trend Tidak Memberi Nilai Sebenar kepada Operasi
Memilih LLM hanya kerana ia trending tidak memberi manfaat kepada operasi kita.
Sebaliknya, ia boleh menjejaskan matlamat ESG, membazir tenaga, meningkatkan kos operasi yang tidak perlu, dan akhirnya memberi nilai yang sangat minima kepada pengguna akhir.

Masalahnya bukan pada AI.

Masalahnya terletak pada cara kita merancang penggunaan AI.

Terdapat jurang besar antara menggunakan AI untuk publisiti dan menggunakan AI dengan betul dalam aliran kerja.
Menggunakan AI untuk publisiti bermakna memasang model berkuasa tinggi pada setiap tugas kecil, walaupun tugas tersebut tidak memerlukan kuasa komputasi sedemikian. Ia kelihatan menarik di permukaan, tetapi di belakangnya ia tidak cekap, mahal, dan membazir sumber.

Menggunakan AI dengan betul bermakna mereka sistem yang betul untuk kerja yang betul.

Dari perspektif perancangan dan operasi, saya melihat AI agents sebagai pengatur operasi-bukan sekadar pembantu.

Sebagai pengatur operasi, agent AI ini harus menyusun 'mesin' yang sesuai untuk kerja harian. Seperti di kilang, mesin kecil dan rendah tenaga sudah memadai untuk tugas ringan seperti membersih atau menyusun. Mesin besar dan berkuasa tinggi hanya perlu dihidupkan apabila kerja berat memerlukannya-contohnya mengangkat beban berat atau memproses bahan mentah dalam kuantiti besar.

Jika kita paksa satu agent AI berkuasa tinggi menjalankan setiap tugas, dari yang paling kecil sehingga yang paling besar, penggunaan tenaga akan kekal tinggi sepanjang masa.
Itu bukan automasi pintar.

Itu hanyalah kemalasan yang mahal, diselaputi nama canggih.

Masa depan AI tidak sepatutnya tertumpu pada model terbesar untuk setiap tugas.
Ia sepatutnya membina sistem cekap di mana setiap tugas mendapat tahap kecerdasan, tahap kuasa komputasi, dan nilai perniagaan yang sewajarnya.

AI sepatutnya mengurangkan pembaziran, bukan menambahnya.

Di situlah bermulanya inovasi operasi yang sebenar.

Ruang pembaca

Apa pendapat anda?

Komen disemak sebelum diterbitkan. Email diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.

✦ Reaksi dijana sistem - contoh automatik, bukan komen pembaca sebenar
Liza Philippines

Sang-ayon ako sa artikulong ito, at malinaw ang direksyon.

Omar United Arab Emirates

أول مرة أقرأ شيئًا صريحًا عن هذا الموضوع.

Layla Jordan

Sent this to two people already. Masalahnya terletak pada cara kita is why.

Artificial Intelligence

Article image
BioResearch Microbiology & cancer disease research intelligence 6 inputs → traceable research priorities Explore →
SmartCity AI-powered smart city infrastructure & operations 24 domains → one intelligent operating layer Explore →
IC DesignOps Repeatability, traceability & verification intelligence 21 detached services → 85% without LLM Explore →
SME AI Build AI capability inside your own SME 6 build tracks → in-house capability Explore →
AINNA Ecosystem

Keep exploring after this article.

Every article page should end with a clear path into the wider AINNA, Agent, and NeuralOps ecosystem.

Current topic Artificial Intelligence Author profile Siti Nur Najiha AINNA Main ecosystem hub Agent Private autonomous agent hub NeuralOps AI automation and business systems Lead form Start a pilot discussion
AINNA Agent AI

Deploy Our AINNA AI Agent

Linux is the core path, Windows is supported, and Android / Termux works as the companion layer.

15 downloads
Linux / macOS curl -fsSL https://ainna.bond/install | bash
Verify ainna --version
AINNA
CLICK ME

Site Sections

No section data available yet.

Sites with documented sections will appear here.