由于模型训练的控制和治理不明确，还存在潜在的公平使用问题。这可能导致声誉风险以及因使用有害和/或有偏见的信息而产生的法律和合规风险。 目前，医疗保健、生命科学、法律、金融服务和公共部门等许多行业对生成式人工智能的需求正在增加。
相关文章： 如何选择正确的生成式人工智能 垂直人工智能和“人工进 RCS 数据缅甸 这种向垂直 AI 的演变是软件行业之前就已经历的自然演变。软件即服务 (SaaS) 市场已经有了一段时间的垂直解决方案，并取得了成功，例如Veeva（生命科学 CRM）、Procore（建筑管理）和Servicetitan（服务平台）。
随着技术的成熟，“AI 堆栈”正在形成。基础模型是 AI 堆栈的基石，其中的领导者包括 Anthropic、 Cohere 和 OpenAI。AI的“镐和铲子”将位于基础设施层，这是一个包罗万象的层，包括数据增强、微调、数据库和模型训练工具等各种类别。
这方面的例子包括Hugging Face（模型发现）、Weights & Biases（机器学习操作 - MLOps）和LangChain（大型语言模型 - LLM - 创建）等公司。 在堆栈的应用层面，我们将看到横向和纵向应用。