避免過時成為科技初創公司的重要課題。 不要屈服於臨時解決方案，這些解決方案會威脅到您的創新可持續性。 *Katia Gil Guzman* 來自*OpenAI* 指出三個應避免的常見錯誤，以便在人工智能工具開發中取得成功。 預見技術變遷 能夠在市場上佔據有利地位。該專家的深厚知識是朝著持久和大膽項目的關鍵推動力。
在人工智能工具開發中應避免的陷阱
人工智能的快速增長為初創公司帶來了不同的挑戰。來自OpenAI的開發者Katia Gil Guzman 指出了在設計人工智能解決方案時應當避免的戰術錯誤。這些錯誤往往不易察覺，卻可能導致本有潛力的產品快速過時。
利用模型的短暫漏洞
許多開發者投入臨時解決方案以彌補技術限制。Gil Guzman警告說，這種做法將這些舉措稱為人工智能包裝器，這些包裝器是添加了微不足道價值的多餘界面。這種方法將這些產品註定會快速過時，因為行業中的大玩家，如OpenAI和Google，很快會整合重要改進。
曾幾何時，從PDF中提取信息是一項挑戰。隨著如GPT-4等先進模型的出現，這一過程變得簡單，質疑某些近幾年的創新是否仍具相關性。因此，初創公司必須避免過於專注於淺顯的解決方案。
忽視獨特性和超級針對性
為了確保產品的可持續性，必須識別其不公平優勢，即其提供的獨特價值。Gil Guzman強調了行業專業化的無可替代性。科技巨頭，例如Google或OpenAI，永遠不會提供專為特定領域或用戶設計的產品。
一些有力的例子說明了這一原則，特別是初創公司Dust，該公司利用語言模型優化特定的工作流程。還有像Speak一樣的公司，通過人工智能改變語言學習。在每種情況下，人工智能都是一種工具，旨在增強所提供解決方案的效率。
堅持同一方向而不改變軸心
沉沒成本謬誤是技術開發中一個常見的障礙。這一現象使企業在必要的更新中堅持原有方向。Gil Guzman用OpenAI的例子來說明這一問題，該公司在專門模型上投入了資金，儘管GPT-4具有優勢。
管理者必須知道何時重新調整他們的努力，以避免策略上的癱瘓。Katia Gil Guzman質疑當一個團隊在一個項目上投入了時間和資源後，在採用新的方向時是否有能力轉變。
預見未來以保持競爭力
企業必須深入了解人工智能的進展，以把握其後果。Gil Guzman勉勵市場參與者以與技術進步相當的步伐演變。未來將由那些能夠預見趨勢並持續創新的公司來定義。這個行業已不再容許猶豫；對變革的敏銳理解變成了決勝的優勢。
在這一創新過程中，通過相關解決方案脫穎而出的能力將對產品和企業的可持續性產生重大影響。只有主動的預測才能在日益不確定的技術宇宙中航行。
有關人工智能工具開發中應避免的錯誤的常見問題
在開發人工智能工具時常見的錯誤是什麼？
三個主要錯誤包括：利用當前模型的漏洞，忽視獨特性和超級針對性的重要性，堅持某個方向而不重新開始。
利用現有人工智能模型的漏洞有什麼風險？
投資於臨時解決方案，如人工智能包裝器，可能會導致產品迅速過時，因為大型玩家將用更強大的解決方案填補這些漏洞。
如何在人工智能解決方案開發中識別和整合不公平優勢？
識別不公平優勢的關鍵在於專注於您的產品為用戶提供的獨特價值，開發適合特定利基的解決方案，並將人工智能作為改善這些解決方案的工具。
在人工智能開發的背景下，沉沒成本謬誤的問題是什麼？
這一心理偏見驅使創作者在條件變化時依然堅持進行尚在進行的項目，有時在適應市場變化時從頭開始變得更為理性。
初創公司應如何為未來的人工智能變革做好準備，以避免過時？
初創公司應通過監察人工智能模型的演變、在當前實踐中整合新技術以及根據市場新興需求調整其產品來預測技術變革。
超級針對性對人工智能產品的可持續性為何至關重要？
超級針對性使得開發特定和符合目標群體需求的解決方案成為可能，從而使產品在長期內更具相關性並且不易被大型通用廠商複製。
成功利用人工智能的初創公司有哪些例子？
例子包括Dust，該公司將大型語言模型應用於特定企業的工作流程，以及Speak，該公司利用人工智能進行語言學習，表明人工智能可以成為強大而專業解決方案的有力工具。
如何在開發人工智能工具時避免創造臨時解決方案？
關鍵在於設計可持續的解決方案，投資於創新技術，預測未來需求，而不是僅僅滿足當前模型的不足。
