很多文章的报道都是由微观而宏观，今日小编讲给大家带来的关于要求AI解决方案供应商声称他们使用人工智能的三个问题的资讯也不例外，希翼可以在一定的程度上开阔你们的视野！y有对要求AI解决方案供应商声称他们使用人工智能的三个问题这篇文章感兴趣的小伙伴可以一起来看看

人工智能已成为每个人都想跳的最新潮流。组织需要弄清晰哪些解决方案(和供应商)是可信的，哪些只是希翼从炒作中受益。

在我之前关于这个主题的帖子中，我提出了三个问题，询问供应商他们的AI功能。在这里，我将基于其他三个问题在早期的评论基础上进行构建。总而言之，这些可以让你对谁真正了解AI以及谁不知道AI进行可靠的测试。

虽然您可以向供应商询问这些问题，但您也可以向您的安全或技术团队询问相同的问题，以确定他们如何回应问题。了解他们所面临的能力和限制对他们来说同样重要，因为这将有助于指导他们对任何基于AI的解决方案的审核。我建议使用这些问题来确定您的团队的响应是否与AI解决方案的响应相匹配，以确保业务价值一致。

有了这个，我建议您向AI解决方案供应商和您自己的团队提出另外三个问题。

强有力的答案：解决方案提供商声称他们使用了许多算法，因为每个数据集都需要自己的技术。不同的算法最适合不同类型的数据以实现不同的目标 - 就像厨师使用不同的刀具来完成不同的任务或不同类型的食物一样。一种尺寸并不适合所有人。如果解决方案是茁壮的，则该工具应使用各种算法进行聚类，分类，异常值，基于行为的聚类样本等。

问题5：您的ML模型多久更新一次？它们对漂移的表现如何？弱回答：供应商表示他们不知道。或者，他们可能会说永远不会，这通常会使ML模型对新问题的响应变慢，或者他们可能每天说，这使得它比基于签名的系统更好，因为它依赖于非常频繁的更新。如果人工智能训练适当，它会随时学习。因此，虽然它确实需要更新，但它固然不需要每天更新或从不更新。