人工智能语言作为战略资产

本文由Faiā的常务董事George Siosi Samuels撰写。请查看Faiā如何致力于走在技术进步的最前沿。

企业高管为何必须有意识地管理嵌入AI中的语言框架

简而言之： 大型语言模型( LLMs )中的语言不再是后台细节。嵌入在人工智能( AI )系统中的词汇、框架和分类法塑造了声誉、监管曝光和长期价值。对于在AI和区块链转型中航行的企业来说，管理语言层现在关乎战略控制；这已成为董事会级别的关注事项。

AI中被忽视的语言力量

在企业世界中，语言数十年来被视为品牌领域——由市场营销或公关管理的事物。相比之下，代码属于工程领域。但随着大型语言模型（LLMs）的兴起——这些模型生成文本、模拟推理并推动决策——语言和代码正在融合。在人工智能的情况下，语言就是产品。

今天，当人工智能助手起草财务摘要、回答客户查询或撰写合规备忘录时，它正在构建现实(而不仅仅是执行逻辑)。它所选择的每一个词都承载着法律、情感和战略的分量。这种分量在不同规模上会层层叠加。

问题不再是“模型能做什么？”而是“它使用什么语言来做到这一点——谁控制那种语言？”

为什么语言框架现在对高管层很重要

大多数企业领导者已经理解数据治理和人工智能伦理的影响。然而，关注更微妙的控制层次：语言治理的人却较少。

这对于来自受监管行业的专业人士尤为重要(金融、法律、医疗)或那些在面向消费者的角色中采用人工智能的人士来说。看似微小的用词变化——“节省机会”与“预算削减”，“辅助工具”与“自动代理”——可以改变人们的看法、采用程度和责任。

几种宏观力量现在正在汇聚，推动这个问题上升到高层管理的水平：

1. 日益增强的监管。 欧盟人工智能法案已正式通过，其中包括对“通用人工智能”和“系统性风险人工智能”模型的具体要求。部署这些系统的企业必须记录训练数据来源、风险评估和事件响应计划。人工智能输出中的语言模糊性，特别是在安全性、偏见或错误信息方面，将受到审查。
2. 声誉脆弱性。 在人工智能时代，品牌失误不会持续数周——它们会在几小时内爆炸。一次不合适或不敏感的人工智能生成回应可能会迅速传播，引发反弹和高层恐慌。我们已经看到大型科技平台发布的人工智能功能无意中暴露了种族偏见、错误信息或对话不当的框架。
3. 战略杠杆。 有意识地用精准、共鸣的语言构建其人工智能产品的公司——无论是在内部还是外部——都能获得优势。这不仅适用于销售和采纳，也适用于它们如何被监管者、投资者和公众解读。

如果你在企业科技领域工作够久，你会记得恰当隐喻的力量：“云”重新定义了托管，“区块链”重新定义了数据库，“智能合约”重新定义了逻辑。现在，AI也在重复同样的模式。

代码即法律——语言即治理

在法律理论中，有一个观点认为代码就是法律——这一概念通过智能合约在区块链世界中获得了关注。在人工智能时代，这一逻辑向上延伸了一层：语言就是治理。编码到大型语言模型中的术语决定了它们如何解释指令、模拟推理和建议行动。如果代码执行规则，那么语言决定框架。

这将巨大的权力放在那些制定基础提示、定义分类法和策划训练数据集的人手中。就像中央银行通过公共简报中的用词来管理经济基调一样，AI工程师现在也通过系统提示和响应设计做同样的事情。

然而，极少数企业领导者甚至意识到他们的客户支持机器人、生产力工具或内部副驾驶背后存在的系统提示。

谁写了那些提示？

它们嵌入了什么价值？

正在执行或排除哪些术语？

在生成性人工智能时代，如果无法看清这些问题，您的企业就如同盲目飞行。

风险：合规性、可信度和控制

让我们具体一点。以下是未将AI语言视为战略层面的企业面临的三个最迫切的风险：

1. 监管责任。 如果您的基于LLM的系统生成的内容包含偏见语言、歧视性措辞或事实不准确，您可能会被追究责任，尤其是在医疗、金融和政府部门。欧盟人工智能法案和NIST的人工智能风险管理框架都优先考虑人工智能输出的透明性和可追溯性。这包括这些输出的措辞方式。
2. 品牌贬值。 语言不一致会侵蚀信任。如果你的人工智能助手以一种与品牌不符的语调交流——或者更糟糕的是，发表一些文化或政治上有风险的言论——声誉损害可能会迅速而严重。对于在多元语言和文化背景下运作的跨国公司来说，这尤其不稳定。
3. 提示注入和数据泄露。 你用来指导你的模型(无论是系统级还是用户级)都可能成为攻击向量。范围不当的语言指令可能无意中泄露内部信息或允许提示劫持，恶意用户通过精心构造的输入操纵模型行为。

在所有这些情况下，风险不仅来自于人工智能所知道的内容，还来自于它如何传达这些知识。

机会：信任、速度和新的护城河

现在谈谈反面。如果您的企业在语言治理方面领先，您可以解锁新的竞争优势形式。

信任溢价。 能够展示清晰、一致且协调的AI沟通的企业将获得客户、监管机构和合作伙伴的信任。这类似于可持续发展时代的ESG披露。语言管理是下一个透明度的前沿。 更快的人工智能采用。 从内部来看，您如何框定人工智能工具至关重要。员工更倾向于采用“副驾驶”或“顾问”而不是“替代品”或“自动化工具”。精心选择的语言可以减少抵触情绪，加速整合。

可授权的分类法。 如果您处于具有专业语言的领域——医学、法律、保险、合规——您策划的术语将成为一种资产。企业可以授权专有的LLM或针对其垂直行业定制的语言层，创造新的知识产权和可防御的护城河。

想象一个区块链公司，授权一个专门针对智能合约条款、法律定义和司法管辖边缘案例训练的“企业人工智能语言层”。这就是价值所在。

一种新的治理操作手册

那么，企业领导者今天可以做些什么呢？以下是管理人工智能语言的基础治理架构：

1. 提示库存和审计。 首先识别您已部署的每个AI系统——无论是公共的还是内部的——并编目驱动它们的基础/系统提示。这是您的语言基底。
2. 创建一个跨职能语言委员会。 涉及法律、产品、品牌和信息安全。围绕“语言风险”建立共享的关键绩效指标，并将其作为季度评审的一部分。语言不再仅仅是一个营销问题。
3. 设置提示版本控制。 每个提示，尤其是系统提示，都应该被版本化和记录。使用类似Git的跟踪，甚至基于区块链的不可变性(，例如，BSV)，以确保防篡改的审计记录。
4. 压力测试语言输出。 开发对抗性测试协议，评估您的模型在边缘案例、有争议的查询或文化细微差别场景中的表现。定期将这些测试作为您的质量保证流程的一部分。
5. 建立补救协议。 如果出现问题，您能多快追溯到某个提示或短语？谁负责修复它？明确的责任链将减少平均修复时间和监管风险。

区块链 + 人工智能在这里的重要性

如果你在CoinGeek上阅读这篇文章，你已经理解透明度、来源和去中心化验证的价值。这些原则——区块链的核心——现在在人工智能的世界中急需。

想象一个未来，在那里：

• 系统提示在链上以时间戳记录，为监管机构和利益相关者提供清晰的审计追踪。
• 企业特定的分类被标记化，使语言框架可移植、可许可和可货币化。
• 利益相关者可以验证没有任何提示在没有记录的情况下被更改——在高风险环境中保持完整性。

简而言之，区块链是大规模道德和战略性人工智能部署的基础设施。

结语：数字时代的管理

在古代传统中，语言是神圣的。语言一直以来都在塑造现实，从圣经中的“起初有道”到土著的命名仪式。如今，LLMs将这种力量扩展到数字系统、工作流程和社会叙事中。

作为企业领导者，我们现在站在一个门槛上。

如果人工智能模型成为我们时代的新神谕，影响金融、法律和治理的决策，我们必须问：

• 谁在写脚本？
• 我们正在将什么语言编码到将为我们的孩子、我们的机构、我们的市场提供建议的系统中？

我们现在已经从简单的技术决策转向道德问题。

而那些将人工智能语言视为战略资产——经过精心策划、管理和保护的——不仅会保持合规。他们将塑造未来。

为了使人工智能(AI)在法律框架内正常工作并在日益严峻的挑战面前蓬勃发展，它需要整合一个企业区块链系统，以确保数据输入的质量和所有权——使其能够保持数据安全，同时保证数据的不可篡改性。请查看CoinGeek对这一新兴技术的报道，了解更多关于为什么企业区块链将成为人工智能的支柱的信息.

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