生成式人工智慧中的BYOK（BringYourOwnKey）是一把雙面刃
2024.01.28
自備金鑰（BYOK）——一個保證可自訂和可控的概念在不斷發展的人工智慧（AI）世界中脫穎而出。
雖然BYOK經常在雲端運算和安全領域討論，但本文深入將探討其在生成式人工智慧領域的應用。
與開發人員使用演算法的傳統人工智慧模型不同，BYOK能夠讓使用者選擇心中首選的人工智慧模型，這提供了前所未有的靈活性和個人化能力。
因此，讓我們踏上這段旅程，進入BYOK在生成式人工智慧的核心，在那裡，個人化與責任相遇。
生成式人工智慧中的BYOK是什麼？
在生成式人工智慧領域，Bring Your Own Key（BYOK）指的是將使用者自帶的預訓練語言模型應用於AI應用程式或平台。在傳統生成式人工智慧應用程式中，開發人員負責選擇並建立底層模型，從而決定人工智慧的行為和回應方式。然而，透過使用BYOK，使用者可以引入他們青睞的預訓練模型，從而獲得更個人化和適應性強的體驗。
BYOK通常與客製化和使用者賦權理念相結合。使用者可以根據自身需求、偏好或應用程式要求，選擇特定的語言模型或產生AI演算法。這種方法與傳統模型形成鮮明對比，因為在傳統模型中，開發人員已取代使用者做出了關於驅動人工智慧的演算法決策。
生成式人工智慧中BYOK的挑戰
雖然生成式人工智慧中的BYOK為使用者提供了更靈活和個性的體驗，但同時也帶來了一些挑戰和問題。如果您是生成式人工智慧中BYOK的忠實擁護者（開發人員或使用者），以下是在實施或使用BYOK時需要注意的一些事項：
1. 知識儲備不足
自由選擇與人工智慧研究工具搭配使用的任何模型，也意味著承擔一定程度的責任。為了在特定用途選擇合適的模型，您需要充分了解可用的不同類型模型，以及它們的表現如何影響從人工智慧研究助理獲得的結果。然而，大多數BYOK用戶的問題在於，他們只專注於自訂和使用任何的能力，所以在選擇匹配需求的語言模型時，缺乏足夠的知識來做出正確抉擇。
2. 成本管理與預算超支
對於熟悉定價模型及監控機制的用戶來說，BYOK 是良好的補充；然而對於不了解該如何挑選合適模型的用戶來說，他們可能會無意中選擇成本較高的方案，從而產生意外的開支，並超出預算。
3. 錯誤歸因
在AI 生成領域使用BYOK 還存在另一個問題，即用戶可能錯誤地將失誤歸咎於AI 應用程式。當BYOK 與AI 應用程式共同使用時出現錯誤，使用者可能會誤認為是應用程式的問題，而非他們所選BYOK 模型潛在的缺陷。
此外，在實現BYOK 功能時，調試和故障排查變得更加複雜。對於傳統的AI 生成模型來說，開發人員只需研究AI 應用程式即可找到並解決問題。而引入BYOK 功能後，開發人員在檢查AI 應用程式的基礎上，還需要額外仔細檢查使用者提供的模型，從而找到並修復錯誤，這無疑增加了故障排查和調試的時間。
4. 競爭模型選擇
在傳統的人工智慧生成模型中，開發人員已付出艱辛努力，為人工智慧研究工具挑選和測試最適合的基礎模型。雖然用戶在具有BYOK功能的人工智慧應用程式中的選擇自由度相對較低，但使用該應用程式時不會感到無所適從。
另一方面，在實現BYOK時，為確保最佳效能，使用者必須挑選完美的基礎語言模型。因此，使用者可能在數百甚至數千個可用的模型中難以抉擇最合適的模型。
這種狀況可能導致決策癱瘓或做出次優選擇，進而影響模型表現。例如，如果您對基礎人工智慧的了解有限，打算透過OpenRouter使用BYOK功能，則很可能會陷入決策癱瘓——因為OpenRouter 是一個人工智慧聚合網站，擁有數百個（甚至可能是數千個）不同的預訓練模型。因此，對於了解有限他們所需模型類型的用戶，選擇正確的模型將變得極具挑戰性。
解決生成式人工智慧中與BYOK相關的挑戰
對於每個問題，總有一個解決方案——你只需向內探尋。
如前所述，為了應對使用BYOK時的挑戰，以下是一些建議的解決方案，旨在提升你的體驗，降低風險，並推動AI應用程式的負責任使用。
1. 使用者指南及高品質文檔
BYOK在生成式人工智慧領域的主要挑戰之一是知識匱乏，因此使用者指南是避免超支、增強成本管理和找到錯誤歸因的重要途徑。
開發全面的培訓材料和文檔，向使用者傳達在生成式人工智慧中實施BYOK的注意事項。編寫指南和教程視頻，指導用戶如何選擇合適的模型，了解基礎模型的定價結構，以及有效管理預算。
2. 推薦適合的模型
在擁有模型選擇彈性的同時，也可能面臨選擇困境。當面臨過多選擇時，可能導致選擇不適合的模型與人工智慧研究助理一起使用。
向使用者推薦模型有助於緩解這一問題。因此，即使實現了BYOK功能，也應告知他們最適合的型號以獲得最佳性能。
3.實施支出限制與保障措施
最後，透過實施支出限制與保障措施，可以有效避免使用者超出預期。建立一套預警機制，在使用者接近或超出分配的預算時及時通知，有助於防止超支問題的發生。
此外，透過保障措施，可以部署持續監控和分析工具，以密切注意使用者行為並識別潛在問題。在此基礎上，為使用者提供安全措施建議，並積極解決與BYOK使用相關的問題，確保使用者體驗。
總結
總之，BYOK (Bring Your Own Model) 在生成式人工智慧領域代表了轉向以使用者為中心的客製化。這一轉變使得個人能夠將預先訓練的模型引入應用程序，從而創造出更個性化且適應性更強的人工智慧體驗。
然而，在審視生成式人工智慧的發展現況時，我們不難發現，BYOK也是一把雙面刃。雖然它為用戶提供了前所未有的靈活性，但同時也帶來了亟待關注和審慎評估的潛在風險。
原文標題：BYOK (BringYourOwnKey) in Generative AI is a Double-edged Sword，作者：Emmanuel Ajala
連結：https://hackernoon.com/byok-bringyourownkey-in-generative-ai-is-a-double-edged-sword