自帶密鑰（BYOK）——一個(gè)保證可定制和可控的概念在不斷發(fā)展的人工智能（AI）世界中脫穎而出。

雖然BYOK經(jīng)常在云計(jì)算和安全領(lǐng)域討論，但本文深入將探討其在生成式人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用。

與開發(fā)人員使用算法的傳統(tǒng)人工智能模型不同，BYOK能夠讓用戶選擇心中首選的人工智能模型，這提供了前所未有的靈活性和個(gè)性化能力。

因此，讓我們踏上這段旅程，進(jìn)入BYOK在生成式人工智能的核心，在那里，個(gè)性化與責(zé)任相遇。

生成式人工智能中的BYOK是什么？

在生成式人工智能領(lǐng)域，Bring Your Own Key（BYOK）指的是將用戶自帶的預(yù)訓(xùn)練語言模型應(yīng)用于AI應(yīng)用程序或平臺。在傳統(tǒng)生成式人工智能應(yīng)用程序中，開發(fā)人員負(fù)責(zé)選擇并構(gòu)建底層模型，從而決定人工智能的行為和響應(yīng)方式。然而，通過使用BYOK，用戶可以引入他們青睞的預(yù)訓(xùn)練模型，從而獲得更加個(gè)性化和適應(yīng)性強(qiáng)的體驗(yàn)。

BYOK通常與定制化和用戶賦權(quán)理念相結(jié)合。用戶可以根據(jù)自身需求、偏好或應(yīng)用程序要求，選擇特定的語言模型或生成AI算法。這種方法與傳統(tǒng)模型形成鮮明對比，因?yàn)樵趥鹘y(tǒng)模型中，開發(fā)人員已替代用戶做出了關(guān)于驅(qū)動人工智能的算法決策。

生成式人工智能中BYOK的挑戰(zhàn)

雖然生成式人工智能中的BYOK為用戶提供了更加靈活和個(gè)性的體驗(yàn)，但同時(shí)也帶來了一些挑戰(zhàn)和問題。如果您是生成式人工智能中BYOK的忠實(shí)擁護(hù)者（開發(fā)人員或用戶），以下是在實(shí)施或使用BYOK時(shí)需要注意的一些事項(xiàng)：

1. 知識儲備不足

自由選擇與人工智能研究工具搭配使用的任何模型，也意味著承擔(dān)一定程度的責(zé)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(xiàn)如何影響從人工智能研究助理那里獲得的結(jié)果。然而，大多數(shù)BYOK用戶的問題在于，他們只關(guān)注自定義和使用任何的能力，所以在選擇匹配需求的語言模型時(shí)，缺乏足夠的知識來做出正確抉擇。

2. 成本管理與預(yù)算超支

對于熟悉定價(jià)模型及監(jiān)控機(jī)制的用戶來說，BYOK 是良好的補(bǔ)充；然而對于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(chǎn)生意外的開支，并超出預(yù)算。

3. 錯(cuò)誤歸因

在 AI 生成領(lǐng)域使用 BYOK 還存在另一個(gè)問題，即用戶可能錯(cuò)誤地將失誤歸咎于 AI 應(yīng)用程序。當(dāng) BYOK 與 AI 應(yīng)用程序共同使用時(shí)出現(xiàn)錯(cuò)誤，用戶可能會誤認(rèn)為是應(yīng)用程序的問題，而非他們所選 BYOK 模型潛在的缺陷。

此外，在實(shí)現(xiàn) BYOK 功能時(shí)，調(diào)試和故障排查變得更加復(fù)雜。對于傳統(tǒng)的 AI 生成模型來說，開發(fā)人員只需研究 AI 應(yīng)用程序即可找到并解決問題。而引入 BYOK 功能后，開發(fā)人員在檢查 AI 應(yīng)用程序的基礎(chǔ)上，還需要額外仔細(xì)檢查用戶提供的模型，從而查找并修復(fù)錯(cuò)誤，這無疑增加了故障排查和調(diào)試的時(shí)間。

4. 競爭模型選擇

在傳統(tǒng)的人工智能生成模型中，開發(fā)人員已付出艱辛努力，為人工智能研究工具挑選和測試最適合的基礎(chǔ)模型。雖然用戶在具有BYOK功能的人工智能應(yīng)用程序中的選擇自由度相對較低，但使用該應(yīng)用程序時(shí)不會感到無所適從。

另一方面，在實(shí)現(xiàn)BYOK時(shí)，為確保最佳性能，用戶必須挑選完美的基礎(chǔ)語言模型。因此，用戶可能在數(shù)百甚至數(shù)千個(gè)可用的模型中難以抉擇最合適的模型。

這種狀況可能導(dǎo)致決策癱瘓或做出次優(yōu)選擇，從而影響模型性能。例如，如果您對基礎(chǔ)人工智能的了解有限，打算通過OpenRouter使用BYOK功能，則很可能會陷入決策癱瘓——因?yàn)?/span>OpenRouter 是一個(gè)人工智能聚合網(wǎng)站，擁有數(shù)百個(gè)（甚至可能是數(shù)千個(gè)）不同的預(yù)訓(xùn)練模型。因此，對于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(zhàn)性。

解決生成式人工智能中與BYOK相關(guān)的挑戰(zhàn)

對于每個(gè)問題，總有一個(gè)解決方案——你只需向內(nèi)探尋。

如前所述，為了應(yīng)對在使用BYOK時(shí)的挑戰(zhàn)，以下是一些建議的解決方案，旨在提升你的體驗(yàn)，降低風(fēng)險(xiǎn)，并推動AI應(yīng)用程序的負(fù)責(zé)任使用。

1. 用戶指南及優(yōu)質(zhì)文檔

BYOK在生成式人工智能領(lǐng)域的主要挑戰(zhàn)之一是知識匱乏，因此用戶指南是避免超支、增強(qiáng)成本管理和找到錯(cuò)誤歸因的重要途徑。

開發(fā)全面的培訓(xùn)材料和文檔，向用戶傳達(dá)在生成式人工智能中實(shí)施BYOK的注意事項(xiàng)。編寫指南和教程視頻，指導(dǎo)用戶如何選擇合適的模型，了解基礎(chǔ)模型的定價(jià)結(jié)構(gòu)，以及有效管理預(yù)算。

2. 推薦適宜的模型

在擁有模型選擇靈活性的同時(shí)，也可能面臨選擇困境。當(dāng)面臨過多選擇時(shí)，可能導(dǎo)致選擇不適宜的模型與人工智能研究助手配合使用。

向用戶推薦模型有助于緩解這一問題。因此，即使實(shí)現(xiàn)了BYOK功能，也應(yīng)告知他們最適合的模型以獲得最佳性能。

3.實(shí)施支出限制與保障措施

最后，通過實(shí)施支出限制與保障措施，可以有效避免用戶超出預(yù)期。建立一套預(yù)警機(jī)制，在用戶接近或超出分配的預(yù)算時(shí)及時(shí)通知，有助于防止超支問題的發(fā)生。

此外，通過保障措施，可以部署持續(xù)監(jiān)控和分析工具，以密切關(guān)注用戶行為并識別潛在問題。在此基礎(chǔ)上，為用戶提供安全措施建議，并積極解決與BYOK使用相關(guān)的問題，確保用戶體驗(yàn)。

總結(jié)

總之，BYOK (Bring Your Own Model) 在生成式人工智能領(lǐng)域代表了向以用戶為中心的定制轉(zhuǎn)變。這一轉(zhuǎn)變使得個(gè)人能夠?qū)㈩A(yù)先訓(xùn)練的模型引入應(yīng)用程序，從而打造出更加個(gè)性化且適應(yīng)性更強(qiáng)的人工智能體驗(yàn)。

然而，在審視生成式人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀時(shí)，我們不難發(fā)現(xiàn)，BYOK亦是一把雙刃劍。雖然它為用戶提供了前所未有的靈活性，但同時(shí)也帶來了亟待關(guān)注和審慎評估的潛在風(fēng)險(xiǎn)。

原文標(biāo)題：BYOK (BringYourOwnKey) in Generative AI is a Double-edged Sword，作者：Emmanuel Ajala

鏈接：https://hackernoon.com/byok-bringyourownkey-in-generative-ai-is-a-double-edged-sword