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

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。如果解决方案是健壮的，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，但它当然不需要每天更新或从不更新。