大家好，我是本栏目的编辑郝帅。现在我给大家解释一下上面的问题。人工智能已经成为每个人都想跳的最新趋势。组织需要弄清楚哪些解决方案(和供应商)值得信赖，哪些只是想从炒作中获益。

在我之前关于这个话题的帖子中，我提出了三个问题，并询问了供应商他们的AI功能。在这里，我将建立在基于其他三个问题的早期评论的基础上。总之，这些可以让你可靠地测试谁真正了解AI，谁不了解AI。

虽然您可以向供应商提出这些问题，但您也可以向您的安全或技术团队提出同样的问题，以确定他们将如何回应这些问题。对他们来说，了解他们的能力和局限性同样重要，因为这将有助于指导他们审查任何基于人工智能的解决方案。我建议使用这些问题来确定您的团队的响应是否与AI解决方案相匹配，从而确保一致的业务价值。

考虑到这一点，我建议你向人工智能解决方案提供商和你自己的团队提出另外三个问题。

强回答：解决方案提供商声称他们使用许多算法，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来实现不同的目标——就像厨师使用不同的工具来完成不同的任务或不同类型的食物一样。一个尺码不适合所有人。如果解决方案是健壮的，该工具应该使用各种算法进行聚类、分类、离群值、基于行为的聚类样本等。

问题5:你的ML模型多久更新一次？他们如何对待漂移？弱答：供应商说不知道。或者，他们可能会说从不，这通常会减慢ML模型对新问题的响应速度，或者他们可能会说每天，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AI训练得当，随时都会学习。因此，虽然它确实需要更新，但肯定不需要每天更新或从不更新。