BYOK（Bring Your Own Key）在生成式人工智能中具有两面性

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BYOK（Bring Your Own Key）在生成式人工智能中具有两面性

2024-01-26

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原文作者 | emmanuel ajala

自带密钥（BYOK）——一个保证可定制和可控的概念在不断发展的人工智能（AI）世界中脱颖而出。

虽然BYOK经常在云计算和安全领域讨论，但本文深入将探讨其在生成式人工智能领域的应用。

与开发人员使用算法的传统人工智能模型不同，BYOK能够让用户选择心中首选的人工智能模型，这提供了前所未有的灵活性和个性化能力。

因此，让我们踏上这段旅程，进入BYOK在生成式人工智能的核心，在那里，个性化与责任相遇。

生成式人工智能中的BYOK是什么？

在生成式人工智能领域，Bring Your Own Key（BYOK）指的是将用户自带的预训练语言模型应用于AI应用程序或平台。在传统生成式人工智能应用程序中，开发人员负责选择并构建底层模型，从而决定人工智能的行为和响应方式。然而，通过使用BYOK，用户可以引入他们青睐的预训练模型，从而获得更加个性化和适应性强的体验。

BYOK通常与定制化和用户赋权理念相结合。用户可以根据自身需求、偏好或应用程序要求，选择特定的语言模型或生成AI算法。这种方法与传统模型形成鲜明对比，因为在传统模型中，开发人员已替代用户做出了关于驱动人工智能的算法决策。

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生成式人工智能中BYOK的挑战

虽然生成式人工智能中的BYOK为用户提供了更加灵活和个性的体验，但同时也带来了一些挑战和问题。如果您是生成式人工智能中BYOK的忠实拥护者（开发人员或用户），以下是在实施或使用BYOK时需要注意的一些事项：

1. 知识储备不足

自由选择与人工智能研究工具搭配使用的任何模型，也意味着承担一定程度的责任。为了在特定用途选择合适的模型，您需要充分了解可用的不同类型模型，以及它们的表现如何影响从人工智能研究助理那里获得的结果。然而，大多数BYOK用户的问题在于，他们只关注自定义和使用任何的能力，所以在选择匹配需求的语言模型时，缺乏足够的知识来做出正确抉择。

2. 成本管理与预算超支

对于熟悉定价模型及监控机制的用户来说，BYOK 是良好的补充；然而对于不了解该如何挑选合适模型的用户来说，他们可能会无意中选择成本较高的方案，从而产生意外的开支，并超出预算。

3. 错误归因

在 AI 生成领域使用 BYOK 还存在另一个问题，即用户可能错误地将失误归咎于 AI 应用程序。当 BYOK 与 AI 应用程序共同使用时出现错误，用户可能会误认为是应用程序的问题，而非他们所选 BYOK 模型潜在的缺陷。

此外，在实现 BYOK 功能时，调试和故障排查变得更加复杂。对于传统的 AI 生成模型来说，开发人员只需研究 AI 应用程序即可找到并解决问题。而引入 BYOK 功能后，开发人员在检查 AI 应用程序的基础上，还需要额外仔细检查用户提供的模型，从而查找并修复错误，这无疑增加了故障排查和调试的时间。

4. 竞争模型选择

在传统的人工智能生成模型中，开发人员已付出艰辛努力，为人工智能研究工具挑选和测试最适合的基础模型。虽然用户在具有BYOK功能的人工智能应用程序中的选择自由度相对较低，但使用该应用程序时不会感到无所适从。

另一方面，在实现BYOK时，为确保最佳性能，用户必须挑选完美的基础语言模型。因此，用户可能在数百甚至数千个可用的模型中难以抉择最合适的模型。

这种状况可能导致决策瘫痪或做出次优选择，从而影响模型性能。例如，如果您对基础人工智能的了解有限，打算通过OpenRouter使用BYOK功能，则很可能会陷入决策瘫痪——因为OpenRouter 是一个人工智能聚合网站，拥有数百个（甚至可能是数千个）不同的预训练模型。因此，对于了解有限他们所需模型类型的用户，选择正确的模型将变得极具挑战性。