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

雖然BYOK經常在云計算和安全領域討論，但本文深入將探討其在生成式人工智能領域的應用。

與開發人員使用算法的傳統人工智能模型不同，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性化能力。

因此，讓我們踏上這段旅程，進入BYOK在生成式人工智能的核心，在那里，個性化與責任相遇。

生成式人工智能中的BYOK是什么？

在生成式人工智能領域，Bring Your Own Key（BYOK）指的是將用戶自帶的預訓練語言模型應用于AI應用程序或平臺。在傳統生成式人工智能應用程序中，開發人員負責選擇并構建底層模型，從而決定人工智能的行為和響應方式。然而，通過使用BYOK，用戶可以引入他們青睞的預訓練模型，從而獲得更加個性化和適應性強的體驗。

BYOK通常與定制化和用戶賦權理念相結合。用戶可以根據自身需求、偏好或應用程序要求，選擇特定的語言模型或生成AI算法。這種方法與傳統模型形成鮮明對比，因為在傳統模型中，開發人員已替代用戶做出了關于驅動人工智能的算法決策。

生成式人工智能中BYOK的挑戰

雖然生成式人工智能中的BYOK為用戶提供了更加靈活和個性的體驗，但同時也帶來了一些挑戰和問題。如果您是生成式人工智能中BYOK的忠實擁護者（開發人員或用戶），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

自由選擇與人工智能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能研究助理那里獲得的結果。然而，大多數BYOK用戶的問題在于，他們只關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，缺乏足夠的知識來做出正確抉擇。

2. 成本管理與預算超支

對于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，從而產生意外的開支，并超出預算。

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于 AI 應用程序。當 BYOK 與 AI 應用程序共同使用時出現錯誤，用戶可能會誤認為是應用程序的問題，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復雜。對于傳統的 AI 生成模型來說，開發人員只需研究 AI 應用程序即可找到并解決問題。而引入 BYOK 功能后，開發人員在檢查 AI 應用程序的基礎上，還需要額外仔細檢查用戶提供的模型，從而查找并修復錯誤，這無疑增加了故障排查和調試的時間。

4. 競爭模型選擇

在傳統的人工智能生成模型中，開發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模型。雖然用戶在具有BYOK功能的人工智能應用程序中的選擇自由度相對較低，但使用該應用程序時不會感到無所適從。

另一方面，在實現BYOK時，為確保最佳性能，用戶必須挑選完美的基礎語言模型。因此，用戶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，從而影響模型性能。例如，如果您對基礎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——因為OpenRouter 是一個人工智能聚合網站，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性。

解決生成式人工智能中與BYOK相關的挑戰

對于每個問題，總有一個解決方案——你只需向內探尋。

如前所述，為了應對在使用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，并推動AI應用程序的負責任使用。

1. 用戶指南及優質文檔

BYOK在生成式人工智能領域的主要挑戰之一是知識匱乏，因此用戶指南是避免超支、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，向用戶傳達在生成式人工智能中實施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. 推薦適宜的模型

在擁有模型選擇靈活性的同時，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，即使實現了BYOK功能，也應告知他們最適合的模型以獲得最佳性能。

3.實施支出限制與保障措施

最后，通過實施支出限制與保障措施，可以有效避免用戶超出預期。建立一套預警機制，在用戶接近或超出分配的預算時及時通知，有助于防止超支問題的發生。

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

總結

總之，BYOK (Bring Your Own Model) 在生成式人工智能領域代表了向以用戶為中心的定制轉變。這一轉變使得個人能夠將預先訓練的模型引入應用程序，從而打造出更加個性化且適應性更強的人工智能體驗。

然而，在審視生成式人工智能的發展現狀時，我們不難發現，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

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