A mesterséges intelligencia úgy csúszik be az audiovizuális világba, ahogy egy hozzáértő színpadmester egy sötét díszletbe – csak akkor kezded el az ütemezést, amikor hirtelen minden jobban néz ki és hangzik. Vagy amikor valami elromlik, és senki sem tudja pontosan megmondani, hogy miért. 😅
AI AV lényege : nem egyetlen csillogó termék, hanem olyan képességek halmaza, amelyek intelligensebbé, gyorsabbá, sőt néha nyugtalanítóan automatizálttá teszik az audio-, video-, vezérlési, monitorozási és tartalomfeldolgozási munkafolyamatokat. A professzionális audiovizuális szakemberek (tervezők, integrátorok, üzemeltetők, gyártók) pedig ezt minden fázisban érezni fogják – a rendszertervezéstől a napi támogatásig.
Az alábbiakban egy gyakorlatias, audiovizuális fókuszú áttekintést talál arról, hogy mi változik, mi a következő lépés, és mit lehet tenni ellene.
Cikkek, amiket esetleg ezután érdemes elolvasnod:
🔗 Érdemes ma használni a szövegfelolvasó mesterséges intelligenciát?
Ismerd meg, mi ez, hogyan működik, és mik a főbb felhasználási módjai.
🔗 Mennyire pontos a mesterséges intelligencia a valós alkalmazásokban?
Nézze meg, mi befolyásolja a pontosságot, és hogyan mérik az eredményeket.
🔗 Hogyan észleli a mesterséges intelligencia az adatokban található rendellenességeket?
Ismerje meg a módszereket, modelleket és az anomáliadetektálás alkalmazási területeit.
🔗 Hogyan tanuljuk meg lépésről lépésre a mesterséges intelligenciát
Kövesd a gyakorlatias utat az alapoktól a valódi projektekig.
Mit is jelent valójában az „AI AV”🧠🔊🎥
Amikor az emberek AI AV-t , általában az alábbiak közül egyre (vagy többre) gondolnak:
-
Észlelés : MI, amely „érti” a hangot/videót – beszéd kontra zaj, arcok kontra háttér, ki beszél, mi látható a képernyőn.
-
Döntéshozatal : MI, amely kiválasztja a műveleteket – kamerák váltása, szintek beállítása, fényszórók irányítása, útvonaljelzések, előbeállítások aktiválása.
-
Generáció : Mesterséges intelligencia, amely tartalmat hoz létre – feliratokat, összefoglalókat, fordításokat, összefoglaló videókat, sőt, még szintetikus előadókat is (igen).
-
Előrejelzés : Mesterséges intelligencia, amely előrejelzi a problémákat – meghibásodó eszközöket, sávszélesség-csúcsokat, szobahasználati mintákat, jegytrendeket.
-
Optimalizálás : A rendszereket folyamatosan finomhangoló mesterséges intelligencia – jobb érthetőség, tisztább konferenciahangok, kevesebb operátori beavatkozás.
Tehát kevésbé „egy robot a rackben”, és inkább „szoftver (és firmware), ami megváltoztatja a rack viselkedését”. Finom. Hatékony. Néha egy kicsit ijesztő. 👀
Miért landol mostanában olyan keményen a mesterséges intelligencia az audiovizuális világban ⚡🖥️
Néhány erő felhalmozódik:
-
Az antivírus már most is adatgazdag : mikrofonok, kamerák, jelenléti jelzések, naplók, megbeszélések metaadatai, hálózati telemetria… egy igazi büfé.
-
Az audiovizuális technológia egyre inkább IP-alapú és szoftveresen definiált : amint a jelek és a vezérlés szoftver-központúvá válik, a mesterséges intelligencia közvetlenül beilleszthető a munkafolyamatba.
-
A felhasználói elvárások megváltoztak : az emberek olyan helyiségeket szeretnének, amelyek „egyszerűen működnek”, és amelyeket „egyszerűen jól szólnak”, még akkor is, ha egy üvegdobozban vannak egy kávédaráló mellett. ☕🔊
-
Az audiovizuális/konferencia rendszer alapértelmezettként szállítja a mesterséges intelligenciát (nem pedig „jövőbeli ütemtervként”), ami felfelé húzza az elvárásokat, akár kértük, akár nem. [1][2]
Van egy társadalmi tényező is: miután a csapatok megszokják az „automatikus” funkciókat (automatikus képkivágás, hangszigetelés, automatikus feliratozás), a visszatérés olyan, mintha visszatekernénk az időt a kőkorszakba. Senki sem akar az lenni, aki azt kérdezi: „Visszaválthatnánk a manuális kameravágásra?” 😬
Mitől lesz jó egy AI AV telepítés ✅🧯
AI AV jó verziója nem az, hogy „bekapcsoltuk”. Inkább olyan, mint: „bekapcsoltuk, feltérképeztük a hatókörét, betanítottuk a szervezetet, és korlátokat raktunk köré”.
Egy jó AI AV beállítás jellemzői
-
Egyértelmű eredmények : A „Csökkentse a megbeszélések hanganyagával kapcsolatos panaszokat” jobb, mint a „használjon mesterséges intelligenciát, mert az mesterséges intelligencia”.
-
Az emberi felülbírálás egyszerű : az operátorok közbeléphetnek, a felhasználók pedig adminisztrátori papság megidézése nélkül letilthatják a funkciókat.
-
Kiszámítható hibamódok : amikor a mesterséges intelligencia nem tud dönteni, szabályosan meghibásodik (alapértelmezett széles látószög, biztonságos hangprofil, konzervatív útvonaltervezés).
-
Az adatvédelem és az irányítás beépített : különösen az arcokkal, hangokkal vagy viselkedéselemzéssel kapcsolatos dolgok esetében. (Ha ehhez szilárd struktúrát szeretne, a NIST AI RMF egy praktikus „hogyan gondolkodjunk a kockázatról” keretrendszer, nem pedig egy hangulatfelmérés.) [3]
-
Mért, nem feltételezett : először alapállapot, csak utána validálás (jegyek, terem üzemideje, megbeszéléseken való részvétel lemondása, érzékelt hangminőség).
Egy rendetlen AI AV beállítás jellemzői
-
„Automatikus” módok mindenhol vannak, de senki sem tudja, mit csinál az „auto”.
-
Nincs biztonsági felülvizsgálat, mert „ez csak vírusirtó”… híres utolsó szavak 😬
-
Mesterséges intelligencia által létrehozott funkciók, amelyek az egyik szobában gyönyörűen működnek, majd más akusztikai vagy fényviszonyok között összeomlanak.
-
Homályos, alapértelmezett vagy véletlenszerű adatmegőrzés.
Hogyan változtatja meg a mesterséges intelligencia a professzionális AV-ban a hangzást 🎚️🎙️
A hang az, ahol a mesterséges intelligencia már most is bérleti díjat fizet, mivel a probléma brutálisan emberi: az emberek jobban utálják a rossz hangot, mint a rossz videót. (Csak enyhe túlzás. Enyhe.)
1) Zajcsökkentés, ami úgy viselkedik, mintha íze lenne
A valós alkalmazásokban a „zajszűrés” nem csupán egy kapu – gyakran a hang és a „minden más” mesterséges intelligencia által vezérelt elkülönítése, ezért képes megbirkózni a változó zajjal.
Pro AV hatás:
-
Kevesebb igény a „tökéletes csendet” nyújtó szobákra
-
Kevesebb vészhelyzeti mikrofoncsere a megbeszélések során
-
Nagyobb tolerancia a rugalmas terek iránt (nyitott együttműködési zónák, osztható helyiségek)
Továbbá: a hangalapú funkciók egyre inkább kötődnek a hangprofilokhoz és az engedélyekhez. Például a Microsoft Teams hangizolációját kifejezetten mesterséges intelligencia által vezéreltként írják le, és a helyi eszközön tárolt felhasználói hangprofilon alapul, a használatra vonatkozó rendszergazdai házirend-vezérléssel. Ez nagy dolog az AV + IT + adatvédelmi beszélgetések szempontjából. [1]
2) Hangizoláció és beszélőközpontú feldolgozás
A hangszigetelés célja, hogy megtartsa a kívánt hangot, és kiszűrje a környező zajokat és a versengő beszélőket.
Pro AV hatás:
-
Jobb érthetőség kevesebb mikrofonnal (néha)
-
Erősebb nyomás a felhasználónkénti audioprofilok (ami identitási, beleegyezési és irányítási kérdéseket vet fel – nem „AV-kérdéseket”, de ezeket úgyis örököljük). [1]
3) Okosabb AEC és nyalábformálási lehetőségek
A mesterséges intelligencia nem fogja helyettesíteni a jó akusztikai tervezést. De segíthet a rendszereknek abban, hogy a mindennapi élet ingatag körülményei között következetesebben viselkedjenek:
-
Gyorsabb alkalmazkodás a változó foglaltsághoz
-
Korábbi „rossz hurok” észlelés (visszacsatolási kockázat, erősítésbeli kúszás, furcsa útvonalválasztási feltételek)
-
Kontextusérzékenyebb nyalábviselkedés (ki beszél, hol van, mit csinál a szobában)
És igen, időnként úgy „vadászhat”, mint egy zavarodott galamb, ha a szoba túl tükröződő. Ez a nap metaforája – szívesen 🐦
4) Az Interop továbbra is számít
Még a mesterséges intelligencia jelenlétével együtt is, a professzionális hangzás alapjai továbbra is alapvetőek:
-
A nyereségstruktúra továbbra is létezik
-
A mikrofon elhelyezése továbbra is számít
-
A hálózattervezés továbbra is számít
-
Az emberek még mindig úgy motyognak a laptopokba, mintha hobbi lenne 😭
A mesterséges intelligencia segít, de nem írja át a fizikát. Csak udvariasabban tárgyal vele.
Hogyan fogja megváltoztatni a mesterséges intelligencia a videókat, a kamerákat és a kijelzőket 📷🧍♂️🖥️
A professzionális audiovizuális technológiában használt videós mesterséges intelligencia a „szép trükkből” az „alapértelmezett elvárás” felé halad
Automatikus képkocka-módosítás, hangszórókövetés és többkamerás logika
A mesterséges intelligencia által vezérelt kamera funkciói a következők:
-
Tartsa az előadókat a képen operátor nélkül
-
Váltás arra, aki beszél (kevesebb kínos késleltetéssel)
-
Helyiség-érzékeny keretezési szabályokat (határokat, zónákat, előbeállításokat) alkalmazzon, hogy a kamera ne „kreatívan” értelmezze a megbeszélést
A Zoom Rooms például több kameramódot és szoftveralapú képkivágási viselkedést (beleértve a határvonalak keretezését is) dokumentál, valamint a tanúsított kamerákkal és a funkciókompatibilitással kapcsolatos gyakorlati korlátokat. Más szóval: a kamera mesterséges intelligenciája mostantól egy tervezési változó , nem csak egy beállítási oldal. [2]
Pro AV csavar:
-
a kamera magabiztossága (világítás, kontraszt, ülésgeometria) alapján tervezzük.
-
A kamera elhelyezése részben a mesterséges intelligencia teljesítményével kapcsolatos problémává válik, nem csak a látóvonal problémájává
Tartalomérzékeny megjelenítési viselkedés
A kijelzők és a jelzések várhatóan adaptívabbak lesznek:
-
Állítsa be a fényerőt és a kontrasztot a környezeti feltételeknek megfelelően
-
Jelöld a „beégési kockázat” mintáit
-
A lejátszási viselkedés finomhangolása figyelem/időzési jelek segítségével (értékes… és egy kis „hmm” is, az irányítástól függően)
Vizuális minőségellenőrzés produkciós jellegű AV-ban
A műsorszórás melletti AV- és eseményprodukciókban a mesterséges intelligencia folyamatosan ellenőrizheti a következőket:
-
Hangosság/szint állandóság
-
Ajakszinkron eltolódására vonatkozó figyelmeztetések
-
Fekete keret érzékelése
-
Jelintegritási anomáliák az IP-folyamokon keresztül
Itt az AI AV már nem „funkció”, hanem „opció” lesz. Kevesebb csillogás, több érték.
A mesterséges intelligencia átalakítja az audiovizuális vezérlést, felügyeletet és a műveletek támogatását 🧰📡
Ez a kevésbé vonzó rész, és pontosan ezért fontos. A professzionális audiovizuális tartalmak legnagyobb megtérülése gyakran a támogatásból származik.
Prediktív karbantartás és „javítsd meg, mielőtt elromlik”
A gyakorlati „MI győzelem” nem varázslat – hanem összefüggés:
-
korai figyelmeztető jelek (hőmérséklet, ventilátor viselkedés, hálózati újrapróbálkozások),
-
flotta minták (ugyanaz a firmware + ugyanaz a modell + ugyanaz a tünet),
-
kevesebb „hibát nem talált” teherautó-gurulás.
Automatizált jegykritérium és kiváltó okokra vonatkozó tippek
A „3-as szoba törött” üzenet helyett a támogatás a következőt kapja:
-
„HDMI kézfogás instabilitása valószínű az A végponttól”
-
„A csomagvesztés trendje egybeesik a kapcsoló portjainak telítettségével”
-
„A DSP profilja a jóváhagyott időkereten kívül változott”
Olyan ez, mintha az ujjnyalogatással való időjárás-tippeléstől egy valódi előrejelzés használatáig jutnál el. Nem tökéletes, de sokkal kevésbé középkori. 🌧️
Önkorrekcióra alkalmas szobák
További zárt hurkú viselkedést fog látni:
-
Ha a visszhangpanaszok fokozódnak, a mesterséges intelligencia biztonságosabb profilt javasol/tesztel
-
Ha a kamerakövetés akadozik, akkor visszatér a széles képre
-
Ha a kihasználtság csökken, a jelzések és az energiaállapotok automatikusan átváltanak
Itt az AI AV „élménymenedzsmentté”, nem pusztán hardverintegrációvá.
Az akadálymentesítési és nyelvi funkciók alapértelmezettek, nem extrák 🧩🌍
A mesterséges intelligencia normalizálni fogja az audiovizuális technológiák akadálymentesítését, mivel megszünteti a súrlódásokat:
-
élő feliratok, amelyek sok szobához „elég jók”,
-
találkozóösszefoglalók azoknak, akik nem fogadták a hívást,
-
valós idejű fordítás multinacionális szervezetek számára,
-
kereshető videóarchívumok téma/előadó/diák tartalma szerint.
Ez a professzionális audiovizuális hatókört is megváltoztatja:
-
a pontosságról , a megőrzési szabályzatokról és a megfelelőségről is kérdezik
-
Az események audiovizuális csapatait alapvető elvárásként vonják be az „esemény utáni tartalomcsomagokba”.
És igen, valaki panaszkodni fog, hogy az összefoglalóból kimaradt a vicc. Ez elkerülhetetlen. 😅
Összehasonlító táblázat: praktikus AI AV lehetőségek, amelyeket ténylegesen be is fogsz vetni 🧾🤝
Átfogó áttekintés a mesterséges intelligencia által vezérelt AV-képességekről és azok elhelyezkedéséről. Az árak nagymértékben változnak, ezért ez a tanulmány „realisztikus” szinteket használ ahelyett, hogy úgy tenne, mintha egyetlen szám lenne.
| Opció (eszköz / megközelítés) | Legjobb (közönségnek) | Árhangulat | Miért működik | Megjegyzések (furcsa, de igaz) |
|---|---|---|---|---|
| AI zajszűrés / hangszigetelés konferencia platformokon | Tárgyalók, kis tárgyalók | Gyakran „beleértve” vagy szabályzat által szabályozott | A hang előtérbe helyezésével stabilizálja az érzékelt tisztaságot | Nagyszerű, amíg valaki meg nem próbál zenét játszani rajta… aztán morcos lesz [1] |
| AI kamera automatikus képkocka-beállítás + zóna-/határbeállítás | Oktatótermek, tárgyalók, előadások rögzítése | Hardver + platform függő | A témákat keretben tartja, és csökkenti a kezelő szükségességét | A világítás fontosabb, mint azt az emberek beismerik; az árnyékok az ellenségek 😬 [2] |
| Mesterséges intelligencia alapú helyiségfelügyelet + analitika | Campus flották, vállalati AV ops | Előfizetéses | Korrelálja a hibákat, csökkenti a teherautók gurulását, javítja az állandóságot | Az adatminőség mindennél fontosabb – a rendezetlen naplók = rendezetlen elemzések |
| Automatikus feliratozás + átírás | Közszféra, oktatás, globális szervezetek | Felhasználónként / szobánként / percenként | Az akadálymentesítés + a kereshetőség könnyű győzelemmé válik | A pontosság a hangminőségtől függ - szemét be, költői szemét ki |
| Tartalomcímkézés + intelligens keresés videótárak számára | Belső kommunikáció, képzés, médiacsapatok | Középső | Gyorsan megtalálja a pillanatokat, kiemeléseket készít | Az emberek először túlságosan megbíznak benne, aztán később alábecsülik… egyensúlyra van szükség |
| Mesterséges intelligencia által támogatott tervezési és konfigurációs eszközök | Integrátorok, tanácsadók | Változó | Felgyorsítja a kapcsolási rajzok, anyagjegyzék-tervezetek és konfigurációs sablonok készítését | Hasznos, de még mindig szükséged van egy felnőttre a szobában (rád) |
A kevésbé szórakoztató rész: adatvédelem, biometrikus adatok és bizalom 🛡️👁️
Amint az AV „megértővé” válik, érzékennyé válik.
Arcfelismerés és biometrikus kockázat
Ha az audiovizuális rendszered képes azonosítani az embereket (vagy akár hihetően kikövetkeztetni a személyazonosságukat), akkor biometrikus területen vagy.
Gyakorlati vonatkozások a professzionális audiovizuális rendszerekre:
-
Ne telepítsen véletlenül azonosító funkciókat (az alapértelmezett értékek… lelkesek lehetnek)
-
Dokumentumok jogalapja, megőrzése, hozzáférése és átláthatósága
-
Ahol csak lehetséges, különítse el a „jelenlét-érzékelést” a „személyazonosság-érzékeléstől”
Ha az Egyesült Királyságban dolgozol, az ICO biometrikus felismerési útmutatója nagyon egyértelműen kitér arra, hogy át kell gondolni a jogszerű feldolgozást, az átláthatóságot, a biztonságot, valamint a hibákhoz és a diszkriminációhoz hasonló kockázatokat – és ez az a fajta dokumentum, amelyet átnyújthatsz az érdekelt feleknek, amikor a terem hirtelen adatvédelmi vitává válik. [4]
Torzítás és egyenetlen teljesítmény (még a „jóindulatú” funkciók esetében is)
Még ha a felhasználási eseted „csak automatikus keretezés”, amint a rendszerek arcok/hangok alapján kezdenek döntéseket hozni, valós felhasználókon és valós körülmények között kell tesztelned – a pontosságot és a méltányosságot követelményként, nem pedig feltételezésként kell kezelned. A szabályozó hatóságok kifejezetten felhívják a figyelmet a biometrikus kontextusokban felmerülő hibákból és diszkriminációból eredő kockázatokra, amelyeknek befolyásolniuk kell a funkciók, a jelzések, a leiratkozások és az értékelés hatókörét. [4]
A bizalmi keretrendszerek segítenek (még akkor is, ha száraznak tűnnek)
A gyakorlatban a „megbízható mesterséges intelligencia” az audiovizuális világban általában a következőket jelenti:
-
kockázattérképezés,
-
mérhető kontrollok,
-
auditnaplók,
-
kiszámítható felülbírálások.
Ha egy praktikus struktúrát szeretnél, a NIST AI RMF hasznos lehet, mivel az irányításra és az életciklus-gondolkodásra épül (nem csak a „bekapcsolod és reménykedsz”). [3]
A biztonság vírusirtó rendszerré válik, nem pedig „jó, ha van” dologgá 🔐📶
Az AV-rendszerek hálózatba vannak kötve, felhőhöz csatlakoznak, és néha távolról is felügyelhetők. Ez nagy támadási felületet jelent.
Mit jelent ez professzionális audiovizuális nyelven:
-
Helyezzen vírusvédelmet megfelelően megtervezett hálózati szegmensekre (igen, még mindig)
-
Az adminisztrációs felületeket valódi informatikai eszközökként kezeljük (MFA, minimális jogosultságok, naplózás)
-
Állatorvosi felhőintegrációk és harmadik féltől származó alkalmazások
-
Tedd unalmassá és rutinszerűvé a firmware-kezelést (az unalmas jó)
Egy jó mentális modell itt a zéró bizalom : ne feltételezzük, hogy valami biztonságos, mert „a hálózaton belül van”, és korlátozzuk a hozzáférést a szükséges minimumra. Ezt az elvet világosan megfogalmazza a NIST zéró bizalom architektúrára vonatkozó útmutatója. [5]
Ha a mesterséges intelligencia funkciói a felhőalapú következtetésekre támaszkodnak, adja hozzá:
-
adatfolyam-térképezés (mi hagyja el a szobát, mikor és miért),
-
megőrzési és törlési ellenőrzések,
-
a modell viselkedésével és frissítéseivel kapcsolatos szállítói átláthatóság.
Senkit sem érdekel a biztonság az első incidensig, utána mindenki egyszerre. 😬
Hogyan változnak napról napra a professzionális AV-munkafolyamatok 🧑💻🧑🔧
Itt változik a munka, nem csak a felszerelés.
Értékesítés és felfedezés
Az ügyfelek az eredményeket fogják kérdezni:
-
„Garantálhatja a beszédtisztaságot?”
-
„A szobákban dolgozók maguk jelenthetik a problémákat?”
-
„Lehet automatikusan oktatóklippeket generálni?”
Így a javaslatok az eszközlistákról a tapasztalati eredményekre helyeződnek át (amennyire bárki is ígérhet eredményeket).
Tervezés és mérnöki munka
A tervezők a következőket fogják beépíteni:
-
a kamera AI teljesítményének megvilágítási és kontrasztcéljai,
-
akusztikus célpontok az átírás/feliratozás pontosságának ellenőrzésére,
-
a hálózati QoS nemcsak a sávszélesség, hanem a megbízhatóság monitorozása szempontjából is,
-
adatvédelmi zónák és „analitika nélküli” terek.
Üzembe helyezés és hangolás
Az üzembe helyezés a következőképpen alakul:
-
alapmérések + AI-funkciók validálása,
-
forgatókönyv-tesztelés (zajos szoba, csendes szoba, több hangszóró, háttérvilágítás… az egész cirkusz 🎪),
-
egy dokumentált „MI viselkedési szabályzat” (mit tehet automatikusan, mikor kell hibamentesen működnie, és ki bírálhatja felül).
Üzemeltetés és menedzselt szolgáltatások
A felügyelt szolgáltatásokat nyújtó csapatok feladata lesz:
-
kevesebb időt tölts azzal, hogy „be van-e dugva”, és több időt a mintaelemzéssel,
-
tapasztalathoz kötött SLA-kat kínálunk (üzemidő, hívásminőségi trendek, átlagos megoldási idő),
-
részben adatelemzőkké válni… ami elbűvölően hangzik, amíg éjfélkor naplókat nem bámulsz.
Gyakorlatias bevezetési terv a mesterséges intelligenciával működő audiovizuális megoldásokhoz való valós szervezetekben 🗺️✅
Ha káosz nélkül szeretnéd az előnyöket, rétegezd:
-
Kezdj alacsony kockázatú győzelmekkel
-
Hang-/zajfunkciók
-
Automatikus képkivágás egyszerű tartalékokkal
-
Feliratozás belső használatra
-
Eszköz és alapvonal
-
Jegyek számának, felhasználói panaszok, terem üzemidejének és megbeszélések kiesési arányának nyomon követése
-
Flottafigyelés hozzáadása
-
Az incidensek korrelációja, a teherautók elgurulásának csökkentése, a konfigurációk szabványosítása
-
Az adatvédelem és az irányítás meghatározása
-
Világos szabályzatok a biometriára, az analitikára, a megőrzésre és a hozzáférésre vonatkozóan (használjon olyan keretrendszert, mint a NIST AI RMF, hogy ez ne váljon vibrációalapú irányítássá) [3]
-
Méretezés betanítással
-
Tanítsd meg a felhasználóknak, mit csinál az „auto”
-
Tanítsa meg a támogató személyzetnek, hogyan értelmezzék a mesterséges intelligencia által vezérelt riasztásokat
-
Rendszeres felülvizsgálat
-
A mesterséges intelligencia viselkedése megváltozhat a frissítésekkel – kezeld élő rendszerként, ne beépített bútorként
Az AI AV jövője nagyrészt a magabiztosságról szól 😌✨
mesterséges intelligencián alapuló audiovizuális technológiáról a következőképpen gondolkodhatunk : nem helyettesíti a professzionális audiovizuális szakértelmet. Átalakítja azt.
-
Kevesebb időt kell manuálisan bejárni a szinteket és a kamerák közötti váltással
-
Több időt töltünk olyan rendszerek tervezésével, amelyek megbízhatóan viselkednek nehézkes emberi körülmények között is
-
Nagyobb felelősség az adatvédelem, a biztonság és az irányítás terén
-
Több elvárás, hogy a szobák „irányított termékek” legyenek, ne pedig egyszeri projektek
A mesterséges intelligencia varázslatosabbá teszi az AV-t, ha jól csinálják. Ha rosszul csinálják, olyan lesz, mint egy kísértetjárta ház HDMI-kábelekkel. És ezt senki sem akarja. 👻🔌
Referenciák
-
Microsoft Learn – Hangizoláció kezelése Microsoft Teams-hívásokban és -értekezletekben
-
Zoom támogatás - Kameramódok és határkijelölés használata Zoom Roomsban
-
NIST - Mesterséges Intelligencia Kockázatkezelési Keretrendszer (AI RMF 1.0) (PDF)
-
UK ICO - Biometrikus adatokkal kapcsolatos útmutató: Biometrikus felismerés