Якая роля буйных тэхналагічных кампаній у штучным інтэлекце?

Якая роля буйных тэхналагічных кампаній у штучным інтэлекце?

Кароткі адказ: буйныя тэхналагічныя кампаніі маюць значэнне ў сферы штучнага інтэлекту, таму што яны кантралююць непрыкметныя асноўныя рэчы — вылічэнні, хмарныя платформы, прылады, крамы праграм і карпаратыўныя інструменты. Гэты кантроль дазваляе ім фінансаваць перадавыя мадэлі і хутка пастаўляць функцыі мільярдам. Калі кіраванне, кантроль прыватнасці і ўзаемадзеянне слабыя, той жа рычаг ператвараецца ў прывязанасць і канцэнтрацыю ўлады.

Асноўныя высновы:

Інфраструктура: разглядайце кантроль над воблакам, чыпамі і MLOps як галоўную перашкоду для штучнага інтэлекту.

Распаўсюджванне: Чакайце абнаўленняў платформы, якія вызначаць, што азначае «штучны інтэлект» для большасці карыстальнікаў.

Кейтэрынг: правілы крамы праграм і ўмовы API ціха вызначаюць, якія функцыі штучнага інтэлекту будуць пастаўляцца.

Кантроль карыстальнікаў: патрабуйце выразных магчымасцей адмовы, надзейных налад і функцыянальных элементаў кіравання адміністратара.

Падсправаздачнасць: Патрабаваць журналы аўдыту, празрыстасць і шляхі абскарджання шкодных наступстваў.

Якая роля буйных тэхналагічных кампаній у штучным інтэлекце? Інфаграфіка

🔗 Будучыня штучнага інтэлекту: тэндэнцыі і што далей
Ключавыя інавацыі, рызыкі і галіны прамысловасці, якія змяніліся на працягу наступнага дзесяцігоддзя.

🔗 Базавыя мадэлі ў генератыўным штучным інтэлекце: просты дапаможнік
Зразумейце, як базавыя мадэлі забяспечваюць сучасныя прыкладанні генератыўнага штучнага інтэлекту.

🔗 Што такое кампанія штучнага інтэлекту і як яна працуе
Даведайцеся пра рысы, каманды і прадукты, якія вызначаюць бізнес, заснаваны на штучным інтэлекце.

🔗 Як выглядае код штучнага інтэлекту ў рэальных праектах
Глядзіце прыклады шаблонаў кода, інструментаў і працоўных працэсаў на аснове штучнага інтэлекту.

Давайце паглядзім праўдзе ў вочы — большасць «размоў пра штучны інтэлект» праслізгваюць міма непрыкметных аспектаў, такіх як вылічэнні, размеркаванне, закупкі, адпаведнасць патрабаванням і няёмкая рэальнасць таго, што хтосьці павінен плаціць за графічныя працэсары і электрычнасць. Вялікія тэхналагічныя кампаніі жывуць у гэтых непрыкметных аспектах. Менавіта таму гэта так важна. 😅 ( IEA - Энергетыка і штучны інтэлект , NVIDIA - Агляд платформаў штучнага інтэлекту )

Роля буйных тэхналагічных кампаній у галіне штучнага інтэлекту, простай мовай 🧩

Калі людзі кажуць «вялікія тэхналагічныя кампаніі», яны звычайна маюць на ўвазе гіганцкія платформенныя кампаніі, якія кантралююць асноўныя пласты сучасных вылічэнняў:

Такім чынам, роля не проста «яны ствараюць штучны інтэлект». Хутчэй, яны будуюць шашы, прадаюць машыны, кіруюць пунктамі спагнання платы за праезд і таксама вырашаюць, куды вядуць з'езды. Невялікае перабольшанне... але невялікае.

Роля буйных тэхналагічных кампаній у штучным інтэлекце: пяць найбуйнейшых прафесій 🏗️

Калі вам патрэбна чыстая ментальная мадэль, буйныя тэхналагічныя кампаніі, як правіла, выконваюць пяць задач, якія перакрываюцца ў свеце штучнага інтэлекту:

  1. Пастаўшчык інфраструктуры
    Цэнтры апрацоўкі дадзеных, воблака, сеткі, бяспека, інструменты MLOps. Рэчы, якія робяць штучны інтэлект магчымым у маштабе. ( Дакументацыя Amazon SageMaker AI , IEA - Энергетыка і штучны інтэлект )

  2. Канструктар мадэляў і даследчы рухавік.
    Не заўсёды, але часта — лабараторыі, унутраныя даследаванні і распрацоўкі, прыкладныя даследаванні і «прадуктызаваная навука». ( Законы маштабавання для мадэляў нейронных моў (arXiv) , Навучальныя вылічальна-аптымальныя мадэлі вялікіх моў (Chinchilla) (arXiv) ).

  3. Дыстрыбутар.
    Яны могуць укараняць штучны інтэлект у пошукавыя сістэмы, тэлефоны, паштовыя кліенты, рэкламныя сістэмы і інструменты на працоўным месцы. Дыстрыбуцыя — гэта звышздольнасць.

  4. Вартаўнік і ўстанаўшчык правілаў
    Палітыкі крамы праграм, правілы платформы, умовы API, мадэрацыя кантэнту, ахоўныя вароты, карпаратыўныя элементы кіравання. ( Кіраўніцтва па агляду праграм Apple , бяспека дадзеных Google Play )

  5. Размеркавальнік капіталу
    Яны фінансуюць, набываюць, з'яўляюцца партнёрамі, інкубуюць. Яны фарміруюць тое, што выжывае.

Гэта роля буйных тэхналагічных кампаній у штучным інтэлекце з функцыянальнага пункту гледжання: яны ствараюць умовы для існавання штучнага інтэлекту, а потым вырашаюць, як ён дасягне вас.

Што робіць добрую версію ролі штучнага інтэлекту ў буйных тэхналагічных кампаніях ✅😬

«Добрая версія» буйных тэхналагічных кампаній у галіне штучнага інтэлекту — гэта не дасканаласць. Гаворка ідзе пра кампрамісы, да якіх трэба ставіцца адказна, з меншай колькасцю нечаканых нападаў для ўсіх астатніх.

Вось што адрознівае атмасферу «дапамогі гіганта» ад атмасферы «ой-ёй-ёй манаполіі»:

  • Празрыстасць без лішняй тэрміналогіі.
    Зразумелае апісанне функцый штучнага інтэлекту, абмежаванняў і таго, якія даныя выкарыстоўваюцца. Не 40-старонкавы лабірынт палітыкі. ( NIST AI RMF 1.0 , ISO/IEC 42001:2023 )

  • Рэальны кантроль карыстальнікаў.
    Адмовы, якія працуюць, налады прыватнасці, якія не скідаюцца таямнічым чынам, і элементы кіравання адміністратара, якія не з'яўляюцца пошукам скарбаў. ( GDPR - Рэгламент (ЕС) 2016/679 )

  • Узаемадзеянне і адкрытасць — часам
    не ўсё павінна быць з адкрытым зыходным кодам, але прывязаць усіх да аднаго пастаўшчыка назаўжды — гэта… выбар.

  • Бяспека з дапамогай інструментаў
    Маніторынг злоўжыванняў, аб'яднанне ў чырвоныя каманды, кантроль кантэнту і гатоўнасць блакаваць відавочна рызыкоўныя выпадкі выкарыстання. ( NIST AI RMF 1.0 , профіль NIST GenAI (кампаньён AI RMF) )

  • Здаровыя экасістэмы
    Падтрымка стартапаў, партнёраў, даследчыкаў і адкрытых стандартаў, каб інавацыі не сталі «арэндай платформы або знікненне». ( Прынцыпы АЭСР па штучным інтэлекце )

Скажу прама: «добрая версія» нагадвае надзейную камунальную службу з моцным смакам прадукту. Дрэнная версія — гэта казіно, дзе дом таксама піша правілы. 🎰

Параўнальная табліца: лепшыя «паласы штучнага інтэлекту» буйных тэхналагічных кампаній і чаму яны працуюць 📊

Інструмент (паласа) Аўдыторыя Кошт Чаму гэта працуе
Воблачныя платформы штучнага інтэлекту Прадпрыемствы, стартапы прыкладна на аснове выкарыстання Лёгкае маштабаванне, адзін рахунак-фактура, шмат ручак (занадта шмат ручак)
API-інтэрфейсы мадэлі Frontier Распрацоўшчыкі, каманды распрацоўшчыкаў прадуктаў аплата за токен / шматузроўневая Хуткая інтэграцыя, добрая базавая якасць, адчуваецца як падман 😅
Штучны інтэлект, убудаваны ў прыладу Спажыўцы, прадпрымальнікі у камплекце Нізкая затрымка, часам абарона прыватнасці, працуе як у аўтаномным рэжыме
Пакет прадуктаў штучнага інтэлекту Офісныя каманды дадатковае працоўнае месца Жыве ў штодзённых працоўных працэсах - дакументы, пошта, сустрэчы, ўся гэтая руціна
Рэклама + Таргетынг ШІ Маркетолагі % выдаткаў Вялікія дадзеныя + размеркаванне = эфектыўнасць, таксама трохі жудаснавата 👀
Бяспека + адпаведнасць патрабаванням штучнага інтэлекту Рэгуляваныя галіны прэмія Прадае «спакой» — нават калі гэта проста меншая колькасць абвестак
Чыпы штучнага інтэлекту + паскаральнікі Усе, хто ідзе вышэй па плыні вялікія капітальныя выдаткі Калі ў цябе ёсць рыдлёўкі, ты выйграеш залатую ліхаманку (нязграбная метафара, але ўсё яшчэ праўдзівая)
П'есы адкрытай экасістэмы Будаўнікі, даследчыкі бясплатныя + платныя ўзроўні Імпульс супольнасці, хутчэйшая ітэрацыя, часам непакорлівая весялосць

Прызнанне ў невялікай прымсе: «бясплатна» тут вельмі працуе. Бясплатна, пакуль не перастане быць… ну, вы ведаеце, як гэта бывае.

Крупны план: вузкі пункт інфраструктуры (вылічэнні, воблака, чыпы) 🧱⚙️

Гэта тая частка, пра якую большасць людзей не хоча гаварыць, бо яна не выглядае гламурнай. Але гэта хрыбет штучнага інтэлекту.

Вялікія тэхналагічныя кампаніі ўплываюць на штучны інтэлект, кантралюючы:

  • Забеспячэнне вылічэнняў (доступ да графічнага працэсара, кластары, планаванне) ( IEA - Патрэба ў энергіі ад штучнага інтэлекту )

  • Сеткавыя злучэнні (высокапрапускныя злучэнні, сеткі з нізкай затрымкай)

  • Захоўванне дадзеных (азёры дадзеных, сістэмы пошуку, рэзервовыя копіі)

  • Канвееры MLOps (навучанне, разгортванне, маніторынг, кіраванне) ( MLOps на Vertex AI , архітэктуры Azure MLOps )

  • Бяспека (ідэнтыфікацыя, журналы аўдыту, шыфраванне, забеспячэнне палітыкі) ( NIST AI RMF 1.0 , ISO/IEC 42001:2023 )

Калі вы калі-небудзь спрабавалі разгарнуць сістэму штучнага інтэлекту ў рэальнай кампаніі, вы ўжо ведаеце, што «мадэль» — гэта самая простая частка. Складаная частка: дазволы, рэгістрацыя, доступ да дадзеных, кантроль выдаткаў, час бесперабойнай працы, рэагаванне на інцыдэнты… усё тое, што трэба для дарослых. 😵💫

Паколькі буйныя тэхналагічныя кампаніі валодаюць такой вялікай часткай гэтага, яны могуць усталёўваць шаблоны па змаўчанні:

  • Якія інструменты становяцца стандартнымі

  • Якія фрэймворкі атрымліваюць першакласную падтрымку

  • Якое абсталяванне мае прыярытэт

  • Якія мадэлі цэнаўтварэння становяцца «нармальнымі»

Гэта не аўтаматычна зло. Але гэта сіла.

Крупны план: даследаванне мадэлі супраць рэальнасці прадукту 🧪➡️🛠️

Вось у чым супярэчнасць: буйныя тэхналагічныя кампаніі могуць фінансаваць глыбокія даследаванні, але ім патрэбныя штоквартальныя поспехі ў развіцці новых прадуктаў. Гэта спалучэнне прыводзіць да неверагодных прарываў, а таксама да... сумнеўных запускаў новых функцый.

Вялікія тэхналагічныя кампаніі звычайна стымулююць прагрэс штучнага інтэлекту праз:

Але ціск прадукту змяняе сітуацыю:

  • Хуткасць перамагае элегантнасць

  • Тлумачэнне пераваг дастаўкі

  • «Дастаткова добра» пераўзыходзіць «цалкам зразумела»

Часам гэта нармальна. Большасці карыстальнікаў не патрэбна тэарэтычная чысціня, ім патрэбен карысны памочнік у працоўным працэсе. Але існуе рызыка таго, што «дастаткова добра» будзе выкарыстана ў адчувальных кантэкстах (ахова здароўя, найм, фінансы, адукацыя), дзе «дастаткова добра»... недастаткова добра. ( Закон ЕС аб ​​штучным інтэлекце — Рэгламент (ЕС) 2024/1689 )

Гэта частка ролі буйных тэхналагічных кампаній у штучным інтэлекце — пераўтварэнне перадавых магчымасцей у функцыі масавага рынку, нават калі грані ўсё яшчэ вострыя. 🔪

Крупны план: размеркаванне — сапраўдная звышздольнасць 🚀📣

Калі вы можаце размясціць штучны інтэлект у месцах, дзе людзі ўжо жывуць у лічбавым фармаце, вам не трэба «пераконваць» карыстальнікаў. Вы проста становіцеся карыстальнікам па змаўчанні.

Каналы распаўсюджвання буйных тэхналагічных кампаній ўключаюць:

Вось чаму невялікія кампаніі, якія займаюцца штучным інтэлектам, часта супрацоўнічаюць з буйнымі тэхналагічнымі кампаніямі, нават калі яны хвалююцца з гэтай нагоды. Распаўсюджванне — гэта кісларод. Без яго можна мець найлепшую мадэль у свеце і ўсё роўна крычаць у пустэчу.

Ёсць таксама тонкі пабочны эфект: распаўсюджванне фарміруе тое, што «штучны інтэлект» наогул азначае для грамадскасці. Калі штучны інтэлект выступае ў асноўным як памочнік у пісьме, людзі мяркуюць, што ён звязаны з пісьмом. Калі ён выступае ў якасці рэдагавання фатаграфій, людзі мяркуюць, што штучны інтэлект звязаны з выявамі. Платформа вызначае атмасферу.

Крупны план: даныя, прыватнасць і дамова аб даверы 🔐🧠

Сістэмы штучнага інтэлекту часта становяцца больш эфектыўнымі, калі яны персаналізаваны. Персаналізацыя часта патрабуе дадзеных. А дадзеныя ствараюць рызыку. Гэты трохкутнік ніколі не знікае.

Вялікія тэхналагічныя кампаніі знаходзяцца на:

  • Дадзеныя аб паводзінах спажыўцоў (пошук, клікі, перавагі)

  • Карпаратыўныя дадзеныя (электронная пошта, дакументы, чаты, заяўкі, працоўныя працэсы)

  • Дадзеныя платформы (праграмы, плацяжы, сігналы ідэнтыфікацыі)

  • Даныя прылады (месцазнаходжанне, датчыкі, фота, галасавыя ўводы)

Нават калі «неапрацаваныя дадзеныя» не выкарыстоўваюцца непасрэдна, навакольная экасістэма фарміруе навучанне, даводку, ацэнку і кірунак распрацоўкі прадукту.

Звычайна дамова аб даверы выглядае наступным чынам:

  • Карыстальнікі згаджаюцца на збор дадзеных, таму што прадукт зручны 🧃

  • Рэгулятары адмаўляюцца, калі становіцца жудасна 👀 ( GDPR - Рэгламент (ЕС) 2016/679 )

  • Кампаніі рэагуюць з дапамогай кантролю, палітыкі і паведамленняў «прыватнасць перш за ўсё»

  • Усе спрачаюцца пра тое, што азначае «прыватнасць»

Практычнае правіла, якое я бачыў, працуе: калі кампанія можа растлумачыць свае практыкі апрацоўкі дадзеных штучнага інтэлекту ў адной размове, не хаваючыся за юрыдычнай тэрміналогіяй, яна звычайна працуе лепш, чым у сярэднім. Не ідэальна — проста лепш.

Крупны план: кіраванне, бяспека і ціхая гульня ўплыву 🧯📜

Гэта менш бачная роля: буйныя тэхналагічныя кампаніі часта дапамагаюць вызначаць правілы, якіх прытрымліваюцца ўсе астатнія.

Яны фарміруюць кіраванне праз:

Часам гэта сапраўды карысна. Вялікія тэхналагічныя кампаніі могуць інвеставаць у каманды бяспекі, інструменты даверу, выяўленне злоўжыванняў і інфраструктуру адпаведнасці, якія дробныя гульцы не могуць сабе дазволіць.

Часам гэта эгаістычна. Бяспека можа стаць ровам, які толькі найбуйнейшыя гульцы могуць «дазволіць» выконваць. Вось у чым загвоздка: бяспека неабходная, але дарагая бяспека можа выпадкова замарозіць канкурэнцыю. ( Закон ЕС аб ​​штучным інтэлекце — Рэгламент (ЕС) 2024/1689 )

Вось тут і важныя нюансы. І не вясёлыя, а надакучлівыя. 😬

Крупны план: канкурэнцыя, адкрытыя экасістэмы і гравітацыя стартапаў 🧲🌱

Роля буйных тэхналагічных кампаній у галіне штучнага інтэлекту таксама ўключае ў сябе фарміраванне формы рынку:

  • Набыцці (таленты, тэхналогіі, дыстрыбуцыя)

  • Партнёрства (мадэлі, размешчаныя ў воблаках, сумесныя прадпрыемствы)

  • Фінансаванне экасістэм (крэдыты, інкубатары, гандлёвыя пляцоўкі)

  • Адкрытыя інструменты (фреймворкі, бібліятэкі, рэлізы тыпу «адкрыты»)

Я назіраў паўтарэнне адной заканамернасці:

  1. Стартапы хутка ўкараняюць інавацыі

  2. Вялікія тэхналагічныя кампаніі інтэгруюць або капіююць паспяховы ўзор

  3. Стартапы пераключаюцца на нішы або становяцца аб'ектамі паглынання

  4. «Платформенны пласт» патаўшчаецца

Гэта не аўтаматычна дрэнна. Платформы могуць паменшыць трэнне і зрабіць штучны інтэлект даступным. Але гэта таксама можа паменшыць разнастайнасць. Калі кожны прадукт становіцца «абгорткай вакол адных і тых жа некалькіх API», інавацыі пачынаюць адчувацца як перастаноўка мэблі ў адной кватэры.

Трохі неахайнай канкурэнцыі карысна. Як закваска. Калі ўсё стэрылізаваць, яно перастане падымацца. Гэтая метафара крыху недасканалая, але я прытрымліваюся яе. 🍞

Жыццё з хваляваннем і асцярожнасцю адначасова 😄😟

Абодва пачуцці супадаюць. Хваляванне і асцярожнасць могуць суіснаваць у адным памяшканні.

Прычыны для хвалявання:

  • Хутчэйшае разгортванне карысных інструментаў

  • Лепшая інфраструктура і надзейнасць

  • Меншы бар'ер для бізнесу пры ўкараненні штучнага інтэлекту

  • Больш інвестыцый у бяспеку і стандартызацыя ( NIST AI RMF 1.0 , прынцыпы АЭСР па штучным інтэлекце )

Прычыны быць асцярожнымі:

Рэалістычная пазіцыя такая: буйныя тэхналагічныя кампаніі могуць паскорыць развіццё штучнага інтэлекту для свету, адначасова сканцэнтраваўшы ўладу. Гэта можа быць праўдай адначасова. Людзям не падабаецца такі адказ, бо яму не хапае пікантнасці, але ён адпавядае доказам.

Практычныя высновы для розных чытачоў 🎯

Калі вы пакупнік для бізнесу 🧾

Калі вы распрацоўшчык 🧑💻

  • Стварайце з улікам партатыўнасці (слаі абстракцыі дапамогуць)

  • Не стаўце ўсё на адну функцыю пастаўшчыка, якая можа знікнуць

  • Адсочвайце абмежаванні ставак, змены цэн і абнаўленні палітыкі, як быццам гэта частка вашай працы (бо гэта так і ёсць) ( Кіраўніцтва па агляду праграм Apple , бяспека дадзеных Google Play )

Калі вы распрацоўшчык палітыкі або кіраўнік па захаванні адпаведнасці 🏛️

Калі вы звычайны карыстальнік 🙋

  • Даведайцеся, дзе функцыі штучнага інтэлекту знаходзяцца ў вашых праграмах

  • Выкарыстоўвайце сродкі кантролю прыватнасці, нават калі яны раздражняюць ( GDPR - Рэгламент (ЕС) 2016/679 )

  • Скептычна стаўцеся да «чароўных» вынікаў — штучны інтэлект упэўнены ў сабе, але не заўсёды мае рацыю 😵

Заключны агляд: Роля буйных тэхналагічных кампаній у штучным інтэлекце 🧠✨

Роля буйных тэхналагічных кампаній у штучным інтэлекце — гэта не адна рэч. Гэта набор роляў: уладальнік інфраструктуры, стваральнік мадэляў, дыстрыб'ютар, вартаўнік і фарміравальнік рынку. Яны не проста ўдзельнічаюць у развіцці штучнага інтэлекту — яны вызначаюць тэрыторыю, на якой развіваецца штучны інтэлект.

Калі вы памятаеце толькі адзін радок, напішыце яго так:

Роля буйных тэхналагічных кампаній у штучным інтэлекце.
Гэта будаўніцтва трубаправодаў, устанаўленне налад па змаўчанні і кіраванне тым, як штучны інтэлект дасягае людзей — у велізарных маштабах, з велізарнымі наступствамі. ( NIST AI RMF 1.0 , Закон ЕС аб ​​штучным інтэлекце — Рэгламент (ЕС) 2024/1689 )

І так, «наступствы» гучаць драматычна. Але штучны інтэлект — гэта адна з тых тэм, дзе драматычнасць часам проста... дакладная. 😬🤖

Часта задаваныя пытанні

Якая практычная роля буйных тэхналагічных кампаній у штучным інтэлекце?

Роля буйных тэхналагічных кампаній у штучным інтэлекце заключаецца не столькі ў тым, што яны ствараюць мадэлі, колькі ў тым, што яны кіруюць механізмамі, якія прымушаюць штучны інтэлект працаваць у вялікіх маштабах. Яны забяспечваюць воблачную інфраструктуру, распаўсюджваюць штучны інтэлект праз прылады і праграмы, а таксама ўстанаўліваюць правілы платформы, якія фарміруюць тое, што будзе створана. Яны таксама фінансуюць даследаванні, партнёрствы і набыцці, якія ўплываюць на тое, якія падыходы выжывуць. На многіх рынках яны фактычна вызначаюць стандартны вопыт выкарыстання штучнага інтэлекту.

Чаму доступ да вылічэнняў настолькі важны для тых, хто можа ствараць штучны інтэлект у вялікіх маштабах?

Сучасны штучны інтэлект залежыць ад вялікіх кластараў графічных працэсараў, хуткіх сетак, сховішчаў дадзеных і надзейных канвеераў MLOps — не толькі ад разумных алгарытмаў. Калі немагчыма забяспечыць прадказальную магутнасць, навучанне, ацэнка і разгортванне становяцца далікатнымі і дарагімі. Вялікія тэхналагічныя кампаніі часта кантралююць «хрыбетны» ўзровень (воблака, партнёрства з чыпамі, планаванне, бяспека), які можа вызначаць, што магчыма для невялікіх каманд. Гэтая ўлада можа быць карыснай, але яна застаецца ўладай.

Як дыстрыбуцыя буйных тэхналагічных кампаній фарміруе тое, што азначае «штучны інтэлект» для звычайных карыстальнікаў?

Распаўсюджванне — гэта звышздольнасць, бо яно ператварае штучны інтэлект у функцыю па змаўчанні, а не ў асобны прадукт, які вы павінны выбраць. Калі штучны інтэлект з'яўляецца ў радках пошуку, тэлефонах, электроннай пошце, дакументах, сустрэчах і крамах праграм, для большасці людзей ён становіцца «тым, чым ёсць штучны інтэлект». Гэта таксама звужае чаканні грамадскасці: калі штучны інтэлект — гэта ў асноўным інструмент для пісьма ў вашых праграмах, карыстальнікі мяркуюць, што штучны інтэлект роўны пісьму. Платформы ціха вызначаюць тон.

Якімі асноўнымі спосабамі правілы платформы і крамы праграм выступаюць у якасці кантралёраў штучнага інтэлекту?

Палітыка агляду праграм, умовы рынку, правілы кантэнту і абмежаванні API могуць вызначаць, якія функцыі штучнага інтэлекту дазволеныя і як яны павінны сябе паводзіць. Нават калі правілы аформлены як абарона бяспекі або прыватнасці, яны таксама ўплываюць на канкурэнцыю, павялічваючы выдаткі на выкананне патрабаванняў і ўкараненне. Для распрацоўшчыкаў гэта азначае, што абнаўленні палітыкі могуць быць гэтак жа важнымі, як і абнаўленні мадэлі. На практыцы «што пастаўляецца» часта азначае «што праходзіць браму»

Як хмарныя платформы штучнага інтэлекту, такія як SageMaker, Azure ML і Vertex AI, упісваюцца ў ролю буйных тэхналагічных кампаній у галіне штучнага інтэлекту?

Воблачныя платформы штучнага інтэлекту аб'ядноўваюць навучанне, разгортванне, маніторынг, кіраванне і бяспеку ў адным месцы, што памяншае трэнне для стартапаў і прадпрыемстваў. Такія інструменты, як Amazon SageMaker, Azure Machine Learning і Vertex AI, спрашчаюць маштабаванне і кіраванне выдаткамі праз адносіны з адным пастаўшчыком. Кампраміс заключаецца ў тым, што зручнасць можа павялічыць прывязанасць, бо працоўныя працэсы, дазволы і маніторынг цесна інтэграваны ў гэту экасістэму.

Што павінен спытаць пакупнік бізнесу, перш чым укараняць інструменты штучнага інтэлекту буйных тэхналогій?

Пачніце з дадзеных: куды яны перадаюцца, як яны ізалююцца і якія існуюць меры кантролю захоўвання і аўдыту. Спытайце пра адміністрацыйныя элементы кіравання, рэгістрацыю, межы доступу і тое, як мадэлі ацэньваюцца на рызыку ў вашай галіне. Таксама праверце цэны, бо выдаткі, заснаваныя на выкарыстанні, могуць рэзка ўзрастаць па меры пашырэння ўкаранення. У рэгуляваных умовах супастаўце чаканні з патрабаваннямі да адпаведнасці, якія ваша арганізацыя ўжо выкарыстоўвае.

Як распрацоўшчыкі могуць пазбегнуць прывязкі да пастаўшчыка пры стварэнні API штучнага інтэлекту буйных тэхналогій?

Распаўсюджаны падыход заключаецца ў праектаванні з улікам партатыўнасці: выклікі мадэлі павінны быць размешчаны за ўзроўнем абстракцыі, а падказкі, палітыкі і логіка ацэнкі павінны быць версіяванымі і тэставанымі. Пазбягайце залежнасці ад адной «спецыяльнай» функцыі пастаўшчыка, якая можа змяніцца або знікнуць. Адсочвайце абмежаванні хуткасці, абнаўленні цэн і змены палітыкі ў рамках бягучага абслугоўвання. Партатыўнасць не бясплатная, але звычайна каштуе менш, чым прымусовая міграцыя.

Як прыватнасць і персаналізацыя ствараюць «дамову даверу» з функцыямі штучнага інтэлекту?

Персаналізацыя часта паляпшае карыснасць штучнага інтэлекту, але звычайна яна павялічвае рызыку ўздзеяння дадзеных і ўспрыманне іх як жудасныя. Вялікія тэхналагічныя кампаніі знаходзяцца побач з паводніцкімі, карпаратыўнымі, платформавымі і прыладнымі дадзенымі, таму карыстальнікі і рэгулятары ўважліва вывучаюць, як гэтыя дадзеныя ўплываюць на навучанне, дакладную наладу і рашэнні па прадуктах. Практычным арыенцірам з'яўляецца тое, ці можа кампанія выразна растлумачыць свае практыкі выкарыстання дадзеных у галіне штучнага інтэлекту, не хаваючыся за юрыдычнай мовай. Важныя добрыя меры кантролю і рэальныя адмовы.

Якія стандарты і правілы найбольш актуальныя для кіравання і бяспекі буйных тэхналагічных кампаній са штучным інтэлектам?

У многіх канвеерах кіраванне спалучае ўнутраныя палітыкі бяспекі з знешнімі структурамі і законамі. Арганізацыі часта спасылаюцца на рэкамендацыі па кіраванні рызыкамі, такія як NIST's AI RMF, стандарты кіравання, такія як ISO/IEC 42001, і рэгіянальныя правілы, такія як GDPR і Закон ЕС аб ​​штучным інтэлекце, для пэўных выпадкаў выкарыстання. Яны ўплываюць на рэгістрацыю, аўдыт, межы дадзеных і тое, што блакуецца або дазваляецца. Праблема заключаецца ў тым, што выкананне патрабаванняў можа стаць дарагім, што можа быць на карысць буйным гульцам.

Ці заўсёды ўплыў буйных тэхналагічных кампаній на канкурэнцыю і экасістэмы з'яўляецца дрэнным?

Не аўтаматычна. Платформы могуць знізіць бар'еры, стандартызаваць інструменты і фінансаваць бяспеку і інфраструктуру, якія невялікія каманды не могуць сабе дазволіць. Але тая ж дынаміка можа паменшыць разнастайнасць, калі кожны стане тонкай абалонкай вакол некалькіх дамінуючых API, воблакаў і гандлёвых пляцовак. Звярніце ўвагу на такія заканамернасці, як кансалідацыя вылічэнняў і размеркавання, а таксама змены цэнаўтварэння і палітыкі, якіх цяжка пазбегнуць. Найбольш здаровыя экасістэмы звычайна пакідаюць месца для ўзаемадзеяння і новых удзельнікаў.

Спасылкі

  1. Міжнароднае энергетычнае агенцтва - Энергетыка і штучны інтэлект - iea.org

  2. Міжнароднае энергетычнае агенцтва - Попыт на энергію ад штучнага інтэлекту - iea.org

  3. NVIDIA - Агляд платформаў штучнага інтэлекту - nvidia.com

  4. Amazon Web Services - Дакументацыя па Amazon SageMaker AI (Што такое SageMaker?) - aws.amazon.com

  5. Microsoft - Дакументацыя па машынным навучанні Azure - learn.microsoft.com

  6. Google Cloud - дакументацыя па Vertex AI - cloud.google.com

  7. Google Cloud - MLOps на базе штучнага інтэлекту Vertex - cloud.google.com

  8. Microsoft - Кіраўніцтва па архітэктуры аперацый машыннага навучання (MLOps) v2 - learn.microsoft.com

  9. Распрацоўшчык Apple - Core ML - developer.apple.com

  10. Распрацоўшчыкі Google - Камплект машыннага навучання - developers.google.com

  11. Распрацоўшчык Apple - Рэкамендацыі па агляду праграм - developer.apple.com

  12. Даведка Google Play Console - Бяспека дадзеных - support.google.com

  13. arXiv - Законы маштабавання для мадэляў нейронных моў - arxiv.org

  14. arXiv - Навучальныя мадэлі вялікіх моў, аптымальныя для вылічэнняў (Chinchilla) - arxiv.org

  15. Нацыянальны інстытут стандартаў і тэхналогій - Структура кіравання рызыкамі штучнага інтэлекту (AI RMF 1.0) - nist.gov

  16. Нацыянальны інстытут стандартаў і тэхналогій - NIST Generative AI Profile (суправаджальны профіль AI RMF) - nist.gov

  17. Міжнародная арганізацыя па стандартызацыі - ISO/IEC 42001:2023 - iso.org

  18. EUR-Lex - Рэгламент (ЕС) 2016/679 (GDPR) - eur-lex.europa.eu

  19. EUR-Lex - Рэгламент (ЕС) 2024/1689 (Закон ЕС аб ​​AI) - eur-lex.europa.eu

  20. OECD - Прынцыпы AI OECD - oecd.ai

Знайдзіце найноўшы штучны інтэлект у афіцыйнай краме памочнікаў штучнага інтэлекту

Пра нас

Назад да блога