Milline on suurtehnoloogia roll tehisintellektis?

Milline on suurtehnoloogia roll tehisintellektis?

Lühike vastus: Suurtehnoloogia on tehisintellektis oluline, sest see kontrollib ebaglamuurseid põhielemente – arvutustehnikat, pilveplatvorme, seadmeid, rakenduste poode ja ettevõtte tööriistu. See kontroll võimaldab tal rahastada tippmudeleid ja pakkuda funktsioone kiiresti miljarditele inimestele. Kui juhtimine, privaatsuse kontroll ja koostalitlusvõime on nõrgad, siis sama hoob kaltsifitseerib end seotuks ja võimu kontsentreerumiseks.

Peamised järeldused:

Taristu: Pilve, kiipide ja MLOpsi juhtimist käsitletakse peamise tehisintellekti piiranguna.

Levitamine: Oodake platvormivärskendusi, mis defineerivad, mida tehisintellekt enamiku kasutajate jaoks tähendab.

Väravahoidmine: rakenduste poe reeglid ja API tingimused määravad vaikselt, millised tehisintellekti funktsioonid saadaval on.

Kasutajakontroll: nõudke selgeid loobumisvõimalusi, püsivaid seadeid ja toimivaid administraatori juhtelemente.

Vastutus: Nõuda auditilogisid, läbipaistvust ja apellatsioonivõimalusi kahjulike tulemuste korral.

Milline on suurtehnoloogia roll tehisintellektis? Infograafik

🔗 Tehisintellekti tulevik: trendid ja mis edasi saab
Järgmise kümnendi jooksul muutusid peamised uuendused, riskid ja tööstusharud.

🔗 Generatiivse tehisintellekti alusmudelid: lihtne juhend
Mõista, kuidas alusmudelid toetavad tänapäevaseid genereeriva tehisintellekti rakendusi.

🔗 Mis on tehisintellekti ettevõte ja kuidas see töötab
Õpi tundma tehisintellektil põhinevaid ettevõtteid iseloomustavaid omadusi, meeskondi ja tooteid.

🔗 Milline tehisintellekti kood päris projektides välja näeb
Vaadake tehisintellektil põhinevate koodimustrite, tööriistade ja töövoogude näiteid.

Olgem korraks ausad – enamik „tehisintellekti teemalisi vestlusi” libiseb mööda sellistest ebaglamuursetest osadest nagu arvutus, levitamine, hankimine, vastavus ja ebamugav reaalsus, et keegi peab graafikaprotsessorite ja elektri eest maksma. Suurtehnoloogiaettevõtted elavad just nendes ebaglamuursetes osades. Just seetõttu on see nii oluline. 😅 ( IEA – energia ja tehisintellekt , NVIDIA – tehisintellekti järeldusplatvormide ülevaade )

Suurtehnoloogiaettevõtete tehisintellekti roll lihtsas keeles 🧩

Kui inimesed ütlevad „suured tehnoloogiaettevõtted”, peavad nad tavaliselt silmas hiiglaslikke platvormifirmasid, mis kontrollivad tänapäevase andmetöötluse peamisi kihte:

Seega pole roll lihtsalt selles, et „nad teevad tehisintellekti“. Pigem on see nagu nad ehitaksid maanteid, müüksid autosid, haldaksid teemaksu kogumise punkte ja otsustaksid ka, kuhu väljasõidud lähevad. Väike liialdus... aga mitte palju.

Suurtehnoloogiaettevõtete roll tehisintellektis: viis suurt töökohta 🏗️

Kui soovite puhast vaimset mudelit, kipuvad suurtehnoloogiaettevõtted tehisintellekti maailmas tegema viit kattuvat tööd:

  1. Infrastruktuuri pakkuja
    Andmekeskused, pilveteenused, võrgustamine, turvalisus, MLOps tööriistad. Kõik see, mis muudab tehisintellekti mastaapselt teostatavaks. ( Amazon SageMaker tehisintellekti dokumendid , IEA - energia ja tehisintellekt )

  2. Mudeli koostaja ja uurimismootor
    Mitte alati, aga tihti - laborid, sisemine teadus- ja arendustegevus, rakendusuuringud ja „tootestatud teadus“. ( Neuraalkeele mudelite skaleerimisseadused (arXiv) , arvutusoptimaalsete suurte keelemudelite treenimine (Chinchilla) (arXiv) )

  3. Levitaja
    Nad saavad tehisintellekti sisestada otsingukastidesse, telefonidesse, e-posti klientidesse, reklaamisüsteemidesse ja töökoha tööriistadesse. Levitamine on supervõime.

  4. Väravahoidja ja reeglite kehtestaja.
    Rakenduste poe poliitikad, platvormi reeglid, API tingimused, sisu modereerimine, turvaväravad, ettevõtte kontroll. ( Apple'i rakenduste ülevaatamise juhised , Google Play andmekaitse ).

  5. Kapitali eraldaja
    Nad rahastavad, omandavad, partnerlussuhteid loovad, inkubeerivad. Nad kujundavad seda, mis jääb ellu.

See ongi suurtehnoloogiaettevõtete roll tehisintellektis funktsionaalses mõttes: nad loovad tehisintellekti eksisteerimiseks tingimused – ja seejärel otsustavad nad, kuidas see teieni jõuab.

Mis teeb Big Techist hea versiooni tehisintellekti rollist ✅😬

Tehisintellekti suurtehnoloogia „hea versioon” ei seisne täiuslikkuses. See seisneb vastutustundlikult tehtud kompromissides, kus kõigile teistele antakse vähem ootamatuid rünnakuid.

Siin on see, mis kipub eristama „kasuliku hiiglase“ ja „oh-oh monopoli“ tundeid:

  • Läbipaistvus ilma žargooni mahakandmiseta.
    Tehisintellekti funktsioonide, piirangute ja kasutatavate andmete selge märgistamine. Mitte 40-leheküljeline poliitikalabürint. ( NIST AI RMF 1.0 , ISO/IEC 42001:2023 )

  • Päris kasutajakontroll.
    Toimivad loobumisvõimalused, privaatsusseaded, mis ei lähtestu salapäraselt, ja administraatori juhtelemendid, mis ei ole aaretejaht. ( GDPR - määrus (EL) 2016/679 )

  • Koostalitlusvõime ja avatus – mõnikord
    ei pea kõik olema avatud lähtekoodiga, aga kõigi igaveseks ühe tarnija külge lukustamine on… valik.

  • Ohutus ja ohutus. Kuritarvituste
    jälgimine, punaste rünnakute tõkestamine, sisukontroll ja valmisolek blokeerida ilmselgelt riskantseid kasutusjuhtumeid. ( NIST AI RMF 1.0 , NIST GenAI profiil (AI RMF kaaslane) ).

  • Terved ökosüsteemid.
    Toetus idufirmadele, partneritele, teadlastele ja avatud standarditele, et innovatsioon ei muutuks platvormi rentimise või kaotusega seotud probleemiks. ( OECD tehisintellekti põhimõtted )

Ütlen otse: „hea versioon“ tundub nagu korralik kommunaalettevõte tugeva tootemaitsega. Halb versioon aga nagu kasiino, kus ka maja reeglid kirjutab. 🎰

Võrdlustabel: peamised suurtehnoloogiaettevõtete tehisintellekti rajad ja miks need toimivad 📊

Tööriist (rada) Sihtrühm Hind Miks see toimib
Pilvepõhised tehisintellekti platvormid Ettevõtted, idufirmad kasutuspõhine Lihtne skaleerimine, üks arve, palju nuppe (liiga palju nuppe)
Frontier Model API-d Arendajad, tootemeeskonnad maksa žetooni kohta / astmeline Kiire integreerimine, hea baaskvaliteet, tundub nagu petmine 😅
Seadmesse integreeritud tehisintellekt Tarbijad, tootvad tarbijad komplekteeritud Madal latentsusaeg, kohati privaatsussõbralik, töötab peaaegu võrguühenduseta
Tootlikkuse paketi tehisintellekt Kontorimeeskonnad istekohapõhine lisandmoodul Elab igapäevastes töövoogudes – dokumendid, post, koosolekud, kogu see tüütu töö
Reklaamid + sihtimise tehisintellekt Turundajad % kulutusest Suurandmed + jaotus = efektiivne, samas ka natuke õudne 👀
Turvalisus + vastavus tehisintellekt Reguleeritud tööstusharud lisatasu Müüb „meelerahu“ – isegi kui see tähendab lihtsalt vähem teateid
Tehisintellekti kiibid + kiirendid Kõik ülesvoolu kapitalikulude suur osakaal Kui sul on labidad, võidad kullapalaviku (kohmakas metafoor, aga ikkagi tõsi)
Avatud ökosüsteemi mängud Ehitajad, teadlased tasuta ja tasulised tasemed Kogukonna hoog, kiirem iteratsioon, kohati ohjeldamatu lõbu

Väike laua veidruse ülestunnistus: „tasuta-ish“ teeb seal palju tööd. Tasuta kuni see enam pole... teate küll, kuidas see käib.

Lähivõte: infrastruktuuri kitsaskoht (arvutus, pilv, kiibid) 🧱⚙️

See on osa, millest enamik inimesi ei taha rääkida, sest see pole glamuurne. Aga see on tehisintellekti selgroog.

Suurtehnoloogiaettevõtted mõjutavad tehisintellekti, kontrollides:

Kui oled kunagi proovinud tehisintellekti süsteemi päris ettevõttes juurutada, siis tead juba, et „mudel“ on lihtne osa. Raske osa on: õigused, logimine, andmetele juurdepääs, kulude kontroll, tööaeg, intsidentidele reageerimine... täiskasvanutele mõeldud värk. 😵💫

Kuna suurtehnoloogiaettevõtted omavad sellest nii palju, saavad nad määrata vaikemustrid:

  • Millised tööriistad muutuvad standardiks

  • Millised raamistikud saavad esmaklassilist tuge?

  • Millist riistvara eelistatakse

  • Millised hinnamudelid muutuvad „normaalseks“?

See ei ole automaatselt kuri. Aga see on võim.

Lähivõte: mudeliuuring vs toote reaalsus 🧪➡️🛠️

Siin on pinge: suured tehnoloogiaettevõtted saavad rahastada süvauuringuid ja vajavad ka kvartalisi tootevõite. See kombinatsioon toob kaasa hämmastavaid läbimurdeid ja ka… küsitavaid funktsioonide turuletoomisi.

Suurtehnoloogiaettevõtted juhivad tehisintellekti arengut tavaliselt järgmiste vahenditega:

Kuid toote rõhk muudab asju:

  • Kiirus võidab elegantsi

  • Saatmine läheb keerulisemaks

  • „Piisavalt hea” on parem kui „täielikult mõistetud”

Mõnikord on see okei. Enamik kasutajaid ei vaja teoreetilist puhtust, nad vajavad oma töövoos abivalmi abilist. Kuid oht on selles, et „piisavalt hea“ rakendatakse tundlikes kontekstides (tervishoid, töölevõtmine, rahandus, haridus), kus „piisavalt hea“... ei ole piisavalt hea. ( ELi tehisintellekti seadus - määrus (EL) 2024/1689 )

See on osa suurtehnoloogiaettevõtete rollist tehisintellektis – tipptasemel võimekuse tõlkimine massituru funktsioonideks, isegi kui servad on veel teravad. 🔪

Lähivõte: levitamine on tõeline supervõime 🚀📣

Kui suudad tehisintellekti paigutada kohtadesse, kus inimesed juba digitaalselt elavad, ei pea sa kasutajaid "veenma". Sinust saab lihtsalt vaikimisi seade.

Suurtehnoloogiaettevõtete turustuskanalite hulka kuuluvad:

  • Otsinguribad ja brauserid 🔎

  • Mobiilioperatsioonisüsteemide assistendid 📱

  • Töökoha sviidid (dokumendid, post, vestlus, koosolekud) 🧑💼

  • Sotsiaalmeedia kanalid ja soovitussüsteemid 📺

  • Rakenduste poed ja platvormide turuplatsid 🛍️ ( Apple'i rakenduste arvustuse juhised , Google Play andmekaitse )

Seepärast teevad väiksemad tehisintellekti ettevõtted sageli koostööd suurtehnoloogiaettevõtetega, isegi kui nad selle pärast närvis on. Levitamine on hapnik. Ilma selleta võib sul olla maailma parim mudel ja ikkagi tühjusesse karjuda.

Samuti on olemas peen kõrvalmõju: levitamine kujundab seda, mida tehisintellekt avalikkuse jaoks üldse tähendab. Kui tehisintellekt ilmub peamiselt kirjutamisabilise rollis, eeldavad inimesed, et tehisintellekt on seotud kirjutamisega. Kui see ilmub fototöötlusena, eeldavad inimesed, et tehisintellekt on seotud piltidega. Platvorm määrab õhkkonna.

Lähivõte: andmed, privaatsus ja usaldustehing 🔐🧠

Tehisintellekti süsteemid muutuvad sageli tõhusamaks, kui need on isikupärastatud. Isikupärastamiseks on sageli vaja andmeid. Ja andmed loovad riski. See kolmnurk ei kao kunagi ära.

Suurtehnoloogiaettevõte asub:

  • Tarbijakäitumise andmed (otsingud, klikid, eelistused)

  • Ettevõtte andmed (e-kirjad, dokumendid, vestlused, piletid, töövood)

  • Platvormi andmed (rakendused, maksed, identiteedisignaalid)

  • Seadme andmed (asukoht, andurid, fotod, häälsisendid)

Isegi kui „toorandmeid” otse ei kasutata, kujundab ümbritsev ökosüsteem koolitust, peenhäälestust, hindamist ja toote suunda.

Usaldusleping näeb tavaliselt välja selline:

  • Kasutajad nõustuvad andmete kogumisega, kuna toode on mugav 🧃

  • Reguleerivad asutused suruvad vastu, kui asi jubedaks läheb 👀 ( GDPR - määrus (EL) 2016/679 )

  • Ettevõtted reageerivad kontrollimeetmete, eeskirjade ja privaatsust esikohale seadva sõnumiga

  • Kõik vaidlevad selle üle, mida tähendab "privaatsus"

Praktiline rusikareegel, mida olen näinud toimivat: kui ettevõte suudab oma tehisintellekti andmepraktikaid ühe vestlusega selgitada ilma juriidilise keele taha peitumata, siis läheb neil tavaliselt keskmisest paremini. Mitte ideaalselt – lihtsalt paremini.

Lähivõte: valitsemine, ohutus ja vaikne mõjuvõimu mäng 🧯📜

See on vähem nähtav roll: suurtehnoloogiaettevõtted aitavad sageli määratleda reegleid, mida kõik teised järgivad.

Nad kujundavad valitsemist järgmiste vahenditega:

Mõnikord on see tõeliselt kasulik. Suured tehnoloogiaettevõtted saavad investeerida turvameeskondadesse, usaldusvahenditesse, kuritarvituste avastamisse ja vastavusinfrastruktuuri, mida väiksemad tegijad endale lubada ei saa.

Mõnikord on see omakasupüüdlik. Ohutusest võib saada vallikraav, kus ainult suurimad tegijad saavad endale lubada nõuete täitmist. See ongi nüanss: ohutus on vajalik, kuid kallis ohutus võib kogemata konkurentsi külmutada. ( ELi tehisintellekti seadus – määrus (EL) 2024/1689 )

Siin loeb nüanss. Ka mitte lõbus nüanss – vaid tüütu tüüp. 😬

Lähivõte: konkurents, avatud ökosüsteemid ja idufirmade gravitatsioon 🧲🌱

Suurtehnoloogiaettevõtete roll tehisintellektis hõlmab ka turu kuju kujundamist:

  • Ülevõtmised (talendid, tehnoloogia, levitamine)

  • Partnerlussuhted (pilvedes majutatud mudelid, ühisettevõtte tehingud)

  • Ökosüsteemi rahastamine (krediidid, inkubaatorid, turuplatsid)

  • Avatud tööriistad (raamistikud, teegid, avatud versiooniga versioonid)

Olen jälginud mustri kordumist:

  1. Startupid teevad uuendusi kiiresti

  2. Big Tech integreerib või kopeerib eduka mustri

  3. Startupid keskenduvad niššidele või saavad omandamisobjektideks

  4. "Platvormi kiht" pakseneb

See ei ole automaatselt halb. Platvormid võivad vähendada hõõrdumist ja muuta tehisintellekti kättesaadavaks. Kuid see võib vähendada ka mitmekesisust. Kui iga toode muutub „ümbriseks samadele vähestele API-dele“, hakkab innovatsioon tunduma nagu mööbli ümberpaigutamine samas korteris.

Natuke korratut võistlust on tervislik. Nagu juuretisega juuretis. Kui kõik steriliseerida, siis see enam ei kerki. See metafoor on veidi ebatäiuslik, aga ma jään selle juurde. 🍞

Elades nii põnevuse kui ka ettevaatlikkusega 😄😟

Mõlemad tunded sobivad kokku. Põnevus ja ettevaatlikkus võivad samas ruumis eksisteerida.

Põhjused elevuseks:

  • Kasulike tööriistade kiirem juurutamine

  • Parem infrastruktuur ja töökindlus

  • Madalam barjäär ettevõtetel tehisintellekti kasutuselevõtuks

  • Rohkem investeeringuid ohutusse ja standardiseerimist ( NIST AI RMF 1.0 , OECD tehisintellekti põhimõtted )

Põhjused ettevaatlikkuseks:

Realistlik seisukoht on: suurtehnoloogiaettevõtted saavad tehisintellekti arengut kogu maailmas kiirendada, koondades samal ajal võimu. Need kaks tegurit võivad olla tõesed. Inimestele see vastus ei meeldi, sest selles puudub vürtsikus, kuid see vastab tõenditele.

Praktilisi nõuandeid erinevatele lugejatele 🎯

Kui oled äriostja 🧾

Kui oled arendaja 🧑💻

  • Ehitage kaasaskantavust silmas pidades (abstraktsioonikihid aitavad)

  • Ära panusta kõike ühele müüja funktsioonile, mis võib kaduda

  • Jälgige tariifipiiranguid, hinnamuudatusi ja eeskirjade uuendusi nagu see oleks osa teie tööst (sest see ongi) ( Apple'i rakenduste ülevaatamise juhised , Google Play andmekaitse )

Kui oled poliitikakujundaja või vastavusjuht 🏛️

Kui oled tavakasutaja 🙋

  • Siit saate teada, kus teie rakendustes tehisintellekti funktsioonid asuvad

  • Kasutage privaatsuskontrolle isegi siis, kui need on tüütud ( GDPR - määrus (EL) 2016/679 )

  • Suhtu skeptiliselt „maagilistesse” tulemustesse – tehisintellekt on enesekindel, aga mitte alati õige 😵

Lõppkokkuvõte: suurtehnoloogia roll tehisintellektis 🧠✨

Suurtehnoloogiaettevõtete roll tehisintellektis ei ole ühekordne. See on rollide kogum: infrastruktuuri omanik, mudeli looja, turustaja, väravavaht ja turu kujundaja. Nad ei osale tehisintellektis mitte ainult – nad määravad maastiku, kus tehisintellekt kasvab.

Kui mäletad ainult ühte rida, siis tee see nii:

Suurtehnoloogiaettevõtete roll tehisintellektis
See loob tehnoloogilisi raamistikke, seab standardeid ja suunab tehisintellekti jõudmist inimesteni – seda tohutus ulatuses ja tohutute tagajärgedega. ( NIST AI RMF 1.0 , ELi tehisintellekti seadus – määrus (EL) 2024/1689 )

Ja jah, „tagajärjed” kõlab dramaatiliselt. Aga tehisintellekt on üks neist teemadest, kus dramaatilisus on mõnikord lihtsalt… täpne. 😬🤖

KKK

Milline on suurtehnoloogia roll tehisintellektis praktikas?

Suurtehnoloogiaettevõtete roll tehisintellektis ei ole niivõrd „nad loovad mudeleid“ kui pigem „nad käitavad masinaid, mis panevad tehisintellekti mastaapselt tööle“. Nad pakuvad pilveinfrastruktuuri, edastavad tehisintellekti seadmete ja rakenduste kaudu ning kehtestavad platvormireeglid, mis kujundavad seda, mida ehitatakse. Samuti rahastavad nad uuringuid, partnerlussuhteid ja omandamisi, mis mõjutavad seda, millised lähenemisviisid ellu jäävad. Paljudel turgudel määratlevad nad sisuliselt tehisintellekti vaikekogemuse.

Miks on arvutusvõimalustele juurdepääs nii oluline neile, kes saavad tehisintellekti suures mahus luua?

Tänapäeva tehisintellekt sõltub suurtest GPU-klastritest, kiirest võrgustumisest, salvestusruumist ja usaldusväärsetest MLOps-kanalitest – mitte ainult nutikatest algoritmidest. Kui te ei saa prognoositavat mahtu, muutuvad koolitus, hindamine ja juurutamine hapraks ja kalliks. Suured tehnoloogiaettevõtted kontrollivad sageli nn selgrookihti (pilv, kiipide partnerlused, ajastamine, turvalisus), mis saab määrata, mis on väiksematele meeskondadele teostatav. See võim võib olla kasulik, kuid see jääb ikkagi võimuks.

Kuidas kujundab suurtehnoloogiaettevõtete levitamine seda, mida tehisintellekt igapäevakasutajate jaoks tähendab?

Levitamine on supervõime, sest see muudab tehisintellekti vaikefunktsiooniks, mitte eraldi tooteks, mille peate valima. Kui tehisintellekt ilmub otsinguribadesse, telefonidesse, e-kirjadesse, dokumentidesse, koosolekutele ja rakenduste poodidesse, saab sellest enamiku inimeste jaoks „see, mis tehisintellekt on“. See kitsendab ka avalikkuse ootusi: kui tehisintellekt on teie rakendustes enamasti kirjutusvahend, eeldavad kasutajad, et tehisintellekt võrdub kirjutamisega. Platvormid otsustavad vaikselt tooni.

Kuidas platvormireeglid ja rakendustepoed tehisintellekti väravavahina toimivad?

Rakenduste ülevaatamise eeskirjad, turutingimused, sisureeglid ja API piirangud võivad määrata, millised tehisintellekti funktsioonid on lubatud ja kuidas need peavad toimima. Isegi kui reeglid on sõnastatud turvalisuse või privaatsuse kaitseks, kujundavad need ka konkurentsi, suurendades vastavus- ja rakenduskulusid. Arendajate jaoks tähendab see, et poliitika värskendused võivad olla sama olulised kui mudeli värskendused. Praktikas on sageli see, „mis saadetakse“, „mis läbib värava“

Kuidas sobivad pilvandmetöötluse tehisintellekti platvormid nagu SageMaker, Azure ML ja Vertex AI suurtehnoloogia rolli tehisintellektis?

Pilvepõhised tehisintellekti platvormid koondavad koolituse, juurutamise, jälgimise, haldamise ja turvalisuse ühte kohta, mis vähendab idufirmade ja ettevõtete vahelist hõõrdumist. Tööriistad nagu Amazon SageMaker, Azure Machine Learning ja Vertex AI lihtsustavad kulude skaleerimist ja haldamist ühe tarnija suhte kaudu. Kompromiss seisneb selles, et mugavus võib suurendada seotust, kuna töövood, õigused ja jälgimine on sellesse ökosüsteemi sügavalt integreeritud.

Mida peaks äriklient enne suurtehnoloogia tehisintellekti tööriistade kasutuselevõttu endalt küsima?

Alustage andmetest: kuhu need lähevad, kuidas neid isoleeritakse ning millised säilitus- ja auditeerimiskontrollid on olemas. Küsige administraatori kontrollide, logimise, juurdepääsupiiride ja selle kohta, kuidas mudeleid teie valdkonnas riskide osas hinnatakse. Samuti tehke hinnakujundusele survetesti, sest kasutuspõhised kulud võivad kasutuselevõtu kasvades tõusta. Reguleeritud keskkondades viige ootused vastavusse raamistike ja vastavusnõuetega, mida teie organisatsioon juba kasutab.

Kuidas saavad arendajad vältida müüjaga seotust suurtehnoloogia tehisintellekti API-dele ehitades?

Levinud lähenemisviis on kaasaskantavuse arvestamine disainimisel: mässi mudelikõned abstraktsioonikihi taha ning hoia käsud, poliitikad ja hindamisloogika versioonituna ja testitavana. Väldi lootmist ühele „spetsiaalsele” müüja funktsioonile, mis võib muutuda või kaduda. Jälgi tariifipiiranguid, hinnavärskendusi ja poliitikamuudatusi osana pidevast hooldusest. Kaasaskantavus ei ole tasuta, kuid tavaliselt maksab see vähem kui sunnitud migratsioon.

Kuidas privaatsus ja isikupärastamine loovad tehisintellekti funktsioonidega usalduslepingu?

Isikupärastamine parandab sageli tehisintellekti kasulikkust, kuid tavaliselt suurendab see andmetega kokkupuudet ja tajutavat ebamugavust. Suurtehnoloogiaettevõtted on tihedalt seotud käitumuslike, ettevõtte, platvormi ja seadme andmetega, seega uurivad kasutajad ja reguleerivad asutused, kuidas need andmed mõjutavad koolitust, peenhäälestust ja tooteotsuseid. Praktiline võrdlusalus on see, kas ettevõte suudab oma tehisintellekti andmetega seotud tavasid selgelt selgitada, ilma et see peituks juriidilise keele taha. Hea kontroll ja tegelikud loobumisvõimalused on olulised.

Millised standardid ja eeskirjad on suurtehnoloogiaettevõtete tehisintellekti juhtimise ja ohutuse seisukohast kõige olulisemad?

Paljudes torujuhtmetes ühendab juhtimine sisemised ohutuspoliitikad väliste raamistike ja seadustega. Organisatsioonid viitavad sageli riskijuhtimise juhistele, nagu NISTi tehisintellekti riskijuhtimise raamistik (AI RMF), haldusstandarditele nagu ISO/IEC 42001 ja piirkondlikele eeskirjadele, nagu isikuandmete kaitse üldmäärus (GDPR) ja ELi tehisintellekti seadus teatud kasutusjuhtude puhul. Need mõjutavad logimist, auditeid, andmepiire ning seda, mis blokeeritakse või lubatakse. Probleem seisneb selles, et vastavusnõuetele vastavus võib muutuda kulukaks, mis võib soodustada suuremaid tegijaid.

Kas suurtehnoloogiaettevõtete mõju konkurentsile ja ökosüsteemidele on alati halb asi?

Mitte automaatselt. Platvormid saavad vähendada barjääre, standardiseerida tööriistu ning rahastada turvalisust ja infrastruktuuri, mida väiksemad meeskonnad endale lubada ei saa. Kuid sama dünaamika võib vähendada mitmekesisust, kui kõik jäävad vaid mõne domineeriva API, pilve ja turuplatsi ümber. Jälgige mustreid nagu arvutus- ja levitamiskeskkonna konsolideerumine, samuti hinnakujundus- ja poliitikamuutused, millest on raske pääseda. Kõige tervemad ökosüsteemid jätavad tavaliselt ruumi koostalitlusvõimele ja uutele tulijatele.

Viited

  1. Rahvusvaheline Energiaagentuur - Energia ja tehisintellekt - iea.org

  2. Rahvusvaheline Energiaagentuur - Tehisintellekti energiavajadus - iea.org

  3. NVIDIA – tehisintellekti järeldusplatvormide ülevaade – nvidia.com

  4. Amazon Web Services - Amazon SageMaker tehisintellekti dokumentatsioon (Mis on SageMaker?) - aws.amazon.com

  5. Microsoft – Azure'i masinõppe dokumentatsioon – learn.microsoft.com

  6. Google Cloud – Vertexi tehisintellekti dokumentatsioon – cloud.google.com

  7. Google Cloud – MLOps Vertex AI – cloud.google.com

  8. Microsoft – masinõppe operatsioonide (MLOps) v2 arhitektuuri juhend – learn.microsoft.com

  9. Apple'i arendaja – põhiline masinõpe – developer.apple.com

  10. Google Developers – masinõppe komplekt – developers.google.com

  11. Apple'i arendaja – rakenduste arvustuse juhised – developer.apple.com

  12. Google Play Console'i ​​abi – andmekaitse – support.google.com

  13. arXiv - Neuraalkeele mudelite skaleerimisseadused - arxiv.org

  14. arXiv - Arvutusoptimaalsete suurte keelemudelite treenimine (Chinchilla) - arxiv.org

  15. Riiklik Standardite ja Tehnoloogia Instituut - tehisintellekti riskijuhtimise raamistik (AI RMF 1.0) - nist.gov

  16. Riiklik Standardite ja Tehnoloogia Instituut - NISTi generatiivse tehisintellekti profiil (tehisintellekti RMF-i kaaslane) - nist.gov

  17. Rahvusvaheline Standardiorganisatsioon - ISO/IEC 42001:2023 - iso.org

  18. EUR-Lex - Määrus (EL) 2016/679 (isikuandmete kaitse üldmäärus) - eur-lex.europa.eu

  19. EUR-Lex – määrus (EL) 2024/1689 (ELi tehisintellekti seadus) – eur-lex.europa.eu

  20. OECD – OECD tehisintellekti põhimõtted – oecd.ai

Leia uusim tehisintellekt ametlikust tehisintellekti abilise poest

Meist

Tagasi blogisse