Каква е ролята на големите технологични компании в изкуствения интелект?

Каква е ролята на големите технологични компании в изкуствения интелект?

Кратък отговор: Големите технологични компании имат значение в областта на изкуствения интелект, защото контролират не особено бляскавите основни елементи - изчисления, облачни платформи, устройства, магазини за приложения и корпоративни инструменти. Този контрол им позволява да финансират гранични модели и да доставят функции на милиарди бързо. Ако управлението, контролът върху поверителността и оперативната съвместимост са слаби, същият лост се превръща в обвързване и концентрация на власт.

Ключови изводи:

Инфраструктура: Третирайте контрола върху облака, чиповете и MLOps като основна пречка за ИИ.

Разпространение: Очаквайте актуализации на платформата, за да дефинират какво означава „AI“ за повечето потребители.

Защита на потребителите: Правилата на магазина за приложения и условията на API тихомълком определят кои функции на изкуствения интелект ще бъдат доставени.

Контрол на потребителите: Изисквайте ясни опции за отказване, трайни настройки и работещи администраторски контроли.

Отчетност: Изискване на регистрационни файлове за одит, прозрачност и начини за обжалване на вредни резултати.

Каква е ролята на големите технологични компании в изкуствения интелект? Инфографика

🔗 Бъдещето на изкуствения интелект: Тенденции и какво следва
Ключови иновации, рискове и индустрии, преобразени през следващото десетилетие.

🔗 Основни модели в генеративния изкуствен интелект: Просто ръководство
Разберете как базовите модели захранват съвременните приложения за генеративен изкуствен интелект.

🔗 Какво е компания с изкуствен интелект и как работи
Научете черти, екипи и продукти, които определят бизнесите, основани на изкуствен интелект.

🔗 Как изглежда AI кодът в реални проекти
Вижте примери за модели, инструменти и работни процеси, управлявани от изкуствен интелект.

Нека си го кажем за секунда - повечето „разговори за изкуствен интелект“ се плъзгат покрай небляскавите части като изчисления, дистрибуция, обществени поръчки, съответствие и неловката реалност, че някой трябва да плаща за графични процесори и електричество. Големите технологични компании живеят в тези небляскави части. Точно затова е толкова важно. 😅 (IEA - Енергетика и изкуствен интелект, NVIDIA - Преглед на платформите за изкуствен интелект)

Ролята на големите технологични компании в областта на изкуствения интелект, на разбираем език 🧩

Когато хората казват „Големи технологични компании“, те обикновено имат предвид гигантските платформени компании, които контролират основни слоеве на съвременните изчисления:

Така че ролята не е просто „те правят изкуствен интелект“. По-скоро е като да строят магистралите, да продават колите, да управляват пунктовете за събиране на пътни такси и също така да решават къде водят изходите. Леко преувеличение... но не чак толкова.

Ролята на големите технологични компании в изкуствения интелект: петте големи професии 🏗️

Ако искате ясен ментален модел, големите технологични компании са склонни да изпълняват пет припокриващи се задачи в света на изкуствения интелект:

  1. Доставчик на инфраструктура
    Центрове за данни, облачни услуги, мрежи, сигурност, MLOps инструменти. Нещата, които правят ИИ осъществим в голям мащаб. (Документация за ИИ на Amazon SageMaker, IEA - Energy and AI)

  2. Конструктор на модели и изследователски инструмент.
    Не винаги, но често - лаборатории, вътрешни научноизследователски и развойни дейности, приложни изследвания и „продуктизирана наука“. (Закони за мащабиране на модели на невронни езици (arXiv), Обучение на оптимални за изчисления големи езикови модели (Chinchilla) (arXiv)).

  3. Дистрибутор
    Те могат да внедрят изкуствен интелект в полета за търсене, телефони, имейл клиенти, рекламни системи и инструменти на работното място. Дистрибуцията е суперсила.

  4. Пазител на данни и определящ правила.
    Правила на магазина за приложения, правила на платформата, условия на API, модериране на съдържание, предпазни мерки, корпоративни контроли. (Насоки за преглед на приложения на Apple, безопасност на данните в Google Play).

  5. Разпределител на капитал
    Те финансират, придобиват, партнират, инкубират. Те оформят това, което оцелява.

Това е ролята на големите технологични компании в изкуствения интелект във функционален план: те създават условията за съществуването на изкуствения интелект - и след това решават как той ще достигне до вас.

Какво прави една добра версия на ролята на AI на Big Tech ✅😬

„Добрата версия“ на големите технологични компании в областта на изкуствения интелект не е свързана с перфекционизъм. Става въпрос за компромиси, които се правят отговорно, с по-малко изненадващи атаки за всички останали.

Ето какво отличава атмосферата на „услужлив гигант“ от атмосферата на „о, не, монопол“:

  • Прозрачност без излишен жаргон.
    Ясно обозначаване на функциите на ИИ, ограниченията и използваните данни. Не лабиринт от 40 страници с политики. (NIST AI RMF 1.0, ISO/IEC 42001:2023)

  • Контрол от страна на реалните потребители.
    Работещи откази, настройки за поверителност, които не се нулират мистериозно, и администраторски контроли, които не са „лов на съкровища“. (GDPR - Регламент (ЕС) 2016/679)

  • Оперативна съвместимост и откритост - понякога
    не всичко трябва да е с отворен код, но заключването на всички към един доставчик завинаги е... избор.

  • Безопасност със зъби.
    Мониторинг на злоупотребите, работа в „червени екипи“, контрол на съдържанието и готовност за блокиране на очевидно рискови случаи на употреба. (NIST AI RMF 1.0, NIST GenAI профил (AI RMF companion)).

  • Здравословни екосистеми.
    Подкрепа за стартиращи компании, партньори, изследователи и отворени стандарти, така че иновациите да не се превърнат в „наемане на платформа или изчезване“. (Принципи на ИИ на ОИСР)

Ще го кажа директно: „добрата версия“ се усеща като солидна обществена услуга със силен продуктов вкус. Лошата версия се усеща като казино, където заведението също пише правилата. 🎰

Сравнителна таблица: най-добрите „AI ленти“ на големите технологични компании и защо работят 📊

Инструмент (лента) Аудитория Цена Защо работи
Облачни платформи с изкуствен интелект Предприятия, стартиращи фирми базирано на употреба Лесно мащабиране, една фактура, много копчета (твърде много копчета)
API на Frontier Model Разработчици, продуктови екипи плащане за токен / ниво Бърза интеграция, добро базово качество, усеща се като измама 😅
Вграден в устройството изкуствен интелект Потребители, произвеждащи продукти пакетирано Ниска латентност, понякога е щадящо поверителността, работи почти офлайн
Пакет за продуктивност с изкуствен интелект Офис екипи добавка за място Живее в ежедневните работни процеси - документи, поща, срещи, цялата рутина
Реклами + Таргетиране с изкуствен интелект Маркетолози % от разходите Големи данни + дистрибуция = ефективно, също малко зловещо 👀
Сигурност + Съответствие с ИИ Регулирани индустрии премия Продава „спокойствие“ - дори и да става въпрос само за по-малко сигнали
AI чипове + ускорители Всички нагоре по течението големи капиталови разходи Ако притежаваш лопатите, печелиш златната треска (тромава метафора, все още вярна)
Отворени екосистемни пиеси Строители, изследователи безплатни + платени нива Импулс на общността, по-бърза итерация, понякога буйно забавление

Признание за малката масичка: „безплатното“ върши голяма работа там. Безплатно, докато не престане да е... знаете как става.

Отблизо: точката на затруднено положение на инфраструктурата (изчисления, облак, чипове) 🧱⚙️

Това е частта, за която повечето хора не искат да говорят, защото не е бляскава. Но това е гръбнакът на изкуствения интелект.

Големите технологични компании влияят на изкуствения интелект, като контролират:

Ако някога сте се опитвали да внедрите система с изкуствен интелект в реална компания, вече знаете, че „моделът“ е лесната част. Трудната част е: разрешения, регистриране, достъп до данни, контрол на разходите, време на работа, реагиране при инциденти… нещата за възрастни. 😵💫

Тъй като големите технологични компании притежават толкова голяма част от това, те могат да задават шаблони по подразбиране:

  • Кои инструменти стават стандартни

  • Кои рамки получават първокласна поддръжка

  • Кой хардуер получава приоритет

  • Кои ценови модели стават „нормални“

Това не е автоматично зло. Но е сила.

Отблизо: моделно изследване срещу продуктова реалност 🧪➡️🛠️

Ето го и напрежението: Големите технологични компании могат да финансират задълбочени изследвания, но също така се нуждаят от тримесечни продуктови победи. Тази комбинация води до невероятни пробиви, а също така води до... съмнителни пускания на функции.

Големите технологични компании обикновено движат напредъка на ИИ чрез:

Но натискът на продукта променя нещата:

  • Скоростта побеждава елегантността

  • Обяснение на предимствата на доставката

  • „Достатъчно добър“ е по-добър от „напълно разбран“

Понякога това е добре. Повечето потребители не се нуждаят от теоретична чистота, а от полезен асистент в работния си процес. Но рискът е „достатъчно добър“ да се използва в чувствителни контексти (здравеопазване, наемане на работа, финанси, образование), където „достатъчно добър“... не е достатъчно добър. (Закон на ЕС за изкуствения интелект - Регламент (ЕС) 2024/1689)

Това е част от ролята на големите технологични компании в областта на изкуствения интелект - превръщането на авангардни възможности в функции за масовия пазар, дори когато ръбовете все още са остри. 🔪

Отблизо: дистрибуцията е истинската суперсила 🚀📣

Ако можете да поставите изкуствен интелект в местата, където хората вече живеят дигитално, не е нужно да „убеждавате“ потребителите. Вие просто ставате потребител по подразбиране.

Каналите за дистрибуция на големите технологични компании включват:

Ето защо по-малките компании за изкуствен интелект често си партнират с големите технологични компании, дори и да са притеснени от това. Дистрибуцията е кислород. Без нея можете да имате най-добрия модел в света и все пак да крещите в празнотата.

Съществува и един фин страничен ефект: разпространението оформя какво всъщност означава „ИИ“ за обществеността. Ако ИИ се появява главно като помощник при писане, хората предполагат, че ИИ е свързан с писане. Ако се появява като редактиране на снимки, хората предполагат, че ИИ е свързан с изображения. Платформата определя атмосферата.

Отблизо: данни, поверителност и сделката за доверие 🔐🧠

Системите с изкуствен интелект често стават по-ефективни, когато са персонализирани. Персонализацията често изисква данни. А данните създават риск. Този триъгълник никога не изчезва.

Големите технологични компании се намират на:

  • Данни за потребителското поведение (търсения, кликвания, предпочитания)

  • Корпоративни данни (имейли, документи, чатове, заявки, работни потоци)

  • Данни за платформата (приложения, плащания, сигнали за идентичност)

  • Данни за устройството (местоположение, сензори, снимки, гласови входове)

Дори когато „суровите данни“ не се използват директно, околната екосистема оформя обучението, фината настройка, оценката и насоката на продукта.

Доверителното споразумение обикновено изглежда така:

  • Потребителите приемат събирането на данни, защото продуктът е удобен 🧃

  • Регулаторите отвръщат, когато стане зловещо 👀 (GDPR - Регламент (ЕС) 2016/679)

  • Компаниите реагират с контрол, политики и съобщения, поставящи поверителността на първо място

  • Всички спорят какво означава „поверителност“

Едно практическо правило, което съм виждал да работи: ако една компания може да обясни своите практики за работа с данни с изкуствен интелект в един разговор, без да се крие зад юридически термини, тя обикновено се справя по-добре от средното ниво. Не е перфектно - просто по-добре.

Отблизо: управление, безопасност и тихата игра на влияние 🧯📜

Това е по-малко видимата роля: Големите технологични компании често помагат за определянето на правилата, които всички останали следват.

Те оформят управлението чрез:

Понякога това е наистина полезно. Големите технологични компании могат да инвестират в екипи за безопасност, инструменти за доверие, откриване на злоупотреби и инфраструктура за съответствие, които по-малките играчи не могат да си позволят.

Понякога е егоистично. Безопасността може да се превърне в ров, където само най-големите играчи могат да си „позволят“ да се съобразяват. Това е парадоксът: безопасността е необходима, но скъпата безопасност може случайно да замрази конкуренцията. (Закон на ЕС за изкуствения интелект - Регламент (ЕС) 2024/1689)

Тук е мястото, където нюансът е важен. Не е забавен нюанс, а от досадния вид. 😬

Отблизо: конкуренция, отворени екосистеми и гравитация на стартиращите компании 🧲🌱

Ролята на големите технологични компании в областта на изкуствения интелект включва и оформянето на пазара:

  • Придобивания (таланти, технологии, дистрибуция)

  • Партньорства (модели, хоствани в облаци, съвместни корпоративни сделки)

  • Финансиране на екосистемите (кредити, инкубатори, пазари)

  • Отворени инструменти (фреймуърци, библиотеки, „отворени“ версии)

Има един модел, който съм наблюдавал да се повтаря:

  1. Стартъпите внедряват бързи иновации

  2. Големите технологични компании интегрират или копират успешния модел

  3. Стартъпите се насочват към ниши или стават цели за придобиване

  4. „Платформеният слой“ се удебелява

Това не е автоматично лошо. Платформите могат да намалят триенето и да направят изкуствения интелект достъпен. Но може да намали и разнообразието. Ако всеки продукт се превърне в „обвивка около едни и същи няколко API-та“, иновациите започват да се усещат като пренареждане на мебели в един и същ апартамент.

Малко небрежна конкуренция е здравословна. Като закваската за квас. Ако стерилизирате всичко, то спира да бухва. Тази метафора е леко несъвършена, но аз се придържам към нея. 🍞

Да живееш едновременно с вълнение и предпазливост 😄😟

И двете чувства си пасват. Възбудата и предпазливостта могат да се съчетаят.

Причини за вълнение:

  • По-бързо внедряване на полезни инструменти

  • По-добра инфраструктура и надеждност

  • По-ниска бариера за бизнеса да внедри ИИ

  • Повече инвестиции в безопасност и стандартизация (NIST AI RMF 1.0, OECD AI Principles)

Причини да бъдете предпазливи:

Реалистична позиция е: Големите технологични компании могат да ускорят развитието на изкуствения интелект за света, като същевременно концентрират власт. Това може да е вярно едновременно. Хората не харесват този отговор, защото му липсва пикантност, но въпреки това отговаря на доказателствата.

Практични изводи за различни читатели 🎯

Ако сте бизнес купувач 🧾

Ако сте разработчик 🧑💻

  • Изграждайте с оглед на преносимостта (слоевете на абстракция помагат)

  • Не залагайте всичко на функция на един доставчик, която може да изчезне

  • Следете ограниченията на тарифите, промените в цените и актуализациите на правилата, сякаш това е част от вашата работа (защото е така) (Насоки за преглед на приложения на Apple, Безопасност на данните в Google Play)

Ако сте създател на политики или ръководител по съответствието 🏛️

Ако сте редовен потребител 🙋

  • Научете къде се намират функциите на изкуствения интелект във вашите приложения

  • Използвайте контроли за поверителност, дори и да са досадни (GDPR - Регламент (ЕС) 2016/679)

  • Бъдете скептични към „магическите“ резултати - изкуственият интелект е уверен, но не винаги е прав 😵

Заключително резюме: Ролята на големите технологични компании в изкуствения интелект 🧠✨

Ролята на големите технологични компании в областта на изкуствения интелект не е едно-единствено нещо. Това е набор от роли: собственик на инфраструктура, създател на модели, дистрибутор, пазител на порти и оформител на пазара. Те не просто участват в ИИ - те определят терена, върху който ИИ се развива.

Ако си спомняте само един ред, напишете го така:

Ролята на големите технологични компании в изкуствения интелект.
Те изграждат тръбопроводите, задават настройките по подразбиране и управляват начина, по който изкуственият интелект достига до хората - в огромен мащаб, с огромни последици. (NIST AI RMF 1.0, Закон на ЕС за изкуствения интелект - Регламент (ЕС) 2024/1689)

И да, „последствията“ звучат драматично. Но изкуственият интелект е една от онези теми, при които драматичното понякога е просто... точно. 

Пример от реалния свят: Тестване на внедряването на изкуствен интелект от голяма технологична компания, преди то да стане задължително 🧪🔐

Сценарий

Представете си онлайн търговец на дребно със 120 служители, който иска да добави асистент с изкуствен интелект към работния си процес за поддръжка на клиенти. Екипът вече използва голям доставчик на облачни услуги за хостинг, пакет за продуктивност от Big Tech за имейл и документи и платформа за помощ, свързана чрез API.

Изкусителният път е прост: включете вградените функции на изкуствения интелект, свържете центъра за помощ и позволете на агентите да използват генерирани отговори. Лесно. Може би твърде лесно. 😅

По-умният път е да се третира това като малък тест за управление: може ли бизнесът да получи ефективна поддръжка на изкуствен интелект, без да предоставя на една платформа твърде много контрол върху данни, подкани, работни процеси и бъдещи разходи?

От какво се нуждае асистентът

Поддържащият изкуствен интелект трябва да има достъп само до:

  • Статии от обществения помощен център

  • Политика за връщане

  • Политиката за доставка

  • Списък с одобрени правила за възстановяване на суми

  • 20 примера за добри отговори от поддръжката в миналото

  • Ясно правило за ескалация на случаите на разгневени клиенти, правни заплахи, проблеми с плащанията и оплаквания, свързани с медицински/безопасни проблеми

  • Административни лог файлове, показващи кой агент е използвал ИИ, какво е предложил и какво е било изпратено

Не трябва да има отворен достъп до лични данни за клиентите, вътрешни финансови документи, съобщения от персонала или пълна история на поръчките, освен ако няма конкретна причина за разрешение.

Примерна инструкция

Използвайте този асистент, за да изготвяте отговори за поддръжка на клиенти, а не да ги изпращате автоматично.

Отговаряйте само от одобрения помощен център, политика за връщане, политика за доставка и правила за възстановяване на суми. Ако отговорът не е ясно подкрепен от тези източници, кажете на агента, че трябва да го прегледа ръчно.

Не бива да имате повече от 140 думи в отговорите. Използвайте спокоен и практичен тон. Не обещавайте възстановяване на суми, дати на доставка, отстъпки или правни последици, освен ако политиката не го позволява изрично.

Винаги включвайте използваната политика за източника. Съобщете на мениджър, когато клиентът спомене измама, съдебни действия, нараняване, сторнирани плащания, повтарящи се неуспешни доставки или възстановяване на сума над 250 паунда.

Как да го тествам

Преди да го пусне, търговецът на дребно може да обработи 30 стари заявки за поддръжка чрез три настройки:

  • Текущият ръчен работен процес

  • Асистентът с изкуствен интелект за продуктивност на големите технологични компании

  • По-преносима настройка, използваща отделен API на модела зад вътрешен слой за подкани и регистриране

Тестовите въпроси трябва да включват лесни, сложни и рискови случаи:

  • „Къде е поръчката ми?“

  • „Искам възстановяване на сумата, но отворих продукта.“

  • „Куриерът ви повреди пратката ми и ви докладвам.“

  • „Дай ми обезщетение или ще го публикувам навсякъде.“

  • „Можете ли да възстановите сумата на друга банкова карта?“

  • „Детето ми се нарани, използвайки този продукт.“

Човек трябва да оцени всеки проект по точност, тон, съответствие с правилата, поведение при ескалация и дали отговорът включва достатъчно доказателства.

Резултат

Илюстративен резултат: въз основа на отчитане на времето за 30 примерни заявки преди и след използване на работния процес, екипът може да установи, че средното време за изготвяне на първата чернова намалява от 6 минути на 2 минути на заявка.

За 300 билета на седмица това би означавало:

  • Време за ръчно чертане: 1800 минути седмично

  • Време за писане с изкуствен интелект: 600 минути седмично

  • Очаквано спестено време: 1200 минути на седмица или 20 часа

По-точното измерване обаче не е само „спестено време“. Екипът трябва също да проследява грешките. В този примерен тест, добра цел би била:

  • 0 автоматични изпращания без човешко одобрение

  • 0 пропуснати ескалации по рисковите тестови билети

  • По-малко от 2 грешки в правилата в 30 прегледани чернови

  • 100% от отговорите, подпомогнати от изкуствен интелект, са свързани с одобрен източник

Това дава на купувача практическо сравнение: не „кой изкуствен интелект е най-готин?“, а „коя настройка спестява време, като същевременно запазва контрол, доказателства и възможност за одит?“

Какво може да се обърка

Най-голямата грешка е да се третира вграденият бутон с изкуствен интелект като пълноценен работен процес. Не е така.

Често срещани проблеми включват:

  • Оставяне на асистента да отговаря по смътен спомен, вместо по одобрени правила

  • Предоставяне на твърде много данни за клиентите твърде рано

  • Незаписване на подкани, чернови, редакции и окончателни отговори

  • Забравяне на тестването на крайни случаи преди внедряването

  • Толкова силно разчитане на частната функция на един доставчик, че смяната на доставчика по-късно става болезнена

  • Измерване само на скоростта, а не на точността или качеството на ескалация

Асистент по поддръжката, който пише бързо, но измисля обещания за възстановяване на суми, не е печалба за производителността. Това е просто по-бърз начин за подаване на оплаквания. 😬

Практично извлечение

Изкуственият интелект на големите технологични компании може да бъде наистина ценен, когато е част от работни процеси като поддръжка, продажби, сигурност и администрация. Но бизнесът първо трябва да тества не особено бляскавите основи: разрешения, регистрационни файлове, контрол на изходния код, откази, ценообразуване и преносимост.

Това е практическата версия на целия дебат за изкуствения интелект на големите технологични компании: използвайте силата, но не се впускайте в заключване на базата на волята си.

ЧЗВ

Каква е ролята на големите технологични компании в изкуствения интелект на практика?

Ролята на големите технологични компании в областта на изкуствения интелект е по-малко „те създават модели“ и повече „те управляват машините, които карат изкуствения интелект да работи в мащаб“. Те предоставят облачна инфраструктура, доставят изкуствен интелект чрез устройства и приложения и определят правила на платформата, които оформят какво ще се изгражда. Те също така финансират изследвания, партньорства и придобивания, които влияят върху оцеляването на подходите. На много пазари те ефективно определят стандартното изживяване с изкуствен интелект.

Защо достъпът до изчисления е толкова важен за това кой може да изгражда ИИ в голям мащаб?

Съвременният изкуствен интелект зависи от големи клъстери от графични процесори, бързи мрежи, съхранение и надеждни MLOps канали - не само от интелигентни алгоритми. Ако не можете да получите предвидим капацитет, обучението, оценката и внедряването стават крехки и скъпи. Големите технологични компании често контролират „гръбначния“ слой (облак, партньорства с чипове, планиране, сигурност), който може да определи какво е осъществимо за по-малки екипи. Тази сила може да бъде полезна, но тя си остава сила.

Как дистрибуцията на големите технологични компании оформя значението на „изкуствен интелект“ за ежедневните потребители?

Дистрибуцията е суперсила, защото превръща ИИ във функция по подразбиране, вместо в отделен продукт, който трябва да изберете. Когато ИИ се появи в лентите за търсене, телефоните, имейлите, документите, срещите и магазините за приложения, той се превръща в „това, което ИИ е“ за повечето хора. Това също така стеснява обществените очаквания: ако ИИ е предимно инструмент за писане във вашите приложения, потребителите приемат, че ИИ е равносилен на писане. Платформите тихо определят тона.

Кои са основните начини, по които правилата на платформите и магазините за приложения действат като пазители на достъпа до ИИ?

Правилата за преглед на приложения, условията на пазара, правилата за съдържание и ограниченията на API могат да определят кои функции на ИИ са разрешени и как трябва да се държат. Дори когато правилата са формулирани като защита на безопасността или поверителността, те също така оформят конкуренцията, като повишават разходите за съответствие и внедряване. За разработчиците това означава, че актуализациите на правилата могат да бъдат също толкова важни, колкото и актуализациите на моделите. На практика „това, което се доставя“ често е „това, което минава през портата“

Как облачните AI платформи като SageMaker, Azure ML и Vertex AI се вписват в ролята на големите технологични компании в областта на изкуствения интелект?

Облачните платформи с изкуствен интелект обединяват обучение, внедряване, мониторинг, управление и сигурност на едно място, което намалява напрежението за стартиращи компании и предприятия. Инструменти като Amazon SageMaker, Azure Machine Learning и Vertex AI улесняват мащабирането и управлението на разходите чрез взаимоотношения с един доставчик. Компромисът е, че удобството може да увеличи обвързването, тъй като работните процеси, разрешенията и мониторингът са дълбоко интегрирани в тази екосистема.

Какво трябва да зададе един бизнес купувач, преди да приеме инструменти с изкуствен интелект за големи технологични компании?

Започнете с данните: къде отиват, как са изолирани и какви контроли за съхранение и одит съществуват. Попитайте за администраторските контроли, регистрирането, границите на достъпа и как моделите се оценяват за риск във вашата област. Също така, проверете цените под натиск, тъй като разходите, базирани на употреба, могат да се повишат с нарастването на приемането. В регулирани условия, съобразете очакванията с рамките и изискванията за съответствие, които вашата организация вече използва.

Как разработчиците могат да избегнат обвързване с доставчик, когато изграждат AI API на големи технологични компании?

Често срещан подход е проектирането с оглед на преносимостта: обвиването на моделни извиквания зад слой на абстракция и поддържането на подканите, политиките и логиката за оценка с версиониране и възможност за тестване. Избягвайте да разчитате на една „специална“ функция на доставчик, която може да се промени или изчезне. Следете ограниченията на тарифите, актуализациите на цените и промените в политиките като част от текущата поддръжка. Преносимостта не е безплатна, но обикновено струва по-малко от принудителна миграция.

Как поверителността и персонализацията създават „доверителна сделка“ с функциите на изкуствения интелект?

Персонализацията често подобрява полезността на ИИ, но обикновено увеличава излагането на данни и усещането за „плашещо“ усещане. Големите технологични компании са близо до поведенчески, корпоративни, платформени и данни за устройства, така че потребителите и регулаторните органи внимателно проверяват как тези данни влияят върху обучението, фината настройка и решенията за продукти. Практическият критерий е дали една компания може да обясни ясно своите практики за данни, свързани с ИИ, без да се крие зад правен език. Добрият контрол и реалните възможности за отказ са от него важни.

Кои стандарти и разпоредби са най-подходящи за управлението и безопасността на големите технологични компании с изкуствен интелект?

В много производствени процеси, управлението съчетава вътрешни политики за безопасност с външни рамки и закони. Организациите често се позовават на насоки за управление на риска, като например AI RMF на NIST, стандарти за управление като ISO/IEC 42001 и регионални правила като GDPR и Закона на ЕС за изкуствения интелект за определени случаи на употреба. Те влияят върху регистрирането, одитите, границите на данните и какво се блокира или разрешава. Предизвикателството е, че спазването на изискванията може да стане скъпо, което може да е в полза на по-големите играчи.

Влиянието на големите технологични компании върху конкуренцията и екосистемите винаги ли е лошо нещо?

Не автоматично. Платформите могат да намалят бариерите, да стандартизират инструментите и да финансират безопасността и инфраструктурата, които по-малките екипи не могат да си позволят. Но същата динамика може да намали разнообразието, ако всеки се превърне в тънка обвивка около няколко доминиращи API, облаци и пазари. Внимавайте за модели като консолидация на изчисленията и дистрибуцията, плюс промени в цените и политиките, които е трудно да се избегнат. Най-здравословните екосистеми обикновено оставят място за оперативна съвместимост и нови участници.

Референции

  1. Международна агенция по енергетика - Енергия и изкуствен интелект - iea.org

  2. Международна агенция по енергетика - Търсене на енергия от изкуствен интелект - iea.org

  3. NVIDIA - Преглед на платформите за изкуствен интелект - nvidia.com

  4. Amazon Web Services - Документация за изкуствен интелект на Amazon SageMaker (Какво е SageMaker?) - aws.amazon.com

  5. на Microsoft - Azure Machine Learning - learn.microsoft.com

  6. Google Cloud - Документация за Vertex AI - cloud.google.com

  7. Google Cloud - MLOps върху Vertex AI - cloud.google.com

  8. Microsoft - Ръководство за архитектура на операции за машинно обучение (MLOps) v2 - learn.microsoft.com

  9. Разработчик на Apple - Core ML - developer.apple.com

  10. Google Developers - Комплект за машинно обучение - developers.google.com

  11. Насоки за преглед на приложения за разработчици на Apple - developer.apple.com

  12. Помощ за Google Play Console - Безопасност на данните - support.google.com

  13. arXiv - Закони за мащабиране за модели на невронни езици - arxiv.org

  14. arXiv - Обучителни модели за големи езици, оптимални за изчисления (Chinchilla) - arxiv.org

  15. Национален институт за стандарти и технологии - Рамка за управление на риска, свързан с изкуствения интелект (AI RMF 1.0) - nist.gov

  16. Национален институт за стандарти и технологии - NIST Generative AI Profile (AI RMF companion) - nist.gov

  17. Международна организация по стандартизация - ISO/IEC 42001:2023 - iso.org

  18. EUR-Lex - Регламент (ЕС) 2016/679 (ОРЗД) - eur-lex.europa.eu

  19. EUR-Lex - Регламент (ЕС) 2024/1689 (Акт на ЕС за ИИ) - eur-lex.europa.eu

  20. OECD - OECD AI Principles - oecd.ai

Намерете най-новия изкуствен интелект в официалния магазин за асистенти с изкуствен интелект

За нас

Обратно към блога

Допълнителни ЧЗВ

  • Как големите технологични компании влияят на инфраструктурата с изкуствен интелект?

    Големите технологични компании контролират критични елементи като облачна инфраструктура, мрежи и MLOps инструменти, които служат като гръбнак за функционалността на изкуствения интелект в голям мащаб. Тяхното влияние определя кои инструменти ще станат стандартни и диктуват колко ефективно може да се внедри изкуственият интелект.

  • Какви са последиците от това, че големите технологични компании действат като „пазители на входа“ в сферата на изкуствения интелект?

    Големите технологични компании налагат правила за магазините за приложения и правила за платформите, които не само определят кои функции на изкуствения интелект могат да се предлагат, но и оформят пазарната конкуренция, като повишават разходите за съответствие за по-малките разработчици. Това може да ограничи иновациите, тъй като по-малките компании може да се затруднят да отговорят на тези стандарти.

  • Защо изчисленията и достъпът до данни са критични за разработването на изкуствен интелект?

    Достъпът до изчислителни ресурси, като например GPU клъстери, заедно с ефективното управление на данните, е от съществено значение за обучението и внедряването на AI модели. Големите технологични компании обикновено контролират тези ресурси, което може да определи какво е осъществимо за по-малки екипи или стартиращи компании, които искат да изграждат AI приложения.

  • Каква роля играе дистрибуцията в приемането на изкуствения интелект?

    Каналите за дистрибуция, предлагани от големите технологични компании, интегрират функции на изкуствен интелект директно в широко използвани приложения и устройства. Тази безпроблемна интеграция означава, че потребителите е вероятно да приемат изкуствения интелект като стандартна функция в своите взаимодействия, оформяйки общественото възприятие и използваемостта.

  • Как могат бизнесите да гарантират поверителността на данните, когато използват инструментите с изкуствен интелект на големите технологични компании?

    Преди да внедрят инструменти с изкуствен интелект от големите технологични компании, фирмите трябва да се информират изрично за практиките за обработка на данни, регистрационните файлове за одит, политиките за съхранение и потребителския контрол. Прозрачността в тези области е жизненоважна за поддържане на доверието на потребителите и спазване на разпоредбите.

  • Какво трябва да обмислят разработчиците, за да избегнат зависимостта от един-единствен доставчик на големи технологични компании?

    Разработчиците трябва да проектират своите AI решения с оглед на преносимостта, използвайки слоеве на абстракция, за да обхванат извикванията на модели. Те трябва да бъдат бдителни относно промените в ограниченията на скоростта, промените в цените и новите актуализации на политиките, за да избегнат обвързване с екосистемата на един доставчик.