Қысқа жауап: Жасанды интеллект компаниясы - бұл негізгі өнімі, құны немесе бәсекелестік артықшылығы жасанды интеллектке негізделген компания - жасанды интеллектті алып тастасаңыз, ұсыныс құлайды немесе күрт нашарлайды. Егер жасанды интеллект ертең сәтсіздікке ұшыраса және сіз әлі де электрондық кестелермен немесе негізгі бағдарламалық жасақтамамен жұмыс істей алсаңыз, сіз жасанды интеллектке негізделген емес, жасанды интеллектке негізделген болуыңыз мүмкін. Нақты жасанды интеллект компаниялары деректер, бағалау, орналастыру және тығыз итерация циклдары арқылы ерекшеленеді.
Негізгі қорытындылар:
Негізгі тәуелділік : Егер жасанды интеллектті алып тастау өнімді бұзса, сіз жасанды интеллект компаниясын қарастырып отырсыз.
Қарапайым тест : Егер сіз жасанды интеллектсіз ақсап жүре алсаңыз, сізде, бәлкім, жасанды интеллект қосылған шығар.
Операциялық сигналдар : Дрейф, бағалау жиынтықтары, кідіріс және сәтсіздік режимдерін талқылайтын топтар әдетте қиын жұмысты атқарады.
Дұрыс пайдаланбауға қарсы тұру : Модельдер істен шыққан кезде қоршауларды, бақылауды және кері қайтару жоспарларын жасаңыз.
Сатып алушының мұқияттылығы : Талап етілетін механизмдер, көрсеткіштер және анық деректерді басқару арқылы жасанды интеллекттің әсерінен аулақ болыңыз.
«Жасанды интеллект компаниясы» соншалықты еркін лақтырылады, бұл бірден бәрін білдіріп, ештеңені білдірмейді. Бір стартап автотолтыру қорабын қосқандықтан, жасанды интеллект мәртебесін талап етеді. Басқа бір компания модельдерді оқытады, құрал-жабдықтарды құрастырады, өнімдерді жеткізеді және өндірістік ортаға орналастырады... және бәрібір сол шелекке жиналады.
Сондықтан белгінің айқынырақ қырлары болуы керек. Жасанды интеллектке негізделген бизнес пен машиналық оқытуды аздап қолданатын стандартты бизнестің арасындағы айырмашылық не іздеу керектігін білгеннен кейін тез байқалады.
Осыдан кейін оқуға болатын мақалалар:
🔗 Жасанды интеллекттің масштабталуы қалай жұмыс істейді
Модельдердің суреттерді үлкейту үшін бөлшектерді қалай қосатынын біліңіз.
🔗 Жасанды интеллект коды қандай көрінеді.
Генерацияланған кодтың мысалдарын және оның құрылымын қараңыз.
🔗 Жасанды интеллект алгоритмі дегеніміз не?
Жасанды интеллекттің үйренуіне, болжауына және оңтайландыруына көмектесетін алгоритмдерді түсіну.
🔗 Жасанды интеллектті алдын ала өңдеу дегеніміз не?
Оқыту үшін деректерді тазалайтын, белгілейтін және пішімдейтін қадамдарды анықтаңыз.
Жасанды интеллект компаниясы дегеніміз не: дәл анықтама ✅
Практикалық анықтама:
Жасанды интеллект компаниясы негізгі өнімі, құны немесе бәсекелестік артықшылығы жасанды интеллектке тәуелді бизнес , яғни егер сіз жасанды интеллектті алып тастасаңыз, компанияның «заттары» күйрейді немесе күрт нашарлайды. ( ЭЫДҰ , NIST AI RMF )
«Біз хакатонда бір рет жасанды интеллект қолдандық» емес. «Біз байланыс бетіне чатбот қостық» емес. Тағы да мынаған ұқсас:
-
Өнім болып табылады (немесе бір ұштан екінші ұшқа дейін жұмыс істейді) ( ЭЫДҰ )
-
Компанияның артықшылығы модельдерден, деректерден, бағалаудан және итерациядан туындайды ( Google Cloud MLOps , NIST AI RMF Playbook - Measure )
-
Жасанды интеллект мүмкіндік емес - бұл қозғалтқыш 🧠⚙️
Міне, ішек-қарынды тексерудің қарапайым тәсілі:
Ертең жасанды интеллекттің істен шығатынын елестетіп көріңіз. Егер тұтынушылар сізге әлі де ақша төлейтін болса және сіз электрондық кестелермен немесе негізгі бағдарламалық жасақтамамен жұмыс істей алсаңыз, сіз жасанды интеллектке негізделген емес, жасанды интеллектке негізделген болуыңыз мүмкін.
Иә, ортаңғы аймақ бұлыңғыр. Тұманды терезеден түсірілген фотосурет сияқты... керемет метафора емес, бірақ түсіндіңіз ғой 😄
«Жасанды интеллект компаниясы» мен «Жасанды интеллектпен жұмыс істейтін компания» арасындағы айырмашылық (бұл бөлімде дәлелдер сақталады) 🥊
Қазіргі заманғы бизнестің көпшілігі жасанды интеллекттің қандай да бір түрін пайдаланады. Бұл оларды жасанды интеллект компаниясына айналдырмайды. ( ЭЫДҰ )
Әдетте жасанды интеллект компаниясы:
-
Тікелей жасанды интеллект мүмкіндіктерін сатады (модельдер, қосалқы ұшқыштар, интеллектуалды автоматтандыру)
-
Негізгі өнім ретінде меншікті жасанды интеллект жүйелерін жасайды
-
Негізгі функция ретінде жасанды интеллект инженериясын, бағалауын және орналастыруын маңызды деп санайды ( Google Cloud MLOps )
-
Деректерден үздіксіз білім алады және өнімділікті негізгі көрсеткіш ретінде жақсартады 📈 ( Google MLOps Whitepaper )
Әдетте жасанды интеллектпен жұмыс істейтін компания:
-
Шығындарды азайту, жұмыс процестерін жеделдету немесе мақсатты аудиторияны жақсарту үшін ішкі жасанды интеллектті пайдаланады
-
Әлі де басқа нәрсе сатады (бөлшек сауда тауарлары, банк қызметтері, логистика, медиа және т.б.)
-
Жасанды интеллектті дәстүрлі бағдарламалық жасақтамамен алмастыра алады және әлі де «өзі бола» алады
Мысалдар (әдейі жалпылама, себебі бренд туралы пікірталастар кейбір адамдар үшін хобби болып табылады):
-
Алаяқтықты анықтау үшін жасанды интеллектті пайдаланатын банк - жасанды интеллект қосылған
-
Қорларды болжау үшін жасанды интеллектті пайдаланатын сатушы - жасанды интеллект қосылған
-
Өнімі жасанды интеллект тұтынушыларды қолдау агенті болып табылатын компания - мүмкін жасанды интеллект компаниясы
-
Модельді бақылау, бағалау және орналастыру құралдарын сататын платформа - жасанды интеллект компаниясы (инфрақұрылым) ( Google Cloud MLOps )
Иә... тіс дәрігеріңіз кестені еске салу үшін жасанды интеллектті пайдалануы мүмкін. Бұл оларды жасанды интеллект компаниясы етпейді 😬🦷
Жасанды интеллект компаниясының жақсы нұсқасын не құрайды 🏗️
Барлық жасанды интеллект компаниялары бірдей құрылмаған, ал кейбіреулері, шын мәнінде, негізінен вибрациялар мен венчурлық капитал болып табылады. Жасанды интеллект компаниясының жақсы нұсқасы
-
Мәселеге нақты меншік : олар «барлығына жасанды интеллект» емес, нақты мәселені шешеді
-
Өлшенетін нәтижелер : дәлдік, уақыт үнемдеу, шығындардың азаюы, қателіктердің азаюы, жоғары конверсия - бірдеңені таңдап, оны бақылау ( NIST AI RMF )
-
Деректер тәртібі : деректер сапасы, рұқсаттар, басқару және кері байланыс циклдары міндетті емес ( NIST AI RMF )
-
Бағалау мәдениеті : олар модельдерді ересектер сияқты - эталондармен, шеткі жағдайлармен және бақылаумен 🔍 ( Google Cloud MLOps , Datadog )
-
Орналастыру шындығы : жүйе тек демонстрацияларда ғана емес, күнделікті тәртіпсіз жағдайларда да жұмыс істейді
-
Қорғалатын артықшылық : домен деректері, тарату, жұмыс процесін интеграциялау немесе меншікті құралдар (тек «біз API деп атаймыз» емес)
Таңқаларлықтай айқын белгі:
-
Егер команда кідіріс, дрейф, бағалау жиынтықтары, галлюцинациялар және сәтсіздік режимдері , олар, бәлкім, нақты жасанды интеллектпен жұмыс істеп жатыр. ( IBM - Model дрейфі , OpenAI - галлюцинациялар , Google Cloud MLOps )
-
Егер олар көбінесе «синергияны ақылды вибрациялармен төңкеріс жасау» туралы айтса... сіз мұның қалай екенін білесіз 😅
Салыстыру кестесі: жасанды интеллект компанияларының кең таралған «түрлері» және олар не сатады 📊🤝
Төменде (күнделікті бизнес сияқты) жылдам, сәл жетілмеген салыстыру кестесі берілген. Бағалар нақты сандар емес, «әдеттегі баға белгілеу стильдері» болып табылады, себебі олар өте көп өзгереді.
| Опция / «Түрі» | Ең үздік аудитория | Бағасы (әдеттегідей) | Неліктен жұмыс істейді |
|---|---|---|---|
| Іргетас үлгісін құрастырушы | Әзірлеушілер, кәсіпорындар, барлығы.. | Қолдануға негізделген, ірі келісімшарттар | Күшті жалпы модельдер платформаға айналады - «операциялық жүйеге ұқсас» қабат ( OpenAI API бағалары ) |
| Тік жасанды интеллект қолданбасы (заңдық, медициналық, қаржы және т.б.) | Белгілі бір жұмыс процестері бар топтар | Жазылым + орын бағасы | Домендік шектеулер хаосты азайтады; дәлдік секіруі мүмкін (дұрыс жасалған кезде) |
| Білім жұмысына арналған жасанды интеллект бойынша көмекші ұшқыш | Сату, қолдау, аналитиктер, операторлар | Ай сайынғы пайдаланушыға | Уақытты тез үнемдейді, күнделікті құралдарға біріктіріледі... жақсы болған кезде жабысқақ ( Microsoft 365 Copilot бағасы ) |
| MLOps / Model Ops платформасы | Өндірістегі жасанды интеллект топтары | Кәсіпорындық келісімшарт (кейде ауыртпалық тудырады) | Бақылау, орналастыру, басқару - жағымсыз, бірақ маңызды ( Google Cloud MLOps ) |
| Деректер + Белгілеу компаниясы | Модель құрастырушылар, кәсіпорындар | Әр тапсырма бойынша, әр белгі бойынша, аралас | Жақсы деректер таңқаларлықтай жиі «қиялшыл модельден» асып түседі ( MIT Слоан / Эндрю Нг деректерге бағытталған жасанды интеллект туралы ) |
| Шеткі жасанды интеллект / Құрылғыдағы жасанды интеллект | Аппараттық құрал + Заттар интернеті, құпиялылыққа көп көңіл бөлетін ұйымдар | Әрбір құрылғыға лицензиялау | Төмен кідіріс + құпиялылық; сонымен қатар офлайн режимде де жұмыс істейді (үлкен келісім) ( NVIDIA , IBM ) |
| Жасанды интеллект бойынша кеңес беру / интегратор | Жасанды интеллектсіз ұйымдар | Жобаға негізделген, сақтағыштар | Ішкі жалдауға қарағанда жылдамырақ қозғалады - бірақ іс жүзінде талантқа байланысты |
| Бағалау / Қауіпсіздік құралдары | Командалардың жеткізу модельдері | Көп деңгейлі жазылым | Үнсіз сәтсіздіктердің алдын алуға көмектеседі - және иә, бұл өте маңызды ( NIST AI RMF , OpenAI - галлюцинациялар ) |
Бір нәрсеге назар аударыңыз. «Жасанды интеллект компаниясы» мүлдем басқа бизнесті білдіруі мүмкін. Кейбіреулері модельдер сатады. Кейбіреулері модель құрастырушыларға арналған күректер сатады. Кейбіреулері дайын өнімдерді сатады. Бірдей белгі, мүлдем басқа шындық.
Жасанды интеллект компанияларының негізгі архетиптері (және олар неден қателеседі) 🧩
Түптеп қарастырайық, себебі адамдар осы жерде сүрініп кетеді.
1) Модельге басымдық беретін компаниялар 🧠
Бұл модельдерді құрастыру немесе жетілдіру. Олардың күші әдетте:
-
зерттеу таланты
-
есептеуді оңтайландыру
-
бағалау және итерация циклдары
-
жоғары өнімді қызмет көрсету инфрақұрылымы ( Google MLOps Whitepaper )
Жалпы қателік:
-
Олар «жақсы модель» автоматты түрде «жақсы өнімге» тең деп есептейді.
Бірақ олай емес. Пайдаланушылар модельдерді сатып алмайды, олар нәтижелерді сатып алады.
2) Өнімге басымдық беретін жасанды интеллект компаниялары 🧰
Олар жұмыс процесіне жасанды интеллект енгізеді. Олар келесі жолдармен жеңіске жетеді:
-
тарату
-
UX және интеграция
-
күшті кері байланыс циклдары
-
шикі интеллекттен гөрі сенімділік
Жалпы қателік:
-
Олар табиғаттағы модельдің мінез-құлқын бағаламайды. Нақты пайдаланушылар сіздің жүйеңізді жаңа және шығармашылық жолдармен бұзады. Күн сайын.
3) Инфрақұрылымдық жасанды интеллект компаниялары ⚙️
Мониторинг, орналастыру, басқару, бағалау, ұйымдастыру туралы ойланыңыз. Олар келесі жолдармен жеңіске жетеді:
-
операциялық ауырсынуды азайту
-
тәуекелдерді басқару
-
жасанды интеллектті қайталанатын және қауіпсіз ету ( NIST AI RMF , Google Cloud MLOps )
Жалпы қателік:
-
Олар озық топтар үшін жұмыс істейді және басқалардың барлығын елемейді, содан кейін неге қабылдау баяу жүріп жатқанына таң қалады.
4) Деректерге бағытталған жасанды интеллект компаниялары 🗂️
Бұлар деректер құбырларына, таңбалауға, синтетикалық деректерге және деректерді басқаруға бағытталған. Олар келесі жолдармен жеңіске жетеді:
-
жаттығу сигналының сапасын жақсарту
-
шуды азайту
-
мамандандыруды қамтамасыз ету ( MIT Слоан / Эндрю Нг деректерге бағытталған жасанды интеллект бойынша )
Жалпы қателік:
-
Олар «деректер бәрін шешеді» дегенді шамадан тыс сатады. Деректер күшті, бірақ сізге әлі де жақсы модельдеу және өнімді ойлау қажет.
Жасанды интеллект компаниясының ішінде не бар: шамамен 🧱
Егер сіз перденің артына қарасаңыз, көптеген нақты жасанды интеллект компанияларының ішкі құрылымы ұқсас екенін көресіз. Әрқашан емес, бірақ жиі.
Деректер қабаты 📥
-
жинау және қабылдау
-
таңбалау немесе әлсіз бақылау
-
құпиялылық, рұқсаттар, сақтау
-
кері байланыс циклдары (пайдаланушы түзетулері, нәтижелер, адамдық шолу) ( NIST AI RMF )
Модель қабаты 🧠
-
базалық модельдерді таңдау (немесе нөлден бастап оқыту)
-
дәл баптау, айдау, жедел инженерия (иә, әлі де маңызды)
-
іздеу жүйелері (іздеу + рейтинг + векторлық дерекқорлар) ( RAG мақаласы (Lewis және т.б., 2020) , Oracle - векторлық іздеу )
-
бағалау жиынтықтары және тест жиынтықтары ( Google Cloud MLOps )
Өнім қабаты 🧑💻
-
Белгісіздікті өңдейтін UX (сенімділік белгілері, «шолу» күйлері)
-
қоршаулар (саясат, бас тарту, қауіпсіз аяқтау) ( NIST AI RMF )
-
жұмыс процесін интеграциялау (электрондық пошта, CRM, құжаттар, билет сату және т.б.)
Операциялық қабат 🛠️
-
дрейф пен деградацияны бақылау ( IBM - Model дрейфі , Google Cloud MLOps )
-
Оқиғаға жауап беру және кері қайтару ( Uber - орналастыру қауіпсіздігі )
-
шығындарды басқару (есептеу аш кішкентай құбыжық болуы мүмкін)
-
басқару, аудиттер, қолжетімділікті бақылау ( NIST AI RMF , ISO/IEC 42001 шолуы )
Ал ешкім жарнамаламайтын бөлігі:
-
адами процестер - шолушылар, эскалация, сапаны қамтамасыз ету және тұтынушылардың пікірлерін жеткізу құбырлары.
Жасанды интеллект «орнатып, ұмытып кету» емес. Бұл бақша өсіруге көбірек ұқсайды. Немесе үй жануарына енот ұстау сияқты. Ол сүйкімді болуы мүмкін, бірақ егер сіз бақыламасаңыз, ас үйіңізді толығымен бұзады 😬🦝
Бизнес модельдері: жасанды интеллект компаниялары қалай ақша табады 💸
Жасанды интеллект компаниялары монетизацияның бірнеше кең таралған формаларына жатады:
-
Қолдануға негізделген (сұраныс бойынша, токен бойынша, минут бойынша, сурет бойынша, тапсырма бойынша) ( OpenAI API баға белгілеу , OpenAI - токендер )
-
Орындыққа негізделген жазылымдар (айына әрбір пайдаланушы үшін) ( Microsoft 365 Copilot бағасы )
-
Нәтижеге негізделген баға белгілеу (сирек, бірақ тиімді - әрбір конверсия немесе шешім қабылданған билет үшін төленеді)
-
Кәсіпорын келісімшарттары (қолдау, сәйкестік, қызмет көрсету шарттары, арнайы орналастыру)
-
Лицензиялау (құрылғыда, ендірілген, OEM стилінде) ( NVIDIA )
Көптеген жасанды интеллект компаниялары кездесетін шиеленіс:
-
Тұтынушылар болжамды шығындарды қалайды 😌
-
Жасанды интеллект шығындары пайдалану мен модель таңдауына байланысты өзгеруі мүмкін 😵
Сонымен, жақсы жасанды интеллект компаниялары келесі істерде өте жақсы нәтижелерге қол жеткізеді:
-
мүмкін болған кезде тапсырмаларды арзанырақ модельдерге бағыттау
-
кэштеу нәтижелері
-
топтастыру сұраныстары
-
контекст өлшемін басқару
-
«шексіз жедел спиральдарды» болдырмайтын UX жобалау (біз мұны бәріміз жасадық...)
Қиын сұрақ: жасанды интеллект компаниясын қорғауға болатын нәрсе не? 🏰
Бұл ащы бөлігі. Көптеген адамдар орды «біздің моделіміз жақсырақ» деп ойлайды. Кейде солай, бірақ көбінесе... олай емес.
Қорғауға болатын жалпы артықшылықтар:
-
Меншік деректері (әсіресе доменге тән)
-
Тарату (пайдаланушылар қазірдің өзінде жұмыс процесінде орналасқан)
-
Ауыстыру шығындары (интеграциялар, процестердің өзгеруі, командалық әдеттер)
-
Брендке деген сенім (әсіресе жоғары тәуекелді домендер үшін)
-
Операциялық шеберлік (сенімді жасанды интеллектті кең ауқымда жеткізу қиын) ( Google Cloud MLOps )
-
Адам-циклдегі жүйелер (гибридті шешімдер таза автоматтандырудан асып түсуі мүмкін) ( NIST AI RMF , ЕО AI туралы заңы - адамның бақылауы (14-бап) )
Біраз ыңғайсыз шындық:
екі компания бірдей негізгі модельді қолдана алады, бірақ бәрібір мүлдем басқа нәтижелерге қол жеткізе алады. Айырмашылық әдетте модельдің айналасындағы барлық нәрседе - өнім дизайны, бағалаулар, деректер циклдары және олардың ақауларды қалай шешетінінде.
Жасанды интеллектпен жууды қалай анықтауға болады (яғни «біз жарқырау қосып, оны интеллект деп атадық») 🚩
Егер сіз жасанды интеллект компаниясының табиғаттағы қандай екенін бағалап жатсаңыз, келесі қауіп белгілеріне назар аударыңыз:
-
Анық жасанды интеллект мүмкіндіктері сипатталмаған : маркетинг көп, механизм жоқ
-
Демо сиқыры : әсерлі демо, шеткі жағдайлар туралы ештеңе айтылмаған
-
Бағалау тарихы жоқ : олар сенімділікті қалай тексеретінін түсіндіре алмайды ( Google Cloud MLOps )
-
Қолмен тербелетін деректерге жауаптар : деректердің қайдан келетіні немесе қалай басқарылатыны түсініксіз ( NIST AI RMF )
-
Бақылау жоспары жоқ : олар модельдер дрейфте емес сияқты әрекет етеді ( IBM - Model дрейфі )
-
Олар сәтсіздік режимдерін түсіндіре алмайды : бәрі «мінсізге жақын» (ештеңе мінсіз емес) ( OpenAI - галлюцинациялар )
Жасыл жалаулар (тыныштандыратын қарама-қарсы жақ) ✅:
-
Олар өнімділікті қалай өлшейтінін көрсетеді
-
Олар шектеулер туралы үрейленбей сөйлейді
-
Олардың адами шолу жолдары және күшеюі бар ( NIST AI RMF , ЕО AI туралы заңы - адами бақылау (14-бап) )
-
Олар құпиялылық пен сәйкестік қажеттіліктерін түсінеді ( NIST AI RMF , ЕО AI Заңына шолу )
-
Олар эмоционалды түрде құламай-ақ «біз олай істемейміз» деп айта алады 😅
Егер сіз біреуін құрып жатсаңыз: жасанды интеллект компаниясына айналудың практикалық тізімі 🧠📝
Егер сіз «Жасанды интеллект қосылған» компаниядан «Жасанды интеллект компаниясына» ауысуға тырыссаңыз, міне, жұмыс істейтін жол:
-
Бір жұмыс процесінен бастаңыз, ол адамдарға зиян келтіреді, сондықтан олар оны жөндеу үшін ақы төлейді
-
Құрал нәтижелері ерте (масштабтаудан бұрын)
-
Нақты пайдаланушы жағдайларынан бағалау жиынтығын құрыңыз ( Google Cloud MLOps )
-
Бірінші күннен бастап кері байланыс циклдарын қосыңыз
-
Қоршауларды кейіннен ойластырылған емес, дизайнның бір бөлігі етіп жасаңыз ( NIST AI RMF )
-
Шамадан тыс жинамаңыз - сенімді тар сынаны жіберіңіз
-
Орналастыруды соңғы қадам емес, өнім ретінде қарастырыңыз ( Google Cloud MLOps )
Сонымен қатар, жұмыс істейтін қарсы кеңестер:
-
Жасанды интеллект дұрыс болған кездегіден гөрі қате болған кезде не болатынына көбірек уақыт бөліңіз.
Сенім осы жерде орнайды немесе жоғалады. ( NIST AI RMF )
Қорытынды 🧠✨
Сонымен... жасанды интеллект компаниясының не екені қарапайым сұраққа келіп тіреледі:
Бұл компанияда жасанды интеллект әшекей емес, қозғалтқыш болып табылады. Егер сіз жасанды интеллектті алып тастасаңыз және өнім мағынасын жоғалтса (немесе артықшылығын жоғалтса), сіз нағыз жасанды интеллект компаниясын көріп отырған боларсыз. Егер жасанды интеллект көптеген құралдардың бірі ғана болса, оны жасанды интеллект қосылған деп атаған дұрысырақ.
Екеуі де жақсы. Әлемге екеуі де қажет. Бірақ инвестиция салғанда, жалдағанда, бағдарламалық жасақтама сатып алғанда немесе сізге робот сатылып жатқанын немесе көзді картоннан жасалған қима сатылып жатқанын анықтауға тырысқанда, белгі маңызды 🤖👀
Жиі қойылатын сұрақтар
Жасанды интеллект компаниясы мен жасанды интеллект қосылған компанияның арасындағы айырмашылық неде?
Жасанды интеллект компаниясы - негізгі өнімі, құны немесе бәсекелестік артықшылығы жасанды интеллектке тәуелді компания - жасанды интеллектті алып тастасаңыз, ұсыныс құлайды немесе күрт нашарлайды. Жасанды интеллектпен жұмыс істейтін компания операцияларды күшейту үшін жасанды интеллектті пайдаланады (мысалы, болжау немесе алаяқтықты анықтау), бірақ әлі де жасанды интеллектке жатпайтын нәрсені сатады. Қарапайым тест: егер жасанды интеллект ертең істен шықса және сіз әлі де негізгі бағдарламалық жасақтамамен жұмыс істей алсаңыз, сізде жасанды интеллект бар болуы мүмкін.
Кәсіпорынның шынымен жасанды интеллект компаниясы екенін қалай тез анықтауға болады?
Егер жасанды интеллект жұмысын тоқтатса, не болатынын қарастырайық. Егер тұтынушылар әлі де төлем жасай берсе және бизнес электрондық кестелермен немесе дәстүрлі бағдарламалық жасақтамамен бірге жұмыс істей берсе, бұл жасанды интеллектке тән емес шығар. Шынайы жасанды интеллект компаниялары да нақты операциялық терминдермен сөйлесуге бейім: бағалау жиынтықтары, кідіріс, дрейф, галлюцинациялар, мониторинг және сәтсіздік режимдері. Егер бәрі маркетинг болса және механизм болмаса, бұл қауіпті жалау.
Жасанды интеллект компаниясы болу үшін өз моделіңізді оқытуыңыз керек пе?
Жоқ. Көптеген жасанды интеллект компаниялары қолданыстағы модельдердің негізінде күшті өнімдер жасайды және жасанды интеллект өнімнің қозғалтқышы болған кезде де жасанды интеллектке негізделген өнімдер болып саналады. Маңыздысы - модельдер, деректер, бағалау және итерация циклдары өнімділік пен саралауды басқара ма, жоқ па. Меншікті деректер, жұмыс процесін интеграциялау және мұқият бағалау нөлден бастап оқытусыз да шынайы артықшылық жасай алады.
Жасанды интеллект компанияларының негізгі түрлері қандай және олар қалай ерекшеленеді?
Жалпы түрлеріне іргетас модельдерін жасаушылар, тік жасанды интеллект қосымшалары (мысалы, заңгерлік немесе медициналық құралдар), біліммен жұмыс істеуге арналған қосалқы пилоттар, MLOps/модельдік операциялар платформалары, деректер және таңбалау бизнесі, шеткі/құрылғыдағы жасанды интеллект, кеңес беру/интеграторлар және бағалау/қауіпсіздік құралдарын жеткізушілер жатады. Олардың барлығы «Жасанды интеллект компаниялары» болуы мүмкін, бірақ олар өте әртүрлі заттарды сатады: модельдер, дайын өнімдер немесе өндірістік ЖС сенімді және басқарылатын ететін инфрақұрылым.
Кәдімгі жасанды интеллект компанияларының стегі капот астында қандай көрінеді?
Көптеген жасанды интеллект компаниялары шамамен бір стекпен жұмыс істейді: деректер қабаты (жинау, таңбалау, басқару, кері байланыс циклдары), модель қабаты (базалық модельді таңдау, дәл баптау, RAG/векторлық іздеу, бағалау жиынтықтары), өнім қабаты (белгісіздікке арналған UX, қорғаныс қоршаулары, жұмыс процесін интеграциялау) және операциялық қабат (ауытқуларды бақылау, оқиғаларға жауап беру, шығындарды бақылау, аудиттер). Адами процестер - шолушылар, эскалация, сапаны қамтамасыз ету - көбінесе жағымсыз негізгі құрылым болып табылады.
Қандай көрсеткіштер жасанды интеллект компаниясының тек демонстрацияларды ғана емес, «нақты жұмыс» атқарып жатқанын көрсетеді?
Күшті сигнал - өнімге байланысты өлшенетін нәтижелер: дәлдік, уақытты үнемдеу, шығындарды азайту, қателіктердің азаюы немесе жоғары конверсия - бұл көрсеткіштерді бағалау және бақылаудың айқын әдісімен жұптастырылған. Нақты топтар эталондар жасайды, озық жағдайларды тексереді және орналастырудан кейін өнімділікті бақылайды. Олар сондай-ақ модель тек дұрыс болған кезде ғана емес, қате болған кезде де жоспарлайды, себебі сенім ақауларды өңдеуге байланысты.
Жасанды интеллект компаниялары әдетте қалай ақша табады және сатып алушылар қандай баға белгілеу тұзақтарына назар аударуы керек?
Жалпы модельдерге пайдалануға негізделген баға белгілеу (сұраныс/токен/тапсырма бойынша), орынға негізделген жазылымдар, нәтижеге негізделген баға белгілеу (сирек), SLA-мен кәсіпорындық келісімшарттар және ендірілген немесе құрылғыдағы жасанды интеллектке лицензия беру жатады. Негізгі шиеленіс болжамдылықта: тұтынушылар тұрақты шығындарды қалайды, ал жасанды интеллект шығындары пайдалану мен модельді таңдауға байланысты өзгеруі мүмкін. Күшті жеткізушілер мұны арзан модельдерге бағыттау, кэштеу, топтастыру және контекст өлшемін басқару арқылы басқарады.
Егер барлығы ұқсас модельдерді пайдалана алса, жасанды интеллект компаниясын не қорғайды?
Көбінесе ор тек «жақсы модель» ғана емес. Қорғаныс меншікті домен деректерінен, пайдаланушылар қазірдің өзінде өмір сүріп жатқан жұмыс процесіндегі таратудан, интеграциялар мен әдеттерден шығындарды ауыстырудан, жоғары тәуекелді салалардағы бренд сенімінен және сенімді жасанды интеллектті жеткізудегі операциялық шеберліктен туындауы мүмкін. Адам-циклдегі жүйелер таза автоматтандырудан да асып түсе алады. Екі команда бір модельді қолдана алады және айналасындағы барлық нәрсеге негізделген өте әртүрлі нәтижелерге қол жеткізе алады.
Жеткізушіні немесе стартапты бағалау кезінде жасанды интеллектпен жууды қалай анықтауға болады?
Анық жасанды интеллект мүмкіндігі жоқ түсініксіз мәлімдемелерге, шеткі жағдайлары жоқ «демо сиқырына» және бағалауды, деректерді басқаруды, мониторингті немесе сәтсіздік режимдерін түсіндіре алмауға назар аударыңыз. «Мінсізге жақын» сияқты тым сенімді мәлімдемелер тағы бір ескерту белгісі болып табылады. Жасыл жалауларға мөлдір өлшеу, айқын шектеулер, ауытқуды бақылау жоспарлары және жақсы анықталған адами шолу немесе эскалация жолдары жатады. «Біз олай істемейміз» деп айта алатын компания көбінесе бәрін уәде ететін компанияға қарағанда сенімдірек.
Сілтемелер
-
ЭЫДҰ - oecd.ai
-
ЭЫДҰ - oecd.org
-
Ұлттық стандарттар және технологиялар институты (NIST) - NIST AI RMF (AI 100-1) - nist.gov
-
NIST жасанды интеллект тәуекелдерін басқару құрылымы (ЖИ RMF) бойынша нұсқаулық - Өлшеу - nist.gov
-
Google Cloud - MLOps: Машиналық оқытудағы үздіксіз жеткізу және автоматтандыру құбырлары - google.com
-
Google - MLOps бойынша тәжірибешіге арналған нұсқаулық (ақ қағаз) - google.com
-
Google Cloud - MLOps дегеніміз не? - google.com
-
Datadog - LLM бағалау жүйесінің ең жақсы тәжірибелері - datadoghq.com
-
IBM - Модель дрейфі - ibm.com
-
OpenAI - Неліктен тілдік модельдер галлюцинацияланады - openai.com
-
OpenAI - API бағасы - openai.com
-
OpenAI анықтама орталығы - Токендер дегеніміз не және оларды қалай санауға болады - openai.com
-
Microsoft - Microsoft 365 Copilot бағасы - microsoft.com
-
MIT Слоан басқару мектебі - Неліктен деректерге бағытталған жасанды интеллекттің уақыты келді - mit.edu
-
NVIDIA - Шеткі жасанды интеллект дегеніміз не? - nvidia.com
-
IBM - Edge және бұлттық жасанды интеллект - ibm.com
-
Uber - Машиналық оқыту моделін орналастыру қауіпсіздігін арттыру - uber.com
-
Халықаралық стандарттау ұйымы (ISO) - ISO/IEC 42001 шолуы - iso.org
-
arXiv - Білімді көп қажет ететін NLP тапсырмалары үшін іздеу арқылы кеңейтілген ұрпақ (Lewis және т.б., 2020) - arxiv.org
-
Oracle - Векторлық іздеу - oracle.com
-
Жасанды интеллект туралы заң (ЕО) - Адамның бақылауы (14-бап) - artificialintelligenceact.eu
-
Еуропалық Комиссия - Жасанды интеллект бойынша нормативтік база (Жасанды интеллект туралы заңға шолу) - europa.eu
-
YouTube - youtube.com
-
AI Assistant дүкені - AI-ді кеңейту қалай жұмыс істейді - aiassistantstore.com
-
AI көмекші дүкені - AI коды қандай көрінеді - aiassistantstore.com
-
AI көмекші дүкені - AI алгоритмі дегеніміз не - aiassistantstore.com
-
AI көмекші дүкені - AI алдын ала өңдеу дегеніміз не - aiassistantstore.com