Mikä on suurten teknologiayritysten rooli tekoälyssä?

Mikä on suurten teknologiayritysten rooli tekoälyssä?

Lyhyt vastaus: Big Techillä on merkitystä tekoälyssä, koska se hallitsee epähohdokkaita perusasioita – laskentaa, pilvialustoja, laitteita, sovelluskauppoja ja yritystyökaluja. Tämän hallinnan avulla se voi rahoittaa eturintamassa olevia malleja ja toimittaa ominaisuuksia miljardeille ihmisille nopeasti. Jos hallinto, yksityisyyden suoja ja yhteentoimivuus ovat heikkoja, sama vipuvaikutus kalkkeutuu lukkiutumiseksi ja vallan keskittymiseksi.

Keskeiset tiedot:

Infrastruktuuri: Pilvipalveluiden, sirujen ja MLOpsien hallintaa pidetään tekoälyn tärkeimpänä ytimenä.

Jakelu: Odota alustapäivitysten määrittelevän, mitä "tekoäly" tarkoittaa useimmille käyttäjille.

Portinvartiointi: Sovelluskaupan säännöt ja API-ehdot määrittävät hiljaisesti, mitkä tekoälyominaisuudet toimitetaan.

Käyttäjähallinta: Vaadi selkeitä kieltäytymisvaihtoehtoja, kestäviä asetuksia ja toimivia järjestelmänvalvojan hallintatoimintoja.

Vastuullisuus: Vaadi lokitietoja, läpinäkyvyyttä ja valitustapoja haitallisten tulosten varalta.

Mikä on suurten teknologiayritysten rooli tekoälyssä? Infografiikka

🔗 Tekoälyn tulevaisuus: Trendit ja mitä seuraavaksi
Keskeiset innovaatiot, riskit ja toimialat muovautuvat uudelleen seuraavan vuosikymmenen aikana.

🔗 Perusmallit generatiivisessa tekoälyssä: Yksinkertainen opas
Ymmärrä, miten perusmallit tukevat nykyaikaisia ​​generatiivisia tekoälysovelluksia.

🔗 Mikä on tekoälyyritys ja miten se toimii
Opi tekoälykeskeisiä yrityksiä määritteleviä ominaisuuksia, tiimejä ja tuotteita.

🔗 Miltä tekoälykoodi näyttää oikeissa projekteissa
Katso esimerkkejä tekoälypohjaisista koodimalleista, työkaluista ja työnkuluista.

Myönnetäänpä se hetki – useimmat ”tekoälykeskustelut” ohittavat epähohdokkaat osat, kuten laskennan, jakelun, hankinnan, vaatimustenmukaisuuden ja sen kiusallisen todellisuuden, että jonkun on maksettava näytönohjaimista ja sähköstä. Big Tech -yritykset asuvat näissä epähohdokkaassa osassa. Juuri siksi sillä on niin suuri merkitys. 😅 ( IEA - Energia ja tekoäly , NVIDIA - tekoälyn päättelyalustojen yleiskatsaus )

Big Techin tekoälyn rooli selkokielellä 🧩

Kun ihmiset sanovat ”Big Tech”, he yleensä tarkoittavat jättimäisiä alustayrityksiä, jotka hallitsevat modernin laskennan suurimpia kerroksia:

Joten rooli ei ole vain "he tekevät tekoälyä". Se on enemmänkin kuin he rakentaisivat moottoriteitä, myyisivät autoja, hoitaisivat tietullimaksupisteitä ja päättäisivät myös, minne liittymät menevät. Pieni liioittelu... mutta ei paljoa.

Big Techin rooli tekoälyssä: viisi suurta työpaikkaa 🏗️

Jos haluat puhtaan ajattelumallin, Big Techillä on taipumus tehdä viittä päällekkäistä työtä tekoälymaailmassa:

  1. Infrastruktuurin tarjoaja:
    Datakeskukset, pilvipalvelut, verkot, tietoturva, MLOps-työkalut. Kaikki, mikä tekee tekoälystä mahdollista skaalautuvasti. ( Amazon SageMaker AI -dokumentit , IEA - Energia ja tekoäly )

  2. Mallinrakentaja ja tutkimusmoottori
    Ei aina, mutta usein - laboratoriot, sisäinen tutkimus ja kehitys, soveltava tutkimus ja "tuotteistettu tiede". ( Neuraalisten kielimallien skaalauslait (arXiv) , Laskentaoptimaalisten suurten kielimallien kouluttaminen (Chinchilla) (arXiv) )

  3. Jakelija
    He voivat tuoda tekoälyn hakukenttiin, puhelimiin, sähköpostiohjelmiin, mainosjärjestelmiin ja työpaikan työkaluihin. Jakelu on supervoima.

  4. Portinvartija ja sääntöjen asettaja
    Sovelluskaupan käytännöt, alustan säännöt, API-ehdot, sisällön moderointi, turvaportit, yrityksen sisäiset hallintalaitteet. ( Applen sovellusten tarkistusohjeet , Google Playn tietoturva )

  5. Pääoman kohdentaja
    He rahoittavat, hankkivat, solmivat kumppanuuksia, hautovat. He muokkaavat sitä, mikä säilyy.

Se on suurten teknologiayritysten rooli tekoälyssä toiminnallisesti: ne luovat edellytykset tekoälyn olemassaololle – ja sitten ne päättävät, miten se tavoittaa sinut.

Mikä tekee Big Techin tekoälyn roolista hyvän ✅😬

”Hyvä versio” tekoälyn Big Techistä ei tarkoita täydellisyyttä. Kyse on vastuullisesti käsitellyistä kompromisseista, joissa on vähemmän yllätyksiä muille.

Tässä on se, mikä erottaa "hyödyllisen jättiläisen" tunnelman "oh-oh monopoli" -tunnelmasta:

  • Läpinäkyvyys ilman ammattikielen kaatamista.
    Selkeä merkintä tekoälyn ominaisuuksista, rajoituksista ja käytetystä datasta. Ei 40-sivuinen sokkelo käytäntöjä. ( NIST AI RMF 1.0 , ISO/IEC 42001:2023 )

  • Todellinen käyttäjähallinta
    Toimivat kieltäytymisasetukset, yksityisyysasetukset, jotka eivät nollaudu mystisesti, ja järjestelmänvalvojan asetukset, jotka eivät ole aarteenetsintää. ( GDPR - asetus (EU) 2016/679 )

  • Yhteentoimivuus ja avoimuus – joskus
    Kaiken ei tarvitse olla avoimen lähdekoodin, mutta kaikkien sitominen yhteen toimittajaan ikuisesti on… valinta.

  • Turvallisuutta hampaiden kanssa
    Väärinkäytösten valvonta, punaisten ryhmien tunnistaminen, sisällön hallinta ja halukkuus estää ilmeisen riskialttiita käyttötapauksia. ( NIST AI RMF 1.0 , NIST GenAI -profiili (AI RMF -kumppani) )

  • Terveet ekosysteemit
    Tukea startup-yrityksille, kumppaneille, tutkijoille ja avoimille standardeille, jotta innovaatio ei muutu "alustan vuokraamisesta tai katoamisesta". ( OECD:n tekoälyn periaatteet )

Sanonpa suoraan: "hyvä versio" tuntuu vakaalta yleishyödylliseltä yritykseltä, jolla on vahva tuotemaku. Huono versio tuntuu kasinolta, jossa talo myös kirjoittaa säännöt. 🎰

Vertailutaulukko: Big Techin parhaat tekoälykaistat ja miksi ne toimivat 📊

Työkalu (kaista) Yleisö Hinta Miksi se toimii
Pilvipohjaiset tekoälyalustat Yritykset, startupit käyttöön perustuva Helppo skaalata, yksi lasku, paljon nuppeja (liikaa nuppeja)
Frontier Model -rajapinnat Kehittäjät, tuotetiimit maksu per token / porrastettu Nopea integroida, hyvä lähtötaso, tuntuu huijaamiselta 😅
Laitteeseen upotettu tekoäly Kuluttajat, tuottajakuluttajat niputettu Matala viive, joskus yksityisyyttä suojaava, toimii lähes offline-tilassa
Tuottavuuspaketin tekoäly Toimistotiimit istumapaikkakohtainen lisäosa Elää päivittäisissä työnkuluissa - dokumentit, sähköposti, kokoukset, koko touhu
Mainokset + Kohdistaminen Tekoäly Markkinoijat % kulutuksesta Big data + jakelu = tehokasta, myös vähän pelottavaa 👀
Tietoturva + vaatimustenmukaisuus Tekoäly Säännellyt toimialat palkkio Myy "mielenrauhaa" – vaikka se olisi vain vähemmän ilmoituksia
Tekoälysirut + kiihdyttimet Kaikki ylävirtaan investointipainotteinen Jos omistat lapiot, voitat kultaryntäyksen (kömpelö metafora, mutta pitää edelleen paikkansa)
Avoimen ekosysteemin leikkiä Rakentajat, tutkijat ilmaisia ​​+ maksullisia tasoja Yhteisön vauhti, nopeampi iteraatio, joskus hallitsematonta hauskanpitoa

Pieni tunnustus pöydän erikoisuudesta: "ilmainen" tekee siellä paljon töitä. Ilmainen kunnes se ei ole enää... tiedäthän miten se menee.

Lähikuva: infrastruktuurin pullonkaulapiste (laskenta, pilvi, sirut) 🧱⚙️

Tästä osasta useimmat ihmiset eivät halua puhua, koska se ei ole hohdokasta. Mutta se on tekoälyn selkäranka.

Big Tech vaikuttaa tekoälyyn kontrolloimalla:

Jos olet joskus yrittänyt ottaa tekoälyjärjestelmää käyttöön oikeassa yrityksessä, tiedät jo, että "malli" on helppo osuus. Vaikein osuus on: käyttöoikeudet, lokinnoitus, datan käyttö, kustannusten hallinta, käyttöaika, tapauksiin reagointi... aikuisten jutut. 😵💫

Koska Big Tech omistaa niin paljon tästä, ne voivat asettaa oletusmalleja:

  • Mitkä työkalut tulevat vakioiksi

  • Mitkä kehykset saavat ensiluokkaista tukea

  • Mikä laitteisto priorisoidaan

  • Mitkä hinnoittelumallit muuttuvat "normaaleiksi"?

Se ei ole automaattisesti pahaa. Mutta se on voimaa.

Lähikuva: mallitutkimus vs. tuotteen todellisuus 🧪➡️🛠️

Tässä on jännite: Big Tech voi rahoittaa syvällistä tutkimusta ja tarvitsee myös neljännesvuosittaisia ​​tuotevoittoja. Tämä yhdistelmä tuottaa uskomattomia läpimurtoja ja myös… kyseenalaisia ​​​​tuotelanseerauksia.

Big Tech -yritykset tyypillisesti ajavat tekoälyn kehitystä seuraavien kautta:

Mutta tuotteen paine muuttaa asioita:

  • Nopeus voittaa eleganssin

  • Toimitus voi selittää

  • ”Tarpeeksi hyvä” voittaa ”täysin ymmärretty” -sanan

Joskus se on ihan ok. Useimmat käyttäjät eivät tarvitse teoreettista puhtautta, he tarvitsevat hyödyllisen avustajan työnkulkuunsa. Mutta riskinä on, että "riittävän hyvä" otetaan käyttöön arkaluontoisissa yhteyksissä (terveydenhuolto, rekrytointi, rahoitus, koulutus), joissa "riittävän hyvä"... ei ole tarpeeksi hyvä. ( EU:n tekoälyasetus - asetus (EU) 2024/1689 )

Tämä on osa suurten teknologiayritysten roolia tekoälyssä – huippuluokan ominaisuuksien muuntaminen massamarkkinoiden ominaisuuksiksi, jopa silloin, kun reunat ovat vielä teräviä. 🔪

Lähikuva: jakelu on todellinen supervoima 🚀📣

Jos tekoälyn voi sijoittaa paikkoihin, joissa ihmiset jo elävät digitaalisesti, käyttäjiä ei tarvitse "vakuuttaa". Sinusta tulee vain oletusarvoinen.

Big Techin jakelukanaviin kuuluvat:

  • Hakupalkit ja selaimet 🔎

  • Mobiilikäyttöjärjestelmien avustajat 📱

  • Työympäristöpaketit (dokumentit, sähköposti, chat, kokoukset) 🧑💼

  • Sosiaaliset syötteet ja suosittelujärjestelmät 📺

  • Sovelluskaupat ja alustamarkkinapaikat 🛍️ ( Applen sovellusten arvosteluohjeet , Google Playn tietoturva )

Tästä syystä pienemmät tekoälyyritykset tekevät usein yhteistyötä suurten teknologiayritysten kanssa, vaikka ne olisivatkin siitä hermostuneita. Jakelu on kuin happea. Ilman sitä voi olla maailman paras malli ja silti huutaa tyhjyyteen.

On myös hienovarainen sivuvaikutus: jakelu muokkaa sitä, mitä "tekoäly" edes merkitsee suurelle yleisölle. Jos tekoäly näkyy pääasiassa kirjoitusavustajana, ihmiset olettavat tekoälyn liittyvän kirjoittamiseen. Jos se näkyy kuvankäsittelynä, ihmiset olettavat tekoälyn liittyvän kuviin. Alusta määrää tunnelman.

Lähikuva: data, yksityisyys ja luottamussopimus 🔐🧠

Tekoälyjärjestelmistä tulee usein tehokkaampia, kun ne on personoitu. Personointi vaatii usein dataa. Ja data luo riskejä. Tämä kolmio ei koskaan katoa.

Big Tech istuu:

  • Kuluttajien käyttäytymistiedot (haut, klikkaukset, mieltymykset)

  • Yritystiedot (sähköpostit, dokumentit, chatit, tiketit, työnkulut)

  • Alustan tiedot (sovellukset, maksut, identiteettisignaalit)

  • Laitetiedot (sijainti, anturit, valokuvat, äänikomentot)

Vaikka ”raakadataa” ei käytettäisikään suoraan, ympäröivä ekosysteemi muokkaa koulutusta, hienosäätöä, arviointia ja tuotteen suuntaa.

Luottamussopimus näyttää yleensä tältä:

  • Käyttäjät hyväksyvät tiedonkeruun, koska tuote on kätevä 🧃

  • Sääntelyviranomaiset puuttuvat asiaan, kun tilanne käy outoksi 👀 ( GDPR - asetus (EU) 2016/679 )

  • Yritykset vastaavat valvontakeinoilla, käytännöillä ja "yksityisyys ensin" -viestinnällä

  • Kaikki väittelevät siitä, mitä "yksityisyys" tarkoittaa

Käytännön nyrkkisääntö, jonka olen nähnyt toimivan: jos yritys pystyy selittämään tekoälydatakäytäntönsä yhdessä keskustelussa piiloutumatta lakisanojen taakse, se pärjää yleensä keskimääräistä paremmin. Ei täydellisesti – vain paremmin.

Lähikuva: hallinto, turvallisuus ja hiljainen vaikutuspeli 🧯📜

Tämä on vähemmän näkyvä rooli: Big Tech usein auttaa määrittelemään säännöt, joita kaikki muut noudattavat.

Ne muokkaavat hallintoa seuraavien kautta:

Joskus tästä on todella hyötyä. Suuret teknologiayritykset voivat investoida turvallisuustiimeihin, luotettavuustyökaluihin, väärinkäytösten havaitsemiseen ja vaatimustenmukaisuusinfrastruktuuriin, joihin pienemmillä toimijoilla ei ole varaa.

Joskus se on itsekästä. Turvallisuudesta voi tulla vallihauta, jota vain suurimmat toimijat voivat "varaa" noudattaa. Siinä on pattitilanne: turvallisuus on välttämätöntä, mutta kallis turvallisuus voi vahingossa jäädyttää kilpailun. ( EU:n tekoälyasetus - asetus (EU) 2024/1689 )

Tässä kohtaa vivahteet ratkaisevat. Eivätkä hauskat vivahteet – vaan ne ärsyttävät. 😬

Lähikuva: kilpailu, avoimet ekosysteemit ja startup-yritysten painovoima 🧲🌱

Big Techin rooli tekoälyssä sisältää myös markkinoiden muodon muokkaamisen:

  • Yritysostot (osaaminen, teknologia, jakelu)

  • Kumppanuudet (pilvipalveluissa isännöidyt mallit, yhteisyrityssopimukset)

  • Ekosysteemirahoitus (lainat, yrityshautomot, markkinapaikat)

  • Avoimet työkalut (kehykset, kirjastot, "avoimen tason" julkaisut)

Olen nähnyt toistuvan yhden kaavan:

  1. Startupit innovoivat nopeasti

  2. Big Tech integroi tai kopioi onnistuneen mallin

  3. Startupit siirtyvät markkinarakoihin tai niistä tulee yritysostojen kohteita

  4. "Alustakerros" paksuuntuu

Se ei ole automaattisesti huono asia. Alustat voivat vähentää kitkaa ja tehdä tekoälystä saavutettavaa. Mutta se voi myös vähentää monimuotoisuutta. Jos jokaisesta tuotteesta tulee "saman muutaman API:n kääre", innovaatio alkaa tuntua huonekalujen uudelleenjärjestelemiseltä samassa asunnossa.

Hieman epäsiisti kilpailu on terveellistä. Kuten hapanjuurileipä. Jos steriloit kaiken, se lakkaa kohoamasta. Tuo kielikuva on hieman epätäydellinen, mutta pitäydyn siinä. 🍞

Elän sekä jännityksellä että varovaisuudella 😄😟

Molemmat tunteet sopivat yhteen. Jännitys ja varovaisuus voivat jakaa saman huoneen.

Syitä olla innostunut:

  • Hyödyllisten työkalujen nopeampi käyttöönotto

  • Parempi infrastruktuuri ja luotettavuus

  • Pienempi kynnys yrityksille tekoälyn käyttöönotolle

  • Lisää investointeja turvallisuuteen ja standardointia ( NIST AI RMF 1.0 , OECD:n tekoälyperiaatteet )

Syitä olla varovainen:

Realistinen kanta on: Big Tech voi kiihdyttää tekoälyn kehitystä maailmassa ja samalla keskittää valtaa. Nämä voivat pitää paikkansa samanaikaisesti. Ihmiset eivät pidä tästä vastauksesta, koska siitä puuttuu mausteita, mutta se sopii todisteisiin.

Käytännön vinkkejä eri lukijoille 🎯

Jos olet yritysostaja 🧾

Jos olet kehittäjä 🧑💻

  • Rakenna kannettavuus mielessä (abstraktiokerrokset auttavat)

  • Älä panosta kaikkea yhden toimittajan ominaisuuden varaan, joka voi kadota

  • Seuraa hintarajoituksia, hinnoittelumuutoksia ja käytäntöpäivityksiä kuin ne olisivat osa työtäsi (koska ne ovatkin) ( Applen sovellusten tarkistusohjeet , Google Playn tietoturva )

Jos olet poliittinen päättäjä tai vaatimustenmukaisuudesta vastaava johtaja 🏛️

Jos olet säännöllinen käyttäjä 🙋

  • Opi, missä tekoälyominaisuudet sijaitsevat sovelluksissasi

  • Käytä yksityisyyden suojaa koskevia asetuksia, vaikka ne olisivatkin ärsyttäviä ( GDPR - asetus (EU) 2016/679 )

  • Suhtaudu skeptisesti "taikatuloksiin" - tekoäly on itsevarma, mutta ei aina oikeassa 😵

Loppuyhteenveto: Big Techin rooli tekoälyssä 🧠✨

Big Techin rooli tekoälyssä ei ole yksittäinen asia. Se on nippu rooleja: infrastruktuurin omistaja, mallinrakentaja, jakelija, portinvartija ja markkinoiden muokkaaja. Ne eivät ainoastaan ​​osallistu tekoälyyn – ne määrittelevät maaston, jolla tekoäly kasvaa.

Jos muistat vain yhden rivin, kirjoita se näin:

Big Techin rooli tekoälyssä
Se rakentaa putkia, asettaa oletusarvot ja ohjaa sitä, miten tekoäly saavuttaa ihmiset – valtavassa mittakaavassa ja valtavin seurauksin. ( NIST AI RMF 1.0 , EU:n tekoälyasetus – asetus (EU) 2024/1689 )

Ja joo, "seuraukset" kuulostaa dramaattiselta. Mutta tekoäly on yksi niistä aiheista, joissa dramaattinen on joskus vain... tarkkaa. 😬🤖

Usein kysytyt kysymykset

Mikä on suurten teknologiayritysten rooli tekoälyssä käytännössä?

Big Techin rooli tekoälyssä ei niinkään ole "he tekevät malleja" vaan "he käyttävät koneistoa, joka saa tekoälyn toimimaan skaalautuvasti". Ne tarjoavat pilvi-infrastruktuuria, toimittavat tekoälyä laitteiden ja sovellusten kautta ja asettavat alustasääntöjä, jotka muokkaavat sitä, mitä rakennetaan. Ne rahoittavat myös tutkimusta, kumppanuuksia ja yritysostoja, jotka vaikuttavat siihen, mitkä lähestymistavat säilyvät. Monilla markkinoilla ne määrittelevät käytännössä tekoälykokemuksen oletusarvoisesti.

Miksi laskentatehokkuuden merkitys on niin suuri niille, jotka voivat rakentaa tekoälyä skaalautuvasti?

Nykyaikainen tekoäly on riippuvainen suurista GPU-klustereista, nopeasta verkosta, tallennuksesta ja luotettavista MLOps-prosessista – ei vain älykkäistä algoritmeista. Jos et saa ennustettavaa kapasiteettia, koulutuksesta, arvioinnista ja käyttöönotosta tulee hauraita ja kalliita. Big Tech -yritykset hallitsevat usein "selkärankakerrosta" (pilvi, sirukumppanuudet, aikataulutus, tietoturva), joka voi määrittää, mikä on toteutettavissa pienemmille tiimeille. Tämä valta voi olla hyödyllistä, mutta se on edelleen valtaa.

Miten suurten teknologiayritysten jakelu muokkaa sitä, mitä tekoäly tarkoittaa jokapäiväisille käyttäjille?

Jakelu on supervoima, koska se tekee tekoälystä oletusominaisuuden erillisen tuotteen sijaan, joka sinun on valittava. Kun tekoäly näkyy hakukentissä, puhelimissa, sähköposteissa, dokumenteissa, kokouksissa ja sovelluskaupoissa, siitä tulee useimmille ihmisille "mitä tekoäly on". Tämä myös kaventaa yleisön odotuksia: jos tekoäly on enimmäkseen kirjoitustyökalu sovelluksissasi, käyttäjät olettavat tekoälyn olevan sama kuin kirjoittaminen. Alustat päättävät hiljaa sävyn.

Millä tavoin alustasäännöt ja sovelluskaupat toimivat tekoälyn portinvartijoina?

Sovellusten arviointikäytännöt, markkinapaikkaehdot, sisältösäännöt ja API-rajoitukset voivat määrittää, mitkä tekoälyominaisuudet ovat sallittuja ja miten niiden on toimittava. Vaikka säännöt olisi muotoiltu turvallisuuden tai yksityisyyden suojaamiseksi, ne myös muokkaavat kilpailua nostamalla vaatimustenmukaisuus- ja käyttöönottokustannuksia. Kehittäjille tämä tarkoittaa, että käytäntöpäivitykset voivat olla yhtä tärkeitä kuin mallipäivitykset. Käytännössä "mitä toimitetaan" on usein "mitä läpäisee portin"

Miten pilvipohjaiset tekoälyalustat, kuten SageMaker, Azure ML ja Vertex AI, sopivat suurten teknologioiden rooliin tekoälyssä?

Pilvipohjaiset tekoälyalustat yhdistävät koulutuksen, käyttöönoton, valvonnan, hallinnan ja tietoturvan yhteen paikkaan, mikä vähentää startup-yritysten ja suuryritysten välistä kitkaa. Työkalut, kuten Amazon SageMaker, Azure Machine Learning ja Vertex AI, helpottavat skaalautumista ja kustannusten hallintaa yhden toimittajan kautta. Kompromissina on se, että kätevyys voi lisätä sitoutumista toimittajaan, koska työnkulut, käyttöoikeudet ja valvonta on integroitu syvästi kyseiseen ekosysteemiin.

Mitä yritysostajan tulisi kysyä ennen Big Tech -alan tekoälytyökalujen käyttöönottoa?

Aloita datasta: minne se menee, miten se eristetään ja mitä säilytys- ja auditointirajoituksia on olemassa. Kysy järjestelmänvalvojan rajoituksista, lokinpidosta, käyttöoikeusrajoista ja siitä, miten malleja arvioidaan riskien varalta toimialueellasi. Tee myös hinnoittelulle painetesti, koska käyttöön perustuvat kustannukset voivat nousta käyttöönoton kasvaessa. Säännellyissä ympäristöissä yhdenmukaista odotukset organisaatiosi jo käyttämien kehysten ja vaatimustenmukaisuusvaatimusten kanssa.

Miten kehittäjät voivat välttää toimittajariippuvuuden rakentaessaan Big Techin tekoälyrajapintoja?

Yleinen lähestymistapa on suunnitella siirrettävyys huomioon ottaen: kääri mallikutsut abstraktiokerroksen taakse ja pidä kehotteet, käytännöt ja arviointilogiikka versioituna ja testattavana. Vältä luottamista yhteen "erityiseen" toimittajan ominaisuuteen, joka voi muuttua tai kadota. Seuraa hintarajoituksia, hinnoittelupäivityksiä ja käytäntömuutoksia osana jatkuvaa ylläpitoa. Siirrettävyys ei ole ilmaista, mutta se maksaa yleensä vähemmän kuin pakotettu migraatio.

Miten yksityisyys ja personointi luovat "luottamussopimuksen" tekoälyominaisuuksien kanssa?

Personointi usein parantaa tekoälyn hyödyllisyyttä, mutta tyypillisesti se lisää datan altistumista ja koettua pelottavaa vaikutusta. Big Tech -yritykset ovat lähellä käyttäytymis-, yritys-, alusta- ja laitedataa, joten käyttäjät ja sääntelyviranomaiset tarkastelevat tarkasti, miten data vaikuttaa koulutukseen, hienosäätöön ja tuotepäätöksiin. Käytännön mittari on, pystyykö yritys selittämään tekoälydatakäytäntönsä selkeästi piiloutumatta lakitekstien taakse. Hyvät kontrollit ja todelliset kieltäytymismahdollisuudet ovat tärkeitä.

Mitkä standardit ja määräykset ovat olennaisimpia suurten teknologioiden tekoälyn hallinnon ja turvallisuuden kannalta?

Monissa prosessiputkissa hallinto yhdistää sisäiset turvallisuuskäytännöt ulkoisiin kehyksiin ja lakeihin. Organisaatiot viittaavat usein riskienhallintaohjeisiin, kuten NIST:n tekoälyn RMF:ään, hallintastandardeihin, kuten ISO/IEC 42001 -standardiin, ja alueellisiin sääntöihin, kuten GDPR:ään ja EU:n tekoälylakiin tietyissä käyttötapauksissa. Nämä vaikuttavat lokitietoihin, auditointeihin, datarajoihin ja siihen, mikä estetään tai sallitaan. Haasteena on, että vaatimustenmukaisuus voi tulla kalliiksi, mikä voi suosia suurempia toimijoita.

Onko suurten teknologiayritysten vaikutus kilpailuun ja ekosysteemeihin aina huono asia?

Eivät automaattisesti. Alustat voivat madaltaa esteitä, standardoida työkaluja ja rahoittaa turvallisuutta ja infrastruktuuria, joihin pienemmillä tiimeillä ei ole varaa. Mutta sama dynamiikka voi vähentää monimuotoisuutta, jos kaikista tulee ohut kääre muutaman hallitsevan API:n, pilvipalvelun ja markkinapaikan ympärille. Tarkkaile malleja, kuten laskennan ja jakelun konsolidoitumista sekä hinnoittelun ja käytäntöjen muutoksia, joita on vaikea välttää. Terveimmät ekosysteemit säilyttävät yleensä tilaa yhteentoimivuudelle ja uusille tulokkaille.

Viitteet

  1. Kansainvälinen energiajärjestö - Energia ja tekoäly - iea.org

  2. Kansainvälinen energiajärjestö - Tekoälyn energiantarve - iea.org

  3. NVIDIA - Tekoälyn päättelyalustojen yleiskatsaus - nvidia.com

  4. Amazon Web Services - Amazon SageMaker -tekoälyn dokumentaatio (Mikä on SageMaker?) - aws.amazon.com

  5. Microsoft - Azure-koneoppimisen dokumentaatio - learn.microsoft.com

  6. Google Cloud - Vertex-tekoälyn dokumentaatio - cloud.google.com

  7. Google Cloud - MLOps Vertex AI :lla - cloud.google.com

  8. Microsoft - Koneoppimisoperaatioiden (MLOps) v2 -arkkitehtuuriopas - learn.microsoft.com

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

  10. Google Developers - Koneoppimispaketti - developers.google.com

  11. Apple Developer - Sovellusten arviointiohjeet - developer.apple.com

  12. Google Play Consolen ohjeet - Tietoturva - support.google.com

  13. arXiv - Neuraalisten kielimallien skaalauslait - arxiv.org

  14. arXiv - Laskennan kannalta optimaalisten suurten kielimallien kouluttaminen (Chinchilla) - arxiv.org

  15. Yhdysvaltain kansallinen standardi- ja teknologiainstituutti (National Institute of Standards and Technology) - Tekoälyn riskienhallintakehys (AI RMF 1.0) - nist.gov

  16. Yhdysvaltain kansallinen standardi- ja teknologiainstituutti (NIST) - NIST:n generatiivisen tekoälyn profiili (AI RMF -kumppani) - nist.gov

  17. Kansainvälinen standardointijärjestö - ISO/IEC 42001:2023 - iso.org

  18. EUR-Lex - Asetus (EU) 2016/679 (yleinen tietosuoja-asetus) - eur-lex.europa.eu

  19. EUR-Lex - Asetus (EU) 2024/1689 (EU:n tekoälylaki) - eur-lex.europa.eu

  20. OECD – OECD:n tekoälyperiaatteet – oecd.ai

Löydä uusimmat tekoälytuotteet virallisesta tekoälyavustajakaupasta

Tietoa meistä

Takaisin blogiin