Mi a nagyvállalatok szerepe a mesterséges intelligenciában? [Videó és kvíz]

Rövid válasz: A nagy technológiai cégek azért fontosak a mesterséges intelligenciában, mert ellenőrzik a kevésbé vonzó alapokat – a számítástechnikát, a felhőplatformokat, az eszközöket, az alkalmazásboltokat és a vállalati eszközöket. Ez az irányítás lehetővé teszi számukra, hogy finanszírozzák a határmodelleket és gyorsan milliárdokhoz juttassanak el funkciókat. Ha az irányítás, az adatvédelmi ellenőrzések és az interoperabilitás gyenge, ugyanez a tőkeáttétel a hatalom koncentrációjához és a befektetők bezárásához vezet.

Főbb tanulságok:

Infrastruktúra: A felhő, a chipek és az MLOp-ok vezérlését kell a mesterséges intelligencia fő zsúfoltsági pontjának tekinteni.

Terjesztés: A platformfrissítések várhatóan meghatározzák majd, hogy mit jelent a „mesterséges intelligencia” a legtöbb felhasználó számára.

Kapuőrzés: Az alkalmazásbolt szabályai és az API-feltételek csendben meghatározzák, hogy mely MI-funkciók érhetők el.

Felhasználói felügyelet: Követeljen egyértelmű leiratkozási lehetőségeket, tartós beállításokat és működő adminisztrátori vezérlőket.

Elszámoltathatóság: Naplók, átláthatóság és fellebbezési lehetőségek előírása káros eredmények esetén.

🔗 A mesterséges intelligencia jövője: Trendek és mi következik?
A következő évtizedben átalakultak a legfontosabb innovációk, kockázatok és iparágak.

🔗 Alapmodellek a generatív mesterséges intelligenciában: Egyszerű útmutató
Értse meg, hogyan működtetik az alapmodellek a modern generatív MI-alkalmazásokat.

🔗 Mi az a mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalat, és hogyan működik?
Ismerd meg azokat a tulajdonságokat, csapatokat és termékeket, amelyek meghatározzák a mesterséges intelligenciára épülő vállalkozásokat.

🔗 Hogyan néz ki a mesterséges intelligencia által generált kód a valós projektekben?
Tekintse meg a mesterséges intelligencia által vezérelt kódminták, eszközök és munkafolyamatok példáit.

Nézzünk szembe a tényekkel egy pillanatra – a legtöbb „mesterséges intelligenciával kapcsolatos beszélgetés” elsiklik az olyan kevésbé vonzó részek mellett, mint a számítástechnika, az elosztás, a beszerzés, a megfelelés, és a kínos valóság, hogy valakinek fizetnie kell a GPU-kért és az áramért. A nagy technológiai cégek ezekben a kevésbé vonzó részekben laknak. Pontosan ezért olyan fontos ez. 😅 (IEA - Energia és MI, NVIDIA - MI következtetési platformok áttekintése)

A nagy techcégek mesterséges intelligencia szerepe, egyszerűen fogalmazva 🧩

Amikor az emberek „Big Tech”-ről beszélnek, általában azokra az óriási platformcégekre gondolnak, amelyek a modern számítástechnika főbb rétegeit ellenőrzik:

• Felhőinfrastruktúra (ahol a mesterséges intelligencia fut) ☁️ (Amazon SageMaker AI dokumentáció, Azure Machine Learning dokumentáció, Vertex AI dokumentáció)

• Fogyasztói eszközök és operációs rendszerek (ahol a mesterséges intelligencia landol) 📱💻 (Apple Core ML, Google ML Kit)

• Alkalmazás-ökoszisztémák és piacterek (ahol a mesterséges intelligencia terjed) 🛒 (Apple alkalmazás-felülvizsgálati irányelvek, Google Play adatbiztonság)

• Adatfolyamatok és analitikai rendszerek (ahol a mesterséges intelligencia táplálkozik) 🍽️

• Vállalati szoftverek (ahol a mesterséges intelligencia monetizálható) 🧾

• Chip- és hardverpartnerségek (ahol a mesterséges intelligencia felgyorsul) 🧠🔩 (NVIDIA - MI-következtető platformok áttekintése)

Tehát a szerep nem csak annyi, hogy „ők gyártják a mesterséges intelligenciát”. Inkább arról van szó, hogy ők építik az autópályákat, árulják az autókat, üzemeltetik a fizetőkapukat, és azt is eldöntik, hogy hová mennek a kijáratok. Kis túlzás... de nem sokkal.

A nagy techcégek szerepe a mesterséges intelligenciában: az öt legnagyobb munkahely 🏗️

Ha tiszta mentális modellt szeretnénk, a Big Tech öt egymást átfedő feladatot lát el a mesterséges intelligencia világában:

1. Infrastruktúra-szolgáltató
   Adatközpontok, felhő, hálózatépítés, biztonság, MLOps eszközök. Azok a dolgok, amelyek lehetővé teszik a mesterséges intelligencia nagy léptékű megvalósítását. (Amazon SageMaker AI dokumentáció, IEA - Energia és MI)

2. Modellépítő és kutatómotor
   Nem mindig, de gyakran - laboratóriumok, belső K+F, alkalmazott kutatás és „termékké nyilvánított tudomány”. (Skálázási törvények neurális nyelvi modellekhez (arXiv), Számításoptimális nagynyelvi modellek betanítása (Chinchilla) (arXiv))

3. Forgalmazó Mesterséges
   intelligencia segítségével keresőmezőkbe, telefonokba, e-mail kliensekbe, hirdetési rendszerekbe és munkahelyi eszközökbe is beépíthetik őket. A forgalmazás egy szupererő.

4. Kapuőr és szabályalkotó
   App Store szabályzatok, platformszabályok, API feltételek, tartalommoderálás, biztonsági kapuk, vállalati ellenőrzések. (Apple alkalmazásfelülvizsgálati irányelvek, Google Play adatbiztonság)

5. Tőkeallokátor
   Ők finanszíroznak, vásárolnak, partnerséget kötnek, inkubálnak. Ők alakítják azt, ami túléli.

Funkcionálisan ez a nagyvállalatok szerepe a mesterséges intelligenciában: ők teremtik meg a feltételeket a mesterséges intelligencia létezéséhez – majd ők döntik el, hogyan jut el hozzád.

Mitől lesz valaki jó egy Big Tech mesterséges intelligencia által betöltött szerepében ✅😬

A mesterséges intelligenciában működő Big Tech „jó verziója” nem a tökéletességről szól. Hanem felelősségteljesen kezelt kompromisszumokról, kevesebb meglepetésszerű csapással mások számára.

Íme, mi különbözteti meg a „segítőkész óriás” hangulatot a „hűha, monopólium” hangulattól:

• Átláthatóság zsargon szórása nélkül.
  A mesterséges intelligencia funkcióinak, korlátainak és a felhasznált adatok egyértelmű címkézése. Nem egy 40 oldalas szabályzati útvesztő. (NIST AI RMF 1.0, ISO/IEC 42001:2023)

• Valódi felhasználói vezérlés
  Működő leiratkozások, rejtélyes módon vissza nem állítható adatvédelmi beállítások és kincsvadászat nélküli adminisztrátori vezérlők. (GDPR - 2016/679/EU rendelet)

• Interoperabilitás és nyitottság – néha
  Nem kell mindennek nyílt forráskódúnak lennie, de mindenkit egyetlen szállítóhoz kötni örökre… egy választás.

• Biztonságos és hatékony
  visszaélések monitorozása, redteaming (titkos támadások) alkalmazása, tartalomvezérlés és a nyilvánvalóan kockázatos használati esetek blokkolására való hajlandóság. (NIST AI RMF 1.0, NIST GenAI profil (AI RMF társ))

• Egészséges ökoszisztémák
  Startupok, partnerek, kutatók és nyílt szabványok támogatása, hogy az innováció ne váljon „platformbérlés vagy eltűnés” típusúvá. (OECD MI-alapelvek)

Kimondom nyíltan: a „jó verzió” egy erős termékízzel rendelkező, stabil közműnek érződik. A rossz verzió viszont egy kaszinónak, ahol a ház írja a szabályokat. 🎰

Összehasonlító táblázat: a legfontosabb nagyvállalatok „mesterséges intelligencia sávjai” és miért működnek 📊

Kis vallomás az asztalnál: az „ingyenes” rengeteget tesz ott. Ingyenes, amíg már nem az… tudod, hogy megy ez.

Közeli kép: az infrastruktúra szűk keresztmetszete (számítástechnika, felhő, chipek) 🧱⚙️

Ez az a rész, amiről a legtöbb ember nem akar beszélni, mert nem túl vonzó. Pedig ez a mesterséges intelligencia gerince.

A nagy technológiai vállalatok a következők irányításával befolyásolják a mesterséges intelligenciát:

• Számítási teljesítmény (GPU-hozzáférés, klaszterek, ütemezés) (IEA - Energiaigény a mesterséges intelligenciától)

• Hálózatépítés (nagy sávszélességű összeköttetések, alacsony késleltetésű hálózatok)

• Tárolás (adattavak, visszakereső rendszerek, biztonsági mentések)

• MLOps folyamatok (képzés, telepítés, monitorozás, irányítás) (MLOps Vertex AI-n, Azure MLOps architektúrák)

• Biztonság (identitás, auditnaplók, titkosítás, szabályzatok betartatása) (NIST AI RMF 1.0, ISO/IEC 42001:2023)

Ha valaha is próbáltál már mesterséges intelligencia rendszert bevezetni egy valódi vállalatnál, akkor már tudod, hogy a „modell” a könnyebbik része. A nehéz rész a következő: jogosultságok, naplózás, adathozzáférés, költségellenőrzés, üzemidő, incidensekre adott válasz… a felnőtteknek szóló dolgok. 😵💫

Mivel a Big Tech birtokolja ennek nagy részét, alapértelmezett mintákat állíthatnak be:

• Mely eszközök válnak szabványossá

• Mely keretrendszerek kapnak első osztályú támogatást?

• Melyik hardver kap prioritást

• Mely árképzési modellek válnak „normálissá”?

Ez nem automatikusan gonosz. De hatalom.

Közeli kép: modellkutatás vs. termék valósága 🧪➡️🛠️

Íme a feszültség: a Big Tech finanszírozhatja a mélyreható kutatást, és negyedéves terméknyereményekre is szüksége van. Ez a kombináció elképesztő áttöréseket hoz, és… kétes funkcióbevezetéseket is eredményez.

A nagy technológiai vállalatok jellemzően a következők révén hajtják előre a mesterséges intelligencia fejlődését:

• Tömeges betanítási futtatások (a skálázás számít) (Skálázási törvények neurális nyelvi modellekhez (arXiv))

• Belső értékelési folyamatok (benchmarking, biztonsági tesztek, regressziós ellenőrzések) (NIST GenAI profil (AI RMF társ))

• Alkalmazott kutatás (tanulmányok termékmagatartássá alakítása)

• Szerszámfejlesztések (desztilláció, sűrítés, adagolási hatékonyság)

De a terméknyomás megváltoztatja a dolgokat:

• A sebesség legyőzi az eleganciát

• Szállítási nehézségek magyarázata

• Az „elég jó” jobb, mint a „teljesen megértett”

Néha ez rendben is van. A legtöbb felhasználónak nincs szüksége elméleti tisztaságra, hanem egy segítőkész asszisztensre a munkafolyamata során. De fennáll a kockázata, hogy az „elég jó” kifejezés érzékeny kontextusokban (egészségügy, felvétel, pénzügy, oktatás) kerül alkalmazásra, ahol az „elég jó”… nem elég jó. (EU MI törvény - 2024/1689/EU rendelet)

Ez a nagy technológiák (Big Tech) mesterséges intelligenciában betöltött szerepének része – a legmodernebb képességek tömegpiaci funkciókká alakítása, még akkor is, ha az élek még élesek. 🔪

Közeli kép: a terjesztés az igazi szupererő 🚀📣

Ha a mesterséges intelligenciát be tudod helyezni az emberek digitálisan már meglévő helyeire, akkor nem kell „meggyőznöd” a felhasználókat. Te magad válsz az alapértelmezetté.

A nagy technológiai vállalatok értékesítési csatornái a következők:

• Keresősávok és böngészők 🔎

• Mobil operációs rendszer asszisztensek 📱

• Munkahelyi csomagok (dokumentumok, levelezés, csevegés, megbeszélések) 🧑💼

• Közösségi hírfolyamok és ajánlórendszerek 📺

• Alkalmazásboltok és platformpiacterek 🛍️ (Apple alkalmazásfelülvizsgálati irányelvek, Google Play adatbiztonság)

Ezért a kisebb mesterséges intelligencia cégek gyakran együttműködnek a nagy tech cégekkel, még akkor is, ha félnek emiatt. Az elosztás oxigén. Nélküle lehet a világ legjobb modellje, és mégis a semmibe kiabálhatsz.

Van egy finom mellékhatás is: a terjesztés alakítja azt, hogy mit jelent a „MI” a nyilvánosság számára. Ha a MI főként írássegítőként jelenik meg, az emberek azt feltételezik, hogy az MI az írásról szól. Ha képszerkesztésként jelenik meg, az emberek azt feltételezik, hogy a MI a képekről szól. A platform határozza meg a hangulatot.

Közeli kép: adatok, adatvédelem és a bizalmi alku 🔐🧠

A mesterséges intelligencia rendszerei gyakran hatékonyabbak, ha személyre szabottak. A személyre szabáshoz gyakran adatokra van szükség. Az adatok pedig kockázatot teremtenek. Ez a háromszög soha nem tűnik el.

A Big Tech a következő címen ül:

• Fogyasztói viselkedési adatok (keresések, kattintások, preferenciák)

• Vállalati adatok (e-mailek, dokumentumok, csevegések, jegyek, munkafolyamatok)

• Platformadatok (alkalmazások, fizetések, azonosító jelek)

• Eszközadatok (helyszín, érzékelők, fotók, hangbemenetek)

Még akkor is, ha a „nyers adatokat” nem használják közvetlenül, a környező ökoszisztéma alakítja a képzést, a finomhangolást, az értékelést és a termék irányát.

A bizalmi alku általában így néz ki:

• A felhasználók elfogadják az adatgyűjtést, mert a termék kényelmes 🧃

• A szabályozók visszalépnek, ha hátborzongatóvá válik a helyzet 👀 (GDPR - 2016/679/EU rendelet)

• A vállalatok ellenőrzésekkel, szabályzatokkal és „adatvédelem az első” üzenetekkel reagálnak

• Mindenki vitatkozik arról, hogy mit jelent a „magánélet”

Egy gyakorlati ökölszabály, amit láttam, hogy működik: ha egy cég egyetlen beszélgetésben el tudja magyarázni a mesterséges intelligenciával kapcsolatos adatkezelési gyakorlatát anélkül, hogy jogi szakkifejezések mögé bújna, akkor általában az átlagnál jobban teljesít. Nem tökéletesen – csak jobban.

Közeli kép: kormányzás, biztonság és a csendes befolyásolás játéka 🧯📜

Ez a kevésbé látható szerep: a Big Tech gyakran segít meghatározni azokat a szabályokat, amelyeket mindenki más követ.

A kormányzást a következőkön keresztül alakítják:

• Belső biztonsági szabályzatok (amit a modell elutasít) (NIST AI RMF 1.0)

• Platformszabályzatok (mit tehetnek az alkalmazások) (Apple alkalmazásfelülvizsgálati irányelvek, Google Play adatbiztonság)

• Vállalati megfelelőségi funkciók (auditnaplók, adatmegőrzés, adathatárok) (ISO/IEC 42001:2023, EU AI törvény - 2024/1689/EU rendelet)

• Iparági szabványosításban való részvétel (műszaki keretrendszerek, legjobb gyakorlatok) (OECD AI-alapelvek, ISO/IEC 42001:2023)

• Lobbizás és politikai szerepvállalás (igen, az is)

Ez néha valóban hasznos. A nagy technológiai vállalatok olyan biztonsági csapatokba, bizalmi eszközökbe, visszaélés-észlelésbe és megfelelőségi infrastruktúrába fektethetnek be, amelyeket a kisebb szereplők nem engedhetnek meg maguknak.

Néha önző. A biztonság vizesárokká válhat, ahol csak a legnagyobb szereplők „engedhetik meg maguknak” a megfelelést. Ez a 22-es csapdája: a biztonság szükséges, de a drága biztonság véletlenül befagyaszthatja a versenyt. (EU MI törvény - 2024/1689/EU rendelet)

Itt számítanak az apró részletek. Nem is a szórakoztató apróságok – hanem az idegesítő fajták. 😬

Közeli kép: verseny, nyílt ökoszisztémák és a startup gravitációja 🧲🌱

A Big Tech szerepe a mesterséges intelligenciában magában foglalja a piac formájának alakítását is:

• Felvásárlások (tehetség, technológia, disztribúció)

• Partnerségek (felhőalapú modellek, közös vállalati megállapodások)

• Ökoszisztéma-finanszírozás (kreditek, inkubátorházak, piacterek)

• Nyílt eszközök (keretrendszerek, könyvtárak, „nyílt-szerű” kiadások)

Van egy minta, amit ismétlődőnek láttam:

1. A startupok gyorsan innoválnak

2. A Big Tech integrálja vagy lemásolja a sikeres mintát

3. A startupok réspiaci piacokra térnek át, vagy felvásárlási célpontokká válnak

4. A „platformréteg” vastagszik

Ez nem feltétlenül rossz. A platformok csökkenthetik a súrlódást és hozzáférhetővé tehetik a mesterséges intelligenciát. De a diverzitást is csökkenthetik. Ha minden termék „ugyanazon néhány API köré épül”, az innováció olyannak tűnik, mint a bútorok átrendezése ugyanabban a lakásban.

Egy kis rendetlen versengés egészséges. Mint a kovászos kelesztő. Ha mindent sterilizálsz, akkor nem fog kelni. Ez a metafora kissé tökéletlen, de én kitartok mellette. 🍞

Izgalommal és óvatossággal élni 😄😟

Mindkét érzés illik egymáshoz. Az izgalom és az óvatosság megfér egymással.

Az izgalom okai:

• Hasznos eszközök gyorsabb telepítése

• Jobb infrastruktúra és megbízhatóság

• Alacsonyabb akadályok a vállalkozások számára a mesterséges intelligencia bevezetésében

• Több biztonsági beruházás és szabványosítás (NIST AI RMF 1.0, OECD AI-alapelvek)

Óvatosságra okot adó okok:

• Számítástechnikai és elosztási konszolidáció (IEA - Energiaigény a mesterséges intelligenciától)

• Rögzítés árazás, API-k és ökoszisztémák révén

• Adatvédelmi kockázatok és a megfigyeléssel összefüggő eredmények (GDPR - 2016/679/EU rendelet)

• „Egyetlen vállalat politikája” mindenki valóságává válik

Egy reális álláspont a következő: a nagy technológiai vállalatok felgyorsíthatják a mesterséges intelligencia fejlődését a világban, miközben a hatalmat is összpontosítják. Ezek egyszerre lehetnek igazak. Az emberek nem szeretik ezt a választ, mert hiányzik belőle a fűszer, mégis alátámasztja a bizonyítékokat.

Gyakorlati tanulságok különböző olvasóknak 🎯

Ha üzleti vásárló vagy 🧾

• Kérdezd meg, hová kerülnek az adataid, hogyan vannak elkülönítve, és mit tudnak az adminisztrátorok szabályozni (GDPR - 2016/679/EU rendelet, EU MI törvény - 2024/1689/EU rendelet)

• A naplófájlok, a hozzáférés-vezérlés és az egyértelmű megőrzési szabályzatok rangsorolása (ISO/IEC 42001:2023)

• Figyelj a rejtett költséggörbékre (a használati árak gyorsan eldurvulnak)

Ha fejlesztő vagy 🧑💻

• A hordozhatóságot szem előtt tartva építs (az absztrakciós rétegek segítenek)

• Ne tegyen fel mindent egyetlen olyan szolgáltatói funkcióra, amelyik könnyen eltűnhet

• Kövesd nyomon a díjkorlátokat, az árváltozásokat és a szabályzatfrissítéseket, mintha a munkád része lenne (mert az is) (Apple alkalmazásfelülvizsgálati irányelvek, Google Play adatbiztonság)

Ha Ön politikai döntéshozó vagy megfelelőségi vezető 🏛️

• Interoperábilis szabványok és átláthatósági normák előmozdítása (OECD MI-alapelvek)

• Kerülje el azokat a szabályokat, amelyeket csak az óriáscégek engedhetnek meg maguknak (EU MI törvény - 2024/1689/EU rendelet)

• A „forgalmazási ellenőrzést” központi kérdésként, ne pedig utólagos gondolatként kezeljük

Ha rendszeres felhasználó vagy 🙋

• Ismerje meg, hol találhatók a mesterséges intelligencia funkciói az alkalmazásaiban

• Használj adatvédelmi beállításokat, még akkor is, ha zavaróak (GDPR - 2016/679/EU rendelet)

• Légy szkeptikus a „varázslatos” eredményekkel kapcsolatban – a mesterséges intelligencia magabiztos, de nem mindig helyes 😵

Záró összefoglaló: a nagy technológiák szerepe a mesterséges intelligenciában 🧠✨

A nagy techcégek szerepe a mesterséges intelligenciában nem egyetlen dolog. Ez egy szerepkörök összessége: infrastruktúra tulajdonosa, modellépítő, forgalmazó, kapuőr és piacformáló. Nemcsak részt vesznek a mesterséges intelligenciában – ők határozzák meg azt a terepet, amelyen a mesterséges intelligencia fejlődik.

Ha csak egy sorra emlékszel, akkor ez legyen:

A nagyvállalatok szerepe a mesterséges intelligenciában.
Ez építi a csatornákat, állítja be az alapértelmezett értékeket, és irányítja, hogyan éri el a mesterséges intelligencia az embereket – hatalmas léptékben, hatalmas következményekkel. (NIST AI RMF 1.0, EU MI törvény - 2024/1689/EU rendelet)

És igen, a „következmények” drámaian hangzik. De a mesterséges intelligencia egyike azoknak a témáknak, ahol a drámaiság néha egyszerűen… pontos. 

Valós példa: Egy nagyvállalat mesterséges intelligencia bevezetésének tesztelése, mielőtt az fix konstrukcióvá válna 🧪🔐

Forgatókönyv

Képzeljen el egy 120 fős online kiskereskedőt, amely mesterséges intelligenciával vezérelt asszisztenst szeretne bevezetni az ügyfélszolgálati munkafolyamatába. A csapat már most is egy nagy felhőszolgáltatót használ a tárhelyszolgáltatáshoz, egy Big Tech termelékenységi csomagot az e-mailekhez és a dokumentumokhoz, valamint egy API-kon keresztül csatlakoztatott helpdesk platformot.

A csábító út egyszerű: kapcsold be a beépített mesterséges intelligencia funkciókat, csatlakozz a súgóközponthoz, és hagyd, hogy az ügynökök használják a generált válaszokat. Könnyű. Talán túl könnyű is. 😅

Az okosabb megoldás az, ha ezt egy kisebb irányítási tesztként kezeljük: kaphat-e a vállalkozás hatékony MI-támogatást anélkül, hogy túl nagy kontrollt adna egyetlen platformnak az adatok, a promptok, a munkafolyamatok és a jövőbeli költségek felett?

Amire szüksége van az asszisztensnek

A támogató mesterséges intelligenciának csak a következőkhöz kell hozzáférnie:

• A nyilvános súgóközpont cikkei

• A visszaküldési szabályzat

• A szállítási szabályzat

• A jóváhagyott visszatérítési szabályok listája

• 20 példa jó korábbi támogatói válaszokra

• Egyértelmű eszkalációs szabály a dühös ügyfelek, jogi fenyegetések, fizetési problémák és egészségügyi/biztonsági panaszok esetén

• Adminisztrátori naplók, amelyek megmutatják, hogy melyik ügynök használta a mesterséges intelligenciát, mit javasolt, és mit küldtek el

Nem férhet hozzá nyíltan a privát ügyféladatokhoz, belső pénzügyi dokumentumokhoz, munkatársi üzenetekhez vagy a teljes rendelési előzményekhez, kivéve, ha erre konkrét engedélyezési ok van.

Példa utasítás

Ezzel az asszisztenssel ügyfélszolgálati válaszokat készíthet vázlatok formájában, nem pedig automatikusan elküldheti azokat.

Kizárólag a jóváhagyott súgóközpontból, visszaküldési szabályzatból, szállítási szabályzatból és visszatérítési szabályokból válaszoljon. Ha a választ ezek a források nem támasztják alá egyértelműen, kérje meg az ügynököt, hogy manuálisan ellenőrizze azt.

A válaszok terjedelme ne haladja meg a 140 szót. Használjon nyugodt, gyakorlatias hangnemet. Ne ígérjen visszatérítést, szállítási határidőt, kedvezményt vagy jogi következményeket, kivéve, ha a szabályzat ezt egyértelműen lehetővé teszi.

Mindig tüntesd fel a használt forrásirányelveket. Jelentsd az ügyet egy emberi vezetőnek, ha az ügyfél csalást, jogi lépést, sérülést, visszaterhelést, ismételt sikertelen kézbesítést vagy 250 font feletti visszatérítést említ.

Hogyan teszteljük

A bevezetés előtt a kiskereskedő 30 régi támogatási jegyet futtathatott le három beállításon keresztül:

• A jelenlegi manuális munkafolyamat

• A Big Tech termelékenységi csomag AI asszisztense

• Egy hordozhatóbb beállítás, amely különálló modell API-t használ egy belső prompt és naplózási réteg mögött

A tesztkérdéseknek tartalmazniuk kell könnyű, összetett és kockázatos eseteket:

• „Hol van a rendelésem?”

• „Visszatérítést szeretnék, de kibontottam a terméket.”

• „A futárszolgálat megrongálta a küldeményemet, és feljelentem Önöket.”

• „Adj kártérítést, vagy ezt mindenhová kifüggesztem.”

• „Tudják ezt egy másik bankkártyára visszautalni?”

• „A gyermekem megsérült a termék használata közben.”

Egy emberi bírálónak minden vázlatot pontoznia kell a pontosság, a hangnem, a szabályzatnak való megfelelés, az eszkalációs viselkedés, valamint az alapján, hogy a válasz elegendő bizonyítékot tartalmazott-e.

Eredmény

Szemléltető eredmény: a munkafolyamat használata előtt és után 30 mintajegy időzítésének alapján a csapat azt tapasztalhatja, hogy az átlagos első vázlat elkészítési ideje jegyenként 6 percről 2 percre csökken.

Heti 300 jegy esetén ez a következőket jelentené:

• Kézzel készített vázlatkészítési idő: heti 1800 perc

• Mesterséges intelligencia által támogatott fogalmazási idő: heti 600 perc

• Becsült időmegtakarítás: heti 1200 perc, vagyis 20 óra

Az élesebb mérés azonban nem csak „időmegtakarítást” jelent. A csapatnak a hibákat is nyomon kell követnie. Ebben a példatesztben egy jó célpont a következő lenne:

• 0 automatikus küldés emberi jóváhagyás nélkül

• 0 elmulasztott eszkaláció a kockázatos tesztjegyeken

• Kevesebb, mint 2 irányelvhiba 30 felülvizsgált tervezetben

• A mesterséges intelligencia által támogatott válaszok 100%-a jóváhagyott forrásra mutató linket tartalmazott

Ez egy gyakorlati összehasonlítási alapot ad a vásárlónak: nem azt, hogy „melyik MI a legmenőbb?”, hanem azt, hogy „melyik beállítás takarít meg időt, miközben megőrzi az irányítást, a bizonyítékokat és az auditálhatóságot?”

Mi romolhat el

A legnagyobb hiba az, hogy a beépített mesterséges intelligencia gombot teljes munkafolyamatként kezeljük. Pedig nem az.

Gyakori problémák a következők:

• Hagyja, hogy az asszisztens homályos emlékekből válaszoljon a jóváhagyott szabályzatok helyett

• Túl sok ügyféladat megadása túl korán

• Promptok, piszkozatok, szerkesztések és végső válaszok naplózásának elmulasztása

• Elfelejtettem tesztelni a szélső eseteket a bevezetés előtt

• Annyira támaszkodunk egy szállító privát funkciójára, hogy a későbbi váltás fájdalmassá válik

• Csak a sebességet mérjük, a pontosságot vagy az eszkaláció minőségét nem

Egy olyan ügyfélszolgálati asszisztens, aki gyorsan fogalmaz, de csak visszatérítési ígéreteket talál ki, nem a termelékenység növelését jelenti. Csupán egy gyorsabb módja a panaszok keletkezésének. 😬

Gyakorlati elvitel

A nagy technológiai vállalatok mesterséges intelligenciája valóban értékes lehet, ha olyan élő munkafolyamatokba integrálódik, mint a támogatás, az értékesítés, a biztonság és az adminisztráció. De a vállalatnak először a kevésbé ismert alapokat kell tesztelnie: jogosultságok, naplók, verziókövetés, leiratkozások, árazás és hordozhatóság.

Ez a Big Tech mesterséges intelligencia vitájának gyakorlati változata: használjuk a hatalmat, de ne ragadjunk le álmatlanul.

GYIK

Mi a Big Tech szerepe a gyakorlatban a mesterséges intelligenciában?

A nagyvállalatok szerepe a mesterséges intelligenciában kevésbé arról szól, hogy „ők készítik a modelleket”, és inkább arról, hogy „ők működtetik azokat a gépeket, amelyek a mesterséges intelligenciát nagy léptékben működtetik”. Felhőinfrastruktúrát biztosítanak, eszközökön és alkalmazásokon keresztül szállítják a mesterséges intelligenciát, és platformszabályokat határoznak meg, amelyek alakítják, hogy mi épül fel. Emellett kutatásokat, partnerségeket és felvásárlásokat finanszíroznak, amelyek befolyásolják, hogy mely megközelítések maradnak fenn. Sok piacon gyakorlatilag ők határozzák meg az alapértelmezett MI-élményt.

Miért olyan fontos a számítási hozzáférés azok számára, akik nagy léptékben tudnak mesterséges intelligenciát építeni?

A modern mesterséges intelligencia nem csak okos algoritmusokra, hanem nagy GPU-klaszterekre, gyors hálózatépítésre, tárhelyre és megbízható MLOps folyamatokra támaszkodik. Ha nem lehet kiszámítható kapacitást elérni, a képzés, az értékelés és a telepítés törékennyé és költségessé válik. A nagy technológiai vállalatok gyakran ellenőrzik a „gerinc” réteget (felhő, chippartnerségek, ütemezés, biztonság), amely meghatározhatja, hogy mi valósítható meg a kisebb csapatok számára. Ez a hatalom előnyös lehet, de továbbra is hatalom marad.

Hogyan alakítja a nagyvállalatok disztribúciója azt, hogy mit jelent a „mesterséges intelligencia” a mindennapi felhasználók számára?

A disztribúció egy szupererő, mert alapértelmezett funkcióvá teszi a mesterséges intelligenciát ahelyett, hogy egy különálló, kiválasztható termékké tennénk. Amikor a mesterséges intelligencia megjelenik a keresősávokban, telefonokban, e-mailekben, dokumentumokban, megbeszéléseken és alkalmazásboltokban, a legtöbb ember számára azzá válik, „ami valójában a mesterséges intelligencia”. Ez a közvélemény elvárásait is szűkíti: ha a mesterséges intelligencia többnyire egy íróeszköz az alkalmazásaidban, akkor a felhasználók azt feltételezik, hogy a mesterséges intelligencia egyenlő az írással. A platformok csendben döntik el a hangnemet.

Milyen fő módokon működnek a platformszabályok és az alkalmazásboltok mesterséges intelligencia kapuőrként?

Az alkalmazás-felülvizsgálati szabályzatok, a piaci feltételek, a tartalomra vonatkozó szabályok és az API-korlátozások meghatározhatják, hogy mely mesterséges intelligencia funkciók engedélyezettek, és hogyan kell viselkedniük. Még ha a szabályokat biztonsági vagy adatvédelmi okokból fogalmazzák is meg, a megfelelési és megvalósítási költségek növelésével a versenyt is alakítják. A fejlesztők számára ez azt jelenti, hogy a szabályzatfrissítések ugyanolyan fontosak lehetnek, mint a modellfrissítések. A gyakorlatban gyakran az „amit szállítanak”, „ami átjut a kapun”

Hogyan illeszkednek a felhőalapú mesterséges intelligencia platformok, mint például a SageMaker, az Azure ML és a Vertex AI a nagy technológiák szerepébe a mesterséges intelligenciában?

A felhőalapú mesterséges intelligencia platformok egyetlen helyre integrálják a képzést, a telepítést, a monitorozást, az irányítást és a biztonságot, ami csökkenti a startupok és a nagyvállalatok közötti súrlódást. Az olyan eszközök, mint az Amazon SageMaker, az Azure Machine Learning és a Vertex AI, megkönnyítik a skálázást és a költségek kezelését egyetlen szállítói kapcsolaton keresztül. A kompromisszum az, hogy a kényelem növelheti a kötődést, mivel a munkafolyamatok, az engedélyek és a monitorozás mélyen integrálva vannak az ökoszisztémába.

Mit tegyen fel egy üzleti vásárlónak a Big Tech mesterséges intelligencia eszközeinek bevezetése előtt?

Kezdjük az adatokkal: hová kerülnek, hogyan vannak elkülönítve, és milyen megőrzési és auditálási ellenőrzések léteznek. Érdeklődjön az adminisztrátori ellenőrzésekről, a naplózásról, a hozzáférési határokról és arról, hogyan értékelik a modelleket a kockázatok szempontjából az Ön területén. Ezenkívül nyomáspróbával is ellenőrizze az árazást, mert a használatalapú költségek az alkalmazás növekedésével megugorhatnak. Szabályozott környezetben hangolja össze az elvárásokat a szervezete által már használt keretrendszerekkel és megfelelőségi követelményekkel.

Hogyan kerülhetik el a fejlesztők a gyártófüggőséget, amikor Big Tech AI API-kra építenek?

Egy gyakori megközelítés a hordozhatóság szem előtt tartása a tervezés során: a modellhívásokat egy absztrakciós réteg mögé kell csomagolni, és a promptokat, szabályzatokat és kiértékelési logikát verziókötelesen és tesztelhetően kell tartani. Kerülni kell egyetlen „speciális” szállítói funkcióra való támaszkodást, amely megváltozhat vagy eltűnhet. A folyamatos karbantartás részeként nyomon kell követni a díjkorlátokat, az árfrissítéseket és a szabályzatváltozásokat. A hordozhatóság nem ingyenes, de általában kevesebbe kerül, mint egy kényszerített migráció.

Hogyan teremt az adatvédelem és a személyre szabás „bizalmi alkut” a mesterséges intelligencia funkcióival?

A személyre szabás gyakran javítja a mesterséges intelligencia hasznosságát, de jellemzően növeli az adatokhoz való hozzáférést és az érzékelt hátborzongató hatást. A nagy technológiai vállalatok közel állnak a viselkedési, vállalati, platform- és eszközadatokhoz, így a felhasználók és a szabályozó hatóságok alaposan ellenőrzik, hogy ezek az adatok hogyan befolyásolják a képzést, a finomhangolást és a termékdöntéseket. Gyakorlati mércét jelent, hogy egy vállalat világosan el tudja-e magyarázni a mesterséges intelligencia adatkezelési gyakorlatát anélkül, hogy jogi szakkifejezések mögé bújna. A jó ellenőrzések és a valódi leiratkozási lehetőségek számítanak.

Mely szabványok és szabályozások a legfontosabbak a Big Tech mesterséges intelligencia irányítása és biztonsága szempontjából?

Sok folyamatban az irányítás ötvözi a belső biztonsági szabályzatokat a külső keretrendszerekkel és törvényekkel. A szervezetek gyakran hivatkoznak kockázatkezelési útmutatókra, mint például a NIST AI RMF-jére, irányítási szabványokra, mint például az ISO/IEC 42001, valamint regionális szabályokra, mint például a GDPR és az EU AI Act bizonyos felhasználási esetekre vonatkozóan. Ezek befolyásolják a naplózást, az auditokat, az adathatárokat, valamint azt, hogy mi kerül blokkolásra vagy engedélyezésre. A kihívás az, hogy a megfelelés költségessé válhat, ami a nagyobb szereplőknek kedvezhet.

A Big Tech versenyre és az ökoszisztémákra gyakorolt ​​hatása mindig rossz dolog?

Nem automatikusan. A platformok csökkenthetik a korlátokat, szabványosíthatják az eszközöket, valamint finanszírozhatják a biztonságot és az infrastruktúrát, amit a kisebb csapatok nem engedhetnek meg maguknak. Ugyanez a dinamika azonban csökkentheti a sokszínűséget, ha mindenki csak néhány domináns API, felhő és piactér köré szerveződik. Figyeljünk olyan mintázatokra, mint a számítástechnika és az elosztás konszolidációja, valamint az árképzési és szabályozási változások, amelyeket nehéz elkerülni. A legegészségesebb ökoszisztémák általában teret hagynak az interoperabilitásnak és az új belépőknek.

Referenciák

1. Nemzetközi Energiaügynökség - Energia és mesterséges intelligencia - iea.org

2. Nemzetközi Energiaügynökség - A mesterséges intelligencia energiaigénye - iea.org

3. NVIDIA - AI-következtető platformok áttekintése - nvidia.com

4. Amazon Web Services - Amazon SageMaker AI dokumentáció (Mi a SageMaker?) - aws.amazon.com

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

6. Google Cloud - Vertex AI dokumentáció - cloud.google.com

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

8. Microsoft - Gépi tanulási műveletek (MLOps) v2 architektúra útmutató - learn.microsoft.com

9. Apple fejlesztő – Core ML – developer.apple.com

10. Google Developers – ML Kit – developers.google.com

11. Apple fejlesztői alkalmazásértékelési irányelvek – developer.apple.com

12. Google Play Console Súgó – Adatbiztonság – support.google.com

13. arXiv - Skálázási törvények neurális nyelvi modellekhez - arxiv.org

14. arXiv - Számításoptimális nagynyelvi modellek betanítása (Chinchilla) - arxiv.org

15. Nemzeti Szabványügyi és Technológiai Intézet - AI kockázatkezelési keretrendszer (AI RMF 1.0) - nist.gov

16. Nemzeti Szabványügyi és Technológiai Intézet - NIST Generatív MI Profil (AI RMF társdokumentum) - nist.gov

17. Nemzetközi Szabványügyi Szervezet - ISO/IEC 42001:2023 - iso.org

18. EUR-Lex - Az (EU) 2016/679 rendelet (GDPR) - eur-lex.europa.eu

19. EUR-Lex – (EU) 2024/1689 rendelet (EU AI törvény) – eur-lex.europa.eu

20. OECD – OECD AI alapelvek – oecd.ai

Találd meg a legújabb mesterséges intelligenciát a hivatalos AI Assistant áruházban

Rólunk