Մտքի առաջնորդներ
Մասնավոր արհեստական բանականություն. ձեռնարկությունների բանականության հաջորդ սահմանը
Արհեստական բանականության կիրառումը արագանում է աննախադեպ արագությամբ։ Ըստ կանխատեսումների՝ այս տարվա վերջին աշխարհում արհեստական բանականության օգտատերերի թիվը կաճի 20%-ով՝ հասնելով 378 միլիոնի։ AltIndex-ի կողմից անցկացված հետազոտությունըԹեև այս աճը հետաքրքիր է, այն նաև ազդարարում է կարևոր փոփոխության այն բանում, թե ինչպես պետք է ձեռնարկությունները մտածեն արհեստական բանականության մասին, հատկապես իրենց ամենաարժեքավոր ակտիվի՝ տվյալների հետ կապված։
Արհեստական բանականության մրցավազքի վաղ փուլերում հաջողությունը հաճախ չափվում էր նրանով, թե ով ուներ ամենաառաջադեմ կամ առաջատար մոդելները: Սակայն այսօր այս խոսակցությունը զարգանում է: Քանի որ ձեռնարկությունների արհեստական բանականությունը հասունանում է, պարզ է դառնում, որ իրական տարբերակիչը ոչ թե մոդելներն են, այլ տվյալները: Մոդելները դառնում են ավելի ապրանքային, բաց կոդով առաջընթացների և նախապես պատրաստված մեծ լեզվական մոդելների (LLM) հետ մեկտեղ, որոնք ավելի ու ավելի հասանելի են բոլորին: Առաջատար կազմակերպություններին այժմ առանձնացնում է իրենց սեփական տվյալները անվտանգ, արդյունավետ և պատասխանատու կերպով օգտագործելու ունակությունը:
Ահա թե որտեղ է սկսվում ճնշումը։ Ձեռնարկությունները բախվում են արհեստական բանականության միջոցով արագ նորարարություններ մտցնելու խիստ պահանջների՝ միաժամանակ պահպանելով զգայուն տեղեկատվության նկատմամբ խիստ վերահսկողությունը։ Առողջապահության, ֆինանսների և կառավարման նման ոլորտներում, որտեղ տվյալների գաղտնիությունը գերակա է, ճկունության և անվտանգության միջև լարվածությունն ավելի ցայտուն է, քան երբևէ։
Այս բացը լրացնելու համար ի հայտ է գալիս նոր մոդել՝ մասնավոր արհեստական բանականությունը։ Մասնավոր արհեստական բանականությունը կազմակերպություններին առաջարկում է այս մարտահրավերին ռազմավարական պատասխան։ Այն արհեստական բանականությունը բերում է տվյալներին, այլ ոչ թե ստիպում տվյալները տեղափոխել արհեստական բանականության մոդելներ։ Սա մտածողության հզոր փոփոխություն է, որը հնարավորություն է տալիս անվտանգ կերպով իրականացնել արհեստական բանականության աշխատանքային բեռները՝ առանց զգայուն տվյալների բացահայտման կամ տեղափոխման։ Եվ նորարարություն և ամբողջականություն փնտրող ձեռնարկությունների համար սա կարող է լինել ամենակարևոր առաջընթաց քայլը։
Տվյալների մարտահրավերները ժամանակակից արհեստական բանականության էկոհամակարգում
Չնայած արհեստական բանականության խոստումնալից լինելուն, շատ ձեռնարկություններ դժվարանում են դրա կիրառումը զգալիորեն ընդլայնել իրենց գործունեության մեջ։ Հիմնական պատճառներից մեկը տվյալների մասնատումն է։ Տիպիկ ձեռնարկությունում տվյալները տարածվում են միջավայրերի բարդ ցանցում, ինչպիսիք են հանրային ամպերը, տեղական համակարգերը և, ավելի ու ավելի, եզրային սարքերը։ Այս ցրվածությունը աներևակայելիորեն դժվարացնում է տվյալների կենտրոնացումը և միավորումը անվտանգ և արդյունավետ եղանակով։
Արհեստական բանականության ավանդական մոտեցումները հաճախ պահանջում են մեծ ծավալի տվյալների տեղափոխում կենտրոնացված հարթակներ՝ ուսուցման, եզրակացությունների և վերլուծության համար: Սակայն այս գործընթացը բազմաթիվ խնդիրներ է առաջացնում.
- Լատենտություն Տվյալների տեղաշարժը ստեղծում է ուշացումներ, որոնք դժվարացնում են, եթե ոչ անհնար, իրական ժամանակում վերլուծությունների ստացումը։
- Համապատասխանության ռիսկ՝ Տվյալների փոխանցումը տարբեր միջավայրերում և աշխարհագրական տարածքներում կարող է խախտել գաղտնիության կանոնակարգերը և արդյունաբերական ստանդարտները։
- Տվյալների կորուստ և կրկնօրինակում. Յուրաքանչյուր փոխանցում մեծացնում է տվյալների վնասման կամ կորստի ռիսկը, իսկ կրկնօրինակների պահպանումը բարդացնում է գործընթացը։
- Խողովակաշարի փխրունություն. Բազմաթիվ, բաշխված աղբյուրներից տվյալների ինտեգրումը հաճախ հանգեցնում է փխրուն խողովակաշարերի, որոնք դժվար է պահպանել և մասշտաբավորել։
Պարզ ասած, երեկվա տվյալների ռազմավարությունները այլևս չեն համապատասխանում այսօրվա արհեստական բանականության նկրտումներին: Ձեռնարկություններին անհրաժեշտ է նոր մոտեցում, որը համապատասխանում է ժամանակակից, բաշխված տվյալների էկոհամակարգերի իրականությանը:
Հայեցակարգը տվյալների ծանրությունըԱյն գաղափարը, որ տվյալները իրենց կողմ են գրավում ծառայություններն ու հավելվածները, խորը հետևանքներ ունի արհեստական բանականության ճարտարապետության համար: Ավելի իմաստալից է տվյալների մեծ ծավալներ կենտրոնացված արհեստական բանականության հարթակներ տեղափոխելու փոխարեն, արհեստական բանականությունը տվյալներին հասցնելը:
Կենտրոնացումը, որը մի ժամանակ համարվում էր տվյալների ռազմավարության ոսկե ստանդարտ, այժմ ապացուցում է իր անարդյունավետությունն ու սահմանափակումները։ Ձեռնարկություններին անհրաժեշտ են լուծումներ, որոնք հաշվի են առնում բաշխված տվյալների միջավայրերի իրականությունը՝ հնարավորություն տալով տեղական մշակում կատարել՝ միաժամանակ պահպանելով գլոբալ հետևողականությունը։
Մասնավոր արհեստական բանականությունը կատարելապես տեղավորվում է այս փոփոխության մեջ։ Այն լրացնում է այնպիսի զարգացող միտումներ, ինչպիսիք են ֆեդերատիվ ուսուցումը, որտեղ մոդելները մարզվում են բազմաթիվ ապակենտրոնացված տվյալների բազմությունների միջոցով, և եզրային բանականությունը, որտեղ արհեստական բանականությունը կատարվում է տվյալների ստեղծման պահին։ Հիբրիդային ամպային ռազմավարությունների հետ միասին, մասնավոր արհեստական բանականությունը ստեղծում է համախմբված հիմք մասշտաբային, անվտանգ և հարմարվողական արհեստական բանականության համակարգերի համար։
Ի՞նչ է մասնավոր արհեստական բանականությունը։
Մասնավոր արհեստական բանականությունը (ՄԲ) ի հայտ եկող մի շրջանակ է, որը գլխիվայր շրջում է ավանդական ՄԲ մոդելը։ Տվյալները կենտրոնացված ՄԲ համակարգեր տեղափոխելու փոխարեն, մասնավոր ՄԲ-ն վերցնում է հաշվարկները (մոդելներ, հավելվածներ և գործակալներ) և դրանք ուղղակիորեն տեղափոխում այնտեղ, որտեղ գտնվում են տվյալները։
Այս մոդելը հնարավորություն է տալիս ձեռնարկություններին իրականացնել արհեստական ինտելեկտի աշխատանքային բեռներ անվտանգ, տեղական միջավայրերում: Անկախ նրանից, թե տվյալները գտնվում են մասնավոր ամպում, տարածաշրջանային տվյալների կենտրոնում, թե եզրային սարքում, արհեստական ինտելեկտի եզրակացությունն ու ուսուցումը կարող են տեղի ունենալ տեղում: Սա նվազագույնի է հասցնում ազդեցությունը և մեծացնում վերահսկողությունը:
Կարևոր է նշել, որ մասնավոր արհեստական բանականությունը անխափան գործում է ամպային, տեղական և հիբրիդային ենթակառուցվածքներում։ Այն չի ստիպում կազմակերպություններին ընտրել որոշակի ճարտարապետություն, այլ հարմարվում է առկա միջավայրերին՝ միաժամանակ բարձրացնելով անվտանգությունն ու ճկունությունը։ Ապահովելով, որ տվյալները երբեք չլքեն իրենց սկզբնական միջավայրը, մասնավոր արհեստական բանականությունը ստեղծում է «զրոյական ազդեցության» մոդել, որը հատկապես կարևոր է կարգավորվող ոլորտների և զգայուն աշխատանքային բեռների համար։
Մասնավոր արհեստական բանականության առավելությունները ձեռնարկության համար
Մասնավոր արհեստական բանականության ռազմավարական արժեքը գերազանցում է անվտանգությունը։ Այն բացահայտում է մի շարք առավելություններ, որոնք օգնում են ձեռնարկություններին արհեստական բանականությունը ընդլայնել ավելի արագ, անվտանգ և ավելի մեծ վստահությամբ։
- Վերացնում է տվյալների տեղափոխման ռիսկը. Արհեստական ինտելեկտի աշխատանքային բեռներն իրականացվում են անմիջապես տեղում կամ անվտանգ միջավայրերում, ուստի անհրաժեշտություն չկա կրկնօրինակել կամ փոխանցել զգայուն տեղեկատվություն, ինչը զգալիորեն կրճատում է հարձակման մակերեսը։
- Հնարավորություն է տալիս իրական ժամանակի վերլուծություններ ստանալ՝ Պահպանելով իրական տվյալների աղբյուրների մոտիկությունը՝ մասնավոր արհեստական բանականությունը թույլ է տալիս ցածր լատենտությամբ եզրակացություններ անել և որոշումներ կայացնել, ինչը կարևոր է խարդախության հայտնաբերման, կանխատեսողական սպասարկման և անհատականացված փորձառությունների նման կիրառությունների համար։
- Ամրապնդում է համապատասխանությունը և կառավարումը. Մասնավոր արհեստական բանականությունը ապահովում է, որ կազմակերպությունները կարողանան հետևել կարգավորիչ պահանջներին՝ առանց զոհաբերելու արդյունավետությունը։ Այն աջակցում է տվյալների հասանելիության և մշակման մանրակրկիտ վերահսկողությունը։
- Աջակցում է զրոյական վստահության անվտանգության մոդելներին՝ Տվյալների մշակման մեջ ներգրավված համակարգերի և շփման կետերի քանակը նվազեցնելով՝ մասնավոր արհեստական բանականությունը ամրապնդում է զրոյական վստահության ճարտարապետությունները, որոնք ավելի ու ավելի են նախընտրելի դառնում անվտանգության թիմերի կողմից։
- Արագացնում է արհեստական բանականության ներդրումը. Տվյալների տեղաշարժի և համապատասխանության հետ կապված մտահոգությունների նվազեցումը թույլ է տալիս արհեստական բանականության նախաձեռնություններն ավելի արագ առաջ շարժվել՝ խթանելով նորարարությունը մեծ մասշտաբով։
Մասնավոր արհեստական բանականությունը իրական աշխարհի սցենարներում
Մասնավոր արհեստական բանականության խոստումը տեսական չէ. այն արդեն իրականացվում է տարբեր ոլորտներում։
- Առողջապահություն: Հիվանդանոցներն ու հետազոտական հաստատությունները ստեղծում են արհեստական բանականության վրա հիմնված ախտորոշիչ և կլինիկական աջակցության գործիքներ, որոնք գործում են ամբողջությամբ տեղական միջավայրերում: Սա ապահովում է, որ հիվանդների տվյալները մնան գաղտնի և համապատասխանեն կանոնակարգերին՝ միաժամանակ օգտվելով առաջատար վերլուծություններից:
- Ֆինանսական ծառայություններ: Բանկերն ու ապահովագրական ընկերությունները օգտագործում են արհեստական բանականություն՝ խարդախությունը հայտնաբերելու և իրական ժամանակում ռիսկը գնահատելու համար՝ առանց արտաքին համակարգերին գաղտնի գործարքների տվյալներ ուղարկելու։ Սա նրանց պահպանում է խիստ ֆինանսական կանոնակարգերի հետ համապատասխանությունը։
- Մանրածախ: Վաճառողներն օգտագործում են արհեստական բանականության գործակալներ, որոնք տրամադրում են գերանհատականացված առաջարկություններ՝ հիմնված հաճախորդների նախասիրությունների վրա, միաժամանակ ապահովելով, որ անձնական տվյալները անվտանգ կերպով պահպանվեն տարածաշրջանում կամ սարքում։
- Գլոբալ ձեռնարկություններ՝ Բազմազգ կորպորացիաները արհեստական ինտելեկտի աշխատանքային բեռներ են իրականացնում սահմաններից դուրս՝ պահպանելով տվյալների տեղայնացման տարածաշրջանային օրենքների համապատասխանությունը՝ տվյալները տեղում մշակելով, այլ ոչ թե դրանք կենտրոնացված սերվերներ տեղափոխելով։
Նայելով առաջ. Ինչու է մասնավոր արհեստական բանականությունը կարևոր հիմա
Արհեստական բանականությունը մտնում է նոր դարաշրջան, որտեղ արդյունավետությունը այլևս հաջողության միակ չափանիշը չէ: Վստահությունը, թափանցիկությունը և վերահսկողությունը դառնում են արհեստական բանականության ներդրման անվիճելի պահանջներ: Կարգավորող մարմինները ավելի ու ավելի են ուսումնասիրում, թե ինչպես և որտեղ են տվյալները օգտագործվում արհեստական բանականության համակարգերում: Հասարակական տրամադրվածությունը նույնպես փոխվում է: Սպառողներն ու քաղաքացիները ակնկալում են, որ կազմակերպությունները տվյալները կմշակեն պատասխանատու և էթիկապես:
Ձեռնարկությունների համար խաղադրույքները բարձր են։ Ենթակառուցվածքների արդիականացման և պատասխանատու արհեստական բանականության գործելակերպի չներդնելու դեպքում ոչ միայն կարող է մրցակիցներից հետ մնալ, այլև կարող է հանգեցնել հեղինակության վնասման, կարգավորող մարմինների կողմից պատժամիջոցների և վստահության կորստի։
Մասնավոր արհեստական բանականությունը առաջարկում է ապագային հարմար ուղի։ Այն համատեղում է տեխնիկական կարողությունները էթիկական պատասխանատվության հետ։ Այն լիազորում է կազմակերպություններին ստեղծել հզոր արհեստական բանականության կիրառություններ՝ հարգելով տվյալների ինքնիշխանությունը և գաղտնիությունը։ Եվ, թերևս, ամենակարևորը, այն թույլ է տալիս նորարարությանը ծաղկել անվտանգ, համապատասխան և վստահելի շրջանակներում։
Տեխնոլոգիաների այս նոր ալիքը ավելին է, քան պարզապես լուծում. դա մտածելակերպի փոփոխություն է, որը առաջնահերթություն է տալիս վստահությանը, ամբողջականությանը և անվտանգությանը արհեստական բանականության կյանքի ցիկլի յուրաքանչյուր փուլում: Այն ձեռնարկությունների համար, որոնք ցանկանում են առաջնորդել մի աշխարհում, որտեղ բանականությունը ամենուր է, բայց վստահությունը՝ ամեն ինչ, մասնավոր արհեստական բանականությունը բանալին է:
Այս մոտեցումը հիմա ընդունելով՝ կազմակերպությունները կարող են բացահայտել իրենց տվյալների ամբողջական արժեքը, արագացնել նորարարությունը և վստահորեն կողմնորոշվել արհեստական բանականության վրա հիմնված ապագայի բարդությունների մեջ։
