ಸಣ್ಣ ಉತ್ತರ: ಬಿಗ್ ಟೆಕ್ AI ನಲ್ಲಿ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಆಕರ್ಷಕವಲ್ಲದ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ - ಕಂಪ್ಯೂಟ್, ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳು, ಸಾಧನಗಳು, ಆಪ್ ಸ್ಟೋರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ಪರಿಕರಗಳು. ಆ ನಿಯಂತ್ರಣವು ಗಡಿನಾಡಿನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬ್ಯಾಂಕ್ರೋಲ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಶತಕೋಟಿಗಳಿಗೆ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ರವಾನಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಆಡಳಿತ, ಗೌಪ್ಯತೆ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತೆಯು ದುರ್ಬಲವಾಗಿದ್ದರೆ, ಅದೇ ಹತೋಟಿ ಲಾಕ್-ಇನ್ ಮತ್ತು ವಿದ್ಯುತ್ ಕೇಂದ್ರೀಕರಣಕ್ಕೆ ಕ್ಯಾಲ್ಸಿಯಂ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳು:
ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ: ಕ್ಲೌಡ್, ಚಿಪ್ಸ್ ಮತ್ತು MLOps ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಮುಖ್ಯ AI ಚೋಕ್ಪಾಯಿಂಟ್ ಆಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಿ.
ವಿತರಣೆ: ಹೆಚ್ಚಿನ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ "AI" ಎಂದರೆ ಏನೆಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ನವೀಕರಣಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಿ.
ಗೇಟ್ಕೀಪಿಂಗ್: ಆಪ್ ಸ್ಟೋರ್ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು API ನಿಯಮಗಳು ಯಾವ AI ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ರವಾನೆಯಾಗುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸದ್ದಿಲ್ಲದೆ ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತವೆ.
ಬಳಕೆದಾರ ನಿಯಂತ್ರಣ: ಸ್ಪಷ್ಟ ಆಯ್ಕೆಗಳು, ಬಾಳಿಕೆ ಬರುವ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳು ಮತ್ತು ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ನಿರ್ವಾಹಕ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳನ್ನು ಬೇಡಿಕೊಳ್ಳಿ.
ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ: ಹಾನಿಕಾರಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಆಡಿಟ್ ದಾಖಲೆಗಳು, ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ಮನವಿ ಮಾರ್ಗಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
🔗 AI ನ ಭವಿಷ್ಯ: ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಮುಂದೇನು
ಮುಂದಿನ ದಶಕದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ನಾವೀನ್ಯತೆಗಳು, ಅಪಾಯಗಳು ಮತ್ತು ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳು ಮರುರೂಪಗೊಂಡವು.
🔗 ಉತ್ಪಾದಕ AI ನಲ್ಲಿ ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿಗಳು: ಒಂದು ಸರಳ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ
ಫೌಂಡೇಶನ್ ಮಾದರಿಗಳು ಆಧುನಿಕ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿಗೆ ಹೇಗೆ ಶಕ್ತಿ ನೀಡುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ.
🔗 AI ಕಂಪನಿ ಎಂದರೇನು ಮತ್ತು ಅದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ
AI-ಮೊದಲ ವ್ಯವಹಾರಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಲಕ್ಷಣಗಳು, ತಂಡಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಿರಿ.
🔗 ನೈಜ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ AI ಕೋಡ್ ಹೇಗಿರುತ್ತದೆ
AI-ಚಾಲಿತ ಕೋಡ್ ಮಾದರಿಗಳು, ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ನೋಡಿ.
ಎರಡನೆಯದನ್ನು ಎದುರಿಸೋಣ - ಹೆಚ್ಚಿನ "AI ಸಂಭಾಷಣೆಗಳು" ಕಂಪ್ಯೂಟ್, ವಿತರಣೆ, ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಅನುಸರಣೆ ಮತ್ತು ಯಾರಾದರೂ GPU ಗಳು ಮತ್ತು ವಿದ್ಯುತ್ಗಾಗಿ ಪಾವತಿಸಬೇಕಾದ ವಿಚಿತ್ರ ವಾಸ್ತವದಂತಹ ಆಕರ್ಷಕವಲ್ಲದ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಮೀರಿ ಹೋಗುತ್ತವೆ. ಬಿಗ್ ಟೆಕ್ ಆ ಆಕರ್ಷಕವಲ್ಲದ ಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ವಾಸಿಸುತ್ತದೆ. ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಇದು ತುಂಬಾ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. 😅 (IEA - ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು AI, NVIDIA - AI ಅನುಮಾನ ವೇದಿಕೆಗಳ ಅವಲೋಕನ)
ಸರಳ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಬಿಗ್ ಟೆಕ್ನ AI ಪಾತ್ರ 🧩
ಜನರು "ಬಿಗ್ ಟೆಕ್" ಎಂದು ಹೇಳಿದಾಗ, ಅವರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಆಧುನಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ನ ಪ್ರಮುಖ ಹಂತಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ದೈತ್ಯ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಕಂಪನಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುತ್ತಾರೆ:
-
ಕ್ಲೌಡ್ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ (AI ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸ್ಥಳ) ☁️ (ಅಮೆಜಾನ್ ಸೇಜ್ಮೇಕರ್ AI ಡಾಕ್ಸ್, ಅಜುರೆ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಡಾಕ್ಸ್, ವರ್ಟೆಕ್ಸ್ AI ಡಾಕ್ಸ್)
-
ಗ್ರಾಹಕ ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳು (AI ಇಳಿಯುವ ಸ್ಥಳ) 📱💻 (ಆಪಲ್ ಕೋರ್ ML, ಗೂಗಲ್ ML ಕಿಟ್)
-
ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳು (AI ಹರಡುವ ಸ್ಥಳಗಳು) 🛒 (ಆಪಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ವಿಮರ್ಶೆ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು, ಗೂಗಲ್ ಪ್ಲೇ ಡೇಟಾ ಸುರಕ್ಷತೆ)
-
ಡೇಟಾ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ಗಳು (AI ಗೆ ಆಹಾರವನ್ನು ನೀಡುವ ಸ್ಥಳ) 🍽️
-
ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ (AI ಹಣ ಗಳಿಸುವ ಸ್ಥಳ) 🧾
-
ಚಿಪ್ಸ್ ಮತ್ತು ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ಪಾಲುದಾರಿಕೆಗಳು (AI ವೇಗಗೊಳ್ಳುವ ಸ್ಥಳ) 🧠🔩 (NVIDIA - AI ನಿರ್ಣಯ ವೇದಿಕೆಗಳ ಅವಲೋಕನ)
ಆದ್ದರಿಂದ ಪಾತ್ರವು ಕೇವಲ "ಅವರು AI ಅನ್ನು ತಯಾರಿಸುವುದಿಲ್ಲ". ಇದು ಅವರು ಹೆದ್ದಾರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು, ಕಾರುಗಳನ್ನು ಮಾರಾಟ ಮಾಡುವುದು, ಟೋಲ್ ಬೂತ್ಗಳನ್ನು ನಡೆಸುವುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ಗಮನಗಳು ಎಲ್ಲಿಗೆ ಹೋಗುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವಂತೆಯೇ ಇರುತ್ತದೆ. ಸ್ವಲ್ಪ ಉತ್ಪ್ರೇಕ್ಷೆ... ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚು ಅಲ್ಲ.
AI ನಲ್ಲಿ ಬಿಗ್ ಟೆಕ್ ಪಾತ್ರ: ಐದು ಬಿಗ್ ಉದ್ಯೋಗಗಳು 🏗️
ನೀವು ಶುದ್ಧ ಮಾನಸಿಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಯಸಿದರೆ, ಬಿಗ್ ಟೆಕ್ AI ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಐದು ಅತಿಕ್ರಮಿಸುವ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ:
-
ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಪೂರೈಕೆದಾರರು
ಡೇಟಾ ಕೇಂದ್ರಗಳು, ಕ್ಲೌಡ್, ನೆಟ್ವರ್ಕಿಂಗ್, ಭದ್ರತೆ, MLOps ಪರಿಕರಗಳು. AI ಅನ್ನು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುವ ವಿಷಯ. (Amazon SageMaker AI ಡಾಕ್ಸ್, IEA - ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು AI) -
ಮಾದರಿ ನಿರ್ಮಾಣಕಾರ ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನಾ ಎಂಜಿನ್
ಯಾವಾಗಲೂ ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಆಗಾಗ್ಗೆ - ಪ್ರಯೋಗಾಲಯಗಳು, ಆಂತರಿಕ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ, ಅನ್ವಯಿಕ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು “ಉತ್ಪಾದಿತ ವಿಜ್ಞಾನ.” (ನರ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಕಾನೂನುಗಳು (arXiv), ತರಬೇತಿ ಕಂಪ್ಯೂಟ್-ಆಪ್ಟಿಮಲ್ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು (ಚಿಂಚಿಲ್ಲಾ) (arXiv)) -
ವಿತರಕರು
ಅವರು AI ಅನ್ನು ಹುಡುಕಾಟ ಪೆಟ್ಟಿಗೆಗಳು, ಫೋನ್ಗಳು, ಇಮೇಲ್ ಕ್ಲೈಂಟ್ಗಳು, ಜಾಹೀರಾತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಕೆಲಸದ ಸ್ಥಳದ ಪರಿಕರಗಳಿಗೆ ತಳ್ಳಬಹುದು. ವಿತರಣೆಯು ಒಂದು ಸೂಪರ್ ಪವರ್ ಆಗಿದೆ. -
ಗೇಟ್ಕೀಪರ್ ಮತ್ತು ನಿಯಮ-ನಿರ್ವಾಹಕ
ಆಪ್ ಸ್ಟೋರ್ ನೀತಿಗಳು, ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ನಿಯಮಗಳು, API ನಿಯಮಗಳು, ವಿಷಯ ಮಾಡರೇಶನ್, ಸುರಕ್ಷತಾ ಗೇಟ್ಗಳು, ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು. (ಆಪಲ್ ಆಪ್ ವಿಮರ್ಶೆ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು, ಗೂಗಲ್ ಪ್ಲೇ ಡೇಟಾ ಸುರಕ್ಷತೆ) -
ಬಂಡವಾಳ ಹಂಚಿಕೆದಾರರು
ಅವರು ಹಣಕಾಸು ಒದಗಿಸುತ್ತಾರೆ, ಸಂಪಾದಿಸುತ್ತಾರೆ, ಪಾಲುದಾರರಾಗುತ್ತಾರೆ, ಕಾವುಕೊಡುತ್ತಾರೆ. ಅವರು ಉಳಿದುಕೊಂಡಿರುವುದನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ AI ನಲ್ಲಿ ಬಿಗ್ ಟೆಕ್ನ ಪಾತ್ರ ಅದು: ಅವರು AI ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರಲು ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತಾರೆ - ಮತ್ತು ನಂತರ ಅದು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಹೇಗೆ ತಲುಪುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅವರು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಬಿಗ್ ಟೆಕ್ನ AI ಪಾತ್ರದ ಉತ್ತಮ ಆವೃತ್ತಿ ಯಾವುದು ✅😬
AI ನಲ್ಲಿ ಬಿಗ್ ಟೆಕ್ನ "ಉತ್ತಮ ಆವೃತ್ತಿ" ಎಂದರೆ ಪರಿಪೂರ್ಣತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಅಲ್ಲ. ಇದು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾದ ಟ್ರೇಡ್-ಆಫ್ಗಳ ಬಗ್ಗೆ, ಉಳಿದವರಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಅಚ್ಚರಿಯ ಫುಟ್-ಗನ್ಗಳೊಂದಿಗೆ.
"ಉಹ್-ಓಹ್ ಏಕಸ್ವಾಮ್ಯ" ಭಾವನೆಯಿಂದ "ಸಹಾಯಕ ದೈತ್ಯ" ಭಾವನೆಯನ್ನು ಬೇರ್ಪಡಿಸುವ ಪ್ರವೃತ್ತಿ ಇಲ್ಲಿದೆ:
-
ಪರಿಭಾಷೆಯನ್ನು ಬಿಡದೆ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ
AI ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು, ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಯಾವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದರ ಸ್ಪಷ್ಟ ಲೇಬಲಿಂಗ್. 40-ಪುಟಗಳ ನೀತಿ ಜಟಿಲವಲ್ಲ. (NIST AI RMF 1.0, ISO/IEC 42001:2023) -
ನಿಜವಾದ ಬಳಕೆದಾರ ನಿಯಂತ್ರಣ
ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಆಯ್ಕೆಗಳಿಂದ ಹೊರಗುಳಿಯುವಿಕೆಗಳು, ನಿಗೂಢವಾಗಿ ಮರುಹೊಂದಿಸದ ಗೌಪ್ಯತೆ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಕ್ಯಾವೆಂಜರ್ ಹಂಟ್ ಅಲ್ಲದ ನಿರ್ವಾಹಕ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು. (GDPR - ನಿಯಂತ್ರಣ (EU) 2016/679) -
ಪರಸ್ಪರ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಮುಕ್ತತೆ - ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ
ಎಲ್ಲವೂ ಮುಕ್ತ ಮೂಲವಾಗಿರಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಎಲ್ಲರನ್ನೂ ಶಾಶ್ವತವಾಗಿ ಒಬ್ಬ ಮಾರಾಟಗಾರನಿಗೆ ಲಾಕ್ ಮಾಡುವುದು... ಒಂದು ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ. -
ಹಲ್ಲುಗಳ ಮೇಲಿನ ಸುರಕ್ಷತೆ
ದುರುಪಯೋಗ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ರೆಡ್-ಟೀಮಿಂಗ್, ವಿಷಯ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಅಪಾಯಕಾರಿ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸುವ ಇಚ್ಛಾಶಕ್ತಿ. (NIST AI RMF 1.0, NIST GenAI ಪ್ರೊಫೈಲ್ (AI RMF ಕಂಪ್ಯಾನಿಯನ್)) -
ಆರೋಗ್ಯಕರ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು
ನವೋದ್ಯಮಗಳು, ಪಾಲುದಾರರು, ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ಮುಕ್ತ ಮಾನದಂಡಗಳಿಗೆ ಬೆಂಬಲ ನೀಡಿ ಇದರಿಂದ ನಾವೀನ್ಯತೆ "ವೇದಿಕೆಯನ್ನು ಬಾಡಿಗೆಗೆ ಪಡೆಯುವುದಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ಕಣ್ಮರೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ." (OECD AI ತತ್ವಗಳು)
ನಾನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುತ್ತೇನೆ: "ಉತ್ತಮ ಆವೃತ್ತಿ" ಬಲವಾದ ಉತ್ಪನ್ನ ಅಭಿರುಚಿಯೊಂದಿಗೆ ಘನ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯಂತೆ ಭಾಸವಾಗುತ್ತದೆ. ಕೆಟ್ಟ ಆವೃತ್ತಿಯು ಮನೆಯೂ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಬರೆಯುವ ಕ್ಯಾಸಿನೊದಂತೆ ಭಾಸವಾಗುತ್ತದೆ. 🎰
ಹೋಲಿಕೆ ಕೋಷ್ಟಕ: ಉನ್ನತ ಬಿಗ್ ಟೆಕ್ “AI ಲೇನ್ಗಳು” ಮತ್ತು ಅವು ಏಕೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ 📊
| ಉಪಕರಣ (ಲೇನ್) | ಪ್ರೇಕ್ಷಕರು | ಬೆಲೆ | ಅದು ಏಕೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ |
|---|---|---|---|
| ಕ್ಲೌಡ್ AI ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳು | ಉದ್ಯಮಗಳು, ನವೋದ್ಯಮಗಳು | ಬಳಕೆ ಆಧಾರಿತ | ಸುಲಭ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್, ಒಂದು ಬಿಲ್, ಬಹಳಷ್ಟು ನಾಬ್ಗಳು (ತುಂಬಾ ನಾಬ್ಗಳು) |
| ಫ್ರಾಂಟಿಯರ್ ಮಾಡೆಲ್ API ಗಳು | ಡೆವಲಪರ್ಗಳು, ಉತ್ಪನ್ನ ತಂಡಗಳು | ಪ್ರತಿ ಟೋಕನ್ / ಶ್ರೇಣೀಕೃತಕ್ಕೆ ಪಾವತಿಸಿ | ವೇಗವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ, ಉತ್ತಮ ಮೂಲ ಗುಣಮಟ್ಟ, ಮೋಸ ಮಾಡಿದಂತೆ ಭಾಸವಾಗುತ್ತಿದೆ 😅 |
| ಸಾಧನ-ಎಂಬೆಡೆಡ್ AI | ಗ್ರಾಹಕರು, ಗ್ರಾಹಕರು | ಬಂಡಲ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ | ಕಡಿಮೆ ಸುಪ್ತತೆ, ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಗೌಪ್ಯತೆ ಸ್ನೇಹಿ, ಆಫ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿಯೂ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ |
| ಉತ್ಪಾದಕತೆ ಸೂಟ್ AI | ಕಚೇರಿ ತಂಡಗಳು | ಪ್ರತಿ ಸೀಟಿಗೆ ಆಡ್-ಆನ್ | ದೈನಂದಿನ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳಲ್ಲಿ ವಾಸಿಸುತ್ತಾರೆ - ದಾಖಲೆಗಳು, ಮೇಲ್, ಸಭೆಗಳು, ಸಂಪೂರ್ಣ ಗ್ರೈಂಡ್ |
| ಜಾಹೀರಾತುಗಳು + ಗುರಿ AI | ಮಾರುಕಟ್ಟೆದಾರರು | ಖರ್ಚಿನ % | ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ + ವಿತರಣೆ = ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ, ಸ್ವಲ್ಪ ಭಯಾನಕವೂ ಹೌದು 👀 |
| ಭದ್ರತೆ + ಅನುಸರಣೆ AI | ನಿಯಂತ್ರಿತ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳು | ಪ್ರೀಮಿಯಂ | ಕಡಿಮೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳಿದ್ದರೂ ಸಹ - "ಮನಸ್ಸಿನ ಶಾಂತಿ"ಯನ್ನು ಮಾರಾಟ ಮಾಡುತ್ತದೆ |
| AI ಚಿಪ್ಸ್ + ವೇಗವರ್ಧಕಗಳು | ಮೇಲ್ಮುಖವಾಗಿ ಎಲ್ಲರೂ | ಕ್ಯಾಪೆಕ್ಸ್-ಭಾರವಾದ | ನೀವು ಸಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಚಿನ್ನದ ರಶ್ ಅನ್ನು ಗೆಲ್ಲುತ್ತೀರಿ (ಜಿಗುಟಾದ ರೂಪಕ, ಇನ್ನೂ ನಿಜ) |
| ಮುಕ್ತ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನಾಟಕಗಳು | ನಿರ್ಮಾಣಕಾರರು, ಸಂಶೋಧಕರು | ಉಚಿತ + ಪಾವತಿಸಿದ ಶ್ರೇಣಿಗಳು | ಸಮುದಾಯದ ಆವೇಗ, ವೇಗವಾದ ಪುನರಾವರ್ತನೆ, ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಮೋಜು |
ಟೇಬಲ್ನಲ್ಲಿ ಸ್ವಲ್ಪ ವಿಚಿತ್ರವಾದ ತಪ್ಪೊಪ್ಪಿಗೆ: "ಫ್ರೀ-ಇಶ್" ಅಲ್ಲಿ ಬಹಳಷ್ಟು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ. ಅದು ಉಚಿತವಾಗುವವರೆಗೆ... ಅದು ಹೇಗೆ ನಡೆಯುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿದೆ.
ಕ್ಲೋಸ್-ಅಪ್: ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಚಾಕ್ ಪಾಯಿಂಟ್ (ಕಂಪ್ಯೂಟ್, ಕ್ಲೌಡ್, ಚಿಪ್ಸ್) 🧱⚙️
ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಜನರು ಮಾತನಾಡಲು ಇಷ್ಟಪಡದ ಭಾಗ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಆಕರ್ಷಕವಾಗಿಲ್ಲ. ಆದರೆ ಇದು AI ನ ಬೆನ್ನೆಲುಬು.
ಬಿಗ್ ಟೆಕ್ ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಮೂಲಕ AI ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತದೆ:
-
ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಪೂರೈಕೆ (GPU ಪ್ರವೇಶ, ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಗಳು, ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ) (IEA - AI ನಿಂದ ಇಂಧನ ಬೇಡಿಕೆ)
-
ನೆಟ್ವರ್ಕಿಂಗ್ (ಹೆಚ್ಚಿನ-ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ ಇಂಟರ್ಕನೆಕ್ಟ್ಗಳು, ಕಡಿಮೆ-ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಬಟ್ಟೆಗಳು)
-
ಸಂಗ್ರಹಣೆ (ಡೇಟಾ ಸರೋವರಗಳು, ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ಬ್ಯಾಕಪ್ಗಳು)
-
MLOps ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು (ತರಬೇತಿ, ನಿಯೋಜನೆ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ಆಡಳಿತ) (MLOps ಆನ್ ವರ್ಟೆಕ್ಸ್ AI, ಅಜುರೆ MLOps ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ಗಳು)
-
ಭದ್ರತೆ (ಗುರುತು, ಆಡಿಟ್ ದಾಖಲೆಗಳು, ಗೂಢಲಿಪೀಕರಣ, ನೀತಿ ಜಾರಿ) (NIST AI RMF 1.0, ISO/IEC 42001:2023)
ನೀವು ನಿಜವಾದ ಕಂಪನಿಯಲ್ಲಿ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದ್ದರೆ, "ಮಾದರಿ" ಸುಲಭವಾದ ಭಾಗ ಎಂದು ನಿಮಗೆ ಈಗಾಗಲೇ ತಿಳಿದಿದೆ. ಕಠಿಣ ಭಾಗವೆಂದರೆ: ಅನುಮತಿಗಳು, ಲಾಗಿಂಗ್, ಡೇಟಾ ಪ್ರವೇಶ, ವೆಚ್ಚ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು, ಅಪ್ಟೈಮ್, ಘಟನೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ... ವಯಸ್ಕರ ವಿಷಯಗಳು. 😵💫
ಬಿಗ್ ಟೆಕ್ ಇದರಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದರಿಂದ, ಅವರು ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಬಹುದು:
-
ಯಾವ ಪರಿಕರಗಳು ಪ್ರಮಾಣಿತವಾಗುತ್ತವೆ
-
ಯಾವ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಪ್ರಥಮ ದರ್ಜೆ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತವೆ
-
ಯಾವ ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ
-
ಯಾವ ಬೆಲೆ ಮಾದರಿಗಳು "ಸಾಮಾನ್ಯ"ವಾಗುತ್ತವೆ?
ಅದು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಕೆಟ್ಟದ್ದಲ್ಲ. ಆದರೆ ಅದು ಶಕ್ತಿ.
ಕ್ಲೋಸ್-ಅಪ್: ಮಾದರಿ ಸಂಶೋಧನೆ vs ಉತ್ಪನ್ನ ವಾಸ್ತವ 🧪➡️🛠️
ಇಲ್ಲಿ ಉದ್ವಿಗ್ನತೆ ಇದೆ: ಬಿಗ್ ಟೆಕ್ ಆಳವಾದ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಹಣಕಾಸು ಒದಗಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ತ್ರೈಮಾಸಿಕ ಉತ್ಪನ್ನ ಗೆಲುವುಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಆ ಸಂಯೋಜನೆಯು ಅದ್ಭುತ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನಾರ್ಹ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಬಿಡುಗಡೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.
ಬಿಗ್ ಟೆಕ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ AI ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಈ ಮೂಲಕ ನಡೆಸುತ್ತದೆ:
-
ಬೃಹತ್ ತರಬೇತಿ ರನ್ಗಳು (ಸ್ಕೇಲ್ ವಿಷಯಗಳು) (ನರ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಕಾನೂನುಗಳು (arXiv))
-
ಆಂತರಿಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು (ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕಿಂಗ್, ಸುರಕ್ಷತಾ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು, ಹಿಂಜರಿತ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು) (NIST GenAI ಪ್ರೊಫೈಲ್ (AI RMF ಕಂಪ್ಯಾನಿಯನ್))
-
ಅನ್ವಯಿಕ ಸಂಶೋಧನೆ (ಪ್ರಬಂಧಗಳನ್ನು ಉತ್ಪನ್ನ ನಡವಳಿಕೆಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು)
-
ಪರಿಕರ ಸುಧಾರಣೆಗಳು (ಬಟ್ಟಿ ಇಳಿಸುವಿಕೆ, ಸಂಕೋಚನ, ಸರ್ವಿಂಗ್ ದಕ್ಷತೆ)
ಆದರೆ ಉತ್ಪನ್ನದ ಒತ್ತಡವು ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ:
-
ವೇಗವು ಸೊಬಗನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ
-
ಶಿಪ್ಪಿಂಗ್ ಬೀಟ್ಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವುದು
-
"ಸಾಕಷ್ಟು ಚೆನ್ನಾಗಿದೆ" ಬೀಟ್ಸ್ "ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅರ್ಥವಾಯಿತು"
ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅದು ಸರಿ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಪರಿಶುದ್ಧತೆಯ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ, ಅವರಿಗೆ ಅವರ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನೊಳಗೆ ಸಹಾಯಕ ಸಹಾಯಕ ಬೇಕು. ಆದರೆ ಅಪಾಯವೆಂದರೆ "ಸಾಕಷ್ಟು ಒಳ್ಳೆಯದು" ಎಂಬುದು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ (ಆರೋಗ್ಯ, ನೇಮಕಾತಿ, ಹಣಕಾಸು, ಶಿಕ್ಷಣ) ನಿಯೋಜಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ "ಸಾಕಷ್ಟು ಒಳ್ಳೆಯದು" ಎಂದರೆ... ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ. (EU AI ಕಾಯ್ದೆ - ನಿಯಂತ್ರಣ (EU) 2024/1689)
ಇದು AI ನಲ್ಲಿ ಬಿಗ್ ಟೆಕ್ ಪಾತ್ರದ ಒಂದು ಭಾಗವಾಗಿದೆ - ಅಂಚುಗಳು ಇನ್ನೂ ತೀಕ್ಷ್ಣವಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸಾಮೂಹಿಕ-ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಾಗಿ ಭಾಷಾಂತರಿಸುವುದು. 🔪
ಕ್ಲೋಸ್-ಅಪ್: ವಿತರಣೆಯೇ ನಿಜವಾದ ಸೂಪರ್ ಪವರ್ 🚀📣
ಜನರು ಈಗಾಗಲೇ ಡಿಜಿಟಲ್ ಆಗಿ ವಾಸಿಸುವ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ನೀವು AI ಅನ್ನು ಇರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ, ನೀವು ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು "ಮನವೊಲಿಸುವ" ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ನೀವು ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಆಗುತ್ತೀರಿ.
ಬಿಗ್ ಟೆಕ್ ವಿತರಣಾ ಮಾರ್ಗಗಳು ಸೇರಿವೆ:
-
ಹುಡುಕಾಟ ಬಾರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಬ್ರೌಸರ್ಗಳು 🔎
-
ಮೊಬೈಲ್ ಓಎಸ್ ಸಹಾಯಕರು 📱
-
ಕೆಲಸದ ಸ್ಥಳದ ಸೂಟ್ಗಳು (ಡಾಕ್ಸ್, ಮೇಲ್, ಚಾಟ್, ಸಭೆಗಳು) 🧑💼
-
ಸಾಮಾಜಿಕ ಫೀಡ್ಗಳು ಮತ್ತು ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು 📺
-
ಆಪ್ ಸ್ಟೋರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳು 🛍️ (ಆಪಲ್ ಆಪ್ ವಿಮರ್ಶೆ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು, ಗೂಗಲ್ ಪ್ಲೇ ಡೇಟಾ ಸುರಕ್ಷತೆ)
ಇದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಸಣ್ಣ AI ಕಂಪನಿಗಳು ಬಿಗ್ ಟೆಕ್ ಜೊತೆ ಪಾಲುದಾರಿಕೆ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಅವುಗಳಿಗೆ ಅದರ ಬಗ್ಗೆ ಆತಂಕವಿದ್ದರೂ ಸಹ. ವಿತರಣೆಯು ಆಮ್ಲಜನಕವಾಗಿದೆ. ಅದು ಇಲ್ಲದೆ, ನೀವು ವಿಶ್ವದ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಬಹುದು ಮತ್ತು ಇನ್ನೂ ಶೂನ್ಯಕ್ಕೆ ಕೂಗುತ್ತಿರಬಹುದು.
ಒಂದು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಅಡ್ಡಪರಿಣಾಮವೂ ಇದೆ: ವಿತರಣೆಯು ಸಾರ್ವಜನಿಕರಿಗೆ "AI" ಎಂದರೆ ಏನು ಎಂಬುದನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ. AI ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಬರವಣಿಗೆಯ ಸಹಾಯಕವಾಗಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡರೆ, ಜನರು AI ಬರವಣಿಗೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅದು ಫೋಟೋ ಸಂಪಾದನೆಯಾಗಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡರೆ, ಜನರು AI ಚಿತ್ರಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತಾರೆ. ವೇದಿಕೆಯು ವೈಬ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ.
ಹತ್ತಿರದಿಂದ ನೋಡಿ: ಡೇಟಾ, ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ನಂಬಿಕೆಯ ಚೌಕಾಶಿ 🔐🧠
AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಿದಾಗ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗುತ್ತವೆ. ವೈಯಕ್ತೀಕರಣಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಡೇಟಾ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಅಪಾಯವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ಆ ತ್ರಿಕೋನವು ಎಂದಿಗೂ ದೂರವಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
ಬಿಗ್ ಟೆಕ್ ಇದರ ಮೇಲೆ ನಿಂತಿದೆ:
-
ಗ್ರಾಹಕರ ವರ್ತನೆಯ ಡೇಟಾ (ಹುಡುಕಾಟಗಳು, ಕ್ಲಿಕ್ಗಳು, ಆದ್ಯತೆಗಳು)
-
ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ಡೇಟಾ (ಇಮೇಲ್ಗಳು, ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳು, ಚಾಟ್ಗಳು, ಟಿಕೆಟ್ಗಳು, ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳು)
-
ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಡೇಟಾ (ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು, ಪಾವತಿಗಳು, ಗುರುತಿನ ಸಂಕೇತಗಳು)
-
ಸಾಧನದ ಡೇಟಾ (ಸ್ಥಳ, ಸಂವೇದಕಗಳು, ಫೋಟೋಗಳು, ಧ್ವನಿ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳು)
"ಕಚ್ಚಾ ದತ್ತಾಂಶ"ವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಬಳಸದಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಸುತ್ತಮುತ್ತಲಿನ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ತರಬೇತಿ, ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನ ನಿರ್ದೇಶನವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಟ್ರಸ್ಟ್ ಚೌಕಾಶಿ ಈ ರೀತಿ ಕಾಣುತ್ತದೆ:
-
ಉತ್ಪನ್ನವು ಅನುಕೂಲಕರವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಬಳಕೆದಾರರು ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ 🧃
-
ಅದು ಭಯಾನಕವಾದಾಗ ನಿಯಂತ್ರಕರು ಹಿಂದಕ್ಕೆ ತಳ್ಳುತ್ತಾರೆ 👀 (GDPR - ನಿಯಂತ್ರಣ (EU) 2016/679)
-
ಕಂಪನಿಗಳು ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು, ನೀತಿಗಳು ಮತ್ತು "ಗೌಪ್ಯತೆ-ಮೊದಲು" ಸಂದೇಶ ಕಳುಹಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತವೆ
-
"ಗೌಪ್ಯತೆ" ಎಂದರೆ ಏನು ಎಂದು ಎಲ್ಲರೂ ವಾದಿಸುತ್ತಾರೆ
ನಾನು ಕಂಡ ಒಂದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ನಿಯಮ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ: ಒಂದು ಕಂಪನಿಯು ಕಾನೂನುಬದ್ಧತೆಯ ಹಿಂದೆ ಅಡಗಿಕೊಳ್ಳದೆ ಒಂದೇ ಸಂಭಾಷಣೆಯಲ್ಲಿ ತಮ್ಮ AI ಡೇಟಾ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ, ಅವರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸರಾಸರಿಗಿಂತ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಪರಿಪೂರ್ಣವಲ್ಲ - ಕೇವಲ ಉತ್ತಮ.
ಕ್ಲೋಸ್-ಅಪ್: ಆಡಳಿತ, ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಶಾಂತ ಪ್ರಭಾವದ ಆಟ 🧯📜
ಇದು ಕಡಿಮೆ ಗೋಚರಿಸುವ ಪಾತ್ರ: ಬಿಗ್ ಟೆಕ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎಲ್ಲರೂ ಅನುಸರಿಸುವ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಅವರು ಆಡಳಿತವನ್ನು ಈ ಮೂಲಕ ರೂಪಿಸುತ್ತಾರೆ:
-
ಆಂತರಿಕ ಸುರಕ್ಷತಾ ನೀತಿಗಳು (ಮಾದರಿ ನಿರಾಕರಿಸುವುದು) (NIST AI RMF 1.0)
-
ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ನೀತಿಗಳು (ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಏನು ಮಾಡಬಹುದು) (ಆಪಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ವಿಮರ್ಶೆ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು, ಗೂಗಲ್ ಪ್ಲೇ ಡೇಟಾ ಸುರಕ್ಷತೆ)
-
ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ಅನುಸರಣೆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು (ಆಡಿಟ್ ಟ್ರೇಲ್ಗಳು, ಧಾರಣ, ಡೇಟಾ ಗಡಿಗಳು) (ISO/IEC 42001:2023, EU AI ಕಾಯಿದೆ - ನಿಯಂತ್ರಣ (EU) 2024/1689)
-
ಕೈಗಾರಿಕಾ ಮಾನದಂಡಗಳ ಭಾಗವಹಿಸುವಿಕೆ (ತಾಂತ್ರಿಕ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು, ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು) (OECD AI ತತ್ವಗಳು, ISO/IEC 42001:2023)
-
ಲಾಬಿ ಮತ್ತು ನೀತಿ ನಿರೂಪಣೆ (ಹೌದು, ಆ ಭಾಗವೂ ಸಹ)
ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಇದು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಸಹಾಯಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಬಿಗ್ ಟೆಕ್ ಸುರಕ್ಷತಾ ತಂಡಗಳು, ಟ್ರಸ್ಟ್ ಪರಿಕರಗಳು, ದುರುಪಯೋಗ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಇದನ್ನು ಸಣ್ಣ ಆಟಗಾರರು ಭರಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅದು ಸ್ವಾರ್ಥಪರವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಸುರಕ್ಷತೆಯು ಒಂದು ಕಂದಕವಾಗಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಆಟಗಾರರು ಮಾತ್ರ ಅನುಸರಿಸಲು "ಸಮರ್ಥರಾಗಬಹುದು". ಅದು ಕ್ಯಾಚ್-22: ಸುರಕ್ಷತೆ ಅಗತ್ಯ, ಆದರೆ ದುಬಾರಿ ಸುರಕ್ಷತೆಯು ಆಕಸ್ಮಿಕವಾಗಿ ಸ್ಪರ್ಧೆಯನ್ನು ಸ್ಥಗಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು. (EU AI ಕಾಯ್ದೆ - ನಿಯಂತ್ರಣ (EU) 2024/1689)
ಇಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಮುಖ್ಯ. ಮೋಜಿನ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೂ ಅಲ್ಲ - ಕಿರಿಕಿರಿಗೊಳಿಸುವ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸ. 😬
ಕ್ಲೋಸ್-ಅಪ್: ಸ್ಪರ್ಧೆ, ಮುಕ್ತ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ನವೋದ್ಯಮದ ಗುರುತ್ವ 🧲🌱
AI ನಲ್ಲಿ ಬಿಗ್ ಟೆಕ್ನ ಪಾತ್ರವು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ಆಕಾರವನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ:
-
ಸ್ವಾಧೀನಗಳು (ಪ್ರತಿಭೆ, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ, ವಿತರಣೆ)
-
ಪಾಲುದಾರಿಕೆಗಳು (ಮೋಡಗಳ ಮೇಲೆ ಹೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಲಾದ ಮಾದರಿಗಳು, ಜಂಟಿ ಉದ್ಯಮ ಒಪ್ಪಂದಗಳು)
-
ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಹಣಕಾಸು (ಕ್ರೆಡಿಟ್ಗಳು, ಇನ್ಕ್ಯುಬೇಟರ್ಗಳು, ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳು)
-
ಓಪನ್ ಟೂಲಿಂಗ್ (ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ಗಳು, ಲೈಬ್ರರಿಗಳು, "ಓಪನ್-ಇಶ್" ಬಿಡುಗಡೆಗಳು)
ನಾನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವುದನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ಒಂದು ಮಾದರಿ ಇದೆ:
-
ಸ್ಟಾರ್ಟ್ಅಪ್ಗಳು ವೇಗವಾಗಿ ಹೊಸತನವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ
-
ಬಿಗ್ ಟೆಕ್ ಯಶಸ್ವಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ನಕಲಿಸುತ್ತದೆ
-
ಸ್ಟಾರ್ಟ್ಅಪ್ಗಳು ಗೂಡುಗಳಿಗೆ ತಿರುಗುತ್ತವೆ ಅಥವಾ ಸ್ವಾಧೀನ ಗುರಿಗಳಾಗುತ್ತವೆ
-
"ವೇದಿಕೆ ಪದರ" ದಪ್ಪವಾಗುತ್ತದೆ
ಅದು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಕೆಟ್ಟದ್ದಲ್ಲ. ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳು ಘರ್ಷಣೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು AI ಅನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವಂತೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಆದರೆ ಇದು ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಸಹ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಉತ್ಪನ್ನವು "ಒಂದೇ ಕೆಲವು API ಗಳ ಸುತ್ತ ಹೊದಿಕೆ"ಯಾಗಿದ್ದರೆ, ನಾವೀನ್ಯತೆ ಒಂದೇ ಅಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟ್ನಲ್ಲಿ ಪೀಠೋಪಕರಣಗಳನ್ನು ಮರುಜೋಡಿಸಿದಂತೆ ಭಾಸವಾಗುತ್ತದೆ.
ಸ್ವಲ್ಪ ಅಶುದ್ಧ ಸ್ಪರ್ಧೆ ಆರೋಗ್ಯಕರ. ಹುಳಿ ಹಿಟ್ಟಿನ ಸ್ಟಾರ್ಟರ್ನಂತೆ. ನೀವು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಕ್ರಿಮಿನಾಶಗೊಳಿಸಿದರೆ, ಅದು ಏರುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸುತ್ತದೆ. ಆ ರೂಪಕ ಸ್ವಲ್ಪ ಅಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ನಾನು ಅದಕ್ಕೆ ಅಂಟಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇನೆ. 🍞
ಉತ್ಸಾಹ ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಬದುಕುವುದು 😄😟
ಎರಡೂ ಭಾವನೆಗಳು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಉತ್ಸಾಹ ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆ ಒಂದೇ ಜಾಗವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಉತ್ಸುಕರಾಗಲು ಕಾರಣಗಳು:
-
ಸಹಾಯಕ ಪರಿಕರಗಳ ವೇಗವಾದ ನಿಯೋಜನೆ
-
ಉತ್ತಮ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ
-
ವ್ಯವಹಾರಗಳು AI ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಕಡಿಮೆ ತಡೆಗೋಡೆ
-
ಹೆಚ್ಚಿನ ಸುರಕ್ಷತಾ ಹೂಡಿಕೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣ (NIST AI RMF 1.0, OECD AI ತತ್ವಗಳು)
ಜಾಗರೂಕರಾಗಿರಲು ಕಾರಣಗಳು:
-
ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಮತ್ತು ವಿತರಣೆಯ ಕ್ರೋಢೀಕರಣ (IEA - AI ನಿಂದ ಇಂಧನ ಬೇಡಿಕೆ)
-
ಬೆಲೆ ನಿಗದಿ, API ಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮೂಲಕ ಲಾಕ್-ಇನ್ ಮಾಡಿ
-
ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಅಪಾಯಗಳು ಮತ್ತು ಕಣ್ಗಾವಲು-ಪಕ್ಕದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು (GDPR - ನಿಯಂತ್ರಣ (EU) 2016/679)
-
"ಒಂದು ಕಂಪನಿಯ ನೀತಿ" ಎಲ್ಲರ ವಾಸ್ತವವಾಗುತ್ತಿದೆ
ವಾಸ್ತವಿಕ ನಿಲುವು ಹೀಗಿದೆ: ಬಿಗ್ ಟೆಕ್ ಜಗತ್ತಿಗೆ AI ಅನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಬಹುದು. ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅವು ನಿಜವೂ ಆಗಿರಬಹುದು. ಜನರು ಆ ಉತ್ತರವನ್ನು ಇಷ್ಟಪಡುವುದಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಅದರಲ್ಲಿ ಮಸಾಲೆ ಇಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅದು ಪುರಾವೆಗಳಿಗೆ ಸರಿಹೊಂದುತ್ತದೆ.
ವಿಭಿನ್ನ ಓದುಗರಿಗೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ತೀರ್ಮಾನಗಳು 🎯
ನೀವು ವ್ಯಾಪಾರ ಖರೀದಿದಾರರಾಗಿದ್ದರೆ 🧾
-
ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಎಲ್ಲಿಗೆ ಹೋಗುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಾಹಕರು ಏನನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಕೇಳಿ (GDPR - ನಿಯಂತ್ರಣ (EU) 2016/679, EU AI ಕಾಯ್ದೆ - ನಿಯಂತ್ರಣ (EU) 2024/1689)
-
ಆಡಿಟ್ ಲಾಗ್ಗಳು, ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟ ಧಾರಣ ನೀತಿಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿ (ISO/IEC 42001:2023)
-
ಗುಪ್ತ ವೆಚ್ಚದ ವಕ್ರಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸಿ (ಬಳಕೆಯ ಬೆಲೆ ವೇಗವಾಗಿ ಏರುತ್ತದೆ)
ನೀವು ಡೆವಲಪರ್ ಆಗಿದ್ದರೆ 🧑💻
-
ಪೋರ್ಟಬಿಲಿಟಿಯನ್ನು ಗಮನದಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಂಡು ನಿರ್ಮಿಸಿ (ಅಮೂರ್ತ ಪದರಗಳು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ)
-
ಕಣ್ಮರೆಯಾಗಬಹುದಾದ ಒಂದೇ ಮಾರಾಟಗಾರರ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಮೇಲೆ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಪಣತೊಡಬೇಡಿ
-
ದರ ಮಿತಿಗಳು, ಬೆಲೆ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಮತ್ತು ನೀತಿ ನವೀಕರಣಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ ಅದು ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸದ ಭಾಗವಾಗಿದೆ (ಏಕೆಂದರೆ ಅದು) (ಆಪಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ವಿಮರ್ಶೆ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು, ಗೂಗಲ್ ಪ್ಲೇ ಡೇಟಾ ಸುರಕ್ಷತೆ)
ನೀವು ನೀತಿ ನಿರೂಪಕರಾಗಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಅನುಸರಣೆ ನಾಯಕರಾಗಿದ್ದರೆ 🏛️
-
ಪರಸ್ಪರ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯ ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮಾನದಂಡಗಳಿಗಾಗಿ ಒತ್ತಾಯಿಸಿ (OECD AI ತತ್ವಗಳು)
-
ದೈತ್ಯರು ಮಾತ್ರ ಅನುಸರಿಸಲು ಶಕ್ತರಾಗಿರುವ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ (EU AI ಕಾಯ್ದೆ - ನಿಯಂತ್ರಣ (EU) 2024/1689)
-
"ವಿತರಣಾ ನಿಯಂತ್ರಣ" ವನ್ನು ನಂತರದ ಚಿಂತನೆಯಾಗಿ ಅಲ್ಲ, ಬದಲಾಗಿ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಿ
ನೀವು ನಿಯಮಿತ ಬಳಕೆದಾರರಾಗಿದ್ದರೆ 🙋
-
ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ AI ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಎಲ್ಲಿ ವಾಸಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಿರಿ
-
ಕಿರಿಕಿರಿ ಉಂಟುಮಾಡಿದರೂ ಸಹ ಗೌಪ್ಯತೆ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ (GDPR - ನಿಯಂತ್ರಣ (EU) 2016/679)
-
"ಮ್ಯಾಜಿಕ್" ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸಂಶಯವಿರಲಿ - AI ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಕೂಡಿರುತ್ತದೆ, ಯಾವಾಗಲೂ ಸರಿಯಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ 😵
ಮುಕ್ತಾಯದ ಸಾರಾಂಶ: AI ನಲ್ಲಿ ಬಿಗ್ ಟೆಕ್ ಪಾತ್ರ 🧠✨
AI ನಲ್ಲಿ ಬಿಗ್ ಟೆಕ್ ಪಾತ್ರವು ಒಂದೇ ವಿಷಯವಲ್ಲ. ಇದು ಪಾತ್ರಗಳ ಸಮೂಹವಾಗಿದೆ: ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಮಾಲೀಕರು, ಮಾದರಿ ನಿರ್ಮಾಣಕಾರರು, ವಿತರಕರು, ಗೇಟ್ಕೀಪರ್ ಮತ್ತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಆಕಾರ ನೀಡುವವರು. ಅವರು ಕೇವಲ AI ನಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ - AI ಬೆಳೆಯುವ ಭೂಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಅವರು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತಾರೆ.
ನಿಮಗೆ ಒಂದೇ ಒಂದು ಸಾಲು ನೆನಪಿದ್ದರೆ, ಅದನ್ನು ಹೀಗೆ ಮಾಡಿ:
AI ನಲ್ಲಿ ಬಿಗ್ ಟೆಕ್ ಪಾತ್ರ
ಇದು ಪೈಪ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು, ಡೀಫಾಲ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದು ಮತ್ತು AI ಮಾನವರನ್ನು ಹೇಗೆ ತಲುಪುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ದೇಶಿಸುವುದು - ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ, ಬೃಹತ್ ಪರಿಣಾಮಗಳೊಂದಿಗೆ. (NIST AI RMF 1.0, EU AI ಕಾಯಿದೆ - ನಿಯಂತ್ರಣ (EU) 2024/1689)
ಮತ್ತು ಹೌದು, "ಪರಿಣಾಮಗಳು" ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಧ್ವನಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ AI ಕೂಡ ನಾಟಕೀಯತೆಯು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ... ನಿಖರವಾಗಿರುವ ವಿಷಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ.
ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆ: ಲಾಕ್-ಇನ್ ಆಗುವ ಮೊದಲು ಬಿಗ್ ಟೆಕ್ AI ರೋಲ್ಔಟ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ 🧪🔐
ಸನ್ನಿವೇಶ
120 ಜನರ ಆನ್ಲೈನ್ ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರಿ ತನ್ನ ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಕ್ಕೆ AI ಸಹಾಯಕನನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತಾನೆ ಎಂದು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ತಂಡವು ಈಗಾಗಲೇ ಹೋಸ್ಟಿಂಗ್ಗಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಕ್ಲೌಡ್ ಪೂರೈಕೆದಾರರನ್ನು, ಇಮೇಲ್ ಮತ್ತು ದಾಖಲೆಗಳಿಗಾಗಿ ಬಿಗ್ ಟೆಕ್ ಉತ್ಪಾದಕತಾ ಸೂಟ್ ಅನ್ನು ಮತ್ತು API ಗಳ ಮೂಲಕ ಸಂಪರ್ಕಗೊಂಡಿರುವ ಸಹಾಯವಾಣಿ ವೇದಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ಆಕರ್ಷಕ ಮಾರ್ಗ ಸರಳವಾಗಿದೆ: ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ AI ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಆನ್ ಮಾಡಿ, ಸಹಾಯ ಕೇಂದ್ರವನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ರಚಿಸಿದ ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಬಿಡಿ. ಸುಲಭ. ಬಹುಶಃ ತುಂಬಾ ಸುಲಭ. 😅
ಇದನ್ನು ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಆಡಳಿತ ಪರೀಕ್ಷೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ಉತ್ತಮ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ: ಡೇಟಾ, ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು, ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ವೆಚ್ಚಗಳ ಮೇಲೆ ಒಂದು ವೇದಿಕೆಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ನೀಡದೆಯೇ ವ್ಯವಹಾರವು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ AI ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದೇ?
ಸಹಾಯಕನಿಗೆ ಏನು ಬೇಕು
ಬೆಂಬಲ AI ಇವುಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು:
-
ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸಹಾಯ ಕೇಂದ್ರದ ಲೇಖನಗಳು
-
ರಿಟರ್ನ್ಸ್ ನೀತಿ
-
ವಿತರಣಾ ನೀತಿ
-
ಅನುಮೋದಿತ ಮರುಪಾವತಿ ನಿಯಮಗಳ ಪಟ್ಟಿ
-
ಹಿಂದಿನ ಉತ್ತಮ ಬೆಂಬಲ ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರಗಳ 20 ಉದಾಹರಣೆಗಳು
-
ಕೋಪಗೊಂಡ ಗ್ರಾಹಕರು, ಕಾನೂನು ಬೆದರಿಕೆಗಳು, ಪಾವತಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ/ಸುರಕ್ಷತಾ ದೂರುಗಳಿಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಏರಿಕೆ ನಿಯಮ
-
ಯಾವ ಏಜೆಂಟ್ AI ಬಳಸಿದ್ದಾರೆ, ಅದು ಏನು ಸೂಚಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಏನನ್ನು ಕಳುಹಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುವ ನಿರ್ವಾಹಕ ಲಾಗ್ಗಳು
ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅನುಮತಿ ಕಾರಣವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಖಾಸಗಿ ಗ್ರಾಹಕರ ಡೇಟಾ, ಆಂತರಿಕ ಹಣಕಾಸು ದಾಖಲೆಗಳು, ಸಿಬ್ಬಂದಿ ಸಂದೇಶಗಳು ಅಥವಾ ಪೂರ್ಣ ಆದೇಶ ಇತಿಹಾಸಕ್ಕೆ ಅದು ಮುಕ್ತ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಾರದು.
ಉದಾಹರಣೆ ಸೂಚನೆ
ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಕಳುಹಿಸಲು ಅಲ್ಲ, ಬದಲಾಗಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಕರಡು ಮಾಡಲು ಈ ಸಹಾಯಕವನ್ನು ಬಳಸಿ.
ಅನುಮೋದಿತ ಸಹಾಯ ಕೇಂದ್ರ, ರಿಟರ್ನ್ಸ್ ನೀತಿ, ವಿತರಣಾ ನೀತಿ ಮತ್ತು ಮರುಪಾವತಿ ನಿಯಮಗಳಿಂದ ಮಾತ್ರ ಉತ್ತರಿಸಿ. ಆ ಮೂಲಗಳು ಉತ್ತರವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಬೆಂಬಲಿಸದಿದ್ದರೆ, ಏಜೆಂಟ್ ಅದನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕೆಂದು ಹೇಳಿ.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರಗಳು 140 ಪದಗಳಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಿರಲಿ. ಶಾಂತ, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸ್ವರವನ್ನು ಬಳಸಿ. ನೀತಿಯು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಅನುಮತಿಸದ ಹೊರತು ಮರುಪಾವತಿ, ವಿತರಣಾ ದಿನಾಂಕಗಳು, ರಿಯಾಯಿತಿಗಳು ಅಥವಾ ಕಾನೂನು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಭರವಸೆ ನೀಡಬೇಡಿ.
ಬಳಸಿದ ಮೂಲ ನೀತಿಯನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ಸೇರಿಸಿ. ಗ್ರಾಹಕರು ವಂಚನೆ, ಕಾನೂನು ಕ್ರಮ, ಗಾಯ, ಚಾರ್ಜ್ಬ್ಯಾಕ್ಗಳು, ಪುನರಾವರ್ತಿತ ವಿಫಲ ವಿತರಣೆಗಳು ಅಥವಾ £250 ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮರುಪಾವತಿಯನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿದಾಗ ಮಾನವ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರಿಗೆ ತಿಳಿಸಿ.
ಅದನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ಹೇಗೆ
ಅದನ್ನು ಹೊರತರುವ ಮೊದಲು, ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರಿ ಮೂರು ಸೆಟಪ್ಗಳ ಮೂಲಕ 30 ಹಳೆಯ ಬೆಂಬಲ ಟಿಕೆಟ್ಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಬಹುದು:
-
ಪ್ರಸ್ತುತ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಕೆಲಸದ ಹರಿವು
-
ಬಿಗ್ ಟೆಕ್ ಉತ್ಪಾದಕತೆ-ಸೂಟ್ AI ಸಹಾಯಕ
-
ಆಂತರಿಕ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಮತ್ತು ಲಾಗಿಂಗ್ ಲೇಯರ್ನ ಹಿಂದೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಮಾದರಿ API ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹೆಚ್ಚು ಪೋರ್ಟಬಲ್ ಸೆಟಪ್
ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಸುಲಭ, ಸಂಕೀರ್ಣ ಮತ್ತು ಅಪಾಯಕಾರಿ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬೇಕು:
-
"ನನ್ನ ಆರ್ಡರ್ ಎಲ್ಲಿದೆ?"
-
"ನನಗೆ ಮರುಪಾವತಿ ಬೇಕು ಆದರೆ ನಾನು ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ತೆರೆದಿದ್ದೇನೆ."
-
"ನಿಮ್ಮ ಕೊರಿಯರ್ ನನ್ನ ವಸ್ತುವನ್ನು ಹಾನಿಗೊಳಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ನಾನು ನಿಮಗೆ ವರದಿ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೇನೆ."
-
"ನನಗೆ ಪರಿಹಾರ ಕೊಡಿ, ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ನಾನು ಇದನ್ನು ಎಲ್ಲೆಡೆ ಪೋಸ್ಟ್ ಮಾಡುತ್ತೇನೆ."
-
"ನೀವು ಇದನ್ನು ಬೇರೆ ಬ್ಯಾಂಕ್ ಕಾರ್ಡ್ಗೆ ಮರುಪಾವತಿಸಬಹುದೇ?"
-
"ಈ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದರಿಂದ ನನ್ನ ಮಗುವಿಗೆ ನೋವಾಯಿತು."
ಪ್ರತಿ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ಗೆ ನಿಖರತೆ, ಸ್ವರ, ನೀತಿ ಅನುಸರಣೆ, ಏರಿಕೆ ನಡವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಉತ್ತರವು ಸಾಕಷ್ಟು ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆಯೇ ಎಂದು ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶಕರು ಸ್ಕೋರ್ ಮಾಡಬೇಕು.
ಫಲಿತಾಂಶ
ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಫಲಿತಾಂಶ: ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೊದಲು ಮತ್ತು ನಂತರ 30 ಮಾದರಿ ಟಿಕೆಟ್ಗಳ ಸಮಯವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ, ತಂಡವು ಪ್ರತಿ ಟಿಕೆಟ್ಗೆ ಸರಾಸರಿ ಮೊದಲ-ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಸಮಯ 6 ನಿಮಿಷಗಳಿಂದ 2 ನಿಮಿಷಗಳವರೆಗೆ ಇಳಿಯುತ್ತದೆ ಎಂದು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ವಾರಕ್ಕೆ 300 ಟಿಕೆಟ್ಗಳಿಗೆ, ಇದರರ್ಥ:
-
ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಕರಡು ರಚನೆಯ ಸಮಯ: ವಾರಕ್ಕೆ 1,800 ನಿಮಿಷಗಳು
-
AI ನೆರವಿನ ಡ್ರಾಫ್ಟಿಂಗ್ ಸಮಯ: ವಾರಕ್ಕೆ 600 ನಿಮಿಷಗಳು
-
ಅಂದಾಜು ಸಮಯ ಉಳಿತಾಯ: ವಾರಕ್ಕೆ 1,200 ನಿಮಿಷಗಳು, ಅಥವಾ 20 ಗಂಟೆಗಳು
ತೀಕ್ಷ್ಣವಾದ ಅಳತೆಯು ಕೇವಲ "ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುವುದಿಲ್ಲ". ತಂಡವು ದೋಷಗಳನ್ನು ಸಹ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಬೇಕು. ಈ ಉದಾಹರಣೆ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ, ಉತ್ತಮ ಗುರಿ ಹೀಗಿರುತ್ತದೆ:
-
ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆ ಇಲ್ಲದೆ 0 ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಕಳುಹಿಸುವಿಕೆಗಳು
-
ಅಪಾಯಕಾರಿ ಪರೀಕ್ಷಾ ಟಿಕೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ 0 ತಪ್ಪಿದ ಏರಿಕೆಗಳು
-
ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ 30 ಡ್ರಾಫ್ಟ್ಗಳಲ್ಲಿ 2 ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ನೀತಿ ದೋಷಗಳಿವೆ
-
100% AI- ನೆರವಿನ ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರಗಳನ್ನು ಅನುಮೋದಿತ ಮೂಲಕ್ಕೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ
ಅದು ಖರೀದಿದಾರರಿಗೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ: "ಯಾವ AI ತಂಪಾಗಿದೆ ಎಂದು ತೋರುತ್ತದೆ?" ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ "ಯಾವ ಸೆಟಪ್ ನಿಯಂತ್ರಣ, ಪುರಾವೆ ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಯನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸುವಾಗ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ?"
ಏನು ತಪ್ಪಾಗಬಹುದು?
ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ AI ಬಟನ್ ಅನ್ನು ಪೂರ್ಣ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನಂತೆ ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ದೊಡ್ಡ ತಪ್ಪು. ಅದು ಅಲ್ಲ.
ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಸೇರಿವೆ:
-
ಅನುಮೋದಿತ ನೀತಿಗಳ ಬದಲಿಗೆ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಸ್ಮರಣೆಯಿಂದ ಉತ್ತರಿಸಲು ಸಹಾಯಕನಿಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುವುದು
-
ತುಂಬಾ ಬೇಗ ಗ್ರಾಹಕರ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡುವುದು
-
ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು, ಡ್ರಾಫ್ಟ್ಗಳು, ಸಂಪಾದನೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರಗಳನ್ನು ಲಾಗ್ ಮಾಡಲು ವಿಫಲವಾಗಿದೆ
-
ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ಅಂಚಿನ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಮರೆಯುವುದು
-
ಒಬ್ಬ ಮಾರಾಟಗಾರರ ಖಾಸಗಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಎಷ್ಟು ಆಳವಾಗಿ ಅವಲಂಬಿಸಿರುವುದರಿಂದ ನಂತರ ಬದಲಾಯಿಸುವುದು ನೋವಿನಿಂದ ಕೂಡಿದೆ
-
ವೇಗವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಅಳೆಯುವುದು, ನಿಖರತೆ ಅಥವಾ ಏರಿಕೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನಲ್ಲ
ವೇಗವಾಗಿ ಕರಡು ರಚಿಸುವ ಆದರೆ ಮರುಪಾವತಿ ಭರವಸೆಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಬೆಂಬಲ ಸಹಾಯಕ ಉತ್ಪಾದಕತೆಯ ಗೆಲುವಲ್ಲ. ಇದು ದೂರುಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಕೇವಲ ಒಂದು ವೇಗವಾದ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ. 😬
ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ತೀರ್ಮಾನ
ಬಿಗ್ ಟೆಕ್ AI ಬೆಂಬಲ, ಮಾರಾಟ, ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಾಹಕರಂತಹ ಲೈವ್ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳಲ್ಲಿ ಇದ್ದಾಗ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ವ್ಯವಹಾರವು ಮೊದಲು ಆಕರ್ಷಕವಲ್ಲದ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕು: ಅನುಮತಿಗಳು, ಲಾಗ್ಗಳು, ಮೂಲ ನಿಯಂತ್ರಣ, ಆಯ್ಕೆಯಿಂದ ಹೊರಗುಳಿಯುವುದು, ಬೆಲೆ ನಿಗದಿ ಮತ್ತು ಪೋರ್ಟಬಿಲಿಟಿ.
ಅದು ಇಡೀ ಬಿಗ್ ಟೆಕ್ AI ಚರ್ಚೆಯ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಆವೃತ್ತಿಯಾಗಿದೆ: ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿ, ಆದರೆ ಲಾಕ್-ಇನ್ಗೆ ನಿದ್ದೆಯಿಂದ ನಡೆಯಬೇಡಿ.
ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು
ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, AI ನಲ್ಲಿ ಬಿಗ್ ಟೆಕ್ನ ಪಾತ್ರವೇನು?
AI ನಲ್ಲಿ ಬಿಗ್ ಟೆಕ್ನ ಪಾತ್ರ ಕಡಿಮೆ "ಅವರು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸುತ್ತಾರೆ" ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು "ಅವರು AI ಅನ್ನು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಂತೆ ಮಾಡುವ ಯಂತ್ರೋಪಕರಣಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ". ಅವರು ಕ್ಲೌಡ್ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತಾರೆ, ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳ ಮೂಲಕ AI ಅನ್ನು ರವಾನಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಏನು ನಿರ್ಮಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅವರು ಸಂಶೋಧನೆ, ಪಾಲುದಾರಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ವಾಧೀನಗಳಿಗೆ ಸಹ ಹಣವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತಾರೆ, ಅದು ಯಾವ ವಿಧಾನಗಳು ಉಳಿದುಕೊಂಡಿವೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತದೆ. ಅನೇಕ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳಲ್ಲಿ, ಅವರು ಡೀಫಾಲ್ಟ್ AI ಅನುಭವವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತಾರೆ.
AI ಅನ್ನು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದಾದವರಿಗೆ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಪ್ರವೇಶ ಏಕೆ ತುಂಬಾ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ?
ಆಧುನಿಕ AI ದೊಡ್ಡ GPU ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಗಳು, ವೇಗದ ನೆಟ್ವರ್ಕಿಂಗ್, ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ MLOps ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ - ಕೇವಲ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳಲ್ಲ. ನೀವು ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ, ತರಬೇತಿ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆಯು ದುರ್ಬಲ ಮತ್ತು ದುಬಾರಿಯಾಗುತ್ತದೆ. ಬಿಗ್ ಟೆಕ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ "ಬೆನ್ನುಮೂಳೆಯ" ಪದರವನ್ನು (ಮೋಡ, ಚಿಪ್ಸ್ ಪಾಲುದಾರಿಕೆಗಳು, ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ, ಭದ್ರತೆ) ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಣ್ಣ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದದ್ದನ್ನು ಹೊಂದಿಸಬಹುದು. ಆ ಶಕ್ತಿ ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ಅದು ಶಕ್ತಿಯಾಗಿಯೇ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ.
ಬಿಗ್ ಟೆಕ್ ವಿತರಣೆಯು ದಿನನಿತ್ಯದ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ "AI" ಎಂದರೆ ಏನು ಎಂಬುದನ್ನು ಹೇಗೆ ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ?
ವಿತರಣೆಯು ಒಂದು ಸೂಪರ್ ಪವರ್ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು AI ಅನ್ನು ನೀವು ಆರಿಸಬೇಕಾದ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಉತ್ಪನ್ನದ ಬದಲು ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಹುಡುಕಾಟ ಬಾರ್ಗಳು, ಫೋನ್ಗಳು, ಇಮೇಲ್, ಡಾಕ್ಸ್, ಸಭೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಸ್ಟೋರ್ಗಳಲ್ಲಿ AI ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡಾಗ, ಅದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಜನರಿಗೆ "AI ಎಂದರೇನು" ಎಂಬುದಾಗುತ್ತದೆ. ಅದು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ: AI ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಬರೆಯುವ ಸಾಧನವಾಗಿದ್ದರೆ, ಬಳಕೆದಾರರು AI ಬರವಣಿಗೆಗೆ ಸಮನಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತಾರೆ. ವೇದಿಕೆಗಳು ಸದ್ದಿಲ್ಲದೆ ಸ್ವರವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತವೆ.
ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಆಪ್ ಸ್ಟೋರ್ಗಳು AI ಗೇಟ್ಕೀಪರ್ಗಳಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮುಖ್ಯ ವಿಧಾನಗಳು ಯಾವುವು?
ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ವಿಮರ್ಶೆ ನೀತಿಗಳು, ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ನಿಯಮಗಳು, ವಿಷಯ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು API ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಯಾವ AI ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅವು ಹೇಗೆ ವರ್ತಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು. ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಸುರಕ್ಷತೆ ಅಥವಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ರಕ್ಷಣೆಯಾಗಿ ರೂಪಿಸಿದಾಗಲೂ, ಅವು ಅನುಸರಣೆ ಮತ್ತು ಅನುಷ್ಠಾನ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸ್ಪರ್ಧೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ. ಡೆವಲಪರ್ಗಳಿಗೆ, ನೀತಿ ನವೀಕರಣಗಳು ಮಾದರಿ ನವೀಕರಣಗಳಷ್ಟೇ ಮುಖ್ಯವಾಗಬಹುದು ಎಂದರ್ಥ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, "ಏನು ಸಾಗುತ್ತದೆ" ಎಂಬುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ "ಗೇಟ್ ಅನ್ನು ದಾಟುತ್ತದೆ"
ಸೇಜ್ಮೇಕರ್, ಅಜುರೆ ಎಂಎಲ್ ಮತ್ತು ವರ್ಟೆಕ್ಸ್ ಎಐನಂತಹ ಕ್ಲೌಡ್ ಎಐ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳು ಎಐನಲ್ಲಿ ಬಿಗ್ ಟೆಕ್ ಪಾತ್ರಕ್ಕೆ ಹೇಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ?
ಕ್ಲೌಡ್ AI ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳು ತರಬೇತಿ, ನಿಯೋಜನೆ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ಭದ್ರತೆಯನ್ನು ಒಂದೇ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಸ್ಟಾರ್ಟ್ಅಪ್ಗಳು ಮತ್ತು ಉದ್ಯಮಗಳಿಗೆ ಘರ್ಷಣೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅಮೆಜಾನ್ ಸೇಜ್ಮೇಕರ್, ಅಜುರೆ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವರ್ಟೆಕ್ಸ್ AI ನಂತಹ ಪರಿಕರಗಳು ಒಂದೇ ಮಾರಾಟಗಾರರ ಸಂಬಂಧದ ಮೂಲಕ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಟ್ರೇಡ್-ಆಫ್ ಎಂದರೆ ಅನುಕೂಲವು ಲಾಕ್-ಇನ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳು, ಅನುಮತಿಗಳು ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯು ಆ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಆಳವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ.
ಬಿಗ್ ಟೆಕ್ AI ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು ವ್ಯಾಪಾರ ಖರೀದಿದಾರರು ಏನು ಕೇಳಬೇಕು?
ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ: ಅದು ಎಲ್ಲಿಗೆ ಹೋಗುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಯಾವ ಧಾರಣ ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನಾ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ. ನಿರ್ವಾಹಕ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು, ಲಾಗಿಂಗ್, ಪ್ರವೇಶ ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಡೊಮೇನ್ನಲ್ಲಿ ಅಪಾಯಕ್ಕಾಗಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಕೇಳಿ. ಒತ್ತಡ-ಪರೀಕ್ಷಾ ಬೆಲೆ ನಿಗದಿಯೂ ಸಹ, ಏಕೆಂದರೆ ದತ್ತು ಬೆಳೆದಂತೆ ಬಳಕೆ-ಆಧಾರಿತ ವೆಚ್ಚಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಬಹುದು. ನಿಯಂತ್ರಿತ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳಲ್ಲಿ, ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಯು ಈಗಾಗಲೇ ಬಳಸುವ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ.
ಬಿಗ್ ಟೆಕ್ AI API ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಾಗ ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಮಾರಾಟಗಾರರ ಲಾಕ್-ಇನ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ತಪ್ಪಿಸಬಹುದು?
ಪೋರ್ಟಬಿಲಿಟಿಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ: ಅಮೂರ್ತ ಪದರದ ಹಿಂದೆ ಮಾದರಿ ಕರೆಗಳನ್ನು ಸುತ್ತಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು, ನೀತಿಗಳು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ತರ್ಕವನ್ನು ಆವೃತ್ತಿ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದಾದಂತೆ ಇರಿಸಿ. ಬದಲಾಗಬಹುದಾದ ಅಥವಾ ಕಣ್ಮರೆಯಾಗಬಹುದಾದ ಒಂದು "ವಿಶೇಷ" ಮಾರಾಟಗಾರರ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ. ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಭಾಗವಾಗಿ ದರ ಮಿತಿಗಳು, ಬೆಲೆ ನವೀಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ನೀತಿ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ. ಪೋರ್ಟಬಿಲಿಟಿ ಉಚಿತವಲ್ಲ, ಆದರೆ ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಲವಂತದ ವಲಸೆಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚವಾಗುತ್ತದೆ.
AI ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತೀಕರಣವು "ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಚೌಕಾಶಿ"ಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ?
ವೈಯಕ್ತೀಕರಣವು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ AI ಉಪಯುಕ್ತತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಡೇಟಾ ಮಾನ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಹಿಸಿದ ತೆವಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಬಿಗ್ ಟೆಕ್ ನಡವಳಿಕೆ, ಉದ್ಯಮ, ವೇದಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಾಧನ ಡೇಟಾಗೆ ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಬಳಕೆದಾರರು ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಕರು ಆ ಡೇಟಾ ತರಬೇತಿ, ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಮೇಲೆ ಹೇಗೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ. ಕಾನೂನು ಭಾಷೆಯ ಹಿಂದೆ ಅಡಗಿಕೊಳ್ಳದೆ ಕಂಪನಿಯು ತನ್ನ AI ಡೇಟಾ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವಿವರಿಸಬಹುದೇ ಎಂಬುದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಾನದಂಡವಾಗಿದೆ. ಉತ್ತಮ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಮುಖ್ಯ.
ಬಿಗ್ ಟೆಕ್ AI ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆಗೆ ಯಾವ ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಮಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿವೆ?
ಅನೇಕ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳಲ್ಲಿ, ಆಡಳಿತವು ಆಂತರಿಕ ಸುರಕ್ಷತಾ ನೀತಿಗಳನ್ನು ಬಾಹ್ಯ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಮತ್ತು ಕಾನೂನುಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ NIST ಯ AI RMF ನಂತಹ ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣಾ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ, ISO/IEC 42001 ನಂತಹ ನಿರ್ವಹಣಾ ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ GDPR ಮತ್ತು EU AI ಕಾಯಿದೆಯಂತಹ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತವೆ. ಇವು ಲಾಗಿಂಗ್, ಆಡಿಟ್ಗಳು, ಡೇಟಾ ಗಡಿಗಳು ಮತ್ತು ಏನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಅನುಮತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತವೆ. ಸವಾಲು ಎಂದರೆ ಅನುಸರಣೆ ದುಬಾರಿಯಾಗಬಹುದು, ಇದು ದೊಡ್ಡ ಆಟಗಾರರಿಗೆ ಅನುಕೂಲಕರವಾಗಬಹುದು.
ಸ್ಪರ್ಧೆ ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮೇಲೆ ಬಿಗ್ ಟೆಕ್ನ ಪ್ರಭಾವ ಯಾವಾಗಲೂ ಕೆಟ್ಟದ್ದೇ?
ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಅಲ್ಲ. ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳು ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಣ್ಣ ತಂಡಗಳು ಭರಿಸಲಾಗದ ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯಕ್ಕೆ ಹಣಕಾಸು ಒದಗಿಸಬಹುದು. ಆದರೆ ಅದೇ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ಕೆಲವು ಪ್ರಬಲ API ಗಳು, ಮೋಡಗಳು ಮತ್ತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳ ಸುತ್ತಲೂ ತೆಳುವಾದ ಹೊದಿಕೆಯಾಗಿದ್ದರೆ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಮತ್ತು ವಿತರಣೆಯ ಏಕೀಕರಣ, ಜೊತೆಗೆ ಬೆಲೆ ನಿಗದಿ ಮತ್ತು ನೀತಿ ಬದಲಾವಣೆಗಳಂತಹ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನೋಡಿ, ಇದರಿಂದ ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ಆರೋಗ್ಯಕರ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪರಸ್ಪರ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಹೊಸ ಪ್ರವೇಶದಾರರಿಗೆ ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತವೆ.
ಉಲ್ಲೇಖಗಳು
-
ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಇಂಧನ ಸಂಸ್ಥೆ - ಇಂಧನ ಮತ್ತು AI - iea.org
-
ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಇಂಧನ ಸಂಸ್ಥೆ - AI ನಿಂದ ಇಂಧನ ಬೇಡಿಕೆ - iea.org
-
NVIDIA - AI ನಿರ್ಣಯ ವೇದಿಕೆಗಳ ಅವಲೋಕನ - nvidia.com
-
ಅಮೆಜಾನ್ ವೆಬ್ ಸೇವೆಗಳು - ಅಮೆಜಾನ್ ಸೇಜ್ಮೇಕರ್ AI ದಸ್ತಾವೇಜೀಕರಣ (ಸೇಜ್ಮೇಕರ್ ಎಂದರೇನು?) - aws.amazon.com
-
ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ - ಅಜುರೆ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು - learn.microsoft.com
-
ಗೂಗಲ್ ಕ್ಲೌಡ್ - ವರ್ಟೆಕ್ಸ್ AI ದಸ್ತಾವೇಜೀಕರಣ - cloud.google.com
-
ಗೂಗಲ್ ಕ್ಲೌಡ್ - ವರ್ಟೆಕ್ಸ್ AI ನಲ್ಲಿ MLOps - cloud.google.com
-
ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ - ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಆಪರೇಷನ್ಸ್ (MLops) v2 ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಗೈಡ್ - learn.microsoft.com
-
ಆಪಲ್ ಡೆವಲಪರ್ - ಕೋರ್ ML - developer.apple.com
-
ಗೂಗಲ್ ಡೆವಲಪರ್ಸ್ - ಎಂಎಲ್ ಕಿಟ್ - developers.google.com
-
ಆಪಲ್ ಡೆವಲಪರ್ - ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ವಿಮರ್ಶೆ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು - developer.apple.com
-
Google Play ಕನ್ಸೋಲ್ ಸಹಾಯ - ಡೇಟಾ ಸುರಕ್ಷತೆ - support.google.com
-
arXiv - ನರ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಕಾನೂನುಗಳು - arxiv.org
-
arXiv - ತರಬೇತಿ ಕಂಪ್ಯೂಟ್-ಆಪ್ಟಿಮಲ್ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು (ಚಿಂಚಿಲ್ಲಾ) - arxiv.org
-
ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಸಂಸ್ಥೆ - AI ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣಾ ಚೌಕಟ್ಟು (AI RMF 1.0) - nist.gov
-
ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಸಂಸ್ಥೆ - NIST ಜನರೇಟಿವ್ AI ಪ್ರೊಫೈಲ್ (AI RMF ಕಂಪ್ಯಾನಿಯನ್) - nist.gov
-
ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣ ಸಂಸ್ಥೆ - ISO/IEC 42001:2023 - iso.org
-
EUR-ಲೆಕ್ಸ್ - ನಿಯಂತ್ರಣ (EU) 2016/679 (GDPR) - eur-lex.europa.eu
-
EUR-Lex - ನಿಯಂತ್ರಣ (EU) 2024/1689 (EU AI ಕಾಯಿದೆ) - eur-lex.europa.eu
-
OECD - OECD AI ತತ್ವಗಳು - oecd.ai