Jaka jest rola wielkich firm technologicznych w dziedzinie sztucznej inteligencji?

Jaka jest rola wielkich firm technologicznych w dziedzinie sztucznej inteligencji?

Krótka odpowiedź: Wielkie firmy technologiczne mają znaczenie w dziedzinie sztucznej inteligencji, ponieważ kontrolują mało efektowne elementy – zasoby obliczeniowe, platformy chmurowe, urządzenia, sklepy z aplikacjami i narzędzia dla przedsiębiorstw. Ta kontrola pozwala im finansować pionierskie modele i szybko dostarczać funkcje warte miliardy. Jeśli zarządzanie, kontrola prywatności i interoperacyjność są słabe, ta sama dźwignia przekształca się w uzależnienie i koncentrację władzy.

Najważniejsze wnioski:

Infrastruktura: traktuj kontrolę nad chmurą, układami scalonymi i operacjami MLOps jako główny punkt krytyczny sztucznej inteligencji.

Dystrybucja: Można się spodziewać, że aktualizacje platformy zdefiniują, co oznacza „sztuczna inteligencja” dla większości użytkowników.

Kontrola dostępu: zasady obowiązujące w sklepach z aplikacjami i warunki korzystania z interfejsu API dyskretnie determinują, które funkcje sztucznej inteligencji będą udostępniane.

Kontrola użytkownika: Wymagaj jasnych opcji rezygnacji, trwałych ustawień i skutecznych kontroli administracyjnych.

Odpowiedzialność: Wymagaj rejestrów audytów, przejrzystości i ścieżek odwoławczych w przypadku szkodliwych skutków.

Jaka jest rola wielkich firm technologicznych w dziedzinie sztucznej inteligencji? Infografika

🔗 Przyszłość sztucznej inteligencji: trendy i co dalej
Kluczowe innowacje, zagrożenia i branże, które zmieniły się w ciągu następnej dekady.

🔗 Modele fundamentowe w generatywnej sztucznej inteligencji: prosty przewodnik
Dowiedz się, w jaki sposób modele fundamentalne napędzają nowoczesne generatywne aplikacje sztucznej inteligencji.

🔗 Czym jest firma AI i jak działa
Poznaj cechy, zespoły i produkty, które definiują firmy stawiające na sztuczną inteligencję.

🔗 Jak wygląda kod AI w rzeczywistych projektach
Zobacz przykłady wzorców kodu, narzędzi i przepływów pracy opartych na sztucznej inteligencji.

Powiedzmy sobie szczerze – większość „rozmów o sztucznej inteligencji” pomija mało atrakcyjne kwestie, takie jak obliczenia, dystrybucja, zaopatrzenie, zgodność z przepisami, oraz niewygodną rzeczywistość, w której ktoś musi płacić za procesory graficzne i prąd. Wielkie firmy technologiczne działają właśnie w tych mało atrakcyjnych obszarach. Właśnie dlatego to ma tak duże znaczenie. 😅 ( IEA – Energia i AI , NVIDIA – Przegląd platform wnioskowania AI )

Rola sztucznej inteligencji w dużych firmach technologicznych, prosto mówiąc 🧩

Kiedy ludzie mówią „duże firmy technologiczne”, zwykle mają na myśli ogromne firmy platformowe, które kontrolują główne warstwy nowoczesnego przetwarzania danych:

Rola nie polega więc tylko na tym, że „produkują sztuczną inteligencję”. Raczej budują autostrady, sprzedają samochody, obsługują punkty poboru opłat i decydują, gdzie będą zjazdy. Lekka przesada… ale niewielka.

Rola wielkich firm technologicznych w dziedzinie sztucznej inteligencji: pięć najważniejszych zawodów 🏗️

Jeśli zależy nam na przejrzystym modelu mentalnym, duże firmy technologiczne zazwyczaj wykonują pięć nakładających się na siebie zadań w świecie sztucznej inteligencji:

  1. Dostawca infrastruktury:
    Centra danych, chmura, sieci, bezpieczeństwo, narzędzia MLOps. Wszystko, co sprawia, że ​​sztuczna inteligencja jest możliwa do wdrożenia na dużą skalę. ( Dokumentacja Amazon SageMaker AI , IEA – Energia i AI )

  2. Konstruktor modeli i silnik badawczy
    Nie zawsze, ale często – laboratoria, wewnętrzne prace badawczo-rozwojowe, badania stosowane i „produkt nauki”. ( Scaling Laws for Neural Language Models (arXiv) , Training Compute-Optimal Large Language Models (Chinchilla) (arXiv) )

  3. Dystrybutorzy
    potrafią wepchnąć sztuczną inteligencję do wyszukiwarek, telefonów, klientów poczty e-mail, systemów reklamowych i narzędzi w miejscu pracy. Dystrybucja to supermoc.

  4. Strażnik i osoba ustalająca
    zasady Zasady App Store, zasady platformy, warunki API, moderowanie treści, bramki bezpieczeństwa, mechanizmy kontroli przedsiębiorstwa. ( Wytyczne dotyczące recenzowania aplikacji Apple , Bezpieczeństwo danych Google Play )

  5. Alokatorzy kapitału.
    Finansują, pozyskują, współpracują, inkubują. Kształtują to, co przetrwa.

Taka jest funkcjonalna rola wielkich firm technologicznych w dziedzinie sztucznej inteligencji: tworzą warunki, w których sztuczna inteligencja może zaistnieć, a następnie decydują, w jaki sposób dotrze ona do Ciebie.

Co sprawia, że ​​rola sztucznej inteligencji w Big Tech jest dobra?

„Dobra wersja” wielkich firm technologicznych w dziedzinie sztucznej inteligencji nie polega na perfekcji. Chodzi o kompromisy, do których podchodzi się odpowiedzialnie, z mniejszą liczbą niespodziewanych ataków ze strony innych.

Oto, co odróżnia wizerunek „pomocnego giganta” od wizerunku „ojej, monopolisty”:

  • Przejrzystość bez zbędnego żargonu.
    Jasne oznakowanie funkcji sztucznej inteligencji, ograniczeń i wykorzystywanych danych. Bez 40-stronicowego labiryntu zasad. ( NIST AI RMF 1.0 , ISO/IEC 42001:2023 )

  • Rzeczywista kontrola użytkownika
    Funkcje rezygnacji, które działają, ustawienia prywatności, które nie resetują się w tajemniczy sposób, oraz kontrola administratora, która nie jest grą na zwłokę. ( RODO - Rozporządzenie (UE) 2016/679 )

  • Interoperacyjność i otwartość – czasami
    nie wszystko musi być open-source, ale zamknięcie wszystkich na zawsze u jednego dostawcy to… wybór.

  • Bezpieczeństwo z pazurem
    Monitorowanie nadużyć, red-teaming, kontrola treści i gotowość do blokowania ewidentnie ryzykownych przypadków użycia. ( NIST AI RMF 1.0 , profil NIST GenAI (towarzyszący AI RMF) )

  • Zdrowe ekosystemy
    Wsparcie dla startupów, partnerów, badaczy i otwartych standardów, aby innowacja nie stała się sytuacją „wynajęcia platformy lub zniknięcia”. ( Zasady OECD dotyczące sztucznej inteligencji )

Powiem wprost: „dobra wersja” sprawia wrażenie solidnego zakładu użyteczności publicznej o wyrazistym smaku. Zła wersja przypomina kasyno, w którym to kasyno ustala zasady. 🎰

Tabela porównawcza: najlepsze ścieżki rozwoju sztucznej inteligencji (AI) w dużych firmach technologicznych i dlaczego działają 📊

Narzędzie (pas) Publiczność Cena Dlaczego to działa
Platformy AI w chmurze Przedsiębiorstwa, startupy oparte na użytkowaniu Łatwe skalowanie, jedna faktura, dużo pokręteł (za dużo pokręteł)
Interfejsy API modelu granicznego Deweloperzy, zespoły produktowe płać za token / wielopoziomowy Szybka integracja, dobra jakość bazowa, ale wydaje się, że to oszustwo 😅
Sztuczna inteligencja wbudowana w urządzenie Konsumenci, prosumenci w pakiecie Niskie opóźnienie, czasami dbałość o prywatność, działa w trybie offline
Pakiet Produktywności AI Zespoły biurowe dodatek za miejsce Żyje w codziennych przepływach pracy – dokumenty, poczta, spotkania, cała ta harówka
Reklamy + Targetowanie AI Marketerzy % wydatków Big data + dystrybucja = skuteczność, ale też trochę upiorne 👀
Bezpieczeństwo + zgodność AI Branże regulowane premia Sprzedaje „spokój ducha” – nawet jeśli oznacza to tylko mniejszą liczbę alertów
Chipy AI + Akceleratory Wszyscy w górę rzeki duże nakłady inwestycyjne Jeśli posiadasz łopaty, wygrywasz gorączkę złota (niezgrabna metafora, ale prawdziwa)
Ekosystem o otwartym charakterze Budowniczowie, badacze darmowe + płatne poziomy Pęd społeczności, szybsza iteracja, czasami nieokiełznana zabawa

Małe wyznanie o dziwactwach stołu: „free-ish” robi tam mnóstwo roboty. Free, dopóki nie przestanie… wiesz, jak to jest.

Zbliżenie: wąskie gardła infrastruktury (obliczenia, chmura, układy scalone) 🧱⚙️

To jest ta część, o której większość ludzi nie chce rozmawiać, bo nie jest zbyt atrakcyjna. Ale to kręgosłup sztucznej inteligencji.

Wielkie firmy technologiczne wpływają na sztuczną inteligencję poprzez kontrolowanie:

Jeśli kiedykolwiek próbowałeś wdrożyć system AI w prawdziwej firmie, wiesz już, że „model” to łatwa część. Trudna część to: uprawnienia, rejestrowanie, dostęp do danych, kontrola kosztów, dostępność, reagowanie na incydenty… te dorosłe sprawy. 😵💫

Ponieważ wielkie firmy technologiczne kontrolują tak wiele aspektów tej sytuacji, mogą ustalać domyślne wzorce:

  • Które narzędzia stają się standardem

  • Które frameworki otrzymują wsparcie najwyższej klasy

  • Który sprzęt ma priorytet

  • Które modele cenowe stają się „normalne”

To nie jest automatycznie złe. Ale to jest władza.

Zbliżenie: badania modelu kontra rzeczywistość produktu 🧪➡️🛠️

Oto napięcie: Wielkie firmy technologiczne mogą finansować dogłębne badania, ale potrzebują również kwartalnych premier produktowych. To połączenie prowadzi do niesamowitych przełomów, a także… kontrowersyjnych premier nowych funkcji.

Wielkie firmy technologiczne zazwyczaj napędzają postęp sztucznej inteligencji poprzez:

Ale ciśnienie produktu zmienia sytuację:

  • Prędkość bije elegancję

  • Wysyłka bije na głowę wyjaśnienia

  • „Wystarczająco dobre” jest lepsze od „w pełni zrozumianego”

Czasami to w porządku. Większość użytkowników nie potrzebuje teoretycznej czystości, potrzebują pomocnego asystenta w swoim procesie pracy. Istnieje jednak ryzyko, że „wystarczająco dobre” zostanie wykorzystane w newralgicznych kontekstach (zdrowie, rekrutacja, finanse, edukacja), gdzie „wystarczająco dobre” to… za mało. ( Ustawa UE o sztucznej inteligencji – Rozporządzenie (UE) 2024/1689 )

To część roli wielkich firm technologicznych w dziedzinie sztucznej inteligencji — przekładania najnowocześniejszych możliwości na funkcje dostępne na rynku masowym, nawet jeśli krawędzie pozostają ostre. 🔪

Zbliżenie: dystrybucja to prawdziwa supermoc 🚀📣

Jeśli potrafisz umieścić sztuczną inteligencję w miejscach, w których ludzie już żyją cyfrowo, nie musisz „przekonywać” użytkowników. Po prostu stajesz się domyślnym rozwiązaniem.

Kanały dystrybucji dużych firm technologicznych obejmują:

Dlatego mniejsze firmy z branży AI często współpracują z Big Tech, nawet jeśli mają co do tego obawy. Dystrybucja to tlen. Bez niej można mieć najlepszy model na świecie i nadal krzyczeć w próżnię.

Istnieje również subtelny efekt uboczny: dystrybucja kształtuje znaczenie „sztucznej inteligencji” dla opinii publicznej. Jeśli sztuczna inteligencja pojawia się głównie jako pomoc w pisaniu, ludzie zakładają, że dotyczy ona pisania. Jeśli pojawia się jako edycja zdjęć, ludzie zakładają, że dotyczy ona obrazów. Platforma decyduje o atmosferze.

Zbliżenie: dane, prywatność i umowa o zaufaniu 🔐🧠

Systemy AI często stają się skuteczniejsze, gdy są personalizowane. Personalizacja często wymaga danych. A dane generują ryzyko. Ten trójkąt nigdy nie znika.

Wielkie firmy technologiczne mają siedzibę na:

  • Dane dotyczące zachowań konsumentów (wyszukiwania, kliknięcia, preferencje)

  • Dane przedsiębiorstwa (wiadomości e-mail, dokumenty, czaty, zgłoszenia, przepływy pracy)

  • Dane platformy (aplikacje, płatności, sygnały tożsamości)

  • Dane urządzenia (lokalizacja, czujniki, zdjęcia, dane głosowe)

Nawet jeśli „surowe dane” nie są wykorzystywane bezpośrednio, otaczający je ekosystem kształtuje szkolenie, dostrajanie, ocenę i kierunek rozwoju produktu.

Umowa powiernicza zazwyczaj wygląda następująco:

  • Użytkownicy akceptują zbieranie danych, ponieważ produkt jest wygodny 🧃

  • Organy regulacyjne sprzeciwiają się, gdy robi się niebezpiecznie 👀 ( RODO - Rozporządzenie (UE) 2016/679 )

  • Firmy reagują, stosując kontrole, zasady i komunikaty „prywatność na pierwszym miejscu”

  • Wszyscy spierają się o to, co oznacza „prywatność”

Praktyczna zasada, którą widziałem w praktyce: jeśli firma potrafi wyjaśnić swoje praktyki dotyczące danych AI w jednej rozmowie, nie chowając się za prawniczym żargonem, zazwyczaj radzi sobie lepiej niż przeciętnie. Nie idealnie – po prostu lepiej.

Zbliżenie: zarządzanie, bezpieczeństwo i cicha gra o wpływy 🧯📜

To mniej widoczna rola: wielkie firmy technologiczne często pomagają w ustalaniu zasad, których przestrzegają wszyscy inni.

Kształtują zarządzanie poprzez:

Czasami jest to naprawdę pomocne. Duże firmy technologiczne mogą inwestować w zespoły ds. bezpieczeństwa, zaufać narzędziom, wykrywaniu nadużyć i infrastrukturze zapewniającej zgodność z przepisami, na które mniejszych graczy nie stać.

Czasami jest to egoistyczne. Bezpieczeństwo może stać się fosą, na której przestrzeganie przepisów „pozwolą sobie” tylko najwięksi gracze. Oto paradoks: bezpieczeństwo jest konieczne, ale kosztowne może przypadkowo zamrozić konkurencję. ( Ustawa UE o sztucznej inteligencji – Rozporządzenie (UE) 2024/1689 )

Tu liczą się niuanse. I to nie te zabawne, tylko takie irytujące. 😬

Zbliżenie: konkurencja, otwarte ekosystemy i grawitacja startupów 🧲🌱

Rola wielkich firm technologicznych w dziedzinie sztucznej inteligencji obejmuje również kształtowanie kształtu rynku:

  • Akwizycje (talenty, technologia, dystrybucja)

  • Partnerstwa (modele hostowane w chmurach, wspólne transakcje korporacyjne)

  • Finansowanie ekosystemów (kredyty, inkubatory, rynki)

  • Otwarte narzędzia (frameworki, biblioteki, wydania „w miarę otwarte”)

Obserwuję powtarzający się wzór:

  1. Startupy szybko wprowadzają innowacje

  2. Wielkie firmy technologiczne integrują lub kopiują sprawdzony wzorzec

  3. Startupy zmieniają swoją strategię na niszową lub stają się celem przejęć

  4. „Warstwa platformy” staje się grubsza

To nie jest automatycznie złe. Platformy mogą zmniejszyć tarcie i uczynić sztuczną inteligencję dostępną. Ale mogą też zmniejszyć różnorodność. Jeśli każdy produkt stanie się „opakowaniem wokół tych samych kilku interfejsów API”, innowacja zacznie przypominać przestawianie mebli w tym samym mieszkaniu.

Trochę chaotycznej rywalizacji jest zdrowe. Jak zaczyn na zakwas. Jeśli wszystko wysterylizujesz, przestaje rosnąć. Ta metafora jest nieco niedoskonała, ale trzymam się jej. 🍞

Życie z ekscytacją i ostrożnością 😄😟

Oba uczucia pasują do siebie. Podniecenie i ostrożność mogą dzielić to samo miejsce.

Powody do ekscytacji:

  • Szybsze wdrażanie przydatnych narzędzi

  • Lepsza infrastruktura i niezawodność

  • Niższa bariera dla przedsiębiorstw w zakresie wdrażania sztucznej inteligencji

  • Więcej inwestycji w bezpieczeństwo i standaryzacja ( NIST AI RMF 1.0 , Zasady OECD dotyczące AI )

Powody, dla których należy zachować ostrożność:

Realistyczne stanowisko jest takie: wielkie firmy technologiczne mogą przyspieszyć rozwój sztucznej inteligencji na świecie, jednocześnie koncentrując władzę. To może być prawdą jednocześnie. Ludziom nie podoba się ta odpowiedź, ponieważ jest mało pikantna, a jednocześnie zgodna z dowodami.

Praktyczne wskazówki dla różnych czytelników 🎯

Jeśli jesteś kupującym biznesowym 🧾

Jeśli jesteś programistą 🧑💻

Jeśli jesteś decydentem lub liderem ds. zgodności 🏛️

Jeśli jesteś regularnym użytkownikiem 🙋

  • Dowiedz się, gdzie w Twoich aplikacjach znajdują się funkcje sztucznej inteligencji

  • Korzystaj z kontroli prywatności, nawet jeśli są uciążliwe ( RODO - Rozporządzenie (UE) 2016/679 )

  • Bądź sceptyczny wobec „magicznych” wyników – sztuczna inteligencja jest pewna siebie, ale nie zawsze ma rację 😵

Podsumowanie: rola wielkich firm technologicznych w dziedzinie sztucznej inteligencji 🧠✨

Rola wielkich firm technologicznych w dziedzinie sztucznej inteligencji nie ogranicza się do jednej rzeczy. To zbiór ról: właściciela infrastruktury, twórcy modeli, dystrybutora, strażnika rynku i osoby kształtującej rynek. Nie tylko uczestniczą w rozwoju sztucznej inteligencji, ale także definiują jej teren.

Jeśli pamiętasz tylko jedną linijkę, niech będzie taka:

Rola wielkich firm technologicznych w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI)
To one budują kanały, ustalają ustawienia domyślne i sterują sposobem, w jaki sztuczna inteligencja dociera do ludzi – na masową skalę, z ogromnymi konsekwencjami. ( NIST AI RMF 1.0 , Ustawa UE o sztucznej inteligencji – Rozporządzenie (UE) 2024/1689 )

No i tak, „konsekwencje” brzmią dramatycznie. Ale sztuczna inteligencja to jeden z tych tematów, w których dramatyzm bywa po prostu… trafny. 😬🤖

Często zadawane pytania

Jaka jest rola wielkich firm technologicznych w dziedzinie sztucznej inteligencji w praktyce?

Rola wielkich firm technologicznych w dziedzinie sztucznej inteligencji nie polega na „tworzeniu modeli”, a raczej na „obsłudze mechanizmów, które umożliwiają działanie sztucznej inteligencji na dużą skalę”. Dostarczają infrastrukturę chmurową, dostarczają sztuczną inteligencję za pośrednictwem urządzeń i aplikacji oraz ustalają zasady platformy, które kształtują to, co powstaje. Finansują również badania, partnerstwa i przejęcia, które wpływają na to, które podejścia przetrwają. Na wielu rynkach skutecznie definiują domyślne doświadczenie AI.

Dlaczego dostęp do zasobów obliczeniowych jest tak ważny dla osób, które potrafią tworzyć sztuczną inteligencję na dużą skalę?

Nowoczesna sztuczna inteligencja opiera się na dużych klastrach GPU, szybkiej sieci, pamięci masowej i niezawodnych potokach MLOps – a nie tylko na sprytnych algorytmach. Brak przewidywalnej wydajności sprawia, że ​​szkolenia, ewaluacja i wdrażanie stają się niestabilne i kosztowne. Wielkie firmy technologiczne często kontrolują warstwę „kręgosłupa” (chmura, partnerstwa w zakresie układów scalonych, harmonogramowanie, bezpieczeństwo), która może decydować o tym, co jest wykonalne dla mniejszych zespołów. Ta moc może być korzystna, ale pozostaje mocą.

W jaki sposób dystrybucja Big Tech kształtuje znaczenie „sztucznej inteligencji” dla zwykłych użytkowników?

Dystrybucja to supermoc, ponieważ sprawia, że ​​sztuczna inteligencja staje się domyślną funkcją, a nie oddzielnym produktem, który trzeba wybrać. Kiedy sztuczna inteligencja pojawia się w paskach wyszukiwania, telefonach, e-mailach, dokumentach, spotkaniach i sklepach z aplikacjami, staje się dla większości ludzi „tym, czym jest sztuczna inteligencja”. To również zawęża oczekiwania społeczne: jeśli sztuczna inteligencja jest głównie narzędziem do pisania w aplikacjach, użytkownicy zakładają, że sztuczna inteligencja równa się pisaniu. Platformy po cichu decydują o tonie.

W jaki sposób zasady dotyczące platform i sklepów z aplikacjami pełnią rolę strażników sztucznej inteligencji?

Zasady oceny aplikacji, warunki korzystania z platformy, zasady dotyczące treści i ograniczenia API mogą określać, które funkcje AI są dozwolone i jak muszą działać. Nawet jeśli zasady są formułowane jako ochrona bezpieczeństwa lub prywatności, wpływają one również na konkurencję, podnosząc koszty zgodności i wdrożenia. Dla deweloperów oznacza to, że aktualizacje zasad mogą być równie ważne, jak aktualizacje modeli. W praktyce „to, co jest dostarczane”, często „przechodzi przez bramkę”

Jak platformy sztucznej inteligencji w chmurze, takie jak SageMaker, Azure ML i Vertex AI, wpisują się w rolę dużych firm technologicznych w dziedzinie sztucznej inteligencji?

Platformy chmurowej sztucznej inteligencji łączą w jednym miejscu szkolenia, wdrażanie, monitorowanie, zarządzanie i bezpieczeństwo, co zmniejsza tarcia dla startupów i przedsiębiorstw. Narzędzia takie jak Amazon SageMaker, Azure Machine Learning i Vertex AI ułatwiają skalowanie i zarządzanie kosztami dzięki współpracy z jednym dostawcą. Wadą jest to, że wygoda może zwiększyć poczucie przywiązania, ponieważ przepływy pracy, uprawnienia i monitorowanie są głęboko zintegrowane z tym ekosystemem.

O co powinien zapytać klient biznesowy, zanim zacznie korzystać z narzędzi sztucznej inteligencji oferowanych przez duże firmy technologiczne?

Zacznij od danych: gdzie trafiają, jak są izolowane i jakie istnieją mechanizmy kontroli retencji i audytu. Zapytaj o mechanizmy administracyjne, rejestrowanie, granice dostępu i sposób oceny modeli pod kątem ryzyka w Twojej domenie. Przetestuj również ceny, ponieważ koszty zależne od wykorzystania mogą gwałtownie wzrosnąć wraz z rozwojem adopcji. W środowiskach regulowanych dostosuj oczekiwania do ram i wymogów zgodności, które Twoja organizacja już stosuje.

W jaki sposób deweloperzy mogą uniknąć uzależnienia od dostawcy, tworząc rozwiązania oparte na interfejsach API sztucznej inteligencji dużych firm technologicznych?

Powszechnym podejściem jest projektowanie pod kątem przenośności: opakowuj wywołania modelu za warstwę abstrakcji i utrzymuj wersjonowanie oraz testowalność komunikatów, zasad i logiki ewaluacji. Unikaj polegania na jednej „specjalnej” funkcji dostawcy, która może ulec zmianie lub zniknąć. Śledź limity przepustowości, aktualizacje cen i zmiany zasad w ramach bieżącej konserwacji. Przenośność nie jest darmowa, ale zazwyczaj kosztuje mniej niż wymuszona migracja.

W jaki sposób prywatność i personalizacja tworzą „umowę o zaufaniu” z wykorzystaniem sztucznej inteligencji?

Personalizacja często poprawia użyteczność sztucznej inteligencji (AI), ale zazwyczaj zwiększa ekspozycję danych i postrzeganie ich jako podejrzanych. Wielkie firmy technologiczne są blisko związane z danymi behawioralnymi, firmowymi, platformowymi i dotyczącymi urządzeń, dlatego użytkownicy i organy regulacyjne analizują, jak te dane wpływają na szkolenia, dostrajanie i decyzje produktowe. Praktycznym punktem odniesienia jest to, czy firma potrafi jasno wyjaśnić swoje praktyki dotyczące danych AI, nie kryjąc się za językiem prawniczym. Skuteczne mechanizmy kontroli i realne możliwości rezygnacji z ich wykorzystania mają znaczenie.

Jakie normy i przepisy są najważniejsze dla zarządzania sztuczną inteligencją i bezpieczeństwa dużych firm technologicznych?

W wielu procesach zarządzanie łączy wewnętrzne zasady bezpieczeństwa z zewnętrznymi ramami i przepisami. Organizacje często odwołują się do wytycznych dotyczących zarządzania ryzykiem, takich jak wytyczne NIST dotyczące sztucznej inteligencji (AI RMF), standardów zarządzania, takich jak ISO/IEC 42001, oraz przepisów regionalnych, takich jak RODO i unijna ustawa o sztucznej inteligencji (AI Act), w określonych przypadkach użycia. Mają one wpływ na rejestrowanie, audyty, granice danych oraz to, co jest blokowane, a co dozwolone. Wyzwaniem jest to, że zapewnienie zgodności może być kosztowne, co może faworyzować większych graczy.

Czy wpływ wielkich firm technologicznych na konkurencję i ekosystemy jest zawsze czymś złym?

Nie automatycznie. Platformy mogą obniżać bariery, standaryzować narzędzia oraz finansować bezpieczeństwo i infrastrukturę, na które mniejsze zespoły nie mogą sobie pozwolić. Jednak ta sama dynamika może ograniczyć różnorodność, jeśli wszyscy staną się cienką powłoką wokół kilku dominujących interfejsów API, chmur i rynków. Należy zwracać uwagę na wzorce takie jak konsolidacja zasobów obliczeniowych i dystrybucji, a także zmiany cen i polityki, których trudno uniknąć. Najzdrowsze ekosystemy zazwyczaj pozostawiają przestrzeń dla interoperacyjności i nowych uczestników.

Odniesienia

  1. Międzynarodowa Agencja Energetyczna – Energia i AI – iea.org

  2. Międzynarodowa Agencja Energetyczna – Zapotrzebowanie na energię ze strony sztucznej inteligencji – iea.org

  3. NVIDIA – Przegląd platform wnioskowania AI – nvidia.com

  4. Amazon Web Services – dokumentacja Amazon SageMaker AI (Co to jest SageMaker?) – aws.amazon.com

  5. Microsoft — Dokumentacja usługi Azure Machine Learning — learn.microsoft.com

  6. Google Cloud – dokumentacja Vertex AI – cloud.google.com

  7. Google Cloud – MLOps na platformie Vertex AI – cloud.google.com

  8. Microsoft — Przewodnik po architekturze operacji uczenia maszynowego (MLOps) v2 — learn.microsoft.com

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

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

  11. Apple Developer – Wytyczne dotyczące recenzji aplikacji – developer.apple.com

  12. Pomoc dotycząca Konsoli Google Play – Bezpieczeństwo danych – support.google.com

  13. arXiv – Prawa skalowania dla neuronowych modeli językowych – arxiv.org

  14. arXiv – Szkolenie optymalnych pod względem obliczeniowym modeli języka dużego (Chinchilla) – arxiv.org

  15. Narodowy Instytut Norm i Technologii – Ramy zarządzania ryzykiem AI (AI RMF 1.0) – nist.gov

  16. Narodowy Instytut Norm i Technologii – Profil Generative AI NIST (dodatek AI RMF) – nist.gov

  17. Międzynarodowa Organizacja Normalizacyjna – ISO/IEC 42001:2023 – iso.org

  18. EUR-Lex - Rozporządzenie (UE) 2016/679 (RODO) - eur-lex.europa.eu

  19. EUR-Lex – Rozporządzenie (UE) 2024/1689 (ustawa UE o sztucznej inteligencji) – eur-lex.europa.eu

  20. OECD – Zasady OECD dotyczące sztucznej inteligencji – oecd.ai

Znajdź najnowszą sztuczną inteligencję w oficjalnym sklepie z asystentami AI

O nas

Powrót do bloga