Ano ang Papel ng Malalaking Teknolohiya sa AI?

Ano ang Papel ng Malalaking Teknolohiya sa AI?

Maikling sagot: Mahalaga ang Big Tech sa AI dahil kinokontrol nito ang mga hindi kaakit-akit na mahahalagang bagay - compute, cloud platform, device, app store, at enterprise tooling. Ang kontrol na iyon ay nagbibigay-daan dito upang pondohan ang mga frontier model at mabilis na maipadala ang mga feature sa bilyun-bilyon. Kung mahina ang pamamahala, mga kontrol sa privacy, at interoperability, ang parehong impluwensya ay nagiging lock-in at power concentration.

Mga pangunahing punto:

Imprastraktura: Ituring ang pagkontrol sa cloud, chips, at MLOps bilang pangunahing AI chokepoint.

Pamamahagi: Asahan na ang mga pag-update sa platform ay magbibigay-kahulugan sa kung ano ang ibig sabihin ng "AI" para sa karamihan ng mga gumagamit.

Gatekeeping: Tahimik na tinutukoy ng mga patakaran ng app store at mga tuntunin ng API kung aling mga tampok ng AI ang ipinapadala.

Kontrol ng user: Humingi ng malinaw na opt-out, matibay na setting, at gumaganang mga kontrol ng admin.

Pananagutan: Kinakailangan ang mga audit log, transparency, at mga landas ng apela para sa mga mapaminsalang resulta.

Ano ang Papel ng Malalaking Teknolohiya sa AI? Infographic

🔗 Ang kinabukasan ng AI: Mga Uso at kung ano ang susunod
Ang mga pangunahing inobasyon, panganib, at industriya ay muling hinubog sa susunod na dekada.

🔗 Mga modelo ng pundasyon sa generative AI: Isang simpleng gabay
Unawain kung paano pinapagana ng mga modelo ng pundasyon ang mga modernong generative na aplikasyon ng AI.

🔗 Ano ang isang kumpanya ng AI at paano ito gumagana
Alamin ang mga katangian, pangkat, at produktong tumutukoy sa mga negosyong inuuna ng AI.

🔗 Ano ang hitsura ng AI code sa mga totoong proyekto
Tingnan ang mga halimbawa ng mga pattern, tool, at workflow ng code na pinapagana ng AI.

Harapin natin ito sandali - karamihan sa mga "pag-uusap tungkol sa AI" ay lumalagpas sa mga hindi kaakit-akit na bahagi tulad ng compute, distribution, procurement, compliance, at ang nakakahiyang realidad na kailangan magbayad para sa mga GPU at kuryente. Ang mga malalaking teknolohiya ay naninirahan sa mga hindi kaakit-akit na bahaging iyon. Kaya nga napakahalaga nito. 😅 ( IEA - Enerhiya at AI , NVIDIA - Pangkalahatang-ideya ng mga platform ng paghihinuha ng AI )

Ang papel ng Big Tech sa AI, sa simpleng wika 🧩

Kapag sinabi ng mga tao na "Malalaking Teknolohiya," kadalasan ang tinutukoy nila ay ang mga higanteng kumpanya ng plataporma na kumokontrol sa mga pangunahing patong ng modernong computing:

Kaya ang papel ay hindi lang basta "gumagawa sila ng AI." Para bang sila ang gumagawa ng mga highway, nagbebenta ng mga kotse, nagpapatakbo ng mga toll booth, at nagpapasya rin kung saan pupunta ang mga labasan. Medyo eksaherasyon... pero hindi naman gaanong kalaki.

Ang Papel ng Malalaking Teknolohiya sa AI: ang limang malalaking trabaho 🏗️

Kung gusto mo ng malinis na mental model, ang Big Tech ay may posibilidad na gumawa ng limang magkakapatong na trabaho sa mundo ng AI:

  1. Tagapagbigay ng imprastraktura
    Mga data center, cloud, networking, seguridad, mga tool ng MLOps. Ang mga bagay na nagpapagana sa AI sa malawakang saklaw. ( Mga dokumento ng Amazon SageMaker AI , IEA - Enerhiya at AI )

  2. Tagabuo ng modelo at makina ng pananaliksik
    Hindi palagi, ngunit madalas - mga laboratoryo, panloob na R&D, inilapat na pananaliksik, at "produktibong agham." ( Mga Batas sa Pag-scale para sa mga Modelo ng Wikang Neural (arXiv) , Pagsasanay sa Mga Modelo ng Large Language na Pinakamainam sa Compute (Chinchilla) (arXiv) )

  3. Distributor
    Kaya nilang ipasok ang AI sa mga search box, telepono, email client, ad system, at mga tool sa lugar ng trabaho. Ang distribusyon ay isang superpower.

  4. Tagapangasiwa ng gate at tagatakda ng mga patakaran
    Mga patakaran ng app store, mga panuntunan sa platform, mga tuntunin ng API, moderasyon ng nilalaman, mga safety gate, mga kontrol ng enterprise. ( Mga Alituntunin sa Pagsusuri ng Apple App , Kaligtasan ng Data ng Google Play )

  5. Tagapaglaan ng kapital
    Sila ang nagpopondo, kumukuha, nakikipagsosyo, at nag-iincubate. Hinuhubog nila ang mga bagay na nabubuhay.

Iyan ang Papel ng Malalaking Teknolohiya sa AI sa mga tuntuning pang-functional: sila ang lumilikha ng mga kondisyon para umiral ang AI - at pagkatapos ay sila ang nagpapasya kung paano ito makakarating sa iyo.

Ano ang bumubuo sa isang magandang bersyon ng papel ng AI ng Big Tech ✅😬

Ang isang "mabuting bersyon" ng Big Tech sa AI ay hindi tungkol sa pagiging perpekto. Ito ay tungkol sa mga kompromiso na pinangangasiwaan nang responsable, na may mas kaunting sorpresa para sa lahat.

Narito ang kadalasang nagpapaiba sa dating "matulunging higante" mula sa dating "uh-oh monopolyo":

  • Transparency nang walang pagtatapon ng mga jargon.
    Malinaw na paglalagay ng label sa mga tampok, limitasyon, at kung anong datos ang ginagamit ng AI. Hindi isang 40-pahinang policy maze. ( NIST AI RMF 1.0 , ISO/IEC 42001:2023 )

  • Tunay na kontrol ng user
    Mga opt-out na gumagana, mga setting ng privacy na hindi misteryosong nagre-reset, at mga kontrol ng admin na hindi isang scavenger hunt. ( GDPR - Regulasyon (EU) 2016/679 )

  • Interoperability at pagiging bukas - minsan
    Hindi lahat ng bagay ay kailangang open-source, ngunit ang pagkulong sa lahat sa iisang vendor magpakailanman ay... isang pagpipilian.

  • Kaligtasan sa paggamit ng ngipin:
    Pagsubaybay sa pang-aabuso, red-team, mga kontrol sa nilalaman, at kahandaang harangan ang mga malinaw na mapanganib na kaso ng paggamit. ( NIST AI RMF 1.0 , profile ng NIST GenAI (kasama ng AI RMF) )

  • Malusog na mga ekosistema
    Suporta para sa mga startup, kasosyo, mananaliksik, at mga bukas na pamantayan upang ang inobasyon ay hindi maging "upahang plataporma o mawala." ( Mga Prinsipyo ng OECD AI )

Sasabihin ko nang diretso: ang "mabuting bersyon" ay parang isang matibay na pampublikong utility na may malakas na panlasa sa produkto. Ang pangit na bersyon ay parang isang casino kung saan ang bahay din ang nagsusulat ng mga patakaran. 🎰

Talahanayan ng Paghahambing: ang nangungunang mga "AI lane" ng Big Tech at kung bakit gumagana ang mga ito 📊

Kagamitan (linya) Madla Presyo Bakit ito gumagana
Mga Plataporma ng Cloud AI Mga negosyo, mga startup batay sa paggamit Madaling pag-scale, isang invoice, maraming knobs (masyadong maraming knobs)
Mga Frontier Model API Mga developer, mga pangkat ng produkto magbayad kada token / naka-tier Mabilis i-integrate, maganda ang baseline quality, parang nandadaya 😅
AI na Naka-embed sa Device Mga mamimili, mga prosumer naka-bundle Mababang latency, minsan ay ligtas sa privacy, gumagana nang offline
Produktibidad na Suite AI Mga pangkat ng opisina dagdag kada upuan Nabubuhay sa pang-araw-araw na daloy ng trabaho - mga dokumento, sulat, mga pulong, ang lahat ng gawain
Mga Ad + Pag-target sa AI Mga marketer % ng gastos Malaking datos + distribusyon = epektibo, medyo nakakatakot din 👀
Seguridad + Pagsunod sa AI Mga industriyang kinokontrol premium Nagbebenta ng "kapayapaan ng isip" - kahit na mas kaunting alerto lang ito
Mga AI Chip + Accelerator Lahat ng tao sa agos mabigat sa capex Kung ikaw ang may-ari ng mga pala, ikaw ang mananalo sa gold rush (malabo na metapora, totoo pa rin)
Mga Paglalaro na May Bukas na Ekosistema Mga tagapagtayo, mananaliksik mga antas na parang libre + bayad Momentum ng komunidad, mas mabilis na pag-ulit, minsan ay magulo na kasiyahan

Pag-amin ng maliit na table quirk: ang "malaya" ay gumagawa ng maraming trabaho doon. Malaya hanggang sa hindi pa... alam mo na kung paano.

Malapitang pagtingin: ang choke point ng imprastraktura (compute, cloud, chips) 🧱⚙️

Ito ang bahaging ayaw pag-usapan ng karamihan dahil hindi ito kaakit-akit. Pero ito ang gulugod ng AI.

Naiimpluwensyahan ng Big Tech ang AI sa pamamagitan ng pagkontrol sa:

Kung nasubukan mo nang mag-deploy ng AI system sa isang totoong kumpanya, alam mo na ang "modelo" ay ang madaling bahagi. Ang mahirap na bahagi ay: mga pahintulot, pag-log, pag-access sa data, mga kontrol sa gastos, uptime, pagtugon sa insidente… ang mga bagay na pang-matanda. 😵💫

Dahil ang Big Tech ang may-ari nito, maaari silang magtakda ng mga default na pattern:

  • Aling mga kagamitan ang nagiging pamantayan

  • Aling mga framework ang nakakakuha ng primera klaseng suporta

  • Aling hardware ang inuuna

  • Aling mga modelo ng pagpepresyo ang nagiging "normal"

Hindi iyan awtomatikong masama. Ngunit iyan ay kapangyarihan.

Malapitang pagtingin: pananaliksik sa modelo vs realidad ng produkto 🧪➡️🛠️

Narito ang tensyon: Kayang pondohan ng Big Tech ang malalimang pananaliksik at kailangan din ng mga panalo sa produkto kada quarter. Ang kombinasyong iyon ay nagbubunga ng mga kamangha-manghang tagumpay at nagbubunga rin ng… mga kaduda-dudang paglulunsad ng mga tampok.

Karaniwang itinutulak ng Big Tech ang pag-unlad ng AI sa pamamagitan ng:

Ngunit ang presyon ng produkto ay nagbabago ng mga bagay:

  • Mas mabilis kaysa sa kagandahan

  • Pagpapaliwanag ng mga beats sa pagpapadala

  • Mas mainam kung ikukumpara sa "sapat na" kaysa sa "lubos na naunawaan"

Minsan ayos lang iyon. Karamihan sa mga gumagamit ay hindi nangangailangan ng teoretikal na kadalisayan, kailangan nila ng isang matulunging katulong sa loob ng kanilang daloy ng trabaho. Ngunit ang panganib ay ang "sapat na mabuti" ay nalalapat sa mga sensitibong konteksto (kalusugan, pagkuha ng empleyado, pananalapi, edukasyon) kung saan ang "sapat na mabuti" ay... hindi sapat. ( EU AI Act - Regulation (EU) 2024/1689 )

Ito ay bahagi ng Papel ng Malalaking Teknolohiya sa AI - ang pagsasalin ng makabagong kakayahan tungo sa mga tampok na magagamit sa malawakang merkado, kahit na matalas pa rin ang mga gilid. 🔪

Malapitang pagtingin: ang distribusyon ang tunay na superpower 🚀📣

Kung kaya mong ilagay ang AI sa mga lugar na tinitirhan na ng mga tao nang digital, hindi mo na kailangang "kumbinsihin" ang mga gumagamit. Ikaw na lang ang magiging default.

Kasama sa mga channel ng pamamahagi ng Big Tech ang:

Ito ang dahilan kung bakit ang mas maliliit na kumpanya ng AI ay kadalasang nakikipagsosyo sa Malalaking Teknolohiya kahit na kinakabahan sila tungkol dito. Ang pamamahagi ay parang oksiheno. Kung wala ito, maaari kang magkaroon ng pinakamahusay na modelo sa mundo at sumisigaw pa rin sa kawalan.

Mayroon ding banayad na epekto: ang distribusyon ang humuhubog sa kung ano ang kahulugan ng "AI" sa publiko. Kung ang AI ay pangunahing lumalabas bilang katulong sa pagsusulat, ipinapalagay ng mga tao na ang AI ay tungkol sa pagsusulat. Kung ito ay lumalabas bilang pag-eedit ng larawan, ipinapalagay ng mga tao na ang AI ay tungkol sa mga imahe. Ang plataporma ang nagpapasya sa vibe.

Malapitang pagtingin: datos, privacy, at ang kasunduan sa tiwala 🔐🧠

Ang mga sistema ng AI ay kadalasang nagiging mas epektibo kapag ang mga ito ay naka-personalize. Ang pag-personalize ay kadalasang nangangailangan ng data. At ang data ay lumilikha ng panganib. Ang tatsulok na iyon ay hindi kailanman nawawala.

Ang Big Tech ay nasa:

  • Data ng pag-uugali ng mamimili (mga paghahanap, pag-click, mga kagustuhan)

  • Data ng enterprise (mga email, dokumento, chat, tiket, daloy ng trabaho)

  • Data ng platform (mga app, pagbabayad, mga signal ng pagkakakilanlan)

  • Data ng device (lokasyon, sensor, larawan, input ng boses)

Kahit na ang "raw data" ay hindi direktang ginagamit, ang nakapalibot na ecosystem ang humuhubog sa pagsasanay, pagpino, pagsusuri, at direksyon ng produkto.

Karaniwang ganito ang hitsura ng kasunduan sa tiwala:

  • Tinatanggap ng mga gumagamit ang pangongolekta ng datos dahil maginhawa ang produkto 🧃

  • Tumututol ang mga regulator kapag nagiging katakut-takot na 👀 ( GDPR - Regulasyon (EU) 2016/679 )

  • Tumutugon ang mga kumpanya gamit ang mga kontrol, patakaran, at mensaheng "privacy-first"

  • Lahat ay nagtatalo tungkol sa kung ano ang ibig sabihin ng "pribasiya"

Isang praktikal na tuntunin na nakita kong epektibo: kung maipapaliwanag ng isang kumpanya ang kanilang mga kasanayan sa AI data sa isang pag-uusap nang hindi nagtatago sa likod ng mga legal na salita, kadalasan ay mas mahusay ang kanilang ginagawa kaysa sa karaniwan. Hindi perpekto - mas mahusay lang talaga.

Malapitang pagtingin: pamamahala, kaligtasan, at ang tahimik na laro ng impluwensya 🧯📜

Ito ang hindi gaanong nakikitang papel: Ang Big Tech ay kadalasang tumutulong sa pagtukoy ng mga patakaran na sinusunod ng lahat.

Hinuhubog nila ang pamamahala sa pamamagitan ng:

Minsan, talagang nakakatulong ito. Maaaring mamuhunan ang mga malalaking kumpanya ng teknolohiya sa mga safety team, trust tooling, pagtukoy ng pang-aabuso, at imprastraktura ng pagsunod na hindi kayang bayaran ng mas maliliit na kumpanya.

Minsan, makasarili lang ito. Ang kaligtasan ay maaaring maging isang hadlang, kung saan tanging ang pinakamalalaking manlalaro lamang ang "kayang" sumunod. Iyan ang pangalawang dahilan: kinakailangan ang kaligtasan, ngunit ang magastos na kaligtasan ay maaaring aksidenteng magpatigil sa kompetisyon. ( EU AI Act - Regulation (EU) 2024/1689 )

Dito mahalaga ang nuance. Hindi rin nakakatuwang nuance - yung tipong nakakainis. 😬

Malapitang pagtingin: kompetisyon, bukas na mga ekosistema, at grabidad ng mga startup 🧲🌱

Kasama rin sa papel ng Big Tech sa AI ang paghubog sa hugis ng merkado:

  • Mga Pagkuha (talento, teknolohiya, pamamahagi)

  • Mga Pakikipagsosyo (mga modelong naka-host sa mga cloud, mga kasunduan sa magkasanib na negosyo)

  • Pagpopondo sa ekosistema (mga kredito, incubator, pamilihan)

  • Bukas na kagamitan (mga framework, library, mga "open-ish" na release)

May isang pattern na napanood kong paulit-ulit:

  1. Mabilis na nagbabago ang mga startup

  2. Isinasama o kinokopya ng Big Tech ang matagumpay na pattern

  3. Ang mga startup ay pumipili ng mga niche o nagiging mga target sa pagkuha

  4. Kumakapal ang "platform layer"

Hindi naman iyon awtomatikong masama. Maaaring mabawasan ng mga platform ang alitan at gawing naa-access ang AI. Ngunit maaari rin nitong mabawasan ang pagkakaiba-iba. Kung ang bawat produkto ay magiging "isang pambalot sa iilang API lamang," ang inobasyon ay magsisimulang magmukhang parang pagsasaayos ng mga muwebles sa iisang apartment.

Ang kaunting magulo at hindi maayos na kompetisyon ay mabuti. Parang sourdough starter. Kung iisterilisa mo ang lahat, hindi ito aangat. Medyo hindi perpekto ang metapora na iyan, pero mananatili ako rito. 🍞

Namumuhay nang may pananabik at pag-iingat 😄😟

Magkasya ang dalawang damdamin. Ang pananabik at pag-iingat ay maaaring magbahagi sa iisang silid.

Mga dahilan para maging excited:

  • Mas mabilis na pag-deploy ng mga kapaki-pakinabang na tool

  • Mas mahusay na imprastraktura at pagiging maaasahan

  • Mas mababang hadlang para sa mga negosyo na gamitin ang AI

  • Mas maraming pamumuhunan at estandardisasyon sa kaligtasan ( NIST AI RMF 1.0 , Mga Prinsipyo ng OECD AI )

Mga dahilan para maging maingat:

Isang makatotohanang paninindigan: Kayang pabilisin ng malalaking teknolohiya ang AI para sa mundo, habang kinokonsentra rin ang kanilang kapangyarihan. Maaaring totoo rin ang mga iyan nang sabay. Ayaw ng mga tao sa sagot na iyan dahil kulang ito sa kakaibang lasa, ngunit akma ito sa ebidensya.

Mga praktikal na aral para sa iba't ibang mambabasa 🎯

Kung ikaw ay isang mamimiling negosyante 🧾

Kung ikaw ay isang developer 🧑💻

  • Gumawa nang isinasaalang-alang ang kadalian ng pagdadala (makakatulong ang mga layer ng abstraction)

  • Huwag itaya ang lahat sa iisang katangian ng vendor na maaaring maglaho

  • Subaybayan ang mga limitasyon sa rate, mga pagbabago sa presyo, at mga update sa patakaran na parang bahagi ito ng iyong trabaho (dahil bahagi ito ng iyong trabaho) ( Mga Alituntunin sa Pagsusuri ng Apple App , Kaligtasan ng Data ng Google Play )

Kung ikaw ay isang tagagawa ng patakaran o pinuno ng pagsunod 🏛️

  • Isulong ang mga pamantayang maaaring pagsabayin at mga pamantayan ng transparency ( Mga Prinsipyo ng OECD AI )

  • Iwasan ang mga patakarang tanging mga higante lamang ang kayang sundin ( EU AI Act - Regulation (EU) 2024/1689 )

  • Ituring ang "kontrol sa pamamahagi" bilang isang pangunahing isyu, hindi isang nahuling isip lamang

Kung regular kang gumagamit 🙋

  • Alamin kung saan matatagpuan ang mga feature ng AI sa iyong mga app

  • Gumamit ng mga kontrol sa privacy kahit na nakakainis ang mga ito ( GDPR - Regulasyon (EU) 2016/679 )

  • Maging mapagduda sa mga "mahiwagang" resulta - ang AI ay may kumpiyansa, hindi laging tama 😵

Pangwakas na buod: ang Papel ng Malalaking Teknolohiya sa AI 🧠✨

Ang papel ng Big Tech sa AI ay hindi iisang bagay lamang. Ito ay isang hanay ng mga tungkulin: may-ari ng imprastraktura, tagabuo ng modelo, distributor, gatekeeper, at tagahubog ng merkado. Hindi lamang sila nakikilahok sa AI - tinutukoy nila ang lupain kung saan lumalago ang AI.

Kung isa lang ang linyang natatandaan mo, gawin mo ito:

Ang Papel ng Malalaking Teknolohiya sa AI
Ito ay ang pagbuo ng mga tubo, pagtatakda ng mga default, at paggabay kung paano maaabot ng AI ang mga tao - sa malawakang saklaw, na may malalaking kahihinatnan. ( NIST AI RMF 1.0 , EU AI Act - Regulation (EU) 2024/1689 )

At oo, parang madrama ang "mga kahihinatnan". Pero ang AI ay isa sa mga paksang kung saan ang madrama ay minsan... tumpak lang. 😬🤖

Mga Madalas Itanong

Ano ang Papel ng Big Tech sa AI, sa praktikal na paraan?

Ang Papel ng Malalaking Teknolohiya sa AI ay hindi gaanong "gumagawa sila ng mga modelo" kundi "pinapatakbo nila ang makinarya na nagpapagana sa AI nang malawakan." Nagbibigay sila ng imprastraktura ng cloud, nagpapadala ng AI sa pamamagitan ng mga device at app, at nagtatakda ng mga panuntunan sa platform na humuhubog sa kung ano ang nabubuo. Pinopondohan din nila ang pananaliksik, mga pakikipagsosyo, at mga acquisition na nakakaimpluwensya sa kung aling mga pamamaraan ang mananatili. Sa maraming merkado, epektibong tinutukoy nila ang default na karanasan sa AI.

Bakit napakahalaga ng compute access para sa mga taong kayang bumuo ng AI nang malawakan?

Ang modernong AI ay nakasalalay sa malalaking GPU cluster, mabilis na networking, storage, at maaasahang MLOps pipelines - hindi lamang sa matatalinong algorithm. Kung hindi ka makakakuha ng mahuhulaang kapasidad, ang pagsasanay, pagsusuri, at pag-deploy ay nagiging marupok at magastos. Kadalasang kinokontrol ng Big Tech ang "spine" layer (cloud, chips partnerships, scheduling, security), na maaaring magtakda kung ano ang magagawa para sa mas maliliit na team. Ang kapangyarihang iyon ay maaaring maging kapaki-pakinabang, ngunit nananatili itong kapangyarihan.

Paano hinuhubog ng distribusyon ng Big Tech ang kahulugan ng "AI" sa mga pang-araw-araw na gumagamit?

Ang distribusyon ay isang superpower dahil ginagawa nitong default na feature ang AI sa halip na isang hiwalay na produktong dapat mong piliin. Kapag lumalabas ang AI sa mga search bar, telepono, email, dokumento, pulong, at app store, ito ang nagiging "kung ano ang AI" para sa karamihan ng mga tao. Nililimitahan din nito ang mga inaasahan ng publiko: kung ang AI ay kadalasang isang tool sa pagsusulat sa iyong mga app, ipinapalagay ng mga user na ang AI ay katumbas ng pagsusulat. Tahimik na pinapasiya ng mga platform ang tono.

Ano ang mga pangunahing paraan kung paano kumikilos ang mga patakaran ng platform at mga app store bilang mga tagapangasiwa ng AI?

Ang mga patakaran sa pagsusuri ng app, mga tuntunin sa marketplace, mga panuntunan sa nilalaman, at mga paghihigpit sa API ay maaaring matukoy kung aling mga feature ng AI ang pinapayagan at kung paano dapat kumilos ang mga ito. Kahit na ang mga patakaran ay nakabalangkas bilang mga proteksyon sa kaligtasan o privacy, hinuhubog din nito ang kompetisyon sa pamamagitan ng pagtataas ng mga gastos sa pagsunod at pagpapatupad. Para sa mga developer, nangangahulugan ito na ang mga pag-update ng patakaran ay maaaring kasinghalaga ng mga pag-update ng modelo. Sa pagsasagawa, ang "kung ano ang ipinapadala" ay kadalasang "kung ano ang pumasa sa gate."

Paano nababagay ang mga cloud AI platform tulad ng SageMaker, Azure ML, at Vertex AI sa Papel ng Malalaking Teknolohiya sa AI?

Pinagsasama-sama ng mga cloud AI platform ang pagsasanay, pag-deploy, pagsubaybay, pamamahala, at seguridad sa iisang lugar, na nagbabawas sa alitan para sa mga startup at negosyo. Ginagawang mas madali ng mga tool tulad ng Amazon SageMaker, Azure Machine Learning, at Vertex AI ang pag-scale at pamamahala ng mga gastos sa pamamagitan ng iisang relasyon sa vendor. Ang kapalit nito ay ang kaginhawahan ay maaaring magpataas ng lock-in, dahil ang mga workflow, pahintulot, at pagsubaybay ay lubos na isinama sa ecosystem na iyon.

Ano ang dapat itanong ng isang mamimili ng negosyo bago gamitin ang mga tool ng Big Tech AI?

Magsimula sa datos: kung saan ito napupunta, paano ito nakahiwalay, at anong mga kontrol sa pagpapanatili at pag-audit ang umiiral. Magtanong tungkol sa mga kontrol ng admin, pag-log, mga hangganan ng access, at kung paano sinusuri ang mga modelo para sa panganib sa iyong domain. Gayundin, subukan ang presyo gamit ang pressure test, dahil ang mga gastos batay sa paggamit ay maaaring tumaas habang lumalaki ang paggamit. Sa mga regulated na setting, iayon ang mga inaasahan sa mga framework at mga kinakailangan sa pagsunod na ginagamit na ng iyong organisasyon.

Paano maiiwasan ng mga developer ang vendor lock-in kapag bumubuo gamit ang mga Big Tech AI API?

Isang karaniwang pamamaraan ang pagdidisenyo para sa portability: balutin ang mga model call sa likod ng isang abstraction layer at panatilihing naka-version at nasusubukan ang mga prompt, patakaran, at evaluation logic. Iwasan ang pag-asa sa isang "espesyal" na feature ng vendor na maaaring magbago o mawala. Subaybayan ang mga limitasyon sa rate, mga update sa presyo, at mga pagbabago sa patakaran bilang bahagi ng patuloy na pagpapanatili. Ang portability ay hindi libre, ngunit kadalasan ay mas mura ito kaysa sa isang forced migration.

Paano nakakalikha ng "trust bargain" ang privacy at personalization gamit ang mga feature ng AI?

Kadalasang pinapabuti ng personalization ang gamit ng AI, ngunit kadalasan ay pinapataas nito ang pagkakalantad sa data at ang nakikitang kakatwa. Ang Big Tech ay malapit sa datos ng pag-uugali, negosyo, platform, at device, kaya sinusuri ng mga user at regulator kung paano nakakaimpluwensya ang datos na iyon sa pagsasanay, pagpino, at mga desisyon sa produkto. Ang isang praktikal na benchmark ay kung maipapaliwanag ng isang kumpanya nang malinaw ang mga kasanayan nito sa data ng AI nang hindi nagtatago sa likod ng legal na wika. Mahalaga ang mahusay na mga kontrol at totoong mga opt-out.

Anong mga pamantayan at regulasyon ang pinaka-nauugnay sa pamamahala at kaligtasan ng Big Tech AI?

Sa maraming pipeline, pinagsasama ng pamamahala ang mga patakaran sa panloob na kaligtasan sa mga panlabas na balangkas at batas. Madalas na tinutukoy ng mga organisasyon ang gabay sa pamamahala ng peligro tulad ng AI RMF ng NIST, mga pamantayan sa pamamahala tulad ng ISO/IEC 42001, at mga panrehiyong tuntunin tulad ng GDPR at ang EU AI Act para sa ilang partikular na kaso ng paggamit. Nakakaimpluwensya ang mga ito sa pag-log, pag-audit, mga hangganan ng data, at kung ano ang hinaharangan o pinapayagan. Ang hamon ay ang pagsunod ay maaaring maging magastos, na maaaring pumabor sa mas malalaking manlalaro.

Palaging masama ba ang impluwensya ng Big Tech sa kompetisyon at mga ecosystem?

Hindi awtomatiko. Maaaring bawasan ng mga platform ang mga hadlang, gawing pamantayan ang mga kagamitan, at pondohan ang kaligtasan at imprastraktura na hindi kayang bayaran ng mas maliliit na koponan. Ngunit ang parehong dinamika ay maaaring mabawasan ang pagkakaiba-iba kung ang lahat ay magiging manipis na pambalot sa paligid ng ilang nangingibabaw na API, cloud, at marketplace. Abangan ang mga pattern tulad ng pagsasama-sama ng compute at distribusyon, kasama ang mga pagbabago sa presyo at patakaran na mahirap takasan. Ang pinakamalusog na mga ecosystem ay karaniwang naglalaan ng puwang para sa interoperability at mga bagong papasok.

Mga Sanggunian

  1. Pandaigdigang Ahensya ng Enerhiya - Enerhiya at AI - iea.org

  2. Pandaigdigang Ahensya ng Enerhiya - Kahilingan sa enerhiya mula sa AI - iea.org

  3. NVIDIA - Pangkalahatang-ideya ng mga platform ng paghihinuha ng AI - nvidia.com

  4. Mga Serbisyo sa Web ng Amazon - Dokumentasyon ng Amazon SageMaker AI (Ano ang SageMaker?) - aws.amazon.com

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

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

  7. Google Cloud - Mga MLOp sa Vertex AI - cloud.google.com

  8. Microsoft - Gabay sa arkitektura ng mga operasyon sa machine learning (MLOps) v2 - learn.microsoft.com

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

  10. Mga Developer ng Google - ML Kit - developers.google.com

  11. Mga Alituntunin sa Pagsusuri ng App para sa Apple Developer - developer.apple.com

  12. Tulong sa Google Play Console - Kaligtasan ng data - support.google.com

  13. arXiv - Mga Batas sa Pag-scale para sa mga Modelo ng Wikang Neural - arxiv.org

  14. arXiv - Pagsasanay sa mga Compute-Optimal na Malalaking Modelo ng Wika (Chinchilla) - arxiv.org

  15. Pambansang Instituto ng mga Pamantayan at Teknolohiya - Balangkas ng Pamamahala ng Panganib ng AI (AI RMF 1.0) - nist.gov

  16. Pambansang Instituto ng mga Pamantayan at Teknolohiya - NIST Generative AI Profile (kasama ng AI RMF) - nist.gov

  17. Pandaigdigang Organisasyon para sa Istandardisasyon - ISO/IEC 42001:2023 - iso.org

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

  19. EUR-Lex - Regulasyon (EU) 2024/1689 (EU AI Act) - eur-lex.europa.eu

  20. OECD - Mga Prinsipyo ng OECD AI - oecd.ai

Hanapin ang Pinakabagong AI sa Opisyal na Tindahan ng AI Assistant

Tungkol sa Amin

Balik sa blog