Вот самые популярные новости и аналитика на этой неделе:
1. Ключевые идеи из тренинга по практическому применению ИИ
На недавнем тренинговом мероприятии, организованном Офисом по искусственному интеллекту правительства Великобритании, собрались заметные эксперты из разных отраслей для обсуждения эффективных стратегий внедрения ИИ. Это событие, проведенное Informa Tech и The AI Summit London, выделило три основных вывода:
- Индивидуальные решения имеют решающее значение: Не существует универсального подхода к интеграции ИИ. Важно определить процессы, которые соответствуют конкретным потребностям вашего бизнеса и ожиданиям клиентов. Важно также учитывать уровень рисков вашей организации.
- Управление данными имеет первостепенное значение: Успешное развертывание ИИ основывается на надежном управлении данными. Повысьте стандарты управления для обеспечения безопасности, уменьшения предвзятости и улучшения качества данных.
- Гибкость стратегии: Разработайте межфункциональный подход, учитывающий мнения различных заинтересованных сторон. Убедитесь, что ваша стратегия адаптируема к новым решениям или вызовам. Хотя взаимодействие с руководством может быть непростым, это необходимый шаг в процессе.
2. Экономически эффективные альтернативы крупным языковым моделям
С ростом расходов на крупные языковые модели (LLM) небольшие модели становятся жизнеспособным решением. По словам Аднана Масуда, главного архитектора ИИ в UST, уточненные небольшие модели могут значительно снизить затраты, улучшая операционную эффективность. Такие техники, как дистилляция (обучение меньшей модели на выходных данных более крупной) и квантование (оптимизация весов модели для повышения скорости и уменьшения размера), играют ключевую роль в этой оптимизации.
Мэтт Баррингтон, лидер отдела новых технологий в Америке из EY, добавил, что использование малых специфичных моделей в облачных сервисах требует меньше ресурсов, сокращая время на обучение и затраты. Этот подход не только снижает зависимость от дорогой облачной инфраструктуры, но и позволяет компаниям эффективнее распределять ресурсы ИИ в тех областях, которые напрямую влияют на конечных пользователей.
3. Иск о нарушении авторских прав против OpenAI
В значительном юридическом развитии известные авторы, включая Джорджа Р. Р. Мартина и Джона Гришэма, подали коллективный иск против OpenAI. Авторы утверждают, что их литературные произведения использовались без согласия при обучении ИИ моделей, в частности упоминая использование набора данных Books3 для обучения моделей GPT-3.5 и GPT-4. Гильдия авторов, представляющая этих создателей, утверждает, что действия OpenAI являются масштабным нарушением авторских прав, сравнивая ситуацию с систематическим массовым воровством интеллектуальной собственности.
4. Борьба с расовой предвзятостью в моделях компьютерного зрения
Недавние исследования ученых ИИ из Sony выявили серьезные предвзятости в наборах данных компьютерного зрения, особенно касающиеся людей с темным цветом кожи. В своей новаторской статье "За пределами оттенка кожи: многомерная мера видимого цвета кожи" исследователи предлагают новую многомерную методику для оценки цвета кожи, чтобы лучше выявлять предвзятости и продвигать справедливость.
Этот новый подход вводит концепцию «угла оттенка», который классифицирует цвета кожи по спектру от красного к желтому. Этот инновационный метод позволяет выявлять ранее скрытые предвзятости и демонстрирует более глубокие уровни дискриминации, связанные с цветом кожи в приложениях компьютерного зрения.
5. Генеративные ИИ-решения для HR
В захватывающем шаге для управления персоналом EY объединилась с IBM, чтобы представить ИИ-решение, предназначенное для оптимизации функций HR. Эта новая служба, известная как EY.ai Workforce, использует IBM Watsonx Orchestrate совместно с опытом EY в практиках управления персоналом.
Сотрудничество направлено на повышение эффективности HR-команд путем автоматизации важных задач, таких как составление описаний вакансий и управление отчетами по заработной плате. Используя обработку естественного языка, сотрудники HR смогут легко взаимодействовать с ИИ, делая свою работу более эффективной и менее затратной по времени.
Рейтинг
