🤖 Google izvirza mākslīgā intelekta aģentus uzņēmuma peļņas gūšanas centienu centrā ↗
Google pilnībā atbalstīja ideju, ka mākslīgā intelekta aģenti — ne tikai tērzēšanas roboti, ne tikai kodēšanas palīgi — ir nākamais nopietnais biznesa produkts. Tas pārdēvēja daļas no sava mākoņa mākslīgā intelekta komplekta ar nosaukumu "Gemini Enterprise" un definēja aģentus kā kaut ko tādu, ko uzņēmumi var izmantot praktiskam darbam, nevis tikai iziet cauri sapulcei un aizmirst līdz pusdienu laikam.
Pārsteidzošākā ir toņa maiņa. Google vairāk vai mazāk paziņoja, ka eksperimentālā fāze ir pabeigta, kas ir drosmīgs solis mākslīgā intelekta jomā. Tas arī ieviesa jaunas pārvaldības un drošības kontroles aģentiem, kuru mērķis ir nomierināt pūli, kas joprojām domā: "Forši, bet vai šī lieta var kļūt nekontrolējama?"
🧠 Google Cloud laiž klajā divas jaunas mākslīgā intelekta mikroshēmas, lai konkurētu ar Nvidia ↗
Google ieviesa arī divus jaunus TPU — vienu apmācībai un otru secinājumiem —, cenšoties nostiprināt savu ietekmi uz pilnu mākslīgā intelekta steku. Uzņēmums apgalvo, ka jaunā iekārta var apmācīt modeļus daudz ātrāk, nodrošināt labāku veiktspēju uz katru dolāru un mērogoties līdz klasteru izmēriem, kas robežojas ar absurdu.
Tomēr šī nav gluži atdalīšanās no Nvidia — drīzāk ļoti publisks signāls, ka Google saglabā savas iespējas atvērtas. Google joprojām plāno piedāvāt arī jaunākās Nvidia mikroshēmas, taču vēstījums ir pietiekami vienkāršs: tas vēlas, lai uzņēmumi, kas izmanto Google silīciju, Google mākoņpakalpojumus un Google modeļus vienā sakārtotā ciklā.
💼 OpenAI sadarbojas ar Infosys, lai nodrošinātu mākslīgā intelekta rīkus lielākam uzņēmumu skaitam ↗
OpenAI sadarbojās ar Infosys, lai integrētu tādus rīkus kā Codex IT giganta Topaz platformā. Galvenā uzmanība tiek pievērsta uzņēmuma kodolam — programmatūras inženierijai, mantoto sistēmu modernizācijai, DevOps, darbplūsmas automatizācijai — visam darbam, kas šķiet sauss, līdz tas sāk aizstāt lielas darbaspēka daļas.
Šeit valda nedaudz neveikls tonis. Lieli ārpakalpojumu uzņēmumi ir pakļauti spiedienam, jo ģeneratīvais mākslīgais intelekts apdraud daļas no biznesa, ko tie jau pārdod, tāpēc sadarbība ar OpenAI izskatās gan gudra, gan vienlaikus nedaudz aizsardzības. Tomēr tas parāda, kurp virzās tirgus – mazāk glancētu demonstrāciju, vairāk jautājumu "kā mēs to līdz pirmdienai iestrādāsim Fortune 500 sarakstā?"
🖱️ Tagad Meta izsekos, ko darbinieki dara savos datoros, lai apmācītu savus mākslīgā intelekta aģentus ↗
Meta ievieš iekšēju rīku, kas ieraksta peles kustības, klikšķus, taustiņsitienus un reizēm arī ekrānuzņēmumus darba ierīcēs, lai palīdzētu apmācīt mākslīgā intelekta aģentus. Iemesls ir pietiekami vienkāršs — ja vēlaties aģentus, kas var izmantot datorus tāpat kā cilvēki, jums ir nepieciešami reāli piemēri, kuros cilvēki izmanto datorus.
Darbinieki, kas nepārsteidz, nešķiet sajūsmināti. Ziņojumi liecina par iekšējo negatīvo reakciju, un acīmredzot uzņēmuma klēpjdatoros nav atteikšanās iespējas. Meta apgalvo, ka dati nav paredzēti snieguma pārskatiem un ka ir ieviesti drošības pasākumi, taču, jā, šis ziņojums saņem nelielu kritiku.
🔐 Anthropic bīstamākais mākslīgā intelekta modelis tikko nonāca nepareizajās rokās ↗
Tiek ziņots, ka neliela neatļauta grupa ieguva piekļuvi Anthropic Mythos modelim — kiberdrošības sistēmai, kuru uzņēmums ir stingri ierobežojis, jo tā varētu būt bīstama, ja to izmantotu ļaunprātīgi. Tiek ziņots, ka grupa tai piekļāvās, izmantojot trešās puses darbuzņēmēja vidi, un pēc tam paļāvās uz kaut ko, kas izklausās pēc diezgan parastas interneta detektīvdarbības.
Tā ir satraucošā daļa — nevis kāds kinematogrāfisks hakeru ielaušanās, bet gan sānu durvju problēma. Mythos bija paredzēts ierobežotam uzņēmumu un valdību lokam, nevis privātai tiešsaistes grupai, kas meklē neizlaistus modeļus. Anthropic apgalvo, ka veic izmeklēšanu un tam nav pierādījumu, ka tā sistēmas būtu plaši ietekmētas, taču joprojām... nav ideāli, maigi izsakoties.
Bieži uzdotie jautājumi
Kāpēc Google tik ļoti paļaujas uz mākslīgā intelekta aģentiem uzņēmumu darbā?
Google pozicionē mākslīgā intelekta aģentus kā praktisku biznesa programmatūru, nevis eksperimentālus asistentus. Pārdēvējot daļu no sava mākoņpakalpojumu komplekta par Gemini Enterprise, tas signalizē, ka uzņēmumiem aģenti jāuztver kā rīki reālām darbplūsmām, nevis tikai kā noslīpētas demonstrācijas. Pievienotā pārvaldība un drošības kontrole arī liecina, ka Google saprot, ka uzņēmumu pircēji joprojām vēlas pārliecību par risku.
Ko Gemini Enterprise maina uzņēmumiem, kas novērtē mākslīgā intelekta aģentus?
Galvenās pārmaiņas ir ietvarā. Google apgalvo, ka testēšanas fāze lielākoties ir beigusies un mākslīgā intelekta aģenti ir gatavi ieviešanai ikdienas biznesa uzdevumos. Tas ir svarīgi, jo uzņēmumu pircēji parasti vēlas pārvaldītus produktus ar iebūvētām vadības ierīcēm, pārvaldību un drošību, nevis brīvus eksperimentālus rīkus, kas izskatās iespaidīgi, bet ražošanas vidē joprojām ir grūti uzticami.
Kāpēc Google veido jaunas mākslīgā intelekta mikroshēmas, nevis paļaujas tikai uz Nvidia?
Google vēlas stingrāku kontroli pār visu mākslīgā intelekta (AI) steku, sākot no modeļiem līdz mākoņinfrastruktūrai un silīcijam. Jaunie TPU ir paredzēti dažādiem uzdevumiem, viens koncentrējas uz apmācību, bet otrs uz secinājumiem, un Google apgalvo, ka tie uzlabo ātrumu, mērogojamību un veiktspēju uz katru dolāru. Tas neatsakās no Nvidia, taču tas acīmredzami cenšas saglabāt vairāk uzņēmumu AI darba slodzes Google ekosistēmā.
Kā OpenAI un Infosys partnerība iederas uzņēmumu mākslīgā intelekta ieviešanā?
Tas parāda, ka uzņēmumu mākslīgais intelekts (MI) tuvojas pamatdarbībai. Tā vietā, lai koncentrētos uz iespaidīgiem patērētāju lietošanas gadījumiem, partnerība koncentrējas uz programmatūras izstrādi, DevOps, darbplūsmas automatizāciju un mantojuma modernizāciju lielos uzņēmumos. Tas liecina, ka pircēji arvien vairāk vēlas, lai MI tiktu integrēts esošajās sistēmās un pakalpojumos, īpaši sadarbojoties ar partneriem, kas jau darbojas Fortune 500 vidēs.
Kāpēc Meta darbinieki uztraucas par mākslīgā intelekta aģentiem, kas apmācīti darba vietas aktivitātēs?
Bažas mazāk rada mērķis, bet gan tas, kā dati tiek vākti. Ziņots, ka Meta iekšējais rīks ieraksta klikšķus, taustiņsitienus, peles kustības un dažus ekrānuzņēmumus darba ierīcēs, kas, protams, rada jautājumus par privātumu un uzticēšanos. Pat ar garantijām, ka dati netiek izmantoti darba snieguma pārskatīšanai, darbinieku negatīva reakcija ir saprotama, ja uzņēmuma klēpjdatoros nav atteikšanās iespējas.
Ko Anthropic Mythos incidents uzņēmumiem stāsta par mākslīgā intelekta drošību un pārvaldību?
Tas liek domāt, ka piekļuves riski ne vienmēr rodas no dramatiskiem tiešiem pārkāpumiem. Šajā gadījumā ziņotā problēma bija saistīta ar trešās puses darbuzņēmēja vidi un parastu tiešsaistes izlūkošanu, kas uzsver, cik svarīgas var būt sānu durvju ievainojamības kā modeļu drošības noteikumi. Uzņēmumiem tas pastiprina nepieciešamību pēc stingrākas piekļuves kontroles, stingrākas darbuzņēmēju uzraudzības un pārvaldības attiecībā uz augsta riska mākslīgā intelekta sistēmām.