مع مرور الوقت ، تحول التركيز على القيمة المضافة لصناعة الذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة بهدوء.
وفقًا لتقرير جديد صادر عن صحيفة وول ستريت جورنال: ** ربما تكون الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي التي تجمع مليارات الدولارات تفشل بالفعل إذا لم يكن لديها البيانات الصحيحة **.
أشار براد سفروجا ، المؤسس المشارك والشريك العام لشركة رأس المال الاستثماري Primary Venture Partners:
"لقد رأينا الكثير من الشركات التي ربما كانت تبحث عن تطبيقات ذكاء اصطناعي رائعة ، لكن ليس لديهم إمكانية الوصول إلى البيانات التي تسمح لهم ببناء تطبيقات قوية ، ناهيك عن بيانات الملكية التي يمكن أن تساعدهم."
بمعنى آخر: تصبح القيمة الحقيقية هي البيانات عندما يصبح بناء النموذج الفعلي في السوق مشابهًا لسلعة يمكن شراؤها. ربما يكون الحصول على البيانات الصحيحة أكثر أهمية من أي وقت مضى.
(واحد)
** المنطق هنا هو: ** في الوقت الحالي ، تأمل العديد من الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي في إنشاء نماذج متخصصة للذكاء الاصطناعي في مجالات مقسمة مثل التمويل أو الرعاية الصحية ، ولكن نظرًا لافتقارها إلى التعرف على العلامة التجارية والهوية الاجتماعية ، فإن هذه الشركات الناشئة ليس بالأمر السهل على الشركات للحصول على مجموعات بيانات تدريبية للصناعات الرأسية.
** في هذا الصدد ، قد تتمتع الشركات الكبيرة بميزة ** ، ** لأن الشركات الكبيرة حازت على ثقة كبار العملاء في كيفية التعامل مع البيانات. **
على سبيل المثال ، وفقًا لتقرير "وول ستريت جورنال": تمتلك شركة Ernst & Young كمية كبيرة من بيانات المعاملات حول العالم ، وتصل الشركات الناشئة العاملة في مجال الذكاء الاصطناعي إلى أبوابها كل يوم. لكن شركة EY Global تشعر بالقلق: ماذا سيحدث إذا استخدمت بيانات الملكية الخاصة بك لتدريب النماذج الخارجية؟
"من يملك البيانات؟ عندما نقوم بتدريب نموذج ، ما هو وصولنا إلى هذا النموذج؟ كيف يمكن للآخرين استخدام هذا النموذج؟ البيانات هي جزء من الملكية الفكرية التي نضعها على الطاولة". أشارت EY Global.
** لحل مشكلة IP مماثلة ، إجراء مضاد واحد **: يمكن للشركات الناشئة تدريب نماذج مختلفة لكل عميل بناءً على بيانات كل عميل فقط.
على سبيل المثال ، تستخدم TermSheet هذه الإستراتيجية لبناء إستراتيجية منتج Ethan. هذا الأخير هو نموذج ذكاء اصطناعي توليدي يمكنه الإجابة على أسئلة الصناعة لمطوري العقارات والوسطاء والمستثمرين. لكن روجر سميث ، الرئيس التنفيذي لشركة TermSheet ، قال أيضًا إنه حتى إذا وافق العملاء على هذا ، فإنهم بحاجة إلى تثقيف العملاء وبعض الإقناع.
** بالإضافة إلى ذلك ، فإن المخاوف بشأن أمان الشبكة هي أيضًا الأسباب التي تجعل الشركات العميلة الكبرى تحجم عن اختيار الشركات الناشئة. **
على سبيل المثال ، قالت Tracey Daniels ، كبير مسؤولي البيانات في شركة الخدمات المالية Truist ، إنه فيما يتعلق بأمن البيانات ، فإنهم يثقون في كبار الموردين ، لذلك يختارون فقط استكشاف تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية مع كبار موردي التكنولوجيا بدلاً من الشركات الناشئة.
** ثالثًا ، حتى في بعض الحالات ، سيحتاج العملاء الكبار في الصناعات الرأسية إلى شركات ناشئة تعمل بالذكاء الاصطناعي لدفع مبالغ ضخمة من المال أو حقوق ملكية الشركة. **
استخدمت Veesual ، وهي شركة تعمل بالذكاء الاصطناعي تنتج صورًا لأشخاص يحاولون ارتداء الملابس ، في البداية الصور العامة على الإنترنت للتدريب ، لكنها فشلت للأسباب نفسها عند محاولة إقناع كبار تجار التجزئة بتسليم بياناتهم لتحسين نماذجهم.
** الحالة الرابعة صعبة التحقيق من الناحية الفنية. **
على سبيل المثال ، تم تدريب PatentPal ، وهي شركة ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي تساعد شركات المحاماة في صياغة طلبات براءات الاختراع ، على نشر طلبات براءات الاختراع. لديهم الفرصة لمواصلة تدريب نماذجهم على ملاحظات العملاء الحقيقية المشفرة أو المجهولة الهوية ، مما يجعل أدواتهم أكثر دقة. لكن هذه العملية معقدة لأن التعليقات يجب أن تبقى منفصلة عن البيانات شديدة الحساسية والسرية ، بما في ذلك الأسرار التجارية.
** في الوقت نفسه ، ومع ذلك ، فقد احتدم السباق على الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي. **
إذا نظرت إلى حجم ضخ رأس المال ، وفقًا لبيانات من PitchBook نقلتها صحيفة وول ستريت جورنال: من عام 2022 العام الماضي إلى الأشهر الخمسة الأولى من هذا العام ، نما تمويل رأس المال الاستثماري للشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي من 4.8 مليار دولار إلى 12.7 دولارًا. مليار.
نتيجة لذلك ، كان هناك ضغط متزايد على الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي لتأمين الوصول إلى المزيد من البيانات في بعض الأسواق المتخصصة.
لاحظ آدم ستروك ، المؤسس والشريك الإداري لشركة Struck Capital: ** تتسابق الشركات الناشئة ضد بعضها البعض لتأمين المزيد من البيانات في بعض الأسواق المتخصصة. **
قال: "إذا كنت تعتقد أن هناك مجموعة بيانات مسجلة الملكية ، فأنت تريد الحصول عليها قبل أن يفعلوا ذلك ، ثم تفاوض على التفرد. وبهذا المعنى ، يصبح الأمر تقريبًا سباق تسلح".
(اثنين)
ومن المثير للاهتمام أن الوضع الراهن أعلاه لا يسعني إلا أن يجعلني أفكر: ** يبدو أن هناك بالفعل نقصًا في سوق تداول عام للبيانات في السوق. **
في الواقع ، في عام 2018 أو قبل ذلك في عام 2017 ، تحدث معي صديق لي في Netflix ، وهي شركة وسائط بث أمريكية ، عن فكرته الريادية: أن تكون سوقًا لتجارة البيانات العامة. ومع ذلك ، لا يوجد حتى الآن نموذج منتج مناسب ، بما في ذلك كيفية السماح للشركات بتسليم بياناتها طواعية.
من هذا المنظور ، فإن خبرًا في اليومين الماضيين - أوبن إيه آي تفكر في إطلاق سوق تداول - جدير جدًا بالاهتمام.
تجدر الإشارة إلى ما يلي: ** بعد فشل خطة المكونات الإضافية في ChatGPT تقريبًا ** ، وفقًا لتقارير وسائل الإعلام الأمريكية:
** تفكر شركة OpenAI في إطلاق سوق ** للسماح للعملاء ببيع نماذج الذكاء الاصطناعي المخصصة الخاصة بهم لشركات أخرى. بعبارة أخرى: ** سيوفر هذا السوق للشركات طريقة للوصول إلى أحدث نماذج اللغات الكبيرة واستضافة إصدارات دقيقة من نماذج OpenAI التي صممها العملاء. ... **
** الملخص الرئيسي لبقية هذه المقالة كما يلي: **
لماذا تفكر شركة OpenAI في إطلاق سوق تداول؟
هل هناك أي طريقة في هذا السوق التجاري لفتح تبادل البيانات والمعاملات بين الشركات؟
شاهد النسخة الأصلية
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
المشكلة الجديدة للشركات الأمريكية الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي: المال ، ولكن نقص البيانات
مصدر المقال: Silicon Publishing
作者 ： لين يانغ
وفقًا لتقرير جديد صادر عن صحيفة وول ستريت جورنال: ** ربما تكون الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي التي تجمع مليارات الدولارات تفشل بالفعل إذا لم يكن لديها البيانات الصحيحة **.
أشار براد سفروجا ، المؤسس المشارك والشريك العام لشركة رأس المال الاستثماري Primary Venture Partners:
بمعنى آخر: تصبح القيمة الحقيقية هي البيانات عندما يصبح بناء النموذج الفعلي في السوق مشابهًا لسلعة يمكن شراؤها. ربما يكون الحصول على البيانات الصحيحة أكثر أهمية من أي وقت مضى.
(واحد)
** المنطق هنا هو: ** في الوقت الحالي ، تأمل العديد من الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي في إنشاء نماذج متخصصة للذكاء الاصطناعي في مجالات مقسمة مثل التمويل أو الرعاية الصحية ، ولكن نظرًا لافتقارها إلى التعرف على العلامة التجارية والهوية الاجتماعية ، فإن هذه الشركات الناشئة ليس بالأمر السهل على الشركات للحصول على مجموعات بيانات تدريبية للصناعات الرأسية.
** في هذا الصدد ، قد تتمتع الشركات الكبيرة بميزة ** ، ** لأن الشركات الكبيرة حازت على ثقة كبار العملاء في كيفية التعامل مع البيانات. **
على سبيل المثال ، وفقًا لتقرير "وول ستريت جورنال": تمتلك شركة Ernst & Young كمية كبيرة من بيانات المعاملات حول العالم ، وتصل الشركات الناشئة العاملة في مجال الذكاء الاصطناعي إلى أبوابها كل يوم. لكن شركة EY Global تشعر بالقلق: ماذا سيحدث إذا استخدمت بيانات الملكية الخاصة بك لتدريب النماذج الخارجية؟
"من يملك البيانات؟ عندما نقوم بتدريب نموذج ، ما هو وصولنا إلى هذا النموذج؟ كيف يمكن للآخرين استخدام هذا النموذج؟ البيانات هي جزء من الملكية الفكرية التي نضعها على الطاولة". أشارت EY Global.
** لحل مشكلة IP مماثلة ، إجراء مضاد واحد **: يمكن للشركات الناشئة تدريب نماذج مختلفة لكل عميل بناءً على بيانات كل عميل فقط.
على سبيل المثال ، تستخدم TermSheet هذه الإستراتيجية لبناء إستراتيجية منتج Ethan. هذا الأخير هو نموذج ذكاء اصطناعي توليدي يمكنه الإجابة على أسئلة الصناعة لمطوري العقارات والوسطاء والمستثمرين. لكن روجر سميث ، الرئيس التنفيذي لشركة TermSheet ، قال أيضًا إنه حتى إذا وافق العملاء على هذا ، فإنهم بحاجة إلى تثقيف العملاء وبعض الإقناع.
** بالإضافة إلى ذلك ، فإن المخاوف بشأن أمان الشبكة هي أيضًا الأسباب التي تجعل الشركات العميلة الكبرى تحجم عن اختيار الشركات الناشئة. **
على سبيل المثال ، قالت Tracey Daniels ، كبير مسؤولي البيانات في شركة الخدمات المالية Truist ، إنه فيما يتعلق بأمن البيانات ، فإنهم يثقون في كبار الموردين ، لذلك يختارون فقط استكشاف تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية مع كبار موردي التكنولوجيا بدلاً من الشركات الناشئة.
** ثالثًا ، حتى في بعض الحالات ، سيحتاج العملاء الكبار في الصناعات الرأسية إلى شركات ناشئة تعمل بالذكاء الاصطناعي لدفع مبالغ ضخمة من المال أو حقوق ملكية الشركة. **
استخدمت Veesual ، وهي شركة تعمل بالذكاء الاصطناعي تنتج صورًا لأشخاص يحاولون ارتداء الملابس ، في البداية الصور العامة على الإنترنت للتدريب ، لكنها فشلت للأسباب نفسها عند محاولة إقناع كبار تجار التجزئة بتسليم بياناتهم لتحسين نماذجهم.
** الحالة الرابعة صعبة التحقيق من الناحية الفنية. **
على سبيل المثال ، تم تدريب PatentPal ، وهي شركة ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي تساعد شركات المحاماة في صياغة طلبات براءات الاختراع ، على نشر طلبات براءات الاختراع. لديهم الفرصة لمواصلة تدريب نماذجهم على ملاحظات العملاء الحقيقية المشفرة أو المجهولة الهوية ، مما يجعل أدواتهم أكثر دقة. لكن هذه العملية معقدة لأن التعليقات يجب أن تبقى منفصلة عن البيانات شديدة الحساسية والسرية ، بما في ذلك الأسرار التجارية.
** في الوقت نفسه ، ومع ذلك ، فقد احتدم السباق على الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي. **
نتيجة لذلك ، كان هناك ضغط متزايد على الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي لتأمين الوصول إلى المزيد من البيانات في بعض الأسواق المتخصصة.
لاحظ آدم ستروك ، المؤسس والشريك الإداري لشركة Struck Capital: ** تتسابق الشركات الناشئة ضد بعضها البعض لتأمين المزيد من البيانات في بعض الأسواق المتخصصة. **
قال: "إذا كنت تعتقد أن هناك مجموعة بيانات مسجلة الملكية ، فأنت تريد الحصول عليها قبل أن يفعلوا ذلك ، ثم تفاوض على التفرد. وبهذا المعنى ، يصبح الأمر تقريبًا سباق تسلح".
(اثنين)
ومن المثير للاهتمام أن الوضع الراهن أعلاه لا يسعني إلا أن يجعلني أفكر: ** يبدو أن هناك بالفعل نقصًا في سوق تداول عام للبيانات في السوق. **
في الواقع ، في عام 2018 أو قبل ذلك في عام 2017 ، تحدث معي صديق لي في Netflix ، وهي شركة وسائط بث أمريكية ، عن فكرته الريادية: أن تكون سوقًا لتجارة البيانات العامة. ومع ذلك ، لا يوجد حتى الآن نموذج منتج مناسب ، بما في ذلك كيفية السماح للشركات بتسليم بياناتها طواعية.
من هذا المنظور ، فإن خبرًا في اليومين الماضيين - أوبن إيه آي تفكر في إطلاق سوق تداول - جدير جدًا بالاهتمام.
تجدر الإشارة إلى ما يلي: ** بعد فشل خطة المكونات الإضافية في ChatGPT تقريبًا ** ، وفقًا لتقارير وسائل الإعلام الأمريكية:
** تفكر شركة OpenAI في إطلاق سوق ** للسماح للعملاء ببيع نماذج الذكاء الاصطناعي المخصصة الخاصة بهم لشركات أخرى. بعبارة أخرى: ** سيوفر هذا السوق للشركات طريقة للوصول إلى أحدث نماذج اللغات الكبيرة واستضافة إصدارات دقيقة من نماذج OpenAI التي صممها العملاء. ... **
** الملخص الرئيسي لبقية هذه المقالة كما يلي: **
لماذا تفكر شركة OpenAI في إطلاق سوق تداول؟
هل هناك أي طريقة في هذا السوق التجاري لفتح تبادل البيانات والمعاملات بين الشركات؟