Zaman geçtikçe, ABD yapay zeka endüstrisinin katma değer odağı sessizce değişti.
The Wall Street Journal'ın yeni bir raporuna göre: Milyarlarca dolar toplayan üretken yapay zeka girişimleri, doğru verilere sahip değillerse şimdiden başarısız oluyor olabilirler.
Risk sermayesi şirketi Primary Venture Partners'ın kurucu ortağı ve genel ortağı Brad Svruga şunları kaydetti:
"Harika AI uygulamaları arayan birçok şirket gördük, ancak kendilerine yardımcı olabilecek özel veriler şöyle dursun, güçlü uygulamalar oluşturmalarına olanak sağlayacak verilere erişimleri bile yok."
Başka bir deyişle: Piyasada **gerçek modeli inşa etmek satın alınabilen bir metaya benzediğinde, gerçek değer veri haline gelir. Doğru verilere sahip olmak belki de her zamankinden daha önemli.
(bir)
Buradaki mantık şu: Şu anda birçok AI girişimi, finans veya sağlık gibi alt bölümlere ayrılmış alanlarda niş AI modelleri kurmayı umuyor, ancak marka bilinirliği ve sosyal kimlikten yoksun oldukları için bu girişimler şirketler için kolay değil dikey endüstriler için eğitim veri setleri elde etmek.
Bu bağlamda, büyük şirketler bir avantaja sahip olabilir,** çünkü büyük şirketler, verilerin nasıl işleneceği konusunda büyük müşterilerin güvenini kazanmıştır. **
Örneğin, "Wall Street Journal" raporuna göre: Ernst & Young, dünya çapında büyük miktarda işlem verisine sahiptir ve üretken yapay zeka girişimleri her gün kapılarına gelir. Ancak EY Global endişeli: Harici modelleri eğitmek için kendi özel verilerinizi kullanırsanız ne olur?
EY Global, "Bu verilerin sahibi kim? Bir modeli eğittiğimizde bu modele erişimimiz nedir? Başkaları bu modeli başka nasıl kullanabilir? Veriler, getirdiğimiz fikri mülkiyetin bir parçasıdır."
Benzer bir IP sorununu çözmek için bir karşı önlem şudur: startup'lar, yalnızca her müşterinin verilerine dayanarak her müşteri için farklı modeller eğitebilir.
Örneğin TermSheet, Ethan ürün stratejisini oluşturmak için bu stratejiyi kullanır. İkincisi, emlak geliştiricileri, komisyoncular ve yatırımcılar için sektör sorularını yanıtlayabilen üretken bir AI modelidir. Ancak TermSheet'in CEO'su Roger Smith, müşteriler bu konuda hemfikir olsalar bile müşterileri eğitmeleri ve bazılarını ikna etmeleri gerektiğini de söyledi.
**Ayrıca, ağ güvenliğiyle ilgili endişeler, büyük müşteri şirketlerinin startup'ları seçme konusunda isteksiz olmalarının da nedenidir. **
Örneğin, finansal hizmetler şirketi Truist'in baş veri sorumlusu Tracey Daniels, veri güvenliği açısından daha büyük tedarikçilere güvendiklerini, bu nedenle yeni kurulan şirketler yerine yalnızca büyük teknoloji tedarikçileriyle üretken yapay zeka uygulamalarını keşfetmeyi seçtiklerini söyledi.
**Üçüncüsü, bazı durumlarda bile, dikey sektörlerdeki büyük müşteriler, üretken yapay zeka girişimlerinin büyük miktarlarda para veya şirket öz sermayesi ödemesini gerektirecektir. **
Kıyafet deneyen insanların görüntülerini üreten üretken bir yapay zeka şirketi olan Veesual, başlangıçta eğitim için internette herkese açık görüntüleri kullandı, ancak aynı nedenlerle büyük perakendecilerin modellerini geliştirmek için verilerini teslim etmeye ikna etmeye çalışırken aynı nedenlerle başarısız oldu.
**Dördüncü duruma ulaşmak teknik olarak zordur. **
Örneğin, hukuk firmalarının patent başvuruları hazırlamasına yardımcı olan üretken bir yapay zeka girişimi olan PatentPal, patent başvurularını yayınlamak üzere eğitilmiştir. Modellerini şifrelenmiş veya anonimleştirilmiş gerçek müşteri geri bildirimi üzerine eğitmeye devam ederek araçlarını daha da doğru hale getirme fırsatına sahipler. Ancak bu süreç karmaşıktır çünkü geri bildirim, ticari sırlar da dahil olmak üzere son derece hassas ve gizli verilerden ayrı tutulmalıdır.
**Bununla birlikte, aynı zamanda, üretken AI girişimleri için yarış kızıştı. **
Wall Street Journal tarafından alıntılanan PitchBook verilerine göre sermaye enjeksiyonunun ölçeğine bakarsanız: geçen yıl 2022'den bu yılın ilk beş ayına kadar, üretken yapay zeka girişimlerinin risk sermayesi finansmanı 4,8 milyar dolardan 12,7 dolara yükseldi. milyar.
Sonuç olarak, belirli niş pazarlarda daha fazla veriye erişimi güvence altına almak için üretken AI girişimleri üzerinde artan bir baskı var.
Struck Capital'in kurucusu ve yönetici ortağı Adam Struck şunları kaydetti: **Başlangıçlar, belirli niş pazarlarda daha fazla veriyi güvence altına almak için birbirleriyle yarışıyor. **
"Tescilli bir veri kümesi olduğuna inanıyorsanız, onu onlardan önce almak ve ardından münhasırlık için pazarlık yapmak istersiniz. Bu anlamda, neredeyse bir silahlanma yarışına dönüşür" dedi.
(iki)
İlginç bir şekilde, yukarıdaki statüko beni düşündürmeden edemiyor: **Görünüşe göre piyasada veri için gerçekten bir halka açık ticaret piyasası eksikliği var. **
Aslında, 2018'de veya 2017'nin başlarında, bir Amerikan akışlı medya şirketi olan Netflix'teki bir arkadaşım benimle girişimcilik fikrinden bahsetti: halka açık bir veri ticareti pazarı olmak. Bununla birlikte, şirketlerin verilerini gönüllü olarak teslim etmelerine nasıl izin verileceği de dahil olmak üzere uygun bir ürün formu hala yoktur.
Bu açıdan bakıldığında, son iki gündeki bir haber -OpenAI bir ticaret piyasası açmayı düşünüyor- dikkate değer.
Şunlara dikkat edilmelidir: ChatGPT'nin eklenti planı neredeyse başarısız olduktan sonra, ABD basınında çıkan haberlere göre:
OpenAI, müşterilerin özelleştirilmiş yapay zeka modellerini diğer şirketlere satmasına olanak sağlamak için bir pazar yeri açmayı düşünüyor. Başka bir deyişle: Bu pazar yeri, işletmelere son teknoloji büyük dil modellerine erişme ve müşteriler tarafından oluşturulan OpenAI modellerinin ince ayarlı sürümlerini barındırma yolu sağlayacaktır. ...
Bu makalenin geri kalanının ana özeti şu şekildedir:
OpenAI neden bir ticaret piyasası açmayı düşünüyor?
Bu ticaret piyasasında şirketler arasında veri paylaşımı ve işlemleri açmanın bir yolu var mı?
View Original
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.
Amerikan AI girişimleri için yeni sorun: para, ancak veri eksikliği
Makale kaynağı: Silikon Yayıncılık
kaydeden Lynn Yang
The Wall Street Journal'ın yeni bir raporuna göre: Milyarlarca dolar toplayan üretken yapay zeka girişimleri, doğru verilere sahip değillerse şimdiden başarısız oluyor olabilirler.
Risk sermayesi şirketi Primary Venture Partners'ın kurucu ortağı ve genel ortağı Brad Svruga şunları kaydetti:
Başka bir deyişle: Piyasada **gerçek modeli inşa etmek satın alınabilen bir metaya benzediğinde, gerçek değer veri haline gelir. Doğru verilere sahip olmak belki de her zamankinden daha önemli.
(bir)
Buradaki mantık şu: Şu anda birçok AI girişimi, finans veya sağlık gibi alt bölümlere ayrılmış alanlarda niş AI modelleri kurmayı umuyor, ancak marka bilinirliği ve sosyal kimlikten yoksun oldukları için bu girişimler şirketler için kolay değil dikey endüstriler için eğitim veri setleri elde etmek.
Bu bağlamda, büyük şirketler bir avantaja sahip olabilir,** çünkü büyük şirketler, verilerin nasıl işleneceği konusunda büyük müşterilerin güvenini kazanmıştır. **
Örneğin, "Wall Street Journal" raporuna göre: Ernst & Young, dünya çapında büyük miktarda işlem verisine sahiptir ve üretken yapay zeka girişimleri her gün kapılarına gelir. Ancak EY Global endişeli: Harici modelleri eğitmek için kendi özel verilerinizi kullanırsanız ne olur?
EY Global, "Bu verilerin sahibi kim? Bir modeli eğittiğimizde bu modele erişimimiz nedir? Başkaları bu modeli başka nasıl kullanabilir? Veriler, getirdiğimiz fikri mülkiyetin bir parçasıdır."
Benzer bir IP sorununu çözmek için bir karşı önlem şudur: startup'lar, yalnızca her müşterinin verilerine dayanarak her müşteri için farklı modeller eğitebilir.
Örneğin TermSheet, Ethan ürün stratejisini oluşturmak için bu stratejiyi kullanır. İkincisi, emlak geliştiricileri, komisyoncular ve yatırımcılar için sektör sorularını yanıtlayabilen üretken bir AI modelidir. Ancak TermSheet'in CEO'su Roger Smith, müşteriler bu konuda hemfikir olsalar bile müşterileri eğitmeleri ve bazılarını ikna etmeleri gerektiğini de söyledi.
**Ayrıca, ağ güvenliğiyle ilgili endişeler, büyük müşteri şirketlerinin startup'ları seçme konusunda isteksiz olmalarının da nedenidir. **
Örneğin, finansal hizmetler şirketi Truist'in baş veri sorumlusu Tracey Daniels, veri güvenliği açısından daha büyük tedarikçilere güvendiklerini, bu nedenle yeni kurulan şirketler yerine yalnızca büyük teknoloji tedarikçileriyle üretken yapay zeka uygulamalarını keşfetmeyi seçtiklerini söyledi.
**Üçüncüsü, bazı durumlarda bile, dikey sektörlerdeki büyük müşteriler, üretken yapay zeka girişimlerinin büyük miktarlarda para veya şirket öz sermayesi ödemesini gerektirecektir. **
Kıyafet deneyen insanların görüntülerini üreten üretken bir yapay zeka şirketi olan Veesual, başlangıçta eğitim için internette herkese açık görüntüleri kullandı, ancak aynı nedenlerle büyük perakendecilerin modellerini geliştirmek için verilerini teslim etmeye ikna etmeye çalışırken aynı nedenlerle başarısız oldu.
**Dördüncü duruma ulaşmak teknik olarak zordur. **
Örneğin, hukuk firmalarının patent başvuruları hazırlamasına yardımcı olan üretken bir yapay zeka girişimi olan PatentPal, patent başvurularını yayınlamak üzere eğitilmiştir. Modellerini şifrelenmiş veya anonimleştirilmiş gerçek müşteri geri bildirimi üzerine eğitmeye devam ederek araçlarını daha da doğru hale getirme fırsatına sahipler. Ancak bu süreç karmaşıktır çünkü geri bildirim, ticari sırlar da dahil olmak üzere son derece hassas ve gizli verilerden ayrı tutulmalıdır.
**Bununla birlikte, aynı zamanda, üretken AI girişimleri için yarış kızıştı. **
Sonuç olarak, belirli niş pazarlarda daha fazla veriye erişimi güvence altına almak için üretken AI girişimleri üzerinde artan bir baskı var.
Struck Capital'in kurucusu ve yönetici ortağı Adam Struck şunları kaydetti: **Başlangıçlar, belirli niş pazarlarda daha fazla veriyi güvence altına almak için birbirleriyle yarışıyor. **
"Tescilli bir veri kümesi olduğuna inanıyorsanız, onu onlardan önce almak ve ardından münhasırlık için pazarlık yapmak istersiniz. Bu anlamda, neredeyse bir silahlanma yarışına dönüşür" dedi.
(iki)
İlginç bir şekilde, yukarıdaki statüko beni düşündürmeden edemiyor: **Görünüşe göre piyasada veri için gerçekten bir halka açık ticaret piyasası eksikliği var. **
Aslında, 2018'de veya 2017'nin başlarında, bir Amerikan akışlı medya şirketi olan Netflix'teki bir arkadaşım benimle girişimcilik fikrinden bahsetti: halka açık bir veri ticareti pazarı olmak. Bununla birlikte, şirketlerin verilerini gönüllü olarak teslim etmelerine nasıl izin verileceği de dahil olmak üzere uygun bir ürün formu hala yoktur.
Bu açıdan bakıldığında, son iki gündeki bir haber -OpenAI bir ticaret piyasası açmayı düşünüyor- dikkate değer.
Şunlara dikkat edilmelidir: ChatGPT'nin eklenti planı neredeyse başarısız olduktan sonra, ABD basınında çıkan haberlere göre:
OpenAI, müşterilerin özelleştirilmiş yapay zeka modellerini diğer şirketlere satmasına olanak sağlamak için bir pazar yeri açmayı düşünüyor. Başka bir deyişle: Bu pazar yeri, işletmelere son teknoloji büyük dil modellerine erişme ve müşteriler tarafından oluşturulan OpenAI modellerinin ince ayarlı sürümlerini barındırma yolu sağlayacaktır. ...
Bu makalenin geri kalanının ana özeti şu şekildedir:
OpenAI neden bir ticaret piyasası açmayı düşünüyor?
Bu ticaret piyasasında şirketler arasında veri paylaşımı ve işlemleri açmanın bir yolu var mı?