Oändliga möjligheter med fullständig oberoende av tredje parterna

Egna, prestationerika AI-system kan snabbt och billigt byggas upp. Företag och myndigheter kan särskilt dra nytta av detta. En egen AI-server, antingen hyrd eller köpt, kan producera miljontals nya resultat. I artikeln nämns exempel på detta.

Inledning

Egna AI-system har så många viktiga fördelar att det tyska företagens tveksamhet är något förvånande. Nu är det dags för en AI-start bättre än någonsin tidigare: mer effektiv, billigare och enklare än någonsin. Man måste bara ha rätt konsulter som inte råder till ChatGPT eller liknande, eftersom det är enkelt men också inte särskilt intelligent.

Många får bara nyheterna om artificiell intelligens när de kommer från OpenAI, Apple eller Google. Vad som låter charmigt för privatpersoner som inte värderar dataöverhörigheten är olyckligt för företag på flera sätt. Det handlar om Abhängighet från tredje part, som i synnerhet består av amerikanska koncerner.

AI kunde aldrig införas så lätt som nu. Topkvalitet på resultaten till låga kostnader och helt utan ChatGPT eller Azure. Däremot med fullständig optimerbarhet och datakontroll.

Bland annat: Även ekonomiskt i 24-timmarsdrift och för miljontals dokument.

Företag och myndigheter lider av flera allvarliga nackdelar när de blir beroende av ChatGPT, Gemini, Claude eller liknande erbjudanden.

Fördelar med Offline-AI

En offline-AIär ett självständigt kraftsystem för ditt företag.

Några av de viktigaste anledningarna till varför företag och myndigheter borde investera i en egen AI-lösning är:

• Oberoende: Med en egen AI-lösning är du oberoende av tredjepartsleverantörer och kan styra dina processer och resultat själv.
• Kostnadseffektivitet: En egen AI-lösning kan i jämförelse med tredjepartsleverantörer vara kostnadseffektivare, särskilt vid hantering av stora datamängder.
• Datasekretess: Med en egen AI-lösning har du kontrollen över dina data och kan säkerställa att de behandlas på ett säkert sätt och i enlighet med gällande dataskyddsförordningar.
• Anpassningsförmåga: En egen AI-lösning kan anpassas till de individuella behoven hos ditt företag, medan tredjepartsleverantörer ofta erbjuder standardiserade lösningar.
• Skalbarhet: En egen AI-lösning kan enkelt skalas upp för att möta den växande efterfrågan från ditt företag.
• Innovationskraft: Med en egen AI-lösning kan du utveckla nya och innovativa tillämpningar som ger din företag ett konkurrensfördelat.

Dessa fördelar eliminerar samtidigt följande nackdelar som ditt företag eller organisationen upplever när man använder ChatGPT.

Nackdelar vid användning av ChatGPT

De negativa aspekterna vid användning av ChatGPT (med mera) i organisationer är bland annat:

• Funktionella beroende: AI-tjänsterna från leverantörerna är ofta inte bytevärda, dels för att de är olika eller dyra i olika utsträckning. Dessutom kommer svårigheter och felkänsliga justeringar som behöver göras vid varje leverantörbyte.
• Prisberoende: Som exempel nämns här två konkreta fall från nutiden. Spotify och Netflix har plötsligt höjt sina priser. Om kunden inte accepterar måste han vid Spotify tåla reklam och blir vid Netflix avbruten. På samma sätt gäller detta för ChatGPT och andra. Priset måste accepteras eller leverantören avbryter er.
• Kunskapsflöde: Alla data som laddas in i Microsofts (ChatGPT, Bing Bot) system, Googles (Gemini, Google Bot) eller Apples (analogt) system används potentiellt för att träna AI. Vänligt nog erbjuder vissa leverantörer åtminstone ett opt-out. Om detta respekteras kan ifrågasättas. Data är ju guld i dagens tid och data som sugits upp av ett AI-modell eller återgivs från det är oftast inte tillräckligt igenkännbara ur upphovsrättslig synvinkel.
• Bristande kunskapsbyggnad: Data som flyger till andra håll gör att datansändaren snabbt blir bekväm. Han litar på leverantören och vill inte ha något mer med detta "AI-ding" att göra. Det viktigaste är att det elektroniska hjärnansvarar bra.
• Bristande flexibilitet: En svart box är en svart box. Den som aldrig själv utvecklat något kan inte eller vill inte det. Beroendet ökar ytterligare, innovationstekniken sjunker istället kraftigt.
• Bristande innovationskraft: Egna AI-system, som kan köra permanent, erbjuder obegränsade möjligheter som aldrig kan nås av tredjepartsystem. Enbart på grund av kostnaderna för tredjepartsdienster.

Företag som sedan använder Microsoft Azure har tydligen en god sponsor. Dessa ofta enorma kostnader behöver inte vara det, om det är betydligt billigare och ibland också bättre.

Några exempel på oväntade möjligheter som företagsägda AI-system kan erbjuda visas nedan.

Oväntade möjligheter för företag

För oväntade möjligheter är särskilt kravet:

• Låga kostnadskrav istället för höga kostnader eller oredovisbara kostnader.
• Hög flexibilitet: Med extremt prestandakraftiga öppen källa AI-funktionsramar och AI-språkmodeller är det idag möjligt utan större ansträngning.
• Egen AI-server, hyrd eller köpt. Följer av ovanstående punkter.

Möjligheter upptäcks främst då ett kognitivt system är i stånd att förbättra sig självt.

Den möjligheten till självförbättring lyckas man bäst med om det artificiella intellektsystemet körs så länge som möjligt.

Vad betyder "detta AI-system är igång"? Med det menas inte att AI-servern är påslagen. Istället innebär det att vi håller AI-systemet permanent upptaget (kan). Ett barn lär sig mer om det lär sig längre. Någon gång måste man sluta lära sig. Men den som bara investerar lite tid kommer aldrig att nå punkten där de har slutat lära sig.

Ett AI-system kan aldrig lära sig något, eftersom det alltid kan bli bättre själv. Det gäller i alla fall för många tillämpningsfall.

Följande processer kan exempelvis förbättras i stort sett till 100% automatiskt:

• Sammanfattning av dokument och texter.
• Textförenkling.
• Sök efter dokument.
• Identifiera vissa relevanta delar av texten i texter. Exempel:
  • Nyckelord
  • för marknadsföring positiva begrepp
  • Positiva eller negativa begrepp eller uttryck.
• Svara på svårare kunskapsfrågor, även med hjälp av världsvetenskap (automatisk internetrecherche)

Genom så kallade Agenter kan vissa komplexa uppgifter redan nu automatiseras hanteras, även i ert företag och med er egen AI-system. Komplexa uppgifter är sådana som kräver flera bearbetningsskritt samt forskning och/eller användning av specifika verktyg. Sådana verktyg kan till exempel vara en miniräknare, väderleksprogrammet, ett nyhetsrobot eller aktieanalys.

Try Offline-AI now

Optimizable and with full data control. Economical even in continuous operation.
Fully-controlled data center, no third-parties.

Try now

Med agenter i sig inträffar inga under, åtminstone inte stora (men potentiellt små). Ansätze som Röd, Ärmer, Grön hjälper till att forma det artificiella intellektet på egen dokument och företagskunskap. RAG innebär att små informationsbitar från företagskunskapen förfrågas för en fråga till den artificiella intelligensen och ges med till språkmodellen för att besvara frågan.

Det som nu är standard, har redan uttömts. I alla fall gäller det för ChatGPT. Vem som helst som behöver tillförlitliga svar och kanske vill kunna identifiera otilförlitliga svar, kommer att sakna ett eget AI-system. Då kan man Tillförlitlighet av AI-svar skapa!

Den speciella charmén med en egen AI-server som körs 24/7 är den otroliga bredd av möjligheter. Denna uppstår från att det AI-språkmodellen kan kritisera och förbättra sig själv. Teoretiskt sett är detta också möjligt med ChatGPT, men misslyckas på följande punkter:

1. Kostnader: För höga användningsbaserade avgifter, när man vill eller ska utföra 100 000 eller även 10 miljoner arbetssteg (inklusive lärschritt).
2. Manuellt är inte kul: Prompt-Tuning med eller utan. Men vem skapar ett dokument med 10 olika prompts som sedan ska läggas in 100 gånger vid 5 steg per fall, totalt 500 gånger? Optimeringen fungerar bara med några dussintal eller hundratals fall. Detta kan inte utföras manuellt.

Och så ser det ut när ni har en egen server. Min företags AI-server här på platsen i Idstein har fungerat obefintligt under flera veckor och gör alltid detta:

1. AI presenteras med dokument. Det kan vara tidningsartiklar, blogginlägg, lagtexter eller andra texter. Texterna hämtas automatiskt från internet för vissa användningssituationer. Därvid åberopas även sökningar och skrapande av internetsidor som är automatiserbara.
2. Vårt språkmodell analyserar texterna enligt uppgiftens krav. Uppgifter kunde vara: sammanfattning av ett text, textförvanskning i olika stil, utvinning av viktiga begrepp, utvinning av kunskap, översättning till andra språk och mycket mer. Nämnda är verkliga pågående processer, inte fantasielement.
3. För många användningsfall är det meningsfullt att låta språkmodellen lösa en uppgift åt gången. Med uppgift menas här inte "begreppsextraktion", utan en mer detaljerad aktivitet. Alla AI-svar från föregående steg förfinas och delvis redan förbättras i detaljstegen.
4. Beroende på tillämpningsfall, upprepa steg 3 med andra detaljaktiviteter noll till x gånger. För vissa tillämpningsfall är fem detaljsteg per datamängd fullt ut rimligt.
5. Låt AI:n själv kritiskt granska sig själv och varje tidigare mottagen svar från AI:n.
6. Använd resultaten från föregående steg för att med hjälp av de ursprungliga indata få ett bättre AI-resultat.
7. Spara resultaten.
8. Använd resultaten för att finjustera det artificiella intelligens-språkmodellen.
9. Börja med 1. och en bättre AI.

Var har människan försvunnit? Den är i huvudsak inte längre nödvändig. Mänsklig inblandning är i dessa processer nödvändig eller meningsfull:

• Tekniskt inrätta AI-mekanismen
• Resultaten från AI övervakas (enkätundersökningar)
• Optimera AI-mekanismen så att den fungerar så bra som möjligt.

Här en lista med konkreta AI-lösningar som redan har genomförts och beskrivits enligt Dr. GDPR:

• Kunskapsassistent
• Enkelhetssättning av lagtexter
• Enkel kommunikation (anmälningar, medborgares eller kunders frågor, support-tillgångar, …)
• Skapa bilder (snabbt med en penna, på en dator)

Ytterligare tillämpningsområden som har genomförts men bara antyds i DR. GDPR är transkription av videor och podcastar samt erkännande av objekt i bilder. Till sist har 3sat genomfört ett intervju med författaren till detta inlägg, som kallades "Ny väg" (från minuten 33:18 i 3sat-dokumentären).

Tack vare ett eget AI-system är alla justeringar möjliga, flera iterationer inget problem, data fullständigt under kontroll och kostnaderna ingen fråga! Det ideala underlaget för innovation har skapats.

När ska ni för er firma eller myndighet använda en AI-server och ta steget in i framtiden? För snabbt införande finns det nu redan installerade och direkt användbara AI-servrar att hyra.