Klub Innowacji: Nieograniczone możliwości w pełnej niezależności od innych

Własne, efektywne systemy AI mogą być szybko i tanio zbudowane. Firmy i urzędy mogą szczególnie na tym skorzystać. Własny serwer AI, zarówno wynajęty jak i zakupiony, może wyprodukować miliony nowych wyników. W artykule wymieniane są przykłady.

Wprowadzenie

Własne systemy AI mają tak wiele istotnych zalet, że restrykcje niemieckich firm są trochę dziwne. Teraz jest najlepszy moment na rozpoczęcie działalności związanej z AI: lepiej wyposażone, tańsze i łatwiejsze niż kiedykolwiek. Trzeba tylko mieć odpowiednich doradców, którzy nie radzą się ChatGPT czy podobnym, bo to jest proste, ale też niezbyt inteligentne.

Wiele osób dowiaduje się o inteligencji artficialnej tylko wtedy, gdy informacje pochodzą z OpenAI, Apple lub Google. Co dla użytkowników prywatnych brzmi przyjemnie, jeśli nie dbają o prywatność danych, jest dla firm z kilku powodów niewskazane. Mowa tu o zależności od innych osób, które szczególnie pochodzą z amerykańskich korporacji.

Teraz AI może być wprowadzona tak łatwo, jak nigdy wcześniej. Wysoka jakość wyników przy niskich kosztach i bez użycia ChatGPT lub Azure. Ale z pełną optymalizacją i kontrolą danych.

Poza tym: Ekonomicznie również w trybie 24/7 i dla milionów dokumentów.

Przedsiębiorstwa i urzędy ponoszą kilka istotnych strat, gdy zależą od ChatGPT, Gemini, Claude lub podobnych ofert.

Właściwości offlinej AI

Jedna z odsłon AI jest samodzielne systemem AI dla Twojej firmy.

Niektóre z najważniejszych powodów, dla których przedsiębiorstwa i urzędy powinny inwestować w własną rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji to:

• Niepodległość: Z własną rozwiązaniem AI jesteś niezależny od dostawców trzecich i możesz samodzielnie sterować swoimi procesami i wynikami.
• Skuteczność kosztowa: Własna rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji może być w porównaniu z ofertami trzecich firm bardziej kosztowo efektywne, zwłaszcza przy przetwarzaniu dużych ilości danych.
• Ochrona danych: Z własną rozwiązaniem opartym na AI, masz kontrolę nad danymi i możesz zapewnić, że są one bezpieczne i przetwarzane zgodnie z obowiązującymi przepisami o ochronie danych.
• Przydatność adaptacyjna: Własna rozwiązanie AI może być dostosowane do indywidualnych potrzeb Twojej firmy, podczas gdy oferenci trzeciej strony często proponują standardowe rozwiązania.
• Skalowalność: Własna rozwiązanie AI może być łatwo skalowane, aby sprostać rosnącym potrzebom Twojej firmy.
• Innowacja: Z własną rozwiązaniem opartym na sztucznej inteligencji możecie opracować nowe i innowacyjne aplikacje, które będą przynosić wam konkurencyjny advantage.

Te benefits eliminują jednocześnie następujące wady, które dotykają Twojej firmy lub organizacji, gdy zastosuje się ChatGPT.

Wady w przypadku użycia ChatGPT

Wady stosowania ChatGPT (itp.) w organizacjach to m.in.:

• Zależność funkcjonalna: Usługi AI dostawców są często niezastąpione, m.in. dlatego że różnią się lub są zbyt drogie. Dodatkowo trudne i błędne korekty są potrzebne przy każdym zmianie dostawcy.
• Zależność od kosztów: Oto dwa przykładowe przypadki z czasów obecnych. Spotify i Netflix podwyższyły ceny. Jeśli klient nie akceptuje, musi wyrazić zgodę na reklamę u Spotify lub zostanie wyrzucony z Netflixa. Analogicznie zachowują się ChatGPT i inne. Cena musi być zaakceptowana albo dostawca odwołuje usługę.
• Wypływ wiedzy: Wszystkie dane, które są ładowane do systemów Microsoft (ChatGPT, Bing Bot), Google (Gemini, Google Bot) lub Apple (analogicznie), mogą być potencjalnie wykorzystywane do szkolenia modeli AI. Szczęśliwie niektórzy dostawcy oferują możliwość wyłączenia tej funkcji. Czy jest ona respektowana, pozostaje w wątpliwości. W każdym razie dane są złotem naszych czasów i dane, które zostały pobrane do modelu AI lub z niego ponownie wydobyte, są zwykle niewystarczające do odróżnienia ich od oryginału z punktu widzenia praw autorskich.
• Brak budżetu wiedzy: Dane, które przepływają gdzie indziej, sprawiają, że nadawca danych staje się szybko komfortowo. Zaufa on dostawcy i chce niczego więcej z tym "AI-Dings" nie mieć do czynienia. Głównie ważne jest to, aby elektroniczny mózg dostarczał dobre odpowiedzi.
• Brak elastyczności: Czarna Skrzynka jest czarną skrzynką. Kto nigdy nie rozwijał niczego samodzielnie, nie może tego zrobić lub nie chce. Zależność wzrasta, a siła innowacyjna gwałtownie spada.
• Brak innowacyjności: Własne systemy AI, które mogą działać stale, oferują niezmiernie duże możliwości, których nigdy nie będą dysponować systemy trzecie. Samo ze względu na koszty usług zewnętrznych.

Przedsiębiorstwa, które wtedy jeszcze wykorzystują Microsoft Azure, mają przypuszczalnie dobrego sponsora. Te zwykle olbrzymie koszty nie muszą być takie, jeśli jest znacznie gorsze i często lepsze.

Niektóre przykłady niespodziewanych możliwości, które oferują systemy AI własne przedsiębiorstwa, są następnie ilustrowane.

Niezwykłe możliwości dla firm

Warunkiem niezwykłych możliwości są przede wszystkim:

• Niska opłata za połączenie zamiast wysokich kosztów lub nieprzewidywalnych kosztów.
• Wysoka elastyczność: Dzięki bardzo wydajnym otwartym źródłowym frameworkom AI i modelom językowym dzisiaj możliwa jest bez istotnego nakładu pracy.
• Własny serwer AI, wynajmowany lub zakupiony. Wynika z poprzednich punktów.

Możliwości są głównie niespodziewane, gdy system AI jest w stanie samodzielnie się ulepszyć.

Możliwość samodzielnej poprawy sięga najlepszych wyników, gdy system AI działa jak najdłużej.

Co oznacza "system AI działa"? Nie chodzi tu o to, że serwer AI jest włączony. Raczej mówimy o tym, że system AI jest stale aktywny (mogliśmy). Dziecko uczy się więcej, jeśli uczy się dłużej. W pewnym momencie musi zakończyć naukę. Ale kto inwestuje tylko mało czasu, nigdy nie dotrze do punktu, w którym będzie wykształcony.

System AI uczy się potencjalnie nigdy nie. Bo może zawsze poprawić sam siebie. Takie przypadki dotyczą wielu dziedzin.

Następujące procesy mogą być na przykład stale ulepszane, zauważmy, że są one prawie w 100% automatyzowane:

• Zaprezentowanie dokumentów i tekstów w skrócie.
• Uproszczenie tekstu.
• Szukaj dokumentów.
• Identyfikowanie określonych istotnych fragmentów tekstu w tekstach. Przykłady:
  • Słowa kluczowe (Keywords)
  • Dla marketingu pozytywne słowa
  • Pozytywne lub negatywne pojęcia lub frazy.
• Odpowiedzi na trudniejsze pytania wiedzy, również przy użyciu światowego wiedza (automatyzowane wyszukiwanie internetowe)

Poprzez tak zwane Agentów można już teraz automatyzować rozwiązanie niektórych złożonych zadań, również w Twoim przedsiębiorstwie i przy użyciu własnego systemu AI. Zadania te są takie, które wymagają kilku kroków wykonawczych, badań oraz/lub wykorzystania określonych narzędzi. Takie narzędzia mogą być np. kalkulator, prognoza pogody, robot newsowy lub analiza akcji.

Try Offline-AI now

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

Try now

Z agentami same nie następują cuda, przynajmniej nie duże (ale potencjalnie małe!). Metody jak RAG pomagają w kształtowaniu systemu AI na własne dokumenty i wiedzę firmową. RAG oznacza, że małe informacje z wiedzy firmy są wcześniej wyselekcjonowane dla pytania do AI i przekazane modelowi językowemu do odpowiedzi na to pytanie.

Teraz standardem jest już coś, co zostało wyczerpane. W każdym razie dotyczy to ChatGPT. Kto potrzebuje wiarygodnych odpowiedzi i może chcieć rozpoznać niewiarygodne odpowiedzi, nie może obejść się bez własnego systemu AI. Wtedy można stworzyć wiarygodność odpowiedzi z AI!

Specjalny urok własnego serwera AI działającego 24/7 to niezwykła różnorodność możliwości. Wynika to z faktu, że model języka AI może sam krytykować się i doskonalić. Teoretycznie jest to również możliwe w przypadku ChatGPT, jednak spotyka się ono z następującymi problemami:

1. Koszty: Za wysokie przy opłatach zależnych od użycia, jeśli chcemy wykonać 100 000 lub nawet 10 milionów kroków roboczych (w tym kroków nauki).
2. Ręczne tworzenie nie sprawdza się: Prompt-Tuning, czy nie. Ale kto utworzy dokument z 10 różnymi prompami, które następnie będą wprowadzane 100 razy w 5 krokach przypadku, co daje łącznie 500 razy? Optymalizacja działa tylko przy kilkunastu lub setkach przypadków. To nie może być wykonane ręcznie.

A oto jak wygląda to, gdy masz własny serwer. Serwer AI mojej firmy tu w Idsteinie od tygodni nieprzerwanie wykonuje następujące:

1. Dla AI będą przedstawiane dokumenty. Mogą to być artykuły prasowe, wpisy blogowe, teksty prawne lub inne teksty. Teksty te są automatycznie pobierane z internetu w niektórych przypadkach. W tym celu korzysta się również z automatyzowanych wyszukiwań i procedur scrapingowych.
2. Nasz model językowy analizuje teksty zgodnie z opisem zadania. Zadaniem może być np.: podsumowanie tekstu, uproszczenie tekstu w różnych stylach języka, wydobycie istotnych słów, wydobycie wiedzy, tłumaczenie na inne języki i wiele więcej. Wymienione są rzeczywiste procesy, nie fantazyjne formacje.
3. Dla wielu przypadków zastosowania jest sensowne, aby model językowy rozwiązał tylko jedną zadań w tym samym czasie. Przez zadanie tu nie ma na myśli „wydobycia słów”, ale bardziej szczegółowej aktywności. Wszystkie odpowiedzi AI z poprzedniego kroku są teraz więc uzupełniane i często już poprawione w kroku Detailschritt.
4. Zależnie od przypadku użycia, powtarzaj krok 3 z innymi aktywnościami szczegółowymi zero do x razy. W niektórych przypadkach stosowanie pięciu kroków szczegółowych na rekord danych jest całkiem sensowne.
5. Zapłać komputerowi umysłowemu, aby samemu się oczyścił i za każdą wcześniej otrzymaną odpowiedź AI.
6. Użyj wyniku z poprzedniego kroku, aby uzyskać lepsze wyniki AI przy pomocy danych wejściowych początkowych.
7. Zapisz wyniki.
8. Użyj wyników do ulepszania modelu językowego AI.
9. Zacznij od 1. z lepszą AI.

Gdzie tu pozostał człowiek? W istocie nie jest już potrzebny. Praca ludzka w tych procesach jest konieczna lub uzasadniona:

• Ustawienie techniczne mechanizmu AI
• Rezultaty z AI nadzorują (próbki)
• Poprawić mechanizm AI, aż będzie działał jak najlepiej.

Oto lista z konkretnymi rozwiązaniami AI, które zostały już zrealizowane i opisane na podstawie Rozporządzenia o Ochronie Danych Osobowych (RODO):

• Asystent wiedzy
• Uproszczenie tekstów prawnych
• Uproszczenie komunikacji (wnioski, pytania od mieszkańców lub klientów, biletów do pomocy, …)
• Generowanie zdjęć (szybko, na laptopie)

Inne zastosowania, które zostały zrealizowane, ale opisane jedynie w przybliżeniu na mocy RODO, to transkrypcja filmów i podcastów oraz rozpoznawanie obiektów w obrazach. Do tego ostatniego 3sat przeprowadziło wywiad z autorem tego artykułu zatytułowany „Nowe drogi” (od minuty 33:18 w dokumentacji 3sat).

Dzięki własnemu systemowi AI możliwe są dowolne optymalizacje, kilka iteracji nie jest problemem, dane są w pełni kontrolowane i koszty nie są kwestią! Stworzono idealny grunt dla innowacji.

Kiedy powinniście dla swojej firmy lub urzędu wynająć serwer AI i ruszyć w przyszłość? Dla szybkiego wejścia już teraz dostępne są przedinstalowane i bezpośrednio używalne serwery AI do wynajęcia.