„Thomson Reuters“ ir Londono imperatoriškasis koledžas įkūrė pažangią AI tyrimų laboratoriją, kad įveiktų istorinius diegimo iššūkius.
Greitis ir mastas apibrėžė dabartinį AI bumą. Tačiau įmonėms pagrindinės diegimo kliūtys yra skirtingos: pasitikėjimas, tikslumas ir kilmė. Išspręsdami šias kliūtis, Thomson Reuters ir Londono imperatoriškasis koledžas paskelbė apie penkerių metų partnerystę, kuria siekiama sukurti bendrą „Frontier AI Research Lab“.
Atrodo, kad dalyvaujant įmonių ir akademiniam vadovui, iniciatyva sukurta siekiant atskirti aukšto lygio informatikos mokslą ir pragmatiškus profesionalių paslaugų reikalavimus. Laboratorija vykdys akademinius dirbtinio intelekto tyrimus, daugiausia dėmesio skirdama saugai, patikimumui ir pasienio pajėgumų plėtrai. Ji siūlo įmonių vadovams apžvalgą, kaip ateities sistemos gali tobulėti už generuojamojo teksto ribų, kad atliktų patikimą darbą didelės rizikos aplinkoje.
Patikimumo didinimas atliekant praktinius AI tyrimus
Dabartiniai didelių kalbų modeliai (LLM) dažnai susiduria su tikslumu, kurio reikalaujama tokiuose sektoriuose kaip teisė, mokesčiai ir atitiktis. Siekiant to išvengti, laboratorija planuoja kartu mokyti didelio masto pamatų modelius. Tai galimybė paprastai apsiriboja saujele pramonės technologijų gigantų.
Tyrėjai eksperimentuos su į duomenis orientuotu mašininiu mokymusi ir paieškos papildytu generavimu, naudodami didelę Thomson Reuters turinio saugyklą. Įžeminant AI modelius į patikrintus ir konkrečiai domenui būdingus duomenis, iniciatyva siekiama labai patobulinti algoritmus, naudojamus siekiant teigiamo poveikio platesniame pasaulyje ir spręsti iššūkius prieš pradedant diegti realiame pasaulyje.
Dr. Jonathanas Richardas Schwarzas, Thomson Reuters AI tyrimų vadovas, sakė: „Mes tik pradedame suprasti transformuojantį poveikį, kurį ši technologija turės visiems visuomenės aspektams.
„Mūsų vizija – tai unikali tyrimų erdvė, kurioje kuriami ir pasaulio ekspertams prieinami pagrindiniai algoritmai, didinant skaidrumą, patikrinamumą ir patikimumą, kai šie pokyčiai daro įtaką pasauliui.
Duomenų kilmė čia yra pagrindinė tema. Kaip teigia daktaras Schwarzas, vertė slypi ne tik modelio architektūroje, bet ir jame apdorojamos informacijos kokybėje. Partnerystė sukuria galimybę tyrėjams pasiekti aukštos kokybės duomenis, apimančius sudėtingas ir daug žinių reikalaujančias sritis.
Įmonės AI diegimo iššūkiai tapo istorija
Laboratorijos pažangių AI tyrimų darbotvarkė rodo, kur link juda įmonės technologijos. Be paprasto turinio generavimo, įrenginys tirs agentines AI sistemas, samprotavimus, planavimą ir „žmogaus ciklo“ darbo eigas.
Šios sritys yra būtinos organizacijoms, norinčioms automatizuoti kelių etapų procesus, o ne tik atskiras užduotis. Profesorė Alessandra Russo, kuri kartu su daktaru Schwarzu ir Kembridžo profesoriumi Felixu Steffeku vadovaus laboratorijai, mano, kad speciali infrastruktūra įgalins mokslininkus siekti praktinės svarbos mokslo pažangos.
„Turėdami tam skirtą erdvę, kryptingą doktorantūros grupę ir aukštos kokybės skaičiavimo infrastruktūrą bei palaikymą, mūsų mokslininkai turės teisę peržengti AI ribas ir pateikti mokslo pažangą, kuri tikrai svarbi“, – teigė profesorius Russo.
„Mūsų bendradarbiavimas su Thomson Reuters remiasi realaus naudojimo atvejais, užtikrinant, kad proveržiai virstų reikšminga visuomenine nauda. Yra didžiulis potencialas atskleisti kūrybišką požiūrį į įvairius vaidmenis ir sektorius, leidžiančius dirbtiniam intelektui sustiprinti visuomenę, suaktyvinti tradicines pramonės šakas ir sukurti naujų vaidmenų bei galimybių visoje ekonomikoje.
Operacijų vadovai turėtų atkreipti dėmesį į tai, kad ateityje diegiant dirbtinį intelektą greičiausiai reikės tvirtų „protavimo“ galimybių (ty sistemos gebėjimo planuoti daugybę veiksmų ir patikrinti savo rezultatus), kad jiems būtų galima patikėti savarankišką sprendimų priėmimą reguliuojamose pramonės šakose.
Infrastruktūros ir talentų vamzdynų plėtra, siekiant pažangos AI tyrimuose
Norint atlikti šiuos eksperimentus, reikia didelės skaičiavimo galios – išteklių, kurių dažnai trūksta vien tik akademinėje aplinkoje. Partnerystė tai sprendžia suteikdama tyrėjams prieigą prie „Imperial“ didelio našumo skaičiavimo klasterio. Tai leidžia prasmingo masto AI eksperimentams atskleisti visus iššūkius, kuriuos reikia įveikti prieš pradedant diegti realiame pasaulyje.
Sąranka sukuria grįžtamąjį ryšį tarp tyrimų ir praktikos. Laboratorijoje planuojama priimti daugiau nei tuziną doktorantų, kurie dirbs kartu su Thomson Reuters fundamentinių tyrimų mokslininkais. Ši struktūra pagreitina tyrimų pritaikymą praktikoje ir sukuria tiesioginį talentų ugdymo ir realaus pasaulio patvirtinimo vamzdyną.
Profesorė Mary Ryan, „Imperial“ tyrimų ir įmonių viceprovostė, pakomentavo: „Šis bendradarbiavimas suteikia mūsų tyrėjams erdvės ir paramos tyrinėti esminius klausimus apie tai, kaip AI gali ir turėtų būti naudinga visuomenei.
„Pažanga šioje srityje priklauso nuo griežto mokslo, atviro tyrimo ir stiprių partnerysčių – idealų, kurį iliustruoja požiūris, kurio laikysis ši laboratorija.
Teisinių ir ekonominių iššūkių įveikimas sėkmingam AI diegimui įmonėje
Su AI susijusi rizika yra tiek teisinė, tiek ekonominė, tiek techninė. Tai pripažinęs, laboratorijos valdymo komitete yra profesorius Felixas Steffekas, Kembridžo universiteto teisės profesorius.
„AI turi didelį potencialą pagerinti prieigą prie teisingumo“, – sakė profesorius Steffekas. „Tačiau yra didelių iššūkių, kuriuos reikia išspręsti pagrindiniams tyrimams, kad legalios AI programos būtų saugios ir etiškai atsakingos.
„Laboratorija suburs šviesius protus iš kelių disciplinų, įskaitant teisę, etiką ir dirbtinį intelektą, kad padidintų teisinio AI potencialą ir pašalintų riziką.
Tyrimų apimtis apima platesnį technologijos ekonominį poveikį ir darbo ateitį. Laboratorija siekia pateikti įžvalgų, kaip dirbtinis intelektas gali paskatinti tradicines pramonės šakas ir sukurti naujų vaidmenų visoje ekonomikoje.
Apskritai „Frontier AI Research Lab“ yra pavyzdys, kaip sumažinti įmonių AI strategijų riziką ir įveikti iššūkius, kurie istoriškai stabdė diegimą. Pramoninių duomenų ir skaičiavimo išteklių susiejimas su akademiniu griežtumu padeda organizacijoms suprasti šių sistemų „juodosios dėžės“ pobūdį ir įveikti iššūkius, kad būtų užtikrintas bet kokio diegimo sėkmė.
Veikla laboratorijoje prasidės nuo oficialios pradžios, pradedant nuo pradinės doktorantūros grupės įdarbinimo. Verslo vadovai turėtų sekti bendrus šio skyriaus publikacijas, nes šios išvados greičiausiai bus vertingos gairės vertinant vidinio AI diegimo saugą ir veiksmingumą.
Taip pat žiūrėkite: Šiaurės Amerikos įmonėse auga agentinio AI autonomija
Norite daugiau sužinoti apie AI ir didelius duomenis iš pramonės lyderių? Peržiūrėkite „AI & Big Data Expo“, vykstančią Amsterdame, Kalifornijoje ir Londone. Išsamus renginys yra „TechEx“ dalis ir vyksta kartu su kitais pagrindiniais technologijų renginiais, įskaitant „Cyber Security Expo“. Norėdami gauti daugiau informacijos, spustelėkite čia.
AI naujienas teikia TechForge Media. Čia rasite kitus būsimus įmonių technologijų renginius ir internetinius seminarus.
