Ryan Ries o ewolucji AI w przedsiębiorstwach i budowaniu na dużą skalę w Mission

Odkrywanie renesansu sztucznej inteligencji z dr Ryanem Riesem

Wyobraź sobie, że ze świata chemii biofizycznej stajesz się szanowanym liderem w dziedzinie sztucznej inteligencji. Dr Ryan Ries, główny naukowiec ds. sztucznej inteligencji i danych w firmie Misja, właśnie to zrobił. Z doktoratem UCLA i Caltech, jego wkład w rozwój i wdrażanie sztucznej inteligencji w ciągu ostatnich dwudziestu lat jest godny uwagi. Rzut oka na jego portfolio ujawnia imponującą współpracę z Departamentem Obrony USA i gigantami z listy Fortune 500. Zespół, któremu przewodzi w Mission, nieustannie pracuje nad rozwojem złożonych, opartych na AWS rozwiązań w zakresie sztucznej inteligencji i danych.

Droga do jego obecnego stanowiska nie była bynajmniej prosta. Dr Ries przypisuje eksplozję rozwoju sztucznej inteligencji temu, co nazywa “renesansem AI”, wywołanym przez przełomowe innowacje infrastrukturalne, takie jak AWS i zwiększony dostęp do skalowalnych zasobów technologicznych. Na początku rozwój sztucznej inteligencji był hamowany przez żmudne procesy kodowania i ograniczone zasoby. Biblioteki open source i Python przyniosły pewną ulgę, ale prawdziwe przyspieszenie nastąpiło wraz z pojawieniem się hiperskalerów, takich jak AWS.

Metodologia misji i jej wdrożenie: Bezpieczeństwo, skalowalność i sztuczna inteligencja

W Mission silny nacisk na bezpieczeństwo i skalę nadaje ton ich usługom w chmurze. Koncepcja bezpieczeństwa jest tak głęboko zakorzeniona w kulturze pracy, że nie ma samodzielnego zespołu ds. bezpieczeństwa; zamiast tego odpowiedzialność jest dzielona równo między wszystkich interesariuszy. Takie podejście przyniosło firmie tytuł Security Partner of the Year AWS przez dwa kolejne lata. Mission korzysta z AWS Bedrock do ochrony wrażliwych danych w ekosystemie AWS, w tym danych osobowych (PII).

Jeśli chodzi o skalowalność sztucznej inteligencji, Mission jest biegła w tworzeniu bezpiecznych i wydajnych potoków MLOps. Chociaż generatywna sztuczna inteligencja jest kojarzona z modelami na dużą skalę, takimi jak ChatGPT, dr Ries zauważa, że większość przypadków użycia w przedsiębiorstwach jest skromna i wewnętrzna. Warstwa API AWS Bedrock jest wykorzystywana do wspierania elastyczności i wydajności potrzebnej do obsługi tych rzeczywistych aplikacji.

Każde zaangażowanie klienta w Mission jest wyjątkowe, ale wspólnym wątkiem jest głębokie zagłębienie się w cele biznesowe na samym początku. Pomaga to w identyfikacji obciążeń, które wymagają migracji, wycofania lub refaktoryzacji, a tym samym zapewnia efektywność kosztową i skalowalność podczas migracji do chmury. Zwłaszcza w przypadku generatywnej sztucznej inteligencji, Mission zajmuje się nie tylko projektowaniem i rozwiązaniami pilotażowymi, ale także dostrajaniem podpowiedzi, rozwiązywaniem przypadków skrajnych i podejmowaniem migracji danych w celu uzyskania optymalnych wyników.

Poruszanie się po krajobrazie sztucznej inteligencji: Wyzwania, role i porady

Dr Ries formułuje interesujący związek między innowacyjnością a zaufaniem. Dla niego kompetencje i zaufanie zakorzenione w zespole Mission pozwalają nie tylko na odważne innowacje, ale także zapewniają bezpieczeństwo i zgodność z celami biznesowymi. Mówiąc o wpływie i ograniczeniach sztucznej inteligencji, koncentruje się na obszarach, w których generatywna sztuczna inteligencja dokonała znaczącej różnicy, takich jak inteligentne przetwarzanie dokumentów (IDP) i chatboty, a gdzie wypada nieco płasko, na przykład w tworzeniu generatywnych obrazów i filmów, które znajdują zastosowanie tylko w branżach kreatywnych i marketingowych.

Wraz z ewolucją sztucznej inteligencji zmieniła się również rola urzędników ds. sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach. Dr Ries opowiada się przeciwko nadawaniu symbolicznych tytułów bez faktycznego mandatu. Niezależnie od tego, czy jest to Chief AI Officer, Chief Data Officer czy CTO, kluczowe znaczenie ma upoważnienie do kierowania wielofunkcyjną strategią AI, która obejmuje dane, infrastrukturę i wyniki biznesowe.

Kwestia budowania kompetentnych zespołów AI również nie jest mu obca. Prawdziwa wiedza i ciekawość mają pierwszeństwo w środowiskach o wysokiej stawce. Ponadto organizacje, które chcą przejść od weryfikacji koncepcji do rzeczywistej produkcji, potrzebują dostosowania między działami. Niezbędna jest solidna infrastruktura MLOps, a w przypadku generatywnej sztucznej inteligencji wiąże się to również z wyzwaniami w zakresie inżynierii, zgodności i potoków. Współpracując z firmami takimi jak Mission, startupy stawiające na sztuczną inteligencję mogą przyspieszyć swój rozwój, zapewnić sobie strategiczne wytyczne i mieć pewność co do walidacji swoich produktów.

Zastanawiając się nad szybkim tempem rozwoju sztucznej inteligencji, dr Ries zachęca startupy do zawężenia swojej uwagi. Tworzenie cienkich opakowań wokół ChatGPT może zapewnić krótkoterminowe wyniki, ale prawdziwy sukces polega na identyfikowaniu istotnych problemów, projektowaniu innowacyjnych rozwiązań i uruchamianiu systemów gotowych do produkcji od samego początku. Zobacz oryginalny wywiad tutaj.