Szingapúr generatív mesterséges intelligencia felhasználási eseteket keres homokozó opciókkal
Két homokozó, köztük egy a kormányzati alkalmazások számára, a Google Cloud generatív mesterséges intelligencia eszközkészletén fog futni, és három hónapig ingyenesen elérhető.
Két homokozó áll most a szingapúri kormányzati szervek és vállalkozások rendelkezésére a generatív mesterséges intelligencia (AI) alkalmazások fejlesztésére és tesztelésére.
Mindkét homokozó a Google Cloud generatív AI eszközkészletein fog futni, beleértve a Vertex AI platformot, az alacsony kódú fejlesztői eszközöket és a grafikus feldolgozó egységeket (GPU). Előzetesen kiképzett generatív mesterségesintelligencia-modellek is elérhetővé válnak, amelyek magukban foglalják a Google saját nagy nyelvi modelljét, a Palmot, partnerei mesterséges intelligencia modelljeit, valamint a nyílt forráskódú lehetőségeket.
A kezdeményezés része annak a partnerségi megállapodásnak, amelyet az Egyesült Államok felhőszolgáltatója és a szingapúri kormány kötött az év elején egy mesterségesintelligencia-kormányzati felhőfürt létrehozásáról. A felhőplatform a Google Cloud dedikált környezetben fut, és célja, hogy elősegítse a mesterséges intelligencia elterjedését a közszférában.
Az egyik homokozót kizárólag az állami szervek használhatják majd, míg a másikat a helyi szervezetek használhatják. A két vezérelt felhőalapú környezetet együttesen három hónapig ingyenesen biztosítjuk, akár 100 használati eset vagy szervezet számára.
Ezeket egy 100 napon át tartó műhelymunka során választják ki, amelyek során a résztvevők képzésben vesznek részt a Google Cloud mérnökei által, hogy azonosítsák azokat a használati eseteket, amelyek támogathatók generatív mesterséges intelligenciával, és a homokozóból származó eszközkészletekkel megépíthetők.
Az Okos Nemzet és Digitális Kormányhivatal (SNDGO) kezeli majd a kormányzati homokozót. míg a Digital Industry Singapore (DISG) kezeli a helyi vállalkozások számára fenntartott homokozót.
Josephine Teo kommunikációs és információs miniszter szerint Szingapúrban, amely 2019-ben vezette be nemzeti mesterségesintelligencia-stratégiáját, ma több mint 4000 kutató publikál az AI-ról. Noha a kutatás eredménye „több mint tiszteletreméltó”, megjegyezte, hogy Szingapúrnak még „van némi távolsága” ahhoz, hogy ezt a kutatást értelmes felhasználási esetekké alakítsák át a különböző vertikumokban.
"Az ilyen erőfeszítések fontosak, mert arra késztetnek bennünket, hogy kiküszöböljük a töréseket" - mondta Teo a homokozók elindításakor. "Ezek a torlódások lehetnek adatproblémák, de lehetnek biztonsági problémák is. A mesterséges intelligencia felelős megvalósításához biztosítanunk kell, hogy ne hagyja megválaszolatlanul ezeket a kérdéseket, hanem kielégítő válaszokat dolgozzon ki. Ez lehetővé teszi számunkra, hogy a lehető legteljesebb mértékben kiaknázzuk a lehetőségeket. AI Szingapúr számára."
A Google Cloud ázsiai és csendes-óceáni térségének alelnöke, Karan Bajwa megjegyezte, hogy a generatív mesterséges intelligencia bevezetése egy szervezeten belül más megközelítést igényel, mint az általános célú, nyilvános, generatív AI-alkalmazások. Az előbbit irányítottan és robusztusan kell telepíteni, megkövetelve, hogy a vállalati szintű generatív mesterségesintelligencia-alkalmazások válogatott és a vállalat által jóváhagyott adatforrásokon alapuló válaszokat adjanak.
Az adatbiztonság kritikus fontosságú a generatív mesterséges intelligencia modellek esetében is, amelyeket a vállalati alkalmazások betanítására használnak, hogy biztosítsák az érzékeny információk kiszivárgását. A mesterséges intelligencia modelleket is kalibrálni és finomítani kell ahhoz az iparághoz, amelyben a szervezet működik, például az egészségügyben vagy a pénzügyi szolgáltatásokban, mondta Bajwa.
Költségük optimalizálása érdekében a vállalatoknak a megfelelő modellt kell választaniuk az üzleti kihíváshoz, amelyet megoldani szeretnének - mondta, hozzátéve, hogy minél nagyobb a modell, annál költségesebb a használata.
A homokozók "tiszta utat" biztosítanak a vállalatok számára, hogy "gyorsan, egyszerűen és felelősségteljesen" megépíthessék saját generatív AI-alkalmazásaikat a szükséges adatbiztonsággal és -irányítással.
Azok a szervezetek, amelyek már feliratkoztak a sandbox kezdeményezésekben való részvételre, többek között a Munkaerő Minisztérium, a Kormányzati Technológiai Ügynökség (GovTech), az American Express, a PropertyGuru Group és a Tokopedia.
A közszféra informatikai igazgatóirodája, a GovTech mesterséges intelligencia és természetes nyelvi feldolgozó motorokat használ a virtuális intelligencia chat-asszisztens (Vica) platformjának működtetéséhez. A generatív mesterséges intelligencia kiaknázására törekszik, és azt tervezi, hogy az év végéig mind a 88 chatbotot áthelyezik a generatív mesterséges intelligencia modellekre.
A GovTech már alkalmaz generatív mesterséges intelligenciát hét chatbot működtetésére, amelyeket többek között két intranethez, a Housing Development Boardhoz és a Singapore Polytechnichez használnak.
A GovTech szerint a generatív mesterséges intelligencia tízszeresére csökkentette a modell betanításához szükséges órák számát, és természetesebb válaszokat generált. A hallucinációk kockázatának csökkentése érdekében a válaszokat közvetlenül az illetékes kormányzati szervtől származó adatokból generálják. Az időjárással kapcsolatos kérdésekre például a Nemzeti Környezetvédelmi Ügynökség API-jából kinyert adatok segítségével válaszolunk.
A generatív mesterséges intelligencia modelleket ezután elsősorban a chatbotok képzésére használják, hogy jobban megértsék a kérdéseket. A generatív mesterséges intelligencia által kiképzett chatbotok képesek a kérdések 85-90%-ára válaszolni, míg a nem generatív mesterséges intelligencia chatbotok körülbelül 75%-ára képesek.
A szervezeteknek törekedniük kell arra, hogy mesterséges intelligencia modelleket képezzenek ki olyan kockázatok kezelésére, mint a hallucinációk - mondta Jimmy Ng, a DBS Bank informatikai igazgatója, a csoport technológiai és műveleti vezetője.
A nagy nyelvi modellek bármilyen nyilvánosan elérhető adatból tanulnak, amelyek nem feltétlenül minőségi adatok. Bár a plug-and-play megközelítés egyeseknél működhet, a vállalkozásoknak olyan mesterséges intelligencia-alkalmazásokra van szükségük, amelyek rendelkeznek a szükséges védőkorlátokkal és biztonsággal, mondta Ng a bevezetéskor tartott panelbeszélgetésen.
A szervezeteknek ezután saját tudásadatbázisukkal kellene élesíteniük a nagy nyelvi modelleket, hogy javítsák a képzési adatok minőségét - tette hozzá.