ChatGPT’nin yükselişi, yapay zekaya ilişkin kamuoyu farkındalığının yanı sıra yapay zeka etiği etrafındaki büyüyen söylemde büyümeyi tetikledi. AI nasıl kullanılmalı? Sadece iş dünyası için değil, toplum için sonuçları nelerdir?
Algoritmanın nasıl ve kim tarafından oluşturulduğu değil, aynı zamanda modelin kendisinin nasıl oluşturulduğuyla da ilgili olduğunu unutmayın, yapay zeka uygulamalarının doğasında var olan önyargı, bu cesur yeni yapay zeka dünyasında dikkatli davranmamız gerektiği anlamına gelir.
Ne de olsa, AI platformları tarafından sergilenen politik ve toplumsal cinsiyet yanlılığına ilişkin çok sayıda kamuya açık örnek var. OpenAI’nin CEO’su Sam Altman, daha geçen ay ChatGPT’nin “önyargı konusunda eksiklikleri” olduğunu kabul etti. Ancak bu önyargılar ve hatalar, sigorta platformları veya ilaç keşfi gibi yanlış kararların sonuçlarının çok büyük olabileceği alanlara uygulandığında geniş kapsamlı etkilere sahip olabilir.
MLOps (“Makine öğrenimi” ve DevOps’un bir karışımı), üretimde makine öğrenimi modellerini güvenilir ve verimli bir şekilde dağıtmayı ve sürdürmeyi ve bu önyargıları izlemeyi amaçlayan bir dizi uygulamadır. Basitçe söylemek gerekirse, MLOps uygulamaları, Veri Bilimcileri, DevOps ve Makine Öğrenimi mühendisleri tarafından bir yapay zeka algoritmasını günlük, çalışan üretim modellerine dönüştürmek için kullanılır. Buradaki fikir, modelin otomasyonunu geliştirirken aynı zamanda yapay zekanın diğer yönlerinin yanı sıra önyargıyla ilgili ticari ve yasal gereklilikleri de göz önünde bulundurmaktır. Verimliliği artırmanın ayrıca olumlu bir çevresel etkisi vardır.
Seldon makine öğrenimi modellerini optimize etmek için geliştirme araçlarının bu nadir dünyasında uzmanlaşmış bir Birleşik Krallık girişimidir. Arise, Fiddler (45,2 milyon dolar fon), Dataiku (846,8 milyon dolar fon) ve DataRobot (1 milyar dolar fon) şeklinde rakipleri var.
Seldon’un buluttan bağımsız makine öğrenimi devreye alma platformu, 2020’de AlbionVC ve Cambridge Innovation Capital’den 7,1 milyon sterlinlik A Serisi aldı.
Şimdi yeni yatırımcı tarafından yönetilen 20 milyon dolarlık bir B Serisi fonlama turu topladı. Parlak Piksel (eski adıyla Sonae IM). Mevcut yatırımcılar AlbionVC, Cambridge Innovation Capital ve Amadeus Capital Partners da katıldı.
Kurucular Alex Housley (CEO) Clive Cox (CTO), Kasım 2020’deki A serisinden bu yana Seldon’un açık kaynak çerçeveleri için yıllık %400 büyüme oranı elde ettiğini iddia ediyor. daha verimli ve uygun maliyetli.
“Seldon, herhangi bir sektörde makine öğrenimi modellerini dağıtan ve açıklayan kullanıcılar için sürtünmeyi azaltabilen benzersiz bir çözüm sunarak kendisini farklılaştırdı. Bright Pixel Direktörü Pedro Carreira yaptığı açıklamada, “Bu, müşterileri için daha fazla üretkenlik, yönetişim, risk ve uyumluluk yetenekleriyle birlikte daha hızlı değer elde etme süresi anlamına geliyor” dedi.
Mevcut Seldon müşterileri arasında diğerleri arasında PayPal, Johnson & Johnson, Audi ve Experian yer almaktadır.
Seldon’un Kurucusu ve CEO’su Alex Housley bir röportajda bana şunları söyledi: “Yapay zeka her şeyin içinde ve Seldon benzersiz bir konuma sahip. “Açık kaynak dağıtımımızda zaten güçlü bir konuma sahibiz ve az önce doğruladığımız şey, veri akışları ve üretim etrafında sıkı bir entegrasyonla veri merkezli MLOps’ta yeni bir konsept. Basitçe söylemek gerekirse, bir AI modelini algoritması aracılığıyla iyileştirebilirsiniz, ancak bunun küçük iyileştirmeleri vardır. Alternatif olarak – ve bizim yaklaşımımız budur – veri kalitesinin üretimini iyileştirerek çok daha fazla performans elde edebilirsiniz. Bu, Cambridge Üniversitesi ile önemli bir başarı ile birlikte çalıştığımız şeydi.”
Run:ai’nin “Yapay Zeka Altyapısının Durumu Araştırması, 2023″e göre, şirketlerin %88’inde bu modellerin yarısından fazlası üretime geçemiyor. Neden? Çünkü projeler duraklıyor veya iş silolarında tekrarlanan çabalar var.
Seldon, dağıtım süresini ortalama %84 oranında hızlandırmak için ekiplerin daha iyi işbirliği yapmasına yardımcı olabileceğini iddia ediyor. AI’ya gelen çok daha fazla düzenleme olduğu düşünülürse (AB AI ACT ve US EEOC aracılığıyla olduğu gibi) bu önemli olabilir. Seldon – ve rakipleri – işletmelerin bu düzenlemelere uyumlu kalmasına yardımcı olmak için yarışıyor, ancak bu AI modellerini dahili olarak geliştiriyor.
Şirket, Cambridge Üniversitesi’nde ilk DeepMind Makine Öğrenimi Profesörü olan Neil Lawrence ile yakın işbirliği yaptı.
