🤖 Google ເອົາຕົວແທນ AI ເປັນຈຸດໃຈກາງຂອງການຊຸກຍູ້ການສ້າງລາຍໄດ້ຂອງວິສາຫະກິດ ↗
Google ໄດ້ອີງໃສ່ແນວຄວາມຄິດທີ່ວ່າຕົວແທນ AI - ບໍ່ພຽງແຕ່ chatbots, ບໍ່ພຽງແຕ່ຜູ້ຊ່ວຍຂຽນໂປຣແກຣມ - ແມ່ນຜະລິດຕະພັນທຸລະກິດທີ່ຈິງຈັງຕໍ່ໄປ. ມັນໄດ້ປ່ຽນຊື່ບາງສ່ວນຂອງ cloud AI stack ຂອງຕົນພາຍໃຕ້ "Gemini Enterprise" ແລະວາງກອບຕົວແທນໃຫ້ເປັນສິ່ງທີ່ບໍລິສັດສາມາດນຳໃຊ້ເພື່ອວຽກງານຕົວຈິງ, ບໍ່ພຽງແຕ່ເດີນຂະບວນຜ່ານກອງປະຊຸມແລະລືມອາຫານທ່ຽງ.
ສ່ວນທີ່ໂດດເດັ່ນແມ່ນການປ່ຽນແປງຂອງນ້ຳສຽງ. Google ໄດ້ປະກາດເກືອບວ່າໄລຍະການທົດລອງໄດ້ສິ້ນສຸດລົງແລ້ວ, ເຊິ່ງເປັນສາຍທີ່ກ້າຫານທີ່ຈະຮັບເອົາ AI. ມັນຍັງໄດ້ນຳສະເໜີລະບົບການປົກຄອງ ແລະ ການຄວບຄຸມຄວາມປອດໄພແບບໃໝ່ສຳລັບຕົວແທນ, ເຊິ່ງມີຈຸດປະສົງເພື່ອສ້າງຄວາມໝັ້ນໃຈໃຫ້ກັບຝູງຊົນທີ່ຍັງຄິດວ່າ "ເຢັນ, ແຕ່ສິ່ງນີ້ສາມາດຫຼອກລວງໄດ້ບໍ?"
🧠 Google Cloud ເປີດຕົວຊິບ AI ໃໝ່ສອງໂຕເພື່ອແຂ່ງຂັນກັບ Nvidia ↗
Google ຍັງໄດ້ນຳສະເໜີ TPU ໃໝ່ສອງອັນ - ອັນໜຶ່ງສ້າງຂຶ້ນສຳລັບການຝຶກອົບຮົມ ແລະ ອີກອັນໜຶ່ງສຳລັບການອະນຸມານ - ຍ້ອນວ່າມັນເຮັດວຽກເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຄອບຄອງ AI stack ເຕັມຮູບແບບແໜ້ນຂຶ້ນ. ບໍລິສັດກ່າວວ່າການຕັ້ງຄ່າໃໝ່ສາມາດຝຶກອົບຮົມຮູບແບບໄດ້ໄວຂຶ້ນ, ໃຫ້ປະສິດທິພາບທີ່ດີກວ່າຕໍ່ໜຶ່ງໂດລາ, ແລະ ຂະຫຍາຍໃຫ້ເຖິງຂະໜາດຂອງກຸ່ມທີ່ເກືອບຈະເປັນເລື່ອງທີ່ບໍ່ສົມເຫດສົມຜົນ.
ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ນີ້ບໍ່ແມ່ນການແບ່ງແຍກຈາກ Nvidia - ມັນເປັນສັນຍານສາທາລະນະທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ Google ກຳລັງເປີດທາງເລືອກຂອງຕົນຢູ່. Google ຍັງມີແຜນທີ່ຈະສະເໜີຊິບລຸ້ນໃໝ່ລ່າສຸດຂອງ Nvidia ເຊັ່ນກັນ, ແຕ່ຂໍ້ຄວາມດັ່ງກ່າວແມ່ນຊັດເຈນພໍສົມຄວນ: ມັນຕ້ອງການໃຫ້ວິສາຫະກິດທີ່ໃຊ້ຊິລິໂຄນຂອງ Google, ຄລາວຂອງ Google, ແລະຮູບແບບຂອງ Google ພາຍໃນວົງຈອນດຽວທີ່ເປັນລະບຽບຮຽບຮ້ອຍ.
💼 OpenAI ຮ່ວມມືກັບ Infosys ເພື່ອນຳເອົາເຄື່ອງມື AI ມາສູ່ທຸລະກິດຫຼາຍຂຶ້ນ ↗
OpenAI ໄດ້ຮ່ວມມືກັບ Infosys ເພື່ອລວມເຄື່ອງມືຕ່າງໆເຊັ່ນ Codex ເຂົ້າໃນແພລດຟອມ Topaz ຂອງບໍລິສັດໄອທີຍັກໃຫຍ່. ຈຸດສຸມແມ່ນວຽກງານຫຼັກຂອງວິສາຫະກິດ - ວິສະວະກຳຊອບແວ, ການທັນສະໄໝແບບດັ້ງເດີມ, DevOps, ການອັດຕະໂນມັດຂອງຂະບວນການເຮັດວຽກ - ວຽກງານທັງໝົດທີ່ຟັງຄືວ່າແຫ້ງແລ້ງຈົນກວ່າມັນຈະເລີ່ມທົດແທນແຮງງານຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍ.
ມີສຽງທີ່ງຸ່ມງ່າມເລັກນ້ອຍຢູ່ທີ່ນີ້. ບໍລິສັດ outsourcing ຂະໜາດໃຫຍ່ກຳລັງຢູ່ພາຍໃຕ້ຄວາມກົດດັນເພາະວ່າ AI ທີ່ສ້າງສັນໄດ້ຄຸກຄາມສ່ວນຕ່າງໆຂອງທຸລະກິດທີ່ພວກເຂົາຂາຍຢູ່ແລ້ວ, ສະນັ້ນການຮ່ວມມືກັບ OpenAI ເບິ່ງຄືວ່າສະຫຼາດແລະເປັນການປ້ອງກັນເລັກນ້ອຍໃນເວລາດຽວກັນ. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ມັນສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຕະຫຼາດກຳລັງເຄື່ອນໄຫວໄປໃສ - ການສາທິດທີ່ໜ້າສົນໃຈໜ້ອຍລົງ, ຫຼາຍກວ່າ "ພວກເຮົາຈະເຊື່ອມໂຍງສິ່ງນີ້ເຂົ້າໃນ Fortune 500 stack ໄດ້ແນວໃດພາຍໃນວັນຈັນ?"
🖱️ ດຽວນີ້ Meta ຈະຕິດຕາມສິ່ງທີ່ພະນັກງານເຮັດຢູ່ໃນຄອມພິວເຕີຂອງເຂົາເຈົ້າເພື່ອຝຶກອົບຮົມຕົວແທນ AI ຂອງຕົນ ↗
Meta ກຳລັງເປີດຕົວເຄື່ອງມືພາຍໃນທີ່ບັນທຶກການເຄື່ອນໄຫວຂອງເມົ້າ, ການຄລິກ, ການກົດແປ້ນພິມ, ແລະ ພາບໜ້າຈໍບາງຄັ້ງຄາວໃນອຸປະກອນເຮັດວຽກເພື່ອຊ່ວຍຝຶກອົບຮົມຕົວແທນ AI. ຫຼັກການແມ່ນງ່າຍດາຍພຽງພໍ - ຖ້າທ່ານຕ້ອງການຕົວແທນທີ່ສາມາດໃຊ້ຄອມພິວເຕີໃນແບບທີ່ຄົນໃຊ້, ທ່ານຕ້ອງການຕົວຢ່າງຕົວຈິງຂອງຄົນທີ່ໃຊ້ຄອມພິວເຕີ.
ບໍ່ແປກໃຈເລີຍທີ່ພະນັກງານເບິ່ງຄືວ່າບໍ່ຕື່ນເຕັ້ນ. ບົດລາຍງານຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງການຕໍ່ຕ້ານພາຍໃນ, ແລະເບິ່ງຄືວ່າບໍ່ມີການເລືອກທີ່ຈະບໍ່ເຂົ້າຮ່ວມກັບຄອມພິວເຕີໂນດບຸກຂອງບໍລິສັດ. Meta ກ່າວວ່າຂໍ້ມູນດັ່ງກ່າວບໍ່ໄດ້ມີຈຸດປະສົງເພື່ອການທົບທວນປະສິດທິພາບ ແລະ ມີມາດຕະການປ້ອງກັນແລ້ວ, ແຕ່ແມ່ນແລ້ວ, ອັນນີ້ໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມເລັກນ້ອຍ.
🔐 ຮູບແບບ AI ທີ່ອັນຕະລາຍທີ່ສຸດຂອງ Anthropic ຕົກໄປຢູ່ໃນມືທີ່ຜິດ ↗
ມີລາຍງານວ່າກຸ່ມນ້ອຍໆທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບອະນຸຍາດໄດ້ເຂົ້າເຖິງຮູບແບບ Mythos ຂອງ Anthropic, ເຊິ່ງເປັນລະບົບທີ່ສຸມໃສ່ຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີທີ່ບໍລິສັດໄດ້ຈຳກັດຢ່າງເຂັ້ມງວດເພາະມັນອາດຈະເປັນອັນຕະລາຍຖ້າໃຊ້ໃນທາງທີ່ຜິດ. ກຸ່ມດັ່ງກ່າວໄດ້ລະບຸວ່າໄດ້ເຂົ້າເຖິງມັນຜ່ານສະພາບແວດລ້ອມຂອງຜູ້ຮັບເໝົາພາກສ່ວນທີສາມ ແລະ ຫຼັງຈາກນັ້ນໄດ້ອີງໃສ່ສິ່ງທີ່ຟັງຄືກັບການສືບສວນທາງອິນເຕີເນັດທຳມະດາ.
ນັ້ນແມ່ນສ່ວນທີ່ໜ້າວິຕົກກັງວົນ - ບໍ່ແມ່ນການລະເມີດລະບົບຂອງແຮກເກີໃນໂຮງໜັງ, ແຕ່ເປັນບັນຫາທາງອ້ອມຫຼາຍກວ່າ. Mythos ແມ່ນມີຈຸດປະສົງສຳລັບບໍລິສັດ ແລະ ລັດຖະບານຈຳນວນຈຳກັດ, ບໍ່ແມ່ນກຸ່ມອອນໄລນ໌ສ່ວນຕົວທີ່ຊອກຫາຮຸ່ນທີ່ຍັງບໍ່ໄດ້ປ່ອຍອອກມາ. Anthropic ກ່າວວ່າພວກເຂົາກຳລັງສືບສວນ ແລະ ບໍ່ມີຫຼັກຖານວ່າລະບົບຂອງຕົນເອງໄດ້ຮັບຜົນກະທົບຢ່າງກວ້າງຂວາງ, ແຕ່ຍັງ... ບໍ່ເໝາະສົມ, ເວົ້າຢ່າງສຸພາບ.
ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ
ເປັນຫຍັງ Google ຈຶ່ງວາງເດີມພັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃສ່ຕົວແທນ AI ສຳລັບວຽກງານຂອງວິສາຫະກິດ?
Google ກຳລັງວາງຕຳແໜ່ງຕົວແທນ AI ເປັນຊອບແວທຸລະກິດທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງແທນທີ່ຈະເປັນຜູ້ຊ່ວຍທົດລອງ. ໂດຍການປ່ຽນຊື່ບາງສ່ວນຂອງ cloud stack ຂອງຕົນພາຍໃຕ້ Gemini Enterprise, ມັນເປັນສັນຍານວ່າບໍລິສັດຄວນປະຕິບັດຕໍ່ຕົວແທນເປັນເຄື່ອງມືສຳລັບຂະບວນການເຮັດວຽກຕົວຈິງ, ບໍ່ພຽງແຕ່ການສາທິດທີ່ປັບປຸງແລ້ວເທົ່ານັ້ນ. ການຄວບຄຸມດ້ານການປົກຄອງ ແລະ ຄວາມປອດໄພທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນຍັງຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າ Google ເຂົ້າໃຈວ່າຜູ້ຊື້ວິສາຫະກິດຍັງຕ້ອງການຄວາມໝັ້ນໃຈກ່ຽວກັບຄວາມສ່ຽງ.
Gemini Enterprise ປ່ຽນແປງຫຍັງແດ່ສຳລັບບໍລິສັດທີ່ປະເມີນຕົວແທນ AI?
ການປ່ຽນແປງຫຼັກແມ່ນຢູ່ໃນການວາງກອບ. Google ກຳລັງກ່າວວ່າໄລຍະການທົດສອບສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນສິ້ນສຸດລົງແລ້ວ ແລະ ຕົວແທນ AI ພ້ອມແລ້ວສຳລັບການນຳໃຊ້ໃນໜ້າວຽກທຸລະກິດປະຈຳວັນ. ສິ່ງນັ້ນມີຄວາມສຳຄັນເພາະວ່າຜູ້ຊື້ວິສາຫະກິດມັກຈະຕ້ອງການຜະລິດຕະພັນທີ່ມີການຄຸ້ມຄອງດ້ວຍການຄວບຄຸມ, ການຄຸ້ມຄອງ ແລະ ຄວາມປອດໄພທີ່ຕິດຕັ້ງມາພ້ອມ, ບໍ່ແມ່ນເຄື່ອງມືທົດລອງທີ່ວ່າງໆທີ່ເບິ່ງໜ້າປະທັບໃຈແຕ່ຍັງຄົງເຊື່ອຖືໄດ້ຍາກໃນການຜະລິດ.
ເປັນຫຍັງ Google ຈຶ່ງສ້າງຊິບ AI ໃໝ່ແທນທີ່ຈະອີງໃສ່ Nvidia ເທົ່ານັ້ນ?
Google ຕ້ອງການການຄວບຄຸມທີ່ເຂັ້ມງວດກວ່າຕໍ່ AI stack ເຕັມຮູບແບບ, ຕັ້ງແຕ່ຮູບແບບຈົນເຖິງໂຄງສ້າງພື້ນຖານຄລາວ ແລະ ຊິລິຄອນ. TPU ໃໝ່ຖືກວາງໄວ້ສຳລັບວຽກທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ໂດຍອັນໜຶ່ງສຸມໃສ່ການຝຶກອົບຮົມ ແລະ ອີກອັນໜຶ່ງສຸມໃສ່ການອະນຸມານ, ແລະ Google ກ່າວວ່າພວກເຂົາປັບປຸງຄວາມໄວ, ຂະໜາດ ແລະ ປະສິດທິພາບຕໍ່ໜຶ່ງໂດລາ. ມັນບໍ່ໄດ້ປະຖິ້ມ Nvidia, ແຕ່ມັນພະຍາຍາມຮັກສາວຽກງານ AI ຂອງວິສາຫະກິດໃຫ້ຫຼາຍຂຶ້ນພາຍໃນລະບົບນິເວດຂອງ Google ເອງ.
ການຮ່ວມມືຂອງ OpenAI ແລະ Infosys ສອດຄ່ອງກັບການຮັບຮອງເອົາ AI ຂອງວິສາຫະກິດແນວໃດ?
ມັນສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ AI ຂອງວິສາຫະກິດກຳລັງກ້າວເຂົ້າໃກ້ການດຳເນີນທຸລະກິດຫຼັກ. ແທນທີ່ຈະສຸມໃສ່ກໍລະນີການນຳໃຊ້ຂອງຜູ້ບໍລິໂພກທີ່ໂດດເດັ່ນ, ການຮ່ວມມືດັ່ງກ່າວແມ່ນສຸມໃສ່ວິສະວະກຳຊອບແວ, DevOps, ລະບົບອັດຕະໂນມັດຂອງຂະບວນການເຮັດວຽກ, ແລະ ການປັບປຸງໃຫ້ທັນສະໄໝພາຍໃນບໍລິສັດຂະໜາດໃຫຍ່. ນັ້ນຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າຜູ້ຊື້ຕ້ອງການໃຫ້ AI ຖືກລວມເຂົ້າໃນລະບົບ ແລະ ການບໍລິການທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ, ໂດຍສະເພາະຜ່ານຄູ່ຮ່ວມງານທີ່ດຳເນີນງານຢູ່ໃນສະພາບແວດລ້ອມ Fortune 500 ແລ້ວ.
ເປັນຫຍັງພະນັກງານ Meta ຈຶ່ງກັງວົນກ່ຽວກັບຕົວແທນ AI ທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບກິດຈະກໍາໃນບ່ອນເຮັດວຽກ?
ຄວາມກັງວົນແມ່ນກ່ຽວກັບເປົ້າໝາຍໜ້ອຍກວ່າກ່ຽວກັບວິທີການເກັບກຳຂໍ້ມູນ. ເຄື່ອງມືພາຍໃນຂອງ Meta ໄດ້ລາຍງານວ່າບັນທຶກການຄລິກ, ການກົດແປ້ນພິມ, ການເຄື່ອນໄຫວຂອງເມົ້າ, ແລະພາບໜ້າຈໍບາງຢ່າງໃນອຸປະກອນເຮັດວຽກ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ເກີດຄຳຖາມກ່ຽວກັບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ຄວາມໄວ້ວາງໃຈ. ເຖິງແມ່ນວ່າມີການຮັບປະກັນວ່າຂໍ້ມູນດັ່ງກ່າວບໍ່ໄດ້ຖືກນຳໃຊ້ສຳລັບການທົບທວນປະສິດທິພາບ, ແຕ່ການຕອບໂຕ້ຂອງພະນັກງານກໍ່ເຂົ້າໃຈໄດ້ເມື່ອບໍ່ມີການເລືອກທີ່ຈະບໍ່ໃຊ້ຄອມພິວເຕີໂນດບຸກຂອງບໍລິສັດ.
ເຫດການ Anthropic Mythos ບອກທຸລະກິດຫຍັງກ່ຽວກັບຄວາມປອດໄພ ແລະ ການຄຸ້ມຄອງ AI?
ມັນຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າຄວາມສ່ຽງໃນການເຂົ້າເຖິງບໍ່ໄດ້ມາຈາກການລະເມີດໂດຍກົງຢ່າງຮຸນແຮງສະເໝີໄປ. ໃນກໍລະນີນີ້, ບັນຫາທີ່ລາຍງານມານັ້ນກ່ຽວຂ້ອງກັບສະພາບແວດລ້ອມຂອງຜູ້ຮັບເໝົາພາກສ່ວນທີສາມ ແລະ ການສືບສວນທາງອອນໄລນ໌ທຳມະດາ, ເຊິ່ງເນັ້ນໃຫ້ເຫັນວ່າຄວາມສ່ຽງດ້ານປະຕູຂ້າງສາມາດມີຄວາມສຳຄັນເທົ່າກັບກົດລະບຽບຄວາມປອດໄພຂອງແບບຈຳລອງ. ສຳລັບທຸລະກິດ, ສິ່ງນັ້ນເຮັດໃຫ້ຕ້ອງການການຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງທີ່ເຂັ້ມງວດກວ່າເກົ່າ, ການກວດກາຜູ້ຮັບເໝົາທີ່ເຂັ້ມແຂງຂຶ້ນ, ແລະ ການຄຸ້ມຄອງລະບົບ AI ທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງ.