Perjalanan AI di ICTWEEK: para ahli berbicara tentang evolusi GenAI, tren regulasi, potensi blockchain

Perjalanan AI di ICTWEEK: para ahli berbicara tentang evolusi GenAI, tren regulasi, potensi blockchain - Penerapan AI dalam vertikal bisnis mengganggu proses bisnis dan seluruh industri. Apa saja tren di balik kecerdasan buatan generatif (GenAI) di berbagai industri, dan apa saja tantangan yang akan dihadapi? 

Mengapa penting untuk memahami manusia, dan bagaimana AI akan memfasilitasi hal ini? Bagaimana Anda menciptakan layanan yang berkualitas dan efisien menggunakan AI? Bagaimana model bahasa besar (LLM) meningkatkan produktivitas karyawan? 

Seberapa penting regulasi di pasar AI yang berkembang pesat? Berikut ini adalah beberapa isu yang dibahas selama jalur AI Journey: A Journey into the World of Artificial Intelligence di ICTWEEK di Tashkent, yang dihadiri oleh para ahli dari Sber, AIRI, dan Speech Technology Center Group.

Denis Dimitrov, direktur pelaksana ilmu data di Sberbank dan kepala tim Riset AI Sber, berbicara tentang tren dan tantangan GenAI, serta kemajuan dunia dalam kecerdasan umum buatan. Hingga saat ini, para peneliti berfokus pada model generatif yang memproses berbagai jenis data. 

Ini termasuk model bahasa yang mampu mempertahankan dialog tekstual penuh dengan pengguna, model multimoda yang mampu menganalisis gambar, video, suara, dan menjawab berbagai pertanyaan, dan model yang menghasilkan gambar, audio, dan bahkan video penuh. 

Dengan menggunakan Kandinsky, GigaChat, dan OmniFusion sebagai contoh model AI, pakar tersebut menjelaskan apa yang sudah diketahui dan dapat dilakukan oleh model generatif, jenis data apa yang dapat mereka pahami dan hasilkan, dan bagaimana solusi ini membawa kita selangkah lebih dekat untuk menciptakan AGI.

Evgeny Frolov, kepala grup Teknologi Personalisasi di AIRI – Institut Penelitian Kecerdasan Buatan , berbagi wawasan tentang penggunaan model bahasa besar (LLM) dalam pembuatan kode dan membandingkannya dengan sistem rekomendasi. 

Baca juga:Review Anker Soundcore R50i: TWS Murah Terbaik?

Dia menjelaskan bahwa sistem AI rekomendasi berbasis bahasa ini berkinerja paling buruk dalam domain di mana teks tidak memainkan peran dominan. Ini dapat sangat membatasi kekuatan prediktif mereka dan menghasilkan artefak yang tidak diinginkan, seperti halusinasi model ketika model menghasilkan jawaban yang masuk akal tetapi fiktif tanpa pengetahuan khusus. 

Untuk memecahkan masalah tersebut, ahli menyarankan untuk memanfaatkan RAG tambahan yang menggambar representasi kode abstrak dan menggabungkan ketiga komponen — LLM, sistem rekomendasi, dan RAG — menjadi satu arsitektur. Menurut Tn. Frolov, komponen yang memungkinkan untuk mencapai tujuan ini sudah ada. Pertanyaannya adalah bagaimana menggabungkannya dengan benar.

Elvira Chache, direktur eksekutif Sberbank Center for Human-Centered AI , menyajikan tinjauan umum regulasi AI di seluruh dunia. Dunia saat ini tengah mencari regulasi efektif yang akan memungkinkan pengembangan teknologi AI dengan tetap mempertimbangkan kepentingan semua pihak. 

Pada tahun 2024, PBB menerbitkan dua Resolusi internasional utama tentang AI beserta resolusi yang menekankan pentingnya memperkuat kerja sama internasional dalam pengembangan kapasitas AI. Dewan Eropa mengadopsi Konvensi Kerangka Kerja, perjanjian internasional pertama yang bertujuan untuk melindungi hak asasi manusia di era AI. 

Negara-negara Persemakmuran Negara-negara Merdeka (CIS) merancang konsep hukum model tentang AI, yang menyediakan terciptanya lingkungan hukum yang mendukung untuk mendorong kemajuan AI.

Pembicara percaya bahwa ada tiga pendekatan terhadap regulasi — konservatif, hibrida, dan pro-inovasi — tetapi pengawas menghadapi masalah yang sama, di mana pun negaranya: teknologi rekomendasi, deep fake, GenAI, tanggung jawab pengembang, status badan hukum kecerdasan buatan, akses ke data, hak atas konten yang dihasilkan, dan sebagainya. 

Regulasi yang efektif harus mengacu pada dokumen strategis yang menentukan arah utama pekerjaan negara dan kerangka hukum eksperimental, yang juga dikenal sebagai sandbox, tempat pengembang dapat bereksperimen dengan teknologi baru. Standardisasi, yang berarti persyaratan teknis untuk sistem AI, dan etika (ketika pengembang secara sukarela memikul kewajiban tertentu) juga diperlukan. Kompromi perlu ditemukan antara pengembang, pemerintah, dan masyarakat.

Mikhail Voitko, direktur eksekutif Produk B2C dan Layanan Teknologi di Sberbank Salute Services, dan Herman Mikhailov, kepala Lembaga Keuangan di Speech Technology Center Group , menggambarkan kemajuan LLM di Rusia dan di seluruh dunia sebagai berikut: penelitian, pendekatan, dan penerapan dalam bisnis.

Mikhail Voitko mengatakan bahwa model jaringan saraf Sber digunakan oleh individu dan perusahaan, dan model korporat dapat diinstal di tempat. Umumnya, model tersebut menghasilkan teks dan tajuk utama dalam iklan, memparafrasekan teks, dan membandingkannya (misalnya, kontrak). 

Herman Mikhailov mengatakan bahwa STC Group telah menciptakan serangkaian solusi bertenaga GigaChat. Pengalaman lebih dari 30 tahun dalam mengimplementasikan solusi AI dalam bisnis besar memposisikan perusahaan untuk menyesuaikan model dan menyempurnakannya pada data perusahaan, yang mencakup semua kebutuhan bisnis.

Vladimir Popov, direktur eksekutif Lab Blockchain Sberbank , menyampaikan presentasi berjudul “ID Terdesentralisasi: Autentikasi tanpa Perantara.” Di dalamnya, ia merangkum isu-isu terkini terkait layanan ID (risiko kebocoran dan pelacakan, ketergantungan besar pada penyedia utama), menganalisis tren terkini untuk mengatasi isu-isu ini, dan menjelaskan prototipe dan penelitian Sber yang sedang berlangsung dan yang akan datang di bidang ini.

Anda mungkin suka:Zhitai TiPlus7100 1TB Review, Sekencang Apa SSD Ini?