شرکت هوش مصنوعی چیست؟

شرکت هوش مصنوعی چیست؟

پاسخ کوتاه: یک شرکت هوش مصنوعی، شرکتی است که محصول اصلی، ارزش یا مزیت رقابتی آن به هوش مصنوعی متکی است - هوش مصنوعی را حذف کنید و محصول یا خدمات آن سقوط می‌کند یا به طرز چشمگیری بدتر می‌شود. اگر هوش مصنوعی فردا شکست بخورد و شما هنوز بتوانید با صفحات گسترده یا نرم‌افزارهای اولیه محصول خود را ارائه دهید، احتمالاً شما دارای قابلیت هوش مصنوعی هستید، نه بومی هوش مصنوعی. شرکت‌های واقعی هوش مصنوعی از طریق داده‌ها، ارزیابی، استقرار و حلقه‌های تکرار فشرده، خود را متمایز می‌کنند.

نکات کلیدی:

وابستگی اصلی : اگر حذف هوش مصنوعی باعث خرابی محصول می‌شود، شما به دنبال یک شرکت هوش مصنوعی هستید.

آزمایش ساده : اگر می‌توانید بدون هوش مصنوعی لنگ لنگان پیش بروید، احتمالاً هوش مصنوعی در شما فعال است.

سیگنال‌های عملیاتی : تیم‌هایی که در مورد رانش، مجموعه‌های ارزیابی، تأخیر و حالت‌های خرابی بحث می‌کنند، معمولاً کار سختی را انجام می‌دهند.

مقاومت در برابر سوء استفاده : برای مواقعی که مدل‌ها با شکست مواجه می‌شوند، محافظ، نظارت و برنامه‌های بازگشت به حالت اولیه ایجاد کنید.

بررسی دقیق خریدار : با استفاده از سازوکارها، معیارها و مدیریت شفاف داده‌ها، از شستشوی هوش مصنوعی جلوگیری کنید.

اینفوگرافیک: شرکت هوش مصنوعی چیست؟

«شرکت هوش مصنوعی» آنقدر آزادانه به این سو و آن سو پرتاب می‌شود که این خطر وجود دارد که همه چیز و هیچ چیز را همزمان معنا کند. یک استارتاپ به دلیل اضافه کردن یک جعبه تکمیل خودکار، ادعای وضعیت هوش مصنوعی می‌کند. شرکت دیگری مدل‌ها را آموزش می‌دهد، ابزار می‌سازد، محصولات را ارسال می‌کند و در محیط‌های تولید مستقر می‌کند... و همچنان در یک سطل قرار می‌گیرد.

بنابراین این برچسب به لبه‌های تیزتری نیاز دارد. تفاوت بین یک کسب‌وکار بومی هوش مصنوعی و یک کسب‌وکار استاندارد با اندکی چاشنی یادگیری ماشینی، زمانی که بدانید دنبال چه چیزی باشید، به سرعت خود را نشان می‌دهد.

مقالاتی که شاید بعد از این مطلب دوست داشته باشید بخوانید:

🔗 نحوه عملکرد ارتقاء کیفیت با هوش مصنوعی
بیاموزید که چگونه مدل‌ها جزئیات را اضافه می‌کنند تا تصاویر را به طور واضح بزرگ کنند.

🔗 کد هوش مصنوعی چه شکلی است؟
نمونه‌هایی از کد تولید شده و نحوه ساختار آن را ببینید.

🔗 الگوریتم هوش مصنوعی چیست؟
الگوریتم‌هایی را که به هوش مصنوعی در یادگیری، پیش‌بینی و بهینه‌سازی کمک می‌کنند، بشناسید.

🔗 پیش‌پردازش هوش مصنوعی چیست؟
مراحلی را کشف کنید که داده‌ها را برای آموزش تمیز، برچسب‌گذاری و قالب‌بندی می‌کنند.

یک شرکت هوش مصنوعی چیست: تعریف واضح و معتبر ✅

یک تعریف کاربردی:

یک شرکت هوش مصنوعی، کسب‌وکاری است که محصول اصلی، ارزش یا مزیت رقابتی آن به هوش مصنوعی بستگی دارد - به این معنی که اگر هوش مصنوعی را حذف کنید، «وضعیت» شرکت از هم می‌پاشد یا به طرز چشمگیری بدتر می‌شود. ( OECD ، NIST AI RMF )

نه اینکه «ما یک بار در یک هکاتون از هوش مصنوعی استفاده کردیم.» نه اینکه «ما یک چت‌بات به صفحه تماس اضافه کردیم.» بیشتر شبیه به این:

  • این محصول است (یا توسط یک سیستم سرتاسری پشتیبانی می‌شود) ( OECD )

  • برتری این شرکت از مدل‌ها، داده‌ها، ارزیابی و تکرار ناشی می‌شود ( Google Cloud MLOps ، NIST AI RMF Playbook - Measure )

  • هوش مصنوعی یک ویژگی نیست - موتور بازیه 🧠⚙️

در اینجا یک بررسی ساده از درون آمده است:

تصور کنید که هوش مصنوعی فردا شکست بخورد. اگر مشتریان همچنان به شما پول می‌دهند و شما می‌توانید با صفحات گسترده یا نرم‌افزارهای اولیه لنگ لنگان پیش بروید، احتمالاً شما دارای هوش مصنوعی هستید، نه بومی آن.

و بله، یک قسمت وسط تار هست. مثل عکسی که از پشت یک پنجره‌ی مه‌آلود گرفته شده... استعاره‌ی خوبی نیست، اما منظورم رو می‌فهمید 😄

تفاوت «شرکت هوش مصنوعی» در مقابل «شرکت مجهز به هوش مصنوعی» (این بخش بحث را بی‌مورد می‌کند) 🥊

اکثر کسب‌وکارهای مدرن از نوعی هوش مصنوعی استفاده می‌کنند. این به تنهایی آنها را به یک شرکت هوش مصنوعی تبدیل نمی‌کند. ( OECD )

معمولاً یک شرکت هوش مصنوعی:

  • قابلیت هوش مصنوعی را مستقیماً می‌فروشد (مدل‌ها، کمک خلبانان، اتوماسیون هوشمند)

  • سیستم‌های هوش مصنوعی اختصاصی را به عنوان محصول اصلی می‌سازد

  • مهندسی، ارزیابی و استقرار جدی هوش مصنوعی را به عنوان یک عملکرد اصلی دارد ( Google Cloud MLOps )

  • به طور مداوم از داده‌ها یاد می‌گیرد و عملکرد را به عنوان یک معیار کلیدی بهبود می‌بخشد 📈 ( گزارش گوگل MLOps )

معمولاً یک شرکت مجهز به هوش مصنوعی:

  • از هوش مصنوعی به صورت داخلی برای کاهش هزینه‌ها، سرعت بخشیدن به گردش کار یا بهبود هدف‌گذاری استفاده می‌کند

  • هنوز چیز دیگری می‌فروشد (کالاهای خرده فروشی، خدمات بانکی، تدارکات، رسانه و غیره)

  • می‌تواند هوش مصنوعی را با نرم‌افزار سنتی جایگزین کند و همچنان «خودش باشد»

مثال‌ها (عمدا کلی هستند، زیرا بحث در مورد برندها برای برخی افراد یک سرگرمی است):

  • بانکی که از هوش مصنوعی برای تشخیص کلاهبرداری استفاده می‌کند - مجهز به هوش مصنوعی

  • یک خرده‌فروش با استفاده از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی موجودی - مجهز به هوش مصنوعی

  • شرکتی که محصول آن یک نماینده پشتیبانی مشتری هوش مصنوعی است - احتمالاً یک شرکت هوش مصنوعی

  • پلتفرمی برای فروش ابزارهای نظارت، ارزیابی و استقرار مدل - شرکت هوش مصنوعی (زیرساخت) ( Google Cloud MLOps )

بنابراین بله... دندانپزشک شما ممکن است از هوش مصنوعی برای برنامه‌ریزی یادآوری‌ها استفاده کند. این آنها را به یک شرکت هوش مصنوعی تبدیل نمی‌کند 😬🦷

چه چیزی یک نسخه خوب از یک شرکت هوش مصنوعی را می‌سازد 🏗️

همه شرکت‌های هوش مصنوعی به یک شکل ساخته نشده‌اند، و در حقیقت، برخی از آنها عمدتاً از طریق سرمایه‌گذاری خطرپذیر و با الهام از احساسات شکل گرفته‌اند. یک نسخه خوب از یک شرکت هوش مصنوعی معمولاً چند ویژگی مشترک دارد که بارها و بارها خود را نشان می‌دهند:

  • مالکیت واضح مشکل : آنها یک مشکل خاص را حل می‌کنند، نه اینکه «هوش مصنوعی برای همه چیز» باشد

  • نتایج قابل اندازه‌گیری : دقت، صرفه‌جویی در زمان، کاهش هزینه، خطاهای کمتر، تبدیل بالاتر - چیزی را انتخاب کنید و آن را پیگیری کنید ( NIST AI RMF )

  • نظم و انضباط داده : کیفیت داده، مجوزها، مدیریت و حلقه‌های بازخورد اختیاری نیستند ( NIST AI RMF )

  • فرهنگ ارزیابی : آنها مدل‌ها را مانند بزرگسالان آزمایش می‌کنند - با معیارها، موارد حاشیه‌ای و نظارت 🔍 ( Google Cloud MLOps ، Datadog )

  • واقعیت استقرار : سیستم در شرایط نامرتب روزانه کار می‌کند، نه فقط در نسخه‌های نمایشی

  • یک مزیت قابل دفاع : داده‌های دامنه، توزیع، یکپارچه‌سازی گردش کار یا ابزار اختصاصی (نه فقط «ما آن را API می‌نامیم»)

یک نشانه‌ی شگفت‌آور و گویا:

  • اگر تیمی در مورد تأخیر، رانش، مجموعه‌های ارزیابی، توهمات و حالت‌های شکست ، احتمالاً در حال انجام کار واقعی هوش مصنوعی است. ( IBM - رانش مدل ، OpenAI - توهمات ، Google Cloud MLOps )

  • اگر آنها بیشتر در مورد «انقلابی کردن هم‌افزایی با ارتعاشات هوشمند» صحبت می‌کنند، خب... خودتان که می‌دانید قضیه از چه قرار است 😅

جدول مقایسه: «انواع» رایج شرکت‌های هوش مصنوعی و آنچه می‌فروشند 📊🤝

در زیر یک جدول مقایسه سریع و کمی ناقص (مانند تجارت روزمره) آورده شده است. قیمت‌ها «سبک‌های قیمت‌گذاری معمول» هستند، نه اعداد دقیق، زیرا بسیار متفاوت است.

گزینه / «نوع» بهترین مخاطب قیمت (معمولی) چرا کار می‌کند؟
سازنده مدل بنیاد توسعه‌دهندگان، شرکت‌ها، همه... تقریباً قراردادهای بزرگ مبتنی بر استفاده مدل‌های عمومی قوی به یک پلتفرم تبدیل می‌شوند - لایه «شبیه سیستم عامل» ( قیمت‌گذاری API OpenAI )
اپلیکیشن هوش مصنوعی عمودی (حقوقی، پزشکی، مالی و غیره) تیم‌هایی با گردش‌های کاری مشخص اشتراک + قیمت‌گذاری صندلی محدودیت‌های دامنه، هرج و مرج را کاهش می‌دهند؛ دقت می‌تواند افزایش یابد (وقتی به درستی انجام شود)
کمک خلبان هوش مصنوعی برای کارهای دانش‌محور فروش، پشتیبانی، تحلیلگران، عملیات ماهانه به ازای هر کاربر به سرعت در زمان صرفه‌جویی می‌کند، با ابزارهای روزانه ادغام می‌شود... وقتی خوب باشد، کاربردی است ( قیمت‌گذاری مایکروسافت ۳۶۵ کپی‌رایت )
پلتفرم MLOps / Model Ops تیم‌های هوش مصنوعی در حال تولید قرارداد سازمانی (گاهی دردناک) نظارت، استقرار، مدیریت - غیرجذاب اما ضروری ( Google Cloud MLOps )
شرکت داده + برچسب گذاری سازندگان مدل، شرکت‌ها به ازای هر وظیفه، به ازای هر برچسب، ترکیبی داده‌های بهتر اغلب به طرز شگفت‌آوری بر «مدل‌های فانتزی‌تر» غلبه می‌کنند ( MIT Sloan / Andrew Ng در مورد هوش مصنوعی داده‌محور )
هوش مصنوعی لبه‌ای / هوش مصنوعی درون دستگاهی سخت‌افزار + اینترنت اشیا، سازمان‌های حساس به حریم خصوصی صدور مجوز به ازای هر دستگاه تأخیر کم + حریم خصوصی؛ همچنین به صورت آفلاین کار می‌کند (بسیار عالی) ( NVIDIA ، IBM )
مشاوره/یکپارچه‌ساز هوش مصنوعی سازمان‌های غیربومی هوش مصنوعی نگهدارنده‌های مبتنی بر پروژه سریع‌تر از استخدام داخلی عمل می‌کند - اما در عمل به استعداد بستگی دارد
ابزار ارزیابی / ایمنی مدل‌های حمل و نقل تیم‌ها اشتراک چند مرحله‌ای به جلوگیری از شکست‌های خاموش کمک می‌کند - و بله، این خیلی مهم است ( NIST AI RMF ، OpenAI - توهمات )

به نکته‌ای توجه کنید. «شرکت هوش مصنوعی» می‌تواند به کسب‌وکارهای بسیار متفاوتی اشاره داشته باشد. برخی مدل می‌فروشند. برخی بیل برای سازندگان مدل می‌فروشند. برخی محصولات نهایی می‌فروشند. همان برچسب، اما واقعیت کاملاً متفاوت.

الگوهای اصلی شرکت‌های هوش مصنوعی (و اشتباهات آنها) 🧩

بیایید کمی عمیق‌تر شویم، چون اینجاست که مردم اشتباه می‌کنند.

۱) شرکت‌های مدل‌محور 🧠

این‌ها مدل‌هایی را می‌سازند یا تنظیم می‌کنند. قدرت آن‌ها معمولاً عبارت است از:

  • استعداد پژوهشی

  • بهینه‌سازی محاسباتی

  • حلقه‌های ارزیابی و تکرار

  • زیرساخت‌های خدماتی با عملکرد بالا ( گزارش گوگل MLOps )

دام رایج:

  • آنها فرض می‌کنند که «مدل بهتر» به طور خودکار برابر با «محصول بهتر» است.
    اما اینطور نیست. کاربران مدل‌ها را نمی‌خرند، بلکه نتایج را می‌خرند.

۲) شرکت‌های هوش مصنوعی محصول‌محور 🧰

این‌ها هوش مصنوعی را در داخل یک گردش کار جاسازی می‌کنند. آن‌ها از طریق موارد زیر برنده می‌شوند:

  • توزیع

  • تجربه کاربری و ادغام

  • حلقه‌های بازخورد قوی

  • قابلیت اطمینان بیشتر از هوش خام

دام رایج:

  • آنها رفتار مدل را در واقعیت دست کم می‌گیرند. کاربران واقعی سیستم شما را به روش‌های جدید و خلاقانه‌ای خراب می‌کنند. روزانه.

۳) شرکت‌های هوش مصنوعی زیرساختی ⚙️

به نظارت، استقرار، حاکمیت، ارزیابی، و هماهنگی فکر کنید. آنها از طریق موارد زیر برنده می‌شوند:

  • کاهش درد عمل

  • مدیریت ریسک

  • تکرارپذیر و ایمن‌سازی هوش مصنوعی ( NIST AI RMF ، Google Cloud MLOps )

دام رایج:

  • آنها برای تیم‌های پیشرفته محصول می‌سازند و بقیه را نادیده می‌گیرند، بعد تعجب می‌کنند که چرا پذیرش آن کند است.

۴) شرکت‌های هوش مصنوعی داده‌محور 🗂️

این موارد بر خطوط لوله داده، برچسب‌گذاری، داده‌های مصنوعی و مدیریت داده‌ها تمرکز دارند. آن‌ها از طریق موارد زیر موفق می‌شوند:

دام رایج:

  • آنها شعار «داده همه چیز را حل می‌کند» را بیش از حد تبلیغ می‌کنند. داده قدرتمند است، اما شما همچنان به مدل‌سازی خوب و تفکر قوی در مورد محصول نیاز دارید.

آنچه در درون یک شرکت هوش مصنوعی قرار دارد، تقریباً پشته (Stack) است

اگر نگاهی به پشت پرده بیندازید، اکثر شرکت‌های هوش مصنوعی واقعی ساختار داخلی مشابهی دارند. نه همیشه، اما اغلب.

لایه داده 📥

  • جمع‌آوری و بلع

  • برچسب زدن یا نظارت ضعیف

  • حریم خصوصی، مجوزها، نگهداری

  • حلقه‌های بازخورد (اصلاحات کاربر، نتایج، بررسی انسانی) ( NIST AI RMF )

لایه مدل 🧠

لایه محصول 🧑💻

  • تجربه کاربری که عدم قطعیت را مدیریت می‌کند (نشانه‌های اطمینان، حالت‌های «بررسی»)

  • نرده‌های محافظ (سیاست، امتناع، تکمیل ایمن) ( NIST AI RMF )

  • یکپارچه‌سازی گردش کار (ایمیل، CRM، اسناد، تیکت و غیره)

لایه عملیاتی 🛠️

و بخشی که هیچ کس تبلیغ نمی‌کند:

  • فرآیندهای انسانی - بررسی‌کنندگان، ارتقاء، تضمین کیفیت و خطوط بازخورد مشتری.
    هوش مصنوعی «تنظیم و فراموش کردنش» نیست. بیشتر شبیه باغبانی است. یا مثل داشتن یک راکون خانگی. می‌تواند بامزه باشد، اما اگر مراقبش نباشید، آشپزخانه‌تان را کاملاً خراب خواهد کرد 😬🦝

مدل‌های کسب‌وکار: چگونه شرکت‌های هوش مصنوعی درآمد کسب می‌کنند 💸

شرکت‌های هوش مصنوعی معمولاً در چند شکل رایج کسب درآمد قرار می‌گیرند:

  • مبتنی بر میزان استفاده (به ازای هر درخواست، به ازای هر توکن، به ازای هر دقیقه، به ازای هر تصویر، به ازای هر وظیفه) ( قیمت‌گذاری OpenAI API ، توکن‌های OpenAI )

  • اشتراک‌های مبتنی بر صندلی (به ازای هر کاربر در هر ماه) ( قیمت‌گذاری Microsoft 365 Copilot )

  • قیمت‌گذاری مبتنی بر نتیجه (نادر، اما قدرتمند - پرداخت به ازای هر تبدیل یا تیکت حل‌شده)

  • قراردادهای سازمانی (پشتیبانی، انطباق، SLA، استقرار سفارشی)

  • صدور مجوز (روی دستگاه، تعبیه‌شده، به سبک OEM) ( NVIDIA )

تنشی که بسیاری از شرکت‌های هوش مصنوعی با آن مواجه هستند:

  • مشتریان می‌خواهند هزینه‌ها قابل پیش‌بینی باشند 😌

  • هزینه‌های هوش مصنوعی می‌تواند با توجه به میزان استفاده و انتخاب مدل، متغیر باشد 😵

بنابراین شرکت‌های خوب هوش مصنوعی در موارد زیر بسیار خوب عمل می‌کنند:

  • در صورت امکان، وظایف را به مدل‌های ارزان‌تر مسیریابی کنید

  • نتایج ذخیره سازی

  • درخواست‌های دسته‌ای

  • کنترل اندازه متن

  • طراحی تجربه کاربری که مانع از «مارپیچ‌های بی‌پایان درخواست» شود (همه ما این کار را انجام داده‌ایم…)

سوال اصلی: چه چیزی یک شرکت هوش مصنوعی را قابل دفاع می‌کند؟

این بخش تند ماجرا است. بسیاری از مردم فرض می‌کنند که خندق به این معنی است که «مدل ما بهتر است». گاهی اوقات همینطور است، اما اغلب... اینطور نیست.

مزایای قابل دفاع مشترک:

  • داده‌های اختصاصی (به‌ویژه داده‌های مختص دامنه)

  • توزیع (درون گردش کاری که کاربران از قبل در آن زندگی می‌کنند، تعبیه شده است)

  • هزینه‌های تغییر (یکپارچه‌سازی، تغییرات فرآیند، عادات تیمی)

  • اعتماد به برند (به‌ویژه برای دامنه‌های با ریسک بالا)

  • برتری عملیاتی (ارسال هوش مصنوعی قابل اعتماد در مقیاس بزرگ دشوار است) ( Google Cloud MLOps )

  • سیستم‌های انسان در حلقه (راهکارهای ترکیبی می‌توانند از اتوماسیون خالص بهتر عمل کنند) ( NIST AI RMF ، قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا - نظارت انسانی (ماده 14) )

یک حقیقت کمی ناخوشایند:
دو شرکت می‌توانند از یک مدل زیربنایی یکسان استفاده کنند و همچنان نتایج بسیار متفاوتی داشته باشند. تفاوت معمولاً در همه چیز پیرامون مدل است - طراحی محصول، ارزیابی‌ها، حلقه‌های داده و نحوه برخورد آنها با شکست.

چگونه شستشوی هوش مصنوعی را تشخیص دهیم (معروف به "ما درخشش اضافه کردیم و آن را هوش نامیدیم") 🚩

اگر در حال ارزیابی عملکرد یک شرکت هوش مصنوعی در دنیای واقعی هستید، مراقب این نشانه‌های هشدار باشید:

  • هیچ قابلیت هوش مصنوعی به طور واضح شرح داده نشده است : بازاریابی زیاد، بدون مکانیسم

  • جادوی دمو : دموی چشمگیر، بدون اشاره به موارد حاشیه‌ای

  • بدون داستان ارزیابی : آنها نمی‌توانند توضیح دهند که چگونه قابلیت اطمینان را آزمایش می‌کنند ( Google Cloud MLOps )

  • پاسخ‌های داده‌ای مبهم : مشخص نیست داده‌ها از کجا می‌آیند یا چگونه مدیریت می‌شوند ( NIST AI RMF )

  • هیچ برنامه‌ای برای نظارت وجود ندارد : آنها طوری رفتار می‌کنند که انگار مدل‌ها رانش نمی‌کنند ( IBM - رانش مدل )

  • آنها نمی‌توانند حالت‌های شکست را توضیح دهند : همه چیز «تقریباً بی‌نقص» است (هیچ چیز بی‌نقص نیست) ( توهمات OpenAI )

پرچم‌های سبز (نقطه مقابل آرامش) ✅:

اگر در حال ساختن یکی از آنها هستید: یک چک لیست عملی برای تبدیل شدن به یک شرکت هوش مصنوعی 🧠📝

اگر می‌خواهید از «شرکتی با قابلیت هوش مصنوعی» به «شرکتی با قابلیت هوش مصنوعی» تغییر مسیر دهید، در اینجا یک مسیر عملی ارائه شده است:

  • با یک گردش کاری شروع کنید که به اندازه کافی به افراد آسیب می‌رساند که حاضرند برای رفع آن هزینه کنند

  • نتایج ابزار در مراحل اولیه (قبل از مقیاس‌بندی)

  • ساخت یک مجموعه ارزیابی از موارد کاربری واقعی ( Google Cloud MLOps )

  • حلقه‌های بازخورد را از روز اول اضافه کنید

  • نرده‌های محافظ را بخشی از طراحی قرار دهید، نه یک اقدام جانبی ( NIST AI RMF )

  • بیش از حد نسازید - یک گوه باریک و قابل اعتماد ارسال کنید

  • با استقرار مانند یک محصول رفتار کنید، نه آخرین مرحله ( Google Cloud MLOps )

همچنین، توصیه‌های خلاف شهود که مؤثر هستند:

  • زمان بیشتری را صرف بررسی اتفاقات هنگام اشتباه هوش مصنوعی کنید تا زمانی که درست عمل می‌کند.
    اینجاست که اعتماد به دست می‌آید یا از دست می‌رود. ( NIST AI RMF )

خلاصه پایانی 🧠✨

بنابراین ... اینکه یک شرکت هوش مصنوعی چیست، به یک نکته‌ی ساده برمی‌گردد:

این شرکتی است که هوش مصنوعی در آن موتور محرکه است ، نه تزئینات. اگر هوش مصنوعی را حذف کنید و محصول دیگر منطقی نباشد (یا مزیت خود را از دست بدهد)، احتمالاً با یک شرکت هوش مصنوعی واقعی روبرو هستید. اگر هوش مصنوعی فقط یکی از ابزارهای متعدد باشد، دقیق‌تر است که آن را مجهز به هوش مصنوعی بنامیم.

و هر دو خوب هستند. دنیا به هر دو نیاز دارد. اما وقتی در حال سرمایه‌گذاری، استخدام، خرید نرم‌افزار هستید یا سعی می‌کنید بفهمید که آیا یک ربات به شما فروخته می‌شود یا یک مقوای بریده شده با چشم‌های عروسکی، برچسب اهمیت پیدا می‌کند 🤖👀

سوالات متداول

چه چیزی به عنوان یک شرکت هوش مصنوعی در مقابل یک شرکت مبتنی بر هوش مصنوعی شناخته می‌شود؟

یک شرکت هوش مصنوعی، شرکتی است که محصول اصلی، ارزش یا مزیت رقابتی آن به هوش مصنوعی بستگی دارد - اگر هوش مصنوعی را حذف کنید، محصول یا خدمات ارائه شده سقوط می‌کند یا به طرز چشمگیری بدتر می‌شود. یک شرکت مجهز به هوش مصنوعی از هوش مصنوعی برای تقویت عملیات (مانند پیش‌بینی یا تشخیص تقلب) استفاده می‌کند، اما همچنان چیزی را می‌فروشد که اساساً هوش مصنوعی نیست. یک آزمایش ساده: اگر هوش مصنوعی فردا از کار بیفتد و شما هنوز بتوانید با نرم‌افزار اولیه کار کنید، احتمالاً به هوش مصنوعی مجهز هستید.

چگونه می‌توانم به سرعت تشخیص دهم که آیا یک کسب و کار واقعاً یک شرکت هوش مصنوعی است؟

در نظر بگیرید که اگر هوش مصنوعی از کار بیفتد چه اتفاقی می‌افتد. اگر مشتریان همچنان هزینه پرداخت کنند و کسب‌وکار بتواند با صفحات گسترده یا نرم‌افزارهای سنتی لنگ بزند، احتمالاً بومی هوش مصنوعی نیست. شرکت‌های واقعی هوش مصنوعی نیز تمایل دارند با اصطلاحات عملیاتی مشخص صحبت کنند: مجموعه‌های ارزیابی، تأخیر، رانش، توهم، نظارت و حالت‌های خرابی. اگر همه چیز بازاریابی باشد و هیچ مکانیسمی وجود نداشته باشد، این یک پرچم قرمز است.

آیا برای تبدیل شدن به یک شرکت هوش مصنوعی، باید مدل خودتان را آموزش دهید؟

خیر. بسیاری از شرکت‌های هوش مصنوعی، محصولات قوی را بر اساس مدل‌های موجود می‌سازند و همچنان در حالی که هوش مصنوعی موتور محصول است، به عنوان شرکت‌های بومی هوش مصنوعی شناخته می‌شوند. آنچه مهم است این است که آیا مدل‌ها، داده‌ها، ارزیابی و حلقه‌های تکرار، عملکرد و تمایز را هدایت می‌کنند یا خیر. داده‌های اختصاصی، یکپارچه‌سازی گردش کار و ارزیابی دقیق می‌توانند حتی بدون آموزش از ابتدا، یک مزیت واقعی ایجاد کنند.

انواع اصلی شرکت‌های هوش مصنوعی کدامند و چه تفاوتی با هم دارند؟

انواع رایج شامل سازندگان مدل پایه، برنامه‌های هوش مصنوعی عمودی (مانند ابزارهای حقوقی یا پزشکی)، کمک خلبانان برای کارهای دانش‌محور، پلتفرم‌های MLOps/model ops، کسب‌وکارهای داده و برچسب‌گذاری، هوش مصنوعی لبه/روی دستگاه، مشاوره‌ها/یکپارچه‌سازها و ارائه‌دهندگان ابزار ارزیابی/ایمنی می‌شود. همه آنها می‌توانند «شرکت‌های هوش مصنوعی» باشند، اما چیزهای بسیار متفاوتی می‌فروشند: مدل‌ها، محصولات نهایی یا زیرساخت‌هایی که هوش مصنوعی تولیدی را قابل اعتماد و قابل کنترل می‌کند.

پشته (Stack) یک شرکت هوش مصنوعی معمولی در زیر کاپوت خود چگونه است؟

بسیاری از شرکت‌های هوش مصنوعی یک مجموعه‌ی کلی مشترک دارند: یک لایه‌ی داده (جمع‌آوری، برچسب‌گذاری، مدیریت، حلقه‌های بازخورد)، یک لایه‌ی مدل (انتخاب مدل پایه، تنظیم دقیق، جستجوی RAG/بردار، مجموعه‌های ارزیابی)، یک لایه‌ی محصول (UX برای عدم قطعیت، گاردریل‌ها، یکپارچه‌سازی گردش کار) و یک لایه‌ی عملیات (نظارت بر انحراف، پاسخ به حادثه، کنترل هزینه، ممیزی). فرآیندهای انسانی - بررسی‌کنندگان، تشدید، تضمین کیفیت - اغلب ستون فقرات نه چندان جذاب هستند.

چه معیارهایی نشان می‌دهد که یک شرکت هوش مصنوعی «کار واقعی» انجام می‌دهد، نه فقط نمایش‌های نمایشی؟

یک سیگنال قوی‌تر، نتایج قابل اندازه‌گیری مرتبط با محصول است: دقت، صرفه‌جویی در زمان، کاهش هزینه، خطاهای کمتر یا تبدیل بالاتر - همراه با یک روش روشن برای ارزیابی و نظارت بر این معیارها. تیم‌های واقعی معیارها را ایجاد می‌کنند، موارد مرزی را آزمایش می‌کنند و عملکرد را پس از استقرار پیگیری می‌کنند. آنها همچنین برای زمانی که مدل اشتباه است، نه فقط زمانی که درست است، برنامه‌ریزی می‌کنند، زیرا اعتماد به مدیریت شکست بستگی دارد.

شرکت‌های هوش مصنوعی معمولاً چگونه درآمد کسب می‌کنند و خریداران باید مراقب چه تله‌های قیمتی باشند؟

مدل‌های رایج شامل قیمت‌گذاری مبتنی بر استفاده (به ازای هر درخواست/توکن/وظیفه)، اشتراک‌های مبتنی بر جایگاه، قیمت‌گذاری مبتنی بر نتیجه (نادرتر)، قراردادهای سازمانی با SLAها و صدور مجوز برای هوش مصنوعی تعبیه‌شده یا روی دستگاه هستند. یک تنش کلیدی، پیش‌بینی‌پذیری است: مشتریان خواهان هزینه‌های پایدار هستند در حالی که هزینه‌های هوش مصنوعی می‌تواند با استفاده و انتخاب مدل تغییر کند. فروشندگان قوی این امر را با مسیریابی به مدل‌های ارزان‌تر، ذخیره‌سازی، دسته‌بندی و کنترل اندازه زمینه مدیریت می‌کنند.

اگر همه بتوانند از مدل‌های مشابه استفاده کنند، چه چیزی یک شرکت هوش مصنوعی را قابل دفاع می‌کند؟

اغلب، خندق فقط «مدل بهتر» نیست. قابلیت دفاع می‌تواند از داده‌های دامنه اختصاصی، توزیع در یک گردش کار که کاربران از قبل در آن زندگی می‌کنند، تغییر هزینه‌ها از ادغام‌ها و عادات، اعتماد به برند در حوزه‌های پرریسک و برتری عملیاتی در ارائه هوش مصنوعی قابل اعتماد ناشی شود. سیستم‌های انسان در حلقه همچنین می‌توانند از اتوماسیون خالص بهتر عمل کنند. دو تیم می‌توانند از یک مدل استفاده کنند و بر اساس هر چیزی که در اطراف آن است، نتایج بسیار متفاوتی کسب کنند.

چگونه می‌توانم هنگام ارزیابی یک فروشنده یا استارتاپ، هوش مصنوعی‌شویی را تشخیص دهم؟

مراقب ادعاهای مبهم بدون قابلیت هوش مصنوعی واضح، «جادوی نمایشی» بدون موارد خاص و عدم توانایی در توضیح ارزیابی، مدیریت داده‌ها، نظارت یا حالت‌های شکست باشید. ادعاهای بیش از حد مطمئن مانند «تقریباً بی‌نقص» یکی دیگر از علائم هشدار دهنده است. پرچم‌های سبز شامل اندازه‌گیری شفاف، محدودیت‌های واضح، برنامه‌های نظارتی برای رانش و بررسی انسانی یا مسیرهای تشدید به خوبی تعریف شده است. شرکتی که می‌تواند بگوید «ما این کار را انجام نمی‌دهیم» اغلب قابل اعتمادتر از شرکتی است که همه چیز را وعده می‌دهد.

منابع

  1. سازمان همکاری و توسعه اقتصادی - oecd.ai

  2. سازمان همکاری و توسعه اقتصادی - oecd.org

  3. موسسه ملی استاندارد و فناوری (NIST) - NIST AI RMF (AI 100-1) - nist.gov

  4. چارچوب مدیریت ریسک هوش مصنوعی NIST (AI RMF) - معیار - nist.gov

  5. گوگل کلود - MLOps: تحویل مداوم و اتوماسیون در یادگیری ماشینی - google.com

  6. راهنمای عملی گوگل برای MLOps (گزارش رسمی ) - google.com

  7. گوگل کلود - MLOps چیست؟ - google.com

  8. Datadog - بهترین شیوه‌های چارچوب ارزیابی LLM - datadoghq.com

  9. IBM - رانش مدل - ibm.com

  10. OpenAI - چرا مدل‌های زبانی دچار توهم می‌شوند - openai.com

  11. OpenAI - قیمت گذاری API - openai.com

  12. مرکز راهنمایی OpenAI - توکن‌ها چیستند و چگونه می‌توان آنها را شمرد - openai.com

  13. مایکروسافت - قیمت‌گذاری مایکروسافت ۳۶۵ کپی‌رایت - microsoft.com

  14. دانشکده مدیریت اسلون MIT - چرا زمان هوش مصنوعی داده محور فرا رسیده است - mit.edu

  15. انویدیا - هوش مصنوعی لبه‌ای چیست؟ - nvidia.com

  16. IBM - هوش مصنوعی لبه‌ای در مقابل هوش مصنوعی ابری - ibm.com

  17. اوبر - بالا بردن استانداردها در مورد ایمنی استقرار مدل یادگیری ماشینی - uber.com

  18. سازمان بین‌المللی استانداردسازی (ISO) - مروری بر ISO/IEC 42001 - iso.org

  19. arXiv - تولید افزوده بازیابی برای وظایف پردازش زبان طبیعی دانش‌محور (لوئیس و همکاران، ۲۰۲۰) - arxiv.org

  20. اوراکل - جستجوی بردار - oracle.com

  21. قانون هوش مصنوعی (اتحادیه اروپا) - نظارت انسانی (ماده 14) - artificialintelligenceact.eu

  22. کمیسیون اروپا - چارچوب نظارتی هوش مصنوعی (مروری بر قانون هوش مصنوعی) - europa.eu

  23. یوتیوب - youtube.com

  24. فروشگاه دستیار هوش مصنوعی - نحوه عملکرد ارتقاء کیفیت با هوش مصنوعی - aiassistantstore.com

  25. فروشگاه دستیار هوش مصنوعی - کد هوش مصنوعی چه شکلی است - aiassistantstore.com

  26. فروشگاه دستیار هوش مصنوعی - الگوریتم هوش مصنوعی چیست - aiassistantstore.com

  27. فروشگاه دستیار هوش مصنوعی - پیش‌پردازش هوش مصنوعی چیست - aiassistantstore.com

جدیدترین هوش مصنوعی را در فروشگاه رسمی دستیار هوش مصنوعی پیدا کنید

درباره ما

بازگشت به وبلاگ