رصيد الصورة: تم إنشاؤه بواسطة أدوات * Unbounded AI *
نظرًا لأن ChatGPT يروج لجنون AIGC للتسخين السريع في جميع أنحاء العالم ، فإن عددًا كبيرًا من الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدية تظهر أيضًا مثل عيش الغراب.
ومع ذلك ، حتى لو تمكنت هذه الشركات الناشئة من الحصول بسهولة على مليارات الدولارات من صناديق الاستثمار ، فلا يزال هناك كعب أخيل ، وهو أمر لا مفر منه تقريبًا في الوقت الحاضر - أي نقص بيانات التدريب ، والتي قد تكون في النهاية مفتاح نجاح هذه الشركات الناشئة. أكبر "حجر عثرة" على الطريق. **
قال براد سفريلوجا ، الشريك المؤسس والشريك العام لشركة رأس المال الاستثماري Primary Venture Partners: "لقد تلقينا العديد من التوصيات الذاتية من شركات الذكاء الاصطناعي المبتدئة. بيانات التدريب للتطبيقات القوية ، ناهيك عن بيانات الملكية التي يمكن أن تساعدهم في بناء خندق تنافسي في أعمالهم ".
** البيانات "نادرة" أكثر من المال **
نما تمويل رأس المال الاستثماري للشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي من 4.8 مليار دولار في عام 2022 إلى 12.7 مليار دولار في الأشهر الخمسة الأولى من عام 2023 ، وفقًا لـ PitchBook.
الآن ، تتطلع العديد من هذه الشركات إلى بناء المزيد من نماذج الذكاء الاصطناعي المتخصصة في مجالات مثل التمويل أو الرعاية الصحية ، حيث ليس من السهل الحصول على مجموعات بيانات التدريب.
** أشار بول تايما ، كبير مسؤولي التكنولوجيا في Bullpen Capital ، إلى أن بناء نماذج فعلية أصبح سلعة إلى حد ما ، والقيمة الحقيقية تكمن في البيانات. **
تستهدف بعض الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي شراكات مع مؤسسات كبيرة غنية بالبيانات. على سبيل المثال ، قالت نائبة رئيس شركة Ernst & Young العالمية المسؤولة عن الضرائب ، مارنا ريكر ، إنه نظرًا لأن الشركة لديها كمية كبيرة من بيانات المعاملات ، فإن الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي تتعامل مع التعاون كل يوم.
لكن آندي بالدوين ، الشريك العالمي لإدارة خدمات العملاء في EY ، قال إنه قلق بشأن ما سيحدث إذا تم استخدام بيانات EY لتدريب النماذج الخارجية.
قال بالدوين: "من سيمتلك البيانات؟ عندما نقوم بتدريب النموذج ، ما هو وصولنا إلى النموذج؟ كيف يمكن لأشخاص آخرين استخدام النموذج؟ البيانات جزء من ملكيتنا الفكرية."
بالطبع ، يمكن للشركات الناشئة حل مشكلة الملكية الفكرية من خلال تدريب نموذج مختلف لكل عميل ، باستخدام بيانات العميل فقط. تستخدم Startup TermSheet هذه الإستراتيجية لبناء منتجها Ethan ، وهو نموذج ذكاء إصطناعي قادر على الإجابة على أسئلة الصناعة لمطوري العقارات والوسطاء والمستثمرين.
لكن روجر سميث ، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشركة TermSheet ، قال إن حتى إقناع العملاء بذلك سيتطلب الكثير من الإقناع.
** أشار آندي ويلسون ، الشريك المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة التكنولوجيا القانونية Logikcull ، إلى أن كيفية إقناع الشركات بأن لديك قدرة قوية على أمان الشبكة ويمكنك بالفعل حماية هذه البيانات يمثل تحديًا أيضًا. **
** تمتلك الشركات الكبرى مزايا هائلة **
** قال Svrluga من شركة Primary Venture Partners إن شركات التكنولوجيا الكبيرة تتمتع بوضوح بميزة على الشركات الناشئة عندما يتعلق الأمر بتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية ، ويرجع ذلك جزئيًا إلى أنها اكتسبت ثقة العملاء الأكبر حجمًا الذين يشعرون براحة أكبر في معالجة البيانات الخاصة بهم. **
قالت تريسي دانيلز ، كبيرة مسؤولي البيانات في شركة الخدمات المالية Truist ، إنها تستكشف حاليًا حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي مع شركات التكنولوجيا الكبيرة ، وليس الشركات الناشئة. قالت إنها ستثق في البائعين الأكبر حجمًا للحفاظ على أمان البيانات.
ما يعنيه هذا كله هو أنه حتى الشركات الناشئة التي يمكنها الحصول على السبق بالبيانات المتاحة للجمهور تواجه تحديات في إثراء نماذجها بمجموعات بيانات المؤسسة.
Veesual هي شركة ناشئة للذكاء الاصطناعي تنتج صورًا لما يبدو عليه الناس عندما يحاولون ارتداء الملابس. قامت الشركة في البداية بتدريب نماذجها بشكل أساسي باستخدام الصور العامة على الإنترنت ، لكنها كافحت منذ ذلك الحين لإقناع كبار تجار التجزئة بالموافقة على تسليم بياناتهم لتحسين النماذج.
قال الرئيس التنفيذي لشركة Veesual والمؤسس المشارك Maxime Patte إنه في بعض الحالات ، أراد كبار تجار التجزئة من Veesual دفع أرباح ضخمة أو الحصول على حصة في الشركة مقابل حق Veesual في استخدام البيانات. لم يتم التفاوض على هذه المعاملات في النهاية. أصبح.
PatentPal هي شركة ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي تساعد شركات المحاماة في صياغة طلبات براءات الاختراع. كما قال رئيسها التنفيذي ومؤسسها ، جاك شو ، إن الشركة في البداية لا يمكنها التدريب إلا على إيداعات براءات الاختراع المتاحة للجمهور.
وقال إن أداة الذكاء الاصطناعي لديها الفرصة لتصبح أكثر دقة إذا استمر تدريبها على ردود الفعل المشفرة أو مجهولة المصدر من حالات العملاء الفعلية. لكن القيام بذلك معقد لأنه يجب فصل التعليقات عن البيانات شديدة الحساسية والسرية ، بما في ذلك الأسرار التجارية.
قال: "بالنسبة للشركات الناشئة في مراحلها الأولى ، هناك مشكلة في التعرف على العلامة التجارية ، وهناك أيضًا مشكلة تتعلق بالهوية الاجتماعية".
** في الوقت نفسه ، أصبح "الالتحام" بين الصناعات أكثر وأكثر حدة. ** قال آدم ستروك ، المؤسس والشريك الإداري لشركة Struck Capital ، إن بعض الشركات الناشئة تتنافس مع بعضها البعض لتأمين المزيد من البيانات في مناطق معينة ، وبشكل أسرع.
قال: "إذا كنت تعتقد أن هناك مجموعة بيانات مسجلة الملكية ، فأنت تريد الحصول عليها قبل أي شخص آخر ، وتتفاوض بشأن الحصرية". ** بهذا المعنى ، يكاد يكون سباق تسلح. * * "
شاهد النسخة الأصلية
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
"الركيزة الناعمة" القاتلة لشركات الذكاء الاصطناعي المبتدئة: ليس نقصًا في المال ولكن يفتقر إلى "هو" على وجه السرعة
** المصدر: ** Financial Association
** تحرير Xiaoxiang **
نظرًا لأن ChatGPT يروج لجنون AIGC للتسخين السريع في جميع أنحاء العالم ، فإن عددًا كبيرًا من الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدية تظهر أيضًا مثل عيش الغراب.
ومع ذلك ، حتى لو تمكنت هذه الشركات الناشئة من الحصول بسهولة على مليارات الدولارات من صناديق الاستثمار ، فلا يزال هناك كعب أخيل ، وهو أمر لا مفر منه تقريبًا في الوقت الحاضر - أي نقص بيانات التدريب ، والتي قد تكون في النهاية مفتاح نجاح هذه الشركات الناشئة. أكبر "حجر عثرة" على الطريق. **
قال براد سفريلوجا ، الشريك المؤسس والشريك العام لشركة رأس المال الاستثماري Primary Venture Partners: "لقد تلقينا العديد من التوصيات الذاتية من شركات الذكاء الاصطناعي المبتدئة. بيانات التدريب للتطبيقات القوية ، ناهيك عن بيانات الملكية التي يمكن أن تساعدهم في بناء خندق تنافسي في أعمالهم ".
** البيانات "نادرة" أكثر من المال **
نما تمويل رأس المال الاستثماري للشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي من 4.8 مليار دولار في عام 2022 إلى 12.7 مليار دولار في الأشهر الخمسة الأولى من عام 2023 ، وفقًا لـ PitchBook.
الآن ، تتطلع العديد من هذه الشركات إلى بناء المزيد من نماذج الذكاء الاصطناعي المتخصصة في مجالات مثل التمويل أو الرعاية الصحية ، حيث ليس من السهل الحصول على مجموعات بيانات التدريب.
** أشار بول تايما ، كبير مسؤولي التكنولوجيا في Bullpen Capital ، إلى أن بناء نماذج فعلية أصبح سلعة إلى حد ما ، والقيمة الحقيقية تكمن في البيانات. **
تستهدف بعض الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي شراكات مع مؤسسات كبيرة غنية بالبيانات. على سبيل المثال ، قالت نائبة رئيس شركة Ernst & Young العالمية المسؤولة عن الضرائب ، مارنا ريكر ، إنه نظرًا لأن الشركة لديها كمية كبيرة من بيانات المعاملات ، فإن الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي تتعامل مع التعاون كل يوم.
لكن آندي بالدوين ، الشريك العالمي لإدارة خدمات العملاء في EY ، قال إنه قلق بشأن ما سيحدث إذا تم استخدام بيانات EY لتدريب النماذج الخارجية.
قال بالدوين: "من سيمتلك البيانات؟ عندما نقوم بتدريب النموذج ، ما هو وصولنا إلى النموذج؟ كيف يمكن لأشخاص آخرين استخدام النموذج؟ البيانات جزء من ملكيتنا الفكرية."
بالطبع ، يمكن للشركات الناشئة حل مشكلة الملكية الفكرية من خلال تدريب نموذج مختلف لكل عميل ، باستخدام بيانات العميل فقط. تستخدم Startup TermSheet هذه الإستراتيجية لبناء منتجها Ethan ، وهو نموذج ذكاء إصطناعي قادر على الإجابة على أسئلة الصناعة لمطوري العقارات والوسطاء والمستثمرين.
لكن روجر سميث ، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشركة TermSheet ، قال إن حتى إقناع العملاء بذلك سيتطلب الكثير من الإقناع.
** أشار آندي ويلسون ، الشريك المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة التكنولوجيا القانونية Logikcull ، إلى أن كيفية إقناع الشركات بأن لديك قدرة قوية على أمان الشبكة ويمكنك بالفعل حماية هذه البيانات يمثل تحديًا أيضًا. **
** تمتلك الشركات الكبرى مزايا هائلة **
** قال Svrluga من شركة Primary Venture Partners إن شركات التكنولوجيا الكبيرة تتمتع بوضوح بميزة على الشركات الناشئة عندما يتعلق الأمر بتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية ، ويرجع ذلك جزئيًا إلى أنها اكتسبت ثقة العملاء الأكبر حجمًا الذين يشعرون براحة أكبر في معالجة البيانات الخاصة بهم. **
قالت تريسي دانيلز ، كبيرة مسؤولي البيانات في شركة الخدمات المالية Truist ، إنها تستكشف حاليًا حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي مع شركات التكنولوجيا الكبيرة ، وليس الشركات الناشئة. قالت إنها ستثق في البائعين الأكبر حجمًا للحفاظ على أمان البيانات.
ما يعنيه هذا كله هو أنه حتى الشركات الناشئة التي يمكنها الحصول على السبق بالبيانات المتاحة للجمهور تواجه تحديات في إثراء نماذجها بمجموعات بيانات المؤسسة.
Veesual هي شركة ناشئة للذكاء الاصطناعي تنتج صورًا لما يبدو عليه الناس عندما يحاولون ارتداء الملابس. قامت الشركة في البداية بتدريب نماذجها بشكل أساسي باستخدام الصور العامة على الإنترنت ، لكنها كافحت منذ ذلك الحين لإقناع كبار تجار التجزئة بالموافقة على تسليم بياناتهم لتحسين النماذج.
قال الرئيس التنفيذي لشركة Veesual والمؤسس المشارك Maxime Patte إنه في بعض الحالات ، أراد كبار تجار التجزئة من Veesual دفع أرباح ضخمة أو الحصول على حصة في الشركة مقابل حق Veesual في استخدام البيانات. لم يتم التفاوض على هذه المعاملات في النهاية. أصبح.
PatentPal هي شركة ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي تساعد شركات المحاماة في صياغة طلبات براءات الاختراع. كما قال رئيسها التنفيذي ومؤسسها ، جاك شو ، إن الشركة في البداية لا يمكنها التدريب إلا على إيداعات براءات الاختراع المتاحة للجمهور.
وقال إن أداة الذكاء الاصطناعي لديها الفرصة لتصبح أكثر دقة إذا استمر تدريبها على ردود الفعل المشفرة أو مجهولة المصدر من حالات العملاء الفعلية. لكن القيام بذلك معقد لأنه يجب فصل التعليقات عن البيانات شديدة الحساسية والسرية ، بما في ذلك الأسرار التجارية.
قال: "بالنسبة للشركات الناشئة في مراحلها الأولى ، هناك مشكلة في التعرف على العلامة التجارية ، وهناك أيضًا مشكلة تتعلق بالهوية الاجتماعية".
** في الوقت نفسه ، أصبح "الالتحام" بين الصناعات أكثر وأكثر حدة. ** قال آدم ستروك ، المؤسس والشريك الإداري لشركة Struck Capital ، إن بعض الشركات الناشئة تتنافس مع بعضها البعض لتأمين المزيد من البيانات في مناطق معينة ، وبشكل أسرع.
قال: "إذا كنت تعتقد أن هناك مجموعة بيانات مسجلة الملكية ، فأنت تريد الحصول عليها قبل أي شخص آخر ، وتتفاوض بشأن الحصرية". ** بهذا المعنى ، يكاد يكون سباق تسلح. * * "