Kredit gambar: Dihasilkan oleh alat AI tak terbatas
Saat ChatGPT mempromosikan kegemaran AIGC untuk memanas dengan cepat di seluruh dunia, sejumlah besar startup kecerdasan buatan generatif juga bermunculan seperti jamur.
Namun, meskipun para pemula ini dapat dengan mudah memperoleh dana investasi miliaran dolar, masih ada kelemahan yang hampir tidak dapat dihindari saat ini - yaitu, kurangnya data pelatihan, yang pada akhirnya mungkin menjadi kunci keberhasilan ini. startup "batu sandungan" terbesar di jalan. **
Brad Svrluga, salah satu pendiri dan mitra umum firma modal ventura, Primary Venture Partners, berkata, "Kami telah menerima banyak rekomendasi mandiri dari perusahaan AI pemula. Data pelatihan untuk aplikasi canggih, belum lagi data hak milik yang dapat membantu mereka membangun parit kompetitif dalam bisnis mereka.
Data lebih "langka" daripada uang
Pendanaan modal ventura untuk startup AI generatif telah tumbuh dari $4,8 miliar pada tahun 2022 menjadi $12,7 miliar dalam lima bulan pertama tahun 2023, menurut PitchBook.
Sekarang, banyak dari perusahaan ini ingin membangun lebih banyak model AI khusus di bidang seperti keuangan atau perawatan kesehatan, di mana kumpulan data pelatihan tidak mudah didapat.
** Paul Tyma, chief technology officer Bullpen Capital, menunjukkan bahwa membangun model aktual telah menjadi komoditas sampai batas tertentu, dan nilai sebenarnya terletak pada data. **
Beberapa startup AI menargetkan kemitraan dengan perusahaan besar yang kaya data. Misalnya, wakil ketua global Ernst & Young yang bertanggung jawab untuk perpajakan, Marna Ricker, mengatakan bahwa karena perusahaan memiliki data transaksi dalam jumlah besar, perusahaan rintisan kecerdasan buatan generatif mendekati kerja sama setiap hari.
Tetapi Andy Baldwin, mitra pengelola layanan klien global EY, mengatakan dia khawatir tentang apa yang akan terjadi jika data EY digunakan untuk melatih model eksternal.
"Siapa yang akan memiliki datanya? Saat kami melatih model, apa akses kami ke model tersebut? Bagaimana orang lain dapat menggunakan model tersebut?," kata Baldwin. "Data adalah bagian dari kekayaan intelektual kami."
Tentu saja, startup dapat memecahkan masalah kekayaan intelektual dengan melatih model yang berbeda untuk setiap pelanggan, hanya dengan menggunakan data pelanggan. Startup TermSheet menggunakan strategi ini untuk membangun produk Ethan, model AI generatif yang mampu menjawab pertanyaan industri untuk pengembang, broker, dan investor real estat.
Tetapi Roger Smith, kepala eksekutif dan salah satu pendiri TermSheet, mengatakan bahkan membuat pelanggan setuju akan hal itu akan membutuhkan banyak upaya untuk meyakinkan.
** Andy Wilson, salah satu pendiri dan CEO perusahaan teknologi hukum Logikcull, menunjukkan bahwa cara meyakinkan perusahaan bahwa Anda memiliki kemampuan keamanan jaringan yang kuat dan benar-benar dapat melindungi data ini juga merupakan tantangan. **
PERUSAHAAN BESAR MEMILIKI KEUNTUNGAN BESAR
**Svrluga dari Mitra Usaha Utama mengatakan bahwa perusahaan teknologi besar jelas memiliki keunggulan dibandingkan startup dalam hal aplikasi AI generatif, sebagian karena mereka telah mendapatkan kepercayaan dari pelanggan yang lebih besar yang merasa lebih nyaman dengan pemrosesan data mereka. **
Tracy Daniels, chief data officer di perusahaan jasa keuangan Truist, mengatakan dia saat ini hanya mengeksplorasi kasus penggunaan AI generatif dengan perusahaan teknologi besar, bukan startup. Dia mengatakan dia akan mempercayai vendor yang lebih besar untuk menjaga keamanan data.
Apa artinya semua ini adalah bahwa bahkan perusahaan rintisan yang dapat memulai dengan data yang tersedia untuk umum menghadapi tantangan dalam memperkaya model mereka dengan kumpulan data perusahaan.
Veesual adalah startup kecerdasan buatan yang menghasilkan gambar seperti apa orang saat mencoba pakaian. Perusahaan awalnya melatih modelnya terutama menggunakan gambar publik di internet, tetapi sejak itu berjuang untuk membuat pengecer besar setuju menyerahkan data mereka untuk menyempurnakan model.
CEO Veesual dan salah satu pendiri Maxime Patte mengatakan bahwa dalam beberapa kasus, pengecer besar bahkan ingin Veesual membayar dividen besar atau mengambil saham ekuitas di perusahaan sebagai ganti hak Veesual untuk menggunakan data Transaksi ini akhirnya tidak dinegosiasikan.
PatentPal adalah startup kecerdasan buatan generatif yang membantu firma hukum merancang aplikasi paten. Kepala eksekutif dan pendirinya, Jack Xu, juga mengatakan perusahaan pada awalnya hanya dapat melatih pengajuan paten yang tersedia untuk umum.
Alat AI berpotensi menjadi lebih akurat jika terus dilatih dengan umpan balik terenkripsi atau anonim dari kasus pelanggan yang sebenarnya, katanya. Tetapi melakukan ini rumit karena umpan balik harus dipisahkan dari data yang sangat sensitif dan rahasia, termasuk rahasia dagang.
“Untuk startup tahap awal, ada masalah pengenalan merek, dan ada juga masalah identitas sosial,” katanya.
**Pada saat yang sama, "involusi" antar industri menjadi semakin intens. **Adam Struck, pendiri dan mitra pengelola Struck Capital, mengatakan beberapa startup bersaing satu sama lain untuk mengamankan lebih banyak data di area tertentu, dan lebih cepat.
“Jika Anda yakin ada kumpulan data hak milik, Anda ingin mendapatkannya sebelum orang lain, dan Anda menegosiasikan eksklusivitas,” katanya. *Dalam pengertian itu, ini hampir menjadi perlombaan senjata. *"
Lihat Asli
Konten ini hanya untuk referensi, bukan ajakan atau tawaran. Tidak ada nasihat investasi, pajak, atau hukum yang diberikan. Lihat Penafian untuk pengungkapan risiko lebih lanjut.
"Perut lunak" yang fatal dari perusahaan AI yang baru mulai: tidak kekurangan uang tetapi sangat kekurangan "itu"
**Sumber: **Asosiasi Keuangan
Edit Xiaoxiang
Saat ChatGPT mempromosikan kegemaran AIGC untuk memanas dengan cepat di seluruh dunia, sejumlah besar startup kecerdasan buatan generatif juga bermunculan seperti jamur.
Namun, meskipun para pemula ini dapat dengan mudah memperoleh dana investasi miliaran dolar, masih ada kelemahan yang hampir tidak dapat dihindari saat ini - yaitu, kurangnya data pelatihan, yang pada akhirnya mungkin menjadi kunci keberhasilan ini. startup "batu sandungan" terbesar di jalan. **
Brad Svrluga, salah satu pendiri dan mitra umum firma modal ventura, Primary Venture Partners, berkata, "Kami telah menerima banyak rekomendasi mandiri dari perusahaan AI pemula. Data pelatihan untuk aplikasi canggih, belum lagi data hak milik yang dapat membantu mereka membangun parit kompetitif dalam bisnis mereka.
Data lebih "langka" daripada uang
Pendanaan modal ventura untuk startup AI generatif telah tumbuh dari $4,8 miliar pada tahun 2022 menjadi $12,7 miliar dalam lima bulan pertama tahun 2023, menurut PitchBook.
Sekarang, banyak dari perusahaan ini ingin membangun lebih banyak model AI khusus di bidang seperti keuangan atau perawatan kesehatan, di mana kumpulan data pelatihan tidak mudah didapat.
** Paul Tyma, chief technology officer Bullpen Capital, menunjukkan bahwa membangun model aktual telah menjadi komoditas sampai batas tertentu, dan nilai sebenarnya terletak pada data. **
Beberapa startup AI menargetkan kemitraan dengan perusahaan besar yang kaya data. Misalnya, wakil ketua global Ernst & Young yang bertanggung jawab untuk perpajakan, Marna Ricker, mengatakan bahwa karena perusahaan memiliki data transaksi dalam jumlah besar, perusahaan rintisan kecerdasan buatan generatif mendekati kerja sama setiap hari.
Tetapi Andy Baldwin, mitra pengelola layanan klien global EY, mengatakan dia khawatir tentang apa yang akan terjadi jika data EY digunakan untuk melatih model eksternal.
"Siapa yang akan memiliki datanya? Saat kami melatih model, apa akses kami ke model tersebut? Bagaimana orang lain dapat menggunakan model tersebut?," kata Baldwin. "Data adalah bagian dari kekayaan intelektual kami."
Tentu saja, startup dapat memecahkan masalah kekayaan intelektual dengan melatih model yang berbeda untuk setiap pelanggan, hanya dengan menggunakan data pelanggan. Startup TermSheet menggunakan strategi ini untuk membangun produk Ethan, model AI generatif yang mampu menjawab pertanyaan industri untuk pengembang, broker, dan investor real estat.
Tetapi Roger Smith, kepala eksekutif dan salah satu pendiri TermSheet, mengatakan bahkan membuat pelanggan setuju akan hal itu akan membutuhkan banyak upaya untuk meyakinkan.
** Andy Wilson, salah satu pendiri dan CEO perusahaan teknologi hukum Logikcull, menunjukkan bahwa cara meyakinkan perusahaan bahwa Anda memiliki kemampuan keamanan jaringan yang kuat dan benar-benar dapat melindungi data ini juga merupakan tantangan. **
PERUSAHAAN BESAR MEMILIKI KEUNTUNGAN BESAR
**Svrluga dari Mitra Usaha Utama mengatakan bahwa perusahaan teknologi besar jelas memiliki keunggulan dibandingkan startup dalam hal aplikasi AI generatif, sebagian karena mereka telah mendapatkan kepercayaan dari pelanggan yang lebih besar yang merasa lebih nyaman dengan pemrosesan data mereka. **
Tracy Daniels, chief data officer di perusahaan jasa keuangan Truist, mengatakan dia saat ini hanya mengeksplorasi kasus penggunaan AI generatif dengan perusahaan teknologi besar, bukan startup. Dia mengatakan dia akan mempercayai vendor yang lebih besar untuk menjaga keamanan data.
Apa artinya semua ini adalah bahwa bahkan perusahaan rintisan yang dapat memulai dengan data yang tersedia untuk umum menghadapi tantangan dalam memperkaya model mereka dengan kumpulan data perusahaan.
Veesual adalah startup kecerdasan buatan yang menghasilkan gambar seperti apa orang saat mencoba pakaian. Perusahaan awalnya melatih modelnya terutama menggunakan gambar publik di internet, tetapi sejak itu berjuang untuk membuat pengecer besar setuju menyerahkan data mereka untuk menyempurnakan model.
CEO Veesual dan salah satu pendiri Maxime Patte mengatakan bahwa dalam beberapa kasus, pengecer besar bahkan ingin Veesual membayar dividen besar atau mengambil saham ekuitas di perusahaan sebagai ganti hak Veesual untuk menggunakan data Transaksi ini akhirnya tidak dinegosiasikan.
PatentPal adalah startup kecerdasan buatan generatif yang membantu firma hukum merancang aplikasi paten. Kepala eksekutif dan pendirinya, Jack Xu, juga mengatakan perusahaan pada awalnya hanya dapat melatih pengajuan paten yang tersedia untuk umum.
Alat AI berpotensi menjadi lebih akurat jika terus dilatih dengan umpan balik terenkripsi atau anonim dari kasus pelanggan yang sebenarnya, katanya. Tetapi melakukan ini rumit karena umpan balik harus dipisahkan dari data yang sangat sensitif dan rahasia, termasuk rahasia dagang.
“Untuk startup tahap awal, ada masalah pengenalan merek, dan ada juga masalah identitas sosial,” katanya.
**Pada saat yang sama, "involusi" antar industri menjadi semakin intens. **Adam Struck, pendiri dan mitra pengelola Struck Capital, mengatakan beberapa startup bersaing satu sama lain untuk mengamankan lebih banyak data di area tertentu, dan lebih cepat.
“Jika Anda yakin ada kumpulan data hak milik, Anda ingin mendapatkannya sebelum orang lain, dan Anda menegosiasikan eksklusivitas,” katanya. *Dalam pengertian itu, ini hampir menjadi perlombaan senjata. *"