עליית מודל ה-GenAI: הזדמנויות ואתגרים בעידן הבינה המלאכותית

מאת: יונתן שממה, מוביל תחום ה-AI באולקלאוד

בינה מלאכותית (AI) הפכה למרכיב חיוני בחיי היומיום שלנו, כחלק אינטגרלי המפעיל מגוון רחב של יישומים. למרות זאת, הגעתו של מודל ה-GenAI גרמה להתרגשות ובמקביל למידה של של חרדה ביחס להיקף ההשפעה שלו על חיינו.

האם מודל ה-GenAI יחליף את הבינה האנושית? האם הוא יוביל לאובדן מקומות עבודה רבים? השאלות הללו נשארות ללא מענה, גם עבור מומחי הבינה המלאכותית מסביב לעולם.

במקום להיות מקובעים על הלא נודע, זה קריטי להבין איך GenAI תשפיע על התהליכים הקיימים וכיצד נוכל לבצע את ההתאמות הנדרשות. בעולם המשתנה שאנו חיים בו, צצים שחקנים מרכזיים המעצבים את השוק. ספקים עם יכולות עמוקות של למידת מכונה (Machine Learning) ומשאבים רבים המסוגלים ליצור מודלים של GenAI, הידועים גם כ-Foundation Models. מצד שני, הצרכנים הם חברות, המחפשות לשלב GenAI במערך היישומים או השירותים, מבלי להחזיק בהכרח צוות מומחים של ML.

למרות זאת, גישור הפער בין הספקים לצרכנים אינו ישיר. בזמן ש-Foundation Models המפותחים על ידי הספקים מרשימים בהחלט, הם עדיין מציגים מגבלות במשימות ערך גבוה של דומיין ספציפי, חיזוי שווא, וקבעון בשימוש בדאטה. כל אלו מדגישים את הצורך בשימוש בגורם צד ג', או ה-Fine Tuners (המגשרים). המגשרים אלו הן חברות בעלות ידע נרחב ב-Machine Learning, והן יכולות לשלב את המודלים של ה-GenAI ביישומי הצרכנים, ובכך הן מתגברות על המכשולים הסופיים של להטמעתם בצורה יעילה ומקצועית.

כיצד המגשרים ישיגו את המטרה? באופן מעניין, ההשפעה המשמעותית של GenAI טמונה בחיזוק מתודולוגיות וגישות שהן לא ספציפיות ל-GenAI, אלא כאלו שלא נוצלו ב-AI מסורתי.

ראשית, ניטור והערכת דיוק המודל יהפכו לקריטיים יותר מתמיד. בזמן שהניטור נפוץ בימינו, לרוב מתייחסים אליו כמחשבה שנייה ולעיתים הוא נבנה אחרי שהמודלים מוטמעים. מעתה והלאה, מהנדסים חייבים לתעדף את הניטור מתחילת פרויקט למידת המכונה. יתרה מכך, הערכות הוגנות ומוטות, שנותרו במידה רבה בגדר דאגה בלתי מטופלת, יחייבו תשומת לב רבה מן התעשייה. הרעש סביב GenAI יוביל אפילו את המחוקקים לנקוט בפעולה, מה שיוביל לעלייה בשוק ההערכות ההוגנות, באופן דומה לדרך שבה GDPR האיצו את השוק של פרטיות המידע.

לוגו אולקלאוד במשרדי החברה. צילום: מוניקה אוולינו

אולקלאוד – המגשרת המושלמת על הפער בין הצרכנים לספקיות ה-GenAI

שנית, GenAI יסיט בחזרה את הפוקוס לדאטה, מה שיהפוך "AI מוכוון דאטה" לנורמה החדשה. החשיבות של המודל מצטמצמת לנוכח השיפור ב-Foundation Models של החברות המגשרות, אשר שמות דגש על חשיבות איכות הדאטה.

כתוצאה מכך, קיימת חשיבות רבה לתשתית הענן הנכונה עבור הצרכנים. פתרונות מבוססי ענן כבר מסייעים לניטור ולהערכה של מודלים רבים בקני מידה שונים. יתרה מכך, הקונספט של Data Lakes, Lakehouses או Data Meshes דחף את התחום של Data Analytics (ניתוח נתונים) קדימה, תודות ליכולת הגמישות, האבטחה והגדילה הניתנות באמצעות הענן. לכן, המעבר מ-AI ממוקד מודל, ל-AI ממוקד דאטה יהיה הרבה יותר פשוט בסביבת הענן הנכונה.

בהינתן שתי הנקודות לעיל, המיומנות והמומחיות של אולקלאוד (AllCloud) בהבנת תהליכי הבנייה של ארכיטקטורות דאטה בענן והטמעה של יישומי AI, משמעותן היא שאולקלאוד מיצבה את עצמה כמגשרת המושלמת על הפער בין הצרכנים לספקיות ה-GenAI.

ההופעה של GenAI בחיינו מציגה שינוי פרדיגמה בתחום הבינה המלאכותית. ההבנה של ההשפעות הפוטנציאליות של GenAI על תהליכים קיימים ותגובתיות מהירה היא קריטית עבור אינדיבידואלים וחברות יחדיו.

שיתוף הפעולה בין צרכנים, ספקים, והמגשרים יעצב את השוק, ויאפשר אינטגרציה ויישום אפקטייביים של GenAI. על ידי תיעדוף ניטור מדויק, הערכות הוגנות, וגישות ממוקדות דאטה, אנחנו יכולים לנווט בין האתגרים ולנצל את ההזדמנויות המוצעות על ידי GenAI בעידן הבינה המלאכותית.