Resim kredisi: Unbounded AI araçları tarafından oluşturulmuştur
ChatGPT, AIGC çılgınlığının dünya çapında hızla ısınmasını teşvik ederken, çok sayıda üretken yapay zeka girişimi de mantar gibi türüyor.
Bununla birlikte, bu girişimler kolayca milyarlarca dolarlık yatırım fonu elde edebilseler bile, şu anda neredeyse kaçınılmaz olan bir Aşil topuğu var - yani bu girişimlerin başarısının anahtarı olabilecek eğitim verilerinin eksikliği. yoldaki en büyük "tökezleyen engel". **
Girişim sermayesi şirketi Primary Venture Partners'ın kurucu ortağı ve genel ortağı Brad Svrluga, "Yeni başlayan yapay zeka şirketlerinden birçok kişisel öneri aldık. Güçlü uygulamalar için eğitim verileri, geliştirmelerine yardımcı olabilecek özel verilerden bahsetmiyorum bile." işlerinde rekabetçi bir hendek.
Veri, paradan daha "nadir"dir
PitchBook'a göre, üretken AI girişimleri için risk sermayesi fonu, 2022'de 4,8 milyar dolardan 2023'ün ilk beş ayında 12,7 milyar dolara yükseldi.
Şimdi, bu şirketlerin çoğu, eğitim veri kümelerine ulaşmanın kolay olmadığı finans veya sağlık gibi alanlarda daha niş yapay zeka modelleri oluşturmak istiyor.
** Bullpen Capital'in baş teknoloji sorumlusu Paul Tyma, gerçek modeller oluşturmanın bir ölçüde ticarileştiğine ve gerçek değerin verilerde yattığına dikkat çekti. **
Bazı yapay zeka girişimleri, veri açısından zengin büyük işletmelerle ortaklıklar kurmayı hedefliyor. Örneğin, Ernst & Young'ın vergilendirmeden sorumlu küresel başkan yardımcısı Marna Ricker, şirketin büyük miktarda işlem verisine sahip olması nedeniyle, üretken yapay zeka girişimlerinin her gün işbirliğine yaklaştığını söyledi.
Ancak EY'nin küresel müşteri hizmetleri yönetici ortağı Andy Baldwin, EY'nin verilerinin harici modelleri eğitmek için kullanılması durumunda ne olacağı konusunda endişeli olduğunu söyledi.
Baldwin, "Verilerin sahibi kim olacak? Modeli eğittiğimizde, modele erişimimiz nedir? Diğer insanlar modeli nasıl kullanabilir?" dedi. "Veriler fikri mülkiyetimizin bir parçasıdır."
Elbette startuplar, sadece müşteri verilerini kullanarak her müşteri için farklı bir model eğiterek fikri mülkiyet sorununu çözebilirler. Startup TermSheet, gayrimenkul geliştiricileri, aracılar ve yatırımcılar için sektör sorularını yanıtlayabilen üretken bir yapay zeka modeli olan Ethan ürününü oluşturmak için bu stratejiyi kullanıyor.
Ancak TermSheet'in CEO'su ve kurucu ortağı Roger Smith, müşterilerin bunu kabul etmesini sağlamanın bile çok fazla ikna gerektireceğini söyledi.
** Yasal teknoloji şirketi Logikcull'un kurucu ortağı ve CEO'su Andy Wilson, şirketleri güçlü bir ağ güvenliği yeteneğine sahip olduğunuza ve bu verileri gerçekten koruyabileceğinize ikna etmenin de zor olduğuna dikkat çekti. **
BÜYÜK ŞİRKETLER BÜYÜK AVANTAJLARA SAHİPTİR
**Birincil Girişim Ortaklarından Svrluga, büyük teknoloji şirketlerinin üretken yapay zeka uygulamaları söz konusu olduğunda, kısmen veri işleme konusunda daha rahat hisseden daha büyük müşterilerin güvenini kazandıkları için, yeni başlayanlara göre açıkça bir avantaja sahip olduğunu söyledi. **
Finansal hizmetler şirketi Truist'in baş veri sorumlusu Tracy Daniels, şu anda yeni kurulan şirketlerle değil, yalnızca büyük teknoloji şirketleriyle üretken yapay zeka için kullanım durumlarını araştırdığını söyledi. Verileri güvende tutmak için daha büyük satıcılara güveneceğini söyledi.
Tüm bunların anlamı, halka açık verilerle bir adım önde başlayabilen girişimlerin bile modellerini kurumsal veri kümeleriyle zenginleştirmede zorluklarla karşılaşmasıdır.
Veesual, insanların kıyafetleri denediklerinde nasıl göründüklerine dair görüntüler üreten bir yapay zeka girişimidir. Şirket başlangıçta modellerini öncelikle internetteki herkese açık görselleri kullanarak eğitti, ancak o zamandan beri büyük perakendecilerin modelleri geliştirmek için verilerini devretmeyi kabul etmeleri için mücadele etti.
Veesual CEO'su ve kurucu ortağı Maxime Patte, bazı durumlarda büyük perakendecilerin, Veesual'ın verileri kullanma hakkı karşılığında Veesual'dan büyük temettüler ödemesini veya şirkette hisse senedi almasını bile istediğini söyledi.
PatentPal, hukuk firmalarının patent başvuruları hazırlamasına yardımcı olan üretken bir yapay zeka girişimidir. CEO'su ve kurucusu Jack Xu da şirketin başlangıçta yalnızca halka açık patent başvuruları üzerinde eğitim verebileceğini söyledi.
AI aracı, gerçek müşteri vakalarından şifrelenmiş veya anonim geri bildirimlerle eğitilmeye devam edilirse daha da doğru olma potansiyeline sahip olduğunu söyledi. Ancak bunu yapmak karmaşıktır çünkü geri bildirim, ticari sırlar da dahil olmak üzere son derece hassas ve gizli verilerden ayrı tutulmalıdır.
"Erken aşamadaki girişimler için bir marka tanıma sorunu var ve ayrıca bir sosyal kimlik sorunu var" dedi.
**Aynı zamanda, endüstriler arasındaki "iç içe geçiş" giderek daha yoğun hale geliyor. **Struck Capital'in kurucusu ve yönetici ortağı Adam Struck, bazı girişimlerin belirli alanlarda daha fazla veriyi daha hızlı güvence altına almak için birbirleriyle rekabet ettiğini söyledi.
"Tescilli bir veri seti olduğuna inanıyorsanız, onu herkesten önce almak istersiniz ve münhasırlık için pazarlık yaparsınız" dedi. *Bu anlamda, neredeyse bir silahlanma yarışına dönüştü. *"
View Original
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
Yeni başlayan AI şirketlerinin ölümcül "yumuşak karnı": para sıkıntısı değil, acilen "o" eksikliği
**Kaynak: **Finans Derneği
Xiaoxiang'ı düzenleyin
ChatGPT, AIGC çılgınlığının dünya çapında hızla ısınmasını teşvik ederken, çok sayıda üretken yapay zeka girişimi de mantar gibi türüyor.
Bununla birlikte, bu girişimler kolayca milyarlarca dolarlık yatırım fonu elde edebilseler bile, şu anda neredeyse kaçınılmaz olan bir Aşil topuğu var - yani bu girişimlerin başarısının anahtarı olabilecek eğitim verilerinin eksikliği. yoldaki en büyük "tökezleyen engel". **
Girişim sermayesi şirketi Primary Venture Partners'ın kurucu ortağı ve genel ortağı Brad Svrluga, "Yeni başlayan yapay zeka şirketlerinden birçok kişisel öneri aldık. Güçlü uygulamalar için eğitim verileri, geliştirmelerine yardımcı olabilecek özel verilerden bahsetmiyorum bile." işlerinde rekabetçi bir hendek.
Veri, paradan daha "nadir"dir
PitchBook'a göre, üretken AI girişimleri için risk sermayesi fonu, 2022'de 4,8 milyar dolardan 2023'ün ilk beş ayında 12,7 milyar dolara yükseldi.
Şimdi, bu şirketlerin çoğu, eğitim veri kümelerine ulaşmanın kolay olmadığı finans veya sağlık gibi alanlarda daha niş yapay zeka modelleri oluşturmak istiyor.
** Bullpen Capital'in baş teknoloji sorumlusu Paul Tyma, gerçek modeller oluşturmanın bir ölçüde ticarileştiğine ve gerçek değerin verilerde yattığına dikkat çekti. **
Bazı yapay zeka girişimleri, veri açısından zengin büyük işletmelerle ortaklıklar kurmayı hedefliyor. Örneğin, Ernst & Young'ın vergilendirmeden sorumlu küresel başkan yardımcısı Marna Ricker, şirketin büyük miktarda işlem verisine sahip olması nedeniyle, üretken yapay zeka girişimlerinin her gün işbirliğine yaklaştığını söyledi.
Ancak EY'nin küresel müşteri hizmetleri yönetici ortağı Andy Baldwin, EY'nin verilerinin harici modelleri eğitmek için kullanılması durumunda ne olacağı konusunda endişeli olduğunu söyledi.
Baldwin, "Verilerin sahibi kim olacak? Modeli eğittiğimizde, modele erişimimiz nedir? Diğer insanlar modeli nasıl kullanabilir?" dedi. "Veriler fikri mülkiyetimizin bir parçasıdır."
Elbette startuplar, sadece müşteri verilerini kullanarak her müşteri için farklı bir model eğiterek fikri mülkiyet sorununu çözebilirler. Startup TermSheet, gayrimenkul geliştiricileri, aracılar ve yatırımcılar için sektör sorularını yanıtlayabilen üretken bir yapay zeka modeli olan Ethan ürününü oluşturmak için bu stratejiyi kullanıyor.
Ancak TermSheet'in CEO'su ve kurucu ortağı Roger Smith, müşterilerin bunu kabul etmesini sağlamanın bile çok fazla ikna gerektireceğini söyledi.
** Yasal teknoloji şirketi Logikcull'un kurucu ortağı ve CEO'su Andy Wilson, şirketleri güçlü bir ağ güvenliği yeteneğine sahip olduğunuza ve bu verileri gerçekten koruyabileceğinize ikna etmenin de zor olduğuna dikkat çekti. **
BÜYÜK ŞİRKETLER BÜYÜK AVANTAJLARA SAHİPTİR
**Birincil Girişim Ortaklarından Svrluga, büyük teknoloji şirketlerinin üretken yapay zeka uygulamaları söz konusu olduğunda, kısmen veri işleme konusunda daha rahat hisseden daha büyük müşterilerin güvenini kazandıkları için, yeni başlayanlara göre açıkça bir avantaja sahip olduğunu söyledi. **
Finansal hizmetler şirketi Truist'in baş veri sorumlusu Tracy Daniels, şu anda yeni kurulan şirketlerle değil, yalnızca büyük teknoloji şirketleriyle üretken yapay zeka için kullanım durumlarını araştırdığını söyledi. Verileri güvende tutmak için daha büyük satıcılara güveneceğini söyledi.
Tüm bunların anlamı, halka açık verilerle bir adım önde başlayabilen girişimlerin bile modellerini kurumsal veri kümeleriyle zenginleştirmede zorluklarla karşılaşmasıdır.
Veesual, insanların kıyafetleri denediklerinde nasıl göründüklerine dair görüntüler üreten bir yapay zeka girişimidir. Şirket başlangıçta modellerini öncelikle internetteki herkese açık görselleri kullanarak eğitti, ancak o zamandan beri büyük perakendecilerin modelleri geliştirmek için verilerini devretmeyi kabul etmeleri için mücadele etti.
Veesual CEO'su ve kurucu ortağı Maxime Patte, bazı durumlarda büyük perakendecilerin, Veesual'ın verileri kullanma hakkı karşılığında Veesual'dan büyük temettüler ödemesini veya şirkette hisse senedi almasını bile istediğini söyledi.
PatentPal, hukuk firmalarının patent başvuruları hazırlamasına yardımcı olan üretken bir yapay zeka girişimidir. CEO'su ve kurucusu Jack Xu da şirketin başlangıçta yalnızca halka açık patent başvuruları üzerinde eğitim verebileceğini söyledi.
AI aracı, gerçek müşteri vakalarından şifrelenmiş veya anonim geri bildirimlerle eğitilmeye devam edilirse daha da doğru olma potansiyeline sahip olduğunu söyledi. Ancak bunu yapmak karmaşıktır çünkü geri bildirim, ticari sırlar da dahil olmak üzere son derece hassas ve gizli verilerden ayrı tutulmalıdır.
"Erken aşamadaki girişimler için bir marka tanıma sorunu var ve ayrıca bir sosyal kimlik sorunu var" dedi.
**Aynı zamanda, endüstriler arasındaki "iç içe geçiş" giderek daha yoğun hale geliyor. **Struck Capital'in kurucusu ve yönetici ortağı Adam Struck, bazı girişimlerin belirli alanlarda daha fazla veriyi daha hızlı güvence altına almak için birbirleriyle rekabet ettiğini söyledi.
"Tescilli bir veri seti olduğuna inanıyorsanız, onu herkesten önce almak istersiniz ve münhasırlık için pazarlık yaparsınız" dedi. *Bu anlamda, neredeyse bir silahlanma yarışına dönüştü. *"