Співзасновник Databricks про те, що дійсно важливо у штучному інтелекті

Таваколі: Я думаю, що це має два аспекти. По-перше, вам слід зосередитися на результатах, а не на інструментах. Кількість людей, які кажуть: «Ми відстаємо». Мені потрібно залучити купу агентів. Я маю показати, що можу працювати зі штучним інтелектом. Ти ж не отримаєш балів за те, що кажеш, що я протистояв ШІ, чи не так?

Натомість, вам справді потрібно з'ясувати: якого бізнес-результату я хочу досягти? І зазвичай це «У мене є існуючий процес, який я хочу автоматизувати та зробити набагато ефективнішим» або «Є новий набір можливостей, які я хочу реалізувати», і саме штучний інтелект розблоковує та робить можливим це зробити.

По-друге, всі так захопилися штучним інтелектом і пов'язали його з магістрами права (LLM), і яку модель ви збираєтеся використовувати? І чесно кажучи, найважливіше у світі підприємств — це високоякісний, точний та надійний штучний інтелект. І це дуже залежить від того, «чи у вас впорядковано ваш масив даних і чи маєте ви стратегію управління?»

Річ не в моделі, а в усіх інших частинах. Як досягти точності? Як ви цим керуєте? Як ви розумієте, як впровадити це у виробництво та виміряти це? А також, як це зробити в просторі, який швидко розвивається? Більшість людей, з якими ви спілкуєтесь і які запустили застосунок штучного інтелекту навіть шість місяців тому, кажуть, що якби вони переробляли його сьогодні, вони б створили його зовсім інакше, бо з'явилися нові продукти.

Таваколі: Поточний дохід – це піраміда. На нижньому рівні вам потрібна ціла низка інфраструктури, і це чіпи. Це та сфера, де не буде багато компаній, оскільки поріг входу дуже високий.

Крім того, у вас є постачальники базових моделей. Ми почали з великої кількості ресурсів, але потім все згасло, головним чином через капітал, необхідний для навчання деяких із цих моделей.

Останній шар – це додатки зверху. І сьогодні, оскільки це лише початок, це не надто масштабно — навіть попри те, що Databricks нещодавно перетнув позначку в 1 мільярд доларів доходу від штучного інтелекту, тож це не дрібниці.

Якщо перенестися на п'ять років уперед, піраміда буде набагато масивнішою і перевернеться. Набагато більше доходів приноситиметься застосункам, які використовують штучний інтелект для трансформації того, що роблять люди. І в цьому просторі, я не думаю, що є переможець, який отримує все.

Таваколі: Нікому не подобається така відповідь. Але багато процесів, на які ви витрачаєте купу грошей, не є привабливими. Я наведу вам приклад. Ви страхова компанія. Ви отримуєте купу заяв, і витрачається багато зусиль і розчарувань на те, як мені взяти всі ці заяви та отримати потрібну інформацію? Як мені додати це до аналітичної форми, щоб я міг отримати на основі цього аналіз і потім, на основі цього, вжити заходів? Нікого це не радує — окрім людини, яка сидить і злиться, що на відшкодування її позову потрібно три місяці. Але якщо тепер я можу перейти від виконання чогось, що займало місяці, до виконання за значно меншу ціну — автоматизовано — це справді захопливий варіант використання.

Або ж ви виробник напівпровідників, і якщо у вас є щось, що може інтелектуально виявляти аномалії та покращувати ваш вихід продукції на 0,1% — знову ж таки, коли востаннє хтось захоплювався вихідною продукцією? Але це означає багато грошей.

Величезні за продуктивністю, величезні за вартістю, а не такі, які люди асоціюють із революційними. Я думаю, що це нудні випадки використання ШІ. Ви можете досягти значних покращень за допомогою штучного інтелекту, і саме це ми бачили у наших клієнтів.

Таваколі: Відповідь, яку я завжди даю, за цією логікою, якби ми сказали: «Гей, коли з’явилися банкомати або комп’ютери, це були масштабні трансформації — чи багато людей втратять роботу?»

Існує певний набір речей, які люди роблять сьогодні, і які будуть автоматизовані штучним інтелектом. Однак, у багатьох із цих речей, просто заради якості, вам все одно потрібна людина. І вся передумова полягає в тому, що коли ви автоматизуєте ці завдання, вони також відкривають абсолютно новий набір вимог для виконання речей, які ви раніше не могли робити. Наприклад, тепер, коли у вас є банкомати та онлайн-банкінг, з'явилися нові набори ролей в електронній комерції, про існування яких ми ніколи б не подумали в минулому, і вони створюють безліч робочих місць та підвищують продуктивність.

З підвищенням кваліфікації та навчанням, хоча конкретні посадові обов'язки зміняться, з'явиться цілий новий клас посадових обов'язків, для яких компаніям знадобляться люди для керування транспортними засобами. Тож я насправді думаю, що ви побачите зростання попиту на робочу силу. Тож це радше про те, «Як підвищити кваліфікацію?»

Таваколі: І так, і ні. Так, ми перебуваємо в бульбашці штучного інтелекту. Ні, це не змінює планів.

Мені часто ставлять зворотний бік цього питання, який звучить так: «Чи є ШІ трансформаційним, чи ШІ перебільшено розкручений?» І моя відповідь на це — так. Я думаю, що люди досі не до кінця розуміють ШІ, тому відповідь на будь-яке питання така: ШІ вирішить його. Я пройшовся навколо і побачив табличку з написом «Автомийка на базі штучного інтелекту». І я такий: «Я не знаю, що це, чорт забирай, означає». Тепер усе працює на штучному інтелекті. Завжди є той пік хвилювання, який обов'язково спадає, коли ми визначаємося з тим, які реальні варіанти використання потрібні людям. Я думаю, що ви не побачите, як усі компанії, які зараз працюють у сфері штучного інтелекту, продовжуватимуть виживати.

Чому це не змінює плани Databricks, так це тому, що ШІ — це чудово, і ми вважаємо його важливим у майбутньому, і, очевидно, ми сильно спиралися на нього протягом останніх 12 років. Але також основною частиною нашого бізнесу є дані, такі як трансформація даних та операційні робочі процеси, які перевірені, які точно не існують у міхурі та розвиваються. З точки зору Databricks, ви адаптуєтесь до потреб клієнтів. І ми вже бачили цей перехід від надмірної реклами до ключових важливих варіантів використання та результатів, і ми підтримали їх у цьому.