ИИ можно классифицировать как публичный, частный или персональный ИИ. Обучение и проектирование системы ИИ на основе этих категорий может помочь решить вопросы, связанные с нормативными ограничениями, конфиденциальностью данных и безопасностью.
Такая классификация также помогает понять назначение ИИ, кто им управляет, как он работает с вашими данными и какие ограничения могут быть наложены для защиты общественных, личных и организационных интересов.
Чтобы понять разницу между публичным, частным и персональным ИИ, давайте сравним их по назначению, производительности, работе с данными и конфиденциальности.
В этой статье:
Что такое открытый ИИ?
Под общедоступным ИИ понимается ИИ, обученный на пользовательских данных и различных платформах с открытым исходным кодом, таких как Wikimedia и ResNet. Эти типы ИИ являются одними из наиболее популярных и широкодоступных форм ИИ, которые люди ежедневно используют для работы, учебы и личных проектов.
Общедоступный ИИ — это сервис, программа или алгоритм ИИ, находящийся в открытом доступе для всех желающих в Интернете. Как правило, общедоступные ИИ — это приложения общего назначения, которые служат всему населению, обеспечивая эффективное решение с помощью ИИ проблем и задач, на которые обычно требуется много человеко-часов. К числу наиболее популярных общедоступных ИИ, с которыми вы можете быть знакомы, относятся поисковые системы, алгоритмы для социальных сетей, языковые переводчики и современные системы преобразования текста в речь.
Как уже говорилось, общедоступные ИИ открыты для всех желающих в Интернете. Большинство общедоступных ИИ уже интегрированы в поисковые системы, платформы социальных сетей и расширения, для использования которых не требуется специальной регистрации или оплаты. Многие публичные модели ИИ, такие как Llama, ResNet и BERT, также находятся в свободном доступе в Интернете, и каждый может использовать их и дорабатывать для создания своих собственных моделей.
Системы ИИ общего пользования создаются для одновременной работы с большим количеством пользователей. Учитывая количество пользователей (иногда исчисляемое миллионами), государственные ИИ должны работать достаточно хорошо, чтобы поддерживать максимальное количество пользователей. Для обеспечения интересов государства и его жителей на государственные ИИ накладываются определенные ограничения. Как правило, это отказ пользователям в получении определенной информации и ограничение действий и возможностей ИИ.
Одной из самых серьезных проблем, связанных с публичными ИИ, является их отношение к данным и конфиденциальности. Эти системы собирают большое количество пользовательских данных для совершенствования и эксплуатации своих алгоритмов и сервисов ИИ. Это, однако, может вызывать опасения, поскольку данные могут быть использованы не по назначению организациями, которые владеют и управляют сервисом. Законы и правила защиты пользовательских данных и конфиденциальности ограничены в силу особенностей функционирования публичного ИИ.
Что такое частный ИИ?
Причина, по которой предприятиям необходим частный ИИ, заключается в том, что публичные ИИ, такие как ChatGPT, создают проблемы конфиденциальности и безопасности для организаций. Частный ИИ — это модели ИИ, обученные и настроенные на удовлетворение потребностей организации без ущерба для сохранности коммерческой тайны и других объектов интеллектуальной собственности. Многие частные ИИ дорабатываются на основе общедоступных LLM с использованием частных данных для адаптации модели ИИ к конкретным потребностям организации.
Целью создания частного ИИ является наличие системы ИИ, специально созданной для организации. Она используется для решения внутренних бизнес-задач, повышения эффективности и общей производительности компании. Частные ИИ часто используются в различных внутренних системах, таких как управление взаимоотношениями с клиентами (CRM), оптимизация цепочек поставок и выявление мошенничества.
В отличие от публичного ИИ, частный ИИ не является общедоступным. Как правило, доступ к частному ИИ ограничивается только уполномоченным персоналом для обеспечения защиты конфиденциальных данных и процессов. Важно отметить, что хотя предприятия используют частный ИИ для внутренней производительности, они также используют отдельный персональный ИИ для доступа клиентов к своим услугам.
Частный ИИ обучается и оптимизируется под конкретные нужды организации. Это позволяет предприятиям тонко настраивать предварительно обученные LLM или свою модель для достижения оптимальной производительности для конкретной задачи. Это, в свою очередь, снижает вычислительную мощность, необходимую для качественной работы ИИ, и экономит затраты. Поскольку частный ИИ не является общедоступным, он имеет меньше ограничений и может использовать неограниченные модели или алгоритмы ИИ для расширения возможностей своего ИИ.
Работа с данными и их конфиденциальность — главная причина, по которой компаниям необходим частный ИИ. С помощью частного ИИ организации могут контролировать и защищать свои данные, минимизируя риск их утечки и несанкционированного доступа. Данные, используемые для тонкой настройки частного ИИ, собираются командой наемных инженеров, специалистов по анализу данных и разработчиков программного обеспечения для проектирования и обучения модели, что исключает возможность использования общедоступных данных для предвзятого отношения к ИИ.
Что такое персональный ИИ?
Под персональным ИИ понимается алгоритм ИИ, созданный для помощи людям в их повседневной жизни. Обычно доступ к ним осуществляется через персональные устройства, такие как смартфоны, планшеты, «умные» колонки и носимые устройства. Примерами персональных ИИ могут служить такие виртуальные помощники, как Alexa, Bixby, Google Assistant и Siri.
Персональные ИИ предназначены для улучшения пользовательского опыта человека при взаимодействии с технологиями для использования конкретного сервиса. Алгоритмы персонального ИИ предоставляют пользователю индивидуальный опыт, адаптируясь к его предпочтениям, что облегчает пользование определенным сервисом.
Хотя персонализированный ИИ не так масштабируем, как общедоступный, он лучше понимает индивидуальные запросы пользователей и реагирует на них. Персонализированный ИИ также может работать постепенно медленнее, чем общедоступный, поскольку ему необходимо учитывать значимость данных для пользователя, прежде чем он выдаст какой-либо результат. При этом персональный ИИ обладает большими возможностями, чем частный, поскольку он обеспечивает более качественные и релевантные для пользователя результаты. Конечно, эффективность зависит от того, какой сервис персонального ИИ вы предпочитаете, а также от того, как компания, создавшая ИИ, управляет им.
Одними из самых серьезных проблем, связанных с персональным ИИ, являются конфиденциальность и обработка данных. В связи с тем, что персональный ИИ используется в сервисе, законодательство разрешает компаниям собирать персональные данные пользователей после того, как они согласятся с условиями предоставления услуг. Это накладывает на них ответственность за защиту конфиденциальности и безопасности пользовательских данных. Однако в силу деликатности данных любая утечка информации может нанести ущерб конфиденциальности и безопасности пользователей.
Сравнение публичного, частного и личного ИИ
Разделение ИИ на публичный, частный и персональный позволяет применять ИИ для решения конкретных задач, сохраняя при этом оптимальную производительность, доступность, безопасность данных и конфиденциальность пользователей. Для удобства сравнения приведем таблицу:
Важность классификации ИИ
Понимание разницы между публичным, частным и личным ИИ очень важно, поскольку эти категории отражают то, как мы используем ИИ в нашей повседневной жизни. Это также помогает нам создавать определенные законы и нормативные акты для обеспечения конфиденциальности и безопасности частных лиц и организаций. Без этих различий такие нормы будет сложнее ввести, что может привести к злоупотреблению компаниями пользовательскими данными, утечке коммерческой тайны или даже к гибели демократизации ИИ.
По новым правилам Дзена свежие материалы показываются в первую очередь подписчикам, которые реагируют на публикации. Поэтому не забывайте подписаться, поставить лайк и оставить комментарий, так вы будете первым узнавать о всех новых статьях на нашем канале!