5 инвесторов о плюсах и минусах бизнес-моделей искусственного интеллекта с открытым исходным кодом

Некоторые, убежденные в том, что запатентованный подход с закрытым исходным кодом даст им преимущество перед множеством конкурентов, предпочитают хранить свои модели искусственного интеллекта и инфраструктуру внутри компании, защищенные от публичного просмотра. Другие открывают исходный код своих моделей, методов и наборов данных, выбирая путь роста, в большей степени ориентированный на сообщество. Есть ли правильный выбор? Возможно нет. Но, кажется, у каждого инвестора есть свое мнение.

Дэйв Мюниелло, генеральный партнер GV, инвестиционного подразделения Alphabet, утверждает, что инновации в области искусственного интеллекта с открытым исходным кодом могут способствовать укреплению доверия к клиентам за счет прозрачности. Напротив, модели с закрытым исходным кодом — хотя потенциально более производительны, учитывая облегченную рабочую нагрузку на команды по документации и публикации — по своей сути менее объяснимы и, следовательно, их труднее продать «советам директоров и руководителям», утверждает он.

Ганеш Белл, управляющий директор Insight Partners, в целом согласен с точкой зрения Мюнхьелло. Но он утверждает, что проекты с открытым исходным кодом зачастую менее отточены, чем их облачные аналоги, а их интерфейсы «менее согласованы» и «сложнее поддерживать и интегрировать». В зависимости от того, кого вы спрашиваете, выбор направления развития — закрытый или открытый исходный код — имеет меньшее значение для стартапов, чем всеобъемлющая стратегия выхода на рынок, по крайней мере, на самых ранних стадиях.

Кристиан Носке, партнер NGP Capital, говорит, что стартапам следует больше сосредоточиться на применении результатов своих моделей, с открытым исходным кодом или нет, к «бизнес-логике» и, в конечном итоге, обеспечению окупаемости инвестиций для своих клиентов. Но многих клиентов не волнует базовая модель и то, является ли она открытым исходным кодом, отмечает Ян Лейн, партнер Cambridge Innovation Capital. Они ищут способы решения бизнес-проблемы, и стартапы, осознающие это, получат преимущество в переполненной области ИИ.

А как насчет регулирования? Может ли это повлиять на то, как стартапы растут и масштабируют свой бизнес и даже на то, как они публикуют свои модели и вспомогательные инструменты? Возможно. Носке считает, что регулирование потенциально увеличивает стоимость цикла разработки продукта, укрепляя позиции крупных технологических компаний и традиционных игроков за счет мелких поставщиков ИИ. Но он говорит, что необходимо больше регулирования — особенно политики, описывающей «четкое» и «ответственное» использование данных в ИИ, соображения рынка труда и множество способов использования ИИ в качестве оружия.

Белл, с другой стороны, рассматривает регулирование как потенциально прибыльный рынок. Компании, создающие инструменты и структуры, помогающие поставщикам ИИ соблюдать правила, могут получить непредвиденную прибыль — и в процессе «способствуют укреплению доверия к технологиям ИИ», — говорит он. Открытый и закрытый исходный код, бизнес-модель и регулирование — это лишь несколько тем, затронутых здесь. Респонденты также рассказали о плюсах и минусах перехода от компании с открытым исходным кодом к компании с закрытым исходным кодом, возможных преимуществах безопасности и опасностях разработки с открытым исходным кодом, а также рисках, связанных с использованием моделей искусственного интеллекта на основе API.

Как измерить успех вашего рынка электронной коммерции: 5 ключевых показателей

Дэйв Мюниелло, генеральный партнер, GV

Каковы некоторые ключевые преимущества моделей искусственного интеллекта с открытым исходным кодом перед их конкурентами с закрытым исходным кодом? Применяются ли те же компромиссы к элементам пользовательского интерфейса, таким как интерфейсы с искусственным интеллектом? Публичные инновации (через открытый исходный код) создают такую динамику, при которой у разработчиков возникает ощущение, что модели, которые они развертывают, были глубоко оценены другими, проверены сообществом и что стоящие за ними организации готовы связать свою репутацию с качеством. модели.

Научные и корпоративные исследования и разработки были источниками инноваций в области ИИ на протяжении последних нескольких десятилетий. Сообщество ОС и продукты, связанные с ОС, стараются задействовать ту важнейшую часть экосистемы, чьи стимулы отличаются от стремящихся к прибыли предприятий. Модели с закрытым исходным кодом могут быть более производительными (возможно, у них будет техническое руководство на 12–18 месяцев?), но они будут менее объяснимы. Дальнейшие советы директоров и руководители будут доверять им меньше, если только они не получат решительной поддержки со стороны известной технологической компании, готовой поставить свой бренд на кон для сертификации качества.

Количество просмотров: 295