- สรุปความคิดเห็นของผู้บริหารจากบริษัทสำคัญ
AI จะกลืนกินซอฟต์แวร์ - Ali Ghodsi, CEO ของ Databricks
- ก้าวต่อจากคำกล่าวของ Marc Andreessen ที่ว่า "ซอฟต์แวร์กำลังกินโลก" ไปสู่ "AI จะกลืนกินซอฟต์แวร์"
- ต่อจากนี้ AI จะไม่ใช่เพียงฟีเจอร์เสริม แต่จะเป็นพื้นฐานของทุกแพลตฟอร์มข้อมูล
- "ไม่ว่าที่ใดมีข้อมูล ที่นั่นก็จะมีอินเทลลิเจนซ์เข้ามาอยู่ด้วย และสิ่งนี้จะเกิดขึ้นกับทุกอาชีพ ทุกอุตสาหกรรม และทุกองค์กร"
- ผลลัพธ์คือซอฟต์แวร์จะเปลี่ยนจากเครื่องมือแบบคงที่และฮาร์ดโค้ด ไปเป็นเอนจินตัดสินใจอัตโนมัติ
- เขาเรียกฐานข้อมูล AI ว่า 'Lakehouse' และย้ำว่าไม่ว่าที่ใดมีข้อมูล ข้าง ๆ กันจะต้องมีแมชชีนเลิร์นนิงอยู่เสมอ
- อินเทลลิเจนซ์และระบบอัตโนมัติที่มากขึ้นเรื่อย ๆ จะถูกบันเดิลมาเป็นส่วนหนึ่งของสถาปัตยกรรมข้อมูล ซึ่งเป็นรากฐานของซอฟต์แวร์องค์กร
เริ่มต้นร่วมกับสตาร์ทอัปอื่น - Ali Ghodsi, CEO ของ Databricks
- Ali Ghodsi แนะนำผู้ก่อตั้งให้โฟกัสที่นักนวัตกรรมและผู้ใช้กลุ่มแรกเริ่มก่อน (กล่าวคือ สตาร์ทอัปอื่น ๆ)
- การเริ่มต้นกับสตาร์ทอัปอื่นแทนการเจาะตลาดองค์กรขนาดใหญ่ตั้งแต่แรก เป็นวิธีที่ทรงพลังในการเพิ่มโอกาสการยอมรับผลิตภัณฑ์และเก็บฟีดแบ็กจากผู้ใช้ระยะแรก
ปฏิบัติต่อ LLM ในฐานะเอนจินการให้เหตุผล ไม่ใช่คลังความรู้ - Matei Zaharia, CTO ของ Databricks
- Matei Zaharia ผู้ร่วมก่อตั้งและ CTO ของ Databricks แนะนำว่าไม่ควรมอง LLM เหมือนฐานข้อมูล แต่ควรโฟกัสที่ความสามารถด้านการให้เหตุผล การตีความภาษา และความเข้าใจบริบท
- ควรใช้ความสามารถในการวิเคราะห์และสร้างภาษาของ LLM ควบคู่กับการดึงข้อมูลที่เป็นข้อเท็จจริงและอัปเดตล่าสุดจากแหล่งภายนอกที่เชื่อถือได้ และนำมาใช้ผ่านการเรียกใช้เครื่องมือ
เปลี่ยนวิธีที่ผู้คนคิดเกี่ยวกับปัญหา - Naveen Rao, VP ฝ่าย Generative AI ของ Databricks
- Naveen Rao รองประธานฝ่าย Generative AI ของ Databricks ให้มุมมองต่อความท้าทายของการก่อตั้งบริษัทในสาขาเทคโนโลยีเกิดใหม่
- การสร้างหมวดหมู่ใหม่ในสาขาเทคโนโลยีเกิดใหม่เปิดโอกาสเฉพาะตัวให้ผู้ก่อตั้ง และนวัตกรรมที่แท้จริงไม่ใช่แค่การสร้างผลิตภัณฑ์ใหม่ แต่รวมถึงการปรับกรอบวิธีที่ผู้คนเข้าใจปัญหาด้วย
AGI จะมาในอีกหลายทศวรรษ ไม่ใช่ไม่กี่ปี - Naveen Rao, VP ฝ่าย Generative AI ของ Databricks
- Naveen Rao เสนอแนวคิดต้านทานต่อความกลัวเชิงหายนะเกี่ยวกับ AGI และแสดงจุดยืนที่สงสัยอย่างมากต่อคำกล่าวอ้างว่า AGI กำลังจะมาถึงในไม่ช้า
- เขาย้อนดูประวัติศาสตร์ของการพัฒนา AI และย้ำว่าความก้าวหน้าที่ดูมีแนวโน้มมักชนเข้ากับข้อจำกัดด้านการสเกล
โมเดลโอเพนซอร์สจะกลายเป็นกระแสมากขึ้นเรื่อย ๆ - Robert Nishihara, CEO ของ Anyscale
- Robert Nishihara ผู้ร่วมก่อตั้งและ CEO ของ Anyscale อธิบายเทรนด์การนำ Generative AI ไปใช้งาน
- ในช่วงแรก ผลิตภัณฑ์แบบ API มีเหตุผลเพราะช่วยให้ออกสู่ตลาดได้เร็วและใช้แรงวิศวกรรมต่ำ แต่ตอนนี้จำเป็นต้องเปลี่ยนไปใช้โมเดลที่ปรับแต่งเฉพาะเพื่อยกระดับคุณภาพและลดต้นทุน
โมเดลเฉพาะงานและสถาปัตยกรรมแบบ routing คืออนาคต - Robert Nishihara, CEO ของ Anyscale
- Robert Nishihara อธิบายว่าธุรกิจกำลังเริ่มใช้กลยุทธ์แบบไฮบริดที่ประเมินโมเดลหลายแบบสำหรับกรณีใช้งานที่แตกต่างกัน
- โมเดลที่ออกแบบเฉพาะสำหรับงานมีข้อได้เปรียบอย่างมากด้านต้นทุนและความเร็ว และการใช้สถาปัตยกรรมแบบ routing ก็กำลังเพิ่มขึ้น
Evaluation ยังคงเป็นปัญหาปวดหัวอย่างต่อเนื่อง - Robert Nishihara, CEO ของ Anyscale
- Robert Nishihara ชี้ว่าวิธีการประเมินโมเดลเชิงกำเนิดจะกลายเป็นปัญหาที่ใหญ่ขึ้นเรื่อย ๆ
- สำหรับภาษาธรรมชาติ การประเมินทำได้ยากเพราะผลลัพธ์เป็นแบบปลายเปิดและ benchmark ก็ไม่ใช่มาตรฐานตายตัว
หากต้องการปรับปรุงการนำ AI ไปใช้ ให้ผสานเข้ากับเวิร์กโฟลว์เดิม - Bobby Yerramilli-Rao, CSO ของ Microsoft
- Bobby Yerramilli-Rao ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายกลยุทธ์ของ Microsoft เน้นว่าการผสาน AI application เข้ากับเวิร์กโฟลว์ของผู้ใช้เป็นสิ่งสำคัญต่อการเติบโตของผลิตภัณฑ์
จงแก้ปัญหาที่จะคงอยู่ยาวนาน - Bobby Yerramilli-Rao, CSO ของ Microsoft
- Bobby Yerramilli-Rao เน้นย้ำกับผู้ก่อตั้งว่าควรแก้ปัญหาที่จะยังคงอยู่ต่อไป แม้ความสามารถของโมเดลเชิงกำเนิดจะก้าวหน้าขึ้น
- โอกาสที่น่าสนใจที่สุดในวงการ AI อยู่ที่ชั้นแอปพลิเคชัน ซึ่งเป็นจุดที่ผลิตภัณฑ์สามารถเปิดตัวบน GitHub และเติบโตเป็น vertical application ได้
ยังไม่มีความคิดเห็น