ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) లో వచ్చే వార్తలన్నీ ఎక్కువగా అనవసరమైన శబ్దాల (noise) లాంటివే. ప్రొడక్ట్ అప్‌డేట్‌లు, ఫండింగ్ రౌండ్లు మరియు బెంచ్‌మార్క్ పోరాటాలు అన్నీ కలిసిపోయి, అత్యవసరంగా అనిపించినప్పటికీ, వాస్తవానికి పెద్దగా మార్పు ఏమీ లేని ఫీడ్‌లా అనిపిస్తాయి. ఈ వారం మాత్రం భిన్నంగా ఉంది. మూడు ముఖ్యమైన మార్పులు చోటుచేసుకున్నాయి, ఇవన్నీ ఒకే దిశను సూచిస్తున్నాయి: పరిశ్రమ ఇప్పుడు మోడల్ యొక్క ముడి శక్తి (raw power) నుండి నియంత్రణ (control), భద్రత (security) మరియు చట్టం (law) వైపు మళ్లుతోంది.

మీరు ప్రొడక్ట్‌లను తయారు చేస్తున్నా, టూల్స్‌ను వాడుతున్నా లేదా కేవలం మీ డేటాను సురక్షితంగా ఉంచుకోవాలని ప్రయత్నిస్తున్నా, ఈ మార్పు చాలా కీలకం.

మోడల్స్ కింద పునాదులు మారుతున్నాయి

గత రెండేళ్లుగా కథ చాలా సరళంగా ఉంది. పెద్ద మోడల్స్, మెరుగైన స్కోర్లు, వేగవంతమైన ఇన్ఫరెన్స్ (inference). ఈ వారం, ఆ కథనం మారింది. కొత్త మోడల్ విడుదలలు జరిగినప్పటికీ, సంస్థలు AIని ఎలా ఉపయోగిస్తాయనే అంశాన్ని నిజంగా మార్చబోయే వార్తలు మాత్రం ఒక సాండ్‌బాక్స్ (sandbox) విచ్ఛిన్నం కావడం మరియు ప్రభుత్వాలు ఇకపై వేచి చూడలేమని నిర్ణయించుకోవడం గురించి ఉన్నాయి.

సందేశం స్పష్టంగా ఉంది. కేవలం పనితీరు (performance) మాత్రమే సంస్థల లేదా ప్రజల నమ్మకాన్ని పొందలేదు. భద్రత (safety) మరియు గవర్నెన్స్ (governance) ఇప్పుడు ప్రధాన అంశాలుగా మారుతున్నాయి.

Google తన Gemini శ్రేణిని విస్తరిస్తోంది

Google మూడు కొత్త Gemini మోడళ్లను విడుదల చేసింది, ప్రతిదీ ఒక రకమైన పని కోసం ప్రత్యేకంగా రూపొందించబడింది. పైకి చూస్తే, ఇది మోడల్ కుటుంబం యొక్క సాధారణ విస్తరణలా అనిపించవచ్చు. కానీ లోతుగా పరిశీలిస్తే, AI ప్రొవైడర్లు ఇప్పుడు డిప్లాయ్‌మెంట్ (deployment) గురించి ఎలా ఆలోచిస్తున్నారో ఇది సూచిస్తుంది.

వేర్వేరు పనులకు వేర్వేరు మొత్తంలో కంప్యూట్ (compute) అవసరమవుతుంది. సంక్లిష్టమైన విశ్లేషణ, కోడింగ్ అసిస్టెన్స్ లేదా బహుళ దశల పరిశోధన కోసం ఒక భారీ రీజనింగ్ మోడల్ (reasoning model) ఉపయోగపడుతుంది. కానీ సపోర్ట్ టికెట్లను వర్గీకరించడానికి లేదా ఈమెయిల్ సమాధానాలను డ్రాఫ్ట్ చేయడానికి అది అవసరం లేదు. వివిధ రకాల వెర్షన్లను విడుదల చేయడం ద్వారా, కస్టమర్లకు కేవలం లీడర్‌బోర్డ్ ర్యాంకింగ్‌లు మాత్రమే కాకుండా, వాస్తవ వ్యాపార పరిమితులకు అనుగుణంగా ఉండే ఎంపికలు అవసరమని Google గుర్తిస్తోంది.

నిపుణులైన వారికి (practitioners), ఇది కొనుగోలు ప్రక్రియను మారుస్తుంది. ఇప్పుడు మీరు పనికి తగిన మోడల్‌ను మరింత ఖచ్చితంగా ఎంచుకోవచ్చు. ఎడ్జ్ (edge) వద్ద నడిచే తేలికపాటి మోడల్ తక్కువ ఖర్చుతో మరియు వేగంగా స్పందిస్తుంది. API వెనుక ఉండే భారీ మోడల్ క్లిష్టమైన పనులను నిర్వహిస్తుంది. చిన్న పనుల కోసం టోకెన్లను వృథా చేయకుండా ఉండటానికి, అభ్యర్థనలను (requests) తెలివిగా రూట్ చేసే వ్యవస్థలను నిర్మించడమే అసలైన ట్రిక్.

ఇది ఒక ఆచరణాత్మక ప్రశ్నను కూడా లేవనెత్తుతుంది. చాలా సంస్థలు ఇప్పటికే వివిధ ప్రొవైడర్ల నుండి అనేక మోడళ్లను వాడుతున్నాయి. మరో మూడు Gemini వెర్షన్లను చేర్చుకోవడం అంటే, మీ ఎవాల్యుయేషన్ పైప్‌లైన్ (evaluation pipeline) కూడా వాటికి అనుగుణంగా ఉండాలి. మీ టీమ్ ఇంకా కొన్ని ప్రాంప్ట్‌లను మాన్యువల్‌గా రన్ చేయడం ద్వారా మోడల్స్‌ను పరీక్షిస్తుంటే, మీ స్వంత డేటా ఆధారంగా ఒక నిర్మాణాత్మక బెంచ్‌మార్క్‌ను నిర్మించుకోవాల్సిన సమయం ఆసన్నమైంది. పనితీరు గురించి వెండర్లు చేసే వాదనలు మీ నిర్దిష్ట పత్రాలకు, మీ నిర్దిష్ట వినియోగదారులకు లేదా మీ నిర్దిష్ట లాటెన్సీ (latency) అవసరాలకు సరిగ్గా సరిపోవు.

సాండ్‌బాక్స్ (Sandbox) విచ్ఛిన్నమైనప్పుడు

కొత్త మోడళ్లు అందరి దృష్టిని ఆకర్షించినప్పటికీ, AI సాండ్‌బాక్స్‌లో జరిగిన ఒక సెక్యూరిటీ ఇన్సిడెంట్ ఇంజనీరింగ్ కమ్యూనిటీలో బలమైన హెచ్చరికను పంపింది. సాండ్‌బాక్స్‌లు ఒక కారణం చేతనే ఉంటాయి. అవి AIని సున్నితమైన వ్యవస్థల నుండి వేరు చేస్తాయి, తద్వారా టీమ్‌లు ప్రొడక్షన్ డేటా లేదా కీలకమైన మౌలిక సదుపాయాలను బహిర్గతం చేయకుండానే సామర్థ్యాలను పరీక్షించుకోవచ్చు.

ఆ ఉల్లంఘన (breach) ద్వారా ఐసోలేషన్ (isolation) అనేది సంపూర్ణం కాదని తేలింది. ఇంజనీర్లు సురక్షితంగా ఉందని భావించిన వాతావరణంలో భద్రతా చర్యలు విఫలమైనప్పుడు, ఊహించిన ప్రమాదానికి మరియు వాస్తవ ప్రమాదానికి మధ్య ఉన్న ప్రమాదకరమైన వ్యత్యాసం బయటపడుతుంది.

ఇది కేవలం ఒక ఊహాజనిత ఆందోళన కాదు. కంపెనీలు ఇప్పటికే తమ సొంత డేటాను AI టూల్స్‌లోకి పంపిస్తున్నాయి, లాంగ్వేజ్ మోడళ్లను అంతర్గత డేటాబేస్‌లతో అనుసంధానిస్తున్నాయి మరియు వినియోగదారుల తరపున సాఫ్ట్‌వేర్‌తో ఏజెంట్లు ఇంటరాక్ట్ అయ్యేలా చేస్తున్నాయి. ప్రతి ఇంటిగ్రేషన్ సాండ్‌బాక్స్ నుండి బయటకు వెళ్లడానికి ఒక సంభావ్య మార్గాన్ని సృష్టిస్తుంది. మోడల్‌ను నియంత్రించే కంట్రోల్స్ విఫలమైతే, డేటా లీకేజీలు, అనధికారిక చర్యలు మరియు నిబంధనల ఉల్లంఘనలు త్వరగా సంభవిస్తాయి.

ఈ సంఘటన టీమ్‌లు భద్రతను ఎలా పరీక్షిస్తారో మళ్లీ ఆలోచించేలా చేయాలి. లాంచ్ చేయడానికి ముందు ఒకసారి రెడ్-టీమ్ (red-team) వ్యాయామాలను నిర్వహించడం సరిపోదు. మోడల్స్ మారుతూ ఉంటాయి (drift), ప్రాంప్ట్‌లు మారుతుంటాయి మరియు ఇంటిగ్రేషన్లు నిరంతరం అటాక్ సర్ఫేస్‌ను పెంచుతుంటాయి. మీరు సాండ్‌బాక్స్‌ను కేవలం లోపల ఉన్న మోడల్‌గా మాత్రమే కాకుండా, దానిని ఒక లక్ష్యంగా (target) పరిగణించి, పునరావృతమయ్యే అడ్వర్సరియల్ టెస్టింగ్ (adversarial testing) చేయాల్సి ఉంటుంది.

థర్డ్-పార్టీ AI సేవలను ఉపయోగించే వ్యాపారాలకు కూడా పాఠం స్పష్టంగా ఉంది. వారి సాండ్‌బాక్స్‌లు ఎలా నిర్మించబడ్డాయో మీ వెండర్లను అడగండి. ప్రాంప్ట్ ఇంజెక్షన్ (prompt injection) ప్రయత్నం విజయవంతమైతే ఏం జరుగుతుందో అడగండి. మోడల్ అనుమతి లేని డేటాను యాక్సెస్ చేస్తే ఎవరు బాధ్యత వహిస్తారో అడగండి. సమాధానాలు అస్పష్టంగా ఉంటే, మీ డేటా ఇప్పటికే ప్రమాదంలో ఉన్నట్లే.

ప్రభుత్వాలు గమనించడం నుండి నిబంధనలు రూపొందించడం వైపు మళ్లుతున్నాయి

నియంత్రణ సంస్థలు (Regulators) గత పద్దెనిమిది నెలలుగా సూత్రాలను ప్రచురించడం, విచారణలు నిర్వహించడం మరియు ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ల గురించి సూచనలు చేయడం వంటివి చేస్తున్నాయి. ఈ వారం, వారి వైఖరి మారింది. ప్రభుత్వాలు కేవలం గమనించడం నుండి స్పష్టమైన చర్యల వైపు మళ్లాయి, నియంత్రిత పరిశ్రమలలో AI డిప్లాయ్‌మెంట్ ఎలా ఉండబోతుందో నిర్ణయించే నిబంధనలను రూపొందించడం ప్రారంభించాయి.

వారు పెద్ద సాంకేతిక సంస్థల పై కూడా ప్రత్యేక దృష్టి సారిస్తున్నారు. నియంత్రణ సంస్థలు పరిమాణాన్ని పరిశీలించినప్పుడు, వారు ఏకాధిపత్యాన్ని (concentration) చూస్తున్నారు. కొద్దిపాటి సంస్థలే మౌలిక సదుపాయాలు, మోడల్స్ మరియు పంపిణీ మార్గాలను అందిస్తున్న మార్కెట్ వ్యవస్థాగత ప్రమాదాన్ని సృష్టిస్తుంది. ఒకవేళ ఒక ప్లాట్‌ఫారమ్ రాత్రికి రాత్రే తన భద్రతా విధానాన్ని లేదా ధరల విధానాన్ని మార్చితే, వేలాది మంది అనుబంధ వ్యాపారాలు దానిని వెంటనే అనుభవిస్తాయి.

ఆపరేటర్లకు, రాబోయే నియంత్రణల అలజడి కేవలం నిబంధనల అమలు (compliance) సమస్య మాత్రమే కాదు. ఇది మీ AI సప్లై చైన్‌ను డాక్యుమెంట్ చేయమని ఇచ్చే సంకేతం. మీ మోడల్స్ ఎక్కడి నుండి వచ్చాయి, అవి ఏ డేటాపై శిక్షణ పొందాయి మరియు మీరు వాటి అవుట్‌పుట్‌లను ఎలా ఆడిట్ చేస్తారు అని నియంత్రణ సంస్థలు తెలుసుకోవాలని కోరుకుంటాయి. సెల్ఫ్-హోస్టెడ్ ఓపెన్ మోడల్స్ మిమ్మల్ని కొన్ని వెండర్-డ్రివెన్ షాక్‌ల నుండి రక్షించవచ్చు, కానీ అవి వాటి స్వంత డాక్యుమెంటేషన్ భారాలను కూడా తెస్తాయి.

ఇప్పుడే సిద్ధం కావడం ప్రారంభించండి. మీ సంస్థలో ప్రస్తుతం ఉపయోగించబడుతున్న ప్రతి AI సాధనాన్ని మ్యాప్ చేయండి, ఉద్యోగులు తమ కార్పొరేట్ ఈమెయిల్ ఉపయోగించి స్వయంగా సైన్ అప్ చేసుకున్న అనధికారిక సాధనాలను కూడా ఇందులో చేర్చండి. ఏ ప్రక్రియలు సున్నితమైన కస్టమర్ డేటాను తాకుతున్నాయో గుర్తించండి. ఒక సరళమైన గవర్నెన్స్ చెక్‌లిస్ట్‌ను రూపొందించండి: మోడల్ మూలం, డేటా రిటెన్షన్ పాలసీ, హ్యూమన్ రివ్యూ ప్రోటోకాల్, మరియు ఇన్సిడెంట్ రెస్పాన్స్ ప్లాన్. నిబంధనలు వచ్చినప్పుడు, ఈ ఇన్వెంటరీ సిద్ధంగా ఉండటం వల్ల కొన్ని వారాల్లోనే సర్దుబాటు చేసుకునే కంపెనీలకు మరియు నెలల తరబడి ఇబ్బంది పడే కంపెనీలకు మధ్య తేడా స్పష్టంగా కనిపిస్తుంది.

ఇది మీ పనికి కలిగించే ప్రభావం

ఈ మూడు సంఘటనల మధ్య సంబంధం ఆచరణాత్మకమైనది, సిద్ధాంతపరమైనది కాదు. గందరగోళంలో చిక్కుకోకుండా ఎలా స్పందించాలో ఇక్కడ ఉంది.

  • మీ మోడల్ మిక్స్‌ను ఆడిట్ చేయండి. మీరు ప్రతిదానికీ ఒకే మోడల్‌ను ఉపయోగిస్తుంటే, మీరు బహుశా ఎక్కువ చెల్లిస్తూ తక్కువ ఫలితాలను పొందుతున్నారు. ప్రత్యేకమైన వేరియంట్లు సాధారణ పనులను తక్కువ ఖర్చుతో మరియు వేగంగా చేయగలవా కాదా అని అంచనా వేయండి. మార్కెటింగ్ డెమోలపై కాకుండా, నిజమైన వర్క్‌లోడ్‌లపై సైడ్-బై-సైడ్ పరీక్షలు నిర్వహించండి.

  • ప్రతి AI ఇంటిగ్రేషన్‌ను ఒక సెక్యూరిటీ బౌండరీగా పరిగణించండి. సాండ్‌బాక్స్ విఫలం కావచ్చని భావించండి. మోడల్‌కు పనిని పూర్తి చేయడానికి అవసరమైన డేటాను మాత్రమే అందించడం ద్వారా డేటా ఎక్స్‌పోజర్‌ను పరిమితం చేయండి. మీ వద్ద స్పష్టమైన లాగింగ్, రేట్ లిమిటింగ్, మరియు కిల్‌ స్విచ్‌లు లేకపోతే, జనరల్-పర్పస్ అసిస్టెంట్‌లను విస్తృతమైన అంతర్గత వ్యవస్థలతో అనుసంధానించడం మానుకోండి.

  • నియంత్రణ మార్పుల కోసం సిద్ధంగా ఉండండి. నిబంధనలు వస్తున్నాయి. పారదర్శకత, బయాస్ టెస్టింగ్, మరియు మానవ పర్యవేక్షణ కోసం అంతర్గత విధానాలను ఇప్పుడే రూపొందించండి. మీరు చట్టం యొక్క తుది పాఠం కోసం వేచి చూస్తే, ముందుగానే సిద్ధమైన పోటీదారుల కంటే మీరు వెనుకబడిపోతారు.

  • మీ దృష్టిని క్రమబద్ధీకరించుకోండి. ప్రతి వార్తను అనుసరించడం ఆపండి. ఒకటి లేదా రెండు నమ్మదగిన వనరులను సబ్‌స్క్రైబ్ చేసుకోండి, వాటిని వారానికి ఒకసారి తనిఖీ చేయండి మరియు మిగిలిన సమయాన్ని మీ స్వంత అవసరాలకు అనుగుణంగా సాధనాలను పరీక్షించడానికి ఉపయోగించండి. పరిశ్రమలో వచ్చే శబ్దాలు అనంతం. మీ వ్యాపార సందర్భం ప్రత్యేకమైనది.

ముగింపు

AIలో శక్తి ఇప్పటికీ ముఖ్యం, కానీ అది మాత్రమే ఏకైక ముఖ్యమైన విషయం కాదు. ఏ మోడల్స్‌ను సురక్షితంగా ఉపయోగించవచ్చు, ఏ వెండర్లు కస్టమర్ డేటాను రక్షించగలరు మరియు ఏ సంస్థలు కఠినమైన నియంత్రణ వాతావరణంలో నడవగలరు అనే అంశాలే తదుపరి దశను నిర్ణయిస్తాయని ఈ వారం చూపింది.

Google యొక్క కొత్త విడుదలలు మీకు పని చేయడానికి మరిన్ని సాధనాలను అందిస్తున్నాయి. సాండ్‌బాక్స్ బ్రీచ్ ఆ సాధనాలకు బలమైన సరిహద్దులు అవసరమని మీకు గుర్తుచేస్తుంది. మరియు నియంత్రణ వేగం స్వేచ్ఛగా ఉండే ప్రయోగాత్మక దశ ముగిసిపోతోందని మీకు చెబుతుంది.

మీ డేటా, మీ వర్క్‌ఫ్లోలు మరియు మీ చట్టపరమైన ఎక్స్‌పోజర్‌ను ప్రభావితం చేసే మార్పులపై దృష్టి పెట్టండి. మిగిలినవన్నీ అనవసరమైన శబ్దాలు మాత్రమే.

పూర్తి విశ్లేషణను ఇక్కడ చదవండి.

Telegramలో GyaanSetu లెర్నింగ్ కమ్యూనిటీలో చేరండి.