चैटजीपीटी के उदय ने एआई के बारे में जन जागरूकता में वृद्धि को बढ़ावा दिया है, साथ ही साथ एआई नैतिकता के आसपास बढ़ते संवाद को भी। एआई का उपयोग कैसे किया जाना चाहिए? सिर्फ व्यवसाय ही नहीं, समाज के लिए इसके निहितार्थ क्या हैं?
एआई अनुप्रयोगों के भीतर निहित पूर्वाग्रह – याद रखें, यह सिर्फ यह नहीं है कि एल्गोरिथ्म कैसे बनाया गया है और किसके द्वारा, यह इस बारे में भी है कि मॉडल खुद कैसे बनाया गया है – इसका मतलब है कि हमें इस बहादुर नए एआई वॉल्ड में सावधानी से चलना चाहिए।
आखिरकार, एआई प्लेटफार्मों द्वारा प्रदर्शित राजनीतिक और लैंगिक पूर्वाग्रह के बहुत ही सार्वजनिक उदाहरण हैं। ओपनएआई के सीईओ सैम ऑल्टमैन ने पिछले महीने ही स्वीकार किया था कि चैटजीपीटी में “पूर्वाग्रह के आसपास कमियां” हैं। लेकिन उन पूर्वाग्रहों और दोषों के दूरगामी प्रभाव हो सकते हैं जब बीमा प्लेटफॉर्म या ड्रग डिस्कवरी जैसे क्षेत्रों पर लागू होते हैं, जहां निर्णय गलत होने के निहितार्थ बड़े पैमाने पर हो सकते हैं।
MLOps (“मशीन लर्निंग” और DevOps का मैशअप) प्रथाओं का एक सेट है जो उत्पादन में मशीन लर्निंग मॉडल को मज़बूती और कुशलता से तैनात करने और बनाए रखने का प्रयास करता है, और उन पूर्वाग्रहों की निगरानी करता है। सीधे शब्दों में कहें, MLOps प्रथाओं का उपयोग डेटा वैज्ञानिकों, DevOps और मशीन लर्निंग इंजीनियरों द्वारा AI एल्गोरिदम को हर दिन काम करने वाले उत्पादन मॉडल में बदलने के लिए किया जाता है। यहाँ विचार मॉडल के स्वचालन में सुधार करना है, साथ ही पूर्वाग्रह के साथ-साथ एआई के अन्य पहलुओं के साथ-साथ व्यवसाय और नियामक आवश्यकताओं पर भी नज़र रखना है। दक्षता में सुधार का सकारात्मक पर्यावरणीय प्रभाव भी है।
सेल्डन यूके का एक स्टार्टअप है जो मशीन लर्निंग मॉडल को अनुकूलित करने के लिए विकास उपकरणों की इस दुर्लभ दुनिया में माहिर है। इसमें Arise, Fiddler (45.2 मिलियन डॉलर की फंडिंग), Dataiku (846.8 मिलियन डॉलर की फंडिंग) और DataRobot (1 बिलियन डॉलर की फंडिंग) के रूप में प्रतिस्पर्धी हैं।
सेल्डन का क्लाउड-एग्नोस्टिक मशीन लर्निंग डिप्लॉयमेंट प्लेटफॉर्म सुरक्षित 2020 में एल्बियनवीसी और कैम्ब्रिज इनोवेशन कैपिटल से £7.1 मिलियन सीरीज़ ए।
अब इसने नए निवेशक के नेतृत्व में $20M सीरीज़ B फंडिंग राउंड जुटा लिया है उज्ज्वल पिक्सेल (पूर्व सोनाई आईएम)। साथ ही भाग लेने वाले मौजूदा निवेशक AlbionVC, कैम्ब्रिज इनोवेशन कैपिटल और एमेडियस कैपिटल पार्टनर्स थे।
संस्थापक एलेक्स हाउस्ले (सीईओ) क्लाइव कॉक्स (सीटीओ) ने दावा किया है कि नवंबर 2020 में इसकी श्रृंखला ए के बाद से सेल्डन के ओपन सोर्स फ्रेमवर्क के लिए 400% की वार्षिक वृद्धि दर हासिल की है। यह महत्वपूर्ण है, क्योंकि इसका ओपन सोर्स नेटवर्क इसे अपने मालिकाना समाधानों को दूर तक वितरित करने की अनुमति देता है। अधिक कुशलतापूर्वक और लागत प्रभावी ढंग से।
“सेल्डन ने एक अनूठा समाधान पेश करके खुद को अलग किया है जो किसी भी उद्योग में एमएल मॉडल को तैनात करने और समझाने वाले उपयोगकर्ताओं के लिए घर्षण को कम करने में सक्षम है। इसका मतलब है अपने ग्राहकों के लिए अधिक उत्पादकता, शासन, जोखिम और अनुपालन क्षमताओं के साथ तेजी से समय-से-मूल्य संयुक्त, “एक बयान में ब्राइट पिक्सेल के निदेशक पेड्रो कैरेरा ने कहा।
सेल्डन के मौजूदा ग्राहकों में पेपाल, जॉनसन एंड जॉनसन, ऑडी और एक्सपेरियन आदि शामिल हैं।
एक साक्षात्कार में, सेल्डन के संस्थापक और सीईओ, एलेक्स हाउस्ले ने मुझे बताया: “एआई हर चीज में है, और सेल्डन अद्वितीय स्थिति में है। “हमारे पास पहले से ही हमारे ओपन सोर्स डिस्ट्रीब्यूशन में एक मजबूत स्थिति है, और जो हमने अभी-अभी मान्य किया है वह डेटा स्ट्रीम और उत्पादन के आसपास एक कड़े एकीकरण के साथ डेटा केंद्रित MLOps में एक नई अवधारणा है। सीधे शब्दों में कहें, आप एआई मॉडल को उसके एल्गोरिदम के माध्यम से सुधार सकते हैं, लेकिन इसमें छोटे सुधार हैं। वैकल्पिक रूप से – और यह हमारा दृष्टिकोण है – आप डेटा गुणवत्ता के उत्पादन में सुधार करके अधिक प्रदर्शन को निचोड़ सकते हैं। कैम्ब्रिज यूनिवर्सिटी के साथ हम महत्वपूर्ण सफलता के साथ यही काम कर रहे हैं।”
रन: एआई के ‘स्टेट ऑफ एआई इंफ्रास्ट्रक्चर सर्वे, 2023’ के अनुसार, 88% कंपनियों में इनमें से आधे से अधिक मॉडल कभी भी उत्पादन नहीं कर पाते हैं। क्यों? क्योंकि परियोजनाएँ ठप हो जाती हैं, या व्यावसायिक साइलो में प्रयासों का दोहराव होता है।
सेल्डन का दावा है कि यह तैनाती के समय को 84% की औसत से तेज करने के लिए टीमों को बेहतर सहयोग करने में मदद कर सकता है। यह महत्वपूर्ण हो सकता है, यह देखते हुए कि एआई (जैसे ईयू एआई अधिनियम, और यूएस ईईओसी) के लिए बहुत अधिक विनियमन आ रहा है। सेल्डन – और इसके प्रतियोगी – उद्यमों को उन नियमों का अनुपालन करने में मदद करने के लिए दौड़ रहे हैं, लेकिन इन एआई मॉडल को आंतरिक रूप से सुधारें।
कंपनी ने कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय में मशीन लर्निंग के पहले डीपमाइंड प्रोफेसर नील लॉरेंस के साथ मिलकर काम किया है।