AWS-Manager spielt die existenzielle Bedrohung durch KI herunter und nennt es einen „mathematischen Salontrick“

Während es einige große Namen in der Technologiewelt gibt, die sich Sorgen über eine potenzielle existenzielle Bedrohung durch künstliche Intelligenz (KI) machen, gehört Matt Wood, VP of Product bei AWS, nicht dazu.

Wood ist seit langem ein Vorreiter für maschinelles Lernen (ML) bei AWS und ein fester Bestandteil bei den Veranstaltungen des Unternehmens. In den letzten 13 Jahren war er einer der führenden Stimmen bei AWS zum Thema KI/ML und sprach bei fast jedem AWS re:Invent über die Technologie und die Forschungs- und Servicefortschritte von Amazon.

AWS beschäftigte sich schon lange vor dem aktuellen Hype um generative KI mit KI, wobei seine Sagemaker-Produktsuite in den letzten sechs Jahren führend war. Aber täuschen Sie sich nicht: AWS ist wie alle anderen in die Ära der generativen KI eingetreten. Bereits am 13. April kündigte AWS Amazon Bedrock an, eine Reihe generativer KI-Tools, die Unternehmen beim Erstellen, Trainieren, Feinabstimmen und Bereitstellen großer Sprachmodelle (LLMs) unterstützen können.

Es besteht kein Zweifel daran, dass hinter der generativen KI eine große Kraft steckt. Es kann sowohl für Unternehmen als auch für die Gesellschaft eine disruptive Kraft sein. Diese große Macht hat einige Experten zu der Warnung veranlasst, dass KI eine „existentielle Bedrohung“ für die Menschheit darstellt. Aber in einem Interview mit VentureBeat wies Wood diese Befürchtungen geschickt zurück und erklärte kurz und bündig, wie KI tatsächlich funktioniert und was AWS damit macht.

„Was wir hier haben, ist ein mathematischer Salontrick, der in der Lage ist, Informationen auf eine Weise darzustellen, zu generieren und zu synthetisieren, die Menschen dabei hilft, bessere Entscheidungen zu treffen und effizienter zu arbeiten“, sagte Wood.

Die transformative Kraft generativer KI

Anstatt eine existenzielle Bedrohung darzustellen, betonte Wood das große Potenzial der KI, Unternehmen jeder Größe zu helfen. Dies wird durch die große Anzahl von AWS-Kunden bestätigt, die bereits die KI/ML-Dienste des Unternehmens nutzen.

„Wir haben heute über 100.000 Kunden, die AWS für ihre ML-Bemühungen nutzen, und viele von ihnen haben Sagemaker als Standard verwendet, um ihre eigenen Modelle zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen“, sagte Wood.

Generative KI bringt KI/ML auf eine andere Ebene und hat bei der AWS-Benutzerbasis viel Aufregung und Interesse geweckt. Mit dem Aufkommen von Transformatormodellen sei es laut Wood nun möglich, sehr komplizierte Eingaben in natürlicher Sprache auf komplizierte Ausgaben für eine Vielzahl von Aufgaben wie Textgenerierung, Summierung und Bilderstellung abzubilden.

„Ich habe dieses Maß an Engagement und Begeisterung bei Kunden wahrscheinlich seit den allerersten Anfängen des Cloud Computing nicht mehr gesehen“, sagte Wood.

Über die Fähigkeit hinaus, Text und Bilder zu generieren, sieht Wood viele Anwendungsfälle für generative KI in Unternehmen. Die Grundlage aller LLMs sind numerische Vektoreinbettungen. Er erklärte, dass Einbettungen es einer Organisation ermöglichen, die numerische Darstellung von Informationen zu nutzen, um bessere Erfahrungen in einer Reihe von Anwendungsfällen zu erzielen, einschließlich Suche und Personalisierung.

„Mit diesen numerischen Darstellungen können Sie Dinge wie semantische Bewertung und Rangfolge durchführen“, sagte Wood. „Wenn Sie also über eine Suchmaschine oder eine interne Methode verfügen, die eine Reihe von Dingen sammeln und bewerten muss, können LLMs wirklich einen Unterschied machen, wenn es darum geht, wie Sie etwas zusammenfassen oder personalisieren.“

Bedrock ist die AWS-Grundlage für generative KI

Der Amazon Bedrock-Service ist ein Versuch, es AWS-Benutzern einfacher zu machen, von der Leistungsfähigkeit mehrerer LLMs zu profitieren.

Anstatt nur ein LLM von einem einzigen Anbieter bereitzustellen, bietet Bedrock eine Reihe von Optionen von AI21, Anthropic und Stability AI sowie die Amazon Titan-Reihe neuer Modelle.

„Wir glauben nicht, dass es ein Modell geben wird, das sie alle beherrscht“, sagte Wood. „Deshalb wollten wir eine Modellauswahl ermöglichen.“

Über die reine Modellauswahl hinaus kann Amazon Bedrock auch zusammen mit Langchain verwendet werden, was es Unternehmen ermöglicht, mehrere LLMs gleichzeitig zu nutzen. Wood sagte, dass Benutzer mit Langchain die Möglichkeit haben, Eingabeaufforderungen über mehrere verschiedene Modelle hinweg zu verketten und zu sequenzieren. Beispielsweise möchte eine Organisation möglicherweise Titan für eine Sache, Anthropic für eine andere und AI21 für eine andere Sache verwenden. Darüber hinaus können Unternehmen auch eigene abgestimmte Modelle nutzen, die auf speziellen Daten basieren.

„Wir sehen es auf jeden Fall [users] „Große Aufgaben in kleinere Aufgaben zu zerlegen und diese kleineren Aufgaben dann an spezialisierte Modelle weiterzuleiten, scheint eine sehr fruchtbare Möglichkeit zu sein, komplexere Systeme aufzubauen“, sagte Wood.

Während Unternehmen dazu übergehen, generative KI einzuführen, sagte Wood, dass eine zentrale Herausforderung darin besteht, sicherzustellen, dass Unternehmen die Technologie auf eine Weise angehen, die es ihnen ermöglicht, tatsächlich innovativ zu sein.

„Jede große Veränderung besteht zu 50 % aus Technologie und zu 50 % aus Kultur. Deshalb ermutige ich Kunden wirklich, sowohl einen technischen Teil, bei dem im Moment viel im Mittelpunkt steht, als auch viele kulturelle Aspekte darüber nachzudenken, wie man Erfindungen vorantreibt Technologie“, sagte er.