Es überrascht nicht, dass die jüngste AWS re:Invent 2023-Veranstaltung von KI und maschinellem Lernen dominiert wurde. Das Unternehmen stellte eine Vielzahl neuer Produkte und aktualisierter Dienstleistungen vor, die Kunden dabei helfen sollen, das Beste aus der aufkommenden Technologie herauszuholen.
Amazon Web Services (AWS) sagt gerne, dass das Unternehmen vor dem Ausbruch des aktuellen Hype stark in KI investiert hat, aber im Gegensatz zu vielen anderen kann es tatsächlich halten, was es verspricht, wobei Unternehmen wie Amazon Q und Bedrock den Grundstein für Unternehmen auf der ganzen Welt legen Welt, um das Potenzial von KI in ihrem Unternehmen zu erkennen.
Um mehr zu erfahren, habe ich mit Swami Sivasubramanian gesprochen, dem Vizepräsidenten für Daten und KI des Unternehmens – und dem Mann, der dafür verantwortlich ist, sicherzustellen, dass die KI-Versprechen von AWS in der realen Welt eintreten.
„Faszination“ generative KI
„Wir alle waren von generativer KI fasziniert, aber wenn wir mit diesen Chatbots spielen, müssen wir uns sagen: OK – was bedeutet das für mein Unternehmen, wie kann ich es nutzen, um entweder neue Kundenerlebnisse zu schaffen oder Automatisieren Sie interne Prozesse“, erklärt uns Sivasubramanian.
Er bemerkt, dass AWS „insofern einzigartig ist, als wir auf jeder Ebene des Stacks Innovationen entwickeln“, wobei das Unternehmen nicht nur an der für die KI erforderlichen Infrastruktur über seine neuen GPU-Instanzen, Graviton4- und Trainium2-Chips und mehr arbeitet, sondern auch an der gesamten Software und Aufbauschichten.
Sivasubramanian spielte bei re:Invent 2023 eine große Rolle: Er hielt die Keynote am zweiten Tag. Im Laufe von zwei Stunden erläuterte er die Gründe für den KI-Vorstoß von AWS und enthüllte gleichzeitig mehr über die Pläne und neuen Produkte von AWS.
Ein Hauptthema seiner Keynote war die „symbiotische Beziehung“ zwischen Menschen, Daten und KI, wobei er insbesondere die Bedeutung des menschlichen Inputs in künftigen KI-Modellen hervorhob.
„Das Wichtigste, was Sie sehen werden, sind die Unterscheidungsmerkmale, wenn Menschen wirklich von Hype-Zyklus zu Hype-Zyklus wechseln, nämlich wie man Menschen in den Kreislauf einbezieht, damit diese Modelle für bestimmte Anwendungsfälle funktionieren.“
„Letztendlich geht es bei jeder KI-App der Generation nicht nur darum, Eingabeaufforderungen an die Modelle zu senden“, stellt er fest, „letztendlich sind wir Menschen diejenigen, die diese Ideen entwickeln!“
Sivasubramanian beschreibt diese Beziehung als eine der „Intelligenzerweiterung“, bei der der Mensch eine entscheidende Rolle dabei spielt, KI-Modellen beim Lernen und Wachsen zu helfen, wobei Entwickler eine absolut Schlüsselrolle spielen.
„Dies ist eine aufregende Zeit“, sagt er, „die Abstraktionen werden immer höher, was bedeutet, dass wir, wenn wir von der Programmierung mit Assemblersprache zu C und von C zu Java übergehen, tatsächlich mehr Builder dazu bringen konnten, zu bauen.“ diese Anwendungen.“
„Die Festlegung, wer innovative Anwendungen entwickeln kann, wird wirklich mehr Leuten die Möglichkeit geben, diese zu entwickeln … (und) die Offenlegung dieser Art von Schnittstellen und Interaktionen wird wirklich auch neue Arten von Entwicklern ermöglichen.“
Diese Ausweitung und Weiterentwicklung muss aber auch damit verbunden sein, sicherzustellen, dass die richtigen Anwendungsfälle für generative KI gefunden werden.
„Während die Faszination (für generative KI) immer noch besteht, versuchen einige immer noch, die Punkte zwischen ihren Geschäftsanforderungen und den Kundenbedürfnissen zu verbinden“, warnt Sivasubramanian.
Er betont, dass viele Kunden inzwischen oft erkennen, dass ein KI-Modell nicht über alles herrschen kann, und stattdessen nach mehr Individualisierung suchen, ohne den Druck, an einen einzigen Anbieter gebunden zu sein – etwas, das AWS mit seiner Bedrock-Plattform bieten möchte.
„Wir waren das erste Cloud-Unternehmen, das sagte: ‚Hey, Sie wollen das richtige Tool für den richtigen Job?‘ Das kommt bei den Unternehmen sehr gut an“, bemerkte er.
2023 war zweifellos das Jahr, in dem generative KI den Mainstream eroberte, aber für viele Unternehmen ist es immer noch schwierig herauszufinden, wie sie sie am besten nutzen können – und AWS ist da nicht anders, sagt Sivasubramanian.
„Was mit der Gen-KI passiert, ist dem, was mit dem Start von AWS passiert ist, sehr ähnlich […] Es besteht eine enorme Nachfrage nach Leuten, die ihre eigenen Modelle erstellen möchten, und nach einer großen Anzahl von Unternehmen, die diese Modelle tatsächlich nutzen, einbauen und für verschiedene Anwendungen anpassen möchten.“
„Es ist keine Herausforderung, sondern eine spannende Chance für uns, mit diesen Innovationen den Erfolg unserer Kunden zu ermöglichen – und wir haben einen tollen Start hingelegt!“ Wir möchten sicherstellen, dass diese Kunden auch in den kommenden Jahren so erfolgreich sind, wie sie es mit AWS getan haben.“
„Dies ist derzeit wirklich eine goldene Ära des maschinellen Lernens, und es gibt eine echte Symbiose zwischen diesen drei (Daten, KI und Menschen). […] und sie müssen zusammenkommen, damit all dies weiterhin entstehen und gedeihen kann.“
