Chamath Palihapitiya Channel

Açıq və ya qapalı sistem arasında seçim heç vaxt sadəcə qara-ağ qərar deyil. Mövcud olan giriş səviyyələrinin geniş spektrinə görə, yekun seçiminiz həmişə görülməli olan konkret işin tələbinə əsaslanmalıdır. Məsələn, aşağı riskli tapşırıqlar üçün sürətli nəticələrə ehtiyac olduqda, ictimai (public) API-dən istifadə tamamilə məntiqlidir. Alternativ olaraq, yüksək keyfiyyəti sərt nəzarətlə balanslaşdırmaq istədiyiniz zaman, özəl buludda qapalı model ən yaxşı yoldur. Nəhayət, məlumatlarınız heç bir halda mühitinizdən kənara çıxa bilmirsə, özünüzdə yerləşdirilən (self-hosted) açıq model tələb olunan həllidir.

Mənim işlədiyim qrup @SocialCapital yaxın vaxtlarda Open vs Closed Models mövzusunda ən yeni Deep Dive-da məhz bu çərçivəni açıqlayıb. Aşağıda paylaşılan fikirlər həmin təqdimatın slaydlarından birbaşa götürülüb.

Süni intellekt haqqında şəxsi fikrimi bölüşmək istərdim. Zəhmət olmasa nəzərə alın ki, bu mövzu ilə bağlı sizin öz baxışlarınız və təcrübələriniz mənimkindən fərqli ola bilər. Video müzakirəsini aşağıdakı linkdə tapa bilərsiniz:

https://youtu.be/iI9uVDF0R4s?is=u4SQViHnMhU6AY5e

Dario yaxınlarda sənayenin süni intellektin imkanlarının inkişafını ləngitməli olduğu barədə öz mövqeyini paylaşıb. Bu mövqeyini təqdim etməklə o, mahiyyət etibarilə açıq mənbə inkişafının dayandırılmasına tərəfdarlıq edir ki, böyük iqtisadi və texnoloji təsir birbaşa Anthropic-in daxilində mərkəzləşdirilsin. Əgər onun bu mövzu ilə bağlı tam fikirlərini oxumaq istəyirsinizsə, orijinal yazını https://darioamodei.com/post/we-must-pace-the-frontier ünvanında tapa bilərsiniz

Hammıya salamlar. Yeni bir biznes təşəbbüsü yaratdığımı bölüşməkdən məmnunam. Bu təşəbbüsdən inanılmaz dərəcədə böyük nəticələr gözləyə bilərsiniz: eyni zamanda böyük dəyər yaradacaq, amma proses olduqca xoşagəlməz olacaq və yolunda ölüm və dağıntı izləri buraxacaq. Üstəlik, qarşıdan gələn təşəbbüslərimiz tamamilə transformativ olsa da, qaçılmaz olaraq cəmiyyətin indiki formasını dağıdacaq.

Bütün bu amilləri nəzərə alaraq, əsas xahişimiz budur ki, təşkilatımızın təklif etdiyi məhsulları alın. Tamamilə komandamıza güvənə bilərsiniz. Vaxtınıza və dəstəyinizə səmimi minnətdarlığımı bildirirəm.

Bu, bizə düşünməyə nəyinsə konkret əsas verdiyini göstərir.

Bu il CloudBees 200+ müəssisə texnologiyası liderindən əldə etdiyi fikirləri topladı və maraqlı bir ziddiyyət ortaya çıxardı. Bu mütəxəssislərin 92%-i AI-nin yaratdığı kodun yerləşdirməyə (deploma) qədər tamamilə istehsalata hazır olduğuna əmin olduğunu bildirdiyi halda, eyni qrupun 81%-i yerləşdirmədən sonra istehsal problemlərinin artdığını yaşayıb.

Süni intellektin çıxışlarına etibar etmək artıq rəsmi olaraq ölçülə bilən biznes riski kimi qəbul edilir. Şirkət rəhbər heyətləri indi AI-nin yaratdığı kod üzrə 92% inamı AI-nin yaratdığı koddakı 81% istehsal problem göstəricisi ilə birbaşa müqayisə edib əməliyyatlarının real, aydın mənzərəsini əldə edə bilirlər. Bu dinamika təşkilatlar üçün mühüm bir sual yaradır: inkişaf komandaları sadəcə nəzarətsiz tokenmaxxing ilə məşğul olur, yoxsa nəticə verən strukturlaşdırılmış strategiya mövcuddur?

Tədqiqatın vurğuladığı kimi və biz də bu baxışı tam paylaşırıq, əsas əməliyyat darboğazı ilkin olaraq kod yazmaqdan uzaqlaşıb və birbaşa onun idarəetməsinə (governance) doğru keçib.

Bu keçidi komandaların qabaqlayıcı şəkildə idarə etməsinə kömək etmək üçün 8090 Software Factory xüsusi olaraq testləri, həmyaşıd rəylərini və rəsmi təsdiqləri məhz özünün əsas funksiyalarına inteqrasiya edir. Bu sistem keyfiyyətə nəzarəti təmin etməklə yanaşı, bütün maraqlı tərəflər üçün şəffaf və asan izlənən tarixi qeyd yaradır.

Daha ətraflı məlumatı bu linkdə tapa bilərsiniz: http://bit.ly/3UWcTQE

Genel olaraq, hər kəs sadəcə ekspertlərə inanmağı məsləhət görəndə, istədiyinin tam əksini etmək müdrik yanaşmadır. COVID dövrünü xatırlayın: mütəxəssislərə tam etibar cəmiyyət miqyasında böyük bir aldanışa gətirib çıxardı, iqtisadiyyatımıza ciddi zərər verdi və uşaqlarımızın inkişafını xeyli ləngitdi. İndi süni intellekt dövrünə keçərkən, həmin kor-koranə etibarı tətbiq etmək çox güman ki, keçmişimizdə yaşadıqlarımızı müqayisədə tamamilə əhəmiyyətsiz göstərəcək nəticələr doğuracaq. Buna görə də hər kəsin bu yeni texnoloji yenilikləri heyranlıq hissi ilə araşdırmasını, eyni zamanda güclü bir tənqidi şübhə təməlinin qorunmasına əmin olmasını yüksək dərəcədə tövsiyə edirəm.

Understanding what a model means within the banking sector is quite straightforward. It represents the mathematical foundation driving nearly all operational choices, such as determining loan eligibility, calculating necessary capital reserves, and identifying potentially fraudulent transactions.

A significant regulatory shift occurred in April when the Fed, OCC, and FDIC officially retired the framework that financial institutions have relied on since 2011 to validate these mathematical processes. While the updated rules address conventional models, they intentionally exclude agentic and generative AI. The reasoning is that artificial intelligence is advancing far too quickly to be constrained by static guidelines. Consequently, financial institutions are now tasked with independently regulating the most rapidly developing segment of their technological infrastructure. Despite this operational autonomy, banks remain fully obligated to justify their AI governance to examiners whenever requested.

Should such an examination take place tomorrow, the majority of financial institutions would face significant challenges in producing a precise, reproducible log detailing exactly how artificial intelligence was utilized. Tracking the specific methods, the associated artifacts, and every individual decision influenced by AI remains a complex hurdle.

This specific compliance gap is exactly what 8090 Software Factory is designed to resolve. The platform embeds comprehensive evidence and audit trails directly within the software architecture itself. By doing so, the system ensures that every single system modification and AI-driven choice can be reliably traced straight back to a requirement that was explicitly approved by personnel.

Discover additional details by visiting this link: http://bit.ly/46q2SOe

McKinsey və Oxford tərəfindən aparılan tədqiqat böyük İT təşəbbüsləri üzərində indiyə qədər həyata keçirilmiş ən genişmiqyaslı analiz kimi qiymətləndirilir və nəticələr olduqca məlumatvericidir. Büdcəsi 15 milyon ABŞ dollarından çox olan 5400-dən artıq layihəyə baxıldıqdan sonra məlumat göstərdi ki, bu cəhdlər adətən planlaşdırılan dəyərdən 56% geri qalır, eyni zamanda büdcələrini isə 45% üstələyir. Üstəlik, cədvəldəki gecikmələr də maliyyə artıq xərcləri qədər ciddi olur; çox vaxt əsas məqsədlərin reallaşmasını bir neçə il geri itələyir.

Tarixən təşkilatlar bu kütləvi İT transformasiyalarını idarə etmək üçün hər kəsin qəbul etdiyi və heç kim tərəfindən qınana bilməyən bir seçim edib, onunla tərəfdaş olan bir şirkətlə yol getməyə çalışırdılar. Sadəcə bir layihəni “tamamlamağı” belə böyük sual işarəsi olduğu bir dövrdə təhlükəsiz variantı seçmək tamamilə məntiqli idi. Lakin bu gün AI mənzərəni kökündən dəyişib.

Bu geniş yayılmış sənaye çətinliklərini aradan qaldırmaq üçün əvvəlcədən niyyətlərinizi aydın şəkildə sənədləşdirməyə imkan verən bir sistem lazımdır. Bu aydınlığı əvvəlcədən formalaşdırdıqdan sonra, layihənizin təsəvvür edildiyi kimi dəqiq şəkildə başa çatmasını təmin etmək üçün icra və yoxlama mərhələləri boyunca AI-dən istifadə edə bilərsiniz. Bu, yekun çatdırılmalarınızın plan üzrə qalmasını, əhatə dairəsinə uyğun olmasını və büdcənizə tam uyğunluğunu təmin edir.

8090 Software Factory-də biz bu yanaşmanı hər bir müştəri əməkdaşlığının əsasını kimi tətbiq edirik. Prosesimizin iş mexanikasını bu linkə daxil olaraq araşdıra bilərsiniz: http://bit.ly/4gP9bkq

Əgər hazırkı sistemlərimiz üçün əsas təhlükəni vurğulayan tək bir vizual axtarırsınızsa, məhz bu xüsusi qrafik dərhal ağlıma gəlir. Müşahidəçilərin irəliyə doğru kvant bitlərinin artan (çoxalaraq güclənən) təsirini tam şəkildə qiymətləndirməməsi çox mümkündür. Nəticədə, bu sürətli inkişafın kvantdan-həssas (kvantqorxulu) kriptoqrafik metodlar üzərində yaradacağı dərin və dalğavari təsirləri şişirtmək mümkün deyil.

İnternet və masaüstü dövrlərinə geri baxanda görə bilərik ki, maliyyə dinamikası konkret bir nümunəyə uyğun gedirdi: əvvəlcə iqtisadi strukturlar formalaşır, sonra isə tədricən tərsinə çevrilirdi. Sonda isə gündəlik istehlakçılara ən yaxın mövqedə olan təşkilatlar ən yüksək mənfəət marjalarını əldə edənlər oldu.

Süni İntellektin də bu eyni yolu izləyəcəyini gözləyə bilərik. Bu iqtisadi dəyişimin yenidən baş verib-verməyəcəyini düşünmək yerinə, yeganə real qeyri-müəyyənlik onun nə qədər tez baş verəcəyidir.

Əgər özünüzü “Başlamadan əvvəl deməyə dəyər bir şey var...” ifadəsi ilə cümləyə başlayarkən görsəniz, adətən elə həmin yerdə qısa bir fasilə vermək daha yaxşıdır. Zəhmət olmasa əlavə şərhləri atlayın və qarşıda olan işi uğurla başa çatdırmağa diqqət edin.

Tarix dərsləri çox vaxt 1980-ci və 1990-cı illərin tənzimləmədən kənarlaşma tendensiyalarını vurğulasa da, gerçəklik ondan ibarətdir ki, həmin dövrdə tənzimləyici çərçivələr heç vaxt əslində sadələşdirilmədi. Bunun əvəzində, məhdudiyyətlərin həcmi heç bir real fasilə olmadan artırdı.

Nəticə etibarilə mürəkkəb qaydalar yalnız bir demoqrafik qrupa xidmət edir: artıq formalaşmış bazar liderlərinə. Bu təmsilçilər, qaydaları ya birbaşa müəyyənləşdirən, ya da seçdikləri nümayəndələrə arxalanan adamlardır.

Bazar daha az məhdudiyyətlə fəaliyyət göstərdikdə, təbii olaraq daha çox rəqabətə meydan açır və bu, möhkəmlənmiş güclərə davamlı şəkildə meydan oxuyur. Müəyyən edilmiş oyunçuların üstünlüyü zəiflədikcə, iqtisadiyyat həm gəlirin, həm də sərvətin daha sürətli və daha canlı dövriyyəsini yaşayır.

Amma tənzimləyici sistemlərimiz getdikcə daha dolaşıq hala gəlməyə davam etdikcə, artıq yuxarıda olanlar qazanc əldə etməyə davam edəcəklər. Onlar həqiqi bacarıq nümayiş etdirməyə və ya real əmək sərf etməyə ehtiyac duymadan gəlir əldə edəcəklər və bu da nəticədə fəaliyyət göstərməyin son dərəcə məntiqsiz bir yoluna bənzəyir.

Əgər siz Anthropic-ə ödədiyiniz pulların necə istifadə olunduğunu heç maraqlandırmısınızsa, onların ən son təşəbbüsləri sizi xeyli maraqlandıra bilər. Ümid edirik ki, onların baxışını dəstəkləyirsiniz. Politico-dan Willin verdiyi məlumatlara əsasən, süni intellektlə bağlı siyasi mübarizələr artıq orta müddətli seçkilərə də ciddi şəkildə sirayət edib. Maraqlıdır ki, sənayedə ən görkəmli təşkilatlardan biri olan Anthropic, inkişaf etdirməyimizə kömək etdiyi texnologiya barədə seçiciləri məlumatlandırmaq üçün milyonlarla vəsait ayırır.

Anthropic tərəfindən maliyyələşdirilən Public First Action təşkilatı ümumi seçki üçün ilk böyük təşəbbüsünü həyata keçirib. Onlar Florida boyunca GOP senatoru Ashley Moody-ni dəstəkləmək üçün yeni 2,5 milyon dollarlıq yayım alınmasına sərmayə qoyublar.

Süni intellekt müəssisəsi tərəfindən maliyyələşdirilsə də, bu yeni televiziya çarxı ciddi bir xəbərdarlıqla başlayır. O, süni intellektin həyatımızı dəyişdirdiyini, heç kimin nəzarət edə bilməyəcəyi qədər sürətlə irəlilədiyini və işlərimizə göz dikdiyini iddia edir. Reklam klonlaşdırılmış səslərin və oğurlanmış simaların yaratdığı təhlükələri önə çıxarır, həmçinin süni intellekt ixtiraçılarının birbaşa xəbərdarlıqları yer alır. Daha sonra dərinfeykləri hədəfləyən qanunvericiliyin tərəfini tutan senator Ashley Moody-ni tərifləyir. Orijinal məqalə də oxucuları bu reklama baxmağa çağırır.

Bu son reklam Anthropic-in daha geniş siyasi kampaniyasının əsas hissəsidir. Şirkət daha sərt süni intellekt tənzimləmələrini təşviq etmək üçün milyonlarla vəsait ayırır. Bu addımlar vasitəsilə Anthropic, əksəri OpenAI investorları və liderləri tərəfindən dəstəklənən, bunun əvəzinə daha yüngül tənzimləmə yanaşmasını müdafiə edən rəqib siyasi qruplara qarşı çıxmağı hədəfləyir.

Təsəvvür edin ki, füsunkar bir xahişlə Yerinə gələn qeyri-adi bir yadplanetli var. Fərz edin, onlar bizim növümüzün keçmişdə və gələcəkdə hər bir nailiyyətinin arxasındakı əsas idarəedici qüvvəni təmsil edən tək bir qrafiki görmək istəyirlər.

Bəs siz onlara tam olaraq nə təqdim edərdiniz?

Şəxsi olaraq, aşağıda göstərilən qrafiki paylaşardım. Mən qəti şəkildə inanıram ki, bu qrafikdə nümayiş olunan irəliləyişi qoruduqca, insanlıq qarşılaşdığımız hər bir problemi sonda həll edəcək.

İndi Proqram Təminatı Yaratmaqla Almağın Riyaziyyatı Proqramın Hazırlanmasını Getdikcə Daha Güclü Tərəfə Çevirir

SaaS dalğası boyunca bütün müddət ərzində mövcud proqram təminatını əldə etmək, sıfırdan istədiyinizi hazırlamaqdan daha ucuz və daha sürətli seçim olaraq qalırdı. Amma bu gün, həmin satınalma prosesini idarə etmək daha da mürəkkəbləşməkdə davam edir.

Bu proses, yaxşı məlum səbəblərə görə, olduqca incədir. Təhlükəsizlik yoxlanışını aparmaq, şərtləri müzakirə etmək və riski təsdiqləmək üçün ayrıca maraqlı tərəflər tələb olunur. Gartner qeyd edir ki, mürəkkəb korporativ proqram təminatı alışında satın alan qrup artıq 6 ilə 10 nəfərdən ibarətdir. Komanda dinamikası nəticəsində alıcıların 77%-i ən son satınalmasını çox mürəkkəb və ya çətin kimi xarakterizə edir.

AI sayəsində isə həmin tənliyin inkişaf tərəfi ciddi şəkildə dəyişib. Texnologiya almağın ən köhnə arqumenti onun daha sürətli yol təqdim etməsi idi, lakin bu artıq doğru deyil. Tipik “alma” qiymətləndirməsi rutin olaraq satınalma mərhələsindən keçmək üçün iki-üç rüb tələb edir. Eyni vaxt pəncərəsində isə istədiyiniz xüsusi iş axını artıq spesifikasiya oluna, hazırlanıb sınaqdan keçirilə və prodaksiyada işlək vəziyyətə gətirilə bilər.

Biz Software Factory-ni böyük müəssisələrə AI-nin deflyasion iqtisadiyyatından faydalanmaq imkanı vermək üçün yaratdıq. Bu texnologiyadan istifadə etməklə biz “hazırla vs al” qərarını tarixdə olduğundan daha rəqabətli edirik.

Necə: http://bit.ly/3RNjXya

Proqram platformasının buraxılışdan sonrakı mərhələsi əslində onun ümumi ömür boyu xərclərinin 50–80%-ni təşkil edir. Maraqlıdır ki, ənənəvi xidmət modeli bu çox bahalı dövr başlayanda dəqiq olaraq sona çatacaq şəkildə qurulub.

Layihə buraxılan kimi, tipik sistem inteqratorları çatdırılma komandalarını tamamilə yeni müştərilərə yönləndirirlər. Bu yanaşma təmin edir ki, sizin əsas dizaynınızın ilkin yaradıcıları davamlı dəstəyə ehtiyac yarandığı vaxtdan çox əvvəl artıq prosesdən kənarda olsunlar və ən bahalı illər başlayanda heç kim sizin yanınızda olmasın. Üç il sonra uyğunluq (compliance) tələbləri dəyişəndə və ya sisteminizin əsas iş axını köhnəldikdə sizə kim kömək edəcək, düşünmək lazımdır.

Bu standart dövrü pozaraq, 8090 ilkin “go-live” tarixindən çox sonrasına qədər istehsal kodunuz üçün tam məsuliyyət daşıyır. Proqram təminatınızın inkişaf edən biznes mənzərənizə uyğun şəkildə hər zaman yenilənmiş və fasiləsiz işlək qalmasını təmin edirik.

Ətraflı məlumat üçün https://bit.ly/4zhwMBA ünvanına daxil olun

Biz sənaye üçün inanılmaz dərəcədə müsbət bir irəliləyişə baxırıq. Fərqli modellərin maliyyə xərcləri tədricən uyğunlaşdıqca, təbii inkişaf müstəqil üçüncü tərəf idarəetmə müstəvilərinə və şinlərə (harneslərə) doğru yönəlmə olacaq. Bu təşəbbüsə yol açan diqqətəlayiq nümunələr arasında 8090 Software Factory, Palantir və Nous' Hermes var.

Gələcək 36 ayı nəzərə alaraq, hər bir müəssisənin kvazi-aralıq (demək olar ki, əvəzolunabilən) şəkildə istənilən modeli istifadə etmək çevikliyi ilə birlikdə üçüncü tərəf şininə (harnesinə) çıxış tələb etməsi çox yüksək ehtimalla mümkündür. Bu keçid təşkilatlar məlumat və IP sızması ilə bağlı zəifliklərin mahiyyətini tam şəkildə dərk etdikcə baş verəcək. Sonda şirkətlər kodlaşdırılmış mühakimələri üzərində tam suverenliyi qoruyub saxlamalıdır; bu isə bu uyğunlaşdırıla bilən yanaşmanı zəruri edir.

Gallup hər il Amerika işçi qüvvəsi daxilində hər bir menecer üzrə işçilərin paylanmasını qiymətləndirir. Bu göstəricini izlədikləri onillik ərzində nisbət ən sürətli dəyişimini yaxın vaxtlarda yaşayıb: cəmi bir il ərzində 11-dən 12-yə birbaşa hesabat verən yüksəlib. Bu tendensiyanın səbəbi korporativ restrukturizasiya müzakirələri zamanı tez-tez səslənən tanış bir məqamdır. Təşkilatlar orta səviyyə menecment rollarını ardıcıl olaraq ixtisar edir və qalan işçi heyətini mövcud rəhbərlərin daha kiçik hovuzuna paylayır.

Gallup-un araşdırmasına görə, işçi cəlbi menecerin səkkiz və ya doqquz nəfərlik bir komandanı idarə etdiyi zaman ən yüksək səviyyəyə çatır. Bu ölçüdə supervayzer davam edən layihələri dəqiq izləmək və konstruktiv, həqiqi rəy bildirmək imkanını saxlayır. Lakin birbaşa hesabatların sayı on beşdən keçən kimi cəlb kəskin şəkildə azalır.

Bu gün kritik məsələ artıq təkcə təşkilati sxemdə hər hansı bir idarəetmə titulu altında konkret menecerlə bağlı tapşırıqların həcmi deyil. Əvəzində diqqət dəyişməlidir: işçinin həftəsinin hansı hissəsinin mürəkkəb insan mühakiməsi tələb edən tapşırıqlara sərf edildiyini, sadəcə biznesin işlək qalmasını təmin edən rutin vəzifələrdən fərqli olaraq, anlamaq lazımdır.

Hal-hazırda rəqabət üstünlüyü qazanan müəssisələr insan işçi qüvvəsinin cədvəllərindən təkrarlanan tapşırıqları tamamilə aradan qaldıra biliblər. Bununla da komandada qalan mütəxəssislərin vaxtını müştəri münasibətlərinə, insan toxunuşu tələb edən incə söhbətlərə və nəticədə bazar uğurunu formalaşdıran strateji innovasiyaya ayırmasını təmin edirlər.

Təşkilatınıza necə kömək edə bilərik

Yapay İntellekt Sinyarlığına Yaxınlaşmaq

Bu hadisə ilə bağlı mövcud nəzəriyyə fərqli bir hadisə ardıcıllığı vasitəsilə izah olunur. Birincisi, bəşəriyyət uğurla Ümumi Süni İntellekt (AGI) inkişaf etdirir. İkincisi, yaradılmış bu yeni sistem süni intellekt tədqiqatları sahəsində mükəmməl səviyyəyə çatır. Üçüncüsü, sistem öz bilik və bacarıqlarından istifadə edərək daha da qadir olan özünün bir versiyasını yaradır. Dördüncüsü, təkmilləşdirilmiş bu iterasiya heyrətamiz dərəcədə üstün bir varis qurmağa davam edir. Beşincisi, bu geribildirim döngüsü misilsiz sürətlə sürətlənməyə davam edir.

Son bir neçə həftə ərzində bir neçə tədqiqat müəssisəsindən ortaya çıxan ən son nailiyyətləri və texniki funksionallıqları nəzərdən keçirəndə, artıq bu fasiləsiz dövrün içində təhlükəsiz şəkildə yerləşdiyimiz olduqca aydın görünür.

Növbəti 18 ayın tamamilə möhtəşəm olacağını gözləyə bilərik. Bundan sonra, rekursiv özünü təkmilləşdirmə mexanizmi texnoloji imkanları nəfəs kəsən bir sürətlə yüksəltməyə yönələcək. Bu sürətli təkamülün birbaşa nəticəsi olaraq, bu modellərin hamısının işlədilməsi ilə bağlı əlavə (marjinal) xərclər zamanla təxminən ~$0-a qədər düşəcək.