ИИ можно разделить на публичные, частные и персональные. Обучение и разработка системы искусственного интеллекта на основе этих категорий могут помочь решить проблемы, связанные с нормативными ограничениями, конфиденциальностью и безопасностью данных.

Эта категоризация также помогает людям понять цель ИИ, кто им управляет, как он обрабатывает ваши данные и какие ограничения могут быть наложены для защиты общественных, личных и организационных интересов.

Чтобы понять разницу между общедоступным, частным и личным ИИ, давайте сравним их по назначению, производительности, обработке данных и конфиденциальности.

Что такое публичный ИИ?

Публичный ИИ — это ИИ, обученный на пользовательских данных и различных платформах с открытым исходным кодом, таких как Wikimedia и ResNet. Эти типы ИИ являются одними из самых популярных и широко доступных форм ИИ, которые люди ежедневно используют для работы, учебы и личных проектов.

Цель

Публичный ИИ — это служба, программа или алгоритм ИИ, которые открыто доступны любому пользователю в Интернете. Публичные ИИ, как правило, представляют собой приложения общего назначения, которые обслуживают население всего мира, обеспечивая эффективные решения ИИ для проблем и задач, для выполнения которых обычно требуется много человеко-часов. Некоторые из наиболее популярных общедоступных ИИ, с которыми вы, возможно, знакомы, включают поисковые системы, алгоритмы социальных сетей, языковые переводчики и современные системы преобразования текста в речь.

Доступность

Как уже говорилось ранее, общедоступные ИИ доступны любому пользователю в Интернете. Большинство общедоступных ИИ уже интегрированы в поисковые системы, платформы социальных сетей и расширения, для использования которых не требуется какой-либо специальной регистрации или платежей. Многие общедоступные модели искусственного интеллекта, такие как Llama, ResNet и BERT, также свободно доступны в Интернете, чтобы каждый мог их использовать и настраивать для создания собственных моделей.

Производительность

Публичные системы искусственного интеллекта созданы для одновременной работы с большим количеством пользователей. Из-за количества пользователей (иногда исчисляющихся миллионами) общедоступные ИИ настроены на работу достаточно хорошо, чтобы поддерживать как можно больше пользователей. Определенные правила также налагаются на общественный ИИ для защиты интересов государства и его народа. Типичное регулирование включает в себя отказ в предоставлении пользователям определенных типов информации и ограничение действий и возможностей ИИ.

Обработка данных и конфиденциальность

Одной из самых больших проблем в отношении общедоступных ИИ является их способ обработки данных и конфиденциальности. Эти системы собирают большие объемы пользовательских данных для улучшения и эксплуатации своих алгоритмов и сервисов искусственного интеллекта. Однако это может вызывать серьезную обеспокоенность, поскольку данные могут быть неправильно использованы организациями, которые владеют и управляют службой. Законы и нормативные акты по защите пользовательских данных и конфиденциальности ограничены из-за характера работы публичного ИИ.

Что такое частный ИИ?

Причина, по которой предприятиям нужен частный ИИ, заключается в том, что общедоступные ИИ, такие как ChatGPT, создают проблемы конфиденциальности и безопасности для организаций. Частный ИИ — это модели ИИ, обученные и настроенные для удовлетворения потребностей организации без ущерба для безопасности коммерческой тайны и другой интеллектуальной собственности. Многие частные ИИ создаются на основе общедоступных LLM с использованием частных данных, чтобы адаптировать модель ИИ к конкретным потребностям организации.

Цель

Цель частного ИИ — создать систему ИИ, специально созданную для организации. Он используется для решения внутренних бизнес-задач и повышения эффективности и общей производительности внутри компании. Частные ИИ часто используются в различных внутренних системах, таких как управление взаимоотношениями с клиентами (CRM), оптимизация цепочки поставок и обнаружение мошенничества.

Доступность

В отличие от общедоступного ИИ, частный ИИ не доступен публично. Как правило, доступ к частному ИИ разрешен только авторизованному персоналу, чтобы обеспечить защиту конфиденциальных данных и процессов. Важно отметить, что хотя компании используют частный ИИ для внутренней производительности, они также используют отдельный персональный ИИ для доступа клиентов к своим услугам.

Производительность

Частный искусственный интеллект обучается и оптимизируется с учетом конкретных потребностей организации. Это позволяет предприятиям точно настраивать предварительно обученных LLM или их модели для достижения оптимальной производительности для конкретной задачи. Это, в свою очередь, снижает вычислительную мощность, необходимую для обеспечения хорошей производительности ИИ при одновременной экономии затрат. Поскольку он недоступен для общественности, частный ИИ имеет меньше правил и может использовать неограниченные модели или алгоритмы ИИ для повышения возможностей своего ИИ.

Обработка данных и конфиденциальность

Обработка данных и конфиденциальность — основная причина, по которой компаниям необходим частный ИИ. С помощью частного ИИ организации могут контролировать и защищать свои данные, сводя к минимуму риск утечки данных и несанкционированного доступа. Данные, используемые для точной настройки частного ИИ, курируются командой наемных инженеров, специалистов по обработке данных и разработчиков программного обеспечения для разработки и обучения модели, что гарантирует, что общедоступные данные будут искажать их ИИ.

Что такое персональный ИИ?

Персональный ИИ — это алгоритм ИИ, созданный для помощи людям в их повседневной жизни. Доступ к ним обычно можно получить через персональные устройства, такие как смартфоны, планшеты, интеллектуальные колонки и носимые устройства. Некоторые примеры личного ИИ включают виртуальных помощников, таких как Alexa, Bixby, Google Assistant и Siri.

Цель

Персональные ИИ предназначены для улучшения пользовательского опыта человека при взаимодействии с технологией для использования определенной услуги. Персональные алгоритмы искусственного интеллекта предоставляют пользователю индивидуальный опыт, адаптируясь к его предпочтениям, упрощая клиентам использование определенной услуги.

Производительность

Хотя персонализированный ИИ и не так масштабируем, как общедоступный ИИ, он превосходно понимает запросы отдельных пользователей и реагирует на них. Персонализированный ИИ также может быть медленнее общедоступного ИИ, поскольку ему необходимо учитывать актуальность данных для пользователя, прежде чем он предоставит какой-либо результат. Тем не менее, личный ИИ более эффективен, чем частный ИИ, поскольку он обеспечивает более качественные и актуальные результаты для пользователя. Конечно, производительность также будет зависеть от того, какой персональный сервис ИИ вы предпочитаете и как им управляет компания, создавшая ИИ.

Обработка данных и конфиденциальность

Конфиденциальность и обработка данных являются одними из самых больших проблем, связанных с персональным ИИ. В связи с тем, как персональный ИИ используется в сервисе, законы разрешают компаниям собирать персональные данные пользователей после того, как пользователи соглашаются с условиями обслуживания. Это возлагает на них ответственность за защиту конфиденциальности и безопасности пользовательских данных. Однако из-за конфиденциальности данных любое нарушение данных может потенциально нанести ущерб конфиденциальности и безопасности пользователей.

Сравнение публичного, частного и личного ИИ

Разделение ИИ на публичный ИИ, частный ИИ и персональный ИИ позволяет нам применять ИИ для решения конкретных задач, сохраняя при этом оптимальную производительность и доступность. , безопасность данных и конфиденциальность пользователей. Вот таблица для удобного сравнения:

Важность классификации ИИ

Понимание разницы между Публичный ИИ, частный ИИ и личный ИИ важны, поскольку эти категории отражают то, как мы используем ИИ в нашей повседневной жизни. Это также помогает нам создавать определенные законы и правила для обеспечения конфиденциальности и безопасности отдельных лиц и организаций. Без этих различий будет труднее навязать такие правила, что может привести к тому, что компании будут злоупотреблять пользовательскими данными, разглашать коммерческие тайны бизнеса или даже к гибели демократизации ИИ.