Искусственный интеллект как сервис (artificial intelligence as a service, AIaaS) — это услуга, которую компании, занимающиеся разработкой ИИ, предоставляют клиентам, предлагая им доступ к технологиям ИИ и бизнес-операциям на базе ИИ через облако, что не требует от пользователей инвестиций в собственную инфраструктуру ИИ, сообщает портал eWeek.

Хотя AIaaS находится на раннем этапе своего развития по сравнению со многими другими моделями «как сервис», эта модель уже доказала свою высокую масштабируемость для различных вариантов использования ИИ и машинного обучения, включая генеративный ИИ.

Определение AIaaS

Если компания заинтересована в работе с ИИ, но не имеет собственных ресурсов, бюджета и/или опыта для создания и управления собственной технологией ИИ, разумнее всего прибегнуть к AIaaS.

AIaaS — это модель аутсорсинговых услуг ИИ, которую облачные компании предлагают другим предприятиям, предоставляя им доступ к различным моделям ИИ, алгоритмам и другим ресурсам непосредственно через облачную вычислительную платформу; этот доступ обычно управляется через API или SDK-соединение.

Хотя пользователи могут выбрать самостоятельное размещение или самостоятельное управление своими отдельными экземплярами инструментов и услуг AIaaS, большая часть работы по размещению, обслуживанию, защите и обновлению инструментов ИИ выполняется AIaaS-провайдером.

В качестве примера работы AIaaS рассмотрим ChatGPT, популярного генеративного чатбота с ИИ. Теоретически отдельные компании могли бы создавать свои собственные большие языковые модели (LLM), а затем на основе этой инфраструктуры создавать свои собственные чатботы. Однако лишь немногие из них имеют собственные команды и экспертизу, доступ к данным, вычислительные мощности, финансы и другие ресурсы, необходимые для создания чатбота с ИИ.

Вместо этого организации могут инвестировать в подписки OpenAI на чат GPT-4, модели тонкой настройки и/или модели встраивания. Эти подписки предлагают быстрый доступ, гибкость, масштабируемость и возможности кастомизации для пользователей, которые хотят получить зрелую модель, но не могут или не хотят создавать ее самостоятельно.

Типы и примеры AIaaS

По мере того, как современные генеративные модели становятся все более зрелыми и распространяются на специализированные ниши в различных отраслях, сценарии использования ИИ как сервиса продолжают развиваться. В целом, вот наиболее распространенные сервисы, решения и категориальные типы ИИ, которые сегодня предлагают поставщики AIaaS:

  • Поиск, маркировка, классификация и управление данными.
  • Автоматизированные боты.
  • Чатботы, разговорный ИИ и обработка естественного языка.
  • Модели и фреймворки машинного обучения.
  • Машинное и компьютерное зрение.
  • Когнитивные вычисления.
  • Роботизация процессов.
  • Интеллектуальное управление безопасностью.
  • API.
  • Интеллектуальная аналитика.
  • Low-code/no-code ИИ-операции.

Преимущества использования AIaaS

Меньшие начальные финансовые и ресурсные инвестиции

Используя ИИ как сервис, организациям не нужно исследовать, создавать и развивать собственные технологии и инструменты ИИ. Инвестиции в ИИ-решения другой компании могут показаться дорогими, но на самом деле они гораздо доступнее и не требуют большого количества собственных ресурсов для начала работы.

В большинстве случаев пользователи просто вносят абонентскую плату, платят только за то, что используют, и/или могут отказаться от услуг или увеличить их масштаб, если их требования к инструментарию меняются.

Прозрачное ценообразование

Большинство поставщиков AIaaS устанавливают цены на свои решения на основе подписки или поштучно. Если пользователи следят за использованием сервиса и графиком платежей, стоимость AIaaS будет прозрачной от начала и до конца.

Ограниченные требования к ИИ-навыкам

В зависимости от выбранных вами инструментов ИИ и поставщика AIaaS, ваша команда может практически не иметь знаний о том, как работают инструменты ИИ или как их нужно настраивать.

Большинство поставщиков AIaaS обеспечивают настройку и текущее обслуживание для вашей команды, и они даже могут поддерживать любые кастомизации или конкретные сценарии использования, которые вы захотите реализовать. Уже одно это качество AIaaS быстро демократизирует доступ к ИИ.

Более простое развертывание и ограниченные требования к обслуживанию

Даже если ваша команда обладает передовыми знаниями и возможностями в области ИИ, скорее всего, вы не заинтересованы в том, чтобы использовать этот ценный ресурс для постоянного развертывания и поддержки незначительных аспектов моделей и решений ИИ. При использовании AIaaS почти все задачи по развертыванию и текущему обслуживанию выполняются поставщиком, а не вашей командой, освобождая ее время для экспериментов с инструментами ИИ.

Масштабируемость

Потребности вашей команды в инструментах ИИ или бюджет значительно выросли? У вас не самый удачный квартал, и вам необходимо сократить инвестиции в сторонние решения?

Не проблема, AIaaS обычно продается по гибкой модели подписки, что означает, что вы можете увеличивать или уменьшать масштабы по мере изменения ваших потребностей. Просто оплатите другой уровень подписки, подпишитесь на другое количество токенов или свяжитесь с поставщиком, чтобы узнать, какие варианты лучше всего подходят для ваших текущих рабочих нагрузок.

Доступ к передовым инструментам и инфраструктуре

Современные поставщики AIaaS создали инфраструктуру для управления всем, начиная от разработки белков и лекарств и заканчивая написанием маркетингового контента.

И, что самое интересное, их инструменты проходят через обширные исследования и тестирование, что дает им передовые возможности, которые продолжают улучшаться с течением времени. Используя модель ИИ как сервис, ваша команда может получить доступ к плодам их труда, используя передовой ИИ для решения различных корпоративных ИИ-задач.

Постоянное совершенствование

Поскольку многие коммерческие ИИ-решения являются новыми и расширяют свои потенциальные возможности, почти все поставщики AIaaS стремятся к постоянному совершенствованию своего технологического стека. Их клиенты выигрывают от этого, получая актуальные обновления существующих инструментов, доступ к новым инструментам и сценариям использования в бета-версии, а также многое другое в качестве подписчиков.

Недостатки использования AIaaS

Низкая прозрачность обучения и внедрения

Хотя многие поставщики ИИ работают над повышением прозрачности своей деятельности, особенно в связи с надвигающимися нормативными актами в области ИИ, им еще есть над чем работать.

Неясно, как в настоящее время обучается большинство моделей ИИ, какие данные используются и как они были собраны. Это может вызвать некоторые проблемы этического использования, а также проблемы безопасности и соответствия нормативным требованиям, если ваша организация не проявит осторожность.

Администрирование данных и проблемы безопасности

Решения AIaaS предлагаются через сторонние облачные платформы, каждая из которых имеет свои встроенные функции безопасности и администрирования. Этих возможностей может быть достаточно, чтобы дополнить ваши текущие стратегии управления безопасностью и соответствия нормативным требованиям, но во многих случаях они не будут соответствовать вашим внутренним стандартам безопасности и соответствия нормативным требованиям.

Для защиты данных при использовании AIaaS целесообразно применять такие инструменты, как управление безопасностью в облаке и стороннее ПО для управления рисками, чтобы обезопасить эти участки поверхности атаки вашей организации.

Зависимость от сторонних поставщиков AIaaS

Поставщики AIaaS предлагают пользователям большую гибкость, но подписчики по-прежнему зависят от расписания, дорожной карты релизов, доступности и оперативности поддержки этих поставщиков.

Такая зависимость может стать утомительной, особенно если ваша команда пытается масштабировать или настроить инструмент ИИ под конкретный бизнес-кейс.

Привязка к поставщику

Начав работу с одним поставщиком AIaaS, вы, конечно, можете перейти к другому, хотя процесс перехода может быть непростым. Не говоря уже о том, что ситуация окажется невероятно сложной, если вы захотите использовать инструмент одного типа от одного поставщика и другого типа от другого поставщика.

Многие из этих поставщиков предлагают ограниченные возможности взаимодействия и интеграции, что затрудняет настоящую интеграцию вашего технологического стека ИИ и не позволяет избежать привязки к поставщику.

Ограниченные возможности кастомизации

В то время как некоторые опции AIaaS, например, модели тонкой настройки, предлагают вам множество возможностей гибкой кастомизации, другие инструменты не обеспечивают легкую кастомизацию и добавление функций, отвечающих вашим операционным требованиям. Лучший способ получить максимальный уровень кастомизации — это самим создавать и управлять инструментами ИИ, но это может быстро стать слишком дорогим и сложным.

Заключение

В настоящее время в инструментах ИИ и преимуществах, которые они предлагают, заинтересованы и глобальные предприятия, и СМБ, и индивидуальные потребители. Однако исторически сложилось так, что инструменты ИИ не были доступны всем этим группам. Это связано с целым рядом причин, включая огромные финансовые и ресурсные инвестиции, которые обычно требуются для создания и постоянного использования таких решений.

Такая практика, как ИИ как сервис, устраняет этот разрыв в ресурсах, делая возможным для всех видов пользователей получать выгоду от ИИ без особых знаний в области ИИ или первоначальных инвестиций.

Но остается вопрос: стоит ли вашей организации инвестировать в ИИ как сервис?

Безусловно, AIaaS предлагает конкурентные преимущества для своих пользователей, но все же стоит учитывать некоторые вопросы безопасности, комплаенса и общей прозрачности. Если вы решите внедрить AIaaS в свой ежедневный рабочий процесс, обязательно рассмотрите этику ИИ, лучшие практики, а также возможности обучения и политику, чтобы все в вашей организации были в курсе того, что могут делать эти инструменты и как их следует использовать.