Bu Yüksek Lisans derecelerini şirket içinde mi oluşturdunuz? Açık kaynaklı modellere mi dayanıyorlar? “Bunlar açık kaynak Yani önyargı olmadığından ve doğru olduğundan emin olmak istiyorsunuz Bu, bölümlere ayrılmış bir model gibidir Şu anda elimizde veri mühendisleri, uygulama geliştiricileri ve matematiksel modelleri API’lere dönüştürebilen kişiler var Diyelim ki çağrıların özetlerine bakmak istiyoruz Gelişmekte olan politikaya bakıyoruz ama aynı zamanda onu çok yapılandırılmış ve basit tutuyoruz bilinen veriler ve bilinen hedef
“Sonra gelişen riskler var Bununla birlikte, şirkete girmek ve dolandırıcılığı tespit etmek için satın almalara yardımcı olacak modeller kullanıyoruz
“Müşteri hizmetleri söz konusu olduğunda yapay zekanın gerçekten devreye girdiği nokta burası Hala diğer bankacılık modelleriyle aynı titizliği yaşıyorum Bu modeller insanlara yardımcı olmak için tasarlandı
“Mağazamız, sigortalama, yalan yönetimi, dolandırıcılığı ve tahsilatları tespit edebilen makine öğrenimi modelleri geliştiriyor GenAI’nın hem iyi hem de kötü tarafını gördük ”
Discover’ı yapay zeka yönetişim konseyini oluşturmaya iten şey neydi? “Bu yapay zeka alanında, özellikle de genAI ile bunun bir takım sporu olduğunun farkına vardık Bu nedenle herkesin ne yaptığımızı ve bunun ofislerimize nasıl yardımcı olduğunu anladığından emin olmak istiyoruz Bu mimari ve mevcut düzenlemeyle hala köprü kurmaya çalışıyoruz Sonra soruna nasıl bir çözümün uyabileceğini görüyorsunuz Nasıl bir modele ihtiyacım var?
“Çoğu zaman GPT-2’nin bu işi gerçekten yapabileceğini biliyorsunuz Şu anda bunlar, toplam süreyi azaltmak ve ardından döngüye bir insanı dahil etmek için onları çalıştırdığımız toplu modeller
Aynı zamanda, müşteri verileri finansal hizmetler sektörünün merkez üssünde kalmaya devam ediyor; dolayısıyla bunların korunması, saklanması ve kullanılması ihtiyacı önem kazanıyor bugün elimizde Büyük veri ve ileri analitiklerin yanı sıra yapay zeka, finansal hizmetlerin hassas verileri korurken rekabetçi kalma arayışında da yeni sınırdır Belki birkaç yıl uzaktayız
“Yani benim açımdan hiçbir şey değişmedi Kullanımı riske atın ve ardından mevcut yönergelerin yanı sıra gelişen yönergelere de uyduğunuzdan emin olun
Yapay zeka, finansal hizmetlerde talep ve gelir tahmini, anormallik ve hata tespiti, karar desteği, nakit tahsilatları ve çok sayıda başka kullanım durumu için kullanılabilir ”
Bugün Discover’da acil bir mühendislik işi göreviniz var mı? “Henüz yapmadık Biz hâlâ öğreniyoruz “
Gelişen yönergeleri iç politikalarınıza nasıl dahil edersiniz, özellikle de bu yönergeler yerel, eyalet ve ulusal düzeyde yayınlanırken? “Discover’da, çoğu durumda gelişen yönergelerden daha katı olan mevcut yönergelere uyarız Şeffaf ve açıklanabilir olsun Sonunda bir vektör veritabanına ihtiyacınız var; onların çok fazla ipucuna ihtiyacı var Dolandırıcılık faaliyeti varsa, o zaman bir dolandırıcılık modelimiz de vardır “
Telif Hakkı © 2023 IDG Communications, Inc Dolayısıyla veri bilimini nasıl arka uçta kullanacağımızın mühendisliği de benim yetki alanıma giriyor ”
Peki GPT 4 değilse hangi Yüksek Lisans’ı kullanıyorsunuz? “Şu anda NLP ve GPT-2’ye bakıyoruz Günün sonunda sorumluluk meselesi Dürüst olmak gerekirse ben daha iyimserim ”
“O halde bunun getirdiği riske, siber güvenlik ilkelerine, mimari ilkelere, yani birlikte tasarlayabileceğimiz şeyler neler, model risk ilkelerine bakmalısınız İkincisi, konuyu basit tutacağım Birincisi, kullanım durumu nedir? Neyi çözmeye çalışıyoruz? Bu bir çağrı merkezi optimizasyonu mu; duygu analizi mi? Her şey çözmeye çalıştığımız sorunlardan başlıyor Bu süper devasa büyük dil modelleri söz konusu olduğunda çok dikkatli ve dikkatli davranıyoruz Bugün bile, milyarlarca, trilyon parametreli bu devasa eğitimli modelleri kullanıyorsanız, yine de verilerinize ince ayar yapmanız gerekir Sadece bir veri bilimcinin modeli bunu kesmez ? “Öncelikle, sorumlu bir yapay zeka sağlamak istiyorsunuz
Finansal Hizmetleri Keşfedin müşteri hizmetleri yinelemelerini özetlemek ve sahtekarlık tespiti gibi süreçlerinde verimlilik yaratmak için yapay zekayı yavaş yavaş araştırıyor Daha küçük LLM’ler kullandık ”
Gelecekte, büyük dil modellerinin daha fazla alana, hatta işe özgü olacak şekilde küçüleceğini görüyor musunuz? “Bunun olduğunu görüyorum Ama aynı zamanda veri gizliliği sorunları da var
“Bu bize gerçekten yardımcı oldu Bu teknoloji iyi bir etki yaratacak ancak uçtan uca sorumlu olmamız gerekiyor
“Ne yaparsak yapalım döngüde her zaman bir insan var Büyük şirketler bilgi işlem gücünü karşılayabiliyor
Finansal hizmetler sektörü, son birkaç yıldır müşterilerin finansal verilerini kontrol ettiği “açık bankacılık” modelinin geleneksel modelin yerini almasıyla birlikte bir çalkantı yaşadı Yapay zeka ve makine öğrenimi alanında statik denetimli öğrenmeyi kullanıyoruz Bunlar yeterince açıklanabilir ve riskleri ve faydaları görecek kadar yönetilebilir Bu nedenle açıklanabilirlik, şeffaflık ve önyargıdan bahsettim Kullanımı görelim Peki ya bizim verilerimiz üzerinde eğitilmiş bir modeliniz olsaydı?” tüm bu gerçek iş amaçları?
“Kurumları Yüksek Lisans’lara karşı bu alana özgü eğitimli modelleri geliştirmekten alıkoyan şey bilgi işlem gücüdür Bu, uçtan uca bir takım sporudur Bu aslında bir tehdit değil, ancak ‘Yapay zeka dünyayı ele geçirecek’ demek yerine, sanki bizim yaptığımız gibi gerçek tartışmayı kullanıyorsunuz ”
Hızlı mühendisin gelecekte bir iş unvanı haline geleceğini görüyor musunuz? “Bunun bir iş unvanı haline geldiğini görüyorum, ancak düşündüğünüz kadar çabuk değil Simülasyonlar yoluyla öğrenin Ancak bankacılık ve bankacılık düzenlemeleri söz konusu olduğunda basit, anlaşılır ve şeffaf olmak istiyoruz Konsey gerçekten yardımcı oluyor çünkü hepimiz hareketli parçaları anlıyoruz ve bunun biraz fazla riskli olduğu bir yer varsa Aslında daha basit bir modeli tercih ediyoruz [financial product] bir müşterinin yaşam döngüsü Ve gelişen yönergeler de gelişiyor Bu, Federal Reserve Board’un tahvil modelleri için geçerli bir politikasıdır NIST çerçevesinin yazarlarından biriyle meslektaşımız olarak çalışma fırsatı bulduk ”
Yapay zekanın şu anki en büyük tehdidi olarak neyi görüyorsunuz ve neden? “Siber güvenlik arkadaşlarımla konuşursam, bunu dolandırıcılık faaliyetleri gibi karanlık amaçlar için kullanacaklar ”
Konsey ne tür standartlar oluşturdu? “Geliştikçe politikalar ve standartlar üzerinde çalışıyoruz [GPT] 4, bir Bard’a ya da neyin varsa ona ihtiyacın yok Ayrıca ABD Ticaret Odası ve diğerlerinin yapay zeka politikası açısından neler konuştuğunu da takip ediyoruz ”
Discover, verimlilik yaratmak, müşteri hizmetlerini iyileştirmek vb ChatGPT kullanımı gerçekten genişletti, ancak genAI önceden öyleydi NLP için sinir ağları [natural language processing] Ve genAI terimi çok geniş bir şekilde kullanıldı
“Aşırı uçlara gitmek istemezsiniz Müşteri temsilcilerini anlayıp yardımcı olabilecek, oldukça açıklanabilir NLP’leri ve temel seviyedeki LLM’leri tercih ediyorum [is solid so] Çok fazla hayalim olsa bile onları hayata geçirebilmek ve kullanabilmek istiyorum Bu nedenle, Siber güvenlik alanındaki ortaklarımız rahattır ve veri gizliliğinin dikkate alındığından emin olmak istiyoruz Peki, eğer Temel bilgilere ve temel unsurlara sahip olsanız bile yine de [achieve the right policies] Yani her zaman karşı koyacağımız iyi insanlar vardır Yani perde arkasında bu alanların her birini tasvir eden çok sayıda analiz var
“Şu anda sadece belirli belgeleri özetliyoruz Bunun ötesinde bu modelleri geliştireceğimiz bir platforma ve bu modelleri uygulayacağımız bir temele ihtiyacımız var Her tehdidin bir çözümü vardır Peki model hataları neden oluşuyor? Veri eksikliğinden dolayı İşte bu da öyle Halüsinasyonlarla ne yaparsınız? Bil bakalım yeni kelime halüsinasyon olabilir ama eski kelime model hatasıydı Canlı yönetim modelleri geliştiriyoruz
Discover’daki göreviniz nedir? Rolümün iki veya üç kısmı var Tüm matematiği anladığımızdan emin olmak istiyoruz ama aynı zamanda çıktıda bir insanın da olduğundan emin olmak istiyoruz Tüm düzenlemelere uyun
Finansal hizmetler aynı zamanda tüm pazarlar arasında en fazla düzenlemeye tabi olanlardan biridir; bu nedenle, daha iyi ürün ve hizmetler yaratmanın yanı sıra verimliliği artırmak için en son teknolojiyi kullanma kaynaklarına sahip olsa da risk her zaman bir endişe kaynağıdır Bunun için genAI modellerimiz var Bu yüzden orijinal noktaya geri dönüyorum: çözmeye çalıştığınız problemin ne olduğunu bulun Günümüzde üretken yapay zeka hakkındaki tüm konuşmaların nedeni bilgi işlem gücünün yetişmiş olmasıdır Ancak modelde yeterince ince ayar yaparsanız, hızlı mühendislik devreye giriyor Bugün itibariyle olup biteni takip ediyoruz Bu değişiklik, sektörü dijital teknolojinin benimsenmesini hızlandırmaya zorladı ”
Düzenleme önerileri standartlarınızı ne şekilde etkiledi? “Onlardan biri de NIST çerçevesi Evrimleşecek ”
Genel yapay zeka statüsüne yaklaşırken yapay zekanın gelecekte ortaya çıkaracağı en büyük tehdit olarak neyi görüyorsunuz? “Hâlâ siber güvenliği ve yapay zekanın silah haline getirildiğini hissediyorum ChatGPT’miz yok ”
LLM’leriniz ne kadar büyük? “Emin değilim ama milyarlarca ve trilyonlarca değil [of parameters] – belki milyonlarca? Şu anki amacımız dokümanları okumalarını ve döngüde insanla birlikte özetlemelerini sağlamak
genel-12
Raghu Kulkarni
Raghu Kulkarni, Discover Financial Services’in kıdemli başkan yardımcısı ve baş veri bilimi sorumlusudur ve firmada ilk büyük dil modelini (LLM) kullanıma sunmadan önce yaptığı ilk şeylerden biri, Yapay zeka yönetişim konseyi Tekrarlanabilir süreçlerin ve korumaların sağlanması Daha basit modellerle öğrenin Biz de onu takip ediyoruz Bunu barındırabilecek kadar geniştir Ne kadara ihtiyacın var? [is the question]”
Yüksek Lisans’ları arka uç sistemlere, veritabanlarına ve belgelere nasıl bağlarsınız? “Bu gelecekteki yol haritasının bir parçası Çok daha fazla işe yarayacak
“Yani bunun iki kısmı var Daha sonra model riski, uyumluluk ve yasal konular hakkında konuşmak istiyoruz Hukukla konuşuyoruz ve bize bazı ilkeler ve uyum kuralları veriyorlar ” mühendislik ve ince ayar yapılması gerekiyor
Kalkarni, Computerworld’e yapay zekayı kullanma yaklaşımı ve ekibinin yapay zekanın güvenli ama verimli kullanımını sağlamak için kurduğu korkuluklar hakkında konuştu Biz buna uyuyoruz Hala kullanıyoruz SR11-7 — bu bizim model risk belgemiz Bilgi işlem gücü maliyetleri düştükçe , her alana özgü problemin, kendi kullanımlarına daha uygun olan kendi LLM’si olabilir Diyelim ki ben özgür düşünen biriyim ve herhangi bir kısıtlamam yok, ki bunu yapmadığımı söylemiyorum Bunların hepsi bizim için temel unsurlardır Bir veri bilimci olarak bu bir tehditten çok daha fazlası; aslında bunun abartılmasıdır Ne yaptığımızı görmek istersiniz Ben bu konuda böyle hissediyorum Modellere karar vermekle ne demek istiyorum? İnsanların bir karta veya krediye başvurması gibi, sigortacılık modelleri geliştiriyoruz Tek bir departman değil ”
Yapay zeka nedeniyle güvenlik, gizlilik ve mevzuatla ilgili zorluklarla karşılaşan diğer işletmelere ne gibi tavsiyeleriniz var? “Birlikte çalışmak Çok tanımlanmış bir sorun bildirimimiz var
“Yani genAI, risk kontrolleriyle fikir aşamasından gerçekleştirme aşamasına geçebilmemiz için birlikte uyumlu bir şekilde çalışmamız gereken uçtan uca ortakların mantıksal bir birleşimiydi ”
Konseyde kim var; yani işin hangi bölümleri söz sahibi ve neden? “Siber güvenlik başkanımız, mimari başkanımız, model riski başkanımız, uyumluluk riski başkanımız, hukuk ve ben, veri bilimi başkanı Hiçbir şey temel alınmıyor Haberi yapanlar için yapay zekayı hangi şekillerde kullandı?