Kliknąłeś w wilka brawo !

SAS ogłosiło rozszerzenie strategicznego partnerstwa z Microsoftem i zaprezentowało kolejne rozwiązania branżowe wykorzystujące korzyści z generatywnej sztucznej inteligencji. Firma koncentruje się na syntetycznych danych, cyfrowych bliźniakach i LLMs. Zadba też o przetwarzających dane wrażliwe.

Wczoraj wieczorem polskiego czasu SAS na konferencji SAS Explore ogłosiło szereg nowych rozwiązań dla biznesu. Zainwestuje w mnie miliard dolarów. „SAS celowo podchodzi do generatywnej sztucznej inteligencji, danych syntetycznych, symulacji cyfrowych bliźniaków i dużych modeli językowych, i słusznie”, powiedział podczas briefingu dla mediów Dan Vesset, wiceprezes grupy ds. analityki i zarządzania informacjami w IDC.

Przedstawiciele SAS podkreślali, że firma stawia na rozwój etycznej sztucznej inteligencji; to oznacza, że zapewni swoim klientom solidne wskazówki dotyczące tych transformacyjnych technologii, co jest szczególnie ważne dla klientów z branż obsługujących wrażliwe dane, takie jak bankowość i opieka zdrowotna. Właśnie tego zakresu dotyczy wspomniana współpraca z Microsoftem. Jej drugi aspekt to nacisk na budowę rozwiązań poprawiających produktywność organizacji. Jak ogłoszono na konferencji, SAS i Microsoft wspólnie opracowują integrację generatywnej sztucznej inteligencji, która łączy skalę Microsoft Azure OpenAI z orkiestracją zadań korporacyjnych SAS i istniejącą analityką wykorzystywaną przez przedsiębiorstwa do podejmowania decyzji operacyjnych. Integracja generatywnej sztucznej inteligencji będzie dostępna w prywatnym podglądzie w 4. kwartale 2023 roku.

Wiemy, że SAS wyróżnia się w rozwiązaniach branżowych o szerokim zakresie wiedzy specjalistycznej i cieszymy się, że możemy rozszerzyć nasze partnerstwo o tę nową technologię”, komentuje współpracę Brad Carlstedt, globalny dyrektor ds. rozwoju partnerów w Microsoft. „Wykorzystując technologię Azure OpenAI, będziemy w stanie pomóc globalnym przedsiębiorstwom zwiększyć produktywność i zaufanie ich zespołów programistów”. Jak podkreślił, zaletą i przewagą dużych modeli językowych jest ich zdolność do tworzenia doświadczeń konwersacyjnych z ogromnych zbiorów danych; nie są one jednak przeznaczone do integracji obliczeń ilościowych z systemów korporacyjnych. Jest to krytyczne wyzwanie ostatniej mili, które SAS i Microsoft wspólnie rozwiązują dla firm.

GenAI znajduje zastosowanie w całym wachlarzu branż

SAS współpracuje z klientami w celu opracowania generatywnych przepływów pracy AI dla rozwiązań branżowych w kluczowych branżach, w tym w bankowości, ubezpieczeniach, produkcji, handlu detalicznym i całym sektorze publicznym.

„Realizacja wartości z generatywnej sztucznej inteligencji wymaga głębokiej wiedzy branżowej, najnowocześniejszych możliwości AI i kompleksowego zarządzania. SAS zapewnia to wszystko w naszym portfolio”, powiedział Bryan Harris, wiceprezes wykonawczy SAS i dyrektor ds. technologii. „Nasza inwestycja o wartości 1 miliarda dolarów w rozwiązania branżowe obejmuje integrację godnych zaufania możliwości generatywnej sztucznej inteligencji, które są dokładne, wytłumaczalne i możliwe do obrony. Oprogramowanie SAS ma często krytyczne znaczenie dla działalności naszych klientów, a my nie mamy luksusu posiadania racji „niekiedy””. Mówił też o kontynuacji współpracy z klientami budującymi symulacje cyfrowych bliźniaków w produkcji i logistyce. W zakresie generowania danych syntetycznych SAS współpracuje z klientami z branży bankowej i opieki zdrowotnej. SAS prowadzi również szeroko zakrojone badania nad zastosowaniem dużych modeli językowych (LLM) do rozwiązywania problemów branżowych, koncentrując się przede wszystkim na dostarczaniu klientom wiarygodnych i bezpiecznych wyników. Podkreślał, że prawdziwie wartościowa sztuczna inteligencja musi być godna zaufania. Jak to ujął, firma wyznaczyła 3 filary, na których skupi działalność. Są to:

• Generowanie danych syntetycznych. SAS jest pionierem opatentowanego rozszerzenia generatywnych sieci przeciwstawnych (GAN) w celu tworzenia statystycznie zgodnych danych tabelarycznych, które odzwierciedlają złożoność rzeczywistych środowisk. Zdolność ta umożliwia ochronę prywatności, łagodzenie uprzedzeń i rozszerzanie rzadkich zdarzeń oraz służy jako podstawa dla cyfrowych bliźniaków. Innowacje SAS w tej dziedzinie znacznie poprawiają modele predykcyjne, jednocześnie zmniejszając koszty wglądu w branżach takich jak opieka zdrowotna, nauki przyrodnicze, bankowość, ubezpieczenia, handel detaliczny i produkcja.

• Cyfrowe bliźniaki. Aby zaplanować zakłócenia i poprawić odporność, organizacje muszą symulować i optymalizować złożone systemy, takie jak łańcuchy dostaw i hale produkcyjne. Zbudowanie cyfrowego bliźniaka fizycznego systemu umożliwia organizacji i szybsze spojrzenie w przyszłość, ułatwia podejmowanie strategicznych decyzji, zwiększenia wartości oraz zmniejszenia ryzyka i strat.

• Duże modele językowe (LLM). Są one kluczowym elementem ruchu generatywnej sztucznej inteligencji. Aby zapewnić rzeczywistą wartość dla firm, te podstawowe modele muszą być precyzyjnie dostrojone do przypadków użycia w branży, przy jednoczesnym zachowaniu prywatności danych. Nie mogą też ulegać halucynacjom – na razie to ich największa wada. SAS połączył generatywną AI ze swoich dotychczasowym doświadczeniem w zakresie sieci neuronowych, głębokiego uczenia, uczenia ze wzmocnieniem i przetwarzania języka naturalnego przyspiesza czas generatywnej sztucznej inteligencji dla klientów. Klienci SAS mogą już korzystać z mocy generatywnych modeli AI dzięki integracji SAS Customer Intelligence 360. Pomaga ona marketerom usprawnić planowanie, tworzenie treści i projektowanie podróży.

SAS opublikował politykę firmy zawierającą wytyczne dotyczące korzystania z generatywnej sztucznej inteligencji - na stronie Responsible Innovation SAS.