เปโดร เฟราน์ซิสกิ ว่าด้วยการนำทางด้านปัญญาประดิษฐ์ ความเข้าใจผิดเกี่ยวกับ LLM และโมเดลการให้เหตุผล

• ซีอีโอต้องทำหน้าที่เป็นหัวหน้าเจ้าหน้าที่ปัญญาประดิษฐ์เพื่อใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีอย่างเต็มที่ในองค์กรของตน
• นักพัฒนาซอฟต์แวร์จำนวนมากเข้าใจผิดว่าโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) มีค่าใช้จ่ายสูงและควรได้รับการดูแลอย่างพิถีพิถัน
• แบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูงแสดงถึงการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีที่เทียบได้กับการค้นพบไฟฟ้า
• การเปิดตัวโมเดลการให้เหตุผลถือเป็นความก้าวหน้าสำคัญในเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์
• ผลิตภัณฑ์ปัญญาประดิษฐ์ที่มีประสิทธิภาพถูกสร้างขึ้นเป็นวงจรที่เชื่อมโยงกันของเครื่องมือ ซึ่งช่วยเพิ่มผลิตภาพ
• การรับเทคโนโลยีปัจจุบันในบริการทางการเงินมีความระมัดระวังต่อความเสี่ยงมากเกินจำเป็น
• ควรดำเนินการแก้ไขด้านความปลอดภัยสำหรับระบบ AI ที่ชั้นเครือข่าย
• ระบบกับดักปูอนุญาตให้ตรวจสอบและสร้างนโยบายตามการจราจร HTTP
• การจราจรผ่าน HTTP มีความสำคัญต่อการให้เหตุผลของโมเดลปัญญาประดิษฐ์เนื่องจากการฝึกอบรมด้วยข้อมูลเว็บจำนวนมาก
• การปรับใช้ปัญญาประดิษฐ์ในบริษัทเกิดขึ้นในสามระดับ แต่ละระดับมีระดับการมีส่วนร่วมที่ต่างกัน
• การเข้าใจบทบาทของปัญญาประดิษฐ์ในกลยุทธ์ทางธุรกิจเป็นสิ่งสำคัญสำหรับผู้นำ
• การเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในการใช้ LLMs สามารถปลดปล่อยศักยภาพเต็มที่ของพวกมัน
• การเปรียบเทียบในอดีตช่วยชี้ให้เห็นผลกระทบของความก้าวหน้าทางปัญญาประดิษฐ์
• โมเดลการให้เหตุผลมีความสำคัญอย่างยิ่งในการเพิ่มขีดความสามารถของปัญญาประดิษฐ์
• เครื่องมือที่เชื่อมโยงกันเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการออกแบบผลิตภัณฑ์ AI อย่างมีประสิทธิภาพ

เปโดร เฟรานเชสกี เป็นผู้ร่วมก่อตั้งและซีอีโอของ Brex แพลตฟอร์มการใช้จ่ายที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์สำหรับธุรกิจ ก่อนหน้าที่จะก่อตั้ง Brex เขาได้ร่วมก่อตั้ง Pagar.me ในบราซิล และช่วยพัฒนาให้เป็นหนึ่งในผู้ประมวลผลการชำระเงินที่ใหญ่ที่สุดของประเทศ

• ซีอีโอควรทำหน้าที่เป็นเจ้าหน้าที่ฝ่ายปัญญาประดิษฐ์คนหลัก เพื่อเข้าใจขีดจำกัดของเทคโนโลยีอย่างสมบูรณ์

  — เปรโด ฟรานเชสกี

• ความเป็นผู้นำในการบูรณาการปัญญาประดิษฐ์มีความสำคัญต่อการใช้เทคโนโลยีอย่างมีประสิทธิภาพ

• ไม่ใช่เรื่องของทีมวิศวกรรม; แต่เป็นเรื่องของผู้นำ

  — เปรโด ฟรานเชสกี

• ซีอีโอจำเป็นต้องเข้าใจ AI ได้ดีกว่าใครๆ ในบริษัท
• บทบาทของปัญญาประดิษฐ์ในกลยุทธ์ทางธุรกิจต้องการการมีส่วนร่วมโดยตรงจากผู้บริหารระดับสูง
• การบูรณาการปัญญาประดิษฐ์ไม่ใช่เพียงความท้าทายด้านเทคนิค แต่ยังเป็นความท้าทายด้านกลยุทธ์

• ซีอีโอต้องเป็นหัวหน้าเจ้าหน้าที่ปัญญาประดิษฐ์

  — เปรโด ฟรานเชสกี

• การปรับเปลี่ยนบทบาทในองค์กรเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อเพิ่มศักยภาพของปัญญาประดิษฐ์

• ผู้คนจำนวนมากในวงการซอฟต์แวร์มองว่า LLMs มีคุณค่าและแพง ซึ่งจำกัดศักยภาพของพวกมัน

  — เปรโด ฟรานเชสกี

• นักพัฒนามักประเมินต้นทุนและความซับซ้อนของ LLMs สูงเกินไป
• จำเป็นต้องมีการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในการรับรู้และใช้งาน LLMs

• สิ่งที่น่าประหลาดใจที่สุดคือการตระหนักว่าฉันเข้าใจผิดไปอะไรบ้าง

  — เปรโด ฟรานเชสกี

• การจัดการ LLMs ให้เหมือนทรัพยากรที่มีจำกัดจะขัดขวางนวัตกรรม
• อุตสาหกรรมจำเป็นต้องทบทวนวิธีการใช้งาน LLMs ใหม่
• ความเข้าใจผิดเกี่ยวกับ LLMs อาจนำไปสู่การใช้งานไม่เต็มศักยภาพ

• ผู้คนส่วนใหญ่ในวงการซอฟต์แวร์ยังทำผิดอยู่

  — เปรโด ฟรานเชสกี

• การเปิดตัวโมเดลปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูงนั้นคล้ายกับการค้นพบไฟฟ้า

  — เปรโด ฟรานเชสกี

• ความก้าวหน้าของปัญญาประดิษฐ์ถือเป็นช่วงเวลาสำคัญในวิวัฒนาการทางเทคโนโลยี
• การเปรียบเทียบในอดีตช่วยให้เข้าใจความสำคัญของการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์

• สายรัดการเขียนโปรแกรมใช้งานได้จริง เช่นเดียวกับไฟฟ้า

  — เปรโด ฟรานเชสกี

• การเข้าใจผลกระทบของปัญญาประดิษฐ์ต้องพิจารณาการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีในอดีต
• ปัญญาประดิษฐ์กำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมต่างๆ อย่างที่เทียบได้กับไฟฟ้า
• ความเปรียบเทียบนี้เน้นย้ำศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงของปัญญาประดิษฐ์

• มันคือจุดปลายของหอกสำหรับวิวัฒนาการทางเทคโนโลยี

  — เปรโด ฟรานเชสกี

• การเปิดตัวโมเดลและเครื่องมือในการให้เหตุผลถือเป็นจุดเปลี่ยนที่สำคัญ

  — เปรโด ฟรานเชสกี

• โมเดลการให้เหตุผลช่วยเพิ่มประโยชน์ของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์
• ความก้าวหน้านี้แสดงถึงช่วงเวลาสำคัญในการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์

• สิ่งอื่นๆ ทั้งหมดเป็นเพียงจุดเล็กๆ จนถึงเดือนธันวาคม

  — เปรโด ฟรานเชสกี

• โมเดลการให้เหตุผลมีความสำคัญต่อการปรับปรุงความสามารถของปัญญาประดิษฐ์
• เส้นเวลาของการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์เน้นย้ำถึงความสำคัญของความก้าวหน้าล่าสุด
• การเข้าใจโมเดลการให้เหตุผลเป็นกุญแจสำคัญในการใช้ปัญญาประดิษฐ์อย่างมีประสิทธิภาพ

• โมเดลการให้เหตุผลทำให้ปัญญาประดิษฐ์น่าสนใจอย่างแท้จริง

  — เปรโด ฟรานเชสกี

• ผลิตภัณฑ์ AI ที่ดีทำงานเป็นวงจรตัวแทนของเครื่องมือ

  — เปรโด ฟรานเชสกี

• เครื่องมือที่เชื่อมโยงกันช่วยเพิ่มผลผลิตอย่างมากในผลิตภัณฑ์ปัญญาประดิษฐ์
• หลักการนี้เป็นพื้นฐานสำคัญของการออกแบบผลิตภัณฑ์ AI อย่างมีประสิทธิภาพ

• เราเริ่มทำสิ่งนี้ในผลิตภัณฑ์ของตัวเองที่ Brex

  — เปรโด ฟรานเชสกี

• วงจรเอเจนต์มีความสำคัญต่อการสร้างโซลูชันปัญญาประดิษฐ์ที่มีผลกระทบ
• การเข้าใจแนวคิดนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการพัฒนาผลิตภัณฑ์ AI
• การออกแบบ AI ที่มีประสิทธิภาพต้องการเครือข่ายของเครื่องมือที่เชื่อมโยงกัน

• วงจรตัวช่วยแบบอัจฉริยะคือความเป็นจริงของผลิตภัณฑ์ AI ที่ดี

  — เปรโด ฟรานเชสกี

• ผู้คนมีความระมัดระวังต่อความเสี่ยงมากกว่าที่เทคโนโลยีปัจจุบันต้องการ

  — เปรโด ฟรานเชสกี

• บริการทางการเงินมีความระมัดระวังเป็นพิเศษในการรับเทคโนโลยีใหม่ๆ
• มีช่องว่างระหว่างความสามารถทางเทคโนโลยีกับความเต็มใจที่จะสร้างนวัตกรรม

• เทคโนโลยีน่าจะทำให้พวกเขาไม่ต้องหลีกเลี่ยงความเสี่ยงมากนัก

  — เปรโด ฟรานเชสกี

• ความหลีกเลี่ยงความเสี่ยงสามารถขัดขวางความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีในอุตสาหกรรมต่างๆ
• การเข้าใจความซับซ้อนนี้เป็นกุญแจสำคัญในการส่งเสริมการสร้างนวัตกรรม
• แนวทางที่ระมัดระวังอาจจำกัดศักยภาพของเทคโนโลยีใหม่ๆ

• ในสถานะปัจจุบันของเทคโนโลยี ผู้คนมีความระมัดระวังต่อความเสี่ยงเกินไป

  — เปรโด ฟรานเชสกี

• เพื่อจัดการกับปัญหาด้านความปลอดภัยในระบบปัญญาประดิษฐ์ ต้องมีการนำโซลูชันไปใช้ที่ชั้นเครือข่าย

  — เปรโด ฟรานเชสกี

• โซลูชันระดับเครือข่ายมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการเพิ่มความปลอดภัยของ AI
• แนวทางนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการใช้งานแอปพลิเคชันปัญญาประดิษฐ์อย่างปลอดภัย

• วิธีเดียวที่จะจัดการกับมันได้จริงคือที่ระดับเครือข่าย

  — เปรโด ฟรานเชสกี

• การเข้าใจความท้าทายด้านความปลอดภัยเป็นกุญแจสำคัญในการใช้งานปัญญาประดิษฐ์อย่างมีประสิทธิภาพ
• โซลูชันเครือข่ายให้วิธีการทางเทคนิคสำหรับความปลอดภัยของปัญญาประดิษฐ์
• ความปลอดภัยเป็นปัจจัยสำคัญในการนำระบบปัญญาประดิษฐ์ไปใช้งาน

• โซลูชันระดับเครือข่ายมีความจำเป็นสำหรับความปลอดภัยของ AI

  — เปรโด ฟรานเชสกี

• ระบบกับดักปูอนุญาตให้ดำเนินการตรวจสอบและสร้างนโยบายตามการวิเคราะห์การจราจร HTTP

  — เปรโด ฟรานเชสกี

• ระบบนี้ให้โซลูชันทางเทคนิคสำหรับการรักษาความปลอดภัยตัวแทนในสภาพแวดล้อมการผลิต
• การวิเคราะห์การจราจร HTTP เป็นหัวใจสำคัญของระบบกล่องดักปู

• คุณวิเคราะห์การจราจร HTTP เพื่อสร้างนโยบายด้านความปลอดภัยของเครือข่าย

  — เปรโด ฟรานเชสกี

• ระบบแสดงวิธีการจัดการการจราจรบนเครือข่ายที่มีนวัตกรรม
• การเข้าใจระบบนี้มีความสำคัญต่อการนำไปใช้ด้านความปลอดภัยของเครือข่าย
• ระบบกับดักปูช่วยเพิ่มความปลอดภัยผ่านการตรวจสอบการจราจร

• การจราจรผ่าน HTTP สามารถตรวจสอบได้ด้วยระบบ crab trap

  — เปรโด ฟรานเชสกี

• การจราจร HTTP เป็นวิธีหลักที่โมเดลใช้ในการให้เหตุผล เนื่องจากได้รับการฝึกฝนจากข้อมูลเว็บจำนวนมาก

  — เปรโด ฟรานเชสกี

• สิ่งนี้เน้นความสำคัญของข้อมูลเว็บในการฝึกโมเดลปัญญาประดิษฐ์
• การเข้าใจบทบาทของทราฟฟิก HTTP มีความสำคัญต่อการทำงานของปัญญาประดิษฐ์

• โมเดลได้รับการฝึกฝนจากเอกสารเว็บหลายแสนล้านเอกสาร

  — เปรโด ฟรานเชสกี

• ข้อมูลเว็บมีความสำคัญต่อความสามารถในการให้เหตุผลของโมเดลปัญญาประดิษฐ์
• การวิเคราะห์การจราจร HTTP เป็นกุญแจสำคัญในการเข้าใจพฤติกรรมของโมเดล AI
• ข้อมูลเชิงลึกนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการเข้าใจเหตุผลของโมเดลปัญญาประดิษฐ์

• การจราจรผ่าน HTTP น่าจะเป็นวิธีที่โมเดลใช้ในการให้เหตุผลมากที่สุด

  — เปรโด ฟรานเชสกี

• การปรับใช้ปัญญาประดิษฐ์ในบริษัทมักเกิดขึ้นในสามระดับ พร้อมระดับการมีส่วนร่วมและผลผลิตที่ต่างกัน

  — เปรโด ฟรานเชสกี

• บทบาทที่แตกต่างกันภายในบริษัทมีปฏิสัมพันธ์กับ AI อย่างแตกต่างกัน
• การเข้าใจระดับเหล่านี้มีคุณค่าสำหรับการวางแผนการใช้งาน AI

• โทเค็นของคุณ วิศวกรระดับเฉลี่ย และพนักงานที่เหลือทั้งหมดของบริษัท

  — เปรโด ฟรานเชสกี

• แต่ละระดับมีระดับการมีส่วนร่วมและผลผลิตของ AI ที่แตกต่างกัน
• กรอบงานนี้ช่วยในการวางแผนกลยุทธ์การปรับใช้ปัญญาประดิษฐ์อย่างมีประสิทธิภาพ
• การรับรู้ระดับเหล่านี้สามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการบูรณาการปัญญาประดิษฐ์ในองค์กร

• การโต้ตอบกับ AI ในสิ่งที่ฉันเรียกว่าโหมดการค้นหาของ Google

  — เปรโด ฟรานเชสกี