ಮರ್ಕರ್ ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ LiteLLM ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಭದ್ರತಾ ಘಟನೆಯನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿದ ನಂತರ ಮೆಟಾ ಮರ್ಕರ್ ಜೊತೆಗಿನ ಕೆಲಸವನ್ನು ವಿರಾಮಗೊಳಿಸಿದೆ ಎಂಬ ಇತ್ತೀಚಿನ ವರದಿಗಳು, ಅನೇಕ ಉದ್ಯಮಗಳು ಇನ್ನೂ ಕಡಿಮೆ ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವ AI ಸ್ಟಾಕ್ನ ಒಂದು ಭಾಗದ ಮೇಲೆ ಬೆಳಕು ಚೆಲ್ಲಿವೆ: ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ಹಿಂದಿನ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ಪದರ.
ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ AI ತಂಡಗಳಿಗೆ, ನಿಜವಾದ ಪಾಠವು ಒಂದು ಸ್ಟಾರ್ಟ್ಅಪ್ ಅಥವಾ ಒಂದು ಉಲ್ಲಂಘನೆಗಿಂತ ದೊಡ್ಡದಾಗಿದೆ. AI ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳು ಅವುಗಳ ಹಿಂದೆ ಕುಳಿತಿರುವ ಮಾರಾಟಗಾರರು, ಪರಿಕರಗಳು, ಡೇಟಾ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಆಡಳಿತ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳಷ್ಟೇ ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕತ್ವವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಇದು ನೆನಪಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಟಿಪ್ಪಣಿ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಅಥವಾ ತಜ್ಞರ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳಿಗಾಗಿ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಹೊರಗಿನ ಪಾಲುದಾರರನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದಾಗ, ಮಾರಾಟಗಾರರ ಅಪಾಯವು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮಾದರಿ ಅಪಾಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಆ ವಿಶಾಲವಾದ ಚೌಕಟ್ಟು ಈಗ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಮರ್ಕೋರ್ LiteLLM-ಸಂಬಂಧಿತ ಪೂರೈಕೆ-ಸರಪಳಿ ದಾಳಿಯಿಂದ ಪ್ರಭಾವಿತವಾದ ಸಾವಿರಾರು ಕಂಪನಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅದು ವಿಧಿವಿಜ್ಞಾನ-ಬೆಂಬಲಿತ ತನಿಖೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದೆ ಎಂದು ಹೇಳಿದರು.
AI ಮಾರಾಟಗಾರರ ಅಪಾಯವು ಈಗ ಮಾದರಿ ಅಪಾಯಕ್ಕೆ ಏಕೆ ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿದೆ
ಆಧುನಿಕ AI ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿ ವಿರಳವಾಗಿ ಸರಳವಾಗಿದೆ. ಒಂದೇ ಕೆಲಸದ ಹರಿವು ಬಾಹ್ಯ ಡೇಟಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರು, ಟಿಪ್ಪಣಿ ತಂಡಗಳು, ಗುತ್ತಿಗೆದಾರರ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು, API ಗಳು, ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಮಿಡಲ್ವೇರ್, ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕ್ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಆಂತರಿಕ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ಒಂದು ಪದರವು ವಿಫಲವಾದರೆ, ಪರಿಣಾಮವು ಅಪ್ಟೈಮ್ಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿಲ್ಲ. ಇದು ಸ್ವಾಮ್ಯದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು, ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋ ಮೆಟಾಡೇಟಾ, ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕ್ ತರ್ಕ, ಗ್ರಾಹಕ ಮಾಹಿತಿ ಅಥವಾ ಆಂತರಿಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು. ಆಡಳಿತವಿಲ್ಲದೆ ವೇಗವು ಗುಪ್ತ ದುರ್ಬಲತೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಮರ್ಕರ್ ಕಥೆಯು ಉಪಯುಕ್ತ ಜ್ಞಾಪನೆಯಾಗಿದೆ.
ಉದ್ಯಮಗಳಿಗೆ ಬಲವಾದ AI ಮಾರಾಟಗಾರರ ಡ್ಯೂ ಡಿಲಿಜೆನ್ಸ್ ಮಾದರಿಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
AI ಡೇಟಾ ಮಾರಾಟಗಾರರಿಗೆ ಇರುವ ಬಾರ್ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿದೆ. ಉದ್ಯಮಗಳು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಪಾಲುದಾರರನ್ನು ವೇಗ ಅಥವಾ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತಿಲ್ಲ, ಬದಲಿಗೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಡೇಟಾ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು, ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ, ಅನುಸರಣಾ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಅವರು ಎಷ್ಟು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಬೆಂಬಲಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತಿವೆ.
ಮಾರಾಟಗಾರರ ವಿಮರ್ಶೆಯು ಮೇಲಿನ ಪದರಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬೇಕು.
ಮರ್ಕಾರ್ ಘಟನೆಯಿಂದ ಕಲಿಯಬಹುದಾದ ಪ್ರಮುಖ ಪಾಠವೆಂದರೆ ಅಪಾಯವು ಕೇವಲ "ಮಾರಾಟಗಾರ ಹ್ಯಾಕ್ ಆದ" ಕಥೆಯಲ್ಲ, ಬದಲಾಗಿ LiteLLM ಒಳಗೊಂಡ ಪೂರೈಕೆ-ಸರಪಳಿ ರಾಜಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. AI ನಲ್ಲಿ, ನಿಮ್ಮ ಅಪಾಯದ ಮೇಲ್ಮೈ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್ ಲೇಯರ್ಗಳು, ಕನೆಕ್ಟರ್ಗಳು, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಮಿಡಲ್ವೇರ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಆ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ನಿಯಂತ್ರಿಸದಿದ್ದರೆ ಸುರಕ್ಷಿತ-ಕಾಣುವ ಮಾರಾಟಗಾರನು ಇನ್ನೂ ಡೌನ್ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಮಾನ್ಯತೆಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಬಹುದು.
ದತ್ತಾಂಶ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತ ಬೇರ್ಪಡಿಸಲಾಗದವು.
ಭದ್ರತಾ ವೈಫಲ್ಯಗಳು ಮುಖ್ಯಾಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಬಲ್ಯ ಹೊಂದಿವೆ, ಆದರೆ ದುರ್ಬಲ ಆಡಳಿತವು ಉಲ್ಲಂಘನೆಯಿಲ್ಲದೆಯೂ ಅಷ್ಟೇ ದುಬಾರಿಯಾಗಬಹುದು. ಕಳಪೆ ಸೂಚನೆಗಳು, ಅಸಮಂಜಸ ಲೇಬಲ್ಗಳು, ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಅಂಚಿನ-ಕೇಸ್ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ದಾಖಲೆರಹಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ವಂಶಾವಳಿ ಇವೆಲ್ಲವೂ ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಕುಗ್ಗಿಸುತ್ತವೆ.
ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಪ್ರಬುದ್ಧ AI ತಂಡಗಳು ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ, ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೇಗೆ ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾಸೆಟ್ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ದಾಖಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಕಾಳಜಿ ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಶೈಪ್ ಅವರ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ವಿಷಯವು ಇದೇ ದಿಕ್ಕನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತದೆ ಮಾನವ-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳು, AI ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ, ಮತ್ತು ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಎಲ್ಎಲ್ಎಂ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ ಸೇವೆಗಳು.
ನೀವು ನಂಬಬಹುದಾದ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ AI ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ
ಯಾವುದೇ AI ಡೇಟಾ ಮಾರಾಟಗಾರರನ್ನು ಈಗ ಯಾವ ಉದ್ಯಮಗಳು ಕೇಳಬೇಕು?
ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಪರವಾನಗಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ?
ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಾರಾಟಗಾರನು ಮೂಲ, ಸಂಗ್ರಹ ಪದ್ಧತಿಗಳು, ದಸ್ತಾವೇಜೀಕರಣ ಮಾನದಂಡಗಳು, ಸಮ್ಮತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಧಾರಣ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಶೈಪ್ನ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಖರೀದಿದಾರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವು ಮೂಲ, ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆ ಸಂಗ್ರಹ ಪದ್ಧತಿಗಳಿಗೆ ಬಲವಾದ ಒತ್ತು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಯಾವ ರೀತಿಯ ಮಾನವ ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು ಜಾರಿಯಲ್ಲಿವೆ?
ಉದ್ಯಮಗಳಿಗೆ "ನಮಗೆ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಖಾತರಿ ಇದೆ" ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನದು ಬೇಕು. ಅವುಗಳಿಗೆ ಬಹು-ಪದರದ ವಿಮರ್ಶೆ, ಸ್ಪಷ್ಟ ತೀರ್ಪು, ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಕುಣಿಕೆಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಶೈಪ್ ಅವರ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸಾಮಗ್ರಿಗಳು LLM ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳಿಗಾಗಿ ತಜ್ಞರ ವಿಮರ್ಶೆ ಮತ್ತು ಮಾನವ-ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿತ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತವೆ.
ಯಾವ ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಮತ್ತು ಥರ್ಡ್-ಪಾರ್ಟಿ ಪರಿಕರಗಳು ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನೊಳಗೆ ಇರುತ್ತವೆ?
ಒಬ್ಬ ಮಾರಾಟಗಾರನು ತನ್ನ ಅವಲಂಬನಾ ರಾಶಿಯನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ, ಅದು ಆಡಳಿತದ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ. ಮರ್ಕರ್ ಕಥೆಯು ಏಕೆ ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
ಅನುಸರಣೆ ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಯ ಸಿದ್ಧತೆಯನ್ನು ಯಾವ ಪುರಾವೆಗಳು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತವೆ?
ಭದ್ರತಾ ನಿಲುವಿಗೆ ಬ್ರಾಂಡ್ ಭಾಷೆಯಲ್ಲ, ಪುರಾವೆ ಬೇಕು. Shaip ತನ್ನ ಅನುಸರಣೆ ಪುಟದಲ್ಲಿ ISO 27001:2022, HIPAA ಮತ್ತು SOC 2 ಅನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಅಂತಿಮ ಟೇಕ್ಅವೇ
ಮೆಟಾ–ಮರ್ಕರ್ ವಿರಾಮವು ಕೇವಲ ಸುದ್ದಿ ಶೀರ್ಷಿಕೆಯಲ್ಲ. ಇದು AI ಸಂಗ್ರಹಣೆಯು ಪಕ್ವವಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದರ ಸಂಕೇತವಾಗಿದೆ. ಮಾರಾಟಗಾರರು ನಿಮಗೆ ವೇಗವಾಗಿ ಚಲಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದೇ ಎಂಬುದು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಮುಖ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆಯಲ್ಲ. ಆಡಳಿತ, ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ ಅಥವಾ ಉದ್ಯಮ ನಂಬಿಕೆಗೆ ಧಕ್ಕೆಯಾಗದಂತೆ ಆ ಮಾರಾಟಗಾರರು ನಿಮಗೆ ವೇಗವಾಗಿ ಚಲಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದೇ ಎಂಬುದು.
ಬಲವಾದ AI ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಉದ್ಯಮಗಳಿಗೆ ಶೈಪ್ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ, LLM-ಕೇಂದ್ರಿತ ಸೇವೆಗಳು, ಮತ್ತು ಉದ್ಯಮ-ಸಿದ್ಧ ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆ.
AI ಡೇಟಾ ಮಾರಾಟಗಾರರ ಅಪಾಯವೇನು?
AI ಡೇಟಾ ಮಾರಾಟಗಾರರ ಅಪಾಯವು AI ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಟಿಪ್ಪಣಿ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಅಥವಾ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ಪರಿಕರಗಳಲ್ಲಿ ತೊಡಗಿರುವ ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಪರಿಚಯಿಸುವ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ, ಭದ್ರತೆ, ಅನುಸರಣೆ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟದ ಅಪಾಯವಾಗಿದೆ.
AI ನಲ್ಲಿ ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿ ಭದ್ರತೆ ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ?
ಏಕೆಂದರೆ AI ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು, ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್ ಲೇಯರ್ಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ನಡುವೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಚಲಿಸುವ ಕನೆಕ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಅವಲಂಬನೆಯಲ್ಲಿನ ದೌರ್ಬಲ್ಯವು ವಿಶಾಲವಾದ ಪೈಪ್ಲೈನ್ನ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು.
AI ಡೇಟಾ ಮಾರಾಟಗಾರರಲ್ಲಿ ಉದ್ಯಮಗಳು ಏನನ್ನು ನೋಡಬೇಕು?
ಉದ್ಯಮಗಳು ಮೂಲ, ಮಾನವ ಗುಣಮಟ್ಟ, ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು, ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆ, ಅನುಸರಣೆ ಪುರಾವೆಗಳು, ಅವಲಂಬನೆ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ಘಟನೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಸಿದ್ಧತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬೇಕು. ಶೈಪ್ನ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಖರೀದಿದಾರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆ ಪುಟಗಳು ಈ ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತವೆ.
ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ AI ಗೆ ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆ ಇನ್ನೂ ಏಕೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ?
ಏಕೆಂದರೆ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಅಥವಾ ಡೊಮೇನ್-ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಇನ್ನೂ ತೀರ್ಪು, ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಶೈಪ್ ಅವರ ಸಾರ್ವಜನಿಕ HITL ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವು ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆಯನ್ನು ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ನಿಯಂತ್ರಣ ಬಿಂದುವಾಗಿ ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ.
