Питер Ван может видеть параллели между принятием программного обеспечения с открытым исходным кодом много лет назад и тем, что многие из этих организаций делают сегодня, когда они принимают ИИ. Как и в то время с Windows и другим программным обеспечением для поставщиков, компании сегодня хотят контролировать свою собственную судьбу, когда дело доходит до ИИ, и снова превращаются в открытый исходный код.
«Это то же самое, что мы видели с программным обеспечением с открытым исходным кодом, где люди сказали:« Это здорово. Я могу взломать вещи, но мне нужно знать, что такое биты, и я занимаю предприятие с открытым исходным кодом »,-сказал Ван, соучредитель и главный специалист по ИИ и инновации в Python и R Distribution Vendor Anaconda, сообщил новый стек. «Есть все виды компаний, поставщиков и продуктов, которые они используют для управления этим. Они хотят инновации, которые поступают из экосистемы с открытым исходным кодом, но они должны делать это на своих собственных условиях».
Питер Ван
Компания из Остина, штат Техас, хочет помочь им сделать это с платформой Anaconda AI, новым предложением, предназначенным для предоставления предприятиям все инструменты и возможности, которые им необходимы для создания, развертывания и защиты систем ИИ на уровне производства в среде с открытым исходным кодом.
«Это в основном основывается на уроках, которые у нас были из десятилетий в мире с открытым исходным кодом, при преодолении потребностей с открытым исходным кодом и предприятием», — сказал Ван. «Это обеспечивает безопасное распределение. Это надежная платформа, куда люди могут пойти и получить модели, которые они хотят. У них может быть частное хранилище модели, где ИТ-организация или само предприятие управляет, и говорят, что это модели, которые вы можете пойти и использовать. Это на самом деле то, что мы сделали для Python. Мы упростили использовать, мы сделали это последовательными, мы сделали это в Enterprise-мы создали его в безопасности».
ИИ с открытым исходным кодом находится в восходящей тенденции
инновации вокруг ИИ продолжаются быстрыми темпами, и чуть более двух лет разделяет внедрение чат -бота Openai, которое принесло генеративному ИИ (Genai) в мейнстрим и эпоху агентского искусственного интеллекта и рассуждения AI, который привносит еще большую автоматизацию и автономию в технологию.
Платформа Anaconda предназначена для того, чтобы дать предприятиям инструменты для внедрения этих инноваций, защищая при этом запатентованные данные, на которые эти модели ИИ все чаще зависят. Это также происходит в то время, когда компании обращаются к открытым исходным кодам.
Согласно отчету Global Consultancy McKinsey and Co., опубликованному в прошлом месяце, более половины из 700 с лишним технологий и старшими разработчиками сказали, что их компании используют инструменты с открытым исходным искусством-наряду с проприетарными технологиями из таких компаний, как OpenAI, Google и Anthropic-и что организации, которые ставят высокий приоритет на ИИ, более чем на 40% более склонны к использованию моделей Open Source AI и инструмента.
В частности, «разработчики… все чаще рассматривают опыт работы с открытым исходным кодом как важную часть их общей удовлетворенности работой», — написали авторы отчета. «В то время как решения с открытым исходным кодом возникают с опасениями по поводу безопасности и времени на ценность, более трех четвертей респондентов ожидают увеличить использование ИИ с открытым исходным кодом в предстоящие годы».
Принесение ИИ внутри
Ван сказал, что для этих людей была создана платформа AIA AIA ANACONDA. Компании, будь то очень устроенные или стартапы, все чаще смотрят на ИИ в самостоятельной или локальной среде. Это идет с целым рядом проблем. Мало того, что им нужна технология, чтобы быть простыми в использовании, но она должна быть безопасной. Модели ИИ, которые создают предприятия, полагаются на проприетарные данные. Безопасность имеет решающее значение.
Это ключевое различие между принятием много лет назад программного обеспечения с открытым исходным кодом и, в настоящее время, с открытым исходным искусством, все еще определенной, но все более популярной концепцией.
«Единственное, что действительно разбивает корпоративное мозг вокруг этого, это то, что предприятия, даже с программным обеспечением с открытым исходным кодом, обычно не потребляли наборы данных с открытым исходным кодом», — сказал Ван.
По его словам, модели ИИ представляют собой слияние данных и кода, и из-за этого они являются привлекательными целями для групп угроз, работающих сложными, долгосрочными, многоступенчатыми атаками, которые часто используют ИИ. Безопасность является ключевой, а функции на платформе Anaconda AI, включая Unified CLI Authentication и Enterprise Single-On, предназначены для решения проблем безопасности.
Другие функции на платформе включают в себя среду быстрого начала, которая обеспечивает предварительно настроенные и проверенные области безопасности, предназначенные для разработки Python, Finance и AI и машинного обучения (ML), в то время как отслеживание ошибок и ведение журнала обеспечивает мониторинг рабочих процессов в реальном времени, что позволяет разработчикам более быстро обнаруживать и решать проблемы. Существуют также функции управления, чтобы обеспечить соответствие таким правилам, как Общее правила защиты данных ЕС (GDPR) и Закон о мобильности и подотчетности медицинского страхования (HIPAA) в Соединенных Штатах.
Анаконда приборная доска.
Служить недостаточно обслуживаемым
По словам Ванг, через платформу ИИ Анаконда стремится сделать для разработчиков ИИ, что он сделал для тех, кто принял Python. Речь идет не только о использовании прохладного программного обеспечения, но и понимание того, что существует демография пользователей — таких как доменные профессионалы и эксперты с численными вычислениями — которые были недостаточно обслуживались и использовали язык программирования на низовом уровне.
По его словам, потребовались годы, чтобы ИТ-команды рассматривали это как больше, чем просто тенировать это, и понимать, что инструмент бизнес-аналитики с точки зрения
«По -прежнему существует своего рода тщеславие или высокомерие, говоря:« Мы технологическая организация », — сказал он. «У нас есть Mlops, DevOps и Sysadmins. У нас есть разработчики программного обеспечения, у нас есть DBAS, и все вы находитесь в линии бизнеса, оставляйте это взрослым».
Python дал этим недостаточно обслуживаемым группам возможность запускать свои высококлассные аналитики данных и задания ML, расширив возможности программирования конечных пользователей и линии бизнеса. Язык программирования сделает то же самое для ИИ. Программисты могут просто сообщить моделям с крупным языком (LLMS) смотреть на бизнес-данные в конкретной базе данных, написать запрос, чтобы вытащить данные, а затем написать код Python для преобразования данных. Но это также может написать не тот код или получить неправильные данные.
Потребность в безопасности
Вот где находится опасность, особенно учитывая большое количество конечных пользователей технологии. Поскольку это так новое, а инновации происходят так быстро, много раз эти люди могут создавать новые технологии и развернуть программное обеспечение, но понятия не имеют, что они делают, сказал Ван.
«Так что не только то, что они играют с более опасным, но и огромное количество людей, которые будут делать это, гораздо больше», — сказал он. «Вот почему с нашей платформой ИИ мы надеемся взять у нас уроки из-за набора программистов, не занимающихся разработчиками в мире науки о данных и машинного обучения, и сказать:« Все эти другие неразборчивые кодеры Vibe-это буквально все в бизнесе-как мы помогаем некоторым взрослым в комнате, на самом деле управляют их опытными вещами, которые имеют свои ребята из-за того, что они справляются с другими вещами, ими, которые, по-видимому, с другими обоснованными вещами, а также соблюдениями, и не имеют своих действий, и другие обоснованные боли, а другие-это, а другие-это, и другие, и другие, и другие, и другие обоснованные боли. Агент LLM разрешено использовать? »
Набор инструментов Anaconda в ноутбуках.
Python никуда не денется
Ван также оттолкнул представление о том, что Java находится на пути к свержению Python в качестве языка программирования, выбранного для ИИ. Саймон Риттер, заместитель технического директора по разработчику платформы Java Azul Systems, заявил новому стеку в начале этого года, что Java может преодолеть лидерство Python в течение следующих 18 месяцев до трех лет, основываясь на опросе разработчиков Java.
Он отметил, что все чаще код будет писать больше машинами, чем людьми. Уже компании ИИ уже рекламируют это. Антрический ведущий инженер Борис Черни сказал, что 80% кода, который использует компания, написана его моделью Claude AI. Генеральный директор Microsoft Сатья Наделла сказал, что 20–30% кода в репозиториях компании были написаны ИИ.
Тем не менее, людям все еще нужно будет смотреть на AI-написанный код, развернуть его и настроить сами, сказал Ван. Учитывая, что для языков будет легко читать как можно больше людей, чем иметь особые характеристики для их написания и выполнения.
«Python легко написать, легко выучить», — сказал он. «Это отличная дифференцирующая особенность.… Это довольно кратко, хотя люди иногда смеются над этим как язык преподавания:« Это медленно, это язык сценариев, а не реальный системный язык ». Дело в том, что если вы хотите выразить некоторые численные идеи, если вы хотите выразить преобразования данных, Python довольно хитрый по сравнению с тем, чтобы сделать кучу петлей по строкам в C ++ или Java ».
Это сделает его ключевым языком программирования для ИИ.
«Краткость питона, его адаптивность, читаемость, все эти вещи, которые я думаю, что факторирует, что сделает его наиболее широко читаемым языком, если не наиболее широко написанным», — сказал он. «Это также будет очень широко написано, но я думаю, что это, безусловно, будет наиболее широко прочитанным».
Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Джеффри Берт был журналистом более трех десятилетий, последние 20 с лишним лет охватывали технологии. В течение более 16 лет в Eweek и за годы, как в качестве независимого технического журналиста, он рассмотрел все из данных … Подробнее от Джеффри Берта
