Þann 24. október tók CLEVI þátt í „Akademíu fyrir þróun lykilhæfileika meðalstórra fyrirtækja 2025, málþingi um aðgerðir til að bregðast við framtíðariðnaði“ í boði Korea Industrial Intelligence Association (KOIIA), þar sem forstjóri CLEVI, Hwan-ho Lee, hélt aðalræðu.
Við tókum þátt í lotunni „Dæmi um innleiðingu gervigreindartækni og hagnýt stefna fyrir stafræna umbreytingu“ með erindi sem bar yfirskriftina „Dæmi um notkun Physical AI, ásamt mistökum og umbótastefnum við innleiðingu RAG-agenta“.
Eftir því sem áhugi á AI-agenta hefur aukist að undanförnu hefur einnig fjölgað fyrirtækjum sem íhuga að innleiða AI. Vitað er að margar stofnanir og fyrirtæki hafa þegar innleitt AI í tilraunaskyni og tekið það í notkun.
Því miður hefur hins vegar komið í ljós að í mörgum fyrirtækjum og stofnunum næst ekki væntanlegur arðsemi fjárfestingar (ROI), eða að eiginleikar sem virkuðu í PoC skila ekki réttum svörum eða virka ekki í aðalverkefnum eða á vettvangi.
Vegna þessara upplýsinga hika mörg fyrirtæki við að innleiða AI í flýti.
Í fyrirlestrinum útskýrði Hwan-ho Lee, forstjóri CLEVI, ítarlega takmarkanir RAG-kerfa, sem eru ein helsta orsök þess að flýta sér við innleiðingu AI, ásamt opnum líkönum og smáum LLM-líkönum (SLM), og útskýrði hvers vegna fyrri innleiðingar mistókust.
Ástæðan fyrir því að AI er nýtt er að lokum sú að við væntum þess að það taki yfir verkefni fólks eða sýni betri frammistöðu en fólk.
Starfsfólk fyrirtækja sem hafa innleitt AI í dag treystir hins vegar ekki gæðum svara AI og kvartar yfir því að vinnuálagið hafi í raun aukist, þar sem það þarf að yfirfara hvert einasta svar AI.
Ástæðan liggur að mestu í því að flest fyrirtæki fínstilla opin SLM-líkön og nota þau sem lausnir.
Á yfirborðinu virðist rökrétt að AI verði gáfaðra þegar það lærir eitthvað nýtt, en þegar AI lærir nýja þekkingu tapar það þess í stað fyrri minningum, það er handahófskenndum færniþyngdum.
Enn alvarlegra vandamál er að enginn veit hvaða upplýsingum eða þekkingu hefur verið glatað.
Þar sem innleiðing gervigreindar krefst verulegra úrræða hafið þið líklega framkvæmt umfangsmiklar sannprófanir allt frá PoC-stiginu.
Hvers vegna komu slík vandamál ekki fram á þessum tíma? Það er auðvitað vegna þess að endurþjálfunin fór fram með markupplýsingum.
Þið kennduð gervigreind sem þekkti aðeins tölur bókstafina og lögðuð síðan aðeins fyrir hana spurningar um bókstafi, þannig að það er eðlilegt að hún svari vel. En á vettvangi, þurfum við aðeins líkön sem eru sérhæfð fyrir ákveðið lén?
Á vettvangi okkar stöndum við frammi fyrir nýju umhverfi og nýjum gögnum á hverjum degi. Gervigreind sem hefur verið þjálfuð með því að eyðileggja fyrri þekkingu af handahófi getur hins vegar ekki tryggt hvorki alhæfanleika né nákvæmni.
Þess vegna þarf annaðhvort að búa yfir From-scratch Foundation stórtungumálalíkani eða hafa tæknina til að búa til slíkt líkan.
Þar sem þessi líkön búa yfir nánast allri þekkingu heimsins er svargæðin, sem og nákvæmnin, mikil.
Þegar um sérhæfð lén er að ræða er hægt að nota tækni á borð við SFT(Supervised Fine-Tuning), eða nota RAG-kerfi fyrir lítið gagnamagn eða merkingarfræðilegan gagnagrunn, sem er eigið greindargagnagrunnskerfi CLEVI, og þannig yfirstíga galla fínstillts SLM.
Stjórnvöld gera sér einnig grein fyrir mikilvægi slíkra grunnlíkana og veita því mikinn stuðning.
Þetta er einmitt verkefnið National AI. Meginmarkmið verkefnisins er líklega að tryggja stafrænt fullveldi.
Við hjá CLEVI þekktum einnig alvarlega galla þess að nota opinn hugbúnaðarlíkön og því þróuðum við allt sjálfstætt, allt frá gagnasöfnun til hönnunar arkitektúrs, og þjálfuðum líkön CLEVI.
Líkön CLEVI búa nú yfir frammistöðu sem stendur fyllilega jafnfætis fremstu gervigreindarkerfum heims.
Sérstaklega þar sem við eigum okkar eigin líkön tengjast fyrirtæki CLEVI ekki þeim ósjálfstæðisvanda sem getur komið upp við notkun ytri líkana.
Innleiðing gervigreindar er nú að verða nauðsyn fremur en valkostur. Hins vegar er erfitt að ná þeim árangri sem óskað er eftir með því einu að taka upp nýjustu tæknina.
Raunveruleg nýsköpun hefst ekki fyrr en við skiljum takmarkanir tækninnar nákvæmlega og mótum bestu stefnuna í samræmi við umhverfi og markmið fyrirtækisins.
Með aðgreinandi tæknilegri getu á borð við eigið stórtungumálalíkan og merkingarfræðilegan gagnagrunn lágmarkar CLEVI reynslu og villur ásamt áhættu sem fyrirtæki verða fyrir við innleiðingu gervigreindar.
Við munum áfram hlusta á raddir þeirra sem starfa á vettvangi og gera okkar besta til að verða traustur gervigreindarpartner fyrir fleiri fyrirtæki. Megi hinn raunverulegi árangur af innleiðingu gervigreindar verða til í samstarfi við CLEVI.