A Microsoft vezetője, Satya Nadella egy elég érdekes téma kapcsán került a figyelem központjába, ugyanis a szakember látszólag osztja azokat az egyre szélesebb körben terjedő nézeteket, amelyek alapján a felhő alapú AI modellek kockázatokat jelenthetnek azon vállalatok számára, akik használják őket és ennek során bizalmas adatokat is megosztanak a mesterséges intelligenciával.

Ezek a modellek az említett esetekben lényegében olyanok, mint a trójai falovak: hasznos funkciókat kínálnak és segíthetnek egyes munkafolyamatok és feladatok optimalizálásában, ami javíthatja a cég termelékenységét, de ezért nemcsak a tokenekért kifizetett pénzt kapja meg az adott szolgáltató, az ügyfelek értékes adatokkal tréningezik az adott modellt. Ezeken az adatokon keresztül az adott AI modell tudása gyarapodhat és ebből nem csak az azt használó vállalat profitálhat. Az AI modellek folyamatosan tanulnak abból, hogyan használják őket az előfizetők, valamint az AI ügynökök által igénybe vett eszközök is gyarapítják a tudást, plusz azok a korrekciók is rendkívül fontosak, amelyek az AI modellek működését tökéletesítik, ha az nem megfelelően dolgozott. Ezekből az AI modellek sokat tanulnak, ez a tudás pedig a szolgáltatónál marad és sokat profitálhat belőle: az egyes vállalatok riválisai olyan értékes tudáshoz juthatnak rajta keresztül, amit egy rivális egyszerűen sosem vásárolhatna meg versenytárástól.

A téma eléggé érzékeny és jól rávilágít egy érdekes változásra is, amelynek keretén belül egyre több vállalat vezetése ismeri fel, veszélyes játék a zárt felhős AI modellek használata, ugyanis ők is rájöttek már a fentiekre. Az is visszás a Microsoft vezetője szerint, hogy az AI modellek szolgáltatói szabadon tréningezik az adott AI modellt a publikusan elérhető adatokon, de ez a szabadság a modell működésének feltérképezése terén már korlátozott, vagyis a desztillációval kapcsolatos lehetőségeket erősen szabályozzák. Az iparági gyakorlat éppen ezért változóban van, egyre inkább nyitnak a szereplők a nyílt forráskódú megoldások felé, amelyek keretén belül a saját adataikat védhetik, majd ezeket az LLM-eket saját igényeik szerint használják és tanítják, ezáltal azok jobban passzolnak az adott vállalat igényeihez, de a kényes adatok nem kerülnek át egy nagy felhőszolgáltatóhoz, hogy azokból aztán saját AI modelljein keresztül később profitálhasson.

A Microsoft vezére szerint a cégeknek védeniük kell adataikat, azoknak saját tulajdonukban kell maradniuk, beleértve a promptokat és a visszajelzéseket is. Ezt szerinte úgy érhetik el, ha saját tanulási környezeteket építenek ki, akár a felhőben – erre a célra a Microsoft Azure szervereit is használhatják. Szerinte az is fontos, hogy speciális rétegeket hozzanak létre, amelyeken keresztül irányítani tudják, mely feladatokra mely AI szolgáltató modelljét veszik igénybe, így nem lesznek egy vállalathoz kötve. Erre a célra már létrejöttek úgynevezett MI átjárók, amelyek pont ezt a célt szolgálják, ezek egyre népszerűbbek az egyes vállalatok köreiben.

Ennél kézenfekvőbb megoldás lehet a nyílt forráskódú modellek használata, ezekről viszont egyszer sem tett említést a Microsoft vezetője, pedig ezek egyre népszerűbbek és a Microsoft vezére által említett problémák jó részére megoldást nyújtanak. Nem is csoda, hogy ezeket a modelleket egyre szélesebb körben használják, forgalmuk egyre növekszik. A szakértők szerint a következő nagy növekedési hullámot ezek az úgynevezett on-premise, azaz helyszínen működő nyílt forráskódú modellek biztosítják majd.

Az persze mindenképpen paradox, hogy pont a Microsoft vezére emel szót a témában, ugyanis a vállalat aktívan támogatta az Antrhopic és az OpenAI fejlődését is, most viszont arra sarkallja a vállalatokat, saját igényeikre szabott modelleket használjanak és vigyázzanak az adataikra. A motiváció részben az lehet, hogy a felhívás által az egyes cégeket a Microsoft Azure infrastruktúrája felé terelik, ahol futtathatják saját modelljeiket, de ettől adataik még mindig egy távoli szerverre kerülnek, ami valamilyen szinten továbbra is kockázatokat rejt. Idővel a helyben futó AI modellek vehetik át a szerepet a céges munkafolyamatok automatizálásában és a különböző fejlesztések véghezvitelében, ahogy egyre több vállalat ismeri fel: saját adatait érdemes saját kontrollja alatt tartani, főleg, ha értékes tudásbázisról, kényes céges adatokról van szó – ez hosszabb távon mindenképpen kifizetődő lehet.