Mentre ci sono molte figure importanti nel mondo della tecnologia che si preoccupano della potenziale minaccia esistenziale rappresentata dall’intelligenza artificiale (IA), Matt Wood, vicepresidente del prodotto presso AWS, non è uno di loro.
Da molto tempo, Wood è stato un sostenitore dell’apprendimento automatico (ML) in AWS ed è stato un punto fisso negli eventi aziendali. Negli ultimi 13 anni, ha rappresentato una delle voci principali di AWS riguardo all’IA/ML, discutendo della tecnologia, dei progressi nella ricerca e dei servizi di Amazon durante quasi tutti gli eventi AWS re:Invent.
AWS ha lavorato sull’intelligenza artificiale molto prima dell’attuale ondata di pubblicità sull’IA generativa, con la sua suite di prodotti Sagemaker che ha guidato la carica negli ultimi sei anni. Ma non fraintendiamoci: AWS è entrata nell’era dell’IA generativa come tutti gli altri. Il 13 aprile, AWS ha annunciato Amazon Bedrock, una serie di strumenti per l’intelligenza artificiale generativa che possono aiutare le organizzazioni a creare, addestrare, ottimizzare e distribuire modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM).
Indubbiamente, l’IA generativa possiede un enorme potenziale. Può essere una forza dirompente sia per le imprese che per la società nel suo complesso. Questo potere ha spinto alcuni esperti a mettere in guardia, affermando che l’IA rappresenta una “minaccia esistenziale” per l’umanità. Wood ha respinto facilmente queste preoccupazioni, spiegando in modo conciso il funzionamento effettivo dell’IA e cosa sta facendo AWS.
“Ecco cosa abbiamo: un ingegnoso trucco matematico, in grado di presentare, generare e sintetizzare informazioni in modi che aiutano gli esseri umani a prendere decisioni migliori e a operare in modo più efficiente”, ha affermato Wood.
Piuttosto che rappresentare una minaccia esistenziale, Wood ha sottolineato il potenziale straordinario dell’IA nell’aiutare aziende di ogni dimensione. Questo potere è confermato dal gran numero di clienti AWS che già utilizzano i servizi AI/ML dell’azienda.
“Attualmente, abbiamo oltre 100.000 clienti che utilizzano AWS per le loro attività di ML, e molti di loro hanno adottato Sagemaker come piattaforma standard per creare, addestrare e distribuire i loro modelli”, ha affermato Wood.
L’IA generativa sta portando l’AI/ML a un livello superiore, suscitando grande entusiasmo e interesse tra la base utenti di AWS. Con l’avvento dei modelli di trasformatori, Wood ha affermato che ora è possibile prendere input complessi in linguaggio naturale e produrre output altrettanto complessi per una varietà di attività, come generazione di testo, sommatoria e creazione di immagini.
“Non ho mai visto un coinvolgimento ed entusiasmo di questo livello da parte dei clienti, probabilmente sin dai primissimi giorni del cloud computing”, ha dichiarato Wood.
Oltre alla capacità di generare testo e immagini, Wood vede molti casi d’uso aziendali per l’IA generativa. Al cuore di tutti gli LLM ci sono incorporamenti di vettori numerici. Ha spiegato che questi incorporamenti consentono alle organizzazioni di utilizzare rappresentazioni numeriche delle informazioni per migliorare l’esperienza in una serie di casi d’uso, come la ricerca e la personalizzazione.
“È possibile utilizzare queste rappresentazioni numeriche per attività come la valutazione semantica e la classificazione”, ha spiegato Wood. “Quindi, se si ha un motore di ricerca o qualsiasi altro metodo interno che deve raccogliere e classificare una serie di elementi, gli LLM possono fare davvero la differenza in termini di riassunto o personalizzazione.”
Il servizio Amazon Bedrock è un tentativo di rendere più semplice per gli utenti AWS beneficiare della potenza di più LLM.
Invece di fornire un unico LLM da un singolo fornitore, Bedrock offre una serie di opzioni tra cui AI21, Anthropic e Stability AI, oltre a nuovi modelli di Amazon Titan.
“Non crediamo che ci sarà un modello che li governi tutti”, ha detto Wood. “Volevamo quindi fornire una selezione di modelli.”
Oltre a fornire semplicemente la selezione del modello, Amazon Bedrock può anche essere utilizzato in combinazione con Langchain, che consente alle organizzazioni di utilizzare più LLM contemporaneamente. Wood ha affermato che con Langchain, gli utenti hanno la possibilità di concatenare e sequenziare i prompt su diversi modelli. Ad esempio, un’organizzazione potrebbe utilizzare Titan per un’attività, Anthropic per un’altra e AI21 per un’altra ancora. Inoltre, le organizzazioni possono anche utilizzare i propri modelli ottimizzati basati su dati specializzati.
“Stiamo vedendo sicuramente utenti che scompongono grandi compiti in compiti più piccoli e che indirizzano questi compiti più piccoli a modelli specializzati, e sembra essere un modo molto fruttuoso per costruire sistemi più complessi”, ha affermato Wood.
Man mano che le organizzazioni adottano l’IA generativa, Wood ha commentato che una sfida chiave è garantire che le imprese si avvicinino a questa tecnologia in modo che possano innovare in modo efficace.
“Ogni grande cambiamento è composto al 50% da tecnologia e al 50% da cultura, quindi incoraggio davvero i clienti a pensare non solo all’aspetto tecnico, che riceve molta attenzione al momento, ma anche a tutti gli aspetti culturali che guidano l’invenzione utilizzando la tecnologia”, ha affermato.