業界專家指開源AI模型挑戰西方主導地位
業界領袖在一個研討會上指出，開源及開放權重的人工智能模型，尤其是來自亞洲的模型，正迅速縮小與西方專有系統的效能差距。專家警告企業必須立即行動，以免被昂貴且缺乏彈性的供應商關係所束縛。
由星展銀行（DBS）主辦的一場研討會上，人工智能業界領袖認為，開源及開放權重的模型，特別是來自亞洲的模型，正迅速縮小與西方專有系統的效能差距。座談會由星展銀行營運總總監吳文輝（Derrick Goh）主持，與會人士包括Adaption共同創辦人兼行政總裁Sara Hooker、MiniMax總裁沈慧（Linda Sheng），以及TNE.ai行政總裁Richard Tong。他們的核心訊息是，企業必須立即行動，以免被昂貴且缺乏彈性的供應商關係所束縛。
Hooker表示，過去十年是孤立地建造最大、最好的模型，但這種情況已經改變。因為大規模運行人工智能的成本變得難以預測，加上即將來臨的首次公開招股（IPO）引發對依賴專有應用程式介面（API）的憂慮。她補充說，西方實驗室正進軍法律、金融、醫療保健及稅務等領域，因此企業必須在這些窗口關閉之前，利用自己的數據來定製模型。
沈慧指出亞洲開放模型在全球的應用日益增加，並提到中國的視頻及生成式媒體模型現已位列排行榜榜首。西方模型往往未能反映新加坡等市場的本地情境，企業需要的人工智能必須能理解英語之餘，亦兼顧當地文化。
Richard Tong則提出新加坡可作為主權人工智能（Sovereign AI）的獨特中立中心。他預測開源模型很快將達到頂尖專有模型效能百分之二至五的水平，並透露其公司已在銀行業的開源模型上運行2500個人工智能代理。他亦警告，人工智能轉型不是資訊科技問題，而是商業問題，領袖應將模型視為可訓練的實習生，而非靜態軟件。
Hooker認為真正的競爭優勢在於定製化的「最後一里路」。專有實驗室永遠不會分享其微調技術，因為這會損害其利潤，因此企業仍可掌握定製化的空間。她透露，其公司百分之八十的努力用於提升可靠性及減少幻覺，因為即使是百分之一的錯誤率對銀行來說也是災難性的。她亦強調，保密計算及主權問題是任何企業都需要思考的關鍵問題。
研討會總結指出，押注單一專有人工智能合作夥伴的時代正在終結，未來屬於那些能最快適應的企業，而人的因素仍然至關重要。
