Google Cloud'da ürün başkan yardımcısı olarak çalışan Michael Gerstenhaber, şirketin kurumsal yapay zeka dağıtım platformu Vertex üzerinde yoğunlaşıyor. Bu pozisyon, şirketlerin AI modellerini nasıl kullandığına ve etmen tabanlı yapay zekanın potansiyelini açığa çıkarmak için neler yapılması gerektiğine dair geniş bir bakış açısı sağlıyor.
HAM ZEKADAN ÖTESİ: ÜÇ TEMEL SINIR
Gerstenhaber'a göre, yapay zeka modelleri aynı anda üç farklı sınıra doğru ilerliyor: ham zeka, yanıt süresi ve maliyet. Üçüncü sınır, bir modelin öngörülemeyen büyük ölçeklerde çalışacak kadar uygun maliyetle dağıtılıp dağıtılamayacağıyla ilgili. Bu yaklaşım, model yeteneklerini düşünmenin yeni bir yolu olarak öne çıkıyor.
VERTİCAL ENTEGRASYONUN GÜCÜ
Google'ın dünyada benzersiz olduğunu düşünen Gerstenhaber, şirketin veri merkezleri inşa etmekten kendi çiplerini üretmeye, kendi modellerinden çıkarım katmanına kadar her şeye sahip olduğunu vurguluyor. Bu dikey entegrasyon, şirketin temel güçlerinden biri olarak görülüyor.
ETMEN SİSTEMLERİNİN YAVAŞ YAYILIMI
Etmen tabanlı sistemlerin neden beklenenden daha yavaş benimsendiği sorusuna Gerstenhaber, bu teknolojinin henüz iki yaşında olduğunu ve hala eksik altyapılar bulunduğunu söylerek yanıt veriyor. Etmenlerin yaptıklarını denetleme, verilere yetkilendirme gibi kalıpların üretime geçirilmesi için çalışma gerektiğini belirtiyor.
