Fico Cao Scott Zoldi: الابتكار يساعد في تفعيل Aifico Cao Scott Zoldi: يساعد الابتكار على تشغيل Aifyo Cao Scott Zoldi: الابتكار يساعد في تشغيل الذكاء الاصطناعي
أمضى سكوت زولدي ، مدير التحليلات في FICO ، السنوات الـ 25 الماضية في HNC و FICO (التي تم دمجها) ، وهي قيادة التحليلات و AI في HNC FICO معروفة جيدًا في قطاع المستهلك لتسجيلها الائتماني ، في حين تساعد منصة FICO الشركات على فهم عملائها بشكل أفضل حتى يتمكنوا من توفير تجارب العميل المفرطة للشخصية.
يقول زولدي: “من منظور FICO ، يتأكد من أننا نواصل تطوير الذكاء الاصطناعى بطريقة مسؤولة”. “هناك الكثير من [hype] حول الذكاء الاصطناعى التوليدي الآن ، كان تركيزنا حول تشغيله بفعالية حتى نتمكن من إدراك مفهوم “العصر الذهبي لـ AI” من حيث نشر التقنيات التي تعمل بالفعل وحل مشاكل العمل. ”
على الرغم من أن منصات الذكاء الاصطناعى اليوم تجعل الحوكمة النموذجية والنشر الفعال أسهل ، وتوفر تحكمًا أكبر في تطوير النماذج ، لا تزال المؤسسات بحاجة إلى اختيار تقنية منظمة العفو الدولية التي تناسب حالة الاستخدام.
يقول زولدي إن الكثير من الهلوسة النموذجية والسلوك غير الأخلاقي تعتمد على البيانات التي يتم بناء النماذج عليها. يقول: “أرى الشركات ، بما في ذلك FICO ، بناء مجموعات البيانات الخاصة بها لمشكلات محددة للمجال التي نريد معالجتها باستخدام الذكاء الاصطناعى التوليدي. نحن أيضًا نبني نماذجنا التأسيسية الخاصة ، والتي تقع تمامًا في حدود جميع المنظمات تقريبًا”.
يقول إن التحدي الأكبر هو أنه لا يمكنك التخلص من الهلوسة تمامًا. “ما يتعين علينا القيام به هو في الأساس اتباع نهج قائم على المخاطر لمن سمح لاستخدام المخرجات ، عندما يُسمح لهم باستخدام المخرجات ، وربما نتيجة ثانوية ، مثل درجة مخاطر الذكاء الاصطناعى أو درجة الثقة من الذكاء الاصطناعى ، والتي تقول إن هذه الإجابة تتسق بشكل أساسي مع البيانات التي تم بناؤها عليها ومن المحتمل أن تكون منظمة العفو الدولية للعلاج المولدة.”
تتضمن بعض أسباب بناء الطرز الخاصة التحكم الكامل في كيفية بناء النموذج ، وتقليل احتمال التحيز والهلوسة على أساس جودة البيانات.
يقول زولدي: “إذا قمت ببناء نموذج وأنتج إخراجًا ، فقد يكون هذا الهلوسة أم لا. لن تعرف ما لم تعرف الإجابة ، وهذه هي المشكلة حقًا. ننتج درجات ثقة منظمة العفو الدولية في نفس الوقت الذي ننتج فيه نماذج اللغة لأنها مبنية على نفس البيانات”. “[The trust score algorithms] فهم ما يفترض أن تفعله نماذج اللغة الكبيرة. إنهم يفهمون مراساة المعرفة – قاعدة المعرفة التي تم تدريبها على النموذج – لذلك عندما يسأل المستخدم سؤالًا ، فإنه سيبحث في المطالبات ، وما هي الاستجابة ، وتوفر درجة الثقة التي تشير إلى مدى توافق استجابة النموذج بشكل جيد مع مرساة المعرفة التي تم بناء النموذج عليها. إنه في الأساس نهج قائم على المخاطر. ”
قضى FICO وقتًا كبيرًا في التركيز على أفضل طريقة لدمج نماذج اللغة الصغيرة أو المركزة بدلاً من مجرد الاتصال بنموذج Genai عام عبر واجهة برمجة التطبيقات. قد تحتوي هذه النماذج “الأصغر” على ثمانية إلى 10 مليارات معلمات مقابل 20 مليار أو أكثر من 100 مليار ، على سبيل المثال.
ويضيف أنه يمكنك أخذ نموذج لغة صغير وتحقيق نفس الأداء لنموذج أكبر بكثير ، لأنه يمكنك السماح بنموذج اللغة الصغير بقضاء المزيد من الوقت في التفكير في الإجابة. “إنها قوية لأنها تعني أن المؤسسات التي لا تستطيع تحمل مجموعة أصغر من الأجهزة فقط يمكنها بناء نموذج أصغر ونشره بطريقة أقل تكلفة للاستخدام وكما هو الحال في الأداء الكبير لتكلفة أقل بكثير ، في تطوير النماذج ، وبتكاليف الاستدلال لاستخدامه فعليًا بمعنى الإنتاج.”
سكوت زولدي
الشركة تستخدم أيضا Agentic AI.
“Aulecic AI ليس جديدًا ، ولكن لدينا الآن أطر عمل تخصيص سلطة قرار لمشغلي الذكاء الاصطناعى المستقلين. أنا بخير مع AIC ، لأنك تتحلل المشكلات إلى مشاكل أبسط بكثير ، وتلك المشاكل الأكثر بساطة [require] يقول Zoldi: “إن المنطقة التالية هي مزيج من AIC AI و Modern Ganing Models ، على الرغم من أن بناء نماذج لغة صغيرة وحل المشكلات بطريقة آمنة هو على الأرجح على الأرجح بالنسبة لمعظم عملائنا.”
في الوقت الحالي ، تقوم حالة الاستخدام الأساسي لـ FICO لـ Agentic AI بإنشاء بيانات اصطناعية للمساعدة في مواجهة الأساليب المتطورة للجهات الفاعلة في التهديد. وفي الوقت نفسه ، تقوم FICO ببناء نماذج لغوية مركزة تتناول الاحتيال المالي والاحتيال ، ومخاطر الائتمان ، والأصول ، والمجموعات ، وتسجيل السلوك وكيفية تمكين رحلات العملاء. في الواقع ، أنشأت Zoldi مؤخرًا نموذجًا مركّزًا في 31 يومًا فقط باستخدام وحدة معالجة الرسومات الصغيرة جدًا.
يقول زولدي: “أعتقد أننا رأينا جميعًا العناوين الرئيسية حول كيفية هذه النماذج الهائلة التي تحتوي على مليارات من المعلمات وآلاف وحدات معالجة الرسومات ، ولكن يمكنك الذهاب إلى حد بعيد مع وحدة معالجة الرسومات الواحدة”.
تحديات يراها زولدي في عام 2025
واحدة من أكبر التحديات التي تواجهها مديري المعلومات في CIOS هو توقع الطبيعة المتغيرة للبيئة التنظيمية الأمريكية. ومع ذلك ، يعتقد Zoldi التنظيم والابتكار يسيران جنبًا إلى جنب.
“أعتقد اعتقادا راسخا أن التنظيم والابتكار يلهمان بعضهما البعض ، لكن الآخرين يتساءلون عن كيفية تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعى بشكل مناسب عندما [they’re not prescriptive]يقول زولدي: “إذا لم يخبروك بكيفية تلبية اللائحة ، فأنت تخمن كيف يمكن أن تتغير اللوائح وكيفية مقابلتها”.
تعتبر العديد من المنظمات التنظيم عائقًا أمام الابتكار بدلاً من مصدر إلهام لذلك.
“الابتكار هو في الأساس بيان تحدي مثل ،” كيف يحتاج هذا الابتكار لتبدو؟ ” حتى أتمكن من تحقيق هدف عملي ، والحصول على تنبؤ ، والحصول على نموذج قابل للتفسير مع وجود AI الأخلاقي أيضًا. “يعتقد بعض الناس أنه لا ينبغي أن تكون هناك أي قيود ، ولكن إذا لم يكن لديكها ، فسيستمر الناس في طلب المزيد من البيانات ويتجاهلون حقوق الطبع والنشر. يمكنك أيضًا السير في مسار تعليمي عميق حيث تكون النماذج غير قابلة للتفسير ، وغير قابلة للتفسير ، وغالبًا ما تكون غير أخلاقية.”
كيف يبدو الابتكار في FICO
في FICO ، الابتكار والتشغيل مرادفون.
يقول Zoldi: “لقد قمنا للتو ببناء أول نموذج مركّز لدينا في العام الماضي. لقد قمنا بتوضيح مدى أداء النماذج الصغيرة في مشكلات المجال الخاصة بالمهمة تمامًا بالإضافة إلى نماذج لغة كبيرة يمكنك الحصول عليها تجاريًا ، ثم نديرها”. “هذا يعني أنني أتوصل إلى الطريقة الأكثر فاعلية لتضمين الذكاء الاصطناعي في برامجي. نحن نبحث في تصميمات البرامج الفريدة في منصة FICO الخاصة بنا لتمكين تنفيذ هذه التقنيات بكفاءة.”
منذ بعض الوقت ، أراد زولدي وفريقه إضافة قدرات التدقيق إلى منصة FICO. للقيام بذلك ، استخدموا AI blockchains.
“يقوم blockchain من AI بتدوين كيفية تطوير النموذج ، وما الذي يجب مراقبته ، وعندما تقوم بسحب النموذج. هذه هي المفاهيم المهمة حقًا لدمجها من منظور الابتكار عندما نتعامل معها ، لذلك فإن جزءًا كبيرًا من الابتكار هو الاستفادة من أكثر من ذلك. لقد استفدنا من العمل مع كل شيء مثل المعامل. بالنسبة لنا في المستقبل. ”
يمكن أن تتبع إمكانيات التدقيق التي تم بناؤها FICO كل قرار يتخذ على النظام الأساسي ، وما هي القرارات أو التكوينات التي تغيرت ، ولماذا تغيرت ، عندما تغيروا ومن غيرهم.
“هذا يتعلق بالبرامج والمكونات ، وكيف تتغير الاستراتيجيات ، وكيف يعمل هذا النموذج. أحد الأشياء الرئيسية هو التأكد من أن هناك تدقيقًا لجميع الخطوات التي تحدث عندما يتم نشر النموذج أو نموذج التعلم الآلي ، أو ما إذا كان قد تم اختباره قبل أن يتم تشغيله لدعمه ، حتى تتمكن من فهم أشياء مثلها مثل تغيير الأشياء مثلها. هناك سجل ثابت لتلك التكوينات. ”
يستخدم FICO blockchains AI عندما يطور وتنفيذ النماذج ، ولإحياء ذكرى كل قرار يتم اتخاذه.
“إن قابلية الملاحظة هي مفهوم ضخم في منصات الذكاء الاصطناعى اليوم. عندما نطور النماذج ، لدينا مجموعة من blockchain تشرح كيف نطورها حتى نتمكن من تلبية المتطلبات الحوكمة والتنظيمية. على نفس blockchain ، هو بالضبط ما تحتاجه لرصد الوقت الحقيقي لنماذج الذكاء الاصطناعى ، وهذا لن يكون ذلك ممكنًا إذا لم يكن الملاحظة مفهومًا أساسيًا في برامج اليوم”. “يأتي الابتكار في عملية التشغيل حقًا من حقيقة أن البرنامج الذي تقوم عليه المؤسسات التي تبني ونشر حلول القرار الخاصة بها تتغير مع تقدم البرمجيات والحوسبة السحابية ، وبالتالي فإن الطريقة التي كنا نفعل بها 25 أو 20 ، أو 10 سنوات ليست هي الطريقة التي نفعلها بها بشكل أكثر كفاءة اليوم.
لماذا يمتلك Zoldi فريق تطوير البرمجيات الخاص به
تندرج معظم مؤسسات تطوير البرمجيات تحت CIO أو CTO ، وهو أمر صحيح أيضًا في FICO ، على الرغم من أن Zoldi لديه أيضًا فريق تطوير البرمجيات الخاص به ويعمل بالشراكة مع CTO في FICO.
يقول Zoldi: “إذا كان لا بد من تشغيل ابتكار FICO ، فيجب أن يكون هناك وجهة نظر قصيرة على المدى القريب لكيفية نشرها. يتأكد فريق تطوير البرمجيات لدينا من أن نتوصل إلى بنيات البرمجيات الصحيحة للنشر لأننا بحاجة إلى الإنتاجية الصحيحة والكمون”. “أركزنا على CTO ، Bill Waid ، وأنا أركز كثيرًا من وقتنا على تصميمات البرامج الجديدة هذه حتى نتمكن من التأكد من تفعيل كل هذه القيمة.”
قام فريق البرمجيات المتخصص بالإبلاغ عن Zoldi منذ ما يقرب من 17 عامًا ، وهو أحد الفوائد هو أنه يسمح لـ Zoldi باستكشاف كيف يريد تفعيله ، حتى يتمكن من تقديم توصيات لفرق CTO والمنصة والتأكد من إمكانية تشغيل الأفكار الجديدة بشكل مسؤول.
“إذا كنت أرغب في أخذ أحد نماذج لغة التركيز هذه وفهم الطريقة الأكثر كفاءة لنشرها والاستدلال ، فأنا لا أعتمد على فريق آخر. إنه يتيح لي الابتكار بسرعة ، لأن كل ما نطوره في فريقي يحتاج إلى تفعيله وبين أن يتم توزيعه على أن يكون الأمر كذلك. تتيح لي معايير ذلك.
الفائدة الأخرى هي أن CTO ومؤسسة البرمجيات الأكبر لا يجب أن تكون خبراء منظمة العفو الدولية.
يقول Zoldi: “أعتقد أن معظم فرق أبحاث التعلم الآلي من الذكاء الاصطناعى مثل الفرق التي أديرها ، تحتاج حقًا إلى الحصول على مكون البرمجيات بحيث يكون لديهم بعض التحكم ، وهم ليسوا في قائمة انتظار تحديد الأولويات للحصول على بعض اهتمام البرامج”. “ما لم يكن هؤلاء الأشخاص متخصصين في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي و MLOPs ، فستكون تجربة سيئة. ولهذا السبب يتخذ Fico هذا النهج ولماذا لدينا تقسيم المخاوف.”
