Singapur sucht nach generativen KI-Anwendungsfällen mit Sandbox-Optionen

Regierungsbehörden und Unternehmen in Singapur stehen jetzt zwei Sandboxes zur Verfügung, um Anwendungen für generative künstliche Intelligenz (KI) zu entwickeln und zu testen.

Beide Sandboxes werden auf den generativen KI-Toolsets von Google Cloud ausgeführt, einschließlich der Vertex AI-Plattform, Low-Code-Entwicklertools und grafischen Verarbeitungseinheiten (GPUs). Vorab trainierte generative KI-Modelle Außerdem wird es verfügbar sein und Googles eigenes großes Sprachmodell Palm, die KI-Modelle seiner Partner sowie Open-Source-Optionen umfassen.

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Die Initiative ist Teil einer Partnerschaftsvereinbarung, die Anfang des Jahres zwischen dem US-amerikanischen Cloud-Anbieter und der Regierung von Singapur unterzeichnet wurde, um eine zu etablieren

AI Government Cloud Cluster. Die Cloud-Plattform läuft in einer dedizierten Umgebung auf Google Cloud und zielt darauf ab, die Einführung von KI im öffentlichen Sektor voranzutreiben.

Eine der Sandboxen wird ausschließlich von Regierungsbehörden genutzt, während die andere lokalen Organisationen zur Verfügung steht. Insgesamt werden die beiden kontrollierten cloudbasierten Umgebungen drei Monate lang kostenlos für bis zu 100 Anwendungsfälle oder Organisationen bereitgestellt.

Diese werden im Rahmen einer Reihe von Workshops ausgewählt, die über einen Zeitraum von 100 Tagen stattfinden und in denen die Teilnehmer geschult werden von Google Cloud-Ingenieuren, um Anwendungsfälle zu identifizieren, die mit generativer KI unterstützt und mithilfe von Toolsets aus dem erstellt werden können Sandkasten.

Das Smart Nation and Digital Government Office (SNDGO) wird die Regierungs-Sandbox verwalten. während Digital Industry Singapore (DISG) die für lokale Unternehmen reservierte Sandbox verwalten wird.

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Singapur, das seine eingeführt hat Nationale KI-Strategie im Jahr 2019Laut Josephine Teo, Ministerin für Kommunikation und Information, veröffentlichen heute mehr als 4.000 Forscher zum Thema KI. Obwohl die Forschungsergebnisse „mehr als respektabel“ seien, stellte sie fest, dass Singapur noch „einen weiten Weg vor sich habe“, um diese Forschung in sinnvolle Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen umzusetzen.

„Solche Bemühungen sind wichtig, weil sie uns dazu bringen, Probleme zu beseitigen“, sagte Teo während der Einführung der Sandboxes. „Bei diesen Störungen könnte es sich um Datenprobleme, aber auch um Sicherheitsprobleme handeln. Verantwortungsvolle Umsetzung von KI Wir möchten, dass wir sicherstellen, dass Sie diese Fragen nicht unbeantwortet lassen, sondern dass wir zufriedenstellende Antworten entwickeln. Dadurch können wir das volle KI-Potenzial für Singapur erschließen.“ 

Der Asien-Pazifik-Vizepräsident von Google Cloud, Karan Bajwa, stellte fest, dass die Einführung generativer KI innerhalb eines Organisation erfordert einen anderen Ansatz als die allgemeine, öffentlich zugängliche generative KI Anwendungen. Ersteres sollte mit Governance und Robustheit eingesetzt werden und erfordert generative KI-Anwendungen der Enterprise-Klasse, um Antworten auf der Grundlage kuratierter und vom Unternehmen genehmigter Datenquellen zu liefern.

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Auch die Datensicherheit ist von entscheidender Bedeutung generative KI-Modelle Wird zum Trainieren von Unternehmensanwendungen verwendet, um sicherzustellen, dass vertrauliche Informationen nicht verloren gehen. Auch KI-Modelle müssen für die Branche, in der eine Organisation tätig ist, wie etwa das Gesundheitswesen oder die Finanzdienstleistungen, kalibriert und verfeinert werden, sagte Bajwa.

Um ihre Kosten zu optimieren, sollten Unternehmen auch das richtige Modell für die geschäftliche Herausforderung wählen, die sie lösen möchten, sagte er und fügte hinzu, dass seine Nutzung umso kostspieliger sei, je größer das Modell sei.

Die Sandboxes bieten Unternehmen einen „klaren Weg“, „schnell, einfach und verantwortungsbewusst“ ihre eigenen generativen KI-Anwendungen mit der erforderlichen Datensicherheit und Governance zu erstellen, sagte er.

Zu den Organisationen, die sich bereits für die Teilnahme an den Sandbox-Initiativen angemeldet haben, gehören das Ministerium für Arbeitskräfte, die Government Technology Agency (GovTech), American Express, PropertyGuru Group und Tokopedia.

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Das CIO-Büro des öffentlichen Sektors, GovTech, nutzt KI und Engines zur Verarbeitung natürlicher Sprache, um seine Virtual Intelligence Chat Assistant (Vica)-Plattform zu betreiben. Das Unternehmen möchte generative KI nutzen und plant, bis zum Jahresende alle 88 Chatbots, die derzeit in der Branche eingesetzt werden, auf generative KI-Modelle umzustellen.

GovTech setzt bereits generative KI ein, um sieben Chatbots zu betreiben, die unter anderem für zwei Intranets verwendet werden, das Housing Development Board und das Singapore Polytechnic.

Laut GovTech hat die generative KI die Anzahl der zum Trainieren des Modells benötigten Stunden um das Zehnfache reduziert und natürlichere Reaktionen generiert. Um das Risiko von Halluzinationen zu verringern, werden die Antworten aus Daten generiert, die direkt von der zuständigen Regierungsbehörde stammen. Beispielsweise werden Anfragen zum Wetter anhand von Daten der Nationalen Umweltbehörde beantwortet API.

Generative KI-Modelle werden dann hauptsächlich verwendet, um den Chatbots beizubringen, Fragen besser zu verstehen. Mit generativer KI trainierte Chatbots sind nachweislich in der Lage, 85 bis 90 % der Fragen zu beantworten, verglichen mit etwa 75 % bei nicht generativen KI-Chatbots.

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Unternehmen sollten sich die Mühe machen, KI-Modelle zu trainieren, um Risiken wie Halluzinationen zu begegnen, sagte Jimmy Ng, CIO der DBS Bank und Leiter für Technologie und Betrieb der Gruppe.

Große Sprachmodelle lernen aus allen öffentlich verfügbaren Daten, bei denen es sich nicht unbedingt um Qualitätsdaten handelt. Während ein Plug-and-Play-Ansatz für einige funktionieren mag, benötigen Unternehmen KI-Anwendungen, die über die erforderlichen Leitplanken und Sicherheit verfügen, sagte Ng während einer Podiumsdiskussion bei der Einführung.

Organisationen sollten dann große Sprachmodelle mit ihrer eigenen Wissensdatenbank schärfen, um die Qualität der Trainingsdaten zu verbessern, fügte er hinzu.