Open data

Sorry, this entry is only available in Українська.

Організація економічного співробітництва та розвитку опублікувала робочий документ «Вимірювання доступності обчислювальних ресурсів внутрішньої публічної хмари для штучного інтелекту» із серії «Документи ОЕСР про штучний інтелект».

У ньому зазначається, що обчислення є ключовим чинником для ШІ та одночасно і потенційним «вузьким місцем» у справі розроблення та розгортання систем штучного інтелекту. Обчислення великих мовних моделей відбуваються у центрах обробки даних, що складаються з кластерів спеціалізованих напівпровідників (або чіпів).  Кластери обчислень ШІ експлуатуються переважно трьома типами постачальників: обчислювальні центри, що фінансуються урядом, приватні обчислювальні кластери та постачальники публічної хмари. Обчислення ШІ в публічній хмарі – це обчислення ШІ, що пропонуються комерційними постачальниками як послуга на вимогу, доступна для широкої громадськості. Вони відіграють вирішальну роль у сучасному контексті розроблення та розгортання ШІ у часи буму генеративного тучного інтелекту. Раніше проведені дослідження не зосереджувались на питаннях глобального фізичного розподілу обчислень ШІ в публічній хмарі у першу чергу  через наявні методологічні проблеми. В опублікованому документі пропонується методологія оцінювання та моніторингу глобального фізичного розподілу доступності обчислень у публічній хмарі для ШІ. Такий доступ зазвичай здійснюється дистанційно, але фізичне розташування обчислювальної інфраструктури може бути важливим для національних або регіональних обчислювальних стратегій з огляду на економічний розвиток, безпеку ланцюга поставок, легкість доступу та управління. Розроблена методологія ураховує «хмарні регіони», якими керують основні постачальники, що займають значну частку світового ринку публічних хмар. Йдеться про фізичні центри, де розміщується спеціалізоване обладнання, призначене для ефективного виконання робочих навантажень ШІ, які визначаються за допомогою загальнодоступних даних, а їхні обчислювальні можливості ШІ агрегуються за географічним розташуванням. Отримані показники класифікують економіки на основі доступності публічних хмарних обчислень ШІ. Ця робота підтримує зусилля з моніторингу глобального ландшафту обчислень ШІ та надає дані для побудови майбутнього Індексу обсерваторії ОЕСР у сфері ШІ.

Детальніше: https://qrpage.net/qr/eSNsJ, https://qrpage.net/qr/ZRIZ6

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_OECD #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_ВідкритіДані #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_Інноваторам_новини

Sorry, this entry is only available in Українська.

Організація економічного співробітництва та розвитку опублікувала звіт «Алгоритмічне ціноутворення та конкуренція в юрисдикціях G7: нові тенденції та відповіді».

У ньому зазначається, що впродовж останнього десятиліття все більше компаній у таких секторах, як туризм, розваги, роздрібна торгівля та платформенні послуги, переходять на алгоритмічні механізми ціноутворення. Вони передбачають використання програмного забезпечення, яке автоматизує встановлення цін, і в основному використовуються компаніями, що прагнуть оптимізувати рішення у галузі ціноутворення у відповідь на мінливі ринкові умови. Алгоритми ціноутворення можуть поєднувати дані та припущення щодо таких чинників, як ціни, обсяги, запаси, реакція споживачів, прогноз ринкового попиту та еластичності; вони можуть оцінювати потенційний вплив різних варіантів ціноутворення на бізнес-цілі (зокрема – дохід, прибуток, частка ринку) з урахуванням очікуваних реакцій конкурентів,  і відповідно до цього застосовувати оптимальну ціну у реальному часі. Таким чином, використання цих алгоритмів може вимагати величезних обсягів деталізованих даних. Звіт зосереджений на досвіді юрисдикцій G7 у сфері алгоритмічного ціноутворення, побудованого на технологіях штучного інтелекту, у ньому розглядається відповідне законодавство та заходи правозастосування конкурентного законодавства. Документ підготовлений до саміту з питань конкуренції 2025 року, що проводиться під головуванням Канади. У ньому експерти визначають закономірності та роблять ключові висновки щодо можливостей втручання урядів та органів з питань конкуренції, визначають спільні проблеми та виклики, наводять короткий огляд  усіх суттєвих аспектів того алгоритмічного ціноутворення, з якими стикаються органи влади та політики.

Детальніше: https://qrpage.net/qr/M7Sfe, https://qrpage.net/qr/YtSfn,  https://doi.org/10.1787/f36dacf8-en

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_OECD #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_ВідкритіДані #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини  #НРАТ_Інноваторам_новини