Goldman Sachs планує до кінця місяця запровадити свій перший інструмент генеративного штучного інтелекту для генерації коду тисячам розробників у всій компанії. Головний інформаційний директор Марко Ардженті заявив, що компанія централізувала всі власні технології штучного інтелекту на внутрішній платформі. Такий підхід міг спочатку уповільнити процес, але тепер він приносить свої плоди.
«Централізований підхід має, звісно, свої переваги та недоліки», – сказав Аргенті. Йому довелося протистояти прагненням рухатися швидше та справлятися з розчаруванням через рішення банку заборонити внутрішнє використання ChatGPT від OpenAI. Це рішення також ухвалили інші компанії.
ІТ-директори в різних галузях відчувають тиск використовувати генеративний ШІ для отримання конкурентних переваг, але при цьому не повинні ризикувати небезпечними помилками. Багато проектів все ще знаходяться на етапі пілотного або концептуального тестування, при цьому їх реалізація поступово збільшується, зазначив Чираг Декат, віце-президент і аналітик дослідницької компанії Gartner.
Генеративна платформа штучного інтелекту від Goldman, відома як GS AI Platform, виникла на основі існуючої платформи машинного навчання і слугує центральною точкою входу для всіх генеративних застосувань ІІ в компанії. Goldman співпрацює з Microsoft, підтримувачем OpenAI, і Google для використання таких моделей, як GPT-3.5, GPT-4 та Gemini. Платформа також використовує моделі з відкритим вихідним кодом, такі як Llama від Meta Platforms. Важливою перевагою цього підходу є можливість перемикатися між моделями для різних випадків використання, зазначає Ардженті.
Важливо, що внутрішня платформа дозволяє Goldman безпечно оптимізувати моделі з використанням власних внутрішніх даних і забезпечувати дотримання правил. Ардженті пояснив, що вбудовані контролі забезпечують, щоб моделі не передавали дані працівникам, які не повинні мати до них доступу.
Вибрані співробітники Goldman можуть безпосередньо отримувати доступ до платформи та взаємодіяти з різними моделями. Розробники використовують її для створення індивідуальних застосунків, таких як інструмент Copilot для інвестиційних банкірів, який переглядає велику кількість публічних і власних документів, щоб давати відповіді на питання та витягувати аналітичні дані.
Ще одна перевага платформи полягає в тому, що можна швидше розробляти більше додатків, зазначає Ардженті. Розробникам не потрібно щоразу починати створювати додатки з нуля – копілот для керуючих активами може значною мірою базуватися на копілоті для інвестиційних банкірів, причому всі заходи безпеки вже вбудовані з самого початку.
Аргенти заявив, що час розробки додатків генеративного штучного інтелекту скоротився з місяців до тижнів. Водночас, однак, приділяється увага тому, щоб не впроваджувати їх у виробництво надто швидко.
ШІ – це нова річ", - сказав він. "Безпека та відповідальність мають абсолютний пріоритет.
Необхідність захищати дані, забезпечувати дотримання існуючих правил щодо даних і готуватися до нових регуляцій щодо штучного інтелекту – це ключові фактори, що визначають швидкість впровадження штучного інтелекту у секторі фінансових послуг, згідно з Gartner's Dekate. Сектор фінансових послуг є одним із найбільш регульованих екосистем.
Генеративний асистент з програмування від Goldman, GitHub Copilot від Microsoft, є найбільш широко використовуваним застосунком штучного інтелекту компанії на сьогоднішній день. Ардженті пояснив, що він забезпечує розробникам близько 20% підвищення ефективності. Компанія також знаходиться на ранніх стадіях впровадження інструменту штучного інтелекту для перекладу документів іншими мовами та застосунку, який узагальнює власні дослідження, щоб надавати консультантам цінні відомості.
Генеративний ІІ залишається відносно невеликою частиною технологічного бюджету, сказав Ардженті, причому більшість ресурсів присвячуються роботі банку, а також його безпеці та дотриманню норм. Ардженті очікує, що в майбутньому ІІ залучатиме більше засобів, але "це не означає, що ми раптово перенаправимо ресурси з інших речей.
