Apple sun'iy intellektdagi protsessorlash qobiliyatlarini oshirish maqsadida chipga ixtisoslashgan kompaniyalarni sotib olish imkoniyatini ko'rib chiqmoqda. Bu harakat uning AI serverlarida hozirda ishlatilayotgan komponentlarda duch kelinayotgan to'siqlar tufayli amalga oshirilmoqda va u katta sun'iy intellekt modellarining tez rivojlanishiga mos keladigan muqobil yechimlarni izlamoqda.
Reuters hisobotlariga ko'ra, Apple chip startaplari bilan aloqa o'rnatdi va potentsial sotib olishlar haqida moliyaviy institutlar bilan muzokaralar olib bordi, garchi kompaniya tomonidan hech qanday muzokaralar rasman tasdiqlanmagan bo'lsa ham. Kompaniyaning AI serverlari ichki ishlab chiqarilgan M2 Ultra asosidagi chiplardan foydalanadi, ammo ular ishlash cheklovlariga ega, deb ma'lum qilindi The Information tomonidan. Bundan tashqari, yangi avlod protsessorlari uchun mo'ljallangan "Baltra" nomli loyiha kechiktirildi.
Apple tomonidan belgilangan maqsadlar orasida AI chiplariga e'tibor qaratgan kompaniyalarni sotib olish, ichki protsessorlash quvvatini oshirish, tashqi yechimlarga bog'liqlikni kamaytirish va sun'iy intellektga asoslangan yangi funksiyalarni tayyorlash mavjud.
Siri ning yangi versiyasini ishlab chiqish jarayonida Apple Google tomonidan taqdim etilgan Gemini modellaridan foydalangan holda o'z serverlarida sinovlar o'tkazdi. Biroq, Mac asosidagi chiplar eng katta modellarni boshqarish qobiliyatiga ega emasligi ma'lum bo'ldi, bu esa operatsiyaning bir qismini Google bulut infratuzilmasida joylashgan Nvidia chiplariga o'tkazishga majburladi. Ushbu holat kompaniyaning ilg'or AI resurslari uchun raqobatlashuvda duch kelayotgan muammolaridan birini ko'rsatadi.
Katta sotib olishlardan saqlanishga qaramay, Apple yanvar oyida audio uchun mo'ljallangan isroil texnologiyalari kompaniyasi Q.ai ni sotib oldi. Mart oyining 28-gacha kompaniyaning kassa mablag'i 45,57 milliard AQSh dollari (taxminan 246 milliard BRL ga teng)ni tashkil etdi. Bundan tashqari, chip yetkazib berish bo'yicha 30 milliard AQSh dollardan ortiq (taxminan 162 milliard BRL) qiymatdagi Broadcom bilan shartnoma e'lon qilindi.
Arizalar yuborish va turli imkoniyatlarga hujjatlarni moslashtirishda nomzodlar olgan javoblar ko'pincha bir xil ekanligini sezishi mumkin. Stanford universiteti tomonidan olib borilgan tadqiqot bu o'xshashlik tasodif emasligini ko'rsatadi.
Tadqiqotchilar millionlab ariza ma'lumotlarini tahlil qilib, turli kompaniyalar bir xil qabul qilish va rad etish mezonlariga ega sun'iy intellekt tizimlaridan foydalanishi mumkin degan xulosaga kelishdi. Algoritmik monokulturalar bo'yicha o'tkazilgan ushbu tadqiqot 11 ta iqtisodiy sektorga tegishli 156 ta kompaniya tomonidan 3,4 milliondan ortiq shaxs tomonidan topshirilgan taxminan 4 million ta ariza ni ko'rib chiqdi.
Aniqlangan muhim omil shundaki, barcha tashkilotlar bir xil yetkazib beruvchidan taqdim etilgan algoritmlardan foydalanmoqda. Ushbu batafsili 'algoritmik monokultura' deb nomlangan hodisani aniqlashga imkon berdi, bu atama qishloq xo'ziqchiligidan ilhomlangan bo'lib, u yerda katta maydonlar faqat bitta turdagi ekin uchun ajratiladi. Ko'pgina kompaniyalar bir xil vositalarni qabul qilganda, ular nomzodlarni mohiyatan bir xil mantiq asosida baholash ehtimoli oshadi, bu modelning o'ziga xos muvaffaqiyatlari va kamchiliklariga ham tegishli.
Boshqa bir muhim kashfiyot nomzodlarning o'xshash profillari bilan bog'liq. Tadqiqotga ko'ra, o'xshash xususiyatlarga ega shaxslar turli korporatsiyalarda ishga kirish uchun raqobatlashayotgan bo'lsalar ham, izchil baholashni olish tendensiyasiga ega. Asosiy natijalar shuni ko'rsatadiki, to'rtta tanlov jarayoniga qatnashgan nomzodlarning taxminan 10 foizi barchasida rad etiladi. Bundan tashqari, o'n ta vakansiyaga ariza berganlarning taxminan 4 foizi ketma-ket o'n marta rad etiladi.
Rad etishlar mustaqil qarorlar qabul qilinganda kutilgan darajadan yuqori chastotada sodir bo'ladi. Ko'plab rezyumelar hatto inson resurslari xodimi tomonidan ko'rib chiqilmasdan ham chiqarib tashlanishi kuzatiladi. Bu xatti-harakat tasodifiymi yoki yo'qmi deb tasdiqlash uchun tadqiqotchilar ma'lumotlarni nazariy bazaviy chiziq va algoritmlar markazlashmagan yig'ish bo'yicha oldingi tadqiqotlar bilan solishtirdilar va ketma-ket rad etishlar turli tanlov jarayonlari o'rtasidagi umumiy naqshni aks ettirishini ko'rsatdilar.
O'tkazilgan simulyatsiyalarga ko'ra, rezyume yuborishni davom ettirish hali ham foydali. Tadqiqot ariza hajmini oshirish imkoniyatga ega bo'lish ehtimolini yaxshilashini ko'rsatadi, garchi kompaniyalar bir xil tizimlardan foydalansa, bu foyda kamayadi. Qarorlar avtonom bo'lgan holatda, kamida bitta ijobiy tavsiya olish uchun taxminan o'n ta ariza yetarli bo'ladi. Biroq, jarayonlar markazlashgan platformalar orqali vositachilik qilinadigan bo'lsa, 99,9% ehtimollikni ta'minlash uchun bu son taxminan 25 ta ariza gacha oshadi.
Mualliflar shuningdek, yig'ishga yo'naltirilgan texnologiya bozorining konsentratsiyasi haqida ogohlantirish berishdi. Kam ta'minotchilar ko'plab kompaniyalarga xizmat qilgani sababli, mavjud har qanday tarafkashliklar yoki cheklovlar tez tarqalishi mumkin. Bundan tashqari, bu platformalarning kam shaffofligi mustaqil tadqiqotlarni o'tkazishni qiyinlashtiradi va bunday vositalar bandga kirishga qanday ta'sir qilishini tushunishni murakkablashtiradi, chunki ko'plab nomzodlar uchun bu jarayon algoritmni rezyume bilan birinchi marta tahlil qilganini bilmasdan kechadi.
