2026 m. AI taikymo geriausia praktika: nuo išlaidų kontrolės iki pramonės perversmo

Dirbtinis intelektas (DI) sparčiai vystosi ir jau prasiskverbė į visas mūsų gyvenimo sritis, nuo natūralios kalbos apdorojimo iki įmonių veiklos. Šis straipsnis, remiantis diskusijomis X/Twitter, apibendrina kai kurias geriausias 2026 m. DI taikymo praktikas, apimančias išlaidų kontrolę, modelių pasirinkimą, pramonės poveikį ir rizikos valdymą, siekiant suteikti praktinių patarimų įmonėms ir asmenims.

1. Išlaidų kontrolė: modelių komercializavimo eros efektyvumo principas

1.1 Modelio pasirinkimas: našumo ir išlaidų balansas

Sparčiai augant DI modelių skaičiui, išlaidų kontrolė tampa labai svarbi. LanYunfeng64 tviteryje paminėjo Anthropic Claude Sonnet 4.6, kurio „beveik Opus intelektas už nedidelę kainą“. Tai reiškia, kad renkantis modelį reikia atkreipti dėmesį į ekonomiškumą, o ne aklai siekti didžiausio našumo.

Geriausia praktika:

• Įvertinkite poreikius: aiškiai apibrėžkite taikymo sritis ir reikiamas funkcijas. Ne visoms užduotims reikia pažangiausių modelių.
• Lyginamieji testai: išbandykite skirtingų modelių našumą realiomis sąlygomis ir palyginkite išlaidas.
• Atkreipkite dėmesį į efektyvumą: ieškokite modelių, kurie, šiek tiek sumažinus našumą, gali žymiai sumažinti išlaidas. Pavyzdžiui, Claude Sonnet 4.6 yra puikus pavyzdys.
• Atvirojo kodo modeliai: apsvarstykite galimybę naudoti atvirojo kodo modelius, tokius kaip Alibaba Qwen 3.5. LanYunfeng64 paminėjo, kad Qwen 3.5 Token kaina yra tik 1/18 Gemini 3 Pro kainos.

1.2 Aparatinės įrangos optimizavimas

Modelio išvedimui reikia galingų skaičiavimo išteklių. Aparatinės įrangos optimizavimas gali žymiai sumažinti veiklos sąnaudas.

Geriausia praktika:

• Pasirinkite tinkamą aparatinę įrangą: atsižvelgdami į modelio dydį ir išvedimo poreikius, pasirinkite tinkamą GPU arba TPU.
• Kvantavimas ir genėjimas: naudokite modelio kvantavimo ir genėjimo technologijas, kad sumažintumėte modelio dydį ir skaičiavimo sudėtingumą.
• Optimizuokite išvedimo variklį: naudokite išvedimo variklius, tokius kaip TensorRT, OpenVINO ir kt., kad pagreitintumėte modelio išvedimą.
• Debesų paslaugų optimizavimas: jei naudojate debesų paslaugas, koreguokite išteklių konfigūraciją pagal faktinį naudojimą, kad išvengtumėte švaistymo.

2. Modelio pasirinkimas ir įvertinimas: svarstymai, viršijantys našumo rodiklius

2.1 Atvirojo kodo ir uždarojo kodo pasirinkimas

Atvirojo kodo modeliai paprastai yra pigesni, tačiau jiems reikia daugiau žmogiškųjų išteklių priežiūrai ir pritaikymui. Uždarojo kodo modeliai paprastai suteikia geresnę patirtį iš karto, tačiau yra brangesni.

Geriausia praktika:

• Atvirojo kodo modelis: tinka komandoms, turinčioms stiprių techninių galimybių, kurioms reikia pritaikyti kūrimą ir ilgalaikę priežiūrą.
• Uždarojo kodo modelis: tinka komandoms, kurioms reikia greito diegimo, palyginti silpnų techninių galimybių, ir scenarijams, kuriems reikia stabilumo ir komercinės paramos.

2.2 Įvertinimo rodikliai: ne tik tikslumas

Vertinant DI modelius, negalima atkreipti dėmesio tik į tradicinius rodiklius, tokius kaip tikslumas. Taip pat reikia atsižvelgti į modelio sąžiningumą, patikimumą ir paaiškinamumą.

Geriausia praktika:

• Sąžiningumo įvertinimas: naudokite sąžiningumo įvertinimo įrankius, kad aptiktumėte, ar modelyje nėra šališkumo, ir imkitės priemonių jam ištaisyti. RonDeSantis tviteryje priminė, kad DI sustiprins žmogaus šališkumą.
• Patikimumo įvertinimas: išbandykite modelio veikimą susidūrus su triukšmu, priešiškais pavyzdžiais ir pan.
• Paaiškinamumo įvertinimas: naudokite paaiškinamumo įrankius, kad suprastumėte modelio sprendimų priėmimo procesą ir užtikrintumėte, kad jo elgesys atitiktų lūkesčius.
• Vartotojų atsiliepimai: rinkite vartotojų atsiliepimus, kad suprastumėte modelio veikimą realiame naudojime ir jį patobulintumėte.

2.3 Kelių modelių integravimas: bendro našumo gerinimas

Integruojant kelis modelius kartu, galima pagerinti bendrą našumą ir patikimumą.

Geriausia praktika:

• Modelio sintezė: sverkite arba balsuokite už kelių modelių išvestis, kad pagerintumėte bendrą tikslumą.
• Modelio kaskada: sujunkite kelis modelius nuosekliai, kiekvienas modelis yra atsakingas už skirtingas užduotis, sudarydamas visą procesą.
• Ekspertų sistema: sukurkite ekspertų sistemą, kuri, atsižvelgdama į skirtingus įvestis, pasirinktų tinkamą modelį apdorojimui.

3. AI Agent: verslo modelių pertvarkymas

3.1 AI Agent iškilimasLanYunfeng64 pažymi, kad AI Agentai (dirbtinio intelekto agentai) evoliucionuoja nuo paprastų pokalbių robotų iki ekonominių subjektų, galinčių vykdyti A2A (AI-to-AI) sandorius.

Geriausia praktika:

• Automatizuoti procesai: Naudokite AI Agentus pasikartojančioms užduotims automatizuoti, pvz., klientų aptarnavimas, duomenų analizė ir kt.
• Kurti AI ekosistemą: Sukurkite AI Agentų ekosistemą, kurioje agentai galėtų bendradarbiauti ir atlikti sudėtingesnes užduotis.
• Sigil Wen's Automaton: Pasimokykite iš Sigil Wen's Automaton patirties, kad agentai galėtų savarankiškai uždirbti pelną, apmokėti skaičiavimo išlaidas, tobulėti ir kopijuotis.

3.2 AI Agentų rizika

LanYunfeng64 išreiškė susirūpinimą, kad AI Agentai gali pakeisti žmonių darbą. Turime atkreipti dėmesį į šias rizikas:

• Rizika prarasti darbą: AI Agentai gali pakeisti daugybę mažos kvalifikacijos darbų, todėl padidės nedarbo lygis.
• Etinė rizika: AI Agentų sprendimai gali būti šališki arba netgi pažeisti etiką.
• Saugumo rizika: AI Agentai gali būti piktnaudžiaujami ir sukelti saugumo incidentus.

Geriausia praktika:

• Įgūdžių transformacija: Padėkite darbuotojams įgyti naujų įgūdžių, kad jie prisitaikytų prie AI eros darbo poreikių.
• Etinis patikrinimas: Atlikite AI Agentų sprendimų priėmimo proceso etinį patikrinimą, kad užtikrintumėte, jog jų elgesys atitinka etiką.
• Saugos apsauga: Sustiprinkite AI Agentų saugos apsaugą, kad jie nebūtų piktnaudžiaujami.

4. Pramonės poveikis: suirutė ir galimybės egzistuoja kartu

4.1 AI taikymas įvairiose pramonės šakose

AI ardo įvairias pramonės šakas. Štai keletas konkrečių taikymo scenarijų:

• Programinės įrangos kūrimas: AI programavimo įrankiai, tokie kaip Codex, gali pagerinti kūrimo efektyvumą.
• Finansai: AI gali būti naudojamas rizikos vertinimui, sukčiavimo aptikimui, intelektualiam investicijų konsultavimui ir kt.
• Medicina: AI gali būti naudojamas ligų diagnostikai, vaistų kūrimui, individualizuotam gydymui ir kt.
• Švietimas: AI gali būti naudojamas individualizuotam mokymuisi, intelektualiam konsultavimui, namų darbų taisymui ir kt.
• Mažmeninė prekyba: AI gali būti naudojamas intelektualiam rekomendavimui, atsargų valdymui, klientų aptarnavimui ir kt.

4.2 Naujos rinkos: Indijos AI iškilimas

LanYunfeng64 paminėjo Indijos AI viršūnių susitikimą ir SarvamAI pranašumus lokalizuotose Indijos programose. Naujos rinkos turi didžiulį potencialą AI taikymui.

Geriausia praktika:

• Lokalizacijos strategija: Kurkite lokalizuotas AI programas, atsižvelgdami į skirtingų rinkų ypatumus.
• Duomenų valdymas: Naudokite vietinius duomenis AI modeliams apmokyti, kad pagerintumėte modelių tikslumą ir tinkamumą.
• Bendradarbiavimas ir abipusė nauda: Bendradarbiaukite su vietinėmis įmonėmis ir institucijomis, kad kartu skatintumėte AI taikymo plėtrą.

5. Ateities perspektyvos: AGI iššūkiai ir galimybės

5.1 AGI atėjimas

Nors AGI (bendrasis dirbtinis intelektas) dar neatėjo, mes jau matėme, kaip AI kai kuriose srityse pranoksta žmones.

Iššūkiai:

• AGI saugumas: Kaip užtikrinti AGI saugumą ir kontrolę, kad jis nekeltų grėsmės žmonėms.
• AGI etika: Kaip apibrėžti AGI etikos normas, kad užtikrintume, jog jo elgesys atitinka žmogaus vertybes.
• AGI užimtumas: AGI gali pakeisti daugybę darbų, kaip spręsti nedarbo problemą.

Galimybės:

• Pasaulinių problemų sprendimas: AGI gali būti naudojamas pasaulinėms problemoms, tokioms kaip klimato kaita, ligų kontrolė, skurdas ir kt., spręsti.
• Mokslo ir technologijų pažangos skatinimas: AGI gali paspartinti mokslinius tyrimus ir technologines inovacijas, skatindamas žmonijos civilizacijos pažangą.
• Naujų pramonės šakų kūrimas: AGI gali sukurti naujų pramonės šakų ir darbo vietų.

5.2 Žmonių ir AI sambūvis

Ateities raktas yra tai, kaip leisti žmonėms ir AI sugyventi ir pasiekti abipusę naudą.

Geriausia praktika:

• Žmogaus ir mašinos bendradarbiavimas: Naudokite AI kaip žmogaus pagalbininką, kad pagerintumėte darbo efektyvumą ir kokybę.
• Inovacijų ugdymas: Skatinkite inovacijas ir kūrybiškumą, kad žmonės galėtų išnaudoti savo pranašumus srityse, kuriose AI negali konkuruoti.
• Mokymasis visą gyvenimą: Išlaikykite mokymosi visą gyvenimą požiūrį ir nuolat prisitaikykite prie naujų AI eros poreikių.

Apibendrinimas

AI plėtra atnešė didžiulių galimybių ir iššūkių. Protingai kontroliuodami sąnaudas, pasirinkdami modelius, reaguodami į riziką ir planuodami strategiją, galime visiškai išnaudoti AI potencialą, skatinti ekonomikos plėtrą ir socialinę pažangą. Susidūrę su AGI ateitimi, turime išlaikyti atvirą protą, aktyviai tyrinėti žmogaus ir AI sambūvio modelius ir kartu kurti gražią ateitį.