da-kuk/Getty ImagesKunstig intelligens (AI) har raskt blitt et sentralt salgsargument innen forbrukerelektronikk, med nye produkter som Humane Ai Pin og Rabbit r1 som skaper overskrifter. Til tross for deres innovative bruk av AI, har disse enhetene møtt kritikk for mangel på andre viktige funksjoner og dårlig ytelse.
Også: Humane Ai Pin: Hva gikk galt og hvordan det kan fikses (før det er for sent)
Den voksende rollen til generativ AI er hindret i ulike enheter — smarthøyttalere, smarttelefoner, wearables og øretelefoner – på grunn av mangelen på valg for AI-leverandører. Hvorfor? De fleste dingser er bundet til spesifikke AI-modeller eller tjenester på grunn av produsenteksklusive partnerskap eller proprietære teknologier.
For eksempel er enheter som Humane Ai Pin og Rabbit r1 avhengige av OpenAIs GPT-4, som opererer på Microsoft Azure. Disse enhetene (og appene) opplever imidlertid ofte ytelsesproblemer fordi mange brukere og tjenester er koblet til den delte vertsbaserte AI-modellen samtidig, og for det meste bruker de ikke dedikerte forekomster.
Også: De beste gratis AI-kursene (og om AI-sertifikater er verdt det)
I tillegg kan hver enhetsprodusent bruke separate sky-forekomster som har unike ytelsesbegrensninger for å sende API-oppkall og meldinger til AI-modellen fra enheten, noe som ytterligere påvirker enhetens respons.
Se for deg en fremtid der enhetene dine, som et Sonos-lydsystem, sømløst kan kobles til en hvilken som helst AI-tjenesteleverandør – fra OpenAIs ChatGPT, Googles Gemini, til Apples Siri, eller en nykommer som leverer unike interaktive opplevelser. Denne "ta med din egen" (BYO) AI-paradigme ville bryte ned lukkede økosystemer, slik at forbrukere fritt kan velge eller bytte mellom AI-tjenester like enkelt som de bytter musikkstrømmetjenester – og dermed forbedre kontrollen, fremme innovasjon og intensivere konkurransen i teknologiindustrien.
Behovet for fleksibilitet i valg av AI-modell
Den raske utviklingen av AI-teknologi understreker det kritiske behovet for fleksibilitet i valg av AI-modeller innen forbrukerdingser. Etter hvert som AI blir mer sofistikert, spesialiserer ulike modeller seg på varierte oppgaver – fra naturlig språkbehandling til beregnings- og kreative funksjoner. Følgelig er muligheten til å velge fra en rekke AI-modeller avgjørende for brukere som søker tilpassede digitale opplevelser.
Fordi mange forbrukerinnretninger er begrenset til spesifikke modeller, må brukere nøye seg med mindre enn optimale AI-tjenester. . Det minner om den tidlige mobiltelefontiden da enheter var knyttet til spesifikke operatører – en praksis som nå stort sett er forlatt på grunn av forbrukernes etterspørsel etter valgmuligheter og fleksibilitet.
Også: De beste AI-chatbotene: ChatGPT og alternativer
Videre kan en AI-modell som for tiden leder dagens industri være foreldet i løpet av bare noen få måneder, og brukere som er låst til én modell risikerer å ha utdatert teknologi.
Forbrukerfordelene ved BYO AI
Å tillate forbrukere å velge sine AI-modeller forbedrer personalisering og effektivitet i enhetsbruk. Brukere kan velge AI-modeller som stemmer overens med deres behov og livsstil, for eksempel å prioritere hjemmeautomatisering fremfor generell kunnskap og optimalisere funksjonalitet for mer effektive daglige interaksjoner.
Integrering av flere AI-modeller i en enkelt enhet kan forlenge enhetens brukbarhet og levetid betydelig. En smart høyttaler kan for eksempel bruke forskjellige AI-modeller for kommandobehandling, hjemmeautomasjon og personlig underholdning, for å sikre at den forblir funksjonell og relevant lenger.
Også: De beste AI-bildegeneratorene
sterk>
Fleksibelt AI-modellvalg vil gi forbrukere mulighet til å skreddersy teknologiinteraksjonene sine, og fremme en brukersentrisk tilnærming som driver industriinnovasjon, reaksjonsevne og konkurranseevne. Denne tilpasningsevnen vil forbedre brukertilfredsheten og sikre at enhetene holder tritt med raske teknologiske fremskritt.
Dessuten vil muligheten til å bytte mellom AI-tjenester stimulere konkurranse blant tilbydere, og presse dem til å forbedre tilbudene sine. Denne konkurransen vil fremskynde fremskritt innen AI-teknologi og generere mer kostnadseffektive løsninger, gi forbrukere tilgang til den nyeste teknologien til lavere priser og motivere bedrifter til å innovere ytterligere.
Teknologiske barrierer for AI-agnostisisme
< p>Å lage en AI-modellagnostisk plattform byr på flere tekniske utfordringer som må løses for å muliggjøre sømløs interoperabilitet mellom enheter og AI-leverandører. Et stort hinder er kompatibiliteten til forskjellige AI-modeller med forskjellige maskinvareplattformer. Hver AI-tjeneste kan ha unike krav til prosessorkraft, minne og dataformater, noe som kan komplisere integrasjon på tvers av forskjellige enheter. For å sikre sømløs kommunikasjon mellom enheter og AI-modeller krever dessuten robuste grensesnittstandarder for å håndtere de komplekse datautvekslingene som er nødvendige for AI-funksjonalitet.
Også: 2024 kan være året AI lærer i håndflaten din.
En annen betydelig teknisk utfordring er å utvikle en enhetlig API som støtter et bredt spekter av AI-tjenester samtidig som den opprettholder høy ytelse og sikkerhetsstandarder. Dette innebærer å lage tilpasningsdyktig programvare som bytter dynamisk mellom AI-modeller uten å gå på bekostning av brukeropplevelsen eller enhetsfunksjonaliteten. For å oppnå dette ville det kreves et samarbeid mellom AI-utviklere, enhetsprodusenter og programvareingeniører for å etablere et felles sett med protokoller som støtter fleksibilitet og skalerbarhet.
De regulatoriske utfordringene
Regulatorer blir stadig mer bekymret for fleksibiliteten til AI-modeller i enheter og deres innvirkning på forbrukerrettigheter og markedsdominans. Dette problemet ligner på utfordringene Apple og Amazon står overfor med sine appbutikker og taleassistenter. Regulatorer i ulike regioner har uttrykt bekymring for konkurranseskadelig praksis som følge av å begrense forbrukere til bestemte økosystemer. For eksempel har EU aktivt lovfestet for å sikre rettferdig konkurranse og forbrukervalg i digitale markeder, noe som også kan gjelde AI-tjenester.
Også: Det hvite hus planlegger å regulere myndighetenes bruk av kunstig intelligens
Bedrifter som forsøker å monopolisere forbrukernes tilgang til AI, kan bli utsatt for juridisk og forskriftsmessig gransking ved å begrense kompatibiliteten med andre AI-tjenester. Slik praksis kan føre til undersøkelser og straffer, for eksempel de som for tiden pålegges teknologigiganter for brudd på antitruster på andre områder av deres virksomhet.
Regleremmer må kanskje utvikles for å spesifikt adressere interoperabiliteten til AI-teknologier og sikre at de fremmer et åpent og konkurransedyktig marked.
Rollen til åpne standarder og protokoller i fremtiden til AI
For å overvinne de teknologiske og regulatoriske utfordringene med generativ AI, er det viktig at industrien tar i bruk åpne standarder og protokoller i stedet for bare åpen kildekode LLM-ene og AI-modellene selv. Åpne standarder kan fremme interoperabilitet ved å tilby et felles rammeverk som alle AI-modeller og enheter kan følge, noe som gjør integrasjon enklere og reduserer kompatibilitetsproblemer. Denne tilnærmingen forbedrer ikke bare forbrukernes valg og fleksibilitet, men fremmer også innovasjon, ettersom utviklere ikke er begrenset av proprietære begrensninger.
Også: Du kan tjene store penger på AI – men bare hvis folk stoler på dataene dine.
Åpne protokoller har flere fordeler, inkludert å fremme konkurranse i markedet ved å hindre en enkelt leverandør fra å monopolisere visse teknologier. De bidrar også til å løse sikkerhetsproblemer ved å opprettholde AI-transparente interaksjoner og datahåndtering på tvers av forskjellige plattformer.
Omfavne en fleksibel AI-fremtid i forbrukerenheter
For virkelig å fremme AI i forbrukerteknologi, må vi ta i bruk en modell for interoperabilitet og fleksibilitet som ligner på det man ser i andre digitale tjenester. Dette betyr å gi brukerne mulighet til å velge deres foretrukne AI-modeller og -leverandører og tilpasse enhetene deres for å møte endrede behov og preferanser.
Implementering av en fleksibel AI-modell i forbrukerenheter gir betydelige fordeler. Det lar brukere oppgradere AI-funksjonalitet uten å trenge ny maskinvare, reduserer frekvensen av enhetsutskiftninger, minimerer elektronisk avfall og sparer ressurser. I tillegg kan bruk av energieffektive AI-modeller redusere strømforbruket, forlenge batterilevetiden og redusere den totale energibruken, og støtte både miljømessig bærekraft og fremme av grønne teknologier.
Også: Møt den nye IT-en din. superhelt: Citizen-utviklere spenner AI-musklene sine
Dessuten lover en fleksibel AI-tilnærming å transformere forbrukerteknologi ved å tilby svært personlige opplevelser, gjøre enheter mer tilpasningsdyktige, mindre sløsende og bedre tilpasset forbrukernes ønsker .
Selv om det å lage en AI-modellagnostisk plattform byr på betydelige teknologiske og regulatoriske utfordringer, er disse ikke uoverkommelige. Gjennom samarbeidsarbeid for å utvikle åpne standarder og tilpasse regulatoriske rammer, kan vi legge til rette for en fremtid der enheter integrerer AI på en mer forbrukervennlig og fleksibel måte.