Хиймэл оюуны үндэсний стратеги боловсруулах ажлын хүрээнд энэ сарын 6-ны өдөр Банк, санхүү, финтекийн байгууллагын төлөөлөлтэй уулзаж, санал солилцлоо. Уулзалтад монголын банкны холбооны 11 арилжааны банкны 13 төлөөлөгч, финтекийн холбооны 12 гишүүний 14 оролцогчид оролцов.  Тэдний зүгээс хиймэл оюуныг хөгжүүлэхийн тулд түүний суурь болох өгөгдлийн засаглал нь бий болсон байх ёстой гэдгийг онцлов. Банкууд төрийг бодвол сүүлийн 8 жилийн хугацаанд өгөгдөлтэйгээ ажиллаж, сүүлийн 2 жилд хиймэл оюунд суурилсан бүтээгдэхүүн үйлчилгээг иргэдэд санал болгож байна. Гэхдээ өгөгдлийг хуваалцах асуудал дээр хууль эрх зүйн зохицуулалт дутмаг байгааг дурдлаа. Тодруулбал, Өгөгдлийн засаглал гэдэг бол тухайн иргэний мэдээллийг цуглуулах, хадгалах, дамжуулах, аюулгүй байдлыг нь хангах гэсэн үг юм. Иймд банкуудын хувьд боловсруулсан өгөгдлөө төрийн байгууллага руу дамжуулахад төр тухайн мэдээллийг нь хэр найдвартай хадгалж, хамгаалж чадах уу гэдэг асуудлыг хөндсөн юм.  Үүнээс гадна, гадаад болон дотоодын их дээд сургуулийг хиймэл оюуны чиглэлээр төгссөн залуучууд өнөөдөр Монгол Улсдаа ирээд хийх ажилгүй байна гэв. Тодруулбал, тэдний хувьд өгөгдөл дээр ажиллах дэд бүтэц дутмаг байгааг онцлов.  Мөн хүнийн мэдээллийг хамгаалах тухай хуульд иргэн бол өөрийн мэдээллийн эзэмшигч байна гэсэн заалт бий. Гэтэл нөгөө талаасаа энэ заалт хэрэгжиж байна уу гэвэл асуудалтай. Иргэн УБЕГ дээр очоод мэдээллээ авахад тухайн байгууллага нь бүрэн гаргаж өгч чадаж байгаа эсэх, Оператор компаниас дуудлагынхаа мэдээллийг авья гэхэд гаргаж өгч байгаа эсэх,  Банк дээр очиход тухайн иргэний мэдээллийг дансны хуулгаар гаргаж өгөх гэх мэтчилэн олон газрыг зорьж мэдээллээ авдаг. Гэтэл энэ бүгдийг нэг авья гэвэл нөгөө хуучны хэлбэрээр цаасаар гаргаж өгдөг асуудал өнөөдөр хэвээр байна. Тухайн иргэнд нь мэдээллээ нэг дороос авах эрх мэдлийг нь олгох гэдэг рүүгээ явах хэрэгтэй гэв. Өөрөөр хэлбэл, төр болон хувийн хэвшлийн байгууллагууд мэдээллээ солилцдог байх асуудлыг хууль эрх зүйн хувьд шийдэх ёстой гэдгийг онцлов. Тэгвэл ЦХИХХЯ-ны зүгээс өгөгдлийг асуудлыг нийтийн мэдээллийг ил тод байдлын тухай хууль болон хүний хувийн мэдээлэл хамгаалах тухай хуулиар зохицуулагдаж байгаа гэдэг мэдээллийг өглөө. Тодруулбал, дээр хуулийн хүрээнд 152 мэдээллийн сан байгаа бөгөөд эдгээр санд буй мэдээлэлд үндэслэн “Их өгөгдлийн сан” үүсгэж, хүний хувийн мэдээллийг тодорхойлох боломжгүй болгон кодчилж, нээлттэй өгөгдөл хэлбэрээр хуваалцах ажлыг эхлүүлсэн гэдгийг дурдлаа.  Хиймэл оюуны үндэсний стратегийг боловсруулахад ийнхүү банк санхүүгийн байгууллагын төлөөллүүд өөрсдийн санал хүсэлтээ албажуулж, холбоодоороо дамжуулан хүлээлгэн өгөхөөр болов.  Цахим хөгжил, инновац, харилцаа холбооны яам хиймэл оюуны үндэсний стратегийн боловсруулахдаа төрийн байгууллага, хувийн хэвшил, ШУА-ийн эрдэмтэн, их дээд сургуулийн багш болон хиймэл оюуныг хөгжүүлж буй залуучуудын санал бодлыг сонсож байна. Үндэсний стратегийг 2025 оны 02 дугаар сарын 13-нд Төрийн ордонд танилцуулж, олон нийтээр хэлэлцүүлнэ.  Тус арга хэмжээнд оролцох бол та доорх QR кодыг уншуулан бүртгүүлнэ үү. 

AI агент гэдэг нь тодорхой зорилготой, орчиндоо нөлөөлж, шийдвэр гаргаж чаддаг компьютерийн програм юм. Энэ нь хүний ​​оролцоогүйгээр бие даан ажиллах чадвартайгаас гадна ​​амьдралыг хөнгөвчлөх, ажлыг автоматжуулах зорилготой хүчирхэг хэрэгсэл болон хөгжиж байна.  Small language model гэж юу вэ, бизнесүүд энэ хиймэл оюун ухааны хэрэгслийг хэрхэн ашиглах вэ? Аж үйлдвэрийн дөрөв дэх хувьсгалын төв болсон энэхүү хэрэгсэл нь компаниуд хиймэл оюун ухааныг нэвтрүүлэх үр ашигтай, хэмнэлттэй арга гэж үзэж байна. Тиймээс жижиг хэл дээрх загварууд буюу SLM нь ихээхэн анхаарал татаж байна. Тухайлбал, Майкрософт Phi-4-ийг гаргалаа. Энэ нь математикийн үндэслэл, мөн байгалийн хэлээр боловсруулалт хийдэг том загваруудаас илүү бүтээмжийг бий болгож байна.  SLM нь хиймэл оюун ухаан дахь хэлний олон янз байдлын зөрүүг арилгахад тусалж чадна гэж Метагийн дэд ерөнхийлөгч бөгөөд хиймэл оюун ухааны ахлах эрдэмтэн Янн Лекун Дэлхийн эдийн засгийн форумын үеэр онцоллоо. Харин хэлний том загварууд (LLMs) гарчиглалд давамгайлж байгаа ч компаниуд ХЗХ-ийн стратегийн үнэ цэнийг AI-г хэрэгжүүлэхэд чиглэсэн, үр ашигтай, зардал багатай арга гэдэгт санал нэгдээд байгаа юм.  Дэлхийн эдийн засгийн форум хиймэл оюун ухааныг хэрхэн хамгаалах вэ? Төрөлх хиймэл оюун ухааныг тойрсон тодорхойгүй байдал болон хүн бүрт хариуцлагатай, үр өгөөжтэй үр дүнд хүрэхийн тулд хиймэл оюун ухааны хүчирхэг засаглалын тогтолцоо шаардлагатай байгаатай холбогдуулан форумын Аж үйлдвэрийн 4-р хувьсгалын төв (C4IR) хиймэл оюун ухааны засаглалын холбоог эхлүүллээ. Альянс нь ил тод, хүртээмжтэй хиймэл оюун ухааны системийг дэлхийн хэмжээнд хариуцлагатай загварчлах, гаргахыг дэмжих зорилгоор салбарын удирдагчид, засгийн газар, эрдэм шинжилгээний байгууллагууд, иргэний нийгмийн байгууллагуудыг нэгтгэдэг.  Үүнд Эрчим хүч, материалын төв, Дэвшилтэт үйлдвэрлэл, ханган нийлүүлэлтийн сүлжээ төв, Кибер аюулгүй байдлын төв, Байгаль, цаг уурын төв, Дэлхийн аж үйлдвэрийн багтай хамтран ажиллаж буй аж үйлдвэрийн хиймэл оюун ухааныг өөрчлөх санаачилга ч бий.  Дэлхийн эдийн засгийн форумын хиймэл оюун ухааны засаглалын холбооноос AI-ийн эрин үеийн өөрчлөлтийг салбар бүрээр нь судалж, ялгаатай арга барил, хөрөнгө оруулалтын түвшин, тулгарч буй сорилтуудыг онцлон харуулсан тэргүүлэх цуврал цагаан номыг нийтэллээ. Small language model (SLMs) гэж юу вэ? OpenAI-ийн ChatGPT-ийг дэмждэг GPT-4 зэрэг LLM-ийн нэгэн адил SLM нь байгалийн хэлийг ойлгож, үүсгэх чадвартай бөгөөд LLM-д байдаг хиймэл мэдрэлийн сүлжээнүүдийн хялбаршуулсан хувилбаруудыг ашиглан бүтээгдсэн. Гэхдээ SLM нь тодорхой ажлуудыг даван туулахад зориулагдсан байдаг. Тэд төвлөрсөн өгөгдлийн багц дээр бэлтгэгдсэн бөгөөд энэ нь хэрэглэгчийн санал хүсэлтийг шинжлэх, бүтээгдэхүүний тайлбар үүсгэх, тэр ч байтугай салбарын тусгай хэллэгийг боловсруулах зэрэг ажлыг маш үр дүнтэй болгодог. Бүх хэлний загварууд нь өгөгдөлөөс суралцах, таамаглал гаргах боломжийг олгодог тохируулж болох параметрүүдийг ашигладаг. SLM нь LLM-тэй харьцуулахад хамаагүй бага параметрүүдийг агуулдаг бөгөөд энэ нь хурд, үр ашгийг нэмэгдүүлдэг. SLM нь бизнесүүдэд ямар ашиг тустай вэ? Майкрософт-оос мэдээлснээр SLM нь дараах давуу талыг санал болгож байна.  • Илүү хурдан сургалт ба хариу өгөх хугацаа: Цөөн параметртэй бол SLM-ийг илүү хурдан сургаж, бодит цагийн хэрэглээний программуудад илүү хурдан хариу өгөх боломжтой. • Эрчим хүчний хэрэглээ багассан: SLM-ийн жижиг бүтэц нь эрчим хүчний хэрэглээг багасгаж, байгаль орчинд ээлтэй болгодог. • Зардлын хэмнэлттэй байдал: Тооцооллын шаардлага бага, эрчим хүчний зарцуулалт нь ашиглалтын зардлыг бууруулдаг. • Домэйн тусгай даалгаврын гүйцэтгэлийг сайжруулсан: SLM-ийг тодорхой програмуудад тохируулан тохируулах боломжтой бөгөөд энэ нь нарийн домайнуудад илүү нарийвчлалтай байх боломжтой. • Ирмэгийн төхөөрөмжийн нийцтэй байдал: Тэдний авсаархан хэмжээ нь захын төхөөрөмжүүд дээр байрлуулах боломжийг олгодог бөгөөд энэ нь дотоод боловсруулалтыг идэвхжүүлж, хоцролтыг багасгадаг. Жижиг хэлний загварт ямар хязгаарлалт байдаг вэ? Microsoft-ын тэмдэглэснээр SLM нь хязгаарлалтгүйгээр ирдэггүй, үүнд: • Нарийн төвөгтэй хэлний чадавхи хязгаарлагдмал: SLM нь хэлний нарийн ойлголт, контекстийн нарийн мэдрэмжтэй тэмцэж болзошгүй. • Нарийн төвөгтэй ажлуудын нарийвчлалыг бууруулсан: Олон талт үндэслэл эсвэл нарийн төвөгтэй өгөгдлийн загваруудын хувьд SLM нь том загваруудын нарийвчлалтай тохирохгүй байж магадгүй юм. • Хязгаарлагдмал гүйцэтгэл: Үр дүнтэй боловч SLM нь өндөр шаардлага шаардсан даалгавруудад шаардагдах бат бөх гүйцэтгэлийг хангаж чадахгүй байж болно. • Нарийн хамрах хүрээ: SLM-ийг ихэвчлэн жижиг, тусгайлсан өгөгдлийн багц дээр сургаж, том загвартай харьцуулахад уян хатан байдал, ерөнхий мэдлэгийг хязгаарладаг. Эдгээр хязгаарлалтыг үл харгалзан SLM нь янз бүрийн салбарт, ялангуяа захын тооцоолол болон бодит цагийн боловсруулалтын хувилбаруудад улам бүр нэмэгдэж байгаа хэрэглээг олж байна. SLM-ууд бий болсон нь аж ахуйн нэгжийн хиймэл оюун ухааны стратегид чухал парадигмын өөрчлөлтийг харуулж байна. Байгууллагууд туршилтын арга барилаас илүү зорилтот, илүү зардал багатай стратеги, зорилгод суурилсан хэрэгжилт рүү шилжиж байна.