كيف يبدو الذكاء الاصطناعي السيادي عمليا؟ عملت فلوك مع مركز الذكاء الاصطناعي في سراواك (SAIC) لإظهار كيف يمكن للتعلم الموحد أن يغذي الذكاء الاصطناعي في القطاع العام مع الحفاظ على قوة البيانات والحوسبة تحت السيطرة الإقليمية.

2/ تم تنفيذ المشروع في الموقع مع مركز ساراواك للذكاء الاصطناعي في كوتشينغ، بقيادة الدكتور @rui_sunn من @UniofNewcastle، ورئيس @momarikar، رئيس تطوير المؤسسات، بدعم من البروفيسور باتريك ثين، الرئيس التنفيذي لمركز ساراواك للذكاء الاصطناعي. باستخدام التعلم الفيدرالي، قمنا بتدريب نموذج لغوي عبر أجهزة محلية موزعة على بيانات مالاوية حقيقية في سراواك.

3/ ما أظهرناه: → التدريب التعاوني دون مشاركة البيانات الخام من خلال تحالف فلوريدا، مع الحفاظ على سيادة البيانات ودعم الابتكار عبر المؤسسات. → يقوم الاستدلال الموزع بتشغيل نماذج كبيرة على وحدات معالجة رسومات أصغر عن طريق التقسيم عبر البنية التحتية المحلية، مما يوفر بديلا أكثر استدامة لمراكز البيانات المركزية.

4/ ماليزيا موطن ل 100+ لغة أصلية، مع أكثر من 40 لغة في سراواك وحدها. معظمها غير مسجل في نماذج اللغة الكبيرة الحالية. يتيح نهج FLock تدريبا أسرع على النماذج على هذه اللغات، مما يساعد الخدمات العامة على تحسين الكفاءة مع الحفاظ على السياق المحلي.

5/ أظهرت التجربة كيف يمكن للحكومات بناء ذكاء اصطناعي سيادي: نماذج مدربة بشكل تعاوني دون كشف البيانات الخام، مع تحسين الاستنتاج الموزع من المرونة خارج الأنظمة الأجنبية. بالنسبة للقطاع العام، يتيح التعلم الفيدرالي من FLock تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة على نطاق واسع. وهذا يفتح الباب للتعاون عبر الحدود.