構建以人工智慧為核心的公司的六大必要條件
人才優先：招募和授權 AI 科學家
建立以人工智慧為核心的公司的第一個必要條件是擁有優秀的人才。這包括 AI 科學家、資料科學家和專業領域專家。這些人才將負責開發創新的 AI 模型、設計強大的資料集，並提供高效能和高精度的解決方案。 AI 科學家是建立 AI-first 公司不可或缺的關鍵人物。他們需要具備豐富的專業知識和研究經驗，能夠應用深度學習、機器學習和資料科學等技術來解決複雜的問題。這些科學家能夠創新地開發出適用於特定任務的 AI 模型，並運用大資料和設計資料集來提高模型的效能。 除了 AI 科學家，資料科學家在建立 AI-first 公司中也扮演著重要角色。資料科學家能夠分析和提取有價值的資料，並設計強大的資料集，以實現高效能和高精度的 AI 模型。 此外專業領域專家的參與也是不可或缺的。專業領域專家可以提供對特定行業和領域的深入理解，並提供對 AI 模型的專業指導和反饋。他們的專業知識和經驗可以幫助 AI 模型在特定領域中取得高效能，並提供有效的解決方案。建立和維護不可忽視的資料優勢
以人工智慧為核心的公司體現了對資料的無止境渴求，並採取創新手段來獲取可持續的資料。除了積累大型且穩健的資料集，AI-first 公司還開發了獨特的設計資料集，以實現在特定任務上的高效能。這些設計資料集有以下特點：非易於在公開領域找到；可被 AI 模型讀取；可在時間內生成大量資料。 設計資料集不僅僅是某個系統內部過程的產物，也不僅僅由客戶產生。例如，醫療和生命科學行業產生了全球 30％的資料，但僅依賴於現有的電子健康記錄資料或類似 PubMed 的資源進行訓練的公司則無法完全發揮 AI 模型的效能和能力。因此 AI-first 公司可能需要為不自然發生但可為特定任務提供強大模型效能的情況編寫實驗方案。例如，AI-first 公司 Subtle Medical 專注於影像加速，它生成了數百萬張在 15 分鐘內拍攝的不完美 MRI 影象，並將這些影象用於訓練可以在較短時間內重建和去噪的深度學習模型。實際上不完美的 MRI 影象對臨床價值有限，但作為 AI-first 公司，這些影象訓練的深度神經網路為 Subtle 的技術創造了一個資料優勢。 強化學習（專家）人員反饋（RL（E）HF）是 AI-first 公司的另一個關鍵工具。RLHF 是一種技術，其中 AI 系統透過接收專家人員的反饋學習並改進其效能。透過 RL（E）HF，由特定學科（如神經學或構造生物學）受過訓練的專家人員提供的反饋可以調整模型的輸出，使其在該領域達到高效能。例如，AI-first 公司 Abridge 提供臨床醫師的環境檔案工具，利用臨床醫師對 AI 生成的註釋進行反饋，以提高各個專業領域的註釋準確性和品質。 從客戶中獲取的資料也為生成新的和可靠的資料資產創造了機會。經過產品市場適應後，AI-first 公司可以利用這一位置來服務相鄰的客戶群體。透過在特定行業的各個利益相關方之間捕獲和整合資料集，AI-first 公司可以增強資料優勢，擴大潛在市場，並創造新的產品類別。 以上是建立以人工智慧為核心的公司的首要條件之一。對於創業者來說招募和授權 AI 科學家、資料科學家和專業領域專家是確保公司成功的關鍵步驟。這些人才將幫助公司開發出創新和高效能的 AI 解決方案，建立強大的資料優勢，並推動公司在人工智慧領域的長期發展。建立具有影響力的 AI 平臺
一個具有影響力的 AI 平臺是建立以人工智慧為核心的公司的第二個重要條件。這種平臺能夠在特定行業和領域中展示大型模型的廣泛應用能力，並提供實際的影響力。 儘管以人工智慧為核心的公司在水平應用方面取得了最大的突破，如 OpenAI、Cohere 和 Anthropic 等，但垂直、針對特定行業的平臺（如醫療保健和生命科學）將展示大型模型提供真實世界影響力的廣闊應用場景。 對於創業者來說建立具有影響力的 AI 平臺需要努力追求以下六個必要條件： 第一，創造和維護不可忽視的資料優勢，這是實現高效能 AI 模型的關鍵。AI-first 公司需要體現對各種型別資料的渴求，並開發設計資料集，以實現在特定任務上的高效能。 第二，招募和授權優秀的 AI 科學家、資料科學家和專業領域專家。這些人才將負責開發創新的 AI 模型、設計強大的資料集，並提供高效能和高精度的解決方案。 第三，利用強化學習（專家）人員反饋來調整模型的效能。這種技術可以透過專家人員的反饋來改進 AI 模型的輸出，使其在特定領域中實現高效能。 第四，建立與產品市場適應相關的設計資料集，以解決特定領域中的問題。這將有助於建立公司在特定行業的資料優勢和競爭優勢。 第五，利用從客戶中獲取的資料創造新的和可靠的資料資產。透過在特定行業的各個利益相關方之間捕獲和整合資料集，AI-first 公司可以增強資料優勢，擴大潛在市場，並創造新的產品類別。 第六，適應和利用不斷成熟的 AI 研究和技術，以實現更具影響力的產品和服務。AI-first 公司需要保持對 AI 研究和技術的敏感，並及時應對行業的變化和創新。結論
建立以人工智慧為核心的公司需要具備多重因素的支援，包括優秀的人才、不可忽視的資料優勢和具有影響力的 AI 平臺。這些公司可以透過創新的 AI 模型和技術，為行業和社會帶來巨大的影響力和價值。 AI-first 公司的建立和發展要求企業家和投資者的共同努力。對於創業者來說理解正在建立的公司屬於哪種型別（AI-first 還是 AI-enabled）是至關重要的。這將有助於招募適合的人才、與適合的投資者合作、確保足夠的資本和部署可行的商業模式。 從哲學的角度來看，AI-first 公司在科技革命中扮演了重要的角色。這些公司透過推動科學的探索和創新，為人類帶來了新的可能性和機會。然而同時也需要慎重思考和管理 AI 的應用，尊重倫理和法律準則，以確保人工智慧的發展始終符合人類的利益和價值觀。 作為媒體的傳播者和觀察家，我們應該持續關注 AI-first 公司的發展和影響。這些公司有潛力改變我們的生活、工作和社會，但同時也需要我們與他們共同努力，確保他們的創新始終為人類帶來積極的影響和價值。Thesixessentialconditions-1.人才優先：建立 AI 至上公司的第一個必要條件是擁有優秀的人才。這包括 AI
