Wat is die rol van groot tegnologie in KI?

Wat is die rol van groot tegnologie in KI?

Kort antwoord: Groot tegnologieë is belangrik in KI omdat dit die onopvallende noodsaaklikhede beheer - rekenaars, wolkplatforms, toestelle, toepassingswinkels en ondernemingsgereedskap. Daardie beheer laat dit toe om grensmodelle te finansier en funksies vinnig aan miljarde te lewer. As bestuur, privaatheidsbeheer en interoperabiliteit swak is, verkalk dieselfde hefboomwerking in vassluiting en magskonsentrasie.

Belangrike wegneemetes:

Infrastruktuur: Behandel beheer van wolk, skyfies en MLOps as die hoof KI-knalpunt.

Verspreiding: Verwag dat platformopdaterings sal definieer wat "KI" vir die meeste gebruikers beteken.

Hekbewaking: Appwinkelreëls en API-terme bepaal stilweg watter KI-funksies beskikbaar is.

Gebruikersbeheer: Vereis duidelike uitsluitings, duursame instellings en administrateurkontroles wat werk.

Verantwoordbaarheid: Vereis ouditlogboeke, deursigtigheid en appèlpaaie vir skadelike uitkomste.

Wat is die rol van groot tegnologie in KI? Infografika

🔗 Die toekoms van KI: Tendense en wat volgende is
Belangrike innovasies, risiko's en nywerhede het oor die volgende dekade hervorm.

🔗 Grondslagmodelle in generatiewe KI: 'n Eenvoudige gids
Verstaan ​​hoe fondamentmodelle moderne generatiewe KI-toepassings aandryf.

🔗 Wat is 'n KI-maatskappy en hoe werk dit?
Leer eienskappe, spanne en produkte wat KI-eerste besighede definieer.

🔗 Hoe KI-kode in werklike projekte lyk
Sien voorbeelde van KI-gedrewe kodepatrone, gereedskap en werkvloeie.

Kom ons wees eerlik – die meeste “KI-gesprekke” gly verby die onglamoureuse dele soos berekening, verspreiding, verkryging, voldoening en die ongemaklike werklikheid dat iemand vir GPU's en elektrisiteit moet betaal. Groot tegnologie woon in daardie onglamoureuse dele. Dis presies hoekom dit so belangrik is. 😅 ( IEA - Energie en KI , NVIDIA - Oorsig van KI-inferensieplatforms )

Groot tegnologiemaatskappye se KI-rol, in gewone taal 🧩

Wanneer mense "Groot Tegnologie" sê, bedoel hulle gewoonlik die reuse-platformmaatskappye wat belangrike lae van moderne rekenaars beheer:

So die rol is nie net “hulle maak KI” nie. Dis meer soos hulle bou die snelweë, verkoop die motors, bestuur die tolhokkies, en besluit ook waar die afritte gaan. ’n Ligte oordrywing... maar nie veel nie.

Die rol van groot tegnologie in KI: die vyf groot poste 🏗️

As jy 'n skoon mentale model wil hê, is Big Tech geneig om vyf oorvleuelende take in die KI-wêreld te doen:

  1. Infrastruktuurverskaffer
    Datasentrums, wolk, netwerke, sekuriteit, MLOps-gereedskap. Die goed wat KI op skaal uitvoerbaar maak. ( Amazon SageMaker KI-dokumente , IEA - Energie en KI )

  2. Modelbouer en navorsingsenjin
    Nie altyd nie, maar dikwels - laboratoriums, interne O&O, toegepaste navorsing en "geproduseerde wetenskap." ( Skaleringswette vir Neurale Taalmodelle (arXiv) , Opleiding van Berekeningsoptimale Groot Taalmodelle (Chinchilla) (arXiv) )

  3. Verspreider
    Hulle kan KI in soekkassies, fone, e-poskliënte, advertensiestelsels en werkplekgereedskap instoot. Verspreiding is 'n superkrag.

  4. Hekwagter en reëlsetter
    Appwinkelbeleide, platformreëls, API-terme, inhoudmoderering, veiligheidshekke, ondernemingskontroles. ( Apple-app-oorsigriglyne , Google Play-dataveiligheid )

  5. Kapitaalallokeerder
    Hulle befonds, verkry, werk saam, inkubeer. Hulle vorm wat oorleef.

Dit is die rol van groot tegnologie in KI in funksionele terme: hulle skep die voorwaardes vir KI om te bestaan ​​- en dan besluit hulle hoe dit jou bereik.

Wat maak 'n goeie weergawe van Big Tech se KI-rol ✅😬

’n “Goeie weergawe” van Groot Tegnologie in KI gaan nie oor perfeksie nie. Dit gaan oor kompromieë wat verantwoordelik hanteer word, met minder verrassingsaanvalle vir almal anders.

Hier is wat geneig is om die "behulpsame reus"-vibe van die "oeps, monopolie"-vibe te onderskei:

  • Deursigtigheid sonder om jargon te gebruik.
    Duidelike etikettering van KI-kenmerke, beperkings en watter data gebruik word. Nie 'n 40-bladsy beleidsdoolhof nie. ( NIST AI RMF 1.0 , ISO/IEC 42001:2023 )

  • Werklike gebruikersbeheer
    -uitsluitings wat werk, privaatheidsinstellings wat nie geheimsinnig herstel word nie, en administrateurkontroles wat nie 'n aasdierjag is nie. ( GDPR - Regulasie (EU) 2016/679 )

  • Interoperabiliteit en openheid - soms
    hoef nie alles oopbron te wees nie, maar om almal vir altyd aan een verskaffer vas te sluit, is ... 'n keuse.

  • Veiligheid met tande
    Misbruikmonitering, rooi-spanne, inhoudbeheer en 'n bereidwilligheid om ooglopende riskante gebruiksgevalle te blokkeer. ( NIST AI RMF 1.0 , NIST GenAI-profiel (AI RMF-metgesel) )

  • Gesonde ekosisteme
    Ondersteuning vir opstartondernemings, vennote, navorsers en oop standaarde sodat innovasie nie "huur 'n platform of verdwyn" word nie. ( OESO KI-beginsels )

Ek sal dit reguit sê: die "goeie weergawe" voel soos 'n soliede openbare nutsmaatskappy met 'n sterk produksmaak. Die slegte weergawe voel soos 'n casino waar die huis ook die reëls skryf. 🎰

Vergelykingstabel: die top Groot Tegnologie "KI-bane" en hoekom hulle werk 📊

Gereedskap (baan) Gehoor Prys Hoekom dit werk
Wolk KI-platforms Ondernemings, nuwe ondernemings gebruiksgebaseerd Maklike skalering, een faktuur, baie knoppies (te veel knoppies)
Frontier Model API's Ontwikkelaars, produkspanne betaal per teken / gelaagd Vinnig om te integreer, goeie basislynkwaliteit, voel soos bedrog 😅
Toestel-ingebedde KI Verbruikers, prosumers gebundel Lae latensie, privaatheidsvriendelik soms, werk vanlyn-agtig
Produktiwiteitspakket KI Kantoorspanne byvoeging per sitplek Leef in daaglikse werkvloei - dokumente, pos, vergaderings, die hele gemors
Advertensies + Teikening KI Bemarkers % van besteding Groot data + verspreiding = effektief, ook nogal spookagtig 👀
Sekuriteit + Nakoming KI Gereguleerde nywerhede premie Verkoop "gemoedsrus" - selfs al is dit net minder waarskuwings
KI-skyfies + versnellers Almal stroomop kapitaaluitgawes-swaar As jy die grawe besit, wen jy die goudstormloop (lomp metafoor, steeds waar)
Oop-agtige ekosisteemspele Bouers, navorsers gratis + betaalde vlakke Gemeenskapsmomentum, vinniger iterasie, soms onbeheerbare pret

Klein tafel-eienaardigheidsbekentenis: “vry-agtig” doen baie werk daar. Vry totdat dit nie meer is nie… jy weet hoe dit gaan.

Nabyskoot: die infrastruktuur-verstikpunt (rekenaar, wolk, skyfies) 🧱⚙️

Dit is die deel waaroor die meeste mense nie wil praat nie, want dit is nie glansryk nie. Maar dit is die ruggraat van KI.

Groot tegnologie beïnvloed KI deur te beheer:

As jy al ooit probeer het om 'n KI-stelsel in 'n regte maatskappy te ontplooi, weet jy reeds dat die "model" die maklike deel is. Die moeilike deel is: toestemmings, logging, datatoegang, kostebeheer, bedryfstyd, voorvalreaksie ... die volwasse goed. 😵💫

Omdat Big Tech soveel hiervan besit, kan hulle standaardpatrone stel:

  • Watter gereedskap word standaard

  • Watter raamwerke kry eersteklas ondersteuning

  • Watter hardeware kry voorkeur

  • Watter prysmodelle word “normaal”

Dis nie outomaties boos nie. Maar dis mag.

Nabyskoot: modelnavorsing teenoor produkrealiteit 🧪➡️🛠️

Hier is die spanning: Groot tegnologiemaatskappye kan diepgaande navorsing befonds en benodig ook kwartaallikse produkwinste. Daardie kombinasie lewer ongelooflike deurbrake en lewer ook ... twyfelagtige bekendstellings van funksies.

Groot Tegnologie dryf tipies KI-vordering deur:

Maar die produkdruk verander dinge:

  • Spoed klop elegansie

  • Versending klop verduideliking

  • “Goed genoeg” is beter as “ten volle verstaan”

Soms is dit goed so. Die meeste gebruikers het nie teoretiese suiwerheid nodig nie, hulle het 'n nuttige assistent binne hul werkvloei nodig. Maar die risiko is dat "goed genoeg" in sensitiewe kontekste (gesondheid, aanstelling, finansies, onderwys) ontplooi word waar "goed genoeg" ... nie goed genoeg is nie. ( EU KI-wet - Regulasie (EU) 2024/1689 )

Dit is deel van die rol van groot tegnologie in KI - die vertaling van baanbrekersvermoë in massamarkfunksies, selfs wanneer die kante nog skerp is. 🔪

Nabyskoot: verspreiding is die ware superkrag 🚀📣

As jy KI kan plaas binne die plekke waar mense reeds digitaal woon, hoef jy gebruikers nie te “oortuig” nie. Jy word net die verstek.

Groot tegnologie-verspreidingskanale sluit in:

Daarom werk kleiner KI-maatskappye dikwels saam met groot tegnologiemaatskappye, selfs al is hulle senuweeagtig daaroor. Verspreiding is suurstof. Daarsonder kan jy die beste model ter wêreld hê en steeds in die leemte skree.

Daar is ook 'n subtiele newe-effek: verspreiding vorm wat "KI" selfs vir die publiek beteken. As KI hoofsaaklik as 'n skryfhulpmiddel verskyn, neem mense aan dat KI oor skryfwerk gaan. As dit as fotobewerking verskyn, neem mense aan dat KI oor beelde gaan. Die platform bepaal die atmosfeer.

Nabyskoot: data, privaatheid en die vertrouensooreenkoms 🔐🧠

KI-stelsels word dikwels meer effektief wanneer hulle gepersonaliseerd word. Personalisering vereis dikwels data. En data skep risiko. Daardie driehoek verdwyn nooit.

Groot Tegnologie sit op:

  • Verbruikersgedragsdata (soektogte, klikke, voorkeure)

  • Ondernemingsdata (e-posse, dokumente, kletse, kaartjies, werkvloeie)

  • Platformdata (programme, betalings, identiteitsseine)

  • Toesteldata (ligging, sensors, foto's, steminsette)

Selfs wanneer die "rou data" nie direk gebruik word nie, vorm die omliggende ekosisteem opleiding, fyn afstemming, evaluering en produkrigting.

Die trustooreenkoms lyk gewoonlik so:

  • Gebruikers aanvaar data-insameling omdat die produk gerieflik is 🧃

  • Reguleerders stoot terug wanneer dit grillerig raak 👀 ( GDPR - Regulasie (EU) 2016/679 )

  • Maatskappye reageer met beheermaatreëls, beleide en "privaatheid eerste"-boodskappe

  • Almal stry oor wat "privaatheid" beteken

'n Praktiese reël wat ek al sien werk het: as 'n maatskappy hul KI-datapraktyke in 'n enkele gesprek kan verduidelik sonder om agter regstase weg te kruip, vaar hulle gewoonlik beter as die gemiddelde. Nie perfek nie – net beter.

Nabyskoot: bestuur, veiligheid en die stil invloedspel 🧯📜

Dit is die minder sigbare rol: Groot tegnologie help dikwels om die reëls te definieer wat almal anders volg.

Hulle vorm bestuur deur:

Soms is dit werklik nuttig. Groot tegnologiemaatskappye kan belê in veiligheidspanne, vertrouensinstrumente, misbruikopsporing en voldoeningsinfrastruktuur wat kleiner spelers nie kan bekostig nie.

Soms is dit selfsugtig. Veiligheid kan 'n grag word, waar slegs die grootste spelers dit kan "bekostig" om te voldoen. Dis die vangplek: veiligheid is nodig, maar duur veiligheid kan per ongeluk mededinging vries. ( EU KI-wet - Regulasie (EU) 2024/1689 )

Dis waar nuanse saak maak. Ook nie prettige nuanse nie – die irriterende soort. 😬

Nabyskoot: kompetisie, oop ekosisteme en opstartswaartekrag 🧲🌱

Groot tegnologiemaatskappye se rol in KI sluit ook die vorming van die mark se vorm in:

  • Verkrygings (talent, tegnologie, verspreiding)

  • Vennootskappe (modelle wat op wolke aangebied word, gesamentlike ondernemingsooreenkomste)

  • Ekosisteembefondsing (krediete, broeikaste, markplekke)

  • Oop gereedskap (raamwerke, biblioteke, "oop" weergawes)

Daar is 'n patroon wat ek sien herhaal:

  1. Startups innoveer vinnig

  2. Groot Tegnologie integreer of kopieer die suksesvolle patroon

  3. Startups swaai na nis of word verkrygingsteikens

  4. Die "platformlaag" verdik

Dis nie outomaties sleg nie. Platforms kan wrywing verminder en KI toeganklik maak. Maar dit kan ook diversiteit verminder. As elke produk “’n omhulsel rondom dieselfde paar API’s” word, begin innovasie voel soos om meubels in dieselfde woonstel te herrangskik.

’n Bietjie slordige kompetisie is gesond. Soos suurdeegstarter. As jy alles steriliseer, hou dit op rys. Daardie metafoor is effens onvolmaak, maar ek hou daarby. 🍞

Leef met beide opwinding en versigtigheid 😄😟

Beide gevoelens pas. Opgewondenheid en versigtigheid kan dieselfde vertrek deel.

Redes om opgewonde te wees:

  • Vinniger ontplooiing van nuttige gereedskap

  • Beter infrastruktuur en betroubaarheid

  • Laer hindernis vir besighede om KI aan te neem

  • Meer veiligheidsbelegging en standaardisering ( NIST AI RMF 1.0 , OECD AI-beginsels )

Redes om versigtig te wees:

'n Realistiese standpunt is: Groot tegnologieë kan KI vir die wêreld versnel, terwyl hulle ook mag konsentreer. Dit kan terselfdertyd waar wees. Mense hou nie van daardie antwoord nie, want dit het nie speserye nie, maar dit pas by die bewyse.

Praktiese wenke vir verskillende lesers 🎯

As jy 'n sakekoper is 🧾

As jy 'n ontwikkelaar is 🧑💻

  • Bou met draagbaarheid in gedagte (abstraksielae help)

  • Moenie alles op een verskaffer se kenmerk wed wat kan verdwyn nie

  • Volg tarieflimiete, prysveranderinge en beleidsopdaterings asof dit deel van jou werk is (want dit is) ( Apple App-oorsigriglyne , Google Play-dataveiligheid )

As jy 'n beleidmaker of nakomingsleier is 🏛️

As jy 'n gereelde gebruiker is 🙋

  • Leer waar KI-funksies in jou programme geleë is

  • Gebruik privaatheidskontroles selfs al is hulle irriterend ( GDPR - Regulasie (EU) 2016/679 )

  • Wees skepties oor "magiese" resultate - KI is vol vertroue, nie altyd korrek nie 😵

Slotopsomming: die rol van groot tegnologie in KI 🧠✨

Groot tegnologiemaatskappye se rol in KI is nie net een ding nie. Dis 'n bondel rolle: infrastruktuur-eienaar, modelbouer, verspreider, poortwagter en markvormer. Hulle neem nie net aan KI deel nie – hulle definieer die terrein waarop KI groei.

As jy net een reël onthou, maak dit so:

Die Rol van Groot Tegnologie in KI
Dit bou die pype, stel die verstekwaardes en stuur hoe KI mense bereik - op massiewe skaal, met massiewe gevolge. ( NIST AI RMF 1.0 , EU KI-wet - Regulasie (EU) 2024/1689 )

En ja, "gevolge" klink dramaties. Maar KI is een van daardie onderwerpe waar dramaties soms net ... akkuraat is. 😬🤖

Gereelde vrae

Wat is die rol van groot tegnologie in KI, in praktiese terme?

Die rol van groot tegnologie in KI is minder "hulle maak modelle" en meer "hulle bedryf die masjinerie wat KI op skaal laat werk." Hulle verskaf wolkinfrastruktuur, stuur KI deur toestelle en toepassings, en stel platformreëls wat vorm gee aan wat gebou word. Hulle befonds ook navorsing, vennootskappe en verkrygings wat beïnvloed watter benaderings oorleef. In baie markte definieer hulle effektief die standaard KI-ervaring.

Waarom maak rekenaartoegang so belangrik vir wie KI op skaal kan bou?

Moderne KI is afhanklik van groot GPU-groepe, vinnige netwerke, berging en betroubare MLOps-pyplyne – nie net slim algoritmes nie. As jy nie voorspelbare kapasiteit kan kry nie, word opleiding, evaluering en ontplooiing broos en duur. Groot tegnologie beheer dikwels die "ruggraat"-laag (wolk, skyfie-vennootskappe, skedulering, sekuriteit), wat kan bepaal wat haalbaar is vir kleiner spanne. Daardie krag kan voordelig wees, maar dit bly krag.

Hoe vorm die verspreiding van groot tegnologie wat "KI" vir alledaagse gebruikers beteken?

Verspreiding is 'n superkrag omdat dit KI in 'n standaardfunksie verander in plaas van 'n aparte produk wat jy moet kies. Wanneer KI in soekbalke, fone, e-pos, dokumente, vergaderings en toepassingswinkels verskyn, word dit "wat KI is" vir die meeste mense. Dit vernou ook openbare verwagtinge: as KI meestal 'n skryfinstrument in jou toepassings is, neem gebruikers aan dat KI gelyk is aan skryf. Platforms bepaal stilweg die toon.

Wat is die hoofmaniere waarop platformreëls en appwinkels as KI-poortwagters optree?

Programbeoordelingsbeleide, markvoorwaardes, inhoudreëls en API-beperkings kan bepaal watter KI-kenmerke toegelaat word en hoe hulle moet optree. Selfs wanneer reëls as veiligheids- of privaatheidsbeskermings geraam word, vorm hulle ook mededinging deur voldoenings- en implementeringskoste te verhoog. Vir ontwikkelaars beteken dit dat beleidsopdaterings net so belangrik kan wees as modelopdaterings. In die praktyk is "wat gestuur word" dikwels "wat deur die hek gaan"

Hoe pas wolk-KI-platforms soos SageMaker, Azure ML en Vertex KI in die rol van groot tegnologie in KI?

Wolk-KI-platforms bundel opleiding, ontplooiing, monitering, bestuur en sekuriteit op een plek, wat wrywing vir opstartondernemings en ondernemings verminder. Gereedskap soos Amazon SageMaker, Azure Machine Learning en Vertex AI maak dit makliker om koste te skaal en te bestuur deur 'n enkele verskafferverhouding. Die kompromie is dat gerief die insluiting kan verhoog, want werkvloei, toestemmings en monitering is diep geïntegreer in daardie ekosisteem.

Wat moet 'n sakekoper vra voordat hy/sy Big Tech KI-gereedskap aanneem?

Begin met data: waarheen dit gaan, hoe dit geïsoleer word, en watter behoud- en ouditkontroles bestaan. Vra oor administrateurkontroles, logging, toegangsgrense en hoe modelle vir risiko in jou domein geëvalueer word. Toets ook pryse onder druk, want gebruiksgebaseerde koste kan styg namate aanvaarding groei. In gereguleerde omgewings, stem verwagtinge in lyn met raamwerke en voldoeningsvereistes wat jou organisasie reeds gebruik.

Hoe kan ontwikkelaars verskaffersvasstelling vermy wanneer hulle op groot tegnologie-KI-API's bou?

'n Algemene benadering is om te ontwerp vir oordraagbaarheid: draai modeloproepe agter 'n abstraksielaag toe en hou aanwysings, beleide en evalueringslogika weergawes en toetsbaar. Vermy om op een "spesiale" verskafferfunksie staat te maak wat kan verander of verdwyn. Volg tarieflimiete, prysopdaterings en beleidsveranderinge as deel van deurlopende instandhouding. Oordraagbaarheid is nie gratis nie, maar dit kos gewoonlik minder as 'n geforseerde migrasie.

Hoe skep privaatheid en verpersoonliking 'n "vertrouensooreenkoms" met KI-funksies?

Personalisering verbeter dikwels KI-nuttigheid, maar dit verhoog tipies data-blootstelling en vermeende griezeligheid. Groot tegnologie is naby aan gedrags-, ondernemings-, platform- en toesteldata, so gebruikers en reguleerders ondersoek hoe daardie data opleiding, fyn afstemming en produkbesluite beïnvloed. 'n Praktiese maatstaf is of 'n maatskappy sy KI-datapraktyke duidelik kan verduidelik sonder om agter regstaal weg te kruip. Goeie beheermaatreëls en werklike uitsluitings maak saak.

Watter standaarde en regulasies is die mees relevant vir groot tegnologie-KI-bestuur en -veiligheid?

In baie pyplyne meng bestuur interne veiligheidsbeleide met eksterne raamwerke en wette. Organisasies verwys dikwels na risikobestuursriglyne soos NIST se KI RMF, bestuurstandaarde soos ISO/IEC 42001, en streeksreëls soos GDPR en die EU KI-wet vir sekere gebruiksgevalle. Hierdie beïnvloed logging, oudits, datagrense en wat geblokkeer of toegelaat word. Die uitdaging is dat voldoening duur kan word, wat groter spelers kan bevoordeel.

Is Big Tech se invloed op mededinging en ekosisteme altyd 'n slegte ding?

Nie outomaties nie. Platforms kan hindernisse verlaag, gereedskap standaardiseer en veiligheid en infrastruktuur befonds wat kleiner spanne nie kan bekostig nie. Maar dieselfde dinamika kan diversiteit verminder as almal 'n dun omhulsel rondom 'n paar dominante API's, wolke en markplekke word. Let op patrone soos konsolidasie van berekening en verspreiding, plus prys- en beleidsverskuiwings wat moeilik is om te ontsnap. Die gesondste ekosisteme hou gewoonlik ruimte vir interoperabiliteit en nuwe toetreders.

Verwysings

  1. Internasionale Energie-agentskap - Energie en KI - iea.org

  2. Internasionale Energie-agentskap - Energievraag van KI - iea.org

  3. NVIDIA - Oorsig van KI-inferensieplatforms - nvidia.com

  4. Amazon Web Services - Amazon SageMaker KI-dokumentasie (Wat is SageMaker?) - aws.amazon.com

  5. Microsoft - Azure Masjienleer dokumentasie - learn.microsoft.com

  6. Google Cloud - Vertex KI-dokumentasie - cloud.google.com

  7. Google Cloud - MLOps op Vertex KI - cloud.google.com

  8. Microsoft - Masjienleerbedrywighede (MLOps) v2 argitektuurgids - learn.microsoft.com

  9. Apple-ontwikkelaar - Kern-ML - developer.apple.com

  10. Google-ontwikkelaars - ML-stel - developers.google.com

  11. Apple-ontwikkelaar - Riglyne vir programbeoordeling - developer.apple.com

  12. Google Play Console Hulp - Datasekuriteit - support.google.com

  13. arXiv - Skaleringswette vir Neurale Taalmodelle - arxiv.org

  14. arXiv - Opleiding van Berekeningsoptimale Groot Taalmodelle (Chinchilla) - arxiv.org

  15. Nasionale Instituut vir Standaarde en Tegnologie - KI-risikobestuursraamwerk (KI RMF 1.0) - nist.gov

  16. Nasionale Instituut vir Standaarde en Tegnologie - NIST Generatiewe KI-profiel (KI RMF-metgesel) - nist.gov

  17. Internasionale Organisasie vir Standaardisering - ISO/IEC 42001:2023 - iso.org

  18. EUR-Lex - Regulasie (EU) 2016/679 (GDPR) - eur-lex.europa.eu

  19. EUR-Lex - Regulasie (EU) 2024/1689 (EU KI-wet) - eur-lex.europa.eu

  20. OESO - OESO KI-beginsels - oecd.ai

Vind die nuutste KI by die amptelike KI-assistentwinkel

Oor Ons

Terug na blog