سكيل AI

1. تكامل البيانات

• تكامل البيانات المؤسسية: يقوم محرك بيانات Scale AI بدمج البيانات المؤسسية في نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة. تعتبر هذه الخطوة حاسمة حيث تظل البيانات أكبر عقبة أمام تطوير الذكاء الاصطناعي. يضمن ذلك أن يتم استخدام البيانات المؤسسية بشكل فعال لبناء برامج ذكاء اصطناعي مستدامة وناجحة.

2. تخصيص النموذج وRLHF

• تخصيص النماذج: تقوم Scale AI بتكييف نماذج الأساس الأكثر تطوراً لتلبية احتياجات بيانات الشركات الخاصة. يتضمن ذلك تخصيص النماذج باستخدام تقنية التعزيز بالتعلم من ملاحظات البشر (RLHF) لضمان توافقها مع أهداف الأعمال وخصائص البيانات.
• RLHF: تجمع هذه التقنية بين ملاحظات البشر والتعلم الآلي لتحسين أداء النموذج وتوافقه، مما يضمن أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي فعالة وآمنة.

3. توسيم البيانات وتنظيمها

• توسيم البيانات: قامت Scale AI بتقديم ريادة في صناعة توسيع البيانات من خلال دمج تقنيات تعتمد على الذكاء الاصطناعي مع عمليات تفاعل البشر. توفر هذه الطريقة بيانات موسومة بجودة وكفاءة لا مثيل لهما، وهو ما يعد أساسياً لتدريب نماذج عالية الأداء.
• تنظيم البيانات: تشمل هذه العملية تنظيم البيانات لضمان أنها من أعلى جودة، وهو أمر حاسم لنجاح نماذج الذكاء الاصطناعي. تتضمن هذه الخطوة تنظيف البيانات وتنظيمها وإعدادها لتدريب النموذج.

4. تقييم النموذج والسلامة

• تقييم النموذج: توفر Scale AI أدوات وطرق لتقييم أداء نماذج الذكاء الاصطناعي. تضمن هذه الخطوة أن النماذج تلبي المعايير المطلوبة وتعمل بشكل جيد في التطبيقات الواقعية.
• السلامة والتوافق: يعد ضمان سلامة وتوافق نماذج الذكاء الاصطناعي محور اهتمام رئيسي. يتضمن ذلك المراقبة المستمرة والتعديل لضمان أن تعمل النماذج ضمن حدود آمنة وأخلاقية.

5. النشر والتطبيقات المؤسسية

• النشر: بمجرد تخصيص النماذج وتوسيمها وتقييمها، يتم نشرها في بيئة المؤسسة. تشمل هذه الخطوة تكامل النماذج في الأنظمة الحالية وسير العمل لضمان التشغيل السلس.
• التطبيقات المؤسسية: تدعم Scale AI مجموعة واسعة من التطبيقات، من الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى الذكاء الاصطناعي الحكومي والسيارات، مما يضمن أن النماذج مصممة لتلبية الاحتياجات الخاصة لكل عمل.

جدول زمني للتنفيذ

يمكن أن يتفاوت الجدول الزمني لتنفيذ برنامج Scale AI وفقًا لتعقيد وحجم المشروع. ومع ذلك، تم تصميم العملية لتكون فعالة وقابلة للتوسع، مستفيدة من تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة وخبرة البشر لتسريع التطوير. على الرغم من عدم تحديد المدة الدقيقة، فإن التركيز على القابلية للتوسع والكفاءة يشير إلى أن عملية التنفيذ محسّنة لتقليل وقت النشر.

1. تخصيص نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)

• تخصيص النماذج المفتوحة المصدر: تقدم Scale AI منصة تتيح للمؤسسات تخصيص النماذج المفتوحة المصدر باستخدام بياناتها الخاصة. يمكن تحقيق هذا التخصيص في بضع أسطر من التعليمات البرمجية، مما يجعله متاحًا حتى للمنظمات التي لا تمتلك خبرة واسعة في الذكاء الاصطناعي.
• تخصيص وتوليد معلومات معززة عبر الاسترجاع (RAG): تدعم منصة Scale AI تخصيص النموذج وتنفيذ خطوط RAG لتحسين الأداء للمهام الخاصة بالمجال. يضمن هذا أن تكون النماذج مخصصة للاحتياجات الفريدة لكل عمل.

2. تكامل وإدارة البيانات

• محرك بيانات Scale: يدمج محرك بيانات Scale بيانات المؤسسات في نماذج الذكاء الاصطناعي، مما يوفر أساسًا للتفريق الاستراتيجي على المدى الطويل. يدعم هذا المحرك توسيع البيانات والتجمع والتنظيم، وهو أمر أساسي لتخصيص نماذج الذكاء الاصطناعي لتلبية الاحتياجات الخاصة بالأعمال.
• توسيم البيانات وتنظيمها: تعد منصة توسيع البيانات الخاصة بـ Scale AI قابلة للتخصيص بشكل كبير، حيث تتيح للشركات تخصيص عملية التوسيم وفقًا لمتطلباتها الخاصة. تجمع هذه المنصة بين تقنيات تعتمد على الذكاء الاصطناعي مع عمليات تفاعل البشر لتقديم بيانات موسومة عالية الجودة.

3. تطبيقات خاصة بالصناعة

• تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي: تقوم Scale AI بتمكين تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي المخصصة لمجموعة متنوعة من الصناعات. على سبيل المثال، يمكن لشركات التأمين استخدام Scale AI لتلخيص وتصنيف المطالبات بشكل أكثر كفاءة، بينما يمكن لشركات البيع بالتجزئة والتجارة الإلكترونية تحسين تجربة التسوق من خلال التوصيات الشخصية.
• حلول القطاع العام: تقدم Scale AI حلول ذكاء اصطناعي مصممة خصيصًا للقطاع العام، بما في ذلك التطبيقات للسلامة العامة والتشريع والتعامل مع الكوارث الطبيعية. تم تصميم هذه الحلول لتلبية الاحتياجات الخاصة للوكالات الحكومية والمنظمات غير الربحية.

4. طائرات الدعم المخصصة وذكاء الأعمال

• طائرات الدعم المخصصة: تقدم Scale AI طائرات دعم مخصصة تستخدم استرجاع تحسين متقن لتلخيص واستشهاد قواعد المعرفة بدقة. يمكن تخصيص هذه الطائرات لتعزيز إنتاجية الموظفين ودعم العملاء.
• تقنية Text2SQL: تتيح تقنية Text2SQL الخاصة بـ Scale AI للشركات تمكين الموظفين من استخراج المعلومات من البيانات باستخدام اللغة الطبيعية. يساعد هذا التخصيص في تحويل كل موظف إلى عالم بيانات، مما يحسن اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات.

5. مرونة المنصة والتكامل

• دعم النماذج المتعددة والسحابية: تدعم منصة Scale AI كل من النماذج المفتوحة والمغلقة المصدر، بما في ذلك تلك الخاصة بـ OpenAI وCohere وMeta. تتيح هذه المرونة للشركات اختيار أفضل النماذج لاحتياجاتها المحددة ودمجها في البيئات السحابية المفضلة، مثل AWS وAzure.
• واجهات برمجة التطبيقات والحزم المفتوحة المصدر: توفر Scale AI واجهات برمجة التطبيقات المفتوحة وحزمة مفتوحة المصدر لتخصيص النماذج واستضافتها. تمكن هذه الطريقة المنظمات من البدء بسرعة وسهولة، بغض النظر عن مستوى خبرتهم.

6. ردود الفعل في الوقت الحقيقي والتحسين التدريجي

• اختبار وتقييم بشري: تعزز Scale AI من سلامة وأداء النماذج من خلال اختبار وتقييم بشري. تضمن هذه العملية التدريجية تحسين النماذج باستمرار وتوافقها مع أهداف الأعمال.

7. دراسات الحالة والتطبيقات الواقعية

• قصص نجاح العملاء: نفذت Scale AI بنجاح حلول ذكاء اصطناعي مخصصة لعملاء مختلفين، بما في ذلك OpenAI وMeta وGlobal Atlantic Financial Group. تظهر هذه الدراسات الحالات قدرة المنصة على تقديم حلول مخصصة تلبي الاحتياجات الخاصة بالأعمال وتحقيق قيمة كبيرة.

1. رسوم الإعداد

• التطوير والنشر الأولي: يمكن أن تتراوح تكاليف الإعداد الأولية لمنصة الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. على سبيل المثال، يمكن أن تتراوح تكلفة تطوير منتج قابل للتطبيق (MVP) لمنصة ذكاء اصطناعي بين 20,000 و45,000 دولار، وذلك وفقًا لتعقيد ونطاق المشروع.
• إعداد الأجهزة والبرامج: يمكن أن تتضمن إعداد البنية التحتية للأجهزة والبرمجيات تكاليف كبيرة. غالبًا ما يتطلب الأمر أجهزة متخصصة مثل وحدات معالجة الرسوميات (GPU) (مثل Tesla V100 التي تكلف حوالي 10,000 دولار) لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، ويمكن أن تتراكم هذه التكاليف بسرعة.

2. تكاليف الصيانة

• الصيانة المستمرة: تتضمن صيانة نظام الذكاء الاصطناعي موارد الأجهزة والبرامج. يشمل ذلك التحديثات المنتظمة، والمراقبة، واستكشاف الأخطاء وإصلاحها لضمان تشغيل النظام بكفاءة. يمكن أن تتراوح تكاليف الصيانة بين 8,999 و14,999 دولارًا سنويًا.
• إدارة البيانات وتوسيمها: تعتبر إدارة البيانات المستمرة وتوسيمها أمرًا بالغ الأهمية للحفاظ على دقة وملاءمة نماذج الذكاء الاصطناعي. تقدم Scale AI، على سبيل المثال، خدمات توسيع البيانات التي تتضمن تكاليف ثابتة ومتغيرة لكل مهمة، وذلك وفقًا لتعقيد وردود فعل المتخصصين في التوسيم.

3. رسوم الدعم

• دعم العملاء: غالبًا ما يكون دعم العملاء المخصص مدرجًا في حلول الذكاء الاصطناعي ذات المستوى المؤسسي. على سبيل المثال، تقدم Scale AI دعمًا مخصصًا لعمليات دعم العملاء كجزء من خططها المؤسسية.
• الدعم الفني والتدريب: قد تتطلب الشركات أيضًا تكاليف لدعم الفني والتدريب لضمان قدرة فرقها على استخدام وإدارة حلول الذكاء الاصطناعي بفعالية. يمكن أن تشمل هذه التكاليف الجلسات التدريبية، والوثائق، والمساعدة الفنية المستمرة.

4. تكاليف إضافية

• تكاليف الحوسبة: تمثل تكلفة الموارد الحاسوبية عاملًا كبيرًا. يتطلب تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي قوة حاسوبية كبيرة، وهو ما يمكن أن يكون مكلفًا. على سبيل المثال، تكلفة تدريب GPT-4 على Azure بلغت 100 مليون دولار.
• اكتساب المواهب: يعد توظيف المتخصصين المهاريين مثل علماء البيانات، ومهندسي التعلم الآلي، ومطوري البرمجيات من النفقات الباهظة الأخرى. يمكن أن تكون الرواتب لهؤلاء الأدوار مرتفعة، حيث يكسب علماء البيانات متوسط 123,775 دولارًا ومهندسو التعلم الآلي حوالي 161,590 دولارًا سنويًا في الولايات المتحدة.
• تكاليف الامتثال والتنظيم: يمكن أن تضيف ضمان الامتثال للمعايير ولوائح الصناعة إلى التكلفة الإجمالية. يتضمن ذلك تنفيذ التدابير الأمنية اللازمة والحصول على الشهادات.
• تكاليف متنوعة: تشمل التكاليف الأخرى جمع البيانات وتوسيمها، وهي عمليات حاسمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تكون هذه العمليات طويلة الأمد ومكلفة، خاصة إذا لم تكن البيانات المطلوبة متاحة بسهولة داخليًا.

1. برامج التدريب

• تدريب ذكاء اصطناعي مخصص: تقدم Scale AI دعمًا ماليًا لتطوير المهارات في الذكاء الاصطناعي والذكاء الرقمي من خلال برامج تدريب مخصصة. تم تصميم هذه البرامج لتحسين إنتاجية الشركة ويمكن أن تشمل التدريب العام على الذكاء الاصطناعي، والتوجيه، وورش العمل، وجلسات الفكرة، وتدريب نظم الذكاء الاصطناعي.
• الأهلية والتمويل: يمكن للمنظمات التقدم بطلب للحصول على منح تغطي حتى 50% من تكاليف برامج التدريب المخصصة. يمكن أن يكون التدريب موجهًا لجميع أنواع الموظفين، بما في ذلك أعضاء اللجنة التنفيذية، والمدراء، والموظفين العامين.
• دورات محددة: تمول Scale AI دورات محددة في التعلم الآلي التطبيقي، مثل أسس تعلم الآلة، ونماذج التعلم الآلي، والتعلم العميق، ومشاريع التعلم الآلي التطبيقي في الأعمال. تعتبر هذه الدورات جزءًا من برامج تدريب معتمدة وتكون مؤهلة للحصول على منح من Scale AI.

2. التوثيق ودعم API

• توثيق API: قدمت Scale AI توثيقًا جديدًا لـ API يشمل توثيق لوحة معلومات العملاء بعمق، ونظرة عامة على سير العمل، وميزات تفاعلية. يساعد هذا التوثيق المستخدمين في فهم ورؤية وتنظيم مجموعات البيانات الخام، وإرسال البيانات للتوسيم، واستكشاف أداء النموذج.
• ميزات تفاعلية: يسمح التوثيق للمستخدمين بإجراء مكالمات API مباشرة باستخدام مفتاح Scale API الخاص بهم، مما يوفر طريقة عملية للتعلم ودمج قدرات المنصة.
• البحث ووضع الظلام: يشمل التوثيق ميزة البحث المدعومة من Algolia لمساعدة المستخدمين في العثور بسرعة على المعلومات ذات الصلة. كما يقدم وضع الظلام لقراءة أفضل.

3. دعم العملاء

• دعم مخصص: تقدم Scale AI دعمًا مخصصًا لعمليات دعم العملاء كجزء من خططها المؤسسية. يتضمن ذلك المساعدة في إعداد وإدارة المشاريع، بالإضافة إلى الدعم الفني المستمر.
• مدراء التفاعل: تقدم Scale AI لعملائها الذين يتبعون المؤسسات مدراء تفاعل مخصصين يساعدون في إعداد مشاريع التوسيم المصممة بالكامل للاستخدامات الخاصة. يضمن هؤلاء المدراء أن المشاريع تتماشى مع احتياجات الأعمال وتوفر بيانات موسومة عالية الجودة.

4. تدريب للموظفين

• دور رئيس التدريب: لدى Scale AI رئيس تدريب مخصص مسؤول عن ضمان فعالية وكفاءة العمال البشريين. تتضمن هذه المهمة تصميم وتنقيح مواد التدريب، وإجراء جلسات تدريب مباشرة، ومراقبة فعالية أسلوب التدريب.
• تطوير المناهج: تم تصميم المنهج التدريبي لتعليم العمال كيفية إنتاج بيانات تدريب عالية الجودة. يشمل هذا التدريب المستهدف لإستيعاب تفاصيل المشاريع المحددة.

5. التوجيه والتوجيه للمستخدمين

• التوجيه للمستخدمين: تستخدم Scale AI أدوات الذكاء الاصطناعي لتعزيز الإرشادات والتوجيه داخل التطبيق خلال عملية التوجيه. يشمل هذا تدفقات توجيه شخصية، وتحليلات تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتجزئة العملاء، وروبوتات دردشة تعتمد على الذكاء الاصطناعي للمساعدة الفورية.
• مراكز الموارد وروبوتات الدردشة: تتوفر أدوات مثل مراكز الموارد وروبوتات الدردشة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي لدعم لوحدك الدائم للتعامل مع نقاط ألم المستخدمين وإرشاد اكتشاف الميزات.

6. الدعم المجتمعي ونظيره

• التفاعل المجتمعي: تشجع Scale AI التعاون بين أعضائها من خلال فعاليات الشبكات ومنصة Scale AI. يتيح هذا للمستخدمين الاتصال بشركاء مشاريع محتملين ومشاركة أفضل الممارسات.
• ندوات معلوماتية: تعقد Scale AI ندوات معلوماتية مع مدراء الاستثمار لتوضيح كيف يمكن أن تدعم المنصة مشروعات مختلفة. توفر هذه الجلسات فرصة للمستخدمين الجدد لمعرفة المزيد عن المنصة وقدراتها.

1. الامتثال لمعايير الصناعة

• SOC 2 Type II: حصلت Scale AI على امتثال SOC 2 Type II، والذي يتطلب إثبات الالتزام بمعايير الثقة الخاصة بالأمان. يتضمن ذلك تقييمًا صارمًا من قبل مدققين مستقلين معتمدين لضمان أن نظم Scale تلبي معايير عالية للأمان، والDisponibility، وسلامة المعالجة، وسرية البيانات، والخصوصية.
• امتثال HIPAA: يتوافق Scale AI مع قانون التأمين الصحي وقابلية النقل (HIPAA)، الذي يحدد معايير وطنية لحماية المعلومات الصحية الحساسة للمرضى. يعد هذا الامتثال حاسمًا للعملاء في قطاع الرعاية الصحية الذين يحتاجون إلى ضمان قيامهم بمعالجة بياناتهم بشكل آمن.
• ISO 27001: حصلت Scale AI أيضًا على شهادة ISO 27001، التي تحدد متطلبات نظام إدارة أمن المعلومات (ISMS). تغطي هذه الشهادة إنشاء وصيانة السياسات والإجراءات لإدارة مخاطر الأمان.

2. تشفير البيانات

• تشغيل التشفير عند الاستراحة وفي النقل: يضمن Scale AI أن كافة البيانات المحمية مشفرة سواء عند الاستراحة أو في النقل. يشمل ذلك استخدام بروتوكولات TLS 1.2 أو أعلى للبيانات في النقل وتنفيذ خوارزميات تشفير قوية للبيانات المتوقفة.
• مفاتيح يتحكم بها العميل (CMK): يدعم Scale AI استخدام مفاتيح التشفير التي يتحكم فيها العميل، مما يسمح للعملاء بالاحتفاظ بالتحكم على مفاتيح التشفير الخاصة بهم ويضمن الامتثال للاحتياجات التنظيمية المحددة مثل سياسات FIPS 140-2 من المستوى 2 أو 3.

3. ضوابط الوصول

• ضوابط وصول صارمة: تستخدم Scale AI ضوابط وصول صارمة لتقييد الوصول إلى البيانات لأفراد مأذونين فقط. يشمل ذلك ضوابط الوصول المعتمدة على الأدوار (RBAC) والمصادقة متعددة العوامل (MFA) لتعزيز الأمان.
• نهج انعدام الثقة: يتم استخدام صناديق خصوصية البيانات ونهج انعدام الثقة لإدارة الوصول إلى البيانات الحساسة بشكل مشدد، مما يضمن أن حسابات المستخدمين أو العمليات لا يمكنها الوصول إلى البيانات دون تفويض مناسب.

4. حوكمة البيانات والمراقبة

• إطار حوكمة البيانات: تعطي Scale AI الأولوية لتطوير سياسات حوكمة البيانات الواضحة، بما في ذلك تدابير الخصوصية والأمان. يتضمن هذا الإطار نظرة عامة عن خط البيانات، مما يضمن الشفافية وتتبع البيانات أثناء انتقالها عبر أنظمة الذكاء الاصطناعي.
• المراقبة في الوقت الحقيقي: توفر مركز عمليات Scale AI مراقبة في الوقت الحقيقي ومراقبة الجودة لمجموعات البيانات، مما يضمن أنه يتم اكتشاف أي انحرافات أو مشكلات أمنية ومعالجتها على الفور.

5. كشف التهديدات والاستجابة

• ذكاء التهديد التكنولوجي المعتمد على الذكاء الاصطناعي: يستخدم Scale AI منصات ذكاء التهديد المعتمدة على الذكاء الاصطناعي لتحليل كميات كبيرة من البيانات وتحديد التهديدات الناشئة. تساعد هذه الطريقة الاستباقية على الدفاع ضد الهجمات المحتملة من خلال المراقبة والتحليل المستمر لبيانات التهديد العالمية.
• حمايات للهجمات الخبيثة: يتم اتخاذ تدابير محددة لحماية ضد تهديدات الذكاء الاصطناعي مثل تسميم النموذج وهجمات حقن التعليمات. يتضمن ذلك فلاتر محتوى قابلة للتخصيص، وقدرات المراقبة وتتبع، وحمايات ضد الهجمات الخبيثة.

6. تدقيقات الأمان والتحديثات المنتظمة

• تدقيقات الأمان: يتم إجراء تدقيقات أمان منتظمة لضمان أن نظم الذكاء الاصطناعي والشبكات التي تستضيفها آمنة. يتضمن ذلك التحديثات الروتينية، أو استبدال النماذج، أو إعادة تدريبها لحماية ضد التهديدات الإلكترونية المتطورة.
• التحسين المستمر: يقوم Scale AI بتحديث ممارسات الأمان بشكل مستمر لتحديث المعايير لأفضل الممارسات، مما يضمن الحفاظ على سلامة وخصوصية المعلومات والأنظمة.

7. ممارسات الذكاء الاصطناعي الأخلاقية

• إرشادات الذكاء الاصطناعي الأخلاقي: تتبع Scale AI ممارسات وإرشادات الذكاء الاصطناعي الأخلاقي لضمان الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي. يتضمن ذلك الالتزام بالمبادئ الموضحة في الإطارات مثل قانون حقوق الذكاء الاصطناعي للرئاسة بايدن والمشاركة في المبادرات لتقييم وتحسين أمان نماذج الذكاء الاصطناعي.

8. الإبلاغ عن الحوادث والاستجابة

• الإبلاغ عن مشكلات الأمان: تشجع Scale AI الإبلاغ عن أي ثغرات أمنية محتملة في بنيتها التحتية أو برنامجها. يتم تصنيف المشكلات المكتشفة ومعالجتها في الوقت المناسب لتقليل أي مخاطر.
• خطة استجابة سريعة: تم وضع خطة استجابة سريعة للتعامل مع أي حوادث أمنية، مما يضمن احتواء أي خروقات أو ثغرات على الفور وحلها.

تو频率 التحديثات

• التحديثات المنتظمة: تقوم Scale AI بتحديث منصتها بشكل متكرر لتضمين ميزات جديدة، وتحسين الوظائف الحالية، ومعالجة أي مشكلات. على سبيل المثال، كانت الشركة نشطة في إطلاق منتجات جديدة وتحسين الموجودة منها، مثل محرك بيانات Scale وScale GenAI Platform.
• الإعلانات الرئيسية: يتم الإعلان عن التحديثات المهمة وإطلاق المنتجات الجديدة غالبًا من خلال المدونة وقسم الأخبار. على سبيل المثال، كشفت Scale AI مؤخرًا عن شكل جديد لمحرك بيانات القطاع العام الذي يدعم الذكاء الاصطناعي للدفاع والمخابرات والوكالات المدنية.
• التحسين المستمر: تؤكد الشركة على التحسين المستمر والتكرار، لا سيما في مجالات مثل توسيع البيانات، وتقييم النموذج، وتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي. تضمن هذه الطريقة تطور حلولهم استجابة لملاحظات المستخدمين والتقدم التكنولوجي.

إدارة التحديثات

• التطوير والاختبار: يتم تطوير التحديثات واختبارها بدقة قبل طرحها. يشمل ذلك الاختبار الداخلي لضمان أن الميزات والتحسينات الجديدة تلبي معايير الجودة ولا تؤدي إلى ظهور مشكلات جديدة.
• دمج ملاحظات المستخدمين: تقوم Scale AI بنشاط بتضمين ملاحظات المستخدمين في دورة التحديث الخاصة بها. يتم جمع هذه الملاحظات من خلال قنوات مختلفة، بما في ذلك التفاعلات المباشرة مع العملاء، وطلبات الدعم، والانخراط المجتمعي.
• التوثيق والتدريب: مع كل تحديث، تقدم Scale AI توثيقًا شاملاً لمساعدة المستخدمين على فهم واستخدام الميزات الجديدة. يشمل ذلك توثيق API، وأدلة المستخدم، وميزات تفاعلية تتيح للمستخدمين إجراء مكالمات API مباشرة باستخدام مفتاح Scale API الخاص بهم.
• التواصل والدعم: يتم التواصل بشأن التحديثات للمستخدمين من خلال قنوات متعددة، بما في ذلك التدوينات، والنشرات الإخبارية، والإشعارات المباشرة. تقدم Scale AI أيضًا دعمًا مخصصًا للعملاء لمساعدتهم في أي مشكلات قد تنشأ من التحديثات.
• الأمان والامتثال: يتم إدارة كل تحديث مع التركيز القوي على الأمان والامتثال. تضمن Scale AI أن التحديثات لا تعرض أمن بيانات المستخدم للخطر وأنها تتوافق مع المعايير واللوائح الصناعية.

أمثلة على التحديثات الأخيرة

• تحسينات الذكاء الاصطناعي التوليدي وLLM: أدخلت Scale AI تحديثات كبيرة على قدراتها في الذكاء الاصطناعي التوليدي، بما في ذلك طرح منصة Scale GenAI وتحسينات على محرك بيانات Scale. تهدف هذه التحديثات إلى تحسين الأداء وقابلية التوسع للنماذج الكبيرة (LLMs) وغيرها من تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي.
• محرك بيانات القطاع العام: يتضمن التحديث الأخير لمحرك بيانات القطاع العام ميزات جديدة مصممة لوكالات الدفاع والمخابرات والمدنية، مما يُظهر التزام Scale AI بتلبية احتياجات القطاعات المتنوعة.
• تحديث كاشف الذكاء الاصطناعي: أطلقت Scale AI أيضًا تحديثًا كبيرًا لكاشف محتوى الذكاء الاصطناعي، مما عزز دقته وسهولة استخدامه. يوفر هذا التحديث رؤى أعمق ويحلل تقييم المحتوى جملة بجملة.

ملكية البيانات

• ملكية العميل: يحتفظ عملاء Scale AI بملكية البيانات التي يقدمونها، بما في ذلك بيانات مستخدمي Scale وبيانات خدمات Scale.
• حقوق الملكية الفكرية: تُعتبر الملكية الفكرية (IP) التي يتم إنشاؤها في مشاريع Scale AI مملوكة لعضاء المشروع، ولن تمتلك الحكومة أو Scale AI أي من الملكية الفكرية.

قابلية نقل البيانات

• قابلية نقل البيانات: تلتزم Scale AI بتمكين قابلية نقل البيانات لعملائها. تقدم الشركة أدوات وواجهات برمجة تطبيقات تتيح للعملاء تصدير بياناتهم بسهولة من منصة Scale.
• أنماط البيانات: تدعم Scale AI تصدير البيانات بتنسيقات شائعة مثل CSV وJSON وJSONL، مما يسهل على العملاء دمج البيانات مع أنظمتهم الخاصة أو نقلها إلى منصات أخرى.
• التصدير في الوقت المناسب: تضمن Scale AI معالجة تصدير البيانات في الوقت المناسب، عادةً خلال 30 يومًا من طلب العميل.

حذف البيانات

• حذف البيانات: يمكن للعملاء طلب حذف بياناتهم من أنظمة Scale AI في أي وقت. ستقوم Scale AI بالامتثال لهذه الطلبات وحذف البيانات بشكل دائم في غضون 30 يومًا.
• تأكيد الحذف: عند الانتهاء من طلب حذف البيانات، ستقدم Scale AI للعميل تأكيدًا بأن البيانات قد أزيلت نهائيًا من أنظمتها.

الامتثال للوائح

• GDPR وCCPA: تم تصميم سياسات ملكية البيانات وقابلية النقل في Scale AI للامتثال للوائح حماية البيانات مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA).
• حق قابلية البيانات: بموجب اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR)، يحق للأفراد تلقي بياناتهم الشخصية بتنسيق منظم وشائع الاستخدام وقابل للقراءة الآلية، ولديهم حق نقل تلك البيانات إلى جهة أخرى. تمكن سياسات Scale AI العملاء من الوفاء بهذه الطلبات.

الشفافية والمساءلة

• الشفافية: تلتزم Scale AI بأن تكون شفافة بشأن ممارساتها المتعلقة بالبيانات. يوضح سياسة الخصوصية الخاصة بها بوضوح سياساتها المتعلقة بملكية البيانات وقابلية النقل، بالإضافة إلى ممارسات البيانات الأخرى.
• المسؤولية: تتحمل Scale AI المسؤولية تجاه عملائها والمجتمع الأوسع للذكاء الاصطناعي. تقوم الشركة بمراجعة وتحديث سياساتها المتعلقة بالبيانات بانتظام لضمان توافقها مع أفضل الممارسات ومتطلبات اللوائح.

1. ميزات القابلية للتوسع

• قابلية توسعة محرك البيانات: تم تصميم محرك بيانات Scale AI لدعم مجموعة واسعة من مشاريع التعلم الآلي (ML)، من التجارب ذات الحجم المنخفض إلى مشاريع الإنتاج عالية الحجم. تتيح هذه المرونة للمنظمات توسيع جهودها في توسيع وإدارة البيانات أو تقليلها عند الحاجة.
• نموذج الدفع حسب الاستخدام: بالنسبة لخطط محرك البيانات ذات الخدمة الذاتية، تقدم Scale AI نموذج تسعير الدفع حسب الاستخدام. يتيح ذلك للمستخدمين دفع مقابل مهام توسيع البيانات التي يحتاجونها فقط، مما يسهل توسيع العمليات بناءً على متطلبات المشروع الحالية.

2. التوسع الرأسي والأفقي

• التوسع الرأسي (زيادة القوة): يتضمن التوسع الرأسي زيادة القوة الحاسوبية أو موارد خادم واحد للتعامل مع أحمال عمل أعلى. هذا مفيد للتعامل مع الزيادات في الطلب أو قضايا الأداء التي لا يمكن حلها من خلال التحسين فقط. يسمح التوسع الرأسي بالاستجابات السريعة للحدود الأداء، مثل قيود وحدة المعالجة المركزية أو الإدخال/الإخراج.
• التوسع الأفقي (زيادة الموارد): يتضمن التوسع الأفقي إضافة المزيد من الخوادم أو تقسيم قاعدة بيانات كبيرة إلى عقد أصغر للتعامل مع أحمال عمل متزايدة. هذه الطريقة أكثر شيوعًا للأنظمة المعتمدة على السحابة، وتسمح بإضافة الموارد أو إزالتها بسلاسة دون توقف. يعد التوسع الأفقي أمرًا مفيدًا بشكل خاص للحفاظ على مستويات الأداء مع نمو الطلب.

3. القدرات التلقائية

• القدرات التحجيم التلقائي: يدعم Scale AI ميزة التحجيم التلقائي، والتي تعدل تلقائيًا الموارد لتلبية متطلبات الأداء. تستخدم هذه الميزة مرونة البيئات السحابية لتخصيص أو إزالة الموارد ديناميكيًا على أساس الطلبات للعمل. يساعد التحجيم التلقائي في إدارة التكاليف من خلال ضمان استخدام الموارد فقط عند الحاجة.

4. إدارة التكاليف

• قابلية التوسع بأسعار فعالة: تم تصميم منصة Scale AI لتحسين إنفاق التوسيم من خلال تحديد البيانات التي تستحق التوسيم. تضمن هذه الطريقة أن تستطيع المنظمات تحقيق أقصى استفادة من ميزانية التوسيم الخاصة بها حتى أثناء توسيع أو تقليل عملياتها.
• تسعير مخصص للشركات: بالنسبة لمبادرات الذكاء الاصطناعي الكبيرة والاستراتيجية، يقدم Scale AI تسعيرًا مخصصًا للشركات. يتضمن ذلك جودة من الدرجة الاقتصادية، واتفاقيات مستوى الخدمة (SLA)، ودعم عمليات العملاء المخصص، مما يسمح بحلول مصممة يمكن أن تتوسع مع احتياجات المنظمة.

5. التكامل والمرونة

• التكامل مع أطر التعلم الآلي المشهورة: تدعم Scale AI التكامل مع أطر ومنصات التعلم الآلي الشهيرة مثل PyTorch وTensorFlow وAWS وAzure وGoogle Cloud. تتيح هذه المرونة للمنظمات توسيع مشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم باستخدام أدواتهم وبيئاتهم المفضلة.
• دعم لأنواع بيانات متنوعة: يدعم محرك بيانات Scale AI مجموعة واسعة من أنواع البيانات، بما في ذلك النصوص والصور ومقاطع الفيديو والصوت ودمج المستشعرات ثلاثية الأبعاد. يتيح هذا التنوع للمنظمات توسيع جهود توسيع البيانات عبر أنواع بيانات مختلفة مع تطور احتياجاتهم.

6. التأثير التنظيمي

• التخطيط للتغيرات التنظيمية: عند توسيع مبادرات الذكاء الاصطناعي، يحتاج المنظمات إلى مراعاة التغيرات في عملياتها وهياكلها. يتضمن ذلك تعديل سلاسل الموافقة، وتغيير تفاعلات الفرق، والبقاء متقدمًا عن التطورات التنظيمية والامتثالية. يضمن التخطيط الجيد أن تكون جهود التوسع مستدامة ومتوافقة مع الأهداف التنظيمية.

7. الدعم والموارد

• الدعم المخصص: تقدم Scale AI دعمًا مخصصًا لعمليات العملاء ومدراء تفاعل لمساعدة جهود التوسع. يشمل ذلك المساعدة في إعداد وإدارة المشاريع، بالإضافة إلى الدعم الفني المستمر لضمان عمليات توسيع سلسة.
• التدريب والتوثيق: تتوفر برامج تدريب شاملة وتوثيق مفصل لمساعدة المنظمات في فهم واستخدام قدرات توسعة Scale AI بفعالة. يشمل ذلك أدلة حول توسيع البيانات، وتدريب النماذج، وأفضل الممارسات لتوسيع مشاريع الذكاء الاصطناعي.

تجديد العقد

1. تجديد تلقائي: تتضمن العقود مع Scale AI عادةً بنود تجديد تلقائي. على سبيل المثال، سيتم تجديد فترة الاشتراك للخدمات تلقائيًا لنفس الفترة ما لم يختر كل طرف عدم التجديد عن طريق إشعار الطرف الآخر كتابةً قبل 60 يومًا على الأقل من تاريخ التجديد.
2. إخطار بالتغييرات: إذا كانت هناك أي تغييرات على الأحكام التي ستؤثر على استخدام العميل للخدمات، ستقوم Scale AI بإخطار العميل قبل تاريخ سريان التحديث. يمكن للعملاء إنهاء الخدمات في غضون 30 يومًا من استلام إشعار التغيير إذا لم يوافقوا على الشروط المعدلة.
3. تعديلات الأسعار: قد يتم تعديل الأسعار عند التجديد. على سبيل المثال، يحدد Content at Scale، وهو خدمة ذات صلة، أنه لا يجوز أن تزيد الأسعار لكل وحدة للاشتراك عند التجديد بأكثر من 5% أو الزيادة في مؤشر أسعار المستهلك (CPI) خلال فترة الاشتراك المتجددة.

إلغاء العقد

1. إنهاء من قبل العميل: يمكن للعملاء إنهاء خدماتهم من خلال تقديم إشعار كتابي إلى Scale AI. سيكون الإنهاء فعّالًا اعتبارًا من التاريخ المحدد في الإشعار أو كما تم الاتفاق عليه بين كلا الطرفين.
2. إنهاء من قبل Scale AI: تحتفظ Scale AI بالحق في إنهاء الاتفاق أو تعليق الخدمات في أي وقت لأي سبب أو دون سبب، مع أو بدون إشعار. يشمل ذلك إنهاء بسبب انتهاك الشروط أو سياسة الاستخدام المقبولة.
3. أثر الإنهاء: عند الإنهاء، ستتوقف حقوق العميل في استخدام الخدمات على الفور. يجب على العملاء التوقف عن استخدام الخدمات وأي برمجيات ذات صلة، وقد تقوم Scale AI بحذف أي بيانات للعميل مخزنة على خوادمها.
4. المبالغ المستردة والمدفوعات المستحقة: عادةً، تكون الالتزامات المالية غير قابلة للإلغاء، والرسوم المدفوعة غير قابلة للاسترداد. ومع ذلك، قد تختلف الشروط الخاصة بالمبالغ المستردة والمدفوعات المستحقة ويجب مراجعتها في العقد أو الاتفاقية الفردية.
5. قابلية نقل البيانات والحذف: يحق للعملاء تصدير بياناتهم قبل الإنهاء. توفر Scale AI أدوات وواجهات برمجة التطبيقات لتسهيل تصدير البيانات. عند الإنهاء، ستقوم Scale AI بحذف بيانات العميل من أنظمتها خلال فترة محددة، عادةً 30 يومًا.

اعتبارات إضافية

1. حل النزاعات: في حالة حدوث نزاعات، يتفق Scale AI والعميل على حل المشكلات أولاً من خلالresolution غير رسمي. إذا لم يتم حلها، يمكن تسوية النزاعات من خلال التحكيم في سان فرانسيسكو، كاليفورنيا، تحت قواعد جمعية التحكيم الأمريكية.
2. القانون الحاكم: تخضع الاتفاقيات لقوانين كاليفورنيا، باستثناء مبادئ تضارب القوانين.
3. تعديل الشروط: قد تقوم Scale AI بتعديل شروط الاتفاق من حين لآخر. سيتم إخطار العملاء بأي تغييرات هامة، ولديهم الخيار لإنهاء الخدمات إذا لم يوافقوا على الشروط الجديدة.

1. SOC 2 Type II

• أنظمة وضوابط المؤسسات (SOC) 2 النوع الثاني: حصلت Scale AI على الامتثال لـ SOC 2 Type II ، الذي تم تقييمه من خلال مدققي حسابات معتمدين مستقلين. يوضح هذا الامتثال أن Scale AI تلبي معايير الثقة المتعلقة بالأمان، مما يضمن أن نظم Scale مصممة لحماية بيانات العملاء وتأمينها.

2. HIPAA

• قانون التأمين الصحي وقابلية النقل (HIPAA): تلتزم Scale AI بقواعد HIPAA، التي تحدد معايير وطنية لحماية المعلومات الصحية الحساسة (PHI). يعد هذا الامتثال أساسيًا للعملاء في القطاع الصحي الذين يحتاجون إلى ضمان أن بياناتهم تُعالج بشكل آمن.

3. ISO 27001

• ISO 27001: تم اعتماد Scale AI بموجب ISO 27001، والتي تحدد متطلبات نظام إدارة أمن المعلومات (ISMS). تغطي هذه الشهادة سياسات وإجراءات الإدارة المتعلقة بإدارة مخاطر الأمان.

4. تفويض المستوى 4 المؤقت من وزارة الدفاع

• الامتحان المؤقت لمستوى التأثير 4 (IL4) من وزارة الدفاع: حصلت Scale AI على تفويض مؤقت لمستوى التأثير 4 من وزارة الدفاع، مما يعني أنها تلبي المتطلبات الأمنية لمعالجة المعلومات الغير مصنفة المتحكم فيها (CUI) في البيئات السحابية. هذا التفويض أساسي للعمل مع الوكالات الحكومية الأمريكية.

5. FedRAMP

• برنامج الإدارة والمخاطر الفيدرالية (FedRAMP): حصلت Scale AI على تصنيف "قيد المعالجة" لFedRAMP، مما يشير إلى أنها في طريقها لتحقيق تفويض كامل. يوفر هذا البرنامج نهجًا موحدًا لتقييم الأمان والتفويض والرصد المستمر للمنتجات والخدمات السحابية المستخدمة من قِبل الحكومة الفيدرالية. تسعى Scale AI للحصول على التفويض عند مستوى التأثير العالي من FedRAMP، مما سيمكنها من دعم البيانات الأكثر حساسية ومهام الحكومة الأمريكية.

6. إطار الخصوصية بين الاتحاد الأوروبي والولايات المتحدة

• الامتثال لإطار الخصوصية بين الاتحاد الأوروبي والولايات المتحدة: تلتزم Scale AI بإطار الخصوصية بين الاتحاد الأوروبي والولايات المتحدة، وإطار التمديد إلى المملكة المتحدة، وإطار الخصوصية بين سويسرا والولايات المتحدة. تحدد هذه الأطر المبادئ الخاصة بجمع واستخدام واحتفاظ المعلومات الشخصية المنقولة من منطقة الاقتصاد الأوروبي، والمملكة المتحدة وسويسرا إلى الولايات المتحدة. لقد صدقت Scale AI لوزارة التجارة الأمريكية على الالتزام بهذه المبادئ.

7. CCPA

• قانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA): تلتزم Scale AI بـ CCPA، والذي يوفر لسكان كاليفورنيا حقوقًا تتعلق بمعلوماتهم الشخصية، بما في ذلك الحق في معرفة البيانات الشخصية التي يجري جمعها، والحق في حذف البيانات الشخصية، والحق في عدم الاشتراك في بيع البيانات الشخصية.

8. GDPR

• اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR): تلتزم Scale AI بـ GDPR، والتي تنظم في قوانين الاتحاد الأوروبي بشأن حماية البيانات والخصوصية للأفراد. وتتناول أيضًا نقل البيانات الشخصية خارج الاتحاد الأوروبي ومنطقة الاقتصاد الأوروبي.