Искусственный интеллект обходит корпоративные барьеры: как ИИ-лаборатории получают закрытые данные

"excerpt": "Вместо дорогостоящих контрактов с компаниями, ИИ-лаборатории находят новые способы доступа к ценным данным, используя опыт бывших сотрудников этих к...

📋 Обзор

{ "title": "Искусственный интеллект обходит корпоративные барьеры: как ИИ-лаборатории получают закрытые данные", "content": "

Современные ИИ-лаборатории все чаще прибегают к альтернативным методам получения данных, необходимых для обучения моделей. Вместо заключения дорогостоящих соглашений с корпорациями, они активно привлекают к сотрудничеству бывших высокопоставленных сотрудников этих компаний, обладающих ценными знаниями об отрасли. Об этом заявил генеральный директор Mercor, Брендан Фуди, на конференции TechCrunch Disrupt 2025.

Основные детали

Mercor позиционирует себя как ключевой посредник, соединяющий бывших сотрудников инвестиционных банков, консалтинговых фирм и юридических компаний с ИИ-лабораториями, стремящимися к автоматизации этих сфер. Среди клиентов Mercor такие гиганты, как OpenAI, Anthropic и Meta. По словам Фуди, многие крупные компании не заинтересованы в передаче данных, необходимых для автоматизации их бизнес-процессов. «Goldman Sachs вряд ли будет рад появлению моделей, способных автоматизировать их цепочку создания стоимости», - отметил Фуди. Именно поэтому ИИ-лабораториям приходится нанимать консультантов, ранее работавших в этих компаниях, понимающих их рабочие процессы и готовых обучать модели для их автоматизации. Фуди, 22-летний сооснователь Mercor, утверждает, что его стартап платит отраслевым экспертам до 200 долларов в час за их знания.

Значение для России

В России, где вопросы защиты данных и конкуренции стоят особенно остро, подобная практика может вызвать неоднозначную реакцию. С одной стороны, привлечение экспертов с опытом работы в крупных компаниях, например, в Сбербанке, ВТБ или "Газпроме", может существенно ускорить разработку и внедрение ИИ-решений в различных отраслях экономики. С другой стороны, возникает вопрос о соблюдении коммерческой тайны и защите интеллектуальной собственности. Вполне вероятно, что российские компании будут более тщательно следить за тем, чтобы бывшие сотрудники не разглашали конфиденциальную информацию, и ужесточат условия трудовых договоров, предусматривающие ответственность за подобные действия. Аналогичные платформы, как Mercor, могут появиться и в России, но их деятельность, скорее всего, будет регулироваться более строгими правилами и требованиями к защите данных.

Заключение

Использование знаний и опыта бывших сотрудников для обучения ИИ-моделей становится все более распространенной практикой. Mercor демонстрирует, как можно эффективно монетизировать эти знания и предоставлять ИИ-лабораториям доступ к ценной информации, которую компании не готовы предоставлять напрямую. Однако, важно помнить о рисках, связанных с нарушением коммерческой тайны и защитой интеллектуальной собственности. В будущем, вероятно, появятся новые правовые нормы и этические принципы, регулирующие эту сферу деятельности.

", "category": "news", "keywords": ["искусственный интеллект", "данные", "автоматизация", "Mercor", "коммерческая тайна"], "meta_description": "ИИ-лаборатории ищут обходные пути для получения корпоративных данных. Mercor помогает им в этом, привлекая бывших сотрудников." }