Apsijuokiame prieš visą pasaulį, prieš ateinant taikai į mūsų regioną: ar Lietuvoje siekiame būti „labiausiai militaristine valstybe pasaulyje“?

 

"Nuo Napoleono nuvertimo iki Pirmojo pasaulinio ar Didžiojo karo pradžios, įsiviešpatavo santykinė taika tarp didžiųjų Europos valstybių, buvo tik penki karai tarp jų, ir visi, išskyrus Krymo, vyko trumpai. XX a. pradžioje prasidėjo ginklavimosi varžybos – jos prisidėjo prie Pirmojo pasaulinio karo išsiveržimo.

Balkanų šalys proporcingai turėjo didžiausias kariuomenes. Juodkalnija, kur 1909 m. gyveno apie 300 000 žmonių, galėjo mobilizuoti 30–40 tūkstančių karių, beveik kiekvieną vyrą nuo 18 iki 62 metų. Vienas Bulgarijos generolas didžiavosi, kad ji yra labiausiai militaristinė valstybė pasaulyje.

Gal panašiai didžiuotis nori prezidentas Gitanas Nausėda, praeitą savaitę pasakęs, kad siekiant iki 2030 m. sukurti diviziją, „vietoje 3,5 proc. BVP gali reikėti 5 arba 5,5 proc.“ Karo deivės nepalaimino labiausiai militaristinės valstybės. Per pirmąjį Balkanų karą 1912 m. Bulgarija užkariavo nemažai teritorijos, po metų per antrąjį jų neteko. Per Pirmąjį pasaulinį karą daugiau negu ketvirtadalis šalies gyventojų tarnavo 1 200 000 kariuomenėje, bet 1918 m. ji buvo priversta kapituliuoti ir priešams perleisti didelius teritorijos plotus.

Laikai skiriasi. Praeito amžiaus pradžioje svarbiausia valstybininkų pareiga buvo rengtis karui. Karžygiai ir kariuomenės buvo šlovinami, paminklai ir statulos įamžino svarbiausias pergales, karaliai ir kunigaikščiai nuolat dėvėdavo karines uniformas, net per religinių švenčių eisenas. Tik iš dalies atsisakyta šios tradicijos. Šįmet minint Paliaubų dieną Anglijos karalius Karolis III dėvėjo admirolo uniformą. Toks kostiumas labiau tiktų kaukių ar Helovino vakarėliui, bet karalius turi teisę tenkinti savo įgeidžius, kad ir kokie kvaili jie būtų. Uniformos nesvetimos ir Nausėdai.

Ginkluotųjų pajėgų dydis liks palyginti kuklus, tad Lietuva yra „militaristinė valstybė“ tik perkeltine prasme. Bet stengiamasi. Visiems Vilniaus gyventojams dalijama brošiūra „Jei krizė arba karas: kaip elgtis“.

Mokoma, kaip paruošti išvykimo krepšelį ir pirmosios pagalbos rinkinį, kokiomis maisto atsargomis pasirūpinti iš anksto ir t. t. Kažkodėl negavau brošiūros, tad visos neperskaičiau, bet esu skeptiškai nusiteikęs. Kai buvau mažas vaikas, JAV mokyklose vykdavo oro antskrydžių pratybos, per kurias reikėjo pasislėpti po savo stalu arba nusileisti į rūsį. Ne tik man buvo sunku rimtai traktuoti šitokias pratybas.

Dabar valstybininkų pareigos kitokios – reikia labiau rūpintis piliečių gerove, tinkamai valdyti ūkį arba bent nesukurti dirbtinių stabdžių ir netrukdyti jam augti. Prezidentavimo pradžioje Nausėda itin daug kalbėjo apie gerovės valstybės kūrimą. Tokių kalbų vos girdėti, susidaro įspūdis, kad gerovės valstybė ir vargingesni piliečiai aukojami ant divizijos aukuro, nes jei gynybai bus skiriama 5,5 proc. BVP, tai socialinėms paslaugoms liks trupinėliai.

Nors XX a. pradžioje kariuomenės buvo milžiniškos, gynybos išlaidos suvaldytos. JK išlaidos gynybai išaugo nuo 2,5 proc. BVP 1893 m. iki 3,2 BVP 1913 m. Tais pačiais metais Vokietijoje jos buvo 3,5 proc. BVP, Austrijos imperijoje siekė 2,8 proc. BVP, Prancūzijoje – 3,9 proc. BVP. Net Rusija neskyrė 5 proc., tenkinosi 4,6 proc. BVP.

Apetitas auga bevalgant. Vasario mėnesį delfi.lt išspausdintas išsamus straipsnis „Kiek reikia Lietuvos poreikiams: viską išpildžius, gynybos biudžetas viršytų 3 proc.“. Taigi, dar šįmet 3 proc. BVP lyg buvo gana, dabar duodama suprasti, kad bent laikinai reikia beveik dvigubai daugiau. Gal manoma, kad naujoji koalicija, iš visų pusių puolama dėl Žemaitaičio, negebės atsispirti spaudimui.

Lietuvos saugumą lems NATO. Jei Lietuva liktų viena, tai nesudaro skirtumo, kasmet skirtume 5 proc. BVP gynybai ar 10 proc. Nepakaktų ir 15 proc. Penktos kartos naikintuvo F-22 „Raptor“, skirto pranašumui ore užtikrinti, įsigijimo kaina didelė, dažnai viršijanti 150 mln. dolerių už vienetą.

Apskaičiuota, kad F-22 „Raptor“ eksploatavimo valandos kaina yra apie 85 325 JAV dolerius. Pagrindinės kito naikintuvo F-35 išlaikymo išlaidos per ketverius metus sudaro apie 203 mln. dolerių civilinių išlaidų, „Raptor“ – dar didesnės. Tokių išlaidų Lietuva negalėtų „suvirškinti“, net mažiau pajėgūs naikintuvai būtų per brangūs.

Prieš Didįjį karą milijonai socialistų buvo įsipareigoję priešintis agresyviam nacionalizmui ir skatinti tarptautinę draugystę, solidarumą bei bendradarbiavimą.

Nebuvo bendros nuomonės dėl nacionalinės gynybos. Prasidėjus karui, socialistai palaikė savo vyriausybes, nesipriešino karo veiksmams, leido Europos socializmui politiškai žlugti.

2017 m. rudenį Paluckas tvirtino, kad, Lietuvai kitąmet pasiekus 2 proc. BVP gynybai, nebereikėtų didinti finansavimo – lėšas derėtų skirti socialinės atskirties mažinimo reikmėms. Tokia lyg turėtų būti socdemų pozicija. Ukrainos įvykiai pakeitė padėtį, dabar socdemai pasiryžę besąlygiškai pritarti Nausėdos siūlymams. Socialdemokratė Dovilė Šakalienė, laikoma realiausia kandidate tapti krašto apsaugos ministre, sako, kad būsimoji valdžia numatys tokį finansavimą gynybai, dėl kokio bus susitarta Valstybės gynimo taryboje.

Ginkluotųjų pajėgų vadas, taigi Nausėda, sakė, kad reikia 5 proc., „tai susirinkę į Valstybės gynimo tarybą <...> pinigų mes ieškosime ir rasime“. Tiek dėl socialdemokratų principų. Bent Šakalienė neragino didinti išlaidų iki 6 proc."

Įmonės kuria pramonei būdingus dirbtinio intelekto modelius --- „Bayer“ ir kiti bendradarbiauja su „Microsoft“, siekdami pritaikyti technologijas savo sektoriams

  „„Bayer“ garsėja sėklų pardavimu. Dabar prekiauja sėklomis ir dirbtiniu intelektu (AI).

 

 „Microsoft“ praėjusią savaitę paskelbė, kad bendradarbiauja su Vokietijos farmacijos ir žemės ūkio grupe ir kitomis įmonėmis, kurdama specializuotus AI modelius, patobulintus pagal pramonės šakos duomenis. Įmonės dabar gali išvardyti šiuos modelius ir užsidirbti pinigų „Microsoft“ internetiniame modelių kataloge.

 

 „Bayer“ tai reiškia, kad dirbtinio intelekto modelis, tiksliai suderintas su jos duomenimis ir skirtas pateikti atsakymus apie agronomiją ir pasėlių apsaugą, yra prieinamas platintojams, naujiems žemės ūkio technologijų startuoliams ir net potencialiems konkurentams. Modelis gali atsakyti į klausimus apie insekticido sudedamąsias dalis arba, pavyzdžiui, ar produktą galima purkšti ant medvilnės.

 

 „Daugelis žmonių turi tuos pačius skausmo taškus, kaip ir mes“, – sakė Sachi Desai, „Bayer“ AI Go to Market and Partnerships viceprezidentas. „Yra daugybė būdų, kaip ne tik amortizuoti savo išlaidas, leidžiant kitiems bendradarbiauti, naudojant tas pačias platformas arba kurti jas, bet ir pagerinti savo klientų rezultatus."

 

 „Bayer“ praėjusią savaitę sumažino savo visų metų uždarbio tikslą po to, kai sunki žemės ūkio rinka smogė jos augalininkystės mokslo padaliniui, ir pareiškė, kad ateinančius metus ji žengs su prislopinta perspektyva ir tikėtina, kad pajamos mažės.

 

 „Microsoft“ tikisi, kad šis naujas požiūris, sukurtas, naudojant „Phi“ mažų kalbų modelių šeimą ir iš anksto pakrautas su pramonės žiniomis, paspartins įmonės generatyvų AI pritaikymą, o tai, ilgus metus trunkančios, pastangos, paremtos supratimu, kad jau paruošti dirbtinio intelekto modeliai dažnai nėra tinkami verslo poreikiams.

 

 Įmonėms dabar labai svarbu papildyti šiandieninius bendruosius modelius konkrečiais pramonės ar verslo duomenimis, jei jie bus naudingi.

 

 Savo ruožtu modelių kūrėjai greitai subūrė komandas dirbti su klientais ir nustatė strateginius partnerius, kad sukurtų, įmonei ir pramonei būdingus, dirbtinio intelekto įrankius.

 

 „Microsoft“ vadelių perdavimas įmonės partneriams yra jos ribų žinojimo klausimas. Technologijų milžinė teigė, kad ėmėsi veiksmų, kad sukurtų, daugiau į pramonę orientuotus, modelius, panaudodama viešuosius ir net sintetinius duomenų rinkinius, tačiau teigė, kad tai negalėtų pasiekti be turtingų duomenų rinkinių, priklausančių tokioms įmonėms, kaip „Bayer“.

 

 „Daugeliu atvejų dirbtinio intelekto scenarijai ir jų tikslumas yra tik tiek, kiek turi jūsų duomenys“, – sakė Satish Thomas, „Microsoft“ verslo ir pramonės sprendimų viceprezidentas.

 

 Pramonės automatikos tiekėjas „Rockwell Automation“, atitikties technologijų tiekėjas „Saifr“, kuris yra „Fidelity“ dalis, gamybos analizės tiekėjas „Sight Machine“, automobilių programinės įrangos bendrovė „Cerence“ ir „Siemens Digital Industries Software“, „Siemens“ padalinys, praėjusią savaitę taip pat pristatė savo pramonės modelius. Dauguma jų bus prieinami „Microsoft“ Azure kataloge, nors „Siemens“ atveju jos modelis bus prieinamas „Azure Marketplace“ arba tiesiogiai per „Siemens“.

 

 „Saifr“, startuolis, gimęs iš „Fidelity Labs“, teigė, kad išleidžia keturis modelius, skirtus finansinių paslaugų atitikčiai, įskaitant vieną, kuris gali būti naudojamas, siekiant padėti pasiūlyti, reikalavimus atitinkančią, turinio, pvz., rinkodaros medžiagos ir el. laiškų, kalbą. Generalinis direktorius Vall Herard sakė, kad „Saifr“ naudojo „Fidelity“ duomenis ir patirtį, kurdamas modelius.

 

 „Fidelity turi atitikties griežtumo istoriją, o po šio proceso jūs turite žmonių peržiūrėtus duomenis, kurių niekur kitur paprasčiausiai nėra tiek, kiek jums reikia. Negalite eiti internete ir rasti šių duomenų. nepirkdami“, – sakė jis.

 

 Iš pažiūros strategija čia beveik atrodo prieštaringa: nuo pirmosios ChatGPT viešo paskelbimo dienos įmonių vadovai buvo pasiryžę užtikrinti, kad jokia patentuota verslo informacija nepatektų į modelio mokymo duomenis, kuriuos vėliau galėtų naudoti konkurentai arba plačiaji visuomenė.

 

 Tačiau Saifras teigė, kad jokie duomenys nebuvo jautri kliento informacija, o yra dalykinės patirties forma.

 

 Herardas teigė, kad tikisi, kad modelius, pateiktus „Azure“ kataloge, naudos finansinių paslaugų įmonės ir jas aptarnaujančios programinės įrangos įmonės – ir, galiausiai, pramonei bus lengviau pradėti naudoti AI platesniu mastu.

 

 Kalbant apie dirbtinio intelekto pritaikymą įmonėms, „konkrečios pramonės ir srities modeliai pakeis žaidimą“, - sakė Ritu Jyoti, AI ir duomenų generalinis direktorius ir grupės viceprezidentas, taip pat pasaulinis AI lyderis tyrime įmonei International Data Corp.

 

 Jyoti teigimu, naudojant šiuos, labiau orientuotus, modelius, įmonės gali praleisti mažiau laiko savo koregavimui ir greičiau gauti daugiau naudos iš AI. „Tai taps daug labiau paplitusiu būdu“, – pridūrė ji." [1]

1. Companies Are Developing Industry-Specific AI Models --- Bayer and others are working with Microsoft to tailor tech to their sectors. Bousquette, Isabelle.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 18 Nov 2024: B.5.

Companies Are Developing Industry-Specific AI Models --- Bayer and others are working with Microsoft to tailor tech to their sectors

"Bayer is known for selling seeds. Now it sells seeds and artificial intelligence.

Microsoft last week announced it is working with the German pharmaceutical-and-agricultural group and other companies on specialized AI models fine-tuned on industry-specific data. The companies can now list and monetize those models on Microsoft's online model catalog.

For Bayer, that means an AI model fine-tuned with its data and designed to provide answers on agronomy and crop protection is available to be licensed by its distributors, new agricultural-technology startups and even potentially competitors. The model can answer questions about ingredients in an insecticide or whether a product can be applied to cotton, for example.

"A lot of folks have the same pain points that we have," said Sachi Desai, Bayer's VP of AI Go to Market and Partnerships. "There's a lot of ways to not only amortize our own cost by allowing others to collaborate off the same platforms or build on it, but also to uplevel the outcomes for our customers."

Bayer last week cut its full-year earnings target after a tough agricultural market hit its crop-science division, and said it heads into next year with a muted outlook and likely declining earnings.

Microsoft expects this new approach, built on its Phi family of small language models and preloaded with industry knowledge, will accelerate enterprise generative AI adoption, a yearslong effort built on the understanding that off-the-shelf AI models often don't cut it for business needs.

Companies now find it critical to augment today's general models with more industry-specific or business-specific data if they are going to be useful.

Model makers in turn have quickly staffed up teams to work with customers and have identified strategic partners to build out company and industry-specific artificial-intelligence tools.

For Microsoft, handing over the reins to enterprise partners is a question of knowing its limits. The tech giant said it has taken steps to develop more industry-focused models by leveraging public and even synthetic data sets -- but it said it could only go so far without rich data sets owned by companies like Bayer.

"In a lot of cases, the AI scenarios and the accuracy of it is only as good as the data you have," said Satish Thomas, corporate vice president of business and industry solutions at Microsoft.

Industrial automation provider Rockwell Automation, compliance tech provider Saifr -- which is part of Fidelity -- manufacturing analytics provider Sight Machine, automotive software company Cerence and Siemens Digital Industries Software, a unit of Siemens, also launched their industry models last week. Most will be available on Microsoft's Azure Catalog, although in Siemens's case, its model will be available in the Azure Marketplace or directly through Siemens.

Saifr, a startup born of Fidelity Labs, said it is releasing four models targeting financial-services compliance, including one that can be used to help suggest compliant language for content such as marketing materials and emails. Chief Executive Vall Herard said Saifr leveraged Fidelity's data and expertise to build the models.

"Fidelity has a history of compliance rigor and out of that process, you have human-reviewed data that simply doesn't exist in the amount that you need anywhere else. You cannot go out on the internet and find this data. You can't buy it," he said.

On the surface, the strategy here almost seems counterintuitive: Since the first day of ChatGPT's public release, corporate executives have been determined to ensure no proprietary business information makes its way into the training data of a model that could then be used by competitors or the general public.

But Saifr said none of the data was sensitive client information and instead was in the form of subject-matter expertise.

Herard said he hopes models made available on Azure Catalog will be used by financial-services companies and the software companies that serve them -- and ultimately make it easier for the industry to start using AI on a broader scale.

When it comes to enterprise adoption of AI, "Industry-specific and domain-specific models are going to be the game-changer," said Ritu Jyoti, general manager and group vice president of AI and data as well as global AI lead at research firm International Data Corp.

With these more-focused models, Jyoti said, enterprises can spend less time doing their own fine-tuning and get more value out of AI sooner. "This is going to become a lot more prevalent," she added." [1]

1. Companies Are Developing Industry-Specific AI Models --- Bayer and others are working with Microsoft to tailor tech to their sectors. Bousquette, Isabelle.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 18 Nov 2024: B.5.