Intelektas verslui
Dirbtinis intelektas (DI) yra technologija, kuri per pastaruosius metus pasiekė milžinišką pažangą. Nuo kompiuterinės regos iki natūralios kalbos generavimo, DI technologijos sparčiai keičia mūsų gyvenimą. Šiame straipsnyje aptarsime penkias pagrindines DI tendencijas, kurios, tikimasi, dominuos 2023 metais.
Dirbtinis intelektas (DI) per pastarąjį dešimtmetį tapo neatsiejama mūsų visuomenės ir gyvenimo dalimi. Nuo pokalbių robotų ir virtualių asistentų, tokio kaip Siri ir Alexa, iki automatizuotos pramonės įrangos ir savivaldžių automobilių, sunku nepastebėti jo poveikio. Šiandien dažniausiai naudojama technologija, leidžianti pasiekti DI, yra mašininis mokymasis – pažangios programinės įrangos algoritmai, skirti atlikti vieną konkretų uždavinį, pvz., atsakyti į klausimus, versti kalbas ar nustatyti maršrutą – ir tapti vis geresniais juos atliekant, kai yra susiduriama su vis daugiau ir daugiau duomenų.
Pasaulis ir DI
Pasaulio mastu vyriausybių ir verslo išlaidos DI technologijoms 2023 metais viršys 500 milijardų dolerių, pagal IDC tyrimus. Bet kaip jos bus naudojamos ir kokį poveikį ji turės? Šiame straipsnyje apžvelgiu tai, kas, bus svarbiausi DI naudojimo versle ir visuomenėje trendai ateinančiais 12 mėnesių.
DI Technologijų Demokratizacija
DI pasieks savo pilną potencialą tik tada, kai ji bus prieinama visiems ir kiekviena įmonė bei organizacija galės pasinaudoti jos teikiamais privalumais. Laimei, 2023 metais tai bus lengviau nei bet kada anksčiau.
Vis didėjantis skaičius programėlių suteikia DI funkcionalumą bet kuriam žmogui, nepriklausomai nuo jo techninio išprusimo lygio. Tai gali būti taip paprasta kaip prognozuojamos teksto pasiūlymai, mažinantys reikalingą rašymo ar el. laiškų rašymo kiekį, iki programėlių, leidžiančių mums vienu pelės paspaudimu sukurti sudėtingas vizualizacijas ir ataskaitas.
Jei nėra programėlės, kuri atliktų tai, ko jums reikia, tai vis labiau paprasta sukurti savo paties programėlę, net jei nemokate programuoti, dėka vis didesnio skaičiaus be kodo ir su mažai kodo platformų. Jos leidžia beveik bet kam sukurti, išbandyti ir paleisti DI paremtus sprendimus naudojant paprastas vilkite ir numeskite arba vedlio pagrindu veikiančias sąsajas. Pavyzdžiai apima SwayAI, naudojamą plėtoti verslo DI programoms, ir Akkio, kuris gali sukurti prognozavimo ir sprendimų priėmimo įrankius.
Galutinis DI demokratizavimas leis įmonėms ir organizacijoms įveikti iššūkius, kuriuos sukelia DI gebėjimų trūkumas dėl kvalifikuotų ir apmokytų duomenų mokslininkų ir DI programinės įrangos inžinierių stygiaus.
DI integracija su kitomis technologijomis
DI nėra vienintelė technologija, kuri keičia mūsų pasaulį. Yra daug kitų technologijų, kurios taip pat turi didelę įtaką verslui ir visuomenei, pvz., interneto daiktai (IoT), virtuali ir papildyta realybė (VR/AR), debesų kompiuterija, blokų grandinė (blockchain) ir supergreiti tinklo protokolai, tokie kaip 5G. Šios technologijos ne tik suteikia naujų galimybių savo srityse, bet ir gali būti derinamos su DI, kad būtų sukurti dar galingesni ir inovatyvesni sprendimai.
Pavyzdžiui, IoT leidžia prijungti milijardus įrenginių prie interneto ir rinkti duomenis apie jų veiklą ir aplinką. Šie duomenys gali būti analizuojami naudojant DI algoritmus, kad būtų galima gauti įžvalgų ar automatizuoti procesus. VR/AR leidžia sukurti imersyvias patirtis, kurios gali būti praturtintos DI funkcijomis, pvz., atpažinimu arba generavimu.
DI bus vis labiau integruojama su kitomis sritimis, kurios gali padidinti jos galimybes ir pritaikymą. Vienas iš pavyzdžių yra kvantinis kompiuteris – naujas kompiuterio tipas, kuris naudoja kvantinę fiziką atlikti skaičiavimus greičiau nei tradiciniai kompiuteriai. Kvantiniai kompiuteriai gali padidinti mašininio mokymosi algoritmų efektyvumą ir spartą bei leisti spręsti sudėtingesnes problemas.
Kitas pavyzdys yra biotechnologija – mokslo ir technologijos sritis, kuri naudoja gyvus organizmus ar jų dalis sukurti ar modifikuoti produktus ar procesus. Biotechnologija gali naudotis AI analizuoti didelius duomenų kiekius, susijusius su genetika, molekuline biologija ar medicina, ir generuoti naujas idėjas ar sprendimus. Pavyzdžiui, AI gali padėti atrasti naujus vaistus ar vakcinas arba sukurti individualizuotas gydymo schemas.
AI integracija su kitomis technologijomis ar sritimis leis mums pasiekti naujus atradimus ir inovacijas bei spręsti sudėtingas žmonijos problemas.
Generacinis AI
Generacinis AI yra AI šaka, kuri naudoja mašininio mokymosi algoritmus, kad sukurtų naują turinį ar duomenis, remdamasi esamais. Pavyzdžiui, generacinis AI gali sukurti paveikslėlius, muziką, tekstą ar net balsą. Generacinis AI yra vienas iš labiausiai žadėtojų ir progresyviausių AI sričių, nes jis gali padėti mums išplėtoti savo kūrybiškumą ir atrasti naujas galimybes.
2023 metais generacinis AI dar labiau pagerins savo gebėjimus ir taps dar įvairesnis ir realistiškesnis. Vienas iš pavyzdžių yra ChatGPT – naujas AI kalbos modelis, kuris galėtų sujaukti šiuolaikines paieškos sistemas. ChatGPT naudoja galingą mašininio mokymosi algoritmą, vadinamą GPT-3, kuris gali generuoti įtikinamą ir prasmingą tekstą bet kokia tema, remdamasis tik keliomis žodžių užuominomis. ChatGPT gali ne tik atsakyti į klausimus, bet ir palaikyti pokalbį su žmogumi, parodydamas humorą, žinias ir nuomonę.
Generacinis AI gali turėti daugybę taikymo sričių, tokių kaip žurnalistika, mokymas, rinkodara, menas ir pramogos. Tačiau jis taip pat kelia tam tikrų iššūkių, susijusių su autentiškumu, etika ir saugumu.
Kaip mes galime atskirti tikrą nuo suklastoto turinio? Kaip mes galime užtikrinti, kad generacinis AI nesukurtų klaidinančios ar neteisingos informacijos? Kaip mes galime apsaugoti autorių teises ir intelektinę nuosavybę? Šie klausimai reikalauja atsakomybės ir reguliavimo iš visų suinteresuotų šalių.
AI ir duomenų sauga
AI priklauso nuo duomenų – be jų ji negali mokytis ar veikti. Tačiau duomenys taip pat yra brangūs ir jautrūs resursai, kurie turi būti saugomi ir tvarkomi atsakingai. 2023 metais mes matysime daugiau sprendimų, kaip užtikrinti AI ir duomenų saugumą ir privatumą. Vienas iš jų yra federacinis mokymasis (FL), kuris leidžia AI sistemoms mokytis iš daugybės skirtingų duomenų šaltinių be jų centralizavimo ar perkelimo. Tai reiškia, kad duomenys gali būti laikomi savo pradinėse vietose, pvz., mobiliuosiuose telefonuose ar kompiuteriuose, o tik algoritmo atnaujinimai yra siunčiami į centrinius serverius.
Kitas sprendimas yra homomorfinis šifravimas (HE), kuris leidžia atlikti skaičiavimus su šifruotais duomenimis be jų iššifravimo. Tai reiškia, kad duomenys gali būti apdorojami saugiai ir konfidencialiai bet kokioje aplinkoje. Šie metodai padeda spręsti daugelį iššūkių, susijusių su duomenų perdavimu ir saugojimu internete, ypač kai kalbama apie asmeninius ar slaptus duomenis.
AI ir duomenų sauga padės sukurti pasitikėjimą AI technologija ir užtikrinti jos etišką ir teisėtą naudojimą.
Didėjantis DI Reguliavimas
Dirbtinio intelekto sektoriuje reguliavimas yra dar viena svarbi 2023 metų tendencija. Vyriausybės visame pasaulyje kuria reguliavimo sistemas, siekdamos užtikrinti, kad DI technologijos būtų naudojamos etiškai ir saugiai. Tai apima gaires, kaip apsaugoti asmeninius duomenis ir riboti stebėjimą, taip pat priemones, kaip kontroliuoti, kaip įmonės renka duomenis ir naudoja DI algoritmą.
AI ir Žmogaus Bendradarbiavimas
AI nėra skirta pakeisti žmones, bet juos papildyti ir padėti jiems geriau atlikti savo darbą. 2023 metais mes matysime daugiau pavyzdžių, kaip AI ir žmonės bendradarbiauja, kad pasiektų geresnių rezultatų. Pavyzdžiui, medicinoje AI gali būti naudojamas kaip diagnostikos pagalbininkas, kuris padeda gydytojams aptikti ligas ir nustatyti gydymo planus, remdamasis dideliu kiekiu duomenų ir mokslinių tyrimų. Taip pat AI gali būti naudojamas kaip mokymosi pagalbininkas, kuris padeda mokytojams individualizuoti mokymąsi ir pateikti rekomendacijas kiekvienam mokiniui, remdamasis jų gebėjimais ir poreikiais.
Be to, AI gali būti naudojamas kaip kūrybinis partneris, kuris padeda menininkams, dizaineriams ir rašytojams generuoti naujas idėjas ar koncepcijas. Pavyzdžiui, OpenAI sukūrė DALL-E, AI sistemą, kuri gali generuoti įvairias vaizdines interpretacijas pagal tekstinį aprašymą. Taip pat yra AI sistemos, kurios gali kurti muziką, poeziją ar net paveikslus.
AI ir žmogaus bendradarbiavimas leis išnaudoti abiejų šalių stipriąsias puses ir sukurti daugiau vertės visuomenei.
AI Etiškumo ir Saugumo Klausimai
Kuo daugiau DI naudojama, tuo labiau kyla klausimų apie jos etiškumą ir reglamentavimą. Kaip užtikrinti, kad DI sprendimai būtų teisingi, sąžiningi ir nepakenktų žmonėms ar aplinkai? Kaip apsaugoti žmonių privatumą ir duomenis nuo piktnaudžiavimo ar nutekinimo? Kaip išvengti DI diskriminacijos ar šališkumo? Kaip suderinti DI naudojimą su žmogaus teisėmis ir vertybėmis?
Šie ir kiti klausimai reikalauja skaidrių ir aiškių taisyklių ir standartų, kurie galėtų reguliuoti DI plėtrą ir taikymą. 2023 metais tikimasi, kad daugiau šalių ir organizacijų priims DI etikos kodeksus ar gaires, kurios nustatytų principus ir rekomendacijas, kaip sukurti ir naudoti DI atsakingai ir žmoniškai. Pavyzdžiui, Europos Sąjunga jau parengė savo baltąją knygą apie DI, kurioje siūloma sukurti bendrą DI reguliavimo sistemą ES lygmeniu. Taip pat yra keletas iniciatyvų, kuriose dalyvauja akademinės, verslo ir nevyriausybinės organizacijos, siekiančios skatinti DI etiką, pvz., Partnership on AI, AI for Good Foundation ar AI Ethics Lab.
AI etika siekia užtikrinti, kad AI būtų naudojamas teisingai, saugiai ir žmoniškai. Kai kurie iš pagrindinių AI etikos klausimų yra:
- Ar AI sprendimai yra skaidrūs ir paaiškinami?
- Ar AI sprendimai yra teisingi ir nediskriminuojantys?
- Ar AI sprendimai atitinka žmogaus teises ir orumą?
- Ar AI sprendimai yra suderinami su mūsų vertybėmis ir kultūra?
- Ar AI sprendimai yra atsakingi ir pripažįstami?
Kas toliau
Labai svarbu suvokti mus supančią aplinką ir nuolatos domėtis. Suprantant gaires į kurias krypsta pasaulis, galime pakankamai greitai priimti sprendimus ir nuspręsti kokių veiksmų imtis artimiausiu metu.