W ciągu ostatniej dekady sztuczna inteligencja (AI) została osadzona w każdym aspekcie naszego społeczeństwa i życia. Od chatbotów i wirtualnych asystentów, takich jak Siri i Alexa, po zautomatyzowane maszyny przemysłowe i autonomiczne samochody, trudno zignorować jego wpływ.
5 największych trendów związanych ze sztuczną inteligencją (AI) w 2023 r.
Adobe Stock
Obecnie technologią najczęściej używaną do osiągnięcia sztucznej inteligencji jest uczenie maszynowe – zaawansowane algorytmy systemu zaprojektowane do wykonywania jednego konkretnego zadania, takiego jak odpowiadanie na pytania, tłumaczenie języków lub nawigowanie podróżą – i stają się w tym coraz lepsze, ponieważ są narażeni na więcej i więcej danych.
Według badań IDC na całym świecie wydatki rządów i biznesu na technologię sztucznej inteligencji wyniosą w 2023 roku 500 miliardów dolarów. Ale w jaki sposób zostanie wykorzystany i jaki będzie miał wpływ? Tutaj przedstawiam, co moim zdaniem będzie najważniejszym trendem związanym z wykorzystaniem AI w biznesie i społeczeństwie w ciągu najbliższych 12 miesięcy.
Trwająca demokratyzacja AI
Sztuczna inteligencja osiągnie swój pełny potencjał tylko wtedy, gdy będzie dostępna dla wszystkich i każda firma i organizacja będzie w stanie z niej skorzystać. Na szczęście w 2023 roku będzie to łatwiejsze niż kiedykolwiek. Stale rosnąca liczba aplikacji sprawia, iż funkcje sztucznej inteligencji są w zasięgu ręki każdego, niezależnie od poziomu umiejętności technicznych. Może to być tak proste, jak predykcyjne podpowiedzi tekstowe, zmniejszające ilość pisania potrzebną do wyszukiwania lub pisania wiadomości e-mail w aplikacjach, które umożliwiają nam tworzenie wyrafinowanych wizualizacji i raportów jednym kliknięciem myszy.
Jeśli nie ma aplikacji, która robi to, czego potrzebujesz, coraz łatwiej jest stworzyć własną, choćby jeżeli nie wiesz, jak kodować, dzięki rosnącej liczbie platform bez kodu i z niskim kodem. Umożliwiają one niemal każdemu tworzenie, testowanie i wdrażanie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji dzięki prostych interfejsów typu „przeciągnij i upuść” lub kreatorów. Przykłady obejmują SwayAI, używany do tworzenia aplikacji AI dla przedsiębiorstw, oraz Akkio, który może tworzyć narzędzia do przewidywania i podejmowania decyzji.
Ostatecznie demokratyzacja sztucznej inteligencji umożliwi firmom i organizacjom przezwyciężenie wyzwań wynikających z luki w umiejętnościach sztucznej inteligencji spowodowanej brakiem wykwalifikowanych i przeszkolonych naukowców zajmujących się danymi oraz inżynierów systemu AI. Umożliwiając każdemu zostanie „fotelowym” naukowcem i inżynierem danych, moc i użyteczność sztucznej inteligencji stanie się dla nas wszystkich w zasięgu ręki.
generatywna sztuczna inteligencja
Jeśli zapytasz większość ludzi, do czego ich zdaniem przydatna jest sztuczna inteligencja, prawdopodobnie powiedzą, iż służy ona głównie do automatyzacji rutynowych, powtarzalnych zadań. Chociaż często jest to prawdą, rozwijająca się gałąź nauki poświęcona jest tworzeniu narzędzi i aplikacji AI, które mogą naśladować jeden z najbardziej unikalnych ludzkich zestawów umiejętności – kreatywność.
Algorytmy generatywnej sztucznej inteligencji pobierają istniejące dane – wideo, obrazy lub dźwięki, a choćby kod komputerowy – i wykorzystują je do tworzenia zupełnie nowych treści, które nigdy nie istniały w niecyfrowym świecie.
Jednym z najbardziej znanych modeli generatywnej sztucznej inteligencji jest GPT-3, opracowany przez OpenAI i zdolny do tworzenia tekstu i prozy niemal nie do odróżnienia od tej stworzonej przez ludzi. Do tworzenia obrazów używany jest wariant GPT-3 znany jako DALL-E.
Technologia ta znalazła się w głównym nurcie dzięki eksperymentom, takim jak słynne sfałszowane filmy Toma Cruise’a i akt Metaphysic, który szturmem zdobył w tym roku America’s Got Talent. Ale w 2023 r. będziemy coraz częściej wykorzystywać go do tworzenia syntetycznych danych, które mogą być wykorzystywane przez firmy do różnych celów. Syntetyczne dane audio i wideo mogą wyeliminować potrzebę przechwytywania filmu i mowy na wideo — po prostu wpisz to, co widzowie mają widzieć i słyszeć w swoich narzędziach generatywnych, a sztuczna inteligencja utworzy to za Ciebie!
Etyczna i wytłumaczalna sztuczna inteligencja
Opracowanie bardziej etycznych i wyjaśnialnych modeli sztucznej inteligencji jest niezbędne z wielu powodów. Najpilniej jednak sprowadza się do zaufania. Sztuczna inteligencja potrzebuje danych, aby się uczyć, a często oznacza to dane osobowe. W wielu potencjalnie najbardziej użytecznych i wydajnych przypadkach użycia sztucznej inteligencji mogą to być bardzo wrażliwe dane, takie jak informacje zdrowotne lub finansowe. jeżeli my, ogół społeczeństwa, nie ufamy sztucznej inteligencji ani nie rozumiemy, w jaki sposób podejmuje ona decyzje, po prostu nie będziemy czuć się bezpiecznie przekazując nasze informacje i całość się rozpadnie.
W 2023 r. podjęte zostaną wysiłki, aby przezwyciężyć problem „czarnej skrzynki” sztucznej inteligencji. Osoby odpowiedzialne za wdrażanie systemów sztucznej inteligencji będą ciężej pracować, aby upewnić się, iż są w stanie wyjaśnić, w jaki sposób podejmowane są decyzje i jakie informacje zostały wykorzystane do ich uzyskania. Rola etyki sztucznej inteligencji będzie również stawać się coraz bardziej widoczna, gdy organizacje zmierzą się z eliminowaniem uprzedzeń i niesprawiedliwości ze swoich zautomatyzowanych systemów podejmowania decyzji. Wykazano, iż stronnicze dane prowadzą do uprzedzeń w zautomatyzowanych wynikach, które mogą potencjalnie prowadzić do dyskryminacji i niesprawiedliwego traktowania – co po prostu nie będzie akceptowalne w świecie, w którym sztuczna inteligencja odgrywa rolę w decyzjach dotyczących zatrudnienia i dostępu do wymiaru sprawiedliwości lub opieki zdrowotnej.
Rozszerzona praca
W 2023 r. coraz więcej z nas będzie pracować u boku robotów i inteligentnych maszyn zaprojektowanych specjalnie po to, by pomóc nam lepiej i wydajniej wykonywać naszą pracę. Może to przybrać formę inteligentnych telefonów dających nam natychmiastowy dostęp do danych i możliwości analitycznych – jak widzieliśmy coraz częściej w miejscach pracy detalicznej i przemysłowej. Może to oznaczać zestawy słuchawkowe z rozszerzoną rzeczywistością (AR), które nakładają cyfrowe informacje na otaczający nas świat. W przypadku konserwacji lub produkcji może to dać nam informacje w czasie rzeczywistym, które mogą pomóc nam zidentyfikować zagrożenia i ryzyko dla naszego własnego bezpieczeństwa – takie jak wskazanie, kiedy przewód może być pod napięciem lub element może być gorący. Zespoły kierownicze i kierownicze będą miały coraz większy dostęp do pulpitów nawigacyjnych i raportów w czasie rzeczywistym, dając natychmiastowy, aktualny przegląd efektywności operacyjnej. Wirtualni asystenci wykorzystujący sztuczną inteligencję staną się również bardziej rozpowszechnieni w miejscu pracy, będą w stanie gwałtownie odpowiadać na pytania, a także automatycznie proponować alternatywne, bardziej efektywne metody realizacji celów. Ogólnie rzecz biorąc, rozwijanie umiejętności pracy z inteligentnymi, inteligentnymi maszynami i obok nich stanie się coraz bardziej niezbędną umiejętnością pracy. Posunąłbym się choćby do stwierdzenia, iż dla wielu z nas będzie to długa droga do złagodzenia niebezpieczeństwa, iż nasze role staną się zbędne!
Zrównoważona sztuczna inteligencja
W 2023 r. wszystkie firmy będą pod presją zmniejszenia swojego śladu węglowego i zminimalizowania wpływu na środowisko. Pod tym względem wyścig o przyjęcie i czerpanie korzyści z AI może być zarówno błogosławieństwem, jak i przeszkodą. Algorytmy sztucznej inteligencji – a także cała infrastruktura potrzebna do ich obsługi i dostarczania, taka jak sieci w chmurze i urządzenia brzegowe – wymagają coraz większej ilości energii i zasobów. Jedno z badań z 2019 r. wykazało, iż trenowanie jednego modelu uczenia głębokiego może spowodować emisję 284 000 kilogramów CO2. Jednocześnie technologia ta może pomóc firmom zrozumieć, jak budować produkty, usługi i infrastrukturę w sposób bardziej energooszczędny poprzez identyfikację źródeł odpadów i nieefektywności. Trwające wysiłki na rzecz wdrożenia bardziej zielonej i opartej na energii odnawialnej infrastruktury są również częścią dążenia do zapewnienia bardziej zrównoważonej sztucznej inteligencji.
Sztuczna inteligencja może być również siłą napędową zrównoważonego rozwoju w innych branżach i obszarach działalności – na przykład wizja komputerowa jest używana w połączeniu ze zdjęciami satelitarnymi do identyfikacji wylesiania i nielegalnego pozyskiwania drewna w lasach deszczowych, a także nielegalnej działalności połowowej, która wpływa na bioróżnorodność w oceanach. W tym roku spodziewam się dalszego dążenia do wdrażania inicjatyw AI mających na celu rozwiązanie niektórych z najbardziej palących problemów, z jakimi boryka się nasza planeta, a nie tylko dążenie do zwiększenia zysków przedsiębiorstw.
Aby być na bieżąco z najnowszymi trendami biznesowymi i technologicznymi, zapisz się do mojego newslettera, śledź mnie na ŚwiergotLinkedIn i YouTube oraz zapoznaj się z moimi książkami „Trendy biznesowe w praktyce” i „Umiejętności przyszłości”.
Source: www.forbes.com
