Od tego czasu minęły dwa lata OpenAI‘S generatywna sztuczna inteligencja Uruchomiono narzędzie (GenAI) ChatGPT i od tego czasu w rynku pojawiło się wielu konkurentów, a technologia GenAI zaczyna być wdrażana w wielu branżach, w tym w sektorze inżynieryjnym, ale przez cały czas istnieją obawy co do jej wykonalności i stosowności.
Sektor inżynieryjny stanowi prawie jedną piątą całkowitej siły roboczej w Wielkiej Brytanii, a w 2022 r wygenerowane 646 miliardów funtów dla brytyjskiej gospodarki. Inżynieria przeżywa gwałtowny wzrost po załamaniu podczas pandemii wirusa Covid-19.
Istnieją jednak obawy, iż liczba doświadczonych inżynierów przechodzących na wcześniejszą emeryturę może doprowadzić do utraty kluczowych umiejętności. Większe firmy inżynieryjne, takie jak Rolls-Royce i BAE Systems, korzystają z akademii umiejętności w celu szkolenia nowych pracowników, a rząd promuje praktyki zawodowe.
Niektóre firmy rozważają jednak wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI), aby pomóc załatać niedobory umiejętności, umożliwiając doświadczonym inżynierom efektywniejsze wykorzystanie czasu.
Latem 2024 r. Profesjonalna inżynieriamagazyn Instytutu Inżynierów Mechaników (IMechE), przeprowadził ankietę na temat wykorzystania sztucznej inteligencji i wyzwań związanych ze sztuczną inteligencją w branży.
Naturalnie, biorąc pod uwagę skupienie się IMechE na inżynierii mechanicznej, skoncentrowano się na tej konkretnej dyscyplinie, ale jej raport na podstawie ustaleń zapewnia wgląd w sektor inżynieryjny jako całość.
Choć mniej niż oczekiwano, na ankietę odpowiedziało 125 członków IMechE. Ponad 40% respondentów stwierdziło, iż firmy, w których pracowali, korzystają z narzędzi AI, a ponad 20% stwierdziło, iż planuje to zrobić.
Jednym z powodów stosunkowo szybkiego wdrożenia generatywnej sztucznej inteligencji w ciągu ostatnich dwóch lat jest to, iż niektóre narzędzia są stosunkowo łatwo dostępne i nie wymagają specjalistycznego sprzętu. Na przykład, aby uzyskać dostęp do ChatGPT, wystarczy przeglądarka internetowa.
„Istnieje ogromna szansa wykorzystania tej technologii w inżynierii, ale wiąże się ona również ze znacznym ryzykiem” – mówi Alan King, szef globalnej strategii rozwoju członkostwa w IMechE.
„Konieczne będzie wprowadzenie zabezpieczeń, ponieważ w zawodzie takim jak inżynier ryzyko wystąpienia błędów jest większe”.
Inżynieria jest dobrze uregulowana i podlega różnym zasadom, standardom i przepisom, których należy przestrzegać. Należą do nich ustawodawstwo rządowe, wytyczne opublikowane przez Urząd ds. Zdrowia i Bezpieczeństwa (HSE), standardy (takie jak Normy brytyjskie) oraz różne wytyczne dotyczące dobrych praktyk. Wszystko to może służyć jako wskazówki dla sztucznej inteligencji.
AI w miejscu pracy
Z badania wynika, iż 58% firm wprowadziło narzędzia AI do zespołów inżynierskich, a 42% z nich korzysta z narzędzi AI jedynie w różnych częściach biznesu. Najczęściej używanym narzędziem AI jest duży model językowy (LLM), z którego korzysta prawie 60% firm.
Tymczasem prawie jedna trzecia firm korzysta z narzędzi uczenia maszynowego i narzędzi zwiększających produktywność, takich jak Drugi pilot Microsoft 365aby pomóc w ich pracy.
Narzędzia do projektowania generatywnego, takie jak te wykorzystywane w symulacjach w celu optymalizacji projektów lub identyfikacji potencjalnych błędów, są mniej powszechne i korzysta z nich mniej niż jedna piąta organizacji. Wizja komputerowa I sieci neuronowe pozostało mniej – korzysta z nich nieco ponad jedna dziesiąta.
Prawie jedna trzecia respondentów ankiety korzysta z narzędzi AI do zadań pisemnych, takich jak e-maile i prezentacje. Tymczasem około jedna czwarta respondentów wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizy danych. Oczekuje się jednak, iż wykorzystanie sztucznej inteligencji w analizie danych będzie rosło, ponieważ prawie 60% wskazało, iż zaakceptowałoby pomoc sztucznej inteligencji.
Zadania, do których inżynierowie najbardziej chcieliby, aby wykorzystywana była sztuczna inteligencja, to zadania symulacyjne i narzędzia mogące poprawić produktywność. Tuż za nimi podążały narzędzia AI do optymalizacji projektów, konserwacji predykcyjnej i badań. Warto zauważyć, iż blisko dwie trzecie respondentów uważa, iż narzędzia AI zautomatyzują prozaiczne i powtarzalne zadania, co zwiększy produktywność inżynierów i umożliwi im skupienie się na złożonych lub kreatywnych zadaniach.
„W najbliższej przyszłości sztuczna inteligencja będzie działać głównie jako drugi pilot dla inżynierów. W przypadku sztucznej inteligencji zobaczymy możliwość rozpoczęcia wykorzystania tej technologii do automatyzacji przyziemnych zadań, które mogły być czasochłonne, co umożliwi inżynierom przejście do bardziej interesujących zajęć” – mówi King. „Starza się tu wielka szansa, ale musimy zachować ostrożność, aby nie stracić wiedzy opartej na ludziach”.
Obawy pozostają
Istnieją obawy (37%), iż powszechne przyjęcie sztucznej inteligencji spowoduje zastąpienie stanowisk inżynierskich narzędziami sztucznej inteligencji. Nieco ponad jedna czwarta uważa, iż inżynierowie zostaną zastąpieni. Podobnie ponad 40% respondentów nie uważa, iż narzędzia AI spowodowałyby utrzymanie tego samego poziomu inżynierów.
Istnieją również obawy (66% respondentów), iż powszechne przyjęcie narzędzi sztucznej inteligencji doprowadzi do ograniczenia nadzoru nad projektami. Dzieje się tak częściowo dlatego, iż narzędzia sztucznej inteligencji przypominają czarną skrzynkę, w której przejrzystość nie jest wystarczająca, aby zrozumieć, w jaki sposób sztuczna inteligencja znalazła rozwiązanie.
„Świat sztucznej inteligencji może przypominać trochę Dziki Zachód, ale w kontekście inżynieryjnym to nie działa. Trzeba mieć systemy, które są niezawodne, dostarczają adekwatnych odpowiedzi, są bezpieczne i zachowują się etycznie” – mówi King.
„Jeśli spojrzymy na ramy, które stosowaliśmy od lat, szczególnie w takich obszarach jak lotnictwo i inżynieria nuklearna, zauważymy, iż obowiązują bardzo rygorystyczne zasady i wytyczne. Prawie musimy wykorzystać część tej wiedzy i zastosować ją jako zasady zabezpieczające we wszelkich systemach sztucznej inteligencji, które wprowadzamy”.
Brak zrozumienia metodologii projektowania sztucznej inteligencji, w połączeniu z brakiem możliwości odpowiedniego sprawdzenia rozwiązania, może powodować problemy z weryfikacją projektów. Wraz z rosnącą liczbą rozwiązań generowanych przez systemy sztucznej inteligencji jeszcze ważniejsze będzie, aby wykwalifikowani inżynierowie sprawdzali te projekty, aby upewnić się, iż są odpowiednie i odpowiednie.
Ponad połowa respondentów wyraziła również obawy dotyczące potencjalnych zagrożeń bezpieczeństwa związanych z narzędziami sztucznej inteligencji, a prawie 50% wyraziło obawy dotyczące potencjalnej stronniczości historycznej w danych. Ogólnie rzecz biorąc, prawie 55% respondentów nie czuje się komfortowo, gdy sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do podejmowania kluczowych decyzji w inżynierii.
Firmy korzystające z publicznie dostępnych LLM, takich jak ChatGPT, są szczególnie zagrożeni. Importując treści wygenerowane przez sztuczną inteligencję do swoich sieci, nie tylko mogą narazić się na słabe zbiory danych i dezinformację, ale także potencjalnie wyciekają poufne informacje.
Respondenci są głęboko przekonani, iż potrzebny jest nadzór regulacyjny, aby zapewnić adekwatne wdrożenie i wykorzystanie sztucznej inteligencji w inżynierii. Biorąc jednak pod uwagę szybkość rozwoju technologicznego narzędzi sztucznej inteligencji i stosunkowo powolne procesy legislacyjne, łatwiej to powiedzieć, niż zrobić.
Opracowywane są niektóre regulacje dotyczące sztucznej inteligencji, np. Unii Europejskiej Ustawa o sztucznej inteligencjiistnieje jednak znaczne ryzyko, iż ustawodawstwo może gwałtownie stać się nieaktualne.
„Programiści AI zgłaszają się uczenie się przez wzmacnianie dzięki informacji zwrotnych od ludzi – kiedy zobaczą, iż modelki coś robią, powiedzą, czy ich zdaniem modelki zachowały się adekwatnie. Opiera się to na ich postrzeganiu i uprzedzeniach, ale ktoś, kto mieszka na Bliskim Wschodzie lub w Rosji, może mieć zupełnie inny pogląd na temat tego, jak model powinien zareagować” – mówi King.
„Musisz także przyjrzeć się danym, na których trenuje LLM, a które są zwykle pobierane z Internetu i często w języku angielskim. jeżeli trenujesz wyłącznie na anglojęzycznych stronach internetowych, istnieje ryzyko, iż jest ono ukierunkowane na kultury zachodnie”.
Przyszłość AI w inżynierii
Wdrażanie narzędzi sztucznej inteligencji w inżynierii jest już zaawansowane, ale niesie ze sobą potencjalne pułapki.
To myślenie zostało jasno wyrażone przez jednego z respondentów ankiety, który zauważył: „Komputer powinien móc łatwiej i szybciej identyfikować wzorce i sprawdzać znane problemy. Z drugiej strony natura ludzka będzie zachęcać ludzi do ślepej wiary w wyniki dowolnego zadania AI, co może stanowić problem.
Firmy mogą również wyciągnąć wnioski z wcześniejszego wdrożenia nowych technologii, aby zidentyfikować potencjalne ryzyko. Kluczowym elementem jest to, iż w różnych krajach obowiązują różne przepisy techniczne i wytyczne.
W związku z tym narzędzie sztucznej inteligencji opracowane dla jednego regionu może być niekompatybilne lub co najmniej wymagać ponownego uczenia się, zanim będzie można je wdrożyć w innym regionie.
„Moją jedyną nadzieją dla inżynierii jest to, iż nie będzie ona próbowała wykorzystywać sztucznej inteligencji jako sposobu na zaoszczędzenie pieniędzy, ale jako sposób na zwiększenie wydajności” – mówi King. „W dłuższej perspektywie sztuczna inteligencja stanowi dla nas wszystkich punkt zwrotny, ponieważ jesteśmy w stanie szybciej i lepiej opracowywać systemy i produkty. Należy wówczas zauważyć przyspieszenie tej technologii, jakiego nigdy wcześniej nie mieliśmy. Powinno to pozwolić na dokonanie ogromnych przełomów.”
Chociaż narzędzia AI przynoszą wyraźne korzyści w zakresie automatyzacji przyziemnych i powtarzalnych zadań, inżynierowie przez cały czas będą musieli uczyć się nowych umiejętności, aby w pełni współpracować ze sztuczną inteligencją, zapewniać bezpieczeństwo i maksymalizować korzyści.
Inżynierowie przeszkoleni w zakresie kodowania i szybkiego projektowania będą potrzebni do pracy z systemami AI, a krytyczne myślenie stanie się umiejętnością niezbędną do sprawdzania rozwiązań generowanych przez sztuczną inteligencję.
