AI sztuczna inteligencja
Generatywna sztuczna inteligencja i inne modele fundamentalne zmieniają grę w sztuczną inteligencję, przenosząc technologię wspomagającą na nowy poziom, skracając czas tworzenia aplikacji i udostępniając potężne możliwości użytkownikom.
Rozwój generatywnej sztucznej inteligencji ma potencjał, by stać się istotnym przełomem dla firm. Technologia ta, która pozwala na tworzenie oryginalnych treści poprzez uczenie się na podstawie istniejących danych, może zrewolucjonizować branże i zmienić sposób działania firm. Umożliwiając automatyzację wielu zadań, które wcześniej były wykonywane przez ludzi, generatywna sztuczna inteligencja może potencjalnie zwiększyć wydajność i produktywność, obniżyć koszty i otworzyć nowe możliwości rozwoju. W związku z tym firmy, które są w stanie skutecznie wykorzystać tę technologię, prawdopodobnie uzyskają znaczną przewagę konkurencyjną.
Dla wielu dyrektorów, , wprowadzenie jednego zapytania do ChatGPT, opracowanego przez OpenAI, było wszystkim, czego potrzeba, aby zobaczyć moc generatywnej sztucznej inteligencji. W ciągu pierwszych pięciu dni od premiery, ponad milion użytkowników zalogowało się na platformę, aby doświadczyć jej na własnej skórze. Serwery OpenAI ledwo nadążają za popytem, regularnie wyświetlając komunikat, że użytkownicy muszą wrócić później, gdy pojemność serwera się zwolni.
Produkty takie jak ChatGPT i GitHub Copilot, a także podstawowe modele sztucznej inteligencji, które zasilają takie systemy (Stable Diffusion, DALL-E 2, GPT-4, by wymienić tylko kilka), przenoszą technologię w sfery, które kiedyś uważano za zarezerwowane dla ludzi. Dzięki generatywnej sztucznej inteligencji komputery mogą teraz wykazywać się kreatywnością. Mogą one tworzyć oryginalne treści w odpowiedzi na zapytania, czerpiąc z pozyskanych danych i interakcji z użytkownikami. Mogą rozwijać blogi, szkicować projekty opakowań, pisać kod komputerowy, a nawet teoretyzować na temat przyczyny błędu produkcyjnego.
Najnowsza klasa generatywnych systemów sztucznej inteligencji wyłoniła się z modeli fundamentalnych - wielkoskalowych modeli głębokiego uczenia się wyszkolonych na ogromnych, szerokich, nieustrukturyzowanych zbiorach danych (takich jak tekst i obrazy), które obejmują wiele tematów. Deweloperzy mogą dostosowywać modele do szerokiego zakresu przypadków użycia, przy niewielkim dostosowaniu wymaganym dla każdego zadania. Na przykład GPT-3.5, podstawowy model leżący u podstaw ChatGPT, był również używany do tłumaczenia tekstu, a naukowcy używali wcześniejszej wersji GPT do tworzenia nowych sekwencji białek. W ten sposób moc tych możliwości jest dostępna dla wszystkich, w tym programistów, którym brakuje specjalistycznych umiejętności uczenia maszynowego, a w niektórych przypadkach osób bez wykształcenia technicznego. Korzystanie z modeli fundamentalnych może również skrócić czas opracowywania nowych aplikacji AI do poziomu rzadko wcześniej możliwego.
Generatywna sztuczna inteligencja zapowiada, że rok 2023 będzie jednym z najbardziej ekscytujących dla AI. Ale jak w przypadku każdej nowej technologii, liderzy biznesu muszą działać z szeroko otwartymi oczami, ponieważ technologia ta stawia dziś wiele etycznych i praktycznych wyzwań.
Generatywna sztuczna inteligencja jest już dostępna: Jak ChatGPT może zmienić Twój biznes?
Maszyny i technologie fabryczne przekształciły produkcję, zwiększając i automatyzując ludzką pracę podczas rewolucji przemysłowej ponad 100 lat temu, a sztuczna inteligencja jeszcze bardziej zwiększyła wydajność na hali produkcyjnej. Transakcje przeszły wiele iteracji technologicznych w mniej więcej tym samym czasie, w tym ostatnio cyfryzację i często automatyzację.
Do niedawna praca związana z interakcjami, taka jak obsługa klienta, była omijana przez aplikacje i rozwiązania technologiczne mające na celu jej usprawnienie lub automatyzację. Generatywna sztuczna inteligencja zmienia obsługę klientów, podejmując pracę interakcyjną w sposób zbliżony do ludzkiego zachowania, a w niektórych przypadkach w sposób niezauważalny. Nie oznacza to, że narzędzia te mają działać bez udziału i interwencji człowieka. W wielu przypadkach są one najbardziej efektywne w połączeniu z ludźmi, zwiększając ich możliwości i umożliwiając im szybsze i lepsze wykonywanie pracy.
Generatywna sztuczna inteligencja wprowadza również technologię do sfery uważanej za wyjątkową dla ludzkiego umysłu: kreatywności. Technologia wykorzystuje swoje dane wejściowe - dane, które pozyskała i podpowiedzi użytkownika - oraz doświadczenia - interakcje z użytkownikami, które pomagają jej "uczyć się" nowych informacji i tego, co jest poprawne / niepoprawne- do generowania zupełnie nowych treści. Podczas gdy debaty będą nadal się odbywać w dającej się przewidzieć przyszłości na temat tego, czy to naprawdę równa się kreatywności, większość prawdopodobnie zgodzi się, że narzędzia te mogą uwolnić więcej kreatywności na świecie, podpowiadając ludziom nowe idea i pomysły.
Generatywna sztuczna inteligencja w biznesie. Wiele zastosowań
Modele generatywnej sztucznej inteligencji są już na etapie skalowania, pojawiły się też aplikacje wykorzystujące sztuczną inteligencję, mające różne funkcje i zastosowania:
Marketing i sprzedaż - tworzenie spersonalizowanych treści marketingowych, mediów społecznościowych i technicznych treści sprzedażowych (w tym tekstu, obrazów i wideo); tworzenie asystentów dostosowanych do konkretnych firm, takich jak handel detaliczny.
- Operacje - generowanie list zadań w celu efektywnego wykonania danej czynności
- IT / inżynieria - pisanie, dokumentowanie i przeglądanie kodu
- Ryzyko i prawo - odpowiadanie na złożone pytania, pozyskiwanie informacji z ogromnych ilości dokumentacji prawnej oraz sporządzanie i przeglądanie raportów rocznych.
- Badania i rozwój - przyspieszenie odkrywania leków poprzez lepsze zrozumienie chorób i odkrywanie struktur chemicznych.
Rozwój generatywnej sztucznej inteligencji w biznesie
Niesamowite wyniki generatywnej sztucznej inteligencji mogą sprawiać wrażenie, że jest to technologia gotowa do użycia, ale tak nie jest. Jej początki wymagają od kadry kierowniczej zachowania daleko idącej ostrożności. Osoby techniczne wciąż dopracowują szczegóły, a wiele kwestii praktycznych i etycznych pozostaje otwartych. Oto tylko kilka z nich:
- Podobnie jak ludzie, generatywna sztuczna inteligencja może się mylić. ChatGPT, na przykład, czasami "halucynuje", co oznacza, że w pewnych przypadkach generuje całkowicie niedokładne odpowiedzi na pytanie użytkownika i mimo, że posiada wbudowany mechanizm sygnalizowania tego użytkownikowi lub kwestionowania wyniku.
- Filtry są niewystarczająco skuteczne, by wyłapywać nieodpowiednie treści. Użytkownicy aplikacji generującej obrazy, która może tworzyć awatary na podstawie zdjęcia osoby, otrzymali od systemu opcje awatara, które przedstawiały ich niekorzystnej sytuacji, mimo że wprowadzili odpowiednie zdjęcia.
- Nadal należy zająć się uprzedzeniami systemowymi. Systemy te czerpią z ogromnych ilości danych, które mogą zawierać niepożądane uprzedzenia.
- Indywidualne normy i wartości firmy nie są odzwierciedlane. Firmy będą musiały dostosować technologię, aby uwzględnić swoją kulturę i wartości, co wymaga wiedzy technicznej i mocy obliczeniowej wykraczającej poza to, do czego niektóre firmy mogą posiadać dostęp.
- Kwestie własności intelektualnej są istotnym przedmiotem debaty. Kiedy generatywny model sztucznej inteligencji przedstawia nowy projekt produktu lub pomysł oparty na podpowiedzi użytkownika, kto może rościć sobie do niego prawo? Co się dzieje, gdy plagiatuje źródło w oparciu o swoje dane treningowe?
Wdrożenie generatywnej sztucznej inteligencji w biznesie
W firmach rozważających wdrożenie aplikacji wykorzystującej generatywną sztuczną inteligencję, kadra kierownicza może chcieć szybko zidentyfikować część swojej działalności, w której technologia ta może mieć najbardziej bezpośredni wpływ i wdrożyć mechanizm jej monitorowania, biorąc pod uwagę, że oczekuje się, że będzie ona szybko ewoluować. Najlepszym rozwiązaniem jest zebranie wielofunkcyjnego zespołu, w skład którego wejdą specjaliści z zakresu nauki o danych, eksperci prawni i liderzy biznesowi, aby zastanowić się nad podstawowymi pytaniami, takimi jak te:
- W jakich obszarach generatywna sztuczna inteligencja może pomóc lub zakłócić branżę i lub łańcuch wartości firmy?
- Jaka jest polityka firmy i postawa w obszarze generatywnej sztucznej inteligencji? Czy firma czeka na rozwój technologii, inwestuje w programy pilotażowe, czy pragnie zbudować nowy biznes? Czy postawa firmy powinna być różna w różnych obszarach działalności?
- Biorąc pod uwagę ograniczenia modeli generatywnej sztucznej inteligencji, jakie są firmowe kryteria wyboru przypadków użycia?
- Jak budować skuteczny ekosystem partnerów, społeczności i platform?
- Jakich standardów prawnych i społecznościowych powinna firma przestrzegać, abyśmy mogła utrzymać zaufanie interesariuszy?
Konieczne jest zachęcanie do przemyślanych innowacji w całej organizacji, stawianie barier wraz ze stworzeniem obszaru do testów i eksperymentów, z których wiele jest łatwo dostępnych za pośrednictwem chmury, a na horyzoncie pojawia się ich zdecydowanie więcej.
Innowacje, które generatywna sztuczna inteligencja może zapoczątkować w firmie każdej wielkości i na każdym poziomie zaawansowania technologicznego, są ekscytujące. Kadra kierownicza musi posiadać pełną świadomość zagrożeń, które istnieją na wczesnym etapie rozwoju technologii.
