Velikani tehnologije v ospredju so pionirji programske opreme, ki jo poganja umetna inteligenca (AI) z namenom krepitve naložb v AI in izboljšanja produktivnosti v različnih poslovnih operacijah. Microsoft si prizadeva poenostaviti procese, kot je sestavljanje računov, in celo raziskuje avtomatizacijo kodiranja nalog za različne programske jezike, kar zagotavlja njihovo funkcionalno veljavnost. Z izrabo dosežkov podjetja OpenAI bi lahko te inovacije presegle obstoječo programsko opremo Copilot podjetja Microsoft. Pričakovanja so visoka za morebitno razkritje na prihajajoči konferenci Build za razvijalce.
V podobni smeri Googlejeva divizija DeepMind taktično izdeluje AI rešitve, ki lahko neodvisno delujejo čez več aplikacij, učinkovito odpravljajoč ročno posredovanje pri nalogah. Ti AI ‘agenti’ lahko celo upravljajo s uporabnikovim računalnikom samostojno, s čimer povečujejo meje trenutnih tehnoloških zmožnosti.
Kljub teh revolucionarnim razvojem uveljavljenih tehnoloških konglomeratov manjša podjetja naletijo na ovire na področju AI. Vzgledi iz poročila indeksa AI iz leta 2024 z Univerze Stanford so sprožili razprave o širjenju vrzeli med velikimi korporacijami in malimi do srednje velikimi podjetji (MSP). Vrhunski modeli, ki zahtevajo pomembne naložbe, so večinoma nedostopni za MSP-je. Kljub temu, kot je poudaril Nestor Maslej, glavni urednik študije, se MSP-ji lahko še vedno koristijo od odprtokodnih modelov, kot sta Llama 2 in Mistral, ki opravljata napredek pri dostopnosti.
Obstajajo raziskave, ki kažejo na potencial orodij generativne umetne inteligence za pomembno povečanje učinkovitosti. Vendar pa obstaja tudi tveganje, da bi motili tradicionalne strukture zaposlovanja. Porota Stanforda poudarja to dvojno naravo umetne inteligence z ugotovitvami, da, čeprav se je lani zasebna naložba v AI zmanjšala, je financiranje tehnologij generativne AI vzletelo, kar kaže na osredotočen interes na tem področju.
Maslej je poudaril, da glavni strošek za podjetja ni v sprejemanju tehnologij AI, ampak v njihovem usposabljanju. Na srečo ponujanje odprtokodnih modelov in API-jev zagotavlja bolj izvedljivo ekonomsko pot za podjetja, da izkoristijo moč napredne AI brez visokih stroškov gradnje in usposabljanja lastnih sistemov.
Napredki na področju umetne inteligence preoblikujejo tehnološko krajino, ponujajo izjeme sposobnosti v razvoju programske opreme in avtomatizaciji operacij. Veliki tehnološki velikani, kot sta Microsoft in Google, so v ospredju te revolucije umetne inteligence. Microsoftovi napori se osredotočajo na avtomatizacijo zapletenih nalog, kot je potrditev kodiranja, kar bi lahko preseglo njegovo trenutno orodje na osnovi AI, Copilot. Možno razkritje na prihajajoči konferenci Build nestrpno pričakujejo.
Medtem ko Googlejev DeepMind inženira AI agente, ki so sposobni avtonomnega upravljanja računalniških sistemov, s čimer zmanjšujejo ali celo odpravljajo potrebo po človeškem nadzoru v različnih aplikacijah. Taki agenti obljubljajo, da bodo še naprej povečali meje tega, kar lahko stroji dosežejo brez človeškega vodstva.
Vendar obstaja naraščajoča skrb, da napredki na področju umetne inteligence bolj koristijo velikim tehnološkim podjetjem kot manjšim podjetjem. Disparitete so poudarjene v poročilu indeksa AI iz leta 2024 Univerze Stanford, ki navaja izzive, s katerimi se srečujejo mala do srednje velika podjetja pri dostopu do vrhunskih velikih modelov AI. Kljub temu so rešitve, kot sta odprtokodna modela Llama 2 in Mistral, postajajo bolj uporabniku prijazni, ponujajo MSP-jem dostop do izkoriščanja AI-ja.
Čeprav je AI postavljen za izboljšanje učinkovitosti in produktivnosti, je lahko tudi podiralski za tradicionalne trge dela. Porota Stanforda poudarja to dilemo, omenjeno upadanje celotne zasebne naložbe v AI v nasprotju z vzponom financiranja tehnologij generativne AI. To nakazuje na zanimanje investitorjev za to specifično vejo umetne inteligence.
Poleg stroškov sprejetja ima še en pomemben strošek za podjetja usposabljanje AI-ja. Odprtokodni modeli in API-ji ponujajo stroškovno učinkovito alternativo za podjetja, ki jim omogoča izrabo naprednih AI zmožnosti brez visokih stroškov povezanih z razvojem in usposabljanjem internih sistemov.
Ključna vprašanja, izzivi in kontroverze:
– Kako se lahko mala do srednje velika podjetja borijo z velikimi korporacijami pri inovacijah na področju AI?
– Kakšna so etična vprašanja okoli sposobnosti AI-ja, da nadomesti delovna mesta ljudi?
– Kako lahko zagotovimo, da se koristi AI enakomerno porazdelijo med različnimi sektorji in podjetji?
– Kakšni ukrepi se izvajajo za naslovitev varstva podatkov in varnosti pri implementaciji avtonomnih AI agentov?
Prednosti:
– Povečana učinkovitost in produktivnost v različnih poslovnih operacijah.
– Poenostavljanje kompleksnih nalog, kot je kodiranje, kar lahko zmanjša napake.
– Širša dostopnost za manjša podjetja preko odprtokodnih modelov.
Slabosti:
– Potencialno odstranjevanje delovnih mest, ko AI prevzame naloge, ki so jih prej opravljali ljudje.
– Pomisleki o zasebnosti in varnosti pri avtonomnih AI agentih, ki kontrolirajo sisteme.
– Tveganje širjenja ekonomskih disparitet med velikimi podjetji, ki si lahko privoščijo rezanje robnih AI in manjšimi podjetji.
Priporočila povezana z glavnimi domenskimi URL-ji:
– Microsoft
– Google
– DeepMind
– Stanfordski inštitut za umetno inteligenco osredotočeno na človeka
Prosimo, upoštevajte, da so ti URL-ji poenostavljeni le na glavno domeno, kot je bilo zahtevano.
[vstavi]https://www.youtube.com/embed/xouZueHZ6dM[/vstavi]
The source of the article is from the blog meltyfan.es