Sztuczna inteligencja generatywna (AI), wyposażona w zdolność do naśladowania różnych aspektów ludzkiej kreatywności, sygnalizuje kolejną falę znaczących transformacji gospodarczych. Zgodnie z kryteriami historyka ekonomii Paula Davida dotyczącymi Ogólnego Zastosowania Technologii (GPTs), ta forma AI ma wpływ na wszystkie działania ludzkie, ciągle zwiększając swoją wydajność oraz pobudzając nowe innowacje.
Publiczny dyskurs na temat oczekiwań wobec AI generatywnej często oscyluje między skrajnym optymizmem a pesymizmem. Jednak istnieje szersze zaniepokojenie dotyczące działań zbiorowych mających na celu kierowanie jej zastosowaniami, zarządzanie skutkami oraz optymalizowanie korzyści społecznych. Podejmowanie tego zagadnienia przekracza granice rozważań etycznych i obejmuje pilną konieczność przemyślenia edukacji, zarządzania wiedzą i rozwijania umiejętności krytycznego myślenia w celu zwalczania potencjalnej dezinformacji i trywializacji wiedzy.
Perspektywy dla Produktywności
Potencjał zysków produkcyjnych dzięki AI jest istotny, być może sięgający poza powtarzalne zadania do bardziej zaawansowanych działań, takich jak programowanie i pisanie. Niemniej jednak realizacja tych zysków produkcyjnych nie jest natychmiastowa, ponieważ wymagane są procesy nauki i reorganizacji. Historyczne wzorce wskazują na ewolucję produktywności przez kilka dziesięcioleci przy nowych technologiach, odzwierciedlając opóźnione zwroty produktywności w przypadku komputerów, zauważone w „Paradoksie Solowa”.
Sprawiedliwa Dystrybucja Korzyści
Ważną kwestią jest alokacja przewidywanych korzyści. Daron Acemoglu i Simon Johnson w swojej książce z 2023 roku pt. „Power and Progress” ostrzegają przed tendencją do priorytetowania innowacji nad pracą, co może prowadzić do zwiększonej produktywności bez odpowiadającej poprawy zatrudnienia lub płac.
Odpowiedzialność Środowiskowa
Wreszcie, pilne wyzwania związane ze zmianami klimatu i potrzeba przemiany środowiskowej wymagają zdefiniowania i ponownego ocenienia produktywności oraz wzrostu gospodarczego według nowej skali wartości. Konieczne jest skierowanie korzyści z AI na rzecz zrównoważonego wzrostu.
Podsumowując, uczynienie AI generatywnej narzędziem dla wspólnej dobrobytu wymaga wszechstronnej debaty, badań, współpracy, spójnych polityk publicznych oraz ocenionych eksperymentów. Odpowiedzialność zbiorowa jest przytłaczająca i należy poradzić sobie z nią wobec powszechnego sceptycyzmu, co zostało podkreślone na nadchodzących dyskusjach Rencontres économiques d’Aix-en-Provence przez Pierre’a Jacteta, profesora École Nationale des Ponts et Chaussées oraz członka Cercle des économistes.
Kluczowe Pytania i Odpowiedzi:
– Czym jest AI generatywna? AI generatywne odnosi się do modeli sztucznej inteligencji, które mogą generować nowe treści – od tekstu, obrazów i muzyki po kod i cząsteczki leków – ucząc się na podstawie dużych zbiorów danych.
– Dlaczego AI generatywne jest uważane za Technologię Ogólnego Zastosowania (GPT)? Podobnie jak maszyna parowa czy komputer, AI generatywne wywiera wszechobecne efekty na różne branże, ciągle się udoskonala i pobudza kolejne innowacje.
– Jaką rolę odgrywa edukacja w erze AI generatywnej? Edukacja musi się dostosować, ucząc krytycznego myślenia, umiejętności cyfrowej literatury oraz umiejętności dla rynku pracy sterowanego przez AI, przygotowując siłę roboczą na przyszłość, w której AI zajmuje się bardziej kognitywnymi zadaniami.
Wyzwania i Kontrowersje:
1. Zatrudnienie i Wyparcie Umiejętności: Ponieważ AI automatyzuje coraz bardziej złożone zadania, istnieje ryzyko, że praca ludzka może zostać wyparta, prowadząc do wyzwań ekonomicznych i społecznych.
2. Prywatność Danych i Bezpieczeństwo: Systemy AI generatywne wymagają ogromnych ilości danych, co rodzi istotne obawy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa.
3. Kwestie Etyczne i Moralne: Istnieją obawy dotyczące używania AI generatywnej w deepfake’ach, dezinformacji i jej potencjalnego naruszania praw własności intelektualnej lub generowania stronniczych wyników.
Zalety:
– Innowacja: AI generatywna ułatwia szybką innowację i kreację w różnych dziedzinach.
– Wydajność: Automatyzuje i optymalizuje zadania, co może prowadzić do znaczących zysków produkcyjnych.
– Dostosowanie: AI umożliwia spersonalizowane rozwiązania w opiece zdrowotnej, edukacji i produktach konsumenckich.
Wady:
– Automatyzacja Zatrudnienia: Może prowadzić do bezrobocia w niektórych sektorach, gdzie AI zastępuje pracowników ludzkich.
– Zależność od Danych: Jakość wygenerowanych przez AI danych zależy w dużym stopniu od jakości danych wejściowych, które mogą być wadliwe.
– Kwestie Etyczne: Rodzi pytania dotyczące autorstwa, kreatywności i potencjału do nadużyć przy tworzeniu fałszywych narracji.
W świetle wyżej wymienionych punktów, promowanie wspólnego dobrostanu z AI generatywną wymaga solidnych polityk publicznych, innowacyjnych programów edukacyjnych oraz dobrze poinformowanej debaty publicznej. Aby uzyskać więcej informacji na temat szerszej dziedziny AI, wartościowe zasoby można znaleźć w organizacjach skupiających się na AI oraz instytutach badawczych. Oto linki do kilku istotnych i wiarygodnych instytucji:
– Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)
– Czasopisma Naukowe Nature (Szukaj artykułów na temat AI generatywnej)
– Forum Ekonomiczne Światowego (Szukaj ich spostrzeżeń na temat AI i gospodarki)
The source of the article is from the blog reporterosdelsur.com.mx