Kevin Topolskyالذكاء الاصطناعي (AI) أصبح جزءًا أساسيًا من مختلف الصناعات، ويقدم حلاً فاعلاً مع توفير تحديات فريدة. بدلاً من الاعتماد على الذكاء الاصطناعي بمفرده لحل جميع المهام بكفاءة، يتعين على الصناعات التعامل مع تعقيدات دمج الذكاء الاصطناعي في البنية الإدارية القائمة بحكمة.
أحد الجوانب الرئيسية التي تشكل منظر الذكاء الاصطناعي هو الطاقة. بينما يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي الشائعة مثل ChatGPT استهلاك كميات كبيرة من الطاقة، قد لا تواجه التطبيقات الصناعية نفس مستوى استهلاك الطاقة. ومع ذلك، تظل المخاوف بشأن تطوير مكثف للموارد وتوسيع زمن التشغيل عثرات لاعتماد الذكاء الاصطناعي على نطاق أوسع.
كما تقدم الاتحاد الأوروبي تشريعات ذكاء اصطناعي مبتكرة لحماية ضد الاختلال وتعزيز التقدم التكنولوجي، بينما يسلط الخبراء الضوء على الآثار المحتملة لهذه الخطوة على الزخم في أوروبا.
التباس يعيش فيما يتعلق بتمديد تنظيمات الاتحاد الأوروبي ضمن اتفاقية الرابطة الأوروبية للتجارة الحرة. بينما تكشف السلطات النرويجية عن التزام محتمل مع تنظيمات الاتحاد الأوروبي، تستمر الأسئلة حول توافق قوانين الذكاء الاصطناعي مع الأطر القائمة.
يحدد سيغني رايمر سورينسين، قائد أبحاث في مجال الذكاء الاصطناعي، تحديات تنفيذ الذكاء الاصطناعي في الصناعات:
1. دمج النماذج في الأنظمة الصناعية المعقدة يتطلب عناية شديدة وتعاونًا مع المعارف القائمة لتعزيز التحسين.
2. الطلب على حلول الذكاء الاصطناعي الأكثر قوة من ChatGPT يوضح الحاجة إلى بيانات عالية الجودة وتخصيصها لتلبية متطلبات متنوعة.
3. تحديد مواجهة المخاوف المتعلقة بسلامة البيانات التي تشمل سلامة البيانات، والأمان السيبراني، والتخفيف من المخاطر بشكل كبير، خاصة في العمليات القائمة على تقنيات اتخاذ القرارات الدافعة بالذكاء الاصطناعي.
استكشاف مرونة تطبيقات الذكاء الاصطناعي عبر القطاعات يكشف عن تأثيرات عميقة في مجالات مختلفة:
– المقابلات الوظيفية التي تستخدم مساعدين مثل Tengai لتحسين عمليات التوظيف.
– جمع البيانات في الزراعة البحرية للمراقبة والإدارة المحسنة من خلال برامج تشغيل مدفوعة بالذكاء الاصطناعي.
– الصيانة التنبؤية في صناعة النفط الذي يؤدي إلى توفير التكاليف والكفاءة التشغيلية.
– تحسين عمليات تجفيف الخشب في قطاع الغابات لتعزيز الإنتاج.
– التطبيقات التلقائية للمهام المكررة في قطاع الضيافة لتشغيل العمليات بسلاسة.
– تقييم الجودة في صناعة الأغذية من خلال تفاقم التعلم لتحسين تقييم المنتج.
من خلال الاعتراف بالتحديات والفرص التي يقدمها الذكاء الاصطناعي، يمكن للصناعات استغلال الإمكانات المحوّلة لهذه التكنولوجيا من أجل نمو مستدام.
