Бизнесите приемат генеративното изкуствено интелигентност за иновации и ефективност
Бързото развитие и приемане на технологиите на генеративната изкуствена интелигентност (ИИ) трансформират различни сектори, от създаване на текстово, визуално и музикално съдържание до революциониране на цели бизнес процеси. Генеративната ИИ намира място в операциите на много компании и предлага вдъхновителен поглед върху текущи приложения и бъдещи възможности, както бе дискутирано от водещи експерти в областта.
Тези изводи бяха преформулирани от дискусия, проведена по време на събитието „Japan IT Week Spring“, което се проведе от 24-ти до 26-ти април 2024 г., където експерти като Ютаро Тачибана от NRI AI Consulting, Йоко Мацузаки, Дата Специалист в NRI Digital, и Такеши Хашигучи, Изпълнителен директор на Google Cloud AI, предоставиха своите ценни перспективи.
Генеративната ИИ преживява своя четвърти и най-същественен бум от 1950-те години, който се характеризира с висока универсалност и способността си да произвежда уникални изходи без пряки правила на човека. Нейното въздействие върху ефективността на бизнеса не може да бъде надценено, като процентът на приложение в големите корпорации достига 25%, а потенциалът за увеличаване на продуктивността е впечатляващ – с 40%.
Големите компании първи се включват в интеграцията на генеративната ИИ в своите операции. Например, Morgan Stanley разработи чатбот за финансови съветници, използвайки GPT-4, а Daiwa Securities създаде ИИ, който генерира резюмета от речеви данни. Mercedes-Benz включи GitHub Copilot за подобряване на софтуерната разработка, докато Ito En се възползва от ИИ в дизайна на опаковката. Освен това Toyota Research Institute иновира в проектирането на превозни средства, а NRI разработи инструменти за анализ на анкети и данни.
Прогнозите показват, че незавеждането на генеративната ИИ в работните процеси на бизнесите в следващите една-две години може да ги изложи на конкурентно неизгода. Освен това, пробивите на модели като Claude3, които превишават средния човешки IQ, предполагат по-ранен подход към технологична сингуларност, отколкото се очакваше.
Развитието на корпоративните приложения, използващи големи езикови модели (LLM), е също в бърза еволюция. LLM постигат отлични отговори, основани на знание, но са ограничени от данни, преимуществено фокусирани на английски и имат затруднения с интегрирането на актуална информация. Мацузаки отбелязва важността на стратегическото планиране, за да се използват предимствата на LLM-ите, намалявайки грешките, като създаването на реалистични, но невярни информации, известни като халюцинации.
Освен това, нерегулираното използване на LLM-и от служителите носи рискове от откриване на чувствителна информация, подчертавайки необходимостта от строги мерки за защита на данните.
Важни Въпроси и Отговори
Какви са ключовите предизвикателства, свързани с разрастването на Генеративната ИИ в бизнеса?
Едно от основните предизвикателства е гарантирането на данните за поверителност и защита, тъй като системите на Генеративната ИИ често изискват големи количества данни за обучение. Това представлява риск от откриване на чувствителна информация, ако не се управлява правилно. Друго предизвикателство е потенциалът за генериране на неточни или предвзети изходи, наричани ‘халюцинации’, поради зависимостта на ИИ от обучаващите данни, които могат да имат вградени предвзятости или да не са актуални. Освен това, малките бизнеси може да се борят с високите разходи на внедряване и постоянната необходимост от квалифициран персонал за управление на системите на ИИ.
Какви са контроверсите, свързани с Генеративната ИИ?
Контроверсите основно са свързани с изгонването на работни места поради автоматизация и етични загрижености относно съдържанието, генерирано от ИИ. Има тревога относно автентичността на работата, генерирана от ИИ, и последиците за законодателството за авторско право. Освен това, използването на ИИ за разпространение на дезинформация и създаване на ‘deepfakes’ вдига обществени и политически проблеми.
Предимства на Генеративната ИИ в Бизнеса:
– Иновации: ИИ може да генерира нови идеи и дизайни, стимулирайки иновациите.
– Ефективност: Автоматизирането на повтарящи се задачи освобождава човешки ресурси за по-сложни задачи.
– Обем: ИИ може да се справи с големи количества данни и задачи, превишаващи човешките възможности.
– Персонализация: Може да произвежда силно персонализирано съдържание за клиенти.
Недостатъци на Генеративната ИИ в Бизнеса:
– Разходи: Висока начална инвестиция за най-нова технология.
– Сложност: Интеграцията в съществуващите системи може да бъде сложна и изисква квалифициран персонал.
– Сигурност: Рискове, свързани със защитата на данните и поверителността.
– Надеждност: Настоящите системи не са пълноценни и могат да произведат грешки.
Свързани Връзки:
За допълнителна информация относно генеративната ИИ и нейните бизнес приложения, моля, обърнете се към следните източници:
– DeepMind
– OpenAI
– Google Cloud AI
Тези източници са известни със своето участие в технологиите на генеративната ИИ и предоставят допълнителни прозорци върху последните разработки и приложения на тези инструменти в различни индустрии.
The source of the article is from the blog reporterosdelsur.com.mx