Umělá inteligence (AI) zažívá v posledních letech rychlý vzestup, poutající pozornost odborníků i nadšenců. Avšak vedle tohoto nadšení se rozpoutala debata ohledně potenciálních nevýhod spojených s hypem kolem AI. Zatímco někteří argumentují, že vášeň kolem AI může zastírat skutečné vědecké pokroky, jiní zdůrazňují potřebu najít rovnováhu mezi nadšením a realismem, aby se zajistil zdravý růst obchodu řízeného pomocí AI.
Debata nabývá na významu, když podniky spěchají k využití potenciálu AI. Demis Hassabis, spoluzakladatel DeepMind, zastává názor, že je třeba reflektovat následky hypu kolem investic do AI, ačkoliv místo přímých citací je důležité si uvědomit jeho obavy ohledně vlivu této situace na pokrok v oboru.
Jedním z aspektů obav je zaměření na generativní AI na úkor jiných kategorií v rámci AI. Muddu Sudhakar, spoluzakladatel a CEO Aisera, platforem pro platby generativní AI, zdůrazňuje potřebu širšího pohledu na AI. Přílišné zaměření na generativní AI může vytlačit ostatní oblasti, omezit výzkum v těchto oborech a brzdit inovace. Ačkoliv je generativní AI silná, je to pouze jeden segment rozsáhlé krajiny AI.
Zájem o AI nadále roste, přičemž spotřebitelé aktivně interagují s AI technologiemi ve svém každodenním životě. Podle zprávy PYMNTS Intelligence průměrný spotřebitel interaguje s přibližně pěti AI technologiemi týdně od prohlížení webových stránek až po navigační aplikace. Američané zejména touží po zkoumání asistentů AI pro úkoly jako je rezervace cestování, zažívání personalizace, kterou AI přináší do cest v autě. Generativní AI hraje významnou roli při přizpůsobování doporučení k naplnění chování a preferencí uživatelů, posunujíc zážitek nad běžné návrhy.
Hype kolem AI byl srovnán se spekulativními bublinami Hassabisem. Zatímco někteří odborníci argumentují, že blahosklonné sliby a masivní investice do AI zastírají současné schopnosti technologie, jiní zdůrazňují nebezpečí vytváření nereálných očekávání mezi veřejností a investory. Nesplnění těchto slibů vede k zklamání a erozi důvěry. Místo přímích citací odborníků je důležité uznat obavy, které vznášejí ohledně potřeby, aby AI přinesla významnou obchodní hodnotu a vedla k důležitým výsledkům.
Kritickým bodem sporu je nadměrná investice do velkých jazykových modelů (LLM) bez dostatečné pozornosti věnované jiným důležitým oblastem výzkumu AI. Sudhakar zdůrazňuje
potenciální omezení inovací vycházejících z tohoto sevřeného zaměření. Navíc klesající zásoba dat potřebných k tréninku LLM představuje důležitou překážku, která může potenciálně zpomalovat pokrok v oblasti výzkumu a aplikací AI. Na nadějnější poznámku Sudhakar navrhuje zkoumat využití syntetických dat jako se nově vznikající alternativy, která si zaslouží větší pozornost a zaměření.
Rozhovor sahá za současnost, kdy Sudhakar zdůrazňuje důležitost přesunu zaměření na to, co přichází za stávající modely transformátorů v AI. Rozpoznání omezení těchto modelů podle Sudhakara naznačuje, že v dlouhodobém horizontu přežijí pouze několik špičkových modelů, zatímco mnohé ostatní postupně zmizí. Tyto poznatky nabízejí vhled do budoucnosti AI a neustálého hledání efektivnějších a účinnějších modelů AI.
Uprostřed hypu kolem AI je klíčové si uvědomit, že opravdové výhody AI spočívají nejen v generativní AI, ale také v technikách strojového učení pro predikci a optimalizaci. Zohar Bronfman, spoluzakladatel a CEO Pecan AI, vyzdvihuje potřebu většího uznání a investic do těchto prověřených metod. Integrace těchto technik do obchodních systémů může přinést transformační výhody, které mohou převýšit zář jiných method generativní AI.
Zajímavě někteří komentátoři argumentují, že nejlepší využití AI může přesahovat obchodní sféru. Ilia Badeev, vedoucí datové vědy v Trevolution Group, zdůrazňuje potenciál využívání AI pro neziskové a vědecké úsilí. Badeev si představuje výzkumníka AI s přístupem k rozsáhlému repozitáři znalostí z učebnic a vědeckých studií, schopného posunout teoretickou i praktickou vědu.
Jak se debata kolem AI rozvíjí, je zřejmé, že najít rovnováhu mezi hypem a realismem je klíčové. Zatímco hype kolem AI může přitahovat pozornost a investice, je zásadní zachovat realistické porozumění současných schopností AI a zaměřit se na dlouhodobý potenciál. S vyváženým přístupem může AI skutečně odemknout transformační benefity napříč odvětvími a přispět k vědeckým pokročilostem, které přesahují obchodní zájmy.
FAQ
The source of the article is from the blog be3.sk