Ερευνητές στο Πανεπιστήμιο του Στάνφορντ έχουν λεπτομερώς τεκμηριώσει τις προόδους και τις προκλήσεις των τρεχουσών συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης (ΤΝ) σε ένα πλήρες 500-σελιδο report με τίτλο “Δείκτης ΤΝ 2024”. Οι εντυπωσιακές προόδοι στην ΤΝ έχουν οδηγήσει τις μηχανές σε υπερκερδίσει τους ανθρώπους σε συγκεκριμένους τομείς, με ξεχωριστές επιδόσεις στην κατηγοριοποίηση εικόνων, οπτική σκέψη και κατανόηση της αγγλικής γλώσσας. Ωστόσο, η ΤΝ εξακολουθεί να προσπαθεί να προλάβει όταν πρόκειται για κοινή λογική οπτική σκέψη, ανταγωνιστικά μαθηματικά επίπεδα και περίπλοκες αναλύσεις διαδρομών.
Οι οικονομικές επενδύσεις πίσω από τα τελευταία μοντέλα ΤΝ έχουν εκτοξευτεί σε εντυπωσιακά νούμερα. Για παράδειγμα, ο GPT-4 της OpenAI δαπάνησε 78 εκατομμύρια δολάρια για υπολογισμούς, ενώ το τεράστιο μοντέλο Gemini Ultra της Google καυστράνει με τιμή 191 εκατομμυρίων δολαρίων. Στον χώρο της παγκόσμιας καινοτομίας στην ΤΝ, οι Ηνωμένες Πολιτείες κατέχουν την πρωτιά, ξεπερνώντας τους ανταγωνιστές τους. Το 2023 είδε τη δημιουργία 61 σημαντικών μοντέλων ΤΝ μόνο στις ΗΠΑ, που συγκρίνεται με το συνολικό αποτέλεσμα της Ευρωπαϊκής Ένωσης (21) και της Κίνας (15).
Η έκρηξη των δυνατοτήτων της ΤΝ έχει πρακτικές συνέπειες στην αγορά εργασίας, όπου επιτρέπει στους εργαζόμενους να ολοκληρώνουν τις εργασίες τους πιο γρήγορα και με βελτιωμένη ποιότητα, πιθανώς περιορίζοντας το χάσμα δεξιοτήτων ανάμεσα σε διάφορα επίπεδα του εργατικού δυναμικού. Οι τάσεις επένδυσης δείχνουν ότι παρά τη μείωση των ιδιωτικών επενδύσεων πέρυσι, το συνολικό ρεύμα μετρήτων στην ΤΝ έχει εκτοξευτεί στα 25,2 δισεκατομμύρια δολάρια, σχεδόν οκτώ φορές μεγαλύτερο από το 2022.
Επιστημονικά επιτεύγματα δεν αργούν να εμφανιστούν, με την ΤΝ να παίζει ένα καθοριστικό ρόλο στην πρωτοπορία εφαρμογών που κυμαίνονται από αλγόριθμους έως την ανακάλυψη υλικών. Η τελευταία έρευνα της Ipsos αποκαλύπτει αυξανόμενη ανησυχία και προσδοκία όσον αφορά την ΤΝ, με τους ανθρώπους να αναγνωρίζουν όλο και περισσότερο την βαθιά επίδρασή της στη μελλοντική τους ζωή και μια σαφή αύξηση της νευρικότητας απέναντι σε προϊόντα και υπηρεσίες ΤΝ.
Για να οπτικοποιήσετε αυτές τις τάσεις, το αναφερόμενο έγγραφο παρουσιάζει αποκαλυπτική γραφική αναπαράσταση, συμπεριλαμβανομένης μιας που δείχνει ότι η Κίνα κατέχει την πλειοψηφία των διπλωμάτων ευρεσιτεχνίας ΤΝ παγκοσμίως. Ωστόσο, οι Ηνωμένες Πολιτείες βασιλεύουν στον τομέα της μηχανικής μάθησης, παρουσιάζοντας 61 σημαντικά μοντέλα, ακολουθούμενες από την Κίνα με 15 και τη Γαλλία με 8. Σε όρων υπολογιστικής ισχύος, το Gemini Ultra της Google σημειώνεται για την απαίτηση της τεράστιας τάξης των 50 δισεκατομμυρίων petaFLOPS για την εκπαίδευση του μοντέλου μάθησης της.
Σημαντικές Ερωτήσεις και Απαντήσεις
1. Σε ποιους τομείς χρειάζεται να βελτιωθεί ακόμη η ΤΝ;
Η ΤΝ χρειάζεται να προχωρήσει στην κοινή λογική οπτική σκέψη, στα ανταγωνιστικά μαθηματικά επίπεδα και στις περίπλοκες αναλύσεις διαδρομών. Αυτοί οι τομείς απαιτούν περισσότερη αρτιότητα στην κατανόηση, τη λογική και τη μακροπρόθεσμη στρατηγική σκέψη, τα οποία είναι προκλητικά για τα τρέχοντα μοντέλα ΤΝ.
2. Πώς επηρεάζουν οι δαπάνες που σχετίζονται με τα προηγμένα μοντέλα ΤΝ όπως το GPT-4 και το Gemini Ultra την ανάπτυξη της τεχνολογίας της ΤΝ;
Οι υψηλές δαπάνες που συνεπάγονται από την ανάπτυξη κορυφαίων μοντέλων ΤΝ μπορούν να κάνουν αυτές τις τεχνολογίες μη προσβάσιμες σε μικρότερες εταιρίες και ερευνητές, πιθανώς οδηγώντας σε συγκέντρωση των προόδων της ΤΝ εντός καλά χρηματοδοτούμενων οργανισμών.
3. Ποια είναι η επίδραση της ΤΝ στην αγορά εργασίας;
Η ΤΝ επιτρέπει στους εργαζόμενους να ολοκληρώνουν τις εργασίες τους με πιο αποτελεσματικό τρόπο και με υψηλότερη ποιότητα, με την προοπτική να οδηγήσει σε αυξημένη παραγωγικότητα. Ωστόσο, μπορεί επίσης να οδηγήσει σε αντικατάσταση θέσεων εργασίας καθώς κάποιες εργασίες αυτοματοποιούνται.
4. Ποιες είναι οι ηθικές επιπτώσεις της γρήγορης εξέλιξης της ΤΝ;
Η γρήγορη εξέλιξη της ΤΝ εισάγει πολλές ηθικές ανησυχίες, συμπεριλαμβανομένων ζητημάτων απορρήτου, τη δυνατότητα για προκατάληψη στη λήψη αποφάσεων, ερωτήσεων ευθύνης και της επιδείνωσης των κοινωνικών ανισοτήτων.