علاقه به مدل‌های هوش مصنوعی نسل بعدی ناپدید می‌شود
شرکت‌ها تمرکز خود را از جلب توجه به مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی مانند گوگل جمینی، آنتوپیک کلود، آمازون بدراک و OpenAI GPT-4 دور کرده‌اند. به جای این‌که نور افکنی بر روی بازده سرمایه‌گذاری (ROI) جذاب باشد، سازمان‌ها اکنون بیشتر بر توجه به برنامه‌های عملیاتی از طریق هوش مصنوعی تولیدی تمرکز می‌کنند. آرون چندراسکارن، معاون متمایز استاد تجزیه و تحلیل در Gartner، اظهار می‌دارد شرکت‌ها در حالت رو به افزایش هستند که هوش مصنوعی تولیدی را صرفاً برای استفاده‌هایی از آن به‌کار برند که بازده سرمایه‌گذاری روشنی را برجسته کنند.
از انتظارات بالا به ناامیدی: کنترل واقعیت
هوش مصنوعی تولیدی با تجربه کاهش امیدواری را تجربه می‌کند زیرا به سمت چاه ناامیدی پایین فرو آمده است. فاصله روزافزون بین انتظارات بلندمدت و نتایج حقیقی، همراه با چالش‌هایی که شرکت‌ها برای بهبود فرآیندهای مهندسی داده و شیوه‌های حکمرانی هوش مصنوعی خود روبرو می‌شوند، به این تغییر کمک کرده‌اند. بسیاری از پروژه‌های هوش مصنوعی تولیدی دچار مشکلات در ارائه بازده سرمایه‌گذاری قابل تلم عمل نموده‌اند که این امر موجب مشکلات در توجیه سرمایه‌گذاری در این پروژه‌ها برای سازمان‌ها شده است.
تغییرات منظر چشای هوش مصنوعی تولیدی: آشکار کردن واقعیت‌های مخفی
زمانی که هیجان اطراف مدل‌های هوش مصنوعی نسل بعدی شروع به ضعف کردن می‌نماید، مجموعه‌ای از پرسش‌های حیاتی به سطح آمده تا روشنایی به معرفی تغییرات در تمرکز در منظر چشای هوش مصنوعی بپردازد.
پرسش‌های اصلی:
1. چه عواملی منجر به کاهش امیدواری به فناوری‌های هوش مصنوعی تولیدی گردیده‌اند؟
2. چه چالش‌های اصلی بر سر راه شرکت‌ها برای دستیابی به ارزش موعود از پروژه‌های هوش مصنوعی تولیدی وجود دارد؟
3. چگونه سازمان‌ها در منظرپیچی زمینه پیچیده مهندسی داده و حکومت هوش مصنوعی به اهداف موفق دست یابند؟
4. چه تبعاتی دارد که بازده سرمایه‌گذاری را نسبت به مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی بر سر پیش روی به زمان آینده پذیرش هوش مصنوعی در کسب‌وکارها گرداند؟
پاسخ و دیدگاه‌ها:
1. کاهش در امیدواری می‌تواند به تضاد میان انتظارات بلندمدت اولیه اطراف هوش مصنوعی تولیدی و نتایج واقعی ارائه شده توسط این پروژه‌ها نسبت داده شود. علاوه بر این، مشکل ارائه بازده سرمایه‌گذاری روشن انگیزه را برای این تکنولوژی‌ها کاهش داده است.
2. شرکت‌ها با بهبود فرآیندهای مهندسی داده خود برای اطمینان از ورودی‌های باکیفیت برای مدل‌های هوش مصنوعی تولیدی دست و پنجه نرم می‌کنند. علاوه بر این، راهبرد‌های موفقیت از راه‌اندازی لوله‌های داده محکم و اطمینان از کیفیت داده و اجرای چارچوب‌های حکومت هوش مصنوعی موثر که با اهداف سازمانی و ملاحظات اخلاقی همخوانی دارد، وابسته هستند.
3. با اهمیت گذار در جهت بازده سرمایه‌گذاری، تغییر معرج را به‌سوی استخراج ارزش تجاری ملموس از سرمایه‌گذاری‌های هوش مصنوعی نشان می‌دهد، شرکت‌ها را از تحقیقات گمراهی به اپلیکیشن‌های عملی که تاثیر قابل اندازه‌گیری دارند هدایت می‌کند.
مزایا و معایب:
هرچند کاهش امیدواری به مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی ممکن است نشانگر یک رشد صنعتی هوش مصنوعی به سمت اپلیکیشن‌های واقعی باشد، اما نگرانی‌ها راجع به احتمال مانع از نوآوری و محدود کردن بررسی فناوری‌های هوش مصنوعی زمینه بخصوص برانگیزاننده است. تمرکز بر بازده نشانی نزدیکی به رویکرد واقع‌گرایی به پذیرش هوش مصنوعی داشته و احتمال دارد موجب گذشته از روز به روز فرصت‌های تعدیل‌کننده نوار تکمیلی شود که می‌تواند به رشد و رقابت‌پذیری آینده کمک نماید.
برای کاوش بیشتر به‌منظور تحولات منظرچشای هوش مصنوعی تولیدی و پیامدهای گسترده‌تر این تغییر، خوانندگان ممکن است پیوندهای زیر را قیمتی بدهند:
کاوش دانش‌های Gartner در مدل‌های روندی هوش مصنوعی
The source of the article is from the blog krama.net