Šalinant į lietuvių kalbą:
Šalininkai atsakingos dirbtinio intelekto ir efektyvių logistikos sprendimų stoja į priekį, siekdami tvarių ir technologiškai įvairių ateities. Vinčentas Courboulay, žinoma asmenybė atsakingos dirbtinio intelekto srityje, pareiškė savo įsipareigojimą pereiti nuo skaitmeninės neveiklos būsenos prie proaktyvaus įsitraukimo. Kaip inžinierius ir dėstytojas La Rošelio universitete, Courboulay, taip pat Institut du Numérique Responsable bendra įkūrėja ir mokslo direktorius, pabrėžė poreikį ‘technologijų biodivirsitetui’, kad būtų galima spręsti įvairias iššūkių komponentes tiek visuomenėje, tiek skirtingose teritorijose.
Rūpinantis etišku dirbtinio intelekto įgyvendinimu, Courboulay palaiko subalansuotą technologijos naudojimą. Jis numato pasaulį, kuriame dirbtinio intelekto transformacinė galia būtų panaudojama siekiant sukurti begalybę galimybių, praturtinančių vertybes ir skatinančių reikšmingą inovaciją kiekviename lygmenyje, įskaitant vietines bendruomenes, pavyzdžiui, Baskų šalį.
Panašiai veikdamasi, Nabila Guennoni, pasinaudodama savo kompetencija didelių duomenų ir duomenų mokslų srityje, prisijungė prie įmonės SEI, specializuojančiosi logistikos srityje. Guennoni taiko tyrimų rezultatus kuriant praktinius sprendimus, kurie tikrai daro skirtumą verslo sektoriuje. Jos vaidmuo yra labai svarbus kurdama pažangias tiekimo grandinės valdymo programinės įrangos inovacijas, kurios siekia sumažinti šiltnamio dujų emisijas.
Guennoni darbas pabrėžia dirbtinio intelekto stipriąsias savybes; pavyzdžiui, ji buvo lyderė plėtojant pardavimų prognozavimo sistemą, optimizuojanti pirkimų procesus ir atspindi reikšmingą revoliucijos pradžią jos įmonėje.
Šie lyderiai pasidalins savo įžvalgomis ir patirtimi artimiausiame susitikime, atspindinčiame įsipareigojimą skatinti tvarias skaitmenines pažangas ir pasitelkti dirbtinį intelektą skatinant inovacijas ir operatyvų efektyvumą skirtingose sektoriuose.
Atsakingo dirbtinio intelekto ir inovatyvių logistikos sprendimų kėlimasis reiškia perėjimą prie tvarumo ir efektyvumo skaitmeninėje srityje. Atsakingas dirbtinio intelekto praktika siekia užtikrinti, kad dirbtiniai intelekto sistemos būtų projektuojamos ir įdiegiamos teisingai, etiškai ir skaidriai. Tai apima ne tik pačią technologiją, bet ir procesus bei protokolus, kurie jos naudojimą reguliuoja. Courboulay yra vienas iš tų, kurie palaiko atsargų, bet proaktyvų požiūrį į dirbtinio intelekto plėtojimą ir integraciją, reikalaujančią atidžiai apsvarstyti galimus poveikius visuomenei.
Logistikos sektoriuje dirbtinio intelekto ir didelių duomenų taikymas, kaip pabrėžia Guennoni darbas, tampa vis svarbesnis. Pritrenkiantys prognozavimas ir optimizavimas leidžia ženkliai mažinti atliekas ir emisijas. Logistikos pramonė patiria didžiulį pokytį, pasitelkdama dirbtinį intelektą maršrutų optimizavimui, atsargų valdymui ir numatomam priežiūrai, siekdama pagerinti efektyvumą ir sumažinti aplinkosaugos poveikį.
Pagrindiniai klausimai, susiję su tema, apima:
1. Kaip užtikrinti atsakingą dirbtinio intelekto technologijų plėtojimą?
2. Kokie yra naudingi dirbtinio intelekto pritaikymo pramonės logistikos ir tiekimo grandinės valdymo srityje aspektai?
3. Kaip vietinės bendruomenės gali prisitaikyti ir naudotis skaitmeniniu transformavimu?
Atsakymai į šiuos klausimus:
1. Atsakingas dirbtinio intelekto plėtojimas gali būti užtikrintas nustatant etikos gaires, įdiegiant skaidrumą dirbtinio intelekto sprendimų priėmimo procesuose ir įtraukiant įvairias sritis atstovaujančius suinteresuotuosius subjektus į dirbtinio intelekto valdymą.
2. Dirbtinio intelekto naudojimo pramonės logistikos srityje privalumai apima pagerintą efektyvumą, išlaidų taupymą, sumažintą aplinkos poveikį ir geresnio klientų aptarnavimo paslaugų teikimą per geriausią išteklių valdymą ir paklausos prognozavimą.
3. Vietinės bendruomenės gali nuo skaitmeninio transformavimo pasipelnyti tobulindamos darbo jėgą, skatinant vietinę technologijų inovaciją ir užtikrindamos, kad skaitmeniniai sprendimai būtų pritaikyti jų konkrečioms poreikiam ir iššūkiams.
Pagrindiniai iššūkiai ir kontroversijos, susijusios su tema, susikerta aplink:
– Duomenų privatumo ir apsaugos klausimais: Naudojant daugiau duomenų dirbtinio intelekto sistemų mokymui, asmens ir jautrios informacijos apsaugos tampa vis svarbesnė, bet ir sudėtingesnė.
– Darbo vietų panaikinimas: Automatizavimas ir dirbtinis intelektas gali lemti darbo vietų praradimą tam tikrose srityse, reikalaujant darbuotojų persikvalifikavimo ir socialinių priemonių, kad paremtų paveiktus darbuotojus.
– Dirbtinio intelekto iššūkis. Dirbtinio intelekto sistemos gali išlaikyti ar stiprinti esamas iššūkius, jei jos mokomos iššaukinėtų duomenų, dažnai leisdamos neteisingus rezultatus tam tikroms žmonių grupėms.
Privalumai įsivertinant skaitmeninę transformaciją:
– Pažangos ir konkurencingumo didinimas.
– Didėjantis operatyvinis efektyvumas ir išlaidų mažinimas.
– Paslaugų asmeniškumas ir geresnis klientų aptarnavimas.
– Informuoto sprendimų priėmimo, remiantis duomenimis, gerinimas.
Trūkumai apima:
– Darbo vietų panaikinimas ir didelio perviršinimo būtinybė.
– Skaitmeninė spraga tarp tų, kurie turi prieigą prie technologijų ir tų, kurie neturi.
– Galimybė didesnei stebėsenai ir privatumo erozijai.
Daugiau informacijos apie technologijomis susijusias temas galima rasti patikimose šaltiniuose, tokiuose kaip:
– Kompiuterijos mašinų asociacija (ACM)
– Elektronikos ir elektrotechnikos inžinierių institutas (IEEE)
– Pasaulio ekonomikos forumas (WEF)
Pabrėžiame, kad nuorodoms reikėtų prisižiūrėti atsargiai ir jas reikėtų aplankyti tik jei jos yra patikimi informacijos šaltiniai.