Dirbtinis intelektas nesužavi praktikoje
Pastarosios tendencijos technologijų pramonėje rodo, kad įmonės visame pasaulyje su dideliu susidomėjimu rinko dirbtinio intelekto sprendimus, daugelis iš kurių yra ne itin būtini jų klientūrai. Nepaisant to, po didingų pranešimų, dirbtinio intelekto tikras naudingumas dažnai atsilieka, kai kalbama apie praktinius taikymus.
Pavyzdžiui, „Microsoft” ambicingas savo Dirbtinio Intelekto Bendradarbo partnerio (AI Copilot) diegimas skirtingose platformose susilaukė neigiamų padarinių, kai sistema kovojo atlikdama pagrindinius užduotis efektyviai. Panašiai, „Rocketjobs” sprendimas naudoti dirbtinį intelektą komentarų atsakymams grįžo prieš ją, kai tai leido sunaikinti jų internetinį profilį.
Google pažengusiųjų dirbtinio intelekto klaidos kelia viešą kritiką
Galbūt svarbiausia klaida buvo susijusi su „Google“ pažangiu dirbtiniu intelektu, kuris pateikė keistus pasiūlymus, tokius kaip valgant radiacinį atlieką ar sūrį klijuojant klijais. „Zmogiško intelekto“ „Pin” ir „Šešėliai” (Rabbit R1), kiti dirbtiniai intelektai, didžiąja dalimi buvo atmesti dėl neveiksmingumo, dar labiau sustiprinant dirbtinio intelekto nepraktiškumo vaizdą.
Nepaisant didžiulių investicijų, dažnai siekiančių milijardus doleriu, dirbtinio intelekto žadas kaip permainų technologija žlugo dėl realiojo pasaulio nesėkmių krūvio. „Nvidia“ rinkos vertė, kuri daugiausia priklauso nuo jų dirbtinio intelekto mokymo aparatinės įrangos, atspindi šį augantį skeptiškumą.
Dirbtinio intelekto ateitis po viešo nuviliamumo
Kai dirbtinio intelekto naudojimas svarbiose paslaugose, tokiuose kaip paieškos varikliai, verčia visuomenę susidurti su defektyvia technologija, dirbtinio intelekto dėmesio trūksta kaip galios jėga greitai išsisklaido. Per daug reklamuojamos ir neveikiančios dirbtinio intelekto priemonės palaipsniui susiduria su abejingumu, panašiu į NFT išnykimą po jų vertės žlugimo. Nepaisant padidėjusio dirbtinio intelekto reklamos ir investicijų, dabartinė nuvilties banga gali paskatinti aiškesnį, poreikiu pagrįstą dirbtinio intelekto įgyvendinimą, ištaisant jo poziciją nuo stebuklingo išgydymo visiems bėdoti tam tikros, pridėtinę vertę suteikiančios, taikymo priemonės įrankio.
Išvada aiški: dirbtinis intelektas turi potencialą, bet nėra pasiruošęs būti nauju universaliųjų problemų panacėja, kokia jį pristatantys rinkodaros specialistai tvirtina. Kuo daugiau žmonių pripažins dirbtinio intelekto apribojimus, jo integracija tikėtina tampa labiau selektyvia ir racionali, imituojanti technologijų kelią, kurios randa savo teisingą vietą niekada nesustojo sparčiai keičiamame skaitmeniniame kraštovaizdyje.
Suprantant šalį už dirbtinio intelekto tuščiomis pažadimis
Laukimo aplinka, kuri apriboja dirbtinio intelekto galimybes, visada buvo iškelta, dažnai vaizduojama kaip stebuklingas lazdelis, galintis transformuoti pramonę ir kasdienį gyvenimą. Tačiau nepaisant didelių žingsnių mašininio mokymosi ir neuroninių tinklų srityse, įvairios dirbtinio intelekto sistemos kartu vėl ir vėl parodė silpnybes, ypač suprastintose ir nuansuoto žmoniško kalbėjimo suvokimo ir apdorojimo srityse. Tai rodo plyšį tarp to, kas pažadėta dirbtinio intelekto technologijų įmonių, ir tuo, kas pasiekiai šiuo metu yra galimi praktikoje.
Vienas iš svarbiausių klausimų apie dirbtinę intelektą yra: dėl ko dirbtinės intelekto sistemos dažnai nepatenkina lūkesčių praktiniuose taikymuose? Atsakymas dažnai slypi realaus pasaulio situacijų sudėtingume, kuris gali būti neprognozuojamas ir pilnas kintamųjų, kuriuos dirbtinis intelektas dar nėra pakankamai patyręs tvarkyti. Nors dirbtinis intelektas gali išsiskirti kontroliuojamuose aplinkose su konkrečiomis užduotimis, žmonių kontekstai įveda tokį sudėtingumą, kuris gali išbandyti net pažangų dirbtinį intelektą.
Pagrindinės problemos ir kontroversijos
Dirbtinio intelekto per didelės pažadai sukelia etinius debatus, ypač apie technologijų pakeitimą žmonių darbais. Vieša susirūpinimas automatinėmis sistemomis, kurios lemia nedarbą, nors kai kurie tvirtina, kad dirbtinis intelektas gali sukurti naujas darbo galimybes kurių vystyti ir prižiūrėti išmaniosias sistemas.
Kitas kontroversiškas klausimas yra dirbtinio intelekto sprendimų priėmimas kritinėse srityse, tokiomis kaip teisėsauga ar sveikatos apsauga, kurios klaidos gali turėti gilias pasekmes. Šios jautrios srities dirbtinio intelekto patikimumas yra nuolatinių rūpesčių klausimas.
Pagaliau, problema yra pasisteminamas dirbtinis intelektas, daugumai sistemų kol kas nesugebėjusiam išjudinti savęs iš įsitikinimų, randamų duomenyse, pagal kuriuos yra apmokomas. Tai paskatino raginimus dėl aiškesnių reguliavimo ir etinių gairių dėl dirbtinio intelekto vystymo ir įgyvendinimo.
Privalumai ir trūkumai
Dirbtinio intelekto privalumai apima didesnį efektyvumą ir galimybę tvarkyti masinius duomenis — užduotis, kurias sunku atlikti žmonėms. Dirbtinis intelektas gali dirbti neišsekamai ir gali būti naudojamas pavojingose aplinkose, apsaugant žmonės nuo pavojingų sąlygų.
Trūkumas yra tai, kad dirbtinio intelekto sistemos gali būti brangios plėtoti ir diegti. Jos taip pat reikalauja didelės energijos, prisidedantys prie aplinkos susirūpinimo. Be to, sudėtingas dirbtinis intelektas vis tiek gali neaiškiai interpretuoti konteksto ar pristatyti nenumatytų rezultatų, kaip parodyta „Microsoft“ ir „Google“ pateiktuose pavyzdžiuose.
Be to, dirbtinio intelekto visuomeninė įtaka, tokią kaip darbuotojų perkėlimas ir privatumo bei stebėjimo klausimai, yra trūkumas, su kuriuo visuomenės kovojama.
Galiausiai, nors dirbtinis intelektas suteikia daug pažadų, dabartinis kraštovaizdis skatina poreikį turėti labiau pagrįstą ir kritinę perspektyvą jo įgyvendinimui. Norint gilesnių žinių apie dirbtinio intelekto temą, apsilankykite vadovaujančiose technologijų ir tyrimų institucijose, pvz., Stanfordo universitete ar MIT. Šios institucijos teikia ne tik tyrimų įžvalgas, bet ir kritines diskusijas apie dirbtinio intelekto ateities technologijas.