Dirbtinis intelektas (AI) tapo svarbia dalimi įvairių pramonės šakų, siūlydamas inovatyvias sprendimus ir keldamas unikalius iššūkius. Vietoj to, kad būtų vienareikšmiškai remiamasi AI, kad būtų visapusiškai sprendžiami visi uždaviniai, pramonės įmonės turi sąmoningai kurti strategijas AI integravimui į esamus sistemas.
Vienas pagrindinis aspektas, lemiantis AI veiklos lauką, yra energijos suvartojimas. Nors populiarūs AI modeliai, tokie kaip ChatGPT, gali sąlygo didelį energijos suvartojimą, pramoninės taikymo sritys gali nesidurti su tuo pačiu energijos suvartojimo mastu. Vis dėlto susirūpinimas resursus intensyviai naudojančių vystymo procesų ir plečiant sistemų mastą kelia kliūtis plėtojant platesnį AI naudojimą.
Kai Europos Sąjunga įdiegia revoliucingą AI teisėkūros aktą, siekdama apsaugoti nuo masiško stebėjimo ir skatinti technologinius pokyčius, ekspertai pabrėžia galimas pasekmes inovacijų dinamikai Europoje.
Neaiškumas kyla, pliedžiant Europos Sąjungos teisės aktus iki Norvegijos per EEE susitarimą. Kai Norvegijos institucijos svarsto, ar reikėtų suderinti su ES standartais, kyla klausimai dėl AI teisės aktų suderinamumo su esamais struktūromis.
Signe Riemer-Sørensen, AI tyrimų lyderė, identifikuoja pagrindinius iššūkius AI diegime pramonėje:
1. AI modelių integravimas į sudėtingas pramonines sistemas reikalauja atidžiai apsvarstyti ir bendradarbiauti su esama žiniomis, siekiant didesnės efektyvumo.
2. Reikalavimas turėti stipresnių AI sprendimų nei ChatGPT leidžia numatyti aukštą kokybę turinčius duomenis ir pritaikytus modelius, atitinkančius įvairias pramonines reikalavimus.
3. Sprendžiant saugumo problemas, apimantias duomenų vientisumą, saugumą ir rizikų nuo dezinformacijos mažinimą, ypač AI paremtose sprendimų priėmimo procesuose, išlieka aktualūs, ypač AI paremtuose sprendimų priėmimo procesuose.
Išsiaiškinus AI taikymo galimybes įvairiose srityse, atskleidžiame gilias įtakas įvairiose srityse:
– Pokalbių per AI asistentus, pvz., Tengai, įmonių puoselėjantys darbo pokalbius gerinančius suarchyvizavimo procesus.
– Realaus laiko duomenų rinkimas akvakultūroje, siekiant patobulinti stebėjimą ir valdymą per AI paremtą programinę įrangą.
– Prognozuojamas priežiūra naftos pramonėje, vedanti prie išlaidų taupymo ir operatyvumo didinimo.
– Medienos džiovinimo procesų optimizavimas miškų sektoriuje, siekiant didinti produktyvumą.
– Pasikartojančių užduočių automatizavimas svečių versluose, kad būtų palengvintos veiklos.
– Maisto gamybos kokybės vertinimas naudojant mašininį mokymąsi, siekiant pagerinti produkto vertinimą.
Pripažindamos iššūkius ir galimybes, kurių kelia AI, pramonės įmonės gali siekti šios technologijos transformacinio potencialo tvaraus augimo ir inovacijų srityse.
Kadangi dirbtinis intelektas (AI) toliau revoliucionalizuoja įvairias sritis, nauji pažangos ir svarstymai formuoja AI įgyvendinimo ateities kraštovaizdį.
Vienas svarbus klausimas, kuris iškyla, yra kaip AI gali spręsti šališkumą ir teisingumą sprendimų priėmimo procesuose. Užtikrinti, kad AI sistemos būtų kurtos ir treniruojamos taip, kad būtų minimalus šališkumas, yra būtina etiškoms ir įtraukiančioms taikymo srityms visose pramonės šakose. Tyrimai ir kūrėjai aktyviai ieško būdų, kaip padidinti skaidrumą ir atskaitingumą AI algoritmams, kad veiksmingai būtų išspręstas šališkumo klausimas.
Be to, vienas iš esminių iššūkių platinti AI plačiau yra etiškas duomenų naudojimas. Didelių duomenų rinkimas, saugojimas ir naudojimas kelia susirūpinimą dėl privatumo, sutikimo ir duomenų apsaugos. Pramonės įmonės privalo rinktis sudėtingą reglamentavimo kraštovaizdį, kad užtikrintų atitikimą, tuo pat metu naudodamos duomenų paremtas įžvalgas skatinant atsakingą inovaciją.
Kitas svarbus aspektas, kuriuo verta pasirūpinti, yra AI poveikis darbo jėgai. Nors AI technologijos turi galimybę padidinti žmonių gebėjimus ir pagerinti produktyvumą, kyla susirūpinimas dėl darbo vietų pakeitimo ir poreikio tobulinti darbo jėgą, kad ji prisitaikytų prie AI pasaulio. Automatizacijos ir darbo jėgos plėtros strategijų pusiausvyra yra svarbi ilgalaikės darbo vietų galimybių srities tvarumui AI integracijos eroje.
Sveikatos priežiūros srityje AI ir individualizuotos medicinos sąveika žada revoliucionizuoti pacientų priežiūrą. AI įgalinti diagnostiniai ir gydymo planavimo sprendimai gali pagerinti tikslumą ir efektyvumą sveikatos priežiūros srityje, dėl ko pacientų rezultatai gali būti geresni. Tačiau svarbu užtikrinti duomenų privatumą ir saugumą sveikatos priežiūros srityje, kad išlaikytų pacientų pasitikėjimą ir konfidencialumą.
Pagrindinės AI diegimo pranašumai:
– Padidėjęs efektyvumas ir produktyvumas automatizuojant rutinines užduotis.
– Apsprendimų gebėjimai, grindžiami duomenų apėmėmis įžvalgomis.
– Inovacija ir kūrybiškumas sprendžiant problemas naudojant AI algoritmus.
– Patobulintos klientų patirtys ir individualizuotos paslaugos įvairiose srityse.
– Išlaidų taupymas ir operatyvūs veiklos efektyvus naudojant prognozuojamąją analitiką ir priežiūrą.
Trūkumai ir iššūkiai:
– Etiški dilemos susijusios su šališkumu, privatumu ir atskaitingumu AI sistemose.
– Galimas darbo vietų pakeitimas ir poreikis tobulinti darbo jėgą.
– Duomenų saugumo rizikos ir susirūpinimai dėl informacijos išlaidų.
– Reguliuotojų kliūčių ir teisinių padarinių AI programose.
– Ribota AI algoritmų, sudėtingų sprendimų priimimo procesams, interpretavimo galimybė.
Pasiekus šiuos kritinius klausimus, iššūkius ir etinius aspektus, pramonės įmonės gali didinti AI naudos, mažinant galimus rizikus ir užtikrindamos tvarų ir įtrauktą dirbtinio intelekto ateitį įvairiose srityse.
Pasiūlytas susijęs nuoroda: Pasaulio sveikatos organizacija
The source of the article is from the blog elektrischnederland.nl