Dirbtinio intelekto (AI) technologijos, kurios generuoja tekstą ir vaizdus, sužavėjo įmonių dėmesį, norinčias investuoti į šias AI galimybes dėl savo verslo veiklos plėtros. Tačiau, augant šiai tendencijai, yra įspėjimų apie galimą „trečiąjį AI žiemą”, kuri gali kilti artimiausiu metu.
Praeityje AI rinka patyrė įkaitas laikinus entuziazmo ciklus, kurie buvo pakeisti nusivylimą keliančiais laikotarpiais. Ekspertai prognozuoja, kad esamas susidomėjimas generatyvine AI galia galų gale privedės prie nusivylimo periodo. Kilus klausimui: Kokią ateitį turės generatyvinės AI rinka, kai ji įžengs į šį nusivylimą keliantį etapą?
Be to, aukštų lūkesčių, kuriuos verčiant generatyvinei AI galiai, sukėlė nerealios galimybės, yra atsietimo nuo to, kas pažadėta, ir nuo to, ką iš tikrųjų galima įgyvendinti, rezultatas. Tai verčia įmones peržiūrėti savo strategijas ir galbūt pakliūti į scenarijų, primenantį praeitas AI žiemos laikotarpius.
Viešpaties Marcusas Garis pabrėžia vieną fundamentalią klaidingą aiškinimą, kad generatyvinė AI turi visiškai visišką žmogaus lygį. Šis klaidingas įsivaizdavimas lėmė per didelius investicijas ir projektus, kurie galų gale gali baigtis nesėkme, kaip buvo pažymėta Microsoft ir OpenAI ambicingose, bet rizikingose duomenų centro statybos projektuose.
Be to, netikėtas įsitikinimas, kad generatyvinė AI gali išspręsti visas problemas, privertė jus nusivilti ir jausti nepasitenkinimą, kai technologija neatitiko aukštų lūkesčių. Šis be pagrindo optimizmas, jei jis netinkamai tvarkomas, gali sukelti nuostolių išteklius, komandos painiavą ir vartotojų pasitikėjimo praradimą.
Nors AI aukštų lūkesčių miražas kelia iššūkius, ekspertai, panašūs į Udo Sugravo, pabrėžia, kad svarbu suprasti generatyvinės AI galimybes ir apribojimus, kad būtų galima saugiai peržengti šį nusivylimo laikotarpį. Tai būtina naujos technologijos evoliucijos dalis, reikalaujanti įmonėms peržiūrėti savo investicijas ir tyrinėti naujas galimybes.
Kol generatyvinės AI rinka keliauja per jos aukštums ir žemums, yra esminė pasiūlyti įmonėms prisitaikyti ir inovuoti siekiant išlaikyti audrą ir išnykti stipresniems kitoje pusėje.
Gilyn į dirbtinės intelektualizacijos evoliuciją: išskleisti nevartotus tikrovės sluoksnius
Dirbtinio intelekto (AI) srityje nuolat plečiasi žemėlapis, kupinas pažadų ir kelio klaidų, kur hype dažnai užgožia tai, ką tikrai gali pasiekti šios technologijos. Nors dabar dėmesys skiriamas generatyviniui AI ir jo potencialiems taikymo būdams, yra keletas kritinių klausimų, kuriems reikia atsakyti, kad būtų galima giliau suprasti artimiausią kelią.
Kokie pagrindiniai iššūkiai gali trukdyti generatyvinių AI technologijų pažangai?
Vienas iš pagrindinių iššūkių, su kuriuo susiduria generatyvinės AI plėtra ir naudojimas, yra iššūkis dėl buveinės duomenų lankstumo. AI sistemos yra geros tik tiek, kiek jas moko duomenys, ir jei šie duomenys nukrypsta ar yra nepilni, tai gali lemti iškreiptus rezultatus, kuriuose yra realiai pasaulio pasekmės. Biudžeto AI algoritmų iškraipymas yra svarbus siekiant užtikrinti sąžiningus ir sąžiningus sprendimų priėmimo procesus.
Ar kontroversijos apie etinius klausimus, kylančius iš generatyvinės AI diegimo įvairiose pramonėse, yra prieštaraujantys?
Etiški apribojimai, susiję su generatyvine AI naudojimu, yra plačios ir sudėtingos. Nuo rūpesčių dėl privatumo ir duomenų saugumo iki darbo vietų panaikinimo ir algoritminės diskriminacijos bažnyčioje, AI technologijų diegimas kelia svarbius klausimus apie tai, kaip apsaugoti nuo galimų pavojų ir kaip maksimizuoti naudą.
Kokia yra nauda ir trūkumai, labai pasitikint generatyvinėmis AI technologijomis verslo operacijose?
Iš vienos pusės, generatyvinė AI gali pasiūlyti įmonėms nematytą efektyvumą, produktyvumo padidėjimą ir naujoviškas problemų sprendimo būtis. Tačiau per didelė priklausomybė nuo AI, nesuprantant jos apribojimų, gali lemti brangius klaidas, mažesnį žmonių priežiūrą ir kūrybiškumo stoką problemų sprendime. Reikia atitikti teisingą pusiausvyrą tarp žmogaus patirties ir AI galimybių tvariam augimui.
Siekiant išvengti aukštų lūkesčių aplink generatyvinę AI, įmonėms būtina kritiškai pažvelgti į pagrindines technologijas, investuoti į tvirtus AI etikos pagrindus ir prioritetizuoti skaidrumą ir AI sprendimų aiškinamumą. Užduodami sunkius klausimus ir užsiimdami pagrindiniais iššūkiais, įmonės gali geriau pasirengti panaudoti AI tikrąjį potencialą, tuo pačiu mažinant rizikas, susijusias su jo diegimu.
Norint gauti išsamesnių įžvalgų į dirbtinės intelektualizacijos besivystančią aplinką ir jos pasekmes verslui, aplankykite IBM AI sritį, kur rasite kovos koją potencialą ir mąstymo lyderystę šioje srityje.
The source of the article is from the blog toumai.es