Ģeneratīvajai mākslīgajai intelektam trūkst “uzņēmējdarbības pasaules prasmju”
Pirmā lielā atklāsme ir nepilnība “uzņēmējdarbības pasaules prasmju” ģeneratīvajā mākslīgajā intelektā. Valodas modeļi, lai arī spējīgi radīt tekstu, balstoties uz iepriekš iemācītiem datiem, parasti nav saprātīgi uzņēmējdarbības terminoloģijā un tās kontekstualizētā lietojumā. Šis trūkums atklāj atšķirību viņu mācīšanās, kura pamatā galvenokārt ir plašs dokumentu tīkls, dabā, kamēr. Saskaņā ar Koudži Arimu, uzņēmuma Stockmark CTO, šos modeļus nav bagātinājuši ar to, kas pieredzējušam profesionālim būtu savaistīgs saprāts.
Piemēram, uzdevumi, kas saistīti ar uzņēmumu paziņojumu datu kategorizēšanu un apkopošanu, ir parādījuši, ka valodas modeļiem var nebūt atšķirības starp ‘kopīgu pētniecību’ un ‘kopīgu attīstību’. Lai arī šiem terminiem ir atšķirīgas nozīmes un sekas—piemēram, ‘kopīgas attīstības’ paziņojumi var ievērojami ietekmēt akciju cenas sakarā ar savu saistību ar jaunu produktu vai tehnoloģiju realizāciju—valodas modeļi var apstrādāt tos līdzīgi.
Uzņēmējdarbības fokusēta finierīkošana ir būtiska
Lai uzlabotu ģeneratīvā intelekta uzņēmējdarbības derīgumu, ir svarīgi izmantot finierīkošanu, izmantojot uzņēmējdarbībai specifiskus dokumentus. Stockmark šobrīd turpina attīstīt pasludinājumu valodas modeli, kas bagātināts ar uzņēmējdarbības zināšanām, ņemot vērā korporatīvā ekosistēmas šīs niansētās prasības.
Piemērotu uzdevumu identificēšana ģeneratīvajam intelektam
Saskaņā ar Tamuru Hatsushi, Nomura pētījumu institūta Nākotnes radīšanas centra galveno datu zinātnieku un Dzīvi un Datus pētījumu laboratorijas, ģeneratīvais AI ir īpaši piemērots uzdevumiem, kā piemēram, nesakārtotas informācijas organizēšanai un plašsaziņas līdzekļu ierakstu apkopošanai. Lai gan tie ir lieliski lietojot lielos sociālo mediju ziņojumu skaitos vai saīsinot zinātniskos rakstus, ģeneratīvajiem intelekta modeļiem var nebūt piemēroti jaunu ideju vai atbilžu radīšanai.
Šie novērojumi norāda, ka, lai arī ģeneratīvais AI var nodrošināt efektivitāti un automatizāciju konkrētos uzdevumos uzņēmējdarbības vidē, ir būtiski atzīt un navigēt pašreizējās ierobežojumus, lai efektīvi izmantotu tos priekšrocības.
Ģeneratīvā intelekta priekšrocības uzņēmējdarbības pielietojumos
Viens no būtiskākajiem ģeneratīvā intelekta priekšrocībām ir tā spēja uzlabot produktivitāti un efektivitāti. Šie modeļi var automatizēt atkārtotas un vienmuļas uzdevumus, piemēram, datu ievadi, ziņojumu ģenerēšanu un informācijas apkopošanu, atbrīvojot cilvēkresursus stratēģiskākām darbībām. Cita priekšrocība ir ģeneratīvā intelekta darbības mērogs, kas ļauj apstrādāt un analizēt lielas datu kopas daudz ātrāk nekā cilvēks. Turklāt ģeneratīvo intelektu var izmantot, lai radītu radošus rezultātus, piemēram, mārketingu saturu, produktu dizainus, vai pat mūziku un mākslu, palīdzot inovācijās un zīmola diferencēšanā.
Ģeneratīvā intelekta trūkumi un izaicinājumi
Savukārt ģeneratīvā intelekta rada vairākus izaicinājumus. Kā minēts rakstā, šiem modeļiem var trūkt dziļāka sapratne par uzņēmējdarbības jēdzieniem un kontekstu. Cits jautājums ir šo sistēmu potenciāls saglabāt aizspriedumus, kas ir klāt apmācības datu, kas var novest pie diskriminējošiem vai negodīgiem rezultātiem. Datu privātuma nodrošināšana ir arī izaicinājums, it īpaši, ja tiek strādāts ar jutīgu vai uzņēmumam piederošu informāciju. Turklāt pastāv risks ģenerēt neprecīzu vai absurdu informāciju, kas uzņēmējdarbības kontekstā var radīt nopietnas sekas.
Svarīgākie jautājumi un atbildes
– Vai ģeneratīvais AI var aizstāt cilvēka lēmumu pieņemšanu uzņēmējdarbībā? Ģeneratīvais AI var palīdzēt, bet vēl nav spējīgs aizstāt cilvēka lēmumu pieņemšanu uzņēmējdarbībā, jo tam trūkst niansētas sapratnes un sprieduma.
– Cik drošs ir ģeneratīvais AI? Līdzīgi kā jebkuram citam AI sistemai, ģeneratīvā intelekta drošība ir atkarīga no pasākumiem, kas tiek īstenoti tā attīstības un darbības laikā. Ir kritiski adresēt potenciālās ievainojamības, lai novērstu tehnoloģijas ļaunprātīgu izmantošanu.
– Kādas ir ētiskās pārdomas? Ētiskās pārdomas ietver atbildīgu AI izmantošanu, izvairoties no iebilduma generētajos datplūsmas rezultātos, un nodrošinot, ka AI radīšana nepārkāpj autortiesības vai intelektuālā īpašuma tiesības.
Saistītie Kontroversi
Ģeneratīvā AI kontroversēs uzņēmējdarbībā bieži saistās ar darba vietu aizvietošanas potenciālu, jo AI sistēmas kļūst arvien spējīgākas. Ētiskas bažas arī rodas no ģeneratīvā AI ļaunprātīgas izmantošanas, piemēram, deepfake radīšanas vai vēl sarežģītāku ļaunprātīgu tiešsaistes krāpniecības shēmu nodrošināšanas.
Noderīgi Saites
Lai iegūtu vairāk informācijas par mākslīgo intelektu un tā implikācijām uzņēmējdarbībā un ētikā, apmeklējiet šīs saites:
– IBM AI un Kognitīvās pakalpojumi
– NVIDIA AI Platformas
– DeepMind Technologies
– OpenAI
Nospiežot tālāk, ģeneratīvais AI sniedz uzņēmumiem iespēju uzlabot efektivitāti un inovācijas, ir būtiski saprast un risināt ar šīm tehnoloģijām saistītos ierobežojumus un izaicinājumus, lai nodrošinātu to efektīvu un ētisku izmantošanu.