Výskumníci na Stanford University podrobne zdokumentovali pokroky a výzvy súčasných systémov umelej inteligencie (UI) v rozsiahlej 500-stranovej správe s názvom „AI Index 2024“. Pozoruhodný pokrok v oblasti UI vedie k tomu, že stroje predčia ľudí v niektorých oblastiach, s významnou zručnosťou v klasifikácii obrazov, vizuálneho uvažovania a porozumenia angličtine. Napriek tomu sa UI stále snaží dobehnúť, pokiaľ ide o priestorové vizuálne uvažovanie, matematiku na súťažnej úrovni a zložité plánovacie úlohy.
Finančné investície do špičkových modelov AI dosiahli ohromné sumy. Napríklad OpenAI’s GPT-4 si vyžiadal náklady vo výške 78 miliónov dolárov na výpočetnú techniku, zatiaľ čo obrovský model Google Gemini Ultra sa predviedol s cenovkou až 191 miliónov dolárov. Vo svete globálneho inovačného AI drží Spojené štáty vedúce postavenie, prekonávajúc svojich súperov. V roku 2023 bolo v USA zavŕšených 61 významných modelov AI, čo zdvihlo obratným spôsobom nad ostatnými – Európskou úniou (21) a Čínou (15).
Rastúce možnosti AI majú praktické dôsledky na trhu práce, kde umožňuje pracovníkom dokončiť svoje úlohy rýchlejšie a s vyššou kvalitou, čím by malo možno zúžiť rozdiely v schopnostiach na rôznych úrovniach pracovnej sily. Trendy investícií ukazujú, že napriek poklesu súkromných investícií vlani, celkový prílev peňazí do AI explodoval na 25,2 miliardy dolárov, takmer o osemnásobok vyšší od roku 2022.
Vedecké objavy nie sú o nič pozadu, pričom AI hrá zásadnú úlohu v priekopníckych aplikáciách, ktoré sa pohybujú od algoritmov k objaveniu nových materiálov. Najnovšie prieskumy Ipsosu odhaľujú narastajúce obavy a očakávania voči UI, s ľuďmi stále viac uznávajúcimi jej hlboký vplyv na ich budúce životy a výrazným nárastom nervozity voči produktom a službám AI.
Tieto trendy sa vizualizujú aj v správe pomocou grafiky, medzi ktorými je aj tá, ktorá ukazuje, že Čína drží väčšinu svetových patentov v oblasti UI. Napriek tomu Spojené štáty panujú suverénne v oblasti strojového učenia, pričom predstavili 61 významných modelov, nasledované Čínou s 15 a Francúzskom s 8. Pokiaľ ide o výpočtový výkon, Google’s Gemini Ultra je známy tým, že vyžaduje kolosálnych 50 miliárd petaFLOPS na tréning svojho modelu strojového učenia.
Dôležité otázky a odpovede:
1. V ktorých oblastiach UI stále má miesto na zlepšenie?
UI musí napredovať v priestorovom vizuálnom uvažovaní, matematike na súťažnej úrovni a plánovacích úlohách. Tieto oblasti vyžadujú hlbšie porozumenie, logiku a dlhodobé strategické myslenie, čo je pre súčasné modely UI náročné.
2. Ako ovplyvňujú náklady spojené so špičkovými modelmi AI ako GPT-4 a Gemini Ultra vývoj technológií AI?
Vysoké náklady na vývoj špičkových modelov AI môžu tieto technológie učiniť nedostupnými pre menšie spoločnosti a výskumné organizácie, potenciálne vedúc k koncentrácii pokrokov v oblasti AI vo dobre financovaných organizáciách.
3. Aký má vplyv UI na pracovný trh?
UI umožňuje pracovníkom dokončovať úlohy efektívnejšie a s vyššou kvalitou, čo môže zvýšiť produktivitu. Avšak môže tiež viesť k prepusteniu pracovných miest, keďže sa niektoré úlohy automatizujú.
4. Aké sú etické dôsledky rýchleho vývoja UI?
Rýchly vývoj UI prináša niekoľko etických otázok, vrátane otázok ohľadom súkromia, možného zaujatia pri rozhodovaní, otázok zodpovednosti a zhoršovania sociálnych nerovností.
Článok sa dotýka rôznych oblastí spojených s pokrokmi umelej inteligencie, a pre tých, ktorí majú záujem o ďalšie čítanie o UI z širšieho hľadiska, odporúča sa navštíviť odkazy na tieto oblasti pre ďalšie informácie:
– Stanford University
– OpenAI
– Google
Nezabudnite sa odkazovať na najnovšie sprievodcov v a správy na ich príslušných oficiálnych webových stránkach pre najaktuálnejšie a najpodrobnejšie informácie.