Umjetna inteligenca (AI) je v zadnjih letih doživela hitro rast in pritegnila pozornost strokovnjakov in navdušencev. Kljub temu, da se ob tem navdušenju rojeva razprava o morebitnih pomanjkljivostih navala na AI. Medtem ko nekateri trdijo, da vročica okoli AI lahko zasenči pristne znanstvene dosežke, drugi poudarjajo potrebo po ohranjanju ravnotežja med navdušenjem in realizmom za zagotavljanje zdrave rasti trgovine, ki jo poganja AI.
Razprava pridobiva na pomenu, saj podjetja hitijo izkoriščati potencial AI. Demis Hassabis, so ustanovitelj podjetja DeepMind, vzpostavlja vzporednice med trenutnim obdobjem norije okoli AI in boomom kriptovalut, izraža skrbi glede vpliva na napredek v tem področju. Namesto da bi se zanašali na neposredne citate, je pomembno opozoriti, da je Hassabis poudaril potrebo po razmisleku o posledicah euforije okoli naložb v AI.
Eno od skrb vzbujajočih področij je poudarek na generativni AI na račun drugih kategorij znotraj AI. Muddu Sudhakar, soustanovitelj in izvršni direktor podjetja Aisera, ponudnik generativne AI plačilne platforme, poudarja potrebo po širšem pogledu na AI. Prekomerno osredotočanje na generativno AI lahko omeji raziskave v drugih domenah in zavira inovacije. Mnenje je, da je generativna AI močna, vendar predstavlja le en segment obsežne pokrajine AI.
Zanimanje za AI še naprej narašča, potrošniki se aktivno spoprijemajo z AI tehnologijami v svojem vsakdanjem življenju. Po poročilu podjetja PYMNTS Intelligence se povprečen potrošnik s približno petimi AI tehnologijami na teden, od spletnega brskanja do navigacijskih aplikacij. Američani, še posebej, so navdušeni nad raziskovanjem AI pomočnikov za naloge, kot je rezervacija potovanj, doživljanje personalizacije, ki jo AI prinaša v vožnjah z avtomobilom. Generativna AI igra pomembno vlogo pri prilagajanju priporočil, da ustrezajo uporabnikovim vedenjskim vzorcem in preferencam, kar izboljšuje izkušnjo čez generične predloge.
Hype okoli AI je bil primerjan s spekulativnimi baloni s strani Hassabisa. Čeprav nekateri strokovnjaki trdijo, da visoke obljube in množične naložbe v AI zameglijo trenutne zmogljivosti tehnologije, drugi poudarjajo nevarnosti ustvarjanja nerealnih pričakovanj med javnostjo in investitorji. Neizpolnjevanje teh obljub vodi v razočaranje in erozijo zaupanja. Namesto neposrednega citiranja strokovnjakov je pomembno prepoznati skrbi, ki jih izražajo o potrebi, da AI ustvarja znatno poslovno vrednost in usmerja k učinkovitim izidom.
Kritična točka spora je prekomerna naložba v velike jezikovne modele (LLM) brez zadostne pozornosti na drugih vitalnih področjih raziskav v AI. Sudhakar poudarja potencialne omejitve inovacij, izhajajočih iz tega zoženega fokusa. Dodatno, upadajoča zaloga podatkov, potrebnih za usposabljanje LLM, predstavlja pomembno ozko grlo, ki lahko zavira napredek v raziskavah in aplikacijah AI. Sudhakar na pozitiven način predlaga raziskovanje uporabe sintetičnih podatkov kot nastajajoče alternative, ki si zasluži več pozornosti in fokusa.
Pogovor se razteza preko sedanjosti, pri čemer Sudhakar poudarja pomen preusmerjanja fokusa na tisto, kar sledi trenutnim modelom transformerjev v AI. Prepoznavanje omejitev teh modelov, Sudhakar predlaga, da bodo v dolgoročnem smislu prevladovali le peščica najsodobnejših modelov, medtem ko bodo mnogi drugi zamrli. Te vpoglede ponujajo pogled v prihodnost AI in nenehno zasledovanje bolj učinkovitih in učinkovitih modelov AI.
V središču navala na AI je bistveno, da se zapomnimo, da resnične koristi AI ne ležijo le v generativni AI, ampak tudi v tehnikah strojnega učenja za napovedovanje in optimizacijo. Zohar Bronfman, soustanovitelj in izvršni direktor podjetja Pecan AI, zagovarja večje priznanje in naložbe v te preizkušene in dokazane metode. Vključevanje teh tehnik v poslovne sisteme lahko prinese preobratne koristi, ki lahko presežejo blišč generativne AI.
Zanimivo je, da nekateri komentatorji trdijo, da bi najbolša uporaba AI lahko šla onkraj trgovine. Ilia Badeev, vodja podatkovnih znanosti v Trevolution Group, poudarja potencial uporabe AI za neprofitne in znanstvene prizadevanja. Badeev si predstavlja AI raziskovalca z dostopom do obsežnega repozitorija znanja iz učbenikov in znanstvenih študij, zmožen napredovanja v teoretični in praktični znanosti.
Ko se razprava o AI razvija, je jasno, da je kritično ohranjanje ravnotežja med navdušenjem in realizmom ključno. Čeprav navdušenje nad AI pritegne pozornost in naložbe, je bistveno ohraniti realno razumevanje trenutnih zmogljivosti AI in se osredotočiti na dolgoročni potencial. S uravnoteženim pristopom lahko AI resnično odklene preobratne koristi preko industrije in prispeva k znanstvenim napredkom, ki presegajo komercialne interese.
FAQ
The source of the article is from the blog lisboatv.pt