Kokia yra dirbtinio intelekto ateitis?

Kokia yra dirbtinio intelekto ateitis?

Trumpas atsakymas: Dirbtinio intelekto ateitis sujungia didesnes galimybes su griežtesniais lūkesčiais: nuo atsakinėjimo į klausimus bus pereinama prie užduočių atlikimo kaip savotiškam „bendradarbiui“, o mažesni įrenginių modeliai plėsis, siekdami greičio ir privatumo. Kai dirbtinis intelektas daro įtaką svarbiems sprendimams, pasitikėjimo funkcijos – auditai, atskaitomybė ir prasmingi apeliaciniai skundai – taps nekeičiamos.

Svarbiausios išvados:

Agentai : Naudokite dirbtinį intelektą (DI) visapusiškoms užduotims atlikti, atlikdami apgalvotus patikrinimus, kad gedimai neliktų nepastebėti.

Leidimas : prieigą prie duomenų traktuokite kaip susitarimą; sukurkite saugius, teisėtus ir reputaciją atitinkančius sutikimo gavimo būdus.

Infrastruktūra : planuokite dirbtinį intelektą kaip numatytąjį produktų sluoksnį, o veikimo laiką ir integraciją laikykite pirmos eilės prioritetais.

Pasitikėjimas : prieš priimant svarbius sprendimus, įdiekite atsekamumą, apsauginius turėklus ir žmogaus atliekamą valdymą.

Įgūdžiai : Perkelti komandas į problemų formulavimą, tikrinimą ir sprendimų priėmimą, siekiant sumažinti užduočių supaprastinimą ir išsaugoti kokybę.

Kokia yra dirbtinio intelekto ateitis? Infografika

Straipsniai, kuriuos galbūt norėsite perskaityti po šio:

🔗 Generatyvinio dirbtinio intelekto pamatinių modelių paaiškinimas
Suprasti pagrindinius modelius, jų mokymą ir generatyvinio dirbtinio intelekto taikymus.

🔗 Kaip dirbtinis intelektas veikia aplinką
Ištirkite dirbtinio intelekto energijos suvartojimą, išmetamųjų teršalų kiekį ir tvarumo kompromisus.

🔗 Kas yra dirbtinio intelekto įmonė?
Sužinokite, kas apibrėžia dirbtinio intelekto įmonę ir pagrindinius verslo modelius.

🔗 Kaip veikia dirbtinio intelekto didinimas
Sužinokite, kaip dirbtinio intelekto valdomas detalių generavimas pagerina raišką, padidinus raišką.

Kodėl klausimas „Kokia dirbtinio intelekto ateitis?“ staiga tapo neatidėliotinas 🚨

Kelios priežastys, kodėl šis klausimas tapo turbo režimu:

  • Dirbtinis intelektas iš naujumo virto naudingumu. Tai nebėra „kieta demonstracija“, tai „tai yra mano pašto dėžutėje, mano telefone, mano darbovietėje, mano vaiko namų darbuose“ 😬 ( Stanfordo dirbtinio intelekto indekso ataskaita, 2025 m .)

  • Greitis glumina. Žmonėms patinka laipsniški pokyčiai. Dirbtinis intelektas labiau primena – staigmena! naujos taisyklės.

  • Statymai tapo asmeniški. Jei dirbtinis intelektas daro įtaką jūsų darbui, privatumui, mokymuisi, medicininiams sprendimams... nustokite su juo elgtis kaip su įtaisu. ( Pew tyrimų centras apie dirbtinį intelektą darbe )

Ir galbūt didžiausias pokytis net ne techninis. Jis psichologinis. Žmonės prisitaiko prie minties, kad intelektą galima supakuoti, išnuomoti, įdiegti ir tyliai tobulinti miegant. Tai daug dalykų, apie kuriuos reikia emociškai mąstyti, net jei esate optimistiškai nusiteikęs.

Didžiosios jėgos, formuojančios ateitį (net kai niekas to nepastebi) ⚙️🧠

Jei atitoliname vaizdą, „DI ateitį“ tempia kelios gravitacijos jėgų grupės:

1) Patogumas visada laimi... kol nepradeda 😌

Žmonės taiko tai, kas taupo laiką. Jei dirbtinis intelektas padaro jus greitesnius, ramesnius, turtingesnius ar mažiau susierzinusius – prie jo priprantama. Net jei etika yra neaiški. (Taip, tai nepatogu.)

2) Duomenys vis dar yra kuras, bet „leidimas“ yra nauja valiuta 🔐

Ateitis – ne tik apie tai, kiek duomenų egzistuoja, bet ir apie tai, kokius duomenis galima naudoti teisėtai, kultūriškai ir reputacijai be neigiamo poveikio. ( ICO gairės dėl teisėto pagrindo )

3) Modeliai tampa infrastruktūra 🏗️

Dirbtinis intelektas vis labiau įsiskverbia į „elektros“ vaidmenį – ne tiesiogine prasme, o socialiai. Kažkas, ko tikiesi. Kažkas, ant ko statai. Kažkas, ką keiki, kai jis neveikia.

4) Pasitikėjimas taps produkto savybe (o ne išnaša) ✅

Kuo daugiau dirbtinis intelektas paveiks realius gyvenimo sprendimus, tuo daugiau reikalausime:

Kas daro dirbtinį intelektą gerą ateities versija? ✅ (dalis, kurią žmonės praleidžia)

„Gera“ ateities dirbtinio intelekto versija yra ne tik protingesnė. Ji geriau elgiasi , yra skaidresnė ir labiau atitinka žmonių gyvenimo būdą. Trumpai tariant, gera ateities dirbtinio intelekto versija apima:

Bloga ateitis nėra „DI tampa blogiu“. Tai kino smegenys. Bloga ateitis yra labiau kasdieniška – DI tampa visur esantis, šiek tiek nepatikimas, sunkiai kvestionuojamas ir kontroliuojamas paskatų, už kurias nebalsavote. Kaip prekybos automatas, valdantis pasaulį. Puiku.

Taigi, kai klausiate „Kokia yra dirbtinio intelekto ateitis?“ , aštresnis požiūris į tai, kokią ateitį mes toleruojame ir kokios reikalaujame.

Palyginimo lentelė: labiausiai tikėtini dirbtinio intelekto ateities „keliai“ 📊🤝

Štai trumpa, šiek tiek netobula lentelė (nes gyvenimas yra šiek tiek netobulas), rodanti, kuria kryptimi, regis, juda dirbtinis intelektas. Kainos yra sąmoningai neaiškios, nes... na... kainodaros modeliai keičiasi kaip nuotaikų svyravimai.

Parinktis / „Įrankio kryptis“ Geriausia (auditorijai) Kainos vibracija Kodėl tai veikia (ir mažas įspėjimas)
DI agentai, atliekantys užduotis 🧾 Komandos, operacijos, užsiėmę žmonės prenumeratos tipo Automatizuoja darbo eigą nuo pradžios iki galo, bet gali tyliai viską sugadinti, jei nekontroliuojama... ( Apklausa: LLM pagrindu veikiantys autonominiai agentai )
Mažesnis įrenginio dirbtinis intelektas 📱 Privatumą prioritetu laikantys vartotojai, periferiniai įrenginiai komplekte / beveik nemokamas Greitesnis, pigesnis, privatesnis – bet gali būti mažiau pajėgus nei debesijos gigantai ( „TinyML“ apžvalga )
Multimodalinis dirbtinis intelektas (tekstas + vaizdas + garsas) 👀🎙️ Kūrėjai, palaikymas, švietimas nuo freemium iki įmonės Geriau supranta realaus pasaulio kontekstą – taip pat padidina stebėjimo riziką, taip ( GPT-4o sistemos kortelė )
Pramonei specializuoti modeliai 🏥⚖️ Reguliuojamos organizacijos, specialistai brangu, atsiprašau Didesnis tikslumas siaurose srityse, tačiau gali būti nestabilus už savo juostos ribų
Atviros ekosistemos 🧩 Programuotojai, meistrai, startuoliai nemokama + skaičiuoti Inovacijų greitis yra beprotiškas – kokybė skiriasi, kaip ir apsiperkant dėvėtų drabužių parduotuvėje
Dirbtinio intelekto saugumas + valdymo sluoksniai 🛡️ Įmonės, viešasis sektorius „Mokėti už pasitikėjimą“ Sumažina riziką, prideda auditą, bet sulėtina diegimą (kas iš esmės ir yra esmė) ( NIST AI RMF , ES AI įstatymas )
Sintetinių duomenų srautai 🧪 ML komandos, produktų kūrėjai įrankiai + infrastruktūros išlaidos Padeda mokyti neišskaidant visko, bet gali sustiprinti paslėptus šališkumus ( NIST su skirtingai privačiais sintetiniais duomenimis )
Žmogaus ir dirbtinio intelekto bendradarbiavimo įrankiai ✍️ Visi, dirbantys žinių darbą žemas iki vidutinis Pagerina rezultatų kokybę, bet gali atbaidyti įgūdžius, jei niekada jų nepraktikuosite ( EBPO apie dirbtinį intelektą ir besikeičiančią įgūdžių paklausą ).

Trūksta vieno „nugalėtojo“. Ateitis bus painus mišinys. Kaip švediškas stalas, kuriame neprašėte pusės patiekalų, bet vis tiek juos valgote.

Atidžiau pažvelgus: DI tampa jūsų bendradarbiu (ne robotu tarnu) 🧑💻🤖

Vienas didžiausių pokyčių yra dirbtinio intelekto perėjimas nuo „atsakymo į klausimus“ prie darbo atlikimo . ( Apklausa: LLM pagrindu veikiantys autonominiai agentai )

Tai atrodo taip:

  • rengiant, redaguojant ir apibendrinant visuose jūsų įrankiuose

  • klientų pranešimų atranka

  • kodo rašymas, testavimas ir atnaujinimas

  • tvarkaraščių planavimas, bilietų valdymas, informacijos perkėlimas tarp sistemų

  • stebėti ataskaitų suvestines ir priimti sprendimus

Tačiau štai žmogiškoji tiesa: geriausias dirbtinio intelekto bendradarbis neatrodys kaip magija. Jis atrodys kaip:

  • kompetentingas asistentas, kuris kartais neįtikėtinai kalba tiesiai šviesiai

  • greitai atlieka nuobodžias užduotis

  • kartais pasitiki savimi, nors ir klysta (fu) ( apklausa: haliucinacijos teisės magistro studijose )

  • ir labai priklauso nuo to, kaip jį sukonfigūravai

Dirbtinio intelekto darbo ateitis yra mažiau „DI pakeičia visus“ ir daugiau „DI keičia darbo pateikimo būdą“. Pamatysite:

  • mažiau grynai pradinio lygio „grubių“ vaidmenų

  • daugiau hibridinių vaidmenų, kurie derina priežiūrą + strategiją + įrankių naudojimą

  • didesnis dėmesys sprendimui, skoniui ir atsakomybei

Tai tas pats, kas duoti kiekvienam elektrinį įrankį. Ne visi tampa staliais, bet kiekvieno darbo vieta pasikeičia.

Atidžiau pažvelgus: mažesni dirbtinio intelekto modeliai ir įrenginio intelektas 📱⚡

Ne viskas bus milžiniškos debesų kompiuterijos smegenys. Didelė dalis klausimo „Kokia yra dirbtinio intelekto ateitis?“ yra ta, kad dirbtinis intelektas tampa mažesnis, pigesnis ir arčiau jūsų vietos. ( „TinyML“ apžvalga )

Dirbtinis intelektas įrenginyje reiškia:

  • greitesnis atsakymas (mažiau laukimo)

  • daugiau privatumo galimybių (duomenys lieka lokalūs)

  • mažesnė priklausomybė nuo interneto prieigos

  • daugiau suasmeninimo, nereikalaujančio viso gyvenimo siųsti į serverį

Taip, yra ir kompromisų:

  • mažesniems modeliams gali būti sunku atlikti sudėtingą samprotavimą

  • atnaujinimai gali būti lėtesni

  • Įrenginio apribojimai yra svarbūs

Vis dėlto ši kryptis yra nepakankamai įvertinta. Tai skirtumas tarp „DI yra svetainė, kurią lankote“ ir „DI yra funkcija, nuo kurios tyliai priklauso jūsų gyvenimas“. Kaip automatinis taisymas, bet... sumanesnis. Ir, tikiuosi, mažiau klystate dėl savo geriausio draugo vardo 😵

Išsamesnis žvilgsnis: multimodalinis dirbtinis intelektas – kai dirbtinis intelektas gali matyti, girdėti ir interpretuoti 🧠👀🎧

Tik tekstą naudojanti dirbtinio intelekto technologija yra galinga, tačiau multimodalinė dirbtinio intelekto technologija keičia žaidimo taisykles, nes ji gali interpretuoti:

  • vaizdai (ekrano kopijos, diagramos, produktų nuotraukos)

  • garsas (susitikimai, skambučiai, aplinkos signalai)

  • vaizdo įrašas (procedūros, judėjimas, įvykiai)

  • ir mišrius kontekstus (pvz., „kas negerai su šia forma IR šiuo klaidos pranešimu“) ( GPT-4o sistemos kortelė )

Čia dirbtinis intelektas priartėja prie to, kaip žmonės suvokia pasaulį. Tai jaudina... ir šiek tiek šiurpina.

Privalumai:

  • geresnės mokymo ir prieinamumo priemonės

  • geresnė medicininio triažo parama (laikantis griežtų apsaugos priemonių)

  • natūralesnės sąsajos

  • mažiau kliūčių „paaiškinkite žodžiais“

Trūkumas:

Tai yra etapas, kai visuomenė turi nuspręsti, ar patogumas vertas mainų. O visuomenė, istoriškai, nėra stipri ilgalaikėje perspektyvoje. Mes labiau mėgstame – oi, blizgučiai! 😬✨

Pasitikėjimo problema: saugumas, valdymas ir „įrodymas“ 🛡️🧾

Štai tiesmukas požiūris: dirbtinio intelekto ateitį lems pasitikėjimas , o ne vien gebėjimai. ( NIST AI rizikos valdymo sistema 1.0 )

Nes kai DI paliečia:

  • samdymas

  • skolinimas

  • sveikatos patarimai

  • teisiniai sprendimai

  • švietimo rezultatai

  • apsaugos sistemos

  • viešosios paslaugos

...negalima tiesiog gūžtelėti pečiais ir pasakyti „modelis haliucinavo“. Tai nepriimtina. ( ES Dirbtinio intelekto įstatymas: Reglamentas (ES) 2024/1689 )

Taigi, pamatysime daugiau:

  • auditai (modelio elgsenos testavimas)

  • prieigos kontrolė (kas ką gali daryti)

  • stebėsena (dėl netinkamo naudojimo ir nukrypimų)

  • paaiškinamumo sluoksniai (ne tobuli, bet geriau nei nieko)

  • žmogaus atliekamų peržiūrų srautai ten, kur tai svarbiausia ( NIST AI RMF )

Ir taip, kai kurie žmonės skųsis, kad tai stabdo inovacijas. Bet tai tas pats, kas skųstis, kad saugos diržai sulėtina vairavimą. Techniškai... žinoma... bet baik.

Darbai ir įgūdžiai: nejaukus vidurinis etapas (dar žinomas kaip „dabarties energija“) 💼😵💫

Daugelis žmonių nori aiškaus atsakymo, ar dirbtinis intelektas atima iš jų darbą.

Tiesesnis atsakymas: DI pakeis jūsų darbą, ir kai kuriems vaidmenims šis pokytis atrodys kaip pakeitimas, net jei techniškai tai yra „restruktūrizavimas“. (Tai vadinama korporacine kalba ir atrodo kaip kartonas.) ( TDO darbo dokumentas: Generatyvus DI ir darbo vietos )

Pamatysite tris modelius:

1) Užduočių glaudinimas

Pareigos, kurioms anksčiau reikėdavo 5 žmonių, dabar užima 2, nes dirbtinis intelektas sujungia pasikartojančias užduotis. ( TDO darbo dokumentas: Generatyvus dirbtinis intelektas ir darbo vietos )

2) Nauji hibridiniai vaidmenys

Žmonės, kurie gali efektyviai valdyti dirbtinį intelektą, tampa daugikliais. Ne todėl, kad jie genijai, bet todėl, kad jie gali:

  • aiškiai nurodykite rezultatus

  • patikrinti rezultatus

  • gaudymo klaidos

  • taikyti domeno sprendimą

  • ir suprasti pasekmes

3) Įgūdžių poliarizacija

Tie, kurie prisitaiko, įgyja pranašumo. Tie, kurie ne… yra spaudžiami. Nenoriu to sakyti, bet tai realu. ( EBPO apie dirbtinį intelektą ir besikeičiančią įgūdžių paklausą )

Praktiniai įgūdžiai, kurie tampa dar vertingesni:

  • problemos formulavimas (aiškus tikslo apibrėžimas)

  • bendravimas (taip, vis dar)

  • Kokybės užtikrinimo (QA) mąstysena (problemų nustatymas, rezultatų testavimas)

  • etinis samprotavimas ir rizikos suvokimas

  • srities kompetencija – tikros, pagrįstos žinios

  • gebėjimas mokyti kitus ir kurti sistemas ( EBPO apie dirbtinį intelektą ir besikeičiančią įgūdžių paklausą )

Ateitis palanki žmonėms, kurie gali vairuoti , o ne tik daryti .

Verslo ateitis: dirbtinis intelektas yra integruojamas, sujungiamas ir tyliai monopolizuojamas 🧩💰

Subtilus klausimas „ Kokia yra dirbtinio intelekto ateitis?“ – kaip dirbtinis intelektas bus parduodamas.

Dauguma vartotojų „nepirks dirbtinio intelekto“. Jie pirks:

  • programinė įranga, apimanti dirbtinį intelektą

  • platformos, kuriose yra dirbtinis intelektas

  • įrenginiai, kuriuose iš anksto įdiegtas dirbtinis intelektas

  • paslaugos, kuriose dirbtinis intelektas sumažina išlaidas (ir jie gali jums net to nepasakyti)

Įmonės konkuruos dėl:

  • patikimumas

  • integracijos

  • prieiga prie duomenų

  • greitis

  • saugumas

  • ir pasitikėjimas prekės ženklu (kuris skamba švelniai, kol kartą nenusidegi)

Taip pat tikėkitės daugiau „DI infliacijos“ – kai viskas tvirtina esanti valdoma DI, net jei iš esmės tai automatiškai užbaigiama, dėvint puošnią skrybėlę 🎩🤖

Ką tai reiškia kasdieniame gyvenime – tylūs, asmeniniai pokyčiai 🏡📲

Kasdieniame gyvenime dirbtinio intelekto ateitis atrodo mažiau dramatiška, bet intymesnė:

  • asmeniniai asistentai , kurie prisimena kontekstą

  • sveikatos postūmiai (miegas, maistas, stresas), kurie, priklausomai nuo nuotaikos, jaučiasi palaikantys arba erzinantys

  • prie jūsų tempo prisitaikanti mokymosi parama

  • apsipirkimas ir planavimas , kurie mažina sprendimų priėmimo nuovargį

  • turinio filtrai , kurie nusprendžia, ką matote, o ko niekada nematote (labai svarbu)

  • Skaitmeninės tapatybės iššūkiai, nes lengviau generuoti netikrą mediją ( NIST: Sintetinio turinio keliamos rizikos mažinimas )

Emocinis poveikis taip pat svarbus. Jei dirbtinis intelektas taps pagrindiniu palydovu, kai kurie žmonės jausis mažiau izoliuoti. Kai kurie jausis manipuliuojami. Dar kiti tą pačią savaitę jaus ir viena, ir kita.

Turbūt noriu pasakyti, kad dirbtinio intelekto ateitis – tai ne tik technologijų istorija. Tai santykių istorija. O santykiai yra painūs... net kai viena jų pusė yra kodas.

Baigiamoji santrauka temai „Kokia yra dirbtinio intelekto ateitis?“ 🧠✅

Dirbtinio intelekto ateitis nėra vienas galutinis taškas. Tai trajektorijų rinkinys:

Ir lemiamas veiksnys yra ne grynas intelektas. Tai, ar kursime ateitį, kurioje dirbtinis intelektas bus:

Taigi, kai klausiate, kokia yra dirbtinio intelekto ateitis? ... labiausiai pagrįstas atsakymas yra: tai ateitis, kurią mes aktyviai formuojame. Arba ta, į kurią mes nemiegodami įžengiame. Siekime pirmosios iš jų 😅🌍

DUK

Kokia DI ateitis per ateinančius kelerius metus?

Artimiausiu metu dirbtinio intelekto ateitis labiau primena praktišką bendradarbį, o ne „išmanųjį pokalbį“. Sistemos vis dažniau atliks užduotis nuo pradžios iki galo, naudodami įvairius įrankius, o ne apsistodamos ties atsakymais. Tuo pačiu metu griežtės lūkesčiai: patikimumas, atsekamumas ir atskaitomybė taps svarbesni, nes dirbtinis intelektas pradės daryti įtaką priimant realius sprendimus. Kryptis aiški – didesnės galimybės kartu su griežtesniais standartais.

Kaip dirbtinio intelekto agentai iš tikrųjų pakeis kasdienį darbą?

Dirbtinio intelekto agentai nebe atliks kiekvieno žingsnio rankiniu būdu, o prižiūrės darbo eigas, kurios juda tarp programų ir sistemų. Dažniausiai tai naudojama projektuose, pavyzdžiui, juodraščių rašymas, pranešimų atranka, duomenų perkėlimas tarp įrankių ir ataskaitų sričių stebėjimas, ar nėra pakeitimų. Didžiausia rizika yra tyli nesėkmė, todėl patikimos konfigūracijos apima apgalvotus patikrinimus, registravimą ir žmogaus atliekamą peržiūrą, kai pasekmės yra didelės. Galvokite apie „delegavimą“, o ne apie „autopilotą“

Kodėl mažesni įrenginių modeliai tampa svarbia dirbtinio intelekto ateities dalimi?

Dirbtinis intelektas įrenginiuose populiarėja, nes gali būti greitesnis ir privatesnis, mažiau priklausantis nuo interneto prieigos. Duomenų laikymas vietoje gali sumažinti pažeidžiamumą ir padaryti suasmeninimą saugesnį. Kompromisas yra tas, kad mažesniems modeliams gali būti sunkiau atlikti sudėtingą mąstymą, palyginti su didelėmis debesijos sistemomis. Tikėtina, kad daugelyje produktų bus derinami abu: vietinis greitis ir privatumas, o debesijos – sudėtingi darbai.

Ką reiškia „leidimas yra nauja valiuta“ dirbtinio intelekto duomenų prieigai?

Tai reiškia, kad klausimas yra ne tik tai, kokie duomenys egzistuoja, bet ir kokie duomenys gali būti naudojami teisėtai ir be neigiamos reputacijos. Daugelyje kanalų prieiga bus traktuojama kaip derybų rezultatas: aiškūs sutikimo keliai, prieigos kontrolė ir politika, atitinkanti teisinius ir kultūrinius lūkesčius. Ankstyvas leidimų kelių sukūrimas gali padėti išvengti sutrikimų vėlesniuose standartams griežtėjant. Tai tampa strategija, o ne popieriais.

Kokios pasitikėjimo savybės taps nekeičiamos svarbiam dirbtiniam intelektui?

Kai dirbtinis intelektas paliečia įdarbinimą, skolinimą, sveikatos apsaugą, švietimą ar saugumą, „modelis buvo klaidingas“ nebus priimtinas. Pasitikėjimo elementai paprastai apima auditus ir testavimą, rezultatų atsekamumą, apsauginius barjerus ir tikrą žmogaus atliekamą peržiūrą. Taip pat svarbus prasmingas apeliacijų procesas, kad žmonės galėtų ginčyti rezultatus ir ištaisyti klaidas. Tikslas – atskaitomybė, kuri neišnyktų, kai kas nors sugenda.

Kaip multimodalinis dirbtinis intelektas pakeis produktus ir riziką?

Multimodalinis dirbtinis intelektas gali kartu interpretuoti tekstą, vaizdus, ​​garso ir vaizdo įrašus, o tai pagerina kasdienę vertę – pavyzdžiui, diagnozuoti formos klaidą iš ekrano kopijos arba apibendrinti susitikimus. Jis taip pat gali padaryti mokymo ir pritaikymo neįgaliesiems įrankius natūralesnius. Trūkumas yra sustiprinta stebėsena ir įtikinamesnė sintetinė medija. Plintant multimodalumui, privatumo riboms reikės aiškesnių taisyklių ir griežtesnės kontrolės.

Ar dirbtinis intelektas atims darbo vietas, ar tik jas pakeis?

Realesnis modelis yra užduočių suspaudimas: pasikartojančiam darbui reikia mažiau žmonių, nes dirbtinis intelektas sujungia veiksmus. Tai gali atrodyti kaip pakeitimas, net jei tai suprantama kaip restruktūrizavimas. Nauji hibridiniai vaidmenys atsiranda dėl priežiūros, strategijos ir įrankių naudojimo, kai žmonės vadovauja sistemoms ir valdo pasekmes. Pranašumas gaunamas tiems, kurie gali valdyti, tikrinti ir taikyti sprendimus.

Kokie įgūdžiai yra svarbiausi, kai DI tampa „bendradarbiu“?

Problemos formulavimas tampa labai svarbus: aiškiai apibrėžti rezultatus ir pastebėti, kas gali nepavykti. Taip pat tobulėja tikrinimo įgūdžiai – testuoti rezultatus, aptikti klaidas ir žinoti, kada jas perduoti žmonėms. Svarbesni yra sprendimų priėmimas ir srities išmanymas, nes dirbtinis intelektas gali užtikrintai klysti. Komandoms taip pat reikia žinoti apie riziką, ypač tais atvejais, kai sprendimai daro įtaką žmonių gyvenimams. Kokybė priklauso nuo priežiūros, o ne vien nuo greičio.

Kaip įmonės turėtų planuoti dirbtinį intelektą kaip produktų infrastruktūrą?

Dirbtinį intelektą traktuokite kaip numatytąjį sluoksnį, o ne kaip eksperimentą: planuokite veikimo laiką, stebėjimą, integracijas ir aiškų nuosavybės nustatymą. Sukurkite saugius duomenų perdavimo kelius ir prieigos kontrolę, kad leidimai vėliau netaptų kliūtimi. Anksti įtraukite valdymą – žurnalus, vertinimą ir atšaukimo planus – ypač ten, kur rezultatai daro įtaką sprendimams. Laimėtojai bus ne tik „išmanūs“, jie bus patikimi ir gerai integruoti.

Nuorodos

  1. Stanfordo HAI – 2025 m. Stanfordo AI indekso ataskaita – hai.stanford.edu

  2. „Pew“ tyrimų centras – JAV darbuotojai labiau nerimauja nei tikisi dėl būsimo dirbtinio intelekto naudojimo darbo vietoje – pewresearch.org

  3. Informacijos komisaro biuras (ICO) – Teisėto pagrindo vadovas – ico.org.uk

  4. Nacionalinis standartų ir technologijų institutas (NIST) – Dirbtinio intelekto rizikos valdymo sistema 1.0 (NIST AI 100-1) – nvlpubs.nist.gov

  5. Ekonominio bendradarbiavimo ir plėtros organizacija (EBPO) – EBPO dirbtinio intelekto principai (EBPO teisinis dokumentas 0449) – oecd.org

  6. JK teisės aktai – BDAR 25 straipsnis: pritaikytoji ir standartinė duomenų apsauga – legislation.gov.uk

  7. EUR-Lex – ES AI įstatymas: Reglamentas (ES) 2024/1689 – eur-lex.europa.eu

  8. Tarptautinė energetikos agentūra (TEA) – Energetika ir dirbtinis intelektas (santrauka) – iea.org

  9. arXiv – Apklausa: LLM pagrindu veikiantys autonominiai agentai – arxiv.org

  10. „Harvard Online“ (Harvard/edX) – „TinyML“ pagrindai – pll.harvard.edu

  11. „OpenAI“ – GPT-4o sistemos plokštė – openai.com

  12. arXiv – Apklausa: haliucinacijos teisės magistrantūros studijose – arxiv.org

  13. Nacionalinis standartų ir technologijų institutas (NIST) – Dirbtinio intelekto rizikos valdymo sistema – nist.gov

  14. Nacionalinis standartų ir technologijų institutas (NIST) – Sintetinio turinio keliamos rizikos mažinimas (NIST AI 100-4, IPD) – airc.nist.gov

  15. Tarptautinė darbo organizacija (TDO) – Darbo dokumentas: Generatyvusis dirbtinis intelektas ir darbo vietos (WP140) – ilo.org

  16. Nacionalinis standartų ir technologijų institutas (NIST) – Diferencialiai privatūs sintetiniai duomenys – nist.gov

  17. Ekonominio bendradarbiavimo ir plėtros organizacija (EBPO) – Dirbtinis intelektas ir besikeičianti įgūdžių paklausa darbo rinkoje – oecd.org

Raskite naujausią dirbtinį intelektą oficialioje dirbtinio intelekto asistentų parduotuvėje

Apie mus

Atgal į tinklaraštį