Inteligența artificială a trecut prin multe cicluri de entuziasm și dezamăgire. În prezent, ne aflăm într-o fază ascendentă, datorită dezvoltării modelelor de limbaj mari (LLM) bazate pe arhitectura Transformer. Această arhitectură este deosebit de potrivită pentru GPU, permițând utilizarea unor cantități imense de date și de putere de calcul pentru a forma modele cu miliarde de parametri. cea mai importantă consecință este crearea unei noi interfețe utilizator pentru computere: limbajul uman.
La fel cum interfața grafică cu utilizatorul a făcut computerul personal accesibil pentru milioane de utilizatori în anii 1980, noile interfețe în limbaj natural au făcut inteligența artificială accesibilă pentru sute de milioane de utilizatori din întreaga lume în ultimul an.
În ciuda acestei aparente accesibilități, "democratizarea" promisă de soluțiile SaaS rămâne imperfectă și parțială, creând noi forme de inegalitate.
Inteligența artificială necesită în continuare competențe specifice:
- Cunoașterea inteligenței artificiale și înțelegerea limitelor sistemelor
- Abilitatea de a evalua critic rezultatele
- Competențe de integrare în procesele de afaceri
John McCarthy a inventat termenul IA în anii 1950, dar el însuși s-a plâns: "De îndată ce funcționează, nimeni nu-i mai spune IA". Acest fenomen, cunoscut sub numele de "efectul IA", continuă să ne influențeze și astăzi.
Istoria inteligenței artificiale este plină de succese care, odată ce au devenit suficient de fiabile, nu mai sunt considerate suficient de "inteligente" pentru a merita acest epitet aspirațional.
Exemple de tehnologii care erau considerate cândva de ultimă generație în domeniul IA și care acum sunt considerate de la sine înțelese:
- Vederea artificială este acum încorporată în fiecare smartphone
- Recunoașterea vocală, acum simplu "dictare
- Traducerea lingvistică și analiza sentimentelorSisteme de recomandare (Netflix, Amazon) și optimizarea rutelor (Google Maps)
Acest lucru face parte dintr-un fenomen mai larg pe care îl putem numi "paradoxul frontierei".
Atât timp cât atribuim oamenilor granița dincolo de stăpânirea noastră tehnologică, această graniță va fi întotdeauna nedefinită. Inteligența nu este ceva ce putem captura, ci un orizont care se apropie constant și pe care îl transformăm în instrumente utile.
Răspândirea IA generativă a redus drastic costurile producerii și transmiterii de informații, cu efecte paradoxale în ceea ce privește obiectivele participării civice.
Combinația dintre inteligența artificială generativă și social media a creat:
- Supraîncărcarea cognitivă și amplificarea prejudecăților preexistente
- O mai mare polarizare socială
- Ușurința de a manipula opinia publică
- Proliferarea conținutului falsificat
Interfețele simplificate ascund funcționarea inteligenței artificiale:înțelegere deficitară a proceselor decizionale automatedificultăți în identificarea prejudecăților algoritmice
Personalizarea limitată a modelelor de bazăImportanța inteligenței automatizate conduse de omAI ne poate duce doar 90% din drum.
Mașinile excelează în analizarea volumelor mari de date, dar întâmpină dificultăți cu cazurile limită. Algoritmii pot fi antrenați să gestioneze mai multe excepții, dar dincolo de un anumit punct resursele necesare depășesc beneficiile. Oamenii au o gândire precisă și aplică principii în cazurile limită, în timp ce mașinile sunt aproximatori care iau decizii pe baza datelor anterioare
După cum a descris Gartner în ciclurile hype ale tehnologiei, entuziasmul nebun este invariabil urmat de dezamăgire - "valea deziluziei".
Alan Kay, pionier al informaticii și laureat al Premiului Turing, a spus: "Tehnologia este tehnologie doar pentru cei care s-au născut înainte ca ea să fie inventată". Profesioniștii din domeniul învățării automate sunt oameni de știință și ingineri, însă eforturile lor par întotdeauna magice - până într-o zi când nu mai sunt.
Omogenizarea și pierderea avantajului competitiv Adoptarea pe scară largă a acelorași soluții SaaS pre-construite duce la:Convergență către procese de afaceri similareDificultăți de diferențiere prin AIInovare limitată de capacitățile platformeiPersistența datelor și riscurile acesteia
Odată cu accesibilitatea platformelor generative de inteligență artificială:Datele persistă în timp în infrastructurile digitale Punctele de date pot fi reutilizate în contexte diferite
Se creează un ciclu periculos atunci când generațiile viitoare de inteligență artificială sunt antrenate pe conținut sintetic.
Piața IA este împărțită în:
- IA de bază: soluții standardizate disponibile pentru mulți
- IA avansată brevetată: capacități de ultimă generație dezvoltate de câteva organizații mari
O parte a problemei constă în însăși definiția "inteligenței artificiale".
Dacă descompunem termenul recursiv, constatăm că fiecare ramură a definiției se referă la "oameni" sau "oameni". Prin definiție, deci, ne gândim la IA ca la o imitație a oamenilor, dar de îndată ce o capacitate intră în domeniul mașinilor, pierdem punctul de referință uman și nu o mai considerăm IA.
Este mai util să ne concentrăm asupra tehnologiilor specifice care pot fi puse în aplicare, cum ar fi transformatoarele pentru modelele lingvistice sau difuzarea pentru generarea de imagini. Acest lucru face ca capacitatea noastră de a evalua o întreprindere să fie mult mai explicită, tangibilă și reală.
Paradoxul frontierei înseamnă că inteligența artificială se accelerează atât de rapid încât, în curând, aceasta va fi pur și simplu tehnologie, iar o nouă frontieră va deveni inteligența artificială. Transformarea în "tehnologie" ar trebui văzută ca o recunoaștere a unei idei care a fost anterior la limita posibilului.Acest articol a fost inspirat în parte de reflecțiile Sequoia Capital asupra paradoxului IA.
Pentru informații suplimentare: https://www.sequoiacap.com/article/ai-paradox-perspective/
Promisiunea reală a inteligenței artificiale accesibile nu constă doar în punerea la dispoziție a tehnologiei, ci și în crearea unui ecosistem în care inovarea, controlul și beneficiile sunt distribuite în mod real.
Trebuie să recunoaștem tensiunea dintre accesul la informații și riscurile de supraîncărcare și manipulare.
Numai prin menținerea unui element uman puternic în inteligența artificială și prin adoptarea unui limbaj mai precis putem realiza potențialul acesteia ca forță de incluziune și inovare cu adevărat distribuită.
.svg)
.svg)
.svg)
.jpeg)
.png)
.jpeg)
