Не звучати як зламаний запис – але ми постійно задаємо спільноту відповідності однаково питання. Ще в березні 2013 року, у цьому самому блозі я написав публікацію – майбутнє відповідності – Як виглядатиме нові інструменти? Щоб уникнути банки, але технологія так швидко рухається за допомогою блокчейна, штучного інтелекту та аналітики даних, ми постійно задають одне і те ж питання.
З кожною ітерацією “нової технології” завжди ставляться питання-які реальні програми та ділові випадки? Які ризики для зловживань чи зловживання?
Але щось відчуває себе інакше. Можливо, саме відповідність або торгова преса, що повторює ризики та небезпеки для компаній, відповідності та загальної економіки. З моєї точки зору, і, не завдаючи цього питання, існує трохи галасу та перебільшення, призначених для залучення очних яблук до Інтернет -статей, публікацій та соціальних медіа.
Ми спостерігали, як цей шаблон повторюється знову і знову – спочатку це була аналітика даних, потім блокчейн та криптовалюта, величезні вдосконалення комп'ютерної обробки, хмарних обчислень, а тепер ми стоїмо перед тислом штучного інтелекту.
1990 -ті та вибух Інтернету були найбільш трансформаційним економічним та соціальним розвитком за останні сорок років. Що б ви не подумали про AI, вплив AI ніде не близький до впливу, який мав Інтернет.
AI матиме суттєвий вплив на глобальну економіку. Всі знають і розуміють це один момент. Goldman Sachs підрахував, що AI може призвести до збільшення глобального ВВП на 7 трлн доларів та зростання продуктивності на 1,5 процентного пункту протягом десятирічного періоду. Голдман Сакс описав, що вплив ШІ-це його “здатність генерувати зміст, який не відрізняється від створеного людиною та розбити бар'єри зв'язку між людьми та машинами”.
З суттєвим впливом ШІ, експерти з питань праці попереджають, що ШІ може призвести до значних втрат робочих місць та ринків зайнятості. Однак багато експертів протистояли, що дані виявляють, що зміни продуктивності зазвичай компенсуються новими завданнями або позиціями, необхідними для управління новими процесами та процедурами. Програмні компанії охоплюють AI з гострим розумінням використання нових та потужних можливостей.
Оскільки великі технологічні компанії готуються до побудови та захоплення ринку AI, все ще існують реальні питання щодо того, як швидко можна масштабувати технологію та її застосування та її загальну вартість.
Генеративна ШІ стала новою мантрою та фокусом. Генеративна AI створює реальні мови та інші формати. Технологічні компанії вивчають випадки реального використання.
Неважко уявити, як генеративний ШІ може застосовуватися до підтримки клієнтів, медичного кодування, медичного аналізу, маркетингу та інших реальних програм. Якщо вміст може бути створений, що не відрізняється від вмісту, що виробляється людиною, потенційні програми нескінченні. Компанії зосереджуються на конкретних випадках використання, і ми могли б стати свідками змін у реальному світі та ефективності, оскільки ці випадки складаються та розгортаються.
Перш ніж це станеться, ми не побачимо жодних великих корпоративних інвестицій по всій економіці, за винятком реальних технологічних компаній, які продовжують перемагати для захоплення ринку та технологій. Розробка AI потребуватиме величезних інвестицій – напівпровідників (GPU та мікросхеми пам'яті), великі центри обробки даних, потужність, пов'язані з цим утиліти та велика кількість даних. Вартість генеративних пошуків AI вища, ніж традиційні пошуки алгоритму.
Великі мовні моделі будуються, пов'язані з усім доступним вмістом в Інтернеті. Квантові обчислення можуть полегшити швидкі нові можливості в цій галузі. Попит на енергію зростає і буде продовжувати зростати – це реальні ресурси та масштабні питання, які швидко стають важливими.
