În ultimul deceniu, inteligența artificială (AI) a trecut de la laboratoarele de cercetare la industrii, fiind utilizată într-o mare varietate de aplicații. Anul trecut, 2022, în care s- a făcut o descoperire în lumea creativității, ar putea fi declarat anul generative AI, deși acesta a fost doar începutul introducerii AI în procesul creativ. Creativitatea inteligenței artificiale a fost introdusă în două industrii care nu au nimic în comun, dar care au necesitat creativitate umană pentru a atinge un obiectiv final: dezvoltarea Software și Arta. Adoptarea Copilot în mediile de dezvoltare integrate (IDE) populare și câștigarea primului loc la concursul de arte plastice Colorado State Fair a unei opere de artă create printr-o tehnologie AI a atras atenția atât a adoptatorilor, cât și a investitorilor.
Starea actuală a abordărilor generative produce rezultate impresionante, dar factorul uman are încă puțin control asupra producției. Au fost făcute unele încercări de a descoperi elementele care contribuie la rezultatele decizionale și de a oferi utilizatorului un nivel suficient de control asupra corectării rezultatelor. Cu toate acestea, mai rămân multe îmbunătățiri de făcut. În plus, controlul redus asupra rezultatelor ridică preocupări etice, cum ar fi generarea de conținut ofensator sau utilizarea a milioane de imagini fără consimțământul creatorului. Generative AI există de ani de zile, însă în ultimele 18 luni, modelele lingvistice care alimentează majoritatea instrumentelor din domeniu au devenit uimitor de performante la crearea de artă, scrierea și realizarea altor conținuturi asemănătoare creativității umane. Anul 2022 s-a încheiat cu apariția ChatGPT, care a provocat un val în lume cu implicații pentru aproape fiecare industrie. Viitorul pentru acest tip de tehnologie este adoptarea acesteia pentru domenii precum Suportul pentru clienți, Vânzări și Marketing, Educație, Sănătate, Recrutare, Călătorii, Divertisment și Consultanță juridică.
Dezvoltarea inteligenței artificiale creează noi oportunități de a îmbunătăți viețile oamenilor și de a ajuta industriile să facă salturi uriașe într-un timp mai scurt. Această nouă tehnologie trebuie să câștige cât mai multă credibilitate pentru a fi adoptată în mai multe domenii. Totuși, în același timp, ridică întrebări suplimentare cu privire la corectitudinea, interpretabilitatea, confidențialitatea și securitatea sistemelor. Seturile de date părtinitoare vor genera modele părtinitoare, iar dezvoltatorii de modele generative sunt obligați să construiască filtre complexe, de obicei, alte modele AI, care pot evalua dacă rezultatul este jignitor sau nu. Această problemă reprezintă un blocaj major în adoptarea accelerată, iar soluția ar putea fi un punct focal pentru anul viitor. Efectuarea unei intervenții chirurgicale deschise pe modele pre-instruite și eliminarea factorilor subiectivi le va permite modelelor să învețe din toate și să livreze conținut imparțial. Unele repere și tehnologii au fost dezvoltate pentru a aborda Explainable AI. De obicei, se abordează subiecte precum prejudecățile de gen, rasiale și politice, iar celelalte probleme subiective scapă nedetectate de algoritmul de luare a deciziilor. Adoptarea modelelor generative precum Chat GPT în industriile interfețelor umane trebuie să asigure identificarea și eliminarea oricăror decizii părtinitoare.
Potrivit Our World In Data, "lumea se confruntă cu două probleme energetice": cea mai mare parte a producției noastre de energie încă generează emisii de gaze cu efect de seră, iar sute de milioane de oameni nu au acces complet la energie. AI reprezintă o parte din prima problemă, chiar o mare parte din aceasta. O lucrare publicată în 2020, numită "Energy and Policy Considerations for Modern Deep Learning Research", a constatat că formarea unui singur model de învățare profundă poate duce la emisia a 284.000 de kilograme de CO2. Modelele mai mari necesită mai multă putere pentru antrenament. Astăzi, cea mai bună soluție pentru îmbunătățirea calității rezultatelor modelului este creșterea numărului de parametri antrenabili. Această abordare nu este neapărat cea mai eficientă și, de obicei, transformă modelul într-o cutie neagră. Sunt de așteptat unele îmbunătățiri în optimizarea tehnologiei actuale pentru a reduce resursele necesare în efectuarea instruirii.
În ultimul deceniu, democratizarea AI în spațiul întreprinderilor s-a accelerat. Democratizarea inteligenței artificiale înseamnă a pune AI la dispoziție pentru toți. Cu alte cuvinte, seturi de date și instrumente open-source dezvoltate de companii precum Microsoft și Google - care solicită mai puține cunoștințe despre AI de la utilizator - sunt puse la dispoziție, astfel încât oricine poate construi un software inovator AI. Acest lucru a condus la creșterea 'citizen data scientists'. Unele îmbunătățiri au fost aduse în această direcție cu prezența HuggingFace și ModelZoo, unde oamenii pot adopta modele pre-construite/antrenate în tehnologia lor, dar la data actuală, crearea unui AI adaptat pentru o necesitate a industriei necesită un anumit nivel de expertiză în domeniu.
Per total, 2023 va fi un alt an de mare creștere pentru AI. Comercializarea de noi produse și caracteristici, progrese în materie de acces și accesibilitate și accent pe practicile responsabile vor deschide cazuri de utilizare perturbatoare pentru întreprindere și nu numai. Acestea sunt timpuri interesante pentru a fi în spațiul AI și va fi interesant de văzut cum progresează industria în următoarele 12 luni.
de Ovidiu Mățan
de Ovidiu Mățan
