Wyzwanie biegłości w AI
Oliver Jay, dyrektor zarządzający ds. strategii międzynarodowej OpenAI, niedawno podkreślił główne wyzwanie firmy podczas wydarzenia CNBC CONVERGE LIVE. Podczas gdy popyt rynkowy nie jest problemem dla tego potentata w dziedzinie sztucznej inteligencji, prawdziwą przeszkodą jest wypełnienie luki między powszechnym entuzjazmem dla AI a jej praktycznym wdrożeniem w biznesie.
Jay podkreślił, że obecną przeszkodą nie jest brak zainteresowania; chodzi raczej o przekształcenie powszechnego entuzjazmu dla AI w konkretne, gotowe do produkcji aplikacje. Ta ‘luka’, jak to określił, jest zakorzeniona w biegłości w AI – zdolności do rozumienia i przekształcania tych zaawansowanych koncepcji w rzeczywiste produkty biznesowe.
Trudność, zdaniem Jaya, wynika z nowatorskiego charakteru pracy z dużymi modelami językowymi (LLM). Podkreślił, że jest to całkowicie ‘nowy paradygmat’, odmienny od tradycyjnego tworzenia oprogramowania. Wymaga to ustanowienia ‘barier ochronnych’ i starannego rozważenia kwestii bezpieczeństwa i moderacji.
Zmiana paradygmatu wymagająca nowej wiedzy specjalistycznej
Przejście na rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji to nie tylko ulepszenie technologiczne; to fundamentalna zmiana w sposobie działania i innowacji firm. W przeciwieństwie do poprzednich postępów technologicznych, gdzie adaptacja często przebiegała według przewidywalnej krzywej, AI jest przyjmowana jednocześnie w różnych sektorach i na różnych poziomach organizacyjnych. Ta szybka, powszechna adaptacja podkreśla potrzebę nowego rodzaju wiedzy specjalistycznej – takiej, która wykracza poza biegłość techniczną i obejmuje głębokie zrozumienie potencjału i ograniczeń AI.
Wyzwanie polega zatem na kultywowaniu tej biegłości w AI w organizacjach. Wymaga to:
- Zrozumienia możliwości LLM: Firmy muszą zrozumieć, co LLM mogą, a czego nie mogą zrobić. Obejmuje to wyjście poza szum medialny i uzyskanie realistycznego zrozumienia ich mocnych i słabych stron.
- Identyfikacji odpowiednich przypadków użycia: Nie każdy problem biznesowy najlepiej rozwiązać za pomocą AI. Kluczowe jest zidentyfikowanie obszarów, w których LLM mogą rzeczywiście wnieść wartość dodaną.
- Opracowania solidnych strategii wdrażania: Integracja LLM z istniejącymi przepływami pracy i systemami wymaga starannego planowania i realizacji. Obejmuje to uwzględnienie prywatności danych, bezpieczeństwa i kwestii etycznych.
- Budowania ‘barier ochronnych’: Ponieważ LLM nie są tradycyjnym oprogramowaniem, ważne jest zbudowanie zabezpieczeń, w tym moderacji i kwestii bezpieczeństwa.
- Ciągłego uczenia się i adaptacji: Dziedzina AI szybko się rozwija. Firmy muszą wspierać kulturę ciągłego uczenia się i adaptacji, aby być na bieżąco.
Singapur: Centrum adaptacji ChatGPT
Jay podzielił się również fascynującym spostrzeżeniem dotyczącym globalnego wykorzystania ChatGPT. Ujawnił, że Singapur może pochwalić się najwyższym na świecie wskaźnikiem wykorzystania chatbota na mieszkańca. Ta statystyka podkreśla przyszłościowe podejście tego miasta-państwa do technologii i jego akceptację rozwiązań AI. Jest to również zgodne ze strategicznym posunięciem OpenAI, jakim było otwarcie biura w Singapurze, ogłoszone w październiku ubiegłego roku.
Wyjątkowa szansa Azji w rewolucji AI
Ponadto Jay podkreślił wyjątkową szansę, jaką AI stwarza dla firm, szczególnie tych w Azji. Uważa, że ta rewolucja technologiczna może umożliwić azjatyckim firmom objęcie ‘wiodącej roli na arenie globalnej’. Tradycyjnie adaptacja technologii często zaczynała się w Dolinie Krzemowej, a następnie rozprzestrzeniała się na Europę i inne regiony. Jednak jednoczesna adaptacja AI na całym świecie otwiera drzwi dla azjatyckich firm, aby stały się pionierami innowacji.
Stwierdził, że: ‘To pierwszy raz, kiedy azjatyckie firmy, potencjalnie, mogą objąć wiodącą rolę na arenie globalnej. Tradycyjnie widzimy, że technologia jest najpierw adaptowana w Dolinie Krzemowej, a następnie w Europie. … Teraz może pojawić się firma z Azji, która będzie najbardziej innowacyjna’.
Bezprecedensowy popyt i efekt ‘rollercoastera’
OpenAI doświadcza tego, co Jay opisał jako ‘ogromny popyt na rynku we wszystkich segmentach’. Ten wzrost zainteresowania jest bezprecedensowy, tworząc efekt ‘rollercoastera’, gdy firma stara się nadążyć. Kontrastuje to wyraźnie z wzorcami adaptacji poprzednich zmian technologicznych, takich jak Software as a Service (SaaS) lub przetwarzanie w chmurze, które zazwyczaj charakteryzowały się stopniowym przejściem od wczesnych użytkowników do powszechnego wdrożenia.
Jednoczesna adaptacja AI przez konsumentów, firmy, instytucje edukacyjne i programistów znajduje odzwierciedlenie w niezwykłym rozwoju ChatGPT. Jay wspomniał, że platforma niedawno przekroczyła 400 milionów aktywnych użytkowników tygodniowo, co świadczy o jej powszechnym uroku i użyteczności.
AI: Poza ‘zmienną tajemnicą’
Jay obalił pogląd, że AI jest enigmatyczną lub niedostępną technologią. Stwierdził, że ‘AI nie jest tą zmienną tajemnicą. Jest faktycznie gotowa’. Podkreślił, że firmy już przechodzą transformacje napędzane przez AI, pokazując jej namacalny wpływ na krajobraz biznesowy.
Powszechna adaptacja AI w różnych sektorach jest wyraźnym wskaźnikiem jej dojrzałości i gotowości do zastosowań w świecie rzeczywistym. Nie jest to już futurystyczna koncepcja ograniczona do laboratoriów badawczych; to dzisiejsza rzeczywistość, która przekształca branże i redefiniuje sposób działania firm.
Kluczowe obszary transformacji
Podczas gdy konkretne zastosowania AI są różnorodne i stale ewoluują, kilka kluczowych obszarów doświadcza znaczącej transformacji:
- Obsługa klienta: Chatboty i wirtualni asystenci oparte na AI poprawiają jakość obsługi klienta, zapewniając natychmiastowe wsparcie i spersonalizowane interakcje.
- Marketing i sprzedaż: Algorytmy AI analizują ogromne zbiory danych, aby identyfikować preferencje klientów, personalizować kampanie marketingowe i optymalizować strategie sprzedaży.
- Operacje i logistyka: AI usprawnia łańcuchy dostaw, optymalizuje logistykę i poprawia wydajność operacyjną dzięki analizie predykcyjnej i automatyzacji.
- Rozwój produktu: AI przyspiesza cykl rozwoju produktu, umożliwiając szybsze prototypowanie, testowanie i iterację.
- Zasoby ludzkie: AI pomaga w rekrutacji, zarządzaniu talentami i zaangażowaniu pracowników, automatyzując zadania i dostarczając danych opartych na danych.
- Usługi finansowe: AI jest wykorzystywana do podejmowania lepszych decyzji inwestycyjnych, wdrażania bezpieczniejszych i bardziej spersonalizowanych usług oraz lepszego zarządzania ryzykiem.
Elementy składowe ChatGPT
ChatGPT, chatbot AI napędzający znaczną część tej transformacji, jest produktem OpenAI, firmy z siedzibą w San Francisco. Wykorzystuje techniki głębokiego uczenia się, aby generować odpowiedzi podobne do ludzkich na dane wejściowe użytkownika. Ta technologia pozwala ChatGPT na prowadzenie rozmów, odpowiadanie na pytania, a nawet generowanie kreatywnych treści.
OpenAI, współzałożona w 2015 roku przez Elona Muska i Sama Altmana, uzyskała znaczące wsparcie od wybitnych inwestorów, w szczególności od Microsoftu. To silne wsparcie finansowe umożliwiło firmie przesuwanie granic badań i rozwoju AI, co doprowadziło do przełomowych innowacji, takich jak ChatGPT.
Technologia leżąca u podstaw ChatGPT to złożona interakcja kilku kluczowych elementów:
- Duże modele językowe (LLM): Są to zaawansowane modele AI wytrenowane na ogromnych zbiorach danych tekstowych i kodu. Uczą się rozpoznawać wzorce, rozumieć kontekst i generować spójny tekst.
- Techniki głębokiego uczenia się: Techniki te umożliwiają modelowi uczenie się na podstawie danych bez wyraźnego programowania. Obejmują one wiele warstw sztucznych sieci neuronowych, które przetwarzają informacje w sposób hierarchiczny.
- Przetwarzanie języka naturalnego (NLP): Ta dziedzina AI koncentruje się na umożliwieniu komputerom rozumienia i przetwarzania ludzkiego języka. Techniki NLP są kluczowe dla zdolności ChatGPT do interpretowania danych wejściowych użytkownika i generowania odpowiednich odpowiedzi.
- Sieci Transformer: Są to specyficzny typ architektury sieci neuronowej, który okazał się szczególnie skuteczny w zadaniach NLP. Wykorzystują one mechanizm zwany ‘uwagą’, aby skupić się na najbardziej istotnych częściach danych wejściowych podczas generowania odpowiedzi.
Przyszłość AI: Wspólny wysiłek
Trwający rozwój i wdrażanie technologii AI, takich jak ChatGPT, stanowi wspólny wysiłek obejmujący badaczy, programistów, firmy i decydentów. W miarę jak AI nadal ewoluuje, kluczowe jest uwzględnienie kwestii etycznych, zapewnienie odpowiedzialnego użytkowania i wspieranie wspólnego zrozumienia jej potencjału i ograniczeń.
Wyzwanie, przed którym stoi OpenAI, czyli przekształcenie ekscytacji związanej ze sztuczną inteligencją w użyteczne produkty, jest wyzwaniem, przed którym stoją wszystkie firmy z branży AI. Jest to również kolejny duży krok w rewolucji AI.