AI: Globalne Obietnice

Spadające koszty i obniżone bariery

Jednym z najważniejszych wydarzeń jest gwałtowny spadek kosztów korzystania z modeli AI. Koszt zapytania do modelu AI równoważnego GPT-3.5 spadł z 20 USD za milion tokenów pod koniec 2022 r. do zaledwie 0,07 USD pod koniec 2024 r. Ten spadek ceny o ponad 99% to nie tylko kamień milowy techniczny; to brama do dostępności. Innowatorzy i przedsiębiorcy w regionach o ograniczonych zasobach mogą teraz wykorzystywać potężne narzędzia, które kiedyś były dostępne tylko dla największych korporacji na świecie, stosując je do lokalnych wyzwań w takich obszarach jak:

• Opieka zdrowotna: AI może pomagać w diagnozowaniu, planowaniu leczenia i odkrywaniu leków, poprawiając wyniki opieki zdrowotnej w społecznościach o niedostatecznej opiece medycznej.
• Rolnictwo: Narzędzia oparte na AI mogą optymalizować praktyki rolnicze, przewidywać plony i efektywniej zarządzać zasobami, zwiększając bezpieczeństwo żywnościowe i zmniejszając ilość odpadów.
• Edukacja: AI może personalizować doświadczenia edukacyjne, zapewniać wsparcie w nauce i automatyzować zadania administracyjne, czyniąc edukację bardziej dostępną i skuteczną dla wszystkich uczniów.
• Usługi publiczne: AI może ulepszać usługi rządowe, usprawniać zarządzanie infrastrukturą i pomagać w reagowaniu na katastrofy, czyniąc społeczności bezpieczniejszymi i bardziej odpornymi.

Ta demokratyzacja technologii AI umożliwia osobom fizycznym i organizacjom rozwiązywanie krytycznych problemów i wprowadzanie pozytywnych zmian w ich społecznościach. Potencjał innowacji jest ogromny, a możliwości są ograniczone jedynie naszą wyobraźnią i chęcią współpracy.

Zmniejszanie różnic w wydajności

Różnica między modelami o otwartych i zamkniętych wagach również znacznie się zmniejszyła. Do 2024 r. modele o otwartych wagach dorównują swoim komercyjnym odpowiednikom, stymulując konkurencję i innowacje w całym krajobrazie AI. Ta konwergencja poziomów wydajności wyrównuje szanse, umożliwiając badaczom i programistom o ograniczonych zasobach dostęp do najnowocześniejszych możliwości AI.

Ponadto zmniejszyła się różnica w wydajności między najlepszymi modelami granicznymi. Mniejsze modele osiągają teraz wyniki, które kiedyś uważano za wyłączne dla systemów o ogromnej skali. Na przykład Phi-3-mini firmy Microsoft zapewnia wydajność porównywalną z modelami 142 razy większymi, udostępniając potężną AI w środowiskach o ograniczonych zasobach. Ta miniaturyzacja technologii AI otwiera nowe możliwości wdrażania w warunkach o ograniczonych zasobach, takich jak:

• Przetwarzanie brzegowe: Mniejsze modele AI można wdrażać na urządzeniach brzegowych, umożliwiając przetwarzanie i analizę danych w czasie rzeczywistym bez polegania na łączności z chmurą.
• Aplikacje mobilne: Funkcje oparte na AI można zintegrować z aplikacjami mobilnymi, zapewniając użytkownikom spersonalizowane doświadczenia i inteligentną pomoc na ich smartfonach i tabletach.
• Systemy wbudowane: Modele AI można osadzać w urządzeniach, takich jak czujniki i roboty, umożliwiając im autonomiczne wykonywanie złożonych zadań.

Możliwość uruchamiania zaawansowanych modeli AI na mniejszych, bardziej wydajnych platformach sprzętowych demokratyzuje dostęp do AI i odblokowuje nowe aplikacje w wielu branżach.

Pozostałe przeszkody: rozumowanie i dane

Pomimo niezwykłego postępu w AI, niektóre wyzwania pozostają. Systemy AI nadal zmagają się z rozumowaniem wyższego rzędu, takim jak arytmetyka i planowanie strategiczne - możliwościami, które mają kluczowe znaczenie w dziedzinach, w których niezawodność jest najważniejsza. Chociaż AI może wyróżniać się w zadaniach takich jak rozpoznawanie wzorców i analiza danych, często zawodzi, jeśli chodzi o złożone rozwiązywanie problemów i podejmowanie decyzji.

Na przykład systemy oparte na AI mogą mieć trudności z:

• Zrozumieniem niuansów językowych: Modele AI mogą błędnie interpretować sarkazm, ironię lub odniesienia kulturowe, prowadząc do niedokładnych lub nieodpowiednich odpowiedzi.
• Stosowaniem rozumowania opartego na zdrowym rozsądku: Systemy AI mogą nie mieć zdolności do dokonywania logicznych wniosków lub wyciągania wniosków na podstawie wiedzy o świecie rzeczywistym.
• Radzeniem sobie z dwuznacznością: Modele AI mogą mieć trudności z radzeniem sobie w sytuacjach, w których informacje są niekompletne lub sprzeczne, prowadząc do niepewności i błędów.

Dalsze badania i odpowiedzialne stosowanie są niezbędne, aby pokonać te ograniczenia i zapewnić bezpieczne i etyczne stosowanie systemów AI. Musimy priorytetowo traktować rozwój modeli AI, które są solidne, niezawodne i zgodne z wartościami ludzkimi.

Kolejnym pojawiającym się problemem jest szybkie ograniczenie publicznie dostępnych danych wykorzystywanych do szkolenia modeli AI. Ponieważ witryny internetowe coraz częściej ograniczają pobieranie danych, wydajność i ogólność modelu mogą ucierpieć - szczególnie w kontekstach, w których oznakowane zbiory danych są już ograniczone. Trend ten może wymagać nowych podejść do uczenia się dostosowanych do środowisk o ograniczonych danych. Dostępność wysokiej jakości danych szkoleniowych ma kluczowe znaczenie dla rozwoju skutecznych modeli AI, a rosnące ograniczenia dostępu do danych stanowią poważne wyzwanie dla społeczności badaczy AI.

Aby sprostać temu wyzwaniu, badacze badają alternatywne podejścia do gromadzenia danych i szkolenia modeli, takie jak:

• Generowanie danych syntetycznych: Tworzenie sztucznych zbiorów danych, które naśladują cechy danych ze świata rzeczywistego.
• Uczenie federacyjne: Szkolenie modeli AI na zdecentralizowanych źródłach danych bez udostępniania surowych danych.
• Uczenie transferowe: Wykorzystanie wiedzy zdobytej podczas szkolenia na jednym zbiorze danych w celu poprawy wydajności na innym zbiorze danych.

Opracowując innowacyjne rozwiązania problemu niedoboru danych, możemy zapewnić, że AI pozostanie dostępna i korzystna dla wszystkich, niezależnie od dostępności danych.

Wpływ na produktywność i siłę roboczą w świecie rzeczywistym

Jednym z najbardziej obiecujących wydarzeń jest wymierny wpływ AI na produktywność człowieka. Ubiegłoroczny indeks AI był jednym z pierwszych, który zwrócił uwagę na badania pokazujące, że AI w znaczący sposób poprawia produktywność. W tym roku badania uzupełniające potwierdziły i rozszerzyły te ustalenia - szczególnie w środowiskach pracy w świecie rzeczywistym. Badania te dostarczają przekonujących dowodów na to, że AI to nie tylko koncepcja teoretyczna, ale praktyczne narzędzie, które może poprawić zdolności ludzkie i napędzać wzrost gospodarczy.

Jedno z takich badań śledziło ponad 5000 agentów obsługi klienta korzystających z asystenta generatywnej AI. Narzędzie zwiększyło produktywność o 15%, przy czym największe postępy zaobserwowano wśród mniej doświadczonych pracowników i wykwalifikowanych rzemieślników, którzy również podnieśli jakość swojej pracy. To odkrycie sugeruje, że AI może pomóc w zmniejszeniu luki w umiejętnościach i umożliwić osobom o ograniczonym doświadczeniu wykonywanie zadań na wyższym poziomie.

Korzyści z pomocy AI wykraczały poza wzrost produktywności. Badanie wykazało również, że:

• AI pomagała pracownikom uczyć się w pracy: Zapewniając wskazówki i informacje zwrotne w czasie rzeczywistym, AI pomagała pracownikom w rozwijaniu nowych umiejętności i poprawianiu ich wydajności.
• AI poprawiła płynność języka angielskiego wśród międzynarodowych agentów: Zapewniając dostęp do narzędzi do tłumaczenia języków i spersonalizowanych zasobów do nauki języków, AI pomogła międzynarodowym agentom skuteczniej komunikować się z klientami.
• AI poprawiła środowisko pracy: Klienci byli bardziej uprzejmi i mniej skłonni do eskalowania problemów, gdy zaangażowana była AI, tworząc bardziej pozytywne i oparte na współpracy środowisko pracy.

Odkrycia te podkreślają potencjał AI nie tylko do poprawy produktywności, ale także do poprawy ogólnego doświadczenia pracowników.

Uzupełnieniem tych ustaleń jest wewnętrzna inicjatywa badawcza Microsoftu dotycząca AI i produktywności, która zebrała wyniki z kilkunastu badań w miejscu pracy, w tym największego znanego randomizowanego badania kontrolowanego integracji generatywnej AI. Narzędzia takie jak Microsoft Copilot już teraz umożliwiają pracownikom wydajniejsze wykonywanie zadań w różnych rolach i branżach. Badania podkreślają, że wpływ AI jest największy, gdy narzędzia są przyjmowane i integrowane strategicznie - i że potencjał będzie tylko rósł, gdy organizacje przekalibrują przepływy pracy, aby w pełni wykorzystać te nowe możliwości. Kluczem do odblokowania pełnego potencjału AI jest przemyślane planowanie, staranna implementacja i zaangażowanie w ciągłe doskonalenie.

Rozszerzenie dostępu do edukacji informatycznej

Ponieważ AI staje się coraz bardziej zintegrowana z życiem codziennym, edukacja informatyczna jest ważniejsza niż kiedykolwiek. Jest zachęcające, że dwie trzecie krajów oferuje lub planuje oferować edukację informatyczną w klasach K-12, co jest liczbą, która podwoiła się od 2019 roku. Ten postęp odzwierciedla rosnące uznanie znaczenia edukacji informatycznej w przygotowaniu uczniów do przyszłej siły roboczej.

Kraje afrykańskie i latynoamerykańskie poczyniły jedne z największych postępów w rozszerzaniu dostępu. Regiony te rozpoznały potencjał edukacji informatycznej w napędzaniu rozwoju gospodarczego i wzmacnianiu pozycji swoich obywateli. Jednak korzyści z tego postępu nie są jeszcze powszechne - wielu uczniom w Afryce nadal brakuje dostępu do edukacji informatycznej z powodu podstawowych luk w infrastrukturze, w tym braku energii elektrycznej w szkołach. Zmniejszenie tej przepaści cyfrowej jest niezbędne, aby przygotować następne pokolenie nie tylko do korzystania z AI, ale także do jej kształtowania.

Aby zapewnić wszystkim uczniom dostęp do wysokiej jakości edukacji informatycznej, musimy sprostać następującym wyzwaniom:

• Rozwój infrastruktury: Inwestowanie w podstawową infrastrukturę, taką jak energia elektryczna i dostęp do Internetu, w szkołach i społecznościach.
• Szkolenie nauczycieli: Zapewnienie nauczycielom szkoleń i zasobów, których potrzebują, aby skutecznie uczyć koncepcji informatycznych.
• Opracowywanie programów nauczania: Opracowywanie angażujących i odpowiednich programów nauczania informatyki, które spełniają potrzeby różnych uczniów.
• Równość i włączenie: Zapewnienie wszystkim uczniom, niezależnie od ich pochodzenia lub lokalizacji, równych szans na udział w edukacji informatycznej.

Sprostając tym wyzwaniom, możemy stworzyć bardziej integracyjny i sprawiedliwy system edukacji informatycznej, który przygotuje wszystkich uczniów do rozwoju w erze AI.

Nasza wspólna odpowiedzialność

Stoimy w znaczącym punkcie zwrotnym - punkcie, który wymaga przemyślanych działań w takim samym stopniu, jak innowacji. Szybki postęp w AI przynosi ogromny potencjał poprawy produktywności, rozwiązywania problemów w świecie rzeczywistym i napędzania wzrostu gospodarczego. Ale realizacja tego potencjału wymaga dalszych inwestycji w solidną infrastrukturę, wysokiej jakości edukację i odpowiedzialne wdrażanie technologii AI. Musimy przyjąć holistyczne podejście, które uwzględnia etyczne, społeczne i ekonomiczne implikacje AI.

Aby jak najlepiej wykorzystać ten moment, musimy wspierać pracowników w zdobywaniu nowych umiejętności i narzędzi do skutecznego stosowania AI w ich pracy. Państwa i przedsiębiorstwa, które inwestują w podnoszenie kwalifikacji w zakresie AI, będą wspierać innowacje i otwierać drzwi większej liczbie osób do budowania wartościowych karier, które przyczyniają się do silniejszej gospodarki. Wymaga to współpracy między rządami, przedsiębiorstwami i instytucjami edukacyjnymi w celu tworzenia programów szkoleniowych i zasobów, które wyposaży pracowników w umiejętności potrzebne do odniesienia sukcesu w erze AI.

Cel jest jasny: przekształcić przełomowe rozwiązania techniczne w praktyczny wpływ na dużą skalę. Współpracując, możemy wykorzystać moc AI do stworzenia bardziej zamożnej, sprawiedliwej i zrównoważonej przyszłości dla wszystkich. Wymaga to długoterminowego zaangażowania w badania, rozwój i wdrażanie technologii AI, które są zgodne z wartościami ludzkimi i promują dobro wspólne.