AI-ի ընդլայնված աշխատանք. կարո՞ղ են մեքենայական ուսուցման համակարգերը դառնալ մեր լավագույն թիմակիցը:

• Հեղինակ:
• Հեղինակ անունը

  Quantumrun Հեռատեսություն
• Նոյեմբերի 10, 2023

Insight ամփոփում

Մարդկանց և մեքենաների միջև դինամիկան զարգանում է, արհեստական ​​ինտելեկտը (AI) դառնում է այնպիսի դերեր, որոնք մեծացնում են մարդու հնարավորությունները և փոխում ավանդական օգտատեր-գործիք հարաբերությունները ավելի համագործակցային փոխազդեցության: Առողջապահությունից մինչև ծրագրային ապահովման մշակում, AI-ի դերը վերածվում է անփոխարինելի օգնականի, որն օգնում է այնպիսի խնդիրներին, ինչպիսիք են տվյալների վերլուծությունը, հիվանդների գրառումները կառավարելը կամ նույնիսկ կոդավորել սովորելը: Այս անցումը նաև առաջ է բերում մի շարք հետևանքներ, ներառյալ նոր կարգավորիչ շրջանակների, աշխատուժի համար շարունակական ուսուցման անհրաժեշտությունը և տարբեր ոլորտներում ավելի արդյունավետ և անվտանգ գործառնական պրակտիկաների ներուժը:

AI-ի ընդլայնված աշխատանքային համատեքստ

Մարդկանց և մեքենաների փոխազդեցությունը միշտ եղել է քննարկման առանցքային կետը, հատկապես AI և մեքենայական ուսուցման (ML) տեխնոլոգիաների գալուստով: Ընդհանուր մտավախությունն այն է, որ արհեստական ​​ինտելեկտը կարող է հիմք հանդիսանալ ապատեղեկատվության կամ կեղծ լուրերի համար՝ խթանելով անհատների միջև անվստահությունը: Այնուամենայնիվ, AI-ն ցուցադրում է հսկայական ներուժ՝ բարձրացնելու մարդկային կարողությունները և առաջ մղելու ստեղծագործությունն ու նորարարությունը: Շատ փորձագետներ պնդում են, որ AI-ի ներկայիս կիրառումը չի հասել իր զենիթին. այն հաճախ վերագրվում է օգտատեր-գործիք հարաբերությունների, այլ ոչ թե համագործակցային գործընկերության:

Արհեստական ​​ինտելեկտն այժմ ներառում է տրամաբանական բարդ հնարավորություններ և ինքնավար գործողություններ՝ դարձնելով այն ակտիվ միավոր, այլ ոչ թե պասիվ գործիք, որը բավարարում է միայն մարդկային պահանջները: Շարժումը դեպի ավելի համագործակցային փոխազդեցություն է, որտեղ մարդիկ և արհեստական ​​ինտելեկտը ներգրավվում են երկկողմանի երկխոսության մեջ՝ թույլ տալով որոշումներ կայացնել և կատարել առաջադրանքները: Դրանով մարդիկ կարող են վերանայել և հարմարեցնել AI-ի պատասխանները՝ հստակեցնելով իրենց նպատակները՝ հիմնվելով AI-ի տրամադրած պատկերացումների վրա: Այս նոր պարադիգմը պոտենցիալ կարող է հանգեցնել մարդկանց և խելացի մեքենաների միջև աշխատանքի բաշխման վերասահմանման՝ առավելագույնի հասցնելով երկուսի ուժեղ կողմերը: 

Այս ոլորտում ուշագրավ առաջընթացներից են լեզվական մեծ մոդելները (LLMs): OpenAI-ի ChatGPT-ն, օրինակ, կարող է մշակել և ստեղծել մարդու նման տեքստ՝ հիմնվելով իրեն սնվող տեղեկատվության վրա՝ տրամադրելով արժեքավոր պատկերացումներ, նախագծեր կամ առաջարկներ, որոնք կարող են խնայել ժամանակը և խթանել ստեղծագործական մտածողությունը: Միևնույն ժամանակ, DALL-E 3 պատկերների գեներատորը կարող է ստեղծել իրատեսական լուսանկարներ, կոմիքսներ և նույնիսկ մեմեր: Deloitte խորհրդատվական ընկերությունը ամփոփում է այս զարգացող հարաբերությունները՝ առաջարկելով, որ մարդիկ այժմ կարող են աշխատել մեքենաների, մեքենաների և մեքենաների վրա՝ ակնարկելով ապագայի մասին, որտեղ մեր փոխազդեցությունը AI-ի հետ ավելի փոխկապակցված և փոխհարստացնող կլինի:

Խանգարող ազդեցություն

Թոմ Սմիթը, AI ստարտափի սեփականատերը, ձեռնամուխ եղավ OpenAI-ի ավտոմատացված ծրագրաշարի ծրագրավորողի՝ Codex-ի հետախուզմանը և հայտնաբերեց, որ դրա օգտակարությունը գերազանցում է զուտ խոսակցական հնարավորությունները: Ավելի խորանալով, նա գտավ Codex-ը, որը տիրապետում է տարբեր ծրագրավորման լեզուների թարգմանությանը, ակնարկելով կոդի փոխգործունակության հնարավոր բարելավման և միջպլատֆորմային մշակման պարզեցման մասին: Նրա փորձառությունները հանգեցրին նրան այն եզրակացության, որ ոչ թե պրոֆեսիոնալ ծրագրավորողների համար վտանգ ներկայացնելու փոխարեն, Codex-ի նման տեխնոլոգիաները կարող են որպես կատալիզատորներ գործել մարդկային արտադրողականության համար: 

Առողջապահության ոլորտում արհեստական ​​ինտելեկտի կիրառումը խոստումնալից ճանապարհ է ներկայացնում բժիշկների ախտորոշման ճշգրտությունն ու արդյունավետությունը բարձրացնելու համար: Թեև արհեստական ​​ինտելեկտը կարող է զուրկ լինել բժիշկների ինտուիտիվ հպումից, այն հանդես է գալիս որպես նախկին դեպքերի տվյալների և բուժման պատմությունների ռեզերվուար, որը պատրաստ է հասանելի լինել ավելի լավ կլինիկական որոշումներ կայացնելու համար: Աջակցությունը տարածվում է հիվանդների բժշկական գրառումների և դեղորայքի պատմությունների կառավարման վրա, որը կարևոր խնդիր է, բայց ժամանակատար զբաղված պրակտիկանտների համար: Այս առաջադրանքների համար նախատեսված օժանդակ միջոցներից բացի, արհեստական ​​ինտելեկտով աշխատող համագործակցային ռոբոտների կամ կոբոտների ներդրումը արտադրական կամ շինհրապարակներում ազդարարում է վնասվածքների ռիսկերի զգալի նվազում:

Միևնույն ժամանակ, բարդ աշխատանքային հոսքերը քարտեզագրելու, օպտիմալացնելու և վերահսկելու AI-ի կարողությունը վկայում է գործառնական արդյունավետության բարձրացման գործում նրա հնարավոր դերի մասին: Միջարդյունաբերական հավելվածները՝ ծրագրային ապահովման մշակումից մինչև առողջապահություն և արդյունաբերական գործառնություններ, ընդգծում են անցումը դեպի ավելի համագործակցող մարդ-մեքենա սիներգիա: Քանի որ LLM-ները և համակարգչային տեսլականը դառնում են ավելի կատարելագործված և տարածված, դրանք կարող են հանգեցնել ոչ միայն անհատական ​​դերերի վերաիմաստավորման, այլ նաև կազմակերպչական ավելի լայն վերափոխման:

AI-ի ընդլայնված աշխատանքի հետևանքները

AI-ով ընդլայնված աշխատանքի հնարավոր հետևանքները կարող են ներառել. 

• AI-ի վերելքը՝ որպես անփոխարինելի օգնական տարբեր տիրույթներում, ներառյալ վիրտուալ օգնականները, չաթ-բոտերը և կոդավորման օգնականները, որոնք նպաստում են բազմաթիվ ոլորտների արդյունավետության և արտադրողականության բարձրացմանը:
• Մարդու և արհեստական ​​ինտելեկտի աշխատանքային հարաբերությունների շուրջ կարգավորող շրջանակների ներդրում, առաջադրանքների շրջանակն ու սահմանները գծելով, ինչը խթանում է հստակ սահմանված գործառնական միջավայրը և դերերի սահմանազատման հստակությունը:
• Արհեստական ​​ինտելեկտի տեղակայում տվյալների վերլուծության դերերում, ֆինանսների և արդյունաբերության վերաբերյալ կարևոր պատկերացումների տրամադրում և օժանդակում տվյալների վրա հիմնված ռազմավարությունների և տեղեկացված որոշումների կայացման գործընթացների ձևավորմանը:
• Արհեստական ​​ինտելեկտի լաբորատորիաներում ավելի շատ օժանդակ տեխնոլոգիաների մշակում, AI-ի` որպես արժեքավոր թիմակիցների կարողությունների զարգացում, հատկապես առողջապահության ոլորտում, ինչը կարող է հանգեցնել ավելի լավ հիվանդների խնամքի և արդյունավետ հիվանդանոցային գործառնությունների:
• Շարժում դեպի շարունակական ուսուցում և աշխատուժի բարձրացում՝ AI-ի առաջխաղացումներին համընթաց պահելու համար՝ խթանելով ողջ կյանքի ընթացքում ուսուցման և հարմարվողականության մշակույթը:
• Բիզնես մոդելների պոտենցիալ փոփոխությունը, քանի որ ընկերությունները կարող են օգտագործել AI-ն՝ նվազեցնելու գործառնական ծախսերը, բարելավել հաճախորդների ներգրավվածությունը և առաջարկել նոր ծառայություններ կամ ապրանքներ՝ կատալիզացնելով տեղափոխությունը դեպի ավելի շատ տվյալների վրա հիմնված մոդելներ:
• Տնտեսական օգուտները, որոնք բխում են AI-ի ուժեղացված արդյունավետությունից, կարող են հանգեցնել սպառողների ծախսերի խնայողության, ինչը, հնարավոր է, հանգեցնի ապրանքների և ծառայությունների ցածր գների և կենսամակարդակի բարձրացման:
• Քաղաքական տեղաշարժ, երբ կառավարությունները ներգրավում են արհեստական ​​ինտելեկտը՝ քաղաքականության ավելի լավ վերլուծության, հանրային ծառայությունների մատուցման և տեղեկացված որոշումների կայացման համար, թեև տվյալների գաղտնիության և էթիկական նկատառումների հետ կապված մարտահրավերներով:
• Հնարավոր բնապահպանական օգուտները, քանի որ արհեստական ​​ինտելեկտը կարող է օգնել օպտիմալացնել ռեսուրսների բաշխումը, նվազեցնել թափոնները և նպաստել ոլորտներում ավելի կայուն գործառնական պրակտիկային:

Հարցեր, որոնք պետք է հաշվի առնել

• Ուրիշ ինչպե՞ս AI-ն կարող է խթանել մարդու առաջադրանքները:
• Որո՞նք են AI համակարգերի հետ աշխատելու հնարավոր սահմանափակումները: