Zrozumienie zalet i wad generatywnej sztucznej inteligencji

Bądźmy uczciwi: generatywna sztuczna inteligencja (AI) nie jest już tylko modnym hasłem. To zmiana zasad gry, której kadra kierownicza przedsiębiorstw i przedsiębiorcy nie mogą przeoczyć. Nie minął nawet rok od premiery wielu znanych narzędzi Gen AI, a środowiska pracy przeszły już znaczną zmianę.

W sierpniu 2023 r. firma McKinsey przeprowadziła ankietę wśród kadry kierowniczej przedsiębiorstw, prosząc o ich opinię na temat sztucznej inteligencji generacji. Wyniki pokazały, że jedna trzecia uczestniczących organizacji wykorzystała już generatywną sztuczną inteligencję w co najmniej jednej funkcji biznesowej. Ponadto prawie jedna czwarta ankietowanych menedżerów najwyższego szczebla stwierdziła, że ​​osobiście korzysta z narzędzi Gen AI w pracy i ma już Gen AI w programach swoich zarządów.

Choć sztuczna inteligencja generacji stanowi wielką obietnicę dla przedsiębiorstw na całym świecie, droga do wdrożenia sztucznej inteligencji generacji nie jest pozbawiona wyzwań. W tym poście na blogu dzielimy się naszą wiedzą specjalistyczną jako firma zajmująca się rozwojem sztucznej inteligencji genu i zagłębiamy się w zalety i wady generatywnej sztucznej inteligencji, rzucając światło na jej zalety, odkrywając przeszkody oraz badając jej granice i ograniczenia.

Korzyści z generatywnej sztucznej inteligencji

Zwiększona kreatywność

Generatywna sztuczna inteligencja napełnia proces twórczy nowo odkrytą energią. Zalety generatywnej sztucznej inteligencji wykraczają poza tradycyjne pola twórcze, wspierając inspirację i oryginalność w miejscu pracy. Oto kilka przykładów tego, jak generatywna sztuczna inteligencja może pobudzić kreatywność.

• DALL-E OpenAI jest doskonałym przykładem generatywnego modelu sztucznej inteligencji zdolnego do tworzenia unikalnych obrazów na podstawie podpowiedzi tekstowych. Za pomocą DALL-E możesz opisać koncepcję lub scenariusz, a model wygeneruje odpowiedni obraz. To narzędzie ma zastosowanie w różnych dziedzinach kreatywności, od konceptualizacji pomysłów projektowych po syntezę treści wizualnych na potrzeby materiałów marketingowych.
• IBM Watson Beat może współpracować z muzykami w celu komponowania oryginalnej muzyki. Analizując elementy muzyczne i rozumiejąc dźwięki, Watson Beat tworzy kompozycje w oparciu o wkład człowieka.
• Choć początkowo zaprojektowany do rozmów w języku naturalnym, ChatGPT OpenAI może zostać wykorzystany do tworzenia treści. Pisarze mogą używać ChatGPT do burzy mózgów, przezwyciężania blokady pisarskiej, a nawet tworzenia fikcyjnych narracji.

Generatywna sztuczna inteligencja jest również coraz częściej wykorzystywana w projektowaniu produktów. Wprowadzając ograniczenia i cele projektu, algorytmy AI mogą generować szereg wariantów projektu. To nie tylko przyspiesza proces projektowania, ale także wprowadza nowatorskie i nieoczekiwane koncepcje, inspirując projektantów do myślenia poza konwencjonalnymi granicami.

Poprawiona produktywność

Generatywna sztuczna inteligencja przyspiesza procesy poprzez automatyzację powtarzalnych zadań, umożliwiając zespołom skupienie się na pracy o większej wartości. Zalety generatywnej sztucznej inteligencji w zwiększaniu wydajności stają się oczywiste na wielu przykładach.

Na przykład prawnicy mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję gen do efektywniejszego przeglądania i sporządzania dokumentów prawnych. Platformy takie jak LawGeek szybko identyfikują odpowiednie klauzule, potencjalne ryzyko i rozbieżności, usprawniając przeglądanie umów.

Podobnie generatywne algorytmy AI mogą usprawnić operacje finansowe i bankowe. Na przykład Kasisto, platforma konwersacyjna AI, może rozumieć zapytania klientów i odpowiadać na nie w języku naturalnym. Może wykonywać zadania, takie jak sprawdzanie salda kont, przesyłanie środków i zapewnianie spostrzeżeń finansowych.

W produkcji sztuczna inteligencja Gen może ułatwić proces projektowania. Na przykład Siemens wykorzystuje generatywną sztuczną inteligencję do optymalizacji projektowania złożonych komponentów. Inżynierowie firmy Siemens określają stosunek masy do wytrzymałości, materiał, temperaturę, ciśnienie, zakres siły i inne parametry, podczas gdy generatywne algorytmy AI badają niezliczone warianty projektów, aby opracować optymalne konfiguracje.

Personalizacja i zaangażowanie klienta

Personalizacja jest kluczem do angażowania i zatrzymywania klientów i tutaj na pierwszy plan wysuwają się korzyści płynące z generatywnej sztucznej inteligencji. Generatywna sztuczna inteligencja może pomóc w dostosowaniu rekomendacji, komunikatów marketingowych lub doświadczeń zakupowych do indywidualnych preferencji. Zwiększa to zaangażowanie klientów, buduje lojalność wobec marki i zwiększa przychody.

Na przykład firmy coraz częściej integrują generatywne chatboty AI, takie jak ChatGPT, aby zapewniać spersonalizowane odpowiedzi na zapytania klientów. Generatywna sztuczna inteligencja rozumie wkład użytkownika, dostosowuje swoje odpowiedzi w zależności od kontekstu i angażuje się w bardziej naturalne i dostosowane rozmowy.

Firmy wykorzystują również generatywną sztuczną inteligencję, aby pomóc klientom zaspokoić ich potrzeby podczas zakupów online. Na przykład The North Face wykorzystuje generatywne możliwości sztucznej inteligencji IBM Watson, aby zrozumieć preferencje klientów internetowych i rekomendować odzież wierzchnią dostosowaną do ich potrzeb. Narzędzie pełni rolę eksperta ds. marki cyfrowej, pomagając użytkownikom poruszać się po Internecie niczym doświadczony sprzedawca w sklepie.

Optymalizacja kosztów

Generatywna sztuczna inteligencja to wieloaspektowe rozwiązanie, które nie tylko przekształca procesy, ale także znacząco przyczynia się do oszczędności kosztów. Firmy mogą optymalizować swoje zyski dzięki różnym zaletom generatywnej sztucznej inteligencji, takim jak poniższe.

• Automatyzacja działań: Generatywna sztuczna inteligencja może zautomatyzować tworzenie treści pisanych, projektów graficznych, a nawet fragmentów kodu. Na przykład zespoły inżynierów coraz częściej korzystają z asystentów kodowania opartych na sztucznej inteligencji, a 75% kadry kierowniczej twierdzi, że sztuczna inteligencja spełniła lub przekroczyła ich oczekiwania. Automatyzacja ta nie tylko zmniejsza zależność od pracy ręcznej, ale także skutkuje oszczędnością czasu i obniżonymi kosztami pracy w przypadku powtarzalnych i czasochłonnych zadań. Według badań Baina integracja dużych modeli językowych i narzędzi AI może przyspieszyć nawet o 20% zadań pracowników bez utraty jakości.
• Optymalizacja badań i rozwoju: Generatywna sztuczna inteligencja może zoptymalizować proces projektowania, zmniejszając ilość odpadów i poprawiając wykorzystanie zasobów. Chociaż potencjał generatywnej sztucznej inteligencji w zakresie badań i rozwoju jest mniej poznany niż jej potencjał w innych funkcjach biznesowych, badania wskazują, że technologia ta może zapewnić produktywność o wartości od 10% do 15% całkowitych kosztów badań i rozwoju.
• Personalizacja na dużą skalę: Generatywna sztuczna inteligencja może tworzyć spersonalizowane treści i rekomendacje dla użytkowników na dużą skalę. To spersonalizowane podejście zwiększa zaangażowanie klientów i współczynniki konwersji, maksymalizując zwrot z inwestycji marketingowych. McKinsey szacuje, że generatywna sztuczna inteligencja może zwiększyć produktywność zespołów marketingowych o wartość od 5% do 15% całkowitych wydatków marketingowych.
• Lepsza obsługa klienta: Generatywna sztuczna inteligencja może zrewolucjonizować operacje klientów, poprawiając ich obsługę i produktywność agentów. Technologia ta zyskała już popularność w obsłudze klienta ze względu na zdolność do automatyzacji interakcji z klientami przy użyciu języka naturalnego. McKinsey podaje, że w jednej firmie zatrudniającej 5000 pracowników obsługi klienta zastosowanie generatywnej sztucznej inteligencji zwiększyło rozwiązywanie problemów o 14% na godzinę i skróciło czas poświęcony na obsługę problemu o 9%. Zmniejszyło to także liczbę pracowników i liczbę próśb o rozmowę z menedżerem o 25%.

Wyzwania generatywnej sztucznej inteligencji

Prywatność i bezpieczeństwo danych

Jednym z najważniejszych wyzwań związanych z generatywną sztuczną inteligencją jest obsługa wrażliwych danych. Ponieważ modele generatywne opierają się na danych w celu generowania nowych treści, istnieje ryzyko, że dane te będą obejmować informacje wrażliwe lub zastrzeżone. Wykorzystywanie takich danych w modelach sztucznej inteligencji może prowadzić do naruszeń prywatności, a potencjalne niewłaściwe wykorzystanie takich danych budzi niepokój.

W 2019 roku Clearview AI stanęło przed sądem za pobieranie miliardów obrazów z platform mediów społecznościowych w celu stworzenia bazy danych do rozpoznawania twarzy. Działania firmy wzbudziły obawy o prywatność danych i wywołały dyskusję na temat prywatności danych w obszarze sztucznej inteligencji, a następnie generatywnej sztucznej inteligencji.

Strategie łagodzące: Aby rozwiać te obawy, należy nadać priorytet szyfrowaniu danych, wdrożyć kontrolę dostępu i przestrzegać przepisów o ochronie danych. Przejrzystość jest kluczowym elementem w pokonywaniu wyzwań związanych z generatywną sztuczną inteligencją. Zapewnienie przejrzystości w zakresie wykorzystania danych i uzyskanie świadomej zgody od użytkowników to kluczowe kroki w zachowaniu prywatności danych.

Względy etyczne

Twórczy potencjał generatywnej sztucznej inteligencji rozciąga się na świat generowania treści, gdzie mogą pojawić się dylematy etyczne. Treści generowane przez sztuczną inteligencję, od deepfakes po sfabrykowane artykuły prasowe, wzbudziły obawy co do ich potencjału w zakresie dezinformacji, oszustwa i manipulacji opinią publiczną.

Na przykład Deepfakes wykorzystano do stworzenia przekonujących filmów przedstawiających osoby publiczne mówiące rzeczy, których nigdy nie mówiły. Zgłoszono przypadki, w których GPT również wygenerowało treści, które wzbudziły wątpliwości etyczne po podaniu określonych danych wejściowych.

Strategie łagodzące: aby sprostać wyzwaniom związanym z generatywną sztuczną inteligencją związanym z jej etycznym wykorzystaniem, niezbędne jest ustalenie wytycznych etycznych dotyczących tworzenia treści AI. Przejrzystość dotycząca pochodzenia treści AI i wdrożenia rad ds. etyki AI może pomóc w utrzymaniu zaufania i złagodzeniu potencjalnych szkód.

Kontrola jakości i niezawodność

Treści generowane przez sztuczną inteligencję mogą zawierać błędy i nieścisłości, co może być szczególnie krytyczne w zastosowaniach takich jak opieka zdrowotna lub usługi prawne.

Na przykład w medycynie generatywne systemy sztucznej inteligencji są wykorzystywane do generowania wstępnych raportów radiologicznych na podstawie danych z obrazowania medycznego. Systemy takie mają na celu pomóc radiologom poprzez zapewnianie szybkich analiz. Jednakże zgłaszano, że wygenerowane raporty czasami zawierają błędy, błędne interpretacje lub pominięte krytyczne szczegóły w porównaniu z raportami tworzonymi przez radiologów.

Strategie łagodzące: Aby sprostać wyzwaniom związanym z generatywną sztuczną inteligencją, takim jak jakość i niezawodność, niezbędne jest rygorystyczne testowanie i walidacja modeli sztucznej inteligencji. Ciągłe monitorowanie i nadzór człowieka mogą pomóc w szybkiej identyfikacji i naprawie problemów, zmniejszając ryzyko błędów i niedokładności w krytycznych aplikacjach.

Ograniczenia generatywnej sztucznej inteligencji

Ograniczona kreatywność i innowacyjność

Chociaż generatywna sztuczna inteligencja jest niezwykłym narzędziem do generowania kreatywnych treści, niezwykle ważne jest rozpoznanie ograniczeń generatywnej sztucznej inteligencji i uznanie, że nie zastępuje ona ludzkiej kreatywności. Może brakować mu głębi emocjonalnego zrozumienia, intuicji i wglądu kulturowego, które wnoszą do pracy twórcy-ludzi.

Dlatego w przypadku firm, które opierają się na wynikach kreatywnych, istotne jest wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji jako narzędzia wspierającego generowanie pomysłów i inspiracji, a nie poleganie wyłącznie na sztucznej inteligencji genu przy tworzeniu treści. Twórcy-ludzi z kolei mogą zapewnić niuanse emocjonalne i kulturowe, które sprawiają, że treść jest naprawdę niezwykła.

Brak złożonego zrozumienia kontekstu

Generatywna sztuczna inteligencja stoi przed wyzwaniami związanymi ze zrozumieniem zniuansowanych treści, co może prowadzić do błędnej interpretacji i błędnego zastosowania. Walczy z sarkazmem, metaforami i subtelnościami kulturowymi, przez co ma skłonność do generowania treści niepoprawnych lub nieodpowiednich kontekstowo.

W 2017 roku Microsoft wypuścił Tay, chatbota opartego na sztucznej inteligencji, który wywołał kolejne kontrowersje, gdy zaczął publikować zniesławiające i obraźliwe tweety za pośrednictwem swojego konta na Twitterze, co spowodowało, że Microsoft zamknął usługę zaledwie 16 godzin po jej uruchomieniu. Podobnie nowoczesnym narzędziom generatywnej sztucznej inteligencji może brakować zrozumienia kontekstu, aby odróżnić odpowiednią komunikację od niewłaściwej komunikacji.

Aby pokonać te ograniczenia generatywnej sztucznej inteligencji, kluczowe jest wdrożenie mechanizmów nadzoru człowieka i przeglądu treści, szczególnie w zastosowaniach, w których najważniejsze jest zrozumienie kontekstu, takich jak moderowanie mediów społecznościowych lub obsługa klienta.

Ograniczone możliwości adaptacji i dostosowywania

Dostosowanie modeli generatywnej sztucznej inteligencji do konkretnych potrzeb biznesowych może być trudne. Na przykład firmy, które przyjęły już generatywne modele sztucznej inteligencji, twierdzą, że mogą mieć trudności ze zrozumieniem żargonu i niuansów specyficznych dla branży.

Gotowe modele nie zawsze odpowiadają unikalnym wymaganiom Twojej firmy, co wymaga znacznego dostosowania. Może to być czasochłonne i kosztowne.

Aby stawić czoła wyzwaniom związanym z dostosowywaniem, ważne jest inwestowanie w przechowywanie danych i wszechstronne dostrajanie modelu. Współpraca z ekspertami w dziedzinie sztucznej inteligencji i skupienie się na danych szkoleniowych specyficznych dla danej dziedziny może pomóc w zwiększeniu możliwości dostosowania generatywnych modeli sztucznej inteligencji do konkretnych kontekstów biznesowych.

Rozważania dotyczące wdrożenia Gen AI w przedsiębiorstwach

Przyjęcie generatywnej sztucznej inteligencji to transformacyjna podróż, która wymaga dokładnego rozważenia nieodłącznych wyzwań i ograniczeń generatywnej sztucznej inteligencji. Gdy firmy badają potencjalną integrację technologii i rozważają zalety i wady generatywnej sztucznej inteligencji, na pierwszy plan wysuwają się trzy kluczowe aspekty: ocena dopasowania biznesowego, opracowanie zwycięskiej strategii wdrożenia oraz poruszanie się po wymaganiach dotyczących zgodności i zarządzania.

Ocena dopasowania biznesowego

Określenie znaczenia generatywnej sztucznej inteligencji w kontekście przedsiębiorstwa wymaga szczegółowej oceny. Praktyczne ramy obejmują rozważenie następujących czynników.

• Potrzeby operacyjne: Zidentyfikuj obszary w firmie, w których generatywna sztuczna inteligencja może usprawnić procesy, zwiększyć produktywność lub odblokować przychody.
• Gotowość danych: Oceń jakość i ilość dostępnych danych. Generatywna sztuczna inteligencja w dużym stopniu opiera się na danych, a posiadanie solidnego zbioru danych ma kluczowe znaczenie dla optymalnej wydajności.
• Skalowalność: Oceń skalowalność generatywnych rozwiązań AI w celu dostosowania ich do zmieniających się potrzeb przedsiębiorstwa.
• Dopasowanie zestawu umiejętności: oceń istniejący zestaw umiejętności w organizacji, aby określić, czy do pomyślnej integracji wymagane jest podnoszenie kwalifikacji lub dodatkowy talent.

Strategia wdrażania

Pomyślna integracja generatywnej sztucznej inteligencji z operacjami biznesowymi wymaga dobrze opracowanego planu. Kluczowe kroki, które należy podjąć, aby odkryć zalety generatywnej sztucznej inteligencji, są następujące.

• Programy pilotażowe: inicjowanie programów pilotażowych na małą skalę w celu przetestowania wykonalności i skuteczności generatywnych rozwiązań AI w określonych funkcjach biznesowych.
• Wspólne uczenie się: zachęcaj do współpracy międzyfunkcyjnej, wspierając wspólne zrozumienie generatywnej sztucznej inteligencji w różnych działach.
• Rozwój iteracyjny: zastosuj podejście do programowania iteracyjnego, umożliwiające ciągłe udoskonalanie w oparciu o opinie użytkowników i zmieniające się wymagania biznesowe.
• Skalowalna infrastruktura: zainwestuj w skalowalną infrastrukturę, aby sprostać rosnącym wymaganiom generatywnej sztucznej inteligencji w miarę rozszerzania się jej integracji w całym przedsiębiorstwie.

Nawigacja po etycznym użytkowaniu

Gdy przedsiębiorstwa rozpoczynają proces wdrażania sztucznej inteligencji, względy etyczne, zgodność z prawem i zarządzanie stają się najważniejsze. Strategie zapewniające etyczne wykorzystanie sztucznej inteligencji obejmują następujące elementy.

• Rady ds. etyki: ustanawianie komisji lub komisji ds. etyki w celu zapewnienia nadzoru i wskazówek w zakresie etycznych konsekwencji zastosowań sztucznej inteligencji.
• Praktyki w zakresie przejrzystości: nadaj priorytet przejrzystości w procesach decyzyjnych AI, zapewniając interesariuszom zrozumienie, w jaki sposób generatywna sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w przedsiębiorstwie.
• Zgodność z przepisami: bądź na bieżąco ze zmieniającymi się ramami prawnymi i regulacyjnymi związanymi ze sztuczną inteligencją oraz przestrzegaj ich, zapewniając, że przyjęcie generatywnej sztucznej inteligencji będzie zgodne ze standardami i wytycznymi branżowymi.
• Ciągłe monitorowanie: wdrażaj systemy ciągłego monitorowania generatywnych zastosowań sztucznej inteligencji, umożliwiające szybką identyfikację i łagodzenie wszelkich problemów etycznych lub związanych ze zgodnością.

Konkluzja

Generatywna sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki pracujemy, komunikujemy się i tworzymy, oferując zarówno niespotykane wcześniej możliwości, jak i rozważania. Badanie zalet i wad generatywnej sztucznej inteligencji ma kluczowe znaczenie dla oceny jej potencjalnego wpływu. Dlatego też, wykorzystując jego możliwości, musimy nadać priorytet jego odpowiedzialnemu wykorzystaniu. Firmy, jako odbiorcy tej rewolucyjnej technologii, muszą odegrać kluczową rolę w zapewnieniu płynnego dostosowania sztucznej inteligencji generacji do zasad etycznych. Dla przedsiębiorstw i konsumentów ważne jest, aby korzystali z narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji w sposób doradczy, pozostawiając podejmowanie ostatecznych decyzji ludziom.

Jeśli chcesz etycznie wykorzystać potencjał generatywnej sztucznej inteligencji, zapraszamy do nawiązania kontaktu z ITRex.

Artykuł ten został pierwotnie opublikowany na stronie internetowej ITRex.