Jak generativní umělá inteligence zvyšuje produktivitu znalostních pracovníků

Nejnovější neustálé a inovativní technologické pokroky jsou vedeny doménami, jako je umělá inteligence (AI), robotika, blockchain a programovatelná biologie. Tyto technologie revolucionalizují maloobchod, automobilový průmysl, finance, výrobu a mnoho dalších odvětví na makro i mikro úrovni.

AI, zejména generativní AI, mění životy a denní úkoly znalostních pracovníků – osob, které jsou odborníky s formálním vzděláním a výcvikem. To je zřejmé v profesích, jako je programování, návrh, inženýrství a psaní, kde generativní AI zvýšila produktivitu znalostních pracovníků.

Ale co je vlastně generativní AI a co z ní dělá kritický prvek pro znalostní pracovníky? Pojďme prozkoumat tuto myšlenku blíže! 

Co je generativní umělá inteligence?

Generativní AI vytváří nový obsah, jako je text, video, audio a obrázky, automaticky pomocí algoritmů AI, na základě zadání napsaných lidmi. 

Mezi některé z nejvýznamnějších nástrojů a produktů generativní AI patří:

• ChatGPT – Vyvinutý firmou OpenAI, ChatGPT je inteligentní chatbot, který může poskytnout velmi podrobné a personalizované odpovědi na základě vstupů uživatelů.
• DALL-E 2, Stable Diffusion, & Midjourney – Tyto jsou nástroje pro generaci obrázků pomocí AI.
• Meta – Tento je nástroj pro generaci videa pomocí AI, který umožňuje uživatelům generovat videa z textových vstupů.
• Codex – Umožňuje programátorům generovat kód v několika programovacích jazycích během několika sekund.

Teď se podívejme, jak generativní AI ovlivňuje znalostní pracovníky!

Jak generativní umělá inteligence zvyšuje produktivitu znalostních pracovníků v různých oborech

Podle ARK’s Big Ideas 2023 zpráva, AI má zvýšit produktivitu znalostních pracovníků více než čtyřnásobně do roku 2030. Zpráva také naznačuje, že s 100% přijetím, AI by mohlo přinést asi 200 bilionů dolarů v podobě produktivity práce po celkovém výdaji na AI ve výši 31 bilionů dolarů. Pokud dodavatelé mohou získat pouze 10% hodnoty vytvořené svými produkty založenými na AI, mohou získat téměř 14 bilionů dolarů v příjmu a 90 bilionů dolarů v hodnotě podniku v roce 2030.

Prognóza trhu AI pro rok 2030. Zdroj: ARK’s Big Ideas 2023

Podívejme se detailněji, jak nástroje generativní AI přispívají ke zvýšení produktivity spisovatelů, vývojářů a umělců.

1. Znalostní pracovníci: Spisovatelé A Editáři

Moderní podniky potřebují dobře prozkoumaný a dovedně vytvořený obsah, aby přilákaly publikum. To je místo, kde generativní AI usnadňuje práci spisovatelům a editorům.

S vývojem inteligentních chatbotů, jako je ChatGPT, se vytváření obsahu stává stále snadnějším a ekonomičtějším. Podle ARK’s Big Ideas 2023 zpráva, ChatGPT náklady na inference pro dotaz jsou kolem 0,01 dolaru v roce 2022. Pro miliardu dotazů by celkové náklady na inference byly 10 milionů dolarů. Do roku 2030 by tyto náklady měly klesnout na pouhých 650 dolarů, na základě Wrightova zákona. 

Takový pokles nákladů by umožnil masové přijetí nástrojů AI pro tvorbu obsahu. Například do roku 2030 by aplikace typu ChatGPT měly dosáhnout stejné úrovně jako Google Search a zpracovávat 8,5 miliardy vyhledávání denně. Proto bude pro pracovníky v oblasti obsahu snazší využít generativní AI ve svých denních úkolech.

2. Znalostní pracovníci: Softwaroví Inženýři A Vývojáři

Vzhledem k složitým a dlouhým cyklům softwarového vývoje, řízení a nasazení softwaru vyžaduje tým zkušených vývojářů a programátorů. Nástroje generativní AI pro kódování, jako je Codex a Copilot, usnadňují softwarový vývoj a zvyšují produktivitu pro znalostní pracovníky. 

Skutečně, ARK’s Big Ideas 2023 zpráva uvádí, že asistenti AI pro kódování snižují čas potřebný pro dokončení úkolu o polovinu. Do roku 2030 by asistenti AI pro kódování mohli zvýšit výstup softwarových inženýrů desetinásobně.  

Čas potřebný pro dokončení úkolů kódování. Zdroj: ARK’s Big Ideas 2023

3. Znalostní pracovníci: Vizuální Umělci A Designéři

Jedna skupina znalostních pracovníků, kategorizovaná jako umělci a designéři, je také ovlivněna generativní AI. Jejich úkoly obvykle zahrnují vytváření vizuálních konceptů, grafiky, ilustrací a kreativních uživatelských rozhraní pomocí nástrojů pro návrh, jako je Adobe Photoshop, Illustrator a Canva, aby poskytli bohaté uživatelské zkušenosti. 

S průlomovými modely generativní AI pro obrázky, jako je DALL-E2, Stable Diffusion a Midjourney, produktivita designerů výrazně vzrostla. Například grafický design, který lidé vytvářejí za 5 hodin a stojí 150 dolarů, může být nyní vytvořen za méně než minutu za 8 centů pomocí modelů generativní AI pro obrázky. 

4. Znalostní pracovníci: Hudebníci A Zvukoví Inženýři

Generativní AI usnadňuje skládání a mixování hudební skladby. Například Googleův AudioLM je generativní model audio, který vytváří realistickou klavírní hudbu a dokončuje neúplné akustické tóny. Google také vyvinul model generace hudby nazvaný MusicLM, který může generovat krásné melodie na základě textových popisů.

V roce 2020 Open AI představil podobný nástroj pro generaci hudby nazvaný Jukebox, který generuje nové hudební vzorky na základě žánru, umělce a textů jako vstupu. Předtím Open AI vydal založený na GPT-2 MuseNet model, který může generovat 4minutové hudební skladby pomocí 10 nástrojů.

Ačkoli modely generativní audio jsou ve své rané fázi, prostor pro zvýšení produktivity hudebníků a zvukových inženýrů bude růst každý rok s lepšími nástroji generativní AI pro hudbu.

5. Znalostní pracovníci: Youtuberi A Tvůrci Videobsahu

Videobsah je na vzestupu. V roce 2022 bylo asi 51 milionů kanálů na YouTube. Produkce videobsahu prochází několika fázemi, včetně natáčení, editace, přidání ilustrací a zvuků, a předprodukce a postprodukce.

Nástroje generativní AI pro video usnadňují tvorbu videobsahu pro znalostní pracovníky. Nástroje, jako je Synthesia.io, a Pictory, umožňují tvůrcům videobsahu vytvářet videa ze scénářů. Mohou přidat vypravěče a video pozadí, aby vytvořili profesionální videa na základě těchto scénářů.

V září 2022 Meta AI vydala Make-A-Video platformu, která může generovat vysoce kvalitní video klipy na základě textových vstupů. Byla trénována na veřejně dostupných datech, aby se naučila video vzorců. Může vytvářet jedinečná videa plná barev, postav a krajin.

Vytváření kvalitnějšího obsahu v kratším čase zvýší produktivitu youtuberů a tvůrců videobsahu v budoucnu.

Výhody a nevýhody generativní AI pro znalostní pracovníky

Pojďme se podívat na různé výhody a nevýhody, které generativní AI představuje pro znalostní pracovníky.

Výhody generativní AI pro znalostní pracovníky

1. Generace Syntetických Dat: Školení inovativních modelů AI vyžaduje obrovské množství dat a generativní AI může tento problém vyřešit. Podle zprávy by generativní AI mělo tvořit 10% všech dat vyprodukovaných v roce 2025 ve srovnání s 1% v roce 2023. Proto nebude nutné, aby odborníci na data a AI čelili výzvám souvisejícím s shromažďováním dat. 
2. Nízké Náklady: Gartner předpovídá, že asi 50% platforem pro nízký kód a bez kódu bude poskytovat „text na kód“ funkcionalitu do roku 2024. Pro vývojáře to znamená více funkcí s minimálním úsilím a náklady. 

Nevýhody generativní AI pro znalostní pracovníky

1. Detekce Syntetického Obsahu: Ačkoli generativní AI zvyšuje produktivitu, problém detekovat obsah generovaný AI a rozlišit ho bude vážnou starostí ve výzkumu a akademii. Do roku 2024 Evropská unie schválí legislativu, která vyžaduje „vodoznak“ artefaktů generovaných AI.
2. Nezaměstnanost: Vývojáři mohou čelit nezaměstnanosti, pokud se generativní AI stane „příliš“ inteligentní. Gartner předpovídá, že do roku 2025 20% odborníků na procedurální kód bude muset získat nové dovednosti, protože generativní AI převezme jejich základní soubor dovedností. 

Náklady Na Vývoj Modelů Generativní AI

Generativní AI je dosud nejvíce inovativní odvětví AI. V současné době jsou náklady na školení modelu generativní AI vysoké, ale postupně klesají. Například odhadované náklady na školení GPT-3 byly 4,6 milionu dolarů v roce 2020. V roce 2022 klesly na 450 000 dolarů.

Náklady na školení GPT-3. Zdroj: ARK’s Big Ideas 2023

Zpráva ARK’s Big Ideas 2023 předpovídá, že do roku 2030 by modely AI s 57krát více parametry než GPT-3 (175 miliard parametrů) mohly být školeny za pouhých 600 000 dolarů. To bude možné díky klesajícím nákladům na školení modelů AI. Wrightův zákon naznačuje, že náklady na relativní výpočetní jednotku (RCU) a software by měly klesat o 57% a 47% ročně, což by vedlo k 70% poklesu nákladů na školení ročně do roku 2030. 

Náklady na hardware pro školení AI. Zdroj: ARK’s Big Ideas 2023.

Zůstaňte aktuální se všemi disruptivními technologiemi AI na unite.ai.