Τεχνητή νοημοσύνη
Πώς το Generative AI αυξάνει την παραγωγικότητα των εργαζομένων στη γνώση
Οι τελευταίες αδιάκοπες και καινοτόμες τεχνολογικές εξελίξεις καθοδηγούνται από τομείς όπως η τεχνητή νοημοσύνη (AI), η ρομποτική, το blockchain και η προγραμματιζόμενη βιολογία. Αυτές οι τεχνολογίες φέρνουν επανάσταση στη λιανική, την αυτοκινητοβιομηχανία, τη χρηματοδότηση, τη μεταποίηση και πολλούς άλλους κλάδους τόσο σε μακρο όσο και σε μικροεπίπεδο.
AI, ειδικότερα γενετική AI, μεταμορφώνει τον τρόπο ζωής και τις καθημερινές εργασίες των εργαζομένων στη γνώση – ατόμων που είναι ειδικοί σε θέματα με επίσημη εκπαίδευση και κατάρτιση. Πολύ εμφανές σε επαγγέλματα όπως ο προγραμματισμός, ο σχεδιασμός, η μηχανική και η συγγραφή, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη έχει ενισχύσει την παραγωγικότητα των εργαζομένων στη γνώση.
Αλλά τι είναι ακριβώς η γενετική τεχνητή νοημοσύνη και τι την καθιστά κρίσιμη για τους εργαζόμενους στη γνώση; Ας εξερευνήσουμε αυτή την ιδέα περισσότερο!
Τι είναι το Generative AI;
Το Generative AI δημιουργεί νέο περιεχόμενο, όπως κείμενο, βίντεο, ήχο και εικόνα αυτόματα χρησιμοποιώντας αλγόριθμους AI, με βάση τα γραπτά από τον άνθρωπο προτροπές.
Μερικά από τα πιο σημαντικά εργαλεία και προϊόντα παραγωγής AI περιλαμβάνουν:
- ChatGPT – Αναπτύχθηκε από την OpenAI, το ChatGPT είναι ένα έξυπνο chatbot AI ικανό να παρέχει εξαιρετικά λεπτομερείς και εξατομικευμένες απαντήσεις με βάση τις προτροπές των χρηστών.
- DALL-E2, Σταθερή Διάχυση, & Μεσοταξίδι – Αυτά είναι εργαλεία δημιουργίας εικόνας με τεχνητή νοημοσύνη.
- Meta – Αυτό είναι ένα εργαλείο δημιουργίας βίντεο με τεχνητή νοημοσύνη που επιτρέπει στους χρήστες να δημιουργούν βίντεο από μηνύματα κειμένου.
- Κώδιξ – Επιτρέπει στους προγραμματιστές να δημιουργήσουν κώδικα σε πολλές γλώσσες προγραμματισμού μέσα σε λίγα δευτερόλεπτα.
Τώρα, ας δούμε πώς η παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη επηρεάζει τους εργαζόμενους στη γνώση!
Κατανόηση του τρόπου με τον οποίο το Generative AI αυξάνει την παραγωγικότητα των εργαζομένων με γνώση από διαφορετικούς τομείς
Σύμφωνα με ARK's Big Ideas 2023 έκθεση, η τεχνητή νοημοσύνη αναμένεται να αυξήσει την παραγωγικότητα των εργαζομένων στη γνώση περισσότερο από 4 φορές έως το 2030. Η έκθεση προτείνει επίσης ότι με 100% υιοθέτηση, η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να αποφέρει περίπου 200 τρισεκατομμύρια δολάρια όσον αφορά την παραγωγικότητα της εργασίας μετά από μια συνολική δαπάνη AI ύψους 31 τρισεκατομμυρίων δολαρίων . Εάν οι πωλητές μπορούν να εξάγουν μόνο το 10% της αξίας που δημιουργείται από τα προϊόντα τους που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη, μπορούν να συγκεντρώσουν σχεδόν 14 τρισεκατομμύρια δολάρια σε έσοδα και 90 τρισεκατομμύρια δολάρια σε εταιρική αξία το 2030.
Πρόβλεψη αγοράς AI για το 2030. Πηγή: ARK's Big Ideas 2023
Ας δούμε αναλυτικά πώς τα εργαλεία δημιουργίας AI συμβάλλουν στην αύξηση της παραγωγικότητας των συγγραφέων περιεχομένου, των προγραμματιστών και των καλλιτεχνών.
1. Εργάτες Γνώσης: Συγγραφείς & Συντάκτες Περιεχομένου
Οι σύγχρονες επιχειρήσεις χρειάζονται καλά ερευνημένο και επιδέξια δημιουργημένο περιεχόμενο για να προσελκύσουν κοινό. Αυτό είναι όπου η γενετική τεχνητή νοημοσύνη διευκολύνει τη δουλειά των συγγραφέων περιεχομένου και των συντακτών.
Με την εμφάνιση έξυπνων chatbots όπως το ChatGPT, η δημιουργία περιεχομένου γίνεται όλο και πιο εύκολη και οικονομική. Σύμφωνα με ARK's Big Ideas 2023 Η αναφορά, το συμπέρασμα του ChatGPT ανά ερώτημα, κοστίζει περίπου 0.01 $ το 2022. Για ένα δισεκατομμύριο ερωτήματα, το συνολικό κόστος συμπερασμάτων γίνεται 10,000,000 $. Μέχρι το 2030, αυτό το κόστος αναμένεται να συρρικνωθεί σε μόλις 650 δολάρια, με βάση ο νόμος του Ράιτ.
Μια μείωση κόστους αυτού του μεγέθους θα επέτρεπε τη μαζική υιοθέτηση εργαλείων περιεχομένου AI. Για παράδειγμα, μέχρι το 2030, οι εφαρμογές τύπου ChatGPT αναμένεται να ταιριάζουν με την κλίμακα της Αναζήτησης Google και να επεξεργάζονται 8.5 δισεκατομμύρια αναζητήσεις καθημερινά. Ως εκ τούτου, θα είναι ευκολότερο για τους εργαζόμενους στη γνώση στον τομέα περιεχομένου να αξιοποιήσουν τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη σε καθημερινές εργασίες.
2. Εργάτες Γνώσης: Μηχανικοί & Προγραμματιστές Λογισμικού
Δεδομένων των περίπλοκων και μακρών κύκλων ανάπτυξης λογισμικού, η διαχείριση και η ανάπτυξη λογισμικού απαιτεί μια ομάδα αφοσιωμένων, εξειδικευμένων προγραμματιστών και προγραμματιστών. Δημιουργικά εργαλεία κωδικοποίησης AI όπως το Codex και Δεύτερος πιλότος διευκολύνουν την ανάπτυξη λογισμικού και πιο παραγωγικό για εργαζόμενους στη γνώση.
Στην πραγματικότητα, ARK's Big Ideas 2023 Η έκθεση αναφέρει ότι οι βοηθοί κωδικοποίησης AI μειώνουν το χρόνο για την ολοκλήρωση μιας εργασίας κωδικοποίησης στο μισό. Μέχρι το 2030, οι βοηθοί κωδικοποίησης AI θα μπορούσαν να αυξήσουν την παραγωγή των μηχανικών λογισμικού κατά 10 φορές.
Ώρα να ολοκληρώσετε τις εργασίες κωδικοποίησης. Πηγή: ARK's Big Ideas 2023
3. Εργάτες Γνώσης: Εικαστικοί Καλλιτέχνες & Σχεδιαστές
Μια άλλη ομάδα εργαζομένων στη γνώση που κατηγοριοποιούνται ως καλλιτέχνες και σχεδιαστές επηρεάζεται επίσης από τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη. Τα καθήκοντά τους συνήθως περιλαμβάνουν τη δημιουργία οπτικών εννοιών, γραφικών, εικονογραφήσεων και δημιουργικών UI χρησιμοποιώντας εργαλεία σχεδίασης όπως το Adobe Photoshop, το Illustrator και το Canva για να προσφέρουν πλούσιες εμπειρίες χρήστη.
Με πρωτοποριακό παραγωγικά μοντέλα εικόνας όπως το DALL-E2, το Stable Diffusion και το Midjourney, η παραγωγικότητα των σχεδιαστών έχει αυξηθεί πάρα πολύ. Για παράδειγμα, γραφικά σχέδια που γίνονται από ανθρώπους σε 5 ώρες και κοστίζουν 150 $ μπορούν τώρα να γίνουν εύκολα σε κάτω από ένα λεπτό για 8 σεντς χρησιμοποιώντας παραγωγικά μοντέλα εικόνας.
4. Εργάτες Γνώσης: Μουσικοί & Ηχολήπτες
Το Generative AI κάνει τη σύνθεση και τη μίξη ενός μουσικού κομματιού πολύ πιο εύκολη. Για παράδειγμα, της Google AudioLM είναι ένα παραγωγικό μοντέλο ήχου που δημιουργεί ρεαλιστική μουσική για πιάνο και ολοκληρώνει ημιτελείς ακουστικούς τόνους. Η Google έχει επίσης αναπτύξει ένα μοντέλο παραγωγής μουσικής με το όνομα MusicLM που μπορεί να δημιουργήσει όμορφες μελωδίες βασισμένες σε περιγραφές κειμένου.
Το 2020, το Open AI παρουσίασε ένα παρόμοιο εργαλείο παραγωγής μουσικής γνωστό ως Τζουκ μποξ που δημιουργεί ένα νέο μουσικό δείγμα με βάση το είδος, τον καλλιτέχνη και τους στίχους ως είσοδο. Προηγουμένως το Open AI κυκλοφόρησε επίσης ένα Βασισμένο σε GPT-2 MuseNet μοντέλο που μπορεί να δημιουργήσει μουσικές συνθέσεις διάρκειας 4 λεπτών χρησιμοποιώντας 10 όργανα.
Παρόλο που τα μοντέλα παραγωγής ήχου βρίσκονται στην αναδυόμενη φάση τους, το περιθώριο για την αύξηση της παραγωγικότητας των μουσικών και των μηχανικών ήχου θα αυξάνεται μόνο κάθε χρόνο με καλύτερα εργαλεία παραγωγής μουσικής AI.
5. Εργάτες γνώσης: Youtubers & Δημιουργοί περιεχομένου βίντεο
Το περιεχόμενο βίντεο ανθεί. Υπήρχαν περίπου 51 εκατομμύρια Κανάλια YouTube το 2022. Η παραγωγή περιεχομένου βίντεο περνά από διάφορα στάδια, όπως η εγγραφή, η επεξεργασία, η προσθήκη εικονογραφήσεων και ήχων, καθώς και η προ και μετά την παραγωγή.
Οι παραγωγικές πλατφόρμες βίντεο τεχνητής νοημοσύνης διευκολύνουν τη δημιουργία περιεχομένου βίντεο για τους εργαζόμενους στη γνώση. Εργαλεία όπως Synthesia.io, να Pictory, διευκολύνουν τη δημιουργία βίντεο για τους επαγγελματίες του μάρκετινγκ βίντεο και τους ειδικούς στο branding. Αυτές οι πλατφόρμες τεχνητής νοημοσύνης τελευταίας τεχνολογίας επιτρέπουν στους δημιουργούς περιεχομένου να δημιουργούν βίντεο από σενάρια. Μπορούν να προσθέσουν έναν αφηγητή και ένα φόντο βίντεο για να δημιουργήσουν βίντεο με επαγγελματική εμφάνιση με βάση αυτά τα σενάρια.
Τον Σεπτέμβριο του 2022 κυκλοφόρησε το Meta AI Κάνε ένα βίντεο πλατφόρμα που μπορεί να δημιουργήσει βίντεο κλιπ υψηλής ποιότητας με βάση τα μηνύματα κειμένου. Εκπαιδεύτηκε σε δημόσια διαθέσιμα σύνολα δεδομένων για να μάθει μοτίβα βίντεο. Μπορεί να δημιουργήσει μοναδικά βίντεο που είναι γεμάτα χρώματα, χαρακτήρες και τοπία.
Η δημιουργία περισσότερο ποιοτικού περιεχομένου σε σύντομο χρονικό διάστημα θα ενισχύσει την παραγωγικότητα των YouTubers και των δημιουργών περιεχομένου βίντεο στο μέλλον.
Πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα του Generative AI for Knowledge Workers
Ας δούμε τα διάφορα οφέλη και μειονεκτήματα που παρουσιάζει η γενετική τεχνητή νοημοσύνη στους εργαζόμενους στη γνώση.
Πλεονεκτήματα του Generative AI for Knowledge Workers
- Δημιουργία συνθετικών δεδομένων: Η εκπαίδευση καινοτόμων μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης απαιτεί άφθονες ποσότητες συνόλων δεδομένων και η γενετική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να λύσει αυτό το πρόβλημα. Σύμφωνα με πληροφορίες, θα λαμβάνεται υπόψη η γενετική τεχνητή νοημοσύνη 10% όλων των δεδομένων που παράγονται το 2025 σε σύγκριση με 1% το 2023. Ως εκ τούτου, οι επιστήμονες δεδομένων και οι ειδικοί της τεχνητής νοημοσύνης δεν θα χρειαστεί να αντιμετωπίσουν τις προκλήσεις που σχετίζονται με τη συλλογή δεδομένων.
- Χαμηλά έξοδα: Η Gartner το προβλέπει 50% Οι πλατφόρμες ανάπτυξης χαμηλού κώδικα/χωρίς κώδικα θα παρέχουν λειτουργικότητα "κείμενο σε κώδικα" έως το 2024. Για τους προγραμματιστές, αυτό σημαίνει περισσότερες δυνατότητες με τη μικρότερη προσπάθεια και κόστος.
Μειονεκτήματα του Generative AI για τους εργαζόμενους στη γνώση
- Ανίχνευση συνθετικού περιεχομένου: Αν και η γενετική τεχνητή νοημοσύνη αυξάνει την παραγωγικότητα, το πρόβλημα ανίχνευσης και διάκρισης του γενετικού περιεχομένου τεχνητής νοημοσύνης θα αποτελέσει σοβαρό πρόβλημα στην έρευνα και τον ακαδημαϊκό κόσμο. Μέχρι το 2024, η Ευρωπαϊκή Ένωση θα εγκρίνει νομοθεσία που θα επιβάλλει την «υδατοσήμανση» των αντικειμένων που δημιουργούνται από την τεχνητή νοημοσύνη.
- Ανεργία: Οι προγραμματιστές μπορούν να αντιμετωπίσουν την ανεργία εάν η γενετική τεχνητή νοημοσύνη γίνει «υπερβολικά» έξυπνη. Η Gartner προβλέπει ότι μέχρι το 2025, 20% των επαγγελματιών του διαδικαστικού κώδικα θα πρέπει να αποκτήσουν νέες δεξιότητες, επειδή η γενετική τεχνητή νοημοσύνη θα αναλάβει το βασικό σύνολο δεξιοτήτων τους.
Το κόστος κατασκευής μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης
Το Generative AI είναι μακράν ο πιο καινοτόμος κλάδος του AI. Επί του παρόντος, το κόστος εκπαίδευσης ενός παραγωγικού μοντέλου AI είναι υψηλό, αλλά σταδιακά μειώνεται. Για παράδειγμα, το αναμενόμενη Το κόστος εκπαίδευσης GPT-3 ήταν 4.6 εκατομμύρια δολάρια το 2020. Το 2022, έχει μειωθεί σε 450,000 δολάρια.
Κόστος εκπαίδευσης GPT-3. Πηγή: ARK's Big Ideas 2023
The ARK's Big Ideas 2023 Η έκθεση προβλέπει ότι έως το 2030 τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης με 57 φορές περισσότερες παραμέτρους από το GPT-3 (175 παράμετροι B) θα μπορούσαν να εκπαιδεύονται μόνο με 600,000 $. Αυτό θα είναι σε μεγάλο βαθμό δυνατό λόγω του μειωμένου κόστους για την εκπαίδευση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης. Ο νόμος του Ράιτ προτείνει ότι το κόστος παραγωγής και το κόστος λογισμικού σχετικής υπολογιστικής μονάδας AI (RCU) θα πρέπει να μειωθούν κατά 57% και 47% με ετήσιους ρυθμούς, με αποτέλεσμα να μειώνεται κατά 70% το κόστος εκπαίδευσης ετησίως μέχρι το 2030.
Κόστος υλικού εκπαίδευσης AI. Πηγή: ARK's Big Ideas 2023.
Μείνετε ενημερωμένοι με όλες τις ενοχλητικές τεχνολογίες AI στο ενω.αι.
