Kuinka generatiivinen tekoäly lisää tietotyöntekijöiden tuottavuutta

Uusimmat jatkuvat ja innovatiiviset teknologisen kehityksen edistämisestä johtavat alueet kuten tekoäly (AI), robotiikka, blockchain ja ohjelmoitava biologia. Nämä teknologiat muuttavat vallitsevia kaupan, auton, rahoituksen, valmistuksen ja monien muiden alojen elämäntapoja ja päivittäisiä tehtäviä sekä makro- että mikrotasolla.

Tekoäly, erityisesti generatiivinen tekoäly, muuttaa tietotyöntekijöiden elämäntapoja ja päivittäisiä tehtäviä – yksilöitä, jotka ovat asiantuntijoita, joilla on virallinen koulutus ja koulutus. Tämä näkyy selvästi ammateissa, kuten ohjelmoinnissa, suunnittelussa, insinöörintiyössä ja kirjoittamisessa, generatiivinen tekoäly on parantanut tietotyöntekijöiden tuottavuutta.

Mutta mitä generatiivinen tekoäly on oikeastaan ja mikä tekee siitä kriittisen tietotyöntekijöille? Tutustumme tähän ajatukseen tarkemmin!

Mikä on generatiivinen tekoäly?

Generatiivinen tekoäly luo uutta sisältöä, kuten tekstiä, videoita, ääniä ja kuvia, automaattisesti tekoälyalgoritmeja käyttäen, joka perustuu ihmisten kirjoittamiin ohjauksiin.

Jotkut merkittävimmistä tekoälygeneraattorityökaluista ja tuotteista ovat:

• ChatGPT – OpenAI:n kehittämä älykäs tekoälychatbot, joka pystyy antamaan erittäin yksityiskohtaisia ja henkilökohtaisia vastauksia käyttäjien ohjauksiin perustuen.
• DALL-E 2, Stable Diffusion, & Midjourney – Nämä ovat tekoälylliset kuvageneraattorit.
• Meta – Tämä on tekoälyllinen videogeneraattori, joka sallii käyttäjien luoda videoita tekstipohjaisista ohjauksista.
• Codex – Se mahdollistaa ohjelmoijille koodin generoinnin useissa ohjelmointikielissä muutamassa sekunnissa.

Nyt, tutustumme siihen, miten generatiivinen tekoäly vaikuttaa tietotyöntekijöihin!

Ymmärtäminen siitä, miten generatiivinen tekoäly lisää tietotyöntekijöiden tuottavuutta eri aloilta

ARK-investin Big Ideas 2023 -raportin mukaan tekoäly on odotettavissa lisäävän tietotyöntekijöiden tuottavuutta yli 4-kertaisesti vuoteen 2030 mennessä. Raportissa myös ehdotetaan, että 100 %:n hyväksynnän kanssa tekoäly voisi tuoda noin 200 biljoonaa dollaria työn tuottavuudesta, kun kokonaiset tekoälymenot ovat 31 biljoonaa dollaria. Jos toimittajat pystyvät keräämään vain 10 %:n arvosta, jonka heidän tekoälytuotteensa luovat, he voivat kerätä lähes 14 biljoonaa dollaria tuloja ja 90 biljoonaa dollaria yritysarvoa vuonna 2030.

Tekoälymarkkinoiden ennuste vuodelle 2030. Lähde: ARK-investin Big Ideas 2023

Tutustumme tarkemmin siihen, miten tekoälygeneraattorityökalut vaikuttavat sisällönkirjoittajien, kehittäjien ja taiteilijoiden tuottavuuteen.

1. Tietotyöntekijät: Sisällönkirjoittajat ja toimittajat

Nykyiset yritykset tarvitsevat hyvin tutkittua ja taitavasti kirjoitettua sisältöä houkutellakseen yleisöä. Tässä kohtaa generatiivinen tekoäly tekee sisällönkirjoittajien ja toimittajien työn helpommaksi.

Älykkäiden chatbottien, kuten ChatGPT:n, myötä sisällönluominen on muuttunut yhä helpommaksi ja taloudellisemmaksi. ARK-investin Big Ideas 2023 -raportin mukaan ChatGPT:n kyselykohtainen inference maksaa noin 0,01 dollaria vuonna 2022. Miljardin kyselyn osalta kokonainen inference-maksu olisi 10 000 000 dollaria. Vuoteen 2030 mennessä tämä maksu on odotettavissa laskevan ainoastaan 650 dollariin Wrightin lakiin perustuen.

Tällainen kustannuslasku mahdollistaisi tekoälysisällön työkalujen laajan käytön. Esimerkiksi vuoteen 2030 mennessä ChatGPT-tyyppiset sovellukset ovat odotettavissa saavuttavan Google (GOOGL ) -haun mittakaavan ja prosessoivan 8,5 miljardia hakua päivittäin. Tämä tekee helpommaksi tietotyöntekijöille sisällönalalla hyödyntää generatiivista tekoälyä päivittäisissä tehtävissä.

2. Tietotyöntekijät: Ohjelmistokehittäjät ja kehittäjät

Ottaen huomioon monimutkaiset ja pitkät ohjelmistokehityskaaret, ohjelmistojen hallinta ja käyttöönotto vaativat joukon omistautuneita, taitavia kehittäjiä ja ohjelmoijia. Generatiivinen tekoälykoodausvälineet, kuten Codex ja Copilot, tekevät ohjelmistokehityksestä helpompaa ja tuottavampaa tietotyöntekijöille.

Itse asiassa ARK-investin Big Ideas 2023 -raportin mukaan tekoälyavustajat vähentävät koodausajan puoleen. Vuoteen 2030 mennessä tekoälyavustajat voivat kymmenkertaistaa ohjelmistokehittäjien tuotannon.

Koodausajan suorittaminen. Lähde: ARK-investin Big Ideas 2023

3. Tietotyöntekijät: Visuaaliset taiteilijat ja suunnittelijat

Toinen ryhmä tietotyöntekijöitä, jotka luokitellaan taiteilijoiksi ja suunnittelijoiksi, on myös vaikuttunut generatiivisesta tekoälystä. Heidän tehtäviinsä kuuluu yleensä visuaalisten käsitteiden, grafiikkojen, kuvituksien ja luovan UI:n luominen suunnittelutyökalujen avulla, kuten Adobe Photoshop, Illustrator ja Canva, jotta voidaan tarjota rikkaat käyttäjäkokemukset.

Mullistavien generatiivisten kuvamallien, kuten DALL-E2, Stable Diffusion ja Midjourney, myötä suunnittelijoiden tuottavuus on lisääntynyt valtavasti. Esimerkiksi graafiset suunnitelmat, jotka ihmiset tekevät 5 tunnissa ja maksavat 150 dollaria, voidaan nyt tehdä helposti alle minuutissa 8 sentillä käyttäen generatiivisia kuvamalleja.

4. Tietotyöntekijät: Muusikot ja äänisuunnittelijat

Generatiivinen tekoäly tekee musiikin ja äänien luomisen helpommaksi. Esimerkiksi Google:n AudioLM on generatiivinen äänimalli, joka luo realistista piano-musiikkia ja täydentää epätäydellisiä akustisia säveliä. Google on myös kehittänyt musiikin generoimismallin nimeltä MusicLM, joka voi luoda kauniita melodioita tekstikuvauksien perusteella.

Vuonna 2020 Open AI esitteli samankaltaisen musiikin generoimistyökalun nimeltä Jukebox, joka luo uuden musiikkinäytteen genre-, artisti- ja sanoitusten perusteella. Aikaisemmin Open AI on julkaissut myös GPT-2-pohjaisen MuseNet -mallin, joka voi luoda 4-minuuttisen musiikkisävellyksen 10 soittimen avulla.

Vaikka generatiiviset äänimallit ovat vasta alkuvaiheessa, muusikkojen ja äänisuunnittelijoiden tuottavuuden lisäämisen mahdollisuudet kasvavat joka vuosi paremman generatiivisen tekoälymusiikin työkalujen myötä.

5. Tietotyöntekijät: Youtubetahansa ja videosisällön luojat

Videosisältö on kasvamassa. Vuonna 2022 oli noin 51 miljoonaa YouTube-kanavaa. Videosisällön tuotanto käsittää useita vaiheita, mukaan lukien tallennuksen, editoinnin, kuvien ja äänten lisäämisen sekä ennen ja jälkeen tuotannon.

Generatiivinen tekoälyvideoalustat helpottavat videosisällön luomista tietotyöntekijöille. Työkalut, kuten Synthesia.io ja Pictory, tekevät videoiden luomisesta helpompaa video-markkinoijille ja brändiasiantuntijoille. Nämä älykkäät tekoälyalustat sallivat sisällönluojien luoda videoita käsikirjoituksista. He voivat lisätä kertojan ja videotaustan luodakseen ammattimaisen näköisiä videoita näiden käsikirjoitusten perusteella.

Syyskuussa 2022 Meta AI julkaisi Make-A-Video -alustan, joka voi luoda laadukkaita videoita tekstipohjaisista ohjauksista. Se on koulutettu julkisesti saatavilla olevilla tietokannoilla oppiakseen video-malleja. Se voi luoda yksilöllisiä videoita, jotka ovat täynnä värejä, hahmoja ja maisemia.

Laadukkaan sisällön luominen lyhyessä ajassa parantaa Youtubetaiteilijoiden ja videosisällönluojien tuottavuutta tulevaisuudessa.

Generatiivisen tekoälyn hyödyt ja haitat tietotyöntekijöille

Tutustumme nyt generatiivisen tekoälyn eri hyötyihin ja haittoihin tietotyöntekijöille.

Generatiivisen tekoälyn hyödyt tietotyöntekijöille

1. Synteettisen datan generointi: Uusien tekoälymallien kouluttamiseen vaaditaan runsaasti tietokantoja, ja generatiivinen tekoäly voi ratkaista tämän ongelman. Raportin mukaan generatiivinen tekoäly tulee vastaamaan 10% kaikista tuotetuista tiedoista vuonna 2025 verrattuna 1%:iin vuonna 2023. Tämän vuoksi data-analyytikot ja tekoälyasiantuntijat eivät joutuisi kohtaamaan tietojen keräämisen haasteita.
2. Matalat kustannukset: Gartner ennustaa, että noin 50% matalan koodin / ilman koodin kehitysalueista tarjoaa “teksti-koodi” -toiminnallisuutta vuoteen 2024 mennessä. Kehittäjille tämä tarkoittaa enemmän ominaisuuksia vähimmäisillä ponnisteluin ja kustannuksin.

Generatiivisen tekoälyn haitat tietotyöntekijöille

1. Synteettisen sisällön havaitseminen: Vaikka generatiivinen tekoäly lisää tuottavuutta, generatiivisen tekoälysisällön havaitseminen ja erottaminen muodostuu vakavaksi huoleksi tutkimuksessa ja akatemiassa. Vuoteen 2024 mennessä Euroopan unioni aikoo säätää lainsäädännön, joka edellyttää “vesileimaa” tekoälyllisistä artefakteista.
2. Työttömyys: Kehittäjät voivat kohtaamaan työttömyyden, jos generatiivinen tekoäly tulee “liian” älykkääksi. Gartner ennustaa, että vuoteen 2025 mennessä 20% proseduraalisten koodausten ammattilaisista joutuu hankkimaan uusia taitoja, koska generatiivinen tekoäly ottaa haltuun heidän perustyönsä.

Generatiivisen tekoälymallin rakentamiskustannukset

Generatiivinen tekoäly on kaukana innovatiivisimmasta tekoälyn haaraumasta. Tällä hetkellä generatiivisen tekoälymallin kouluttamisen kustannukset ovat korkeat, mutta vähenevät hitaasti. Esimerkiksi arvioitu kustannus GPT-3:n kouluttamiseen oli 4,6 miljoonaa dollaria vuonna 2020. Vuonna 2022 se on laskenut 450 000 dollariin.

GPT-3:n koulutuskustannukset. Lähde: ARK-investin Big Ideas 2023

ARK-investin Big Ideas 2023 -raportin mukaan vuoteen 2030 mennessä tekoälymallit, joilla on 57 kertaa enemmän parametreja kuin GPT-3 (175 B parametreja), voidaan kouluttaa ainoastaan 600 000 dollarin kustannuksilla. Tämä on pääasiassa mahdollista tekoälymallien koulutuskustannusten laskun ansiosta. Wrightin laki osoittaa, että tekoälysuhteellisen laskentayksikön (RCU) tuotantokustannukset ja ohjelmistokustannukset tulevat laskemaan 57 %:lla ja 47 %:lla vuosittaisilla tasolla, mikä johtaa 70 %:n laskuun koulutuskustannuksissa vuoteen 2030 mennessä.

Tekoälykoulutuksen laitteistokustannukset. Lähde: ARK-investin Big Ideas 2023

Pysy ajan tasalla kaikkien mullistavien tekoälyteknologioiden kanssa unite.ai:ssa.