როგორ ზრდის გენერაციული AI ცოდნის მუშაკების პროდუქტიულობას

უახლეს განუწყვეტელ და ინოვაციურ ტექნოლოგიურ მიღწევებს ხელმძღვანელობენ ისეთი დომენები, როგორიცაა ხელოვნური ინტელექტი (AI), რობოტიკა, ბლოკჩეინი და პროგრამირებადი ბიოლოგია. ეს ტექნოლოგიები ახდენს რევოლუციას საცალო ვაჭრობის, ავტომობილების, ფინანსების, წარმოების და მრავალი სხვა ინდუსტრიის, როგორც მაკრო, ისე მიკრო დონეზე.

AI, კერძოდ გენერაციული AI, გარდაქმნის ცოდნის მუშაკთა ცხოვრების წესს და ყოველდღიურ ამოცანებს - პიროვნებებს, რომლებიც არიან საგნის ექსპერტები ფორმალური განათლებითა და ტრენინგით. საკმაოდ აშკარაა ისეთ პროფესიებში, როგორიცაა პროგრამირება, დიზაინი, ინჟინერია და წერა, გენერაციულმა AI-მა გაზარდა ცოდნის მუშაკების პროდუქტიულობა.

მაგრამ რა არის გენერაციული AI ზუსტად და რა ხდის მას კრიტიკულად ცოდნის მუშაკებისთვის? მოდით გამოვიკვლიოთ ეს იდეა უფრო მეტი! 

რა არის გენერაციული AI?

გენერაციული AI ქმნის ახალ კონტენტს, როგორიცაა ტექსტი, ვიდეო, აუდიო და სურათი ავტომატურად AI ალგორითმების გამოყენებით, ადამიანის მიერ დაწერილი მოთხოვნების საფუძველზე. 

ხელოვნური ინტელექტის წარმოქმნის ზოგიერთი ყველაზე ცნობილი ინსტრუმენტი და პროდუქტი მოიცავს:

• ჩატი GPT – შემუშავებული OpenAI-ს მიერ, ChatGPT არის ინტელექტუალური AI ჩატბოტი, რომელსაც შეუძლია უზრუნველყოს უკიდურესად დეტალური და პერსონალიზებული პასუხები მომხმარებლის მოთხოვნის საფუძველზე.
• DALL-E2, სტაბილური დიფუზია, და შუა მოგზაურობა - ეს არის AI-ზე მომუშავე გამოსახულების გენერირების ხელსაწყოები.
• Meta – ეს არის AI-ზე მომუშავე ვიდეო გენერირების ინსტრუმენტი, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს შექმნან ვიდეო ტექსტური მოთხოვნიდან.
• Codex - ის პროგრამისტებს საშუალებას აძლევს შექმნან კოდი რამდენიმე პროგრამირების ენაზე რამდენიმე წამში.

ახლა ვნახოთ, როგორ მოქმედებს გენერაციული AI ცოდნის მუშაკებზე!

იმის გაგება, თუ როგორ ზრდის გენერაციული AI ცოდნის მუშაკთა პროდუქტიულობას სხვადასხვა დომენიდან

მიხედვით ARK's Big Ideas 2023 მოხსენების თანახმად, ხელოვნური ინტელექტი, სავარაუდოდ, 4-ჯერ გაზრდის ცოდნის მუშაკთა პროდუქტიულობას 2030 წლისთვის. ანგარიში ასევე ვარაუდობს, რომ 100%-იანი ათვისების შემთხვევაში, ხელოვნური ინტელექტის მოპოვება შეიძლება დაახლოებით 200 ტრილიონი დოლარის შემოსავალი იყოს შრომის პროდუქტიულობის თვალსაზრისით, მას შემდეგ, რაც AI საერთო დახარჯვა 31 ტრილიონი დოლარია. . თუ მოვაჭრეებს შეუძლიათ ამოიღონ AI-ზე დაფუძნებული პროდუქტებით შექმნილი ღირებულების მხოლოდ 10%, მათ შეუძლიათ შეაგროვონ თითქმის $14 ტრილიონი შემოსავალი და $90 ტრილიონი საწარმოს ღირებულება 2030 წელს.

AI ბაზრის პროგნოზი 2030 წლისთვის. წყარო: ARK's Big Ideas 2023

მოდით ვნახოთ დეტალურად, თუ როგორ უწყობს ხელს ხელოვნური ინტელექტის გენერატორის ხელსაწყოები კონტენტის მწერლების, დეველოპერების და მხატვრების პროდუქტიულობის გაზრდას.

1. ცოდნის მუშაკები: შინაარსის მწერლები და რედაქტორები

თანამედროვე ბიზნესს სჭირდება კარგად გამოკვლეული და ოსტატურად შემუშავებული შინაარსი აუდიტორიის მოსაზიდად. ეს არის სადაც გენერაციული AI აადვილებს შინაარსის მწერლებისა და რედაქტორების საქმეს.

ინტელექტუალური ჩატბოტების გაჩენით, როგორიცაა ChatGPT, შინაარსის შექმნა სულ უფრო ადვილი და ეკონომიური ხდება. Მიხედვით ARK's Big Ideas 2023  ანგარიში, ChatGPT-ის თითო შეკითხვაზე დასკვნა, 0.01 წელს დაახლოებით 2022 დოლარი ღირს. მილიარდი მოთხოვნისთვის, დასკვნის ჯამური ღირებულება ხდება $10,000,000. 2030 წლისთვის ეს ღირებულება, სავარაუდოდ, მხოლოდ 650 დოლარამდე შემცირდება რაიტის კანონი. 

ამ მასშტაბის ღირებულების კლება საშუალებას მისცემს ხელოვნური ინტელექტის შინაარსის ინსტრუმენტების მასობრივ გამოყენებას. მაგალითად, 2030 წლისთვის, მოსალოდნელია, რომ ChatGPT სტილის აპლიკაციები Google Search-ის მასშტაბებს შეესაბამებოდეს და ყოველდღიურად ამუშავებს 8.5 მილიარდ ძიებას. ამრიგად, შინაარსის დომენში ცოდნის მუშაკებს გაუადვილდებათ გამოიყენონ გენერაციული AI ყოველდღიურ ამოცანებში.

2. ცოდნის მუშაკები: პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინრები და დეველოპერები

პროგრამული უზრუნველყოფის განვითარების რთული და გრძელი ციკლების გათვალისწინებით, პროგრამული უზრუნველყოფის მართვა და დანერგვა მოითხოვს ერთგულ, გამოცდილი დეველოპერებისა და პროგრამისტების გუნდს. გენერაციული AI კოდირების ინსტრუმენტები, როგორიცაა Codex და კოპილოტი აადვილებენ პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავებას და უფრო პროდუქტიული ცოდნის მუშაკებისთვის. 

სინამდვილეში, ARK's Big Ideas 2023 მოხსენებაში ნათქვამია, რომ AI კოდირების ასისტენტები ამცირებენ კოდირების დავალების შესრულების დროს ნახევარით. 2030 წლისთვის ხელოვნური ინტელექტის კოდირების ასისტენტებს შეუძლიათ პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინრების გამომუშავება 10-ჯერ გაზარდონ.  

დროა დაასრულოთ კოდირების ამოცანები. წყარო: ARK's Big Ideas 2023

3. ცოდნის მუშაკები: ვიზუალური მხატვრები და დიზაინერები

ცოდნის მუშაკთა კიდევ ერთი ჯგუფი, რომლებიც კატეგორიზებულია როგორც მხატვრები და დიზაინერები, ასევე განიცდის გენერაციულ AI-ს გავლენას. მათი ამოცანები, როგორც წესი, მოიცავს ვიზუალური კონცეფციების, გრაფიკის, ილუსტრაციების და კრეატიული ინტერფეისის შექმნას, ისეთი დიზაინის ხელსაწყოების გამოყენებით, როგორიცაა Adobe Photoshop, Illustrator და Canva, მომხმარებლის მდიდარი გამოცდილების მიწოდებისთვის. 

ძირძველით გენერაციული გამოსახულების მოდელები როგორიცაა DALL-E2, Stable Diffusion და Midjourney, დიზაინერების პროდუქტიულობა საგრძნობლად გაიზარდა. მაგალითად, ადამიანის მიერ 5 საათში შესრულებული გრაფიკული დიზაინები, რომელთა ღირებულება 150 დოლარია, ახლა უკვე ძალისხმევის გარეშეა შესაძლებელი. წუთში 8 ცენტად გენერაციული გამოსახულების მოდელების გამოყენებით. 

4. ცოდნის მუშაკები: მუსიკოსები და ხმის ინჟინრები

გენერაციული AI ბევრად აადვილებს მუსიკალური ტრეკის შედგენას და მიქსს. მაგალითად, Google-ის AudioLM არის გენერაციული აუდიო მოდელი, რომელიც ქმნის რეალისტურ ფორტეპიანოს მუსიკას და ასრულებს არასრულ აკუსტიკურ ტონებს. Google-მა ასევე შეიმუშავა მუსიკის თაობის მოდელი სახელად MusicLM რომელსაც შეუძლია შექმნას ლამაზი მელოდიები ტექსტის აღწერილობების საფუძველზე.

ჯერ კიდევ 2020 წელს, Open AI-მ წარმოადგინა მსგავსი მუსიკის გენერირების ინსტრუმენტი, რომელიც ცნობილია როგორც ჯუკბოქსი რომელიც ქმნის ახალ მუსიკალურ ნიმუშს, რომელიც დაფუძნებულია ჟანრზე, შემსრულებელსა და ტექსტებზე, როგორც შეყვანის სახით. მანამდე Open AI-მ ასევე გამოუშვა ა GPT-2-ზე დაფუძნებული MuseNet მოდელი, რომელსაც შეუძლია შექმნას 4 წუთიანი მუსიკალური კომპოზიციები 10 ინსტრუმენტის გამოყენებით.

მიუხედავად იმისა, რომ გენერაციული აუდიო მოდელები ახალ ფაზაშია, მუსიკოსებისა და ხმის ინჟინრების პროდუქტიულობის გაზრდის ადგილი მხოლოდ ყოველწლიურად გაიზრდება უკეთესი გენერაციული AI მუსიკალური ხელსაწყოებით.

5. ცოდნის მუშაკები: Youtubers & ვიდეო კონტენტის შემქმნელები

ვიდეო კონტენტი ყვავის. უხეშად იყვნენ 51 მილიონი YouTube არხები 2022 წელს. ვიდეო კონტენტის წარმოება გადის რამდენიმე ეტაპს, მათ შორის ჩაწერას, რედაქტირებას, ილუსტრაციებისა და ბგერების დამატებას და პრე და პოსტწარმოებას.

გენერაციული AI ვიდეო პლატფორმები ამარტივებს ვიდეო შინაარსის გამომუშავებას ცოდნის მუშაკებისთვის. ინსტრუმენტები, როგორიცაა Synthesia.ioდა ნახატი, ვიდეოს გენერირებას უადვილებს ვიდეო მარკეტინგის და ბრენდინგის ექსპერტებს. ეს უახლესი AI პლატფორმები საშუალებას აძლევს კონტენტის შემქმნელებს გადაიღონ ვიდეო სკრიპტებიდან. მათ შეუძლიათ დაამატონ მთხრობელი და ვიდეო ფონი ამ სკრიპტების საფუძველზე პროფესიონალური ვიდეოების გადასაღებად.

2022 წლის სექტემბერში Meta AI გამოვიდა გააკეთე ვიდეო პლატფორმა, რომელსაც შეუძლია შექმნას მაღალი ხარისხის ვიდეო კლიპები ტექსტური მოთხოვნის საფუძველზე. მას ტრენინგი ჩაუტარდა საჯაროდ ხელმისაწვდომ მონაცემთა ნაკრებებზე ვიდეო შაბლონების შესასწავლად. მას შეუძლია შექმნას უნიკალური ვიდეოები, რომლებიც სავსეა ფერებით, პერსონაჟებითა და პეიზაჟებით.

მოკლე დროში მეტი ხარისხის კონტენტის შექმნა მომავალში გააუმჯობესებს YouTube-ების და ვიდეო კონტენტის შემქმნელების პროდუქტიულობას.

გენერაციული AI-ის დადებითი და უარყოფითი მხარეები ცოდნის მუშაკებისთვის

მოდით შევხედოთ სხვადასხვა სარგებელსა და ნაკლოვანებებს, რომლებსაც გენერაციული AI წარმოადგენს ცოდნის მუშაკებს.

გენერაციული AI-ის დადებითი მხარეები ცოდნის მუშაკებისთვის

1. სინთეტიკური მონაცემთა გენერაცია: ინოვაციური ხელოვნური ინტელექტის მოდელების სწავლება მოითხოვს მონაცემთა ნაკრების დიდ რაოდენობას და გენერაციულ AI-ს შეუძლია ამ პრობლემის გადაჭრა. გავრცელებული ინფორმაციით, გენერაციული AI იქნება გათვალისწინებული 10% 2025 წელს წარმოებული ყველა მონაცემიდან, 1 წლის 2023%-თან შედარებით. შესაბამისად, მონაცემთა მეცნიერებს და AI ექსპერტებს არ მოუწევთ მონაცემთა შეგროვებასთან დაკავშირებული გამოწვევების წინაშე დგომა. 
2. დაბალი ხარჯები: Gartner წინასწარმეტყველებს, რომ გარშემო 50% დაბალი კოდის/კოდის გარეშე განვითარების პლატფორმები 2024 წლისთვის უზრუნველყოფს „ტექსტიდან კოდის“ ფუნქციონირებას. დეველოპერებისთვის ეს ნიშნავს მეტ ფუნქციას მინიმალური ძალისხმევით და ხარჯებით. 

გენერაციული AI-ის უარყოფითი მხარეები ცოდნის მუშაკებისთვის

1. სინთეზური შინაარსის ამოცნობა: მიუხედავად იმისა, რომ გენერაციული AI ზრდის პროდუქტიულობას, გენერაციული AI შინაარსის გამოვლენისა და მისი გარჩევის პრობლემა სერიოზულ პრობლემად იქცა კვლევასა და აკადემიაში. 2024 წლისთვის ევროკავშირი მიიღებს კანონმდებლობას, რომელიც ავალდებულებს ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული არტეფაქტების „წყალმარნიშვნას“.
2. უმუშევრობა: დეველოპერებს შეუძლიათ უმუშევრობის წინაშე აღმოჩნდნენ, თუ გენერაციული AI გახდება "ზედმეტად" ინტელექტუალური. Gartner პროგნოზირებს, რომ 2025 წლისთვის, 20% პროცედურული კოდექსის პროფესიონალებს მოუწევთ ახალი უნარების შეძენა, რადგან გენერაციული AI აიღებს მათ ძირითად უნარების კომპლექტს. 

გენერაციული AI მოდელების აგების ღირებულება

Generative AI არის ყველაზე ინოვაციური ფილიალი AI. ამჟამად გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის მოდელის მომზადების ღირებულება მაღალია, მაგრამ თანდათან მცირდება. მაგალითად, სავარაუდო GPT-3 ტრენინგის ღირებულება 4.6 წელს 2020 მილიონი დოლარი იყო. 2022 წელს ის 450,000 XNUMX დოლარამდე შემცირდა.

GPT-3 მომზადების ღირებულება. წყარო: ARK's Big Ideas 2023

ის ARK's Big Ideas 2023 ანგარიში პროგნოზირებს, რომ 2030 წლისთვის ხელოვნური ინტელექტის მოდელებს GPT-57-ზე 3-ჯერ მეტი პარამეტრით (175 B პარამეტრი) აქვთ მხოლოდ 600,000 57 დოლარად მომზადება. ეს დიდწილად შესაძლებელი იქნება ხელოვნური ინტელექტის მოდელების მომზადების ხარჯების შემცირების გამო. რაიტის კანონი ვარაუდობს, რომ ხელოვნური ინტელექტის ფარდობითი გამოთვლითი ერთეულის (RCU) წარმოების ხარჯები და პროგრამული უზრუნველყოფის ხარჯები წლიური ტემპებით უნდა შემცირდეს 47%-ით და 70%-ით, რითაც 2030 წლამდე წლიურად XNUMX%-ით შემცირდება ტრენინგის ხარჯები. 

AI სასწავლო ტექნიკის ღირებულება. წყარო: ARK's Big Ideas 2023.

იყავით უახლესი AI ტექნოლოგიების შესახებ გაერთიანდეს.აი.