Jak generatywna sztuczna inteligencja zwiększa produktywność pracowników wiedzy

Najnowsze, nieustanne i innowacyjne osiągnięcia technologiczne są napędzane przez dziedziny takie jak sztuczna inteligencja (AI), robotyka, blockchain i programowalna biologia. Technologie te rewolucjonizują handel detaliczny, motoryzację, finanse, produkcję i wiele innych branż, zarówno na poziomie makro, jak i mikro.

W szczególności sztuczna inteligencja generatywna sztuczna inteligencja, zmienia styl życia i codzienne zadania pracowników wiedzy – osób będących ekspertami w danej dziedzinie z formalnym wykształceniem i szkoleniem. Całkiem oczywiste w zawodach takich jak programowanie, projektowanie, inżynieria i pisanie, generatywna sztuczna inteligencja zwiększyła produktywność pracowników umysłowych.

Ale czym właściwie jest generatywna sztuczna inteligencja i co sprawia, że ​​jest ona kluczowa dla pracowników umysłowych? Przeanalizujmy ten pomysł bardziej! 

Co to jest generatywna sztuczna inteligencja?

Generatywna sztuczna inteligencja automatycznie tworzy nową zawartość, taką jak tekst, wideo, audio i obraz, przy użyciu algorytmów sztucznej inteligencji na podstawie podpowiedzi pisanych przez człowieka. 

Do najbardziej znanych narzędzi i produktów do generowania sztucznej inteligencji należą:

• ChatGPT – Opracowany przez OpenAI, ChatGPT to inteligentny chatbot AI, który jest w stanie dostarczać niezwykle szczegółowe i spersonalizowane odpowiedzi na podstawie monitów użytkownika.
• DALL-E2, Stabilna dyfuzja, & W połowie drogi – Są to narzędzia do generowania obrazów oparte na sztucznej inteligencji.
• Meta – Jest to narzędzie do generowania wideo oparte na sztucznej inteligencji, które umożliwia użytkownikom generowanie filmów na podstawie podpowiedzi tekstowych.
• Kodeks – Umożliwia programistom wygenerowanie kodu w kilku językach programowania w ciągu kilku sekund.

Zobaczmy teraz, jak generatywna sztuczna inteligencja wpływa na pracowników wiedzy!

Zrozumienie, w jaki sposób generatywna sztuczna inteligencja zwiększa produktywność pracowników umysłowych z różnych dziedzin

Zgodnie z Wielkie pomysły ARK 2023 W raporcie oczekuje się, że sztuczna inteligencja zwiększy produktywność pracowników wiedzy ponad czterokrotnie do 4 r. Z raportu wynika również, że w przypadku 2030% wdrożenia sztuczna inteligencja może przynieść około 100 bilionów dolarów pod względem wydajności pracy po całkowitych wydatkach na sztuczną inteligencję wynoszących 200 bilionów dolarów . Jeśli dostawcy będą w stanie wydobyć zaledwie 31% wartości generowanej przez ich produkty oparte na sztucznej inteligencji, w 10 r. będą mogli uzyskać prawie 14 bilionów dolarów przychodów i 90 bilionów dolarów wartości przedsiębiorstwa.

Prognoza rynku AI na rok 2030. Źródło: Wielkie pomysły ARK 2023

Przyjrzyjmy się szczegółowo, jak narzędzia generatora AI przyczyniają się do zwiększenia produktywności autorów treści, programistów i artystów.

1. Pracownicy wiedzy: autorzy i redaktorzy treści

Nowoczesne firmy potrzebują dobrze zbadanych i umiejętnie przygotowanych treści, aby przyciągnąć odbiorców. W tym miejscu generatywna sztuczna inteligencja ułatwia pracę pisarzom i redaktorom treści.

Wraz z pojawieniem się inteligentnych chatbotów, takich jak ChatGPT, tworzenie treści staje się coraz łatwiejsze i ekonomiczne. Według Wielkie pomysły ARK 2023  w raporcie ChatGPT wnioskowanie na zapytanie będzie kosztować około 0.01 dolara w 2022 r. W przypadku miliarda zapytań całkowity koszt wnioskowania wyniesie 10,000,000 2030 650 dolarów. Oczekuje się, że do XNUMX r. koszt ten spadnie do zaledwie XNUMX dolarów Prawo Wrighta. 

Spadek kosztów tej wielkości umożliwiłby masowe przyjęcie narzędzi opartych na sztucznej inteligencji. Na przykład oczekuje się, że do 2030 r. aplikacje w stylu ChatGPT dorównają skali wyszukiwarki Google i będą przetwarzać 8.5 miliarda wyszukiwań dziennie. W związku z tym pracownikom wiedzy w dziedzinie treści łatwiej będzie wykorzystywać generatywną sztuczną inteligencję w codziennych zadaniach.

2. Pracownicy wiedzy: inżynierowie i programiści oprogramowania

Biorąc pod uwagę złożone i długie cykle tworzenia oprogramowania, zarządzanie oprogramowaniem i jego wdrażanie wymaga zespołu oddanych, wykwalifikowanych programistów i programistów. Narzędzia do kodowania generatywnego AI, takie jak Codex i Drugi pilot ułatwiają tworzenie oprogramowania i bardziej produktywny dla pracowników wiedzy. 

W rzeczywistości, Wielkie pomysły ARK 2023 z raportu wynika, że ​​asystenci kodowania AI skracają czas wykonania zadania kodowania o połowę. Do 2030 r. asystenci kodowania AI mogą zwiększyć wydajność inżynierów oprogramowania 10-krotnie.  

Czas zakończyć zadania związane z kodowaniem. Źródło: Wielkie pomysły ARK 2023

3. Pracownicy wiedzy: artyści wizualni i projektanci

Inna grupa pracowników wiedzy, zaliczana do artystów i projektantów, również znajduje się pod wpływem generatywnej sztucznej inteligencji. Do ich zadań zazwyczaj należy tworzenie koncepcji wizualnych, grafik, ilustracji i kreatywnych interfejsów użytkownika przy użyciu narzędzi do projektowania, takich jak Adobe Photoshop, Illustrator i Canva, aby zapewnić użytkownikom bogate doświadczenia. 

Z przełomowym generatywne modele obrazu podobnie jak DALL-E2, Stable Diffusion i Midjourney, produktywność projektantów ogromnie wzrosła. Na przykład projekty graficzne wykonane przez ludzi w 5 godzin i kosztujące 150 dolarów można teraz łatwo wykonać poniżej minuty za 8 centów z wykorzystaniem generatywnych modeli obrazu. 

4. Pracownicy wiedzy: muzycy i inżynierowie dźwięku

Generatywna sztuczna inteligencja znacznie ułatwia komponowanie i miksowanie utworu muzycznego. Na przykład Google AudioLM to generatywny model dźwięku, który tworzy realistyczną muzykę fortepianową i uzupełnia niekompletne tony akustyczne. Google opracowało także model generowania muzyki o nazwie MuzykaLM które mogą generować piękne melodie na podstawie opisów tekstowych.

W 2020 roku Open AI wprowadziło podobne narzędzie do generowania muzyki, znane jako Szafa grająca który generuje nową próbkę muzyczną na podstawie gatunku, wykonawcy i tekstu jako danych wejściowych. Wcześniej Open AI wydało także plik Oparty na GPT-2 MuseNet model, który potrafi wygenerować 4-minutowe kompozycje muzyczne przy użyciu 10 instrumentów.

Chociaż generatywne modele audio są w fazie początkowej, możliwości zwiększenia produktywności muzyków i inżynierów dźwięku będą z roku na rok coraz większe dzięki lepszym narzędziom muzycznym generatywnej sztucznej inteligencji.

5. Pracownicy wiedzy: YouTuberzy i twórcy treści wideo

Treści wideo cieszą się ogromnym zainteresowaniem. Było mniej więcej 51 milionów Kanały YouTube w 2022 roku. Produkcja treści wideo przechodzi przez kilka etapów, obejmujących nagranie, montaż, dodanie ilustracji i dźwięków, a także przedprodukcję i postprodukcję.

Platformy wideo generujące sztuczną inteligencję ułatwiają pracownikom umysłowym generowanie treści wideo. Narzędzia takie jak Synthesia.io, Obrazek, ułatwiają generowanie filmów specjalistom ds. marketingu wideo i ekspertom ds. brandingu. Te najnowocześniejsze platformy AI umożliwiają twórcom treści tworzenie filmów na podstawie skryptów. Mogą dodać narratora i tło wideo, aby tworzyć profesjonalnie wyglądające filmy na podstawie tych skryptów.

We wrześniu 2022 r. wydano Meta AI Zrób wideo platforma, która może generować wysokiej jakości klipy wideo na podstawie podpowiedzi tekstowych. Został przeszkolony na publicznie dostępnych zbiorach danych w celu poznania wzorców wideo. Może tworzyć unikalne filmy pełne kolorów, postaci i krajobrazów.

Tworzenie treści o wyższej jakości w krótszych odstępach czasu zwiększy w przyszłości produktywność YouTuberów i twórców treści wideo.

Plusy i minusy generatywnej sztucznej inteligencji dla pracowników wiedzy

Przyjrzyjmy się różnym zaletom i wadom, jakie generatywna sztuczna inteligencja stwarza pracownikom wiedzy.

Zalety generatywnej sztucznej inteligencji dla pracowników wiedzy

1. Generowanie danych syntetycznych: Szkolenie innowacyjnych modeli sztucznej inteligencji wymaga dużej ilości zbiorów danych, a generatywna sztuczna inteligencja może rozwiązać ten problem. Podobno generatywna sztuczna inteligencja będzie odpowiadać 10% wszystkich danych wytworzonych w 2025 r. w porównaniu do 1% w 2023 r. Dzięki temu badacze danych i eksperci AI nie będą musieli mierzyć się z wyzwaniami związanymi z gromadzeniem danych. 
2. Niskie koszty: Gartner przewiduje, że ok 50% platform programistycznych wykorzystujących niewielką ilość kodu/bez kodu zapewni do 2024 r. funkcjonalność „tekstu na kod”. Dla programistów oznacza to więcej funkcji przy najmniejszym wysiłku i kosztach. 

Wady generatywnej sztucznej inteligencji dla pracowników wiedzy

1. Wykrywanie treści syntetycznych: Chociaż generatywna sztuczna inteligencja zwiększa produktywność, problem wykrycia treści generatywnej sztucznej inteligencji i jej rozróżnienia stałby się poważnym problemem w badaniach i środowisku akademickim. Do 2024 r. Unia Europejska przyjmie przepisy nakładające obowiązek umieszczania „znaków wodnych” na artefaktach generowanych przez sztuczną inteligencję.
2. Bezrobocie: Programiści mogą stanąć w obliczu bezrobocia, jeśli generatywna sztuczna inteligencja stanie się „zbyt” inteligentna. Gartner przewiduje, że do 2025 r. 20% specjalistów ds. kodeksu postępowania musiałoby zdobyć nowe umiejętności, ponieważ generatywna sztuczna inteligencja przejmie ich podstawowy zestaw umiejętności. 

Koszt budowy generatywnych modeli AI

Generatywna sztuczna inteligencja jest zdecydowanie najbardziej innowacyjną gałęzią sztucznej inteligencji. Obecnie koszt szkolenia generatywnego modelu AI jest wysoki, ale stopniowo spada. Na przykład szacunkowa koszt szkolenia GPT-3 wyniósł 4.6 miliona dolarów w 2020 roku. W 2022 roku spadł do 450,000 XNUMX dolarów.

Koszt szkolenia GPT-3. Źródło: Wielkie pomysły ARK 2023

Połączenia Wielkie pomysły ARK 2023 raport przewiduje, że do 2030 r. modele AI z 57 razy większą liczbą parametrów niż GPT-3 (175 B parametrów) będzie można wytrenować za jedyne 600,000 57 dolarów. Będzie to w dużej mierze możliwe dzięki zmniejszeniu kosztów uczenia modeli AI. Prawo Wrighta sugeruje, że koszty produkcji względnej jednostki obliczeniowej AI (RCU) i koszty oprogramowania powinny spaść o 47% i 70% w tempie rocznym, co spowoduje 2030% spadek kosztów szkoleń rocznie do XNUMX r. 

Koszt sprzętu do szkolenia AI. Źródło: Wielkie pomysły ARK 2023.

Bądź na bieżąco ze wszystkimi przełomowymi technologiami sztucznej inteligencji na stronie zjednoczyć.ai.