Jak Sztuczna Inteligencja Generatywna Zwiększa Wydajność Pracy Wiedzy

Najnowsze nieprzerwane i innowacyjne postępy technologiczne są prowadzone przez dziedziny takie jak sztuczna inteligencja (AI), robotyka, blockchain i biologia programowalna. Te technologie rewolucjonizują handel detaliczny, przemysł samochodowy, finanse, produkcję i wiele innych branż na poziomie makro i mikro.

AI, w szczególności sztuczna inteligencja generatywna, zmienia styl życia i codzienne zadania pracowników wiedzy – osób, które są ekspertami w swojej dziedzinie z formalnym wykształceniem i szkoleniem. To jest szczególnie widoczne w zawodach takich jak programowanie, projektowanie, inżynieria i pisanie, gdzie sztuczna inteligencja generatywna zwiększyła wydajność pracy pracowników wiedzy.

Ale co to jest sztuczna inteligencja generatywna i co ją czyni tak ważną dla pracowników wiedzy? Zobaczmy to bliżej!

Czym jest Sztuczna Inteligencja Generatywna?

Sztuczna inteligencja generatywna tworzy nową treść, taką jak tekst, wideo, audio i obrazy, automatycznie za pomocą algorytmów AI, na podstawie podpowiedzi napisanych przez ludzi.

Niektóre z najbardziej znanych narzędzi i produktów AI generatywnych to:

• ChatGPT – Opracowany przez OpenAI, ChatGPT to inteligentny chatbot AI, który może dostarczyć bardzo szczegółowe i spersonalizowane odpowiedzi na podstawie podpowiedzi użytkownika.
• DALL-E 2, Stable Diffusion i Midjourney – To są narzędzia generatywne AI do tworzenia obrazów.
• Meta – To jest narzędzie generatywne AI do tworzenia wideo, które pozwala użytkownikom tworzyć wideo na podstawie podpowiedzi tekstowych.
• Codex – Umożliwia programistom generowanie kodu w kilku językach programowania w ciągu kilku sekund.

Teraz, zobaczmy, jak sztuczna inteligencja generatywna wpływa na pracowników wiedzy!

Poznajemy, Jak Sztuczna Inteligencja Generatywna Zwiększa Wydajność Pracy Pracowników Wiedzy z Różnych Dziedzin

Według Raportu ARK’s Big Ideas 2023, AI ma zwiększyć wydajność pracy pracowników wiedzy ponad 4-krotnie do 2030 roku. Raport sugeruje również, że przy 100% przyjęciu, AI może przynieść około 200 bilionów dolarów w postaci produktywności pracy, po ogólnym wydatku na AI w wysokości 31 bilionów dolarów. Jeśli dostawcy będą mogli wykorzystać tylko 10% wartości stworzonej przez ich produkty AI, będą mogli zebrać około 14 bilionów dolarów przychodu i 90 bilionów dolarów wartości przedsiębiorstwa w 2030 roku.

Prognoza rynku AI do 2030. Źródło: Raport ARK’s Big Ideas 2023

Zobaczmy szczegółowo, jak narzędzia generatywne AI przyczyniają się do zwiększania wydajności pracy twórców treści, deweloperów i artystów.

1. Pracownicy Wiedzy: Twórcy Treści i Redaktorzy

Współczesne firmy potrzebują dobrze zbadanych i umiejętnie napisanych treści, aby przyciągnąć publiczność. To jest miejsce, gdzie sztuczna inteligencja generatywna ułatwia pracę twórców treści i redaktorów.

Z pojawieniem się inteligentnych chatbotów, takich jak ChatGPT, tworzenie treści staje się coraz łatwiejsze i bardziej ekonomiczne. Według Raportu ARK’s Big Ideas 2023, koszt wniosku ChatGPT wynosi około 0,01 dolara w 2022 roku. Dla miliarda wniosków, całkowity koszt wniosku wynosi 10 000 000 dolarów. Do 2030 roku ten koszt ma spaść do zaledwie 650 dolarów, zgodnie z Prawem Wrighta.

Spadek kosztów o tej wielkości umożliwi masowe przyjęcie narzędzi treści AI. Na przykład, do 2030 roku aplikacje w stylu ChatGPT mają szansę osiągnąć skalę wyszukiwania Google (GOOGL ) i przetwarzać 8,5 miliarda wyszukiwań dziennie. Dlatego będzie łatwiej pracownikom wiedzy w dziedzinie treści wykorzystywać sztuczną inteligencję generatywną w codziennych zadaniach.

2. Pracownicy Wiedzy: Inżynierowie Oprogramowania i Deweloperzy

Biorąc pod uwagę złożone i długie cykle rozwoju oprogramowania, zarządzanie i wdrożenie oprogramowania wymaga zespołu dedykowanych, wykwalifikowanych deweloperów i programistów. Narzędzia kodowania AI, takie jak Codex i Copilot, ułatwiają rozwój oprogramowania i zwiększają produktywność pracowników wiedzy.

Raport ARK’s Big Ideas 2023 stwierdza, że asystenci kodowania AI skracają czas potrzebny do wykonania zadania programistycznego o połowę. Do 2030 roku asystenci kodowania AI mogą zwiększyć produkcję inżynierów oprogramowania 10-krotnie.

Czas potrzebny do wykonania zadań programistycznych. Źródło: Raport ARK’s Big Ideas 2023

3. Pracownicy Wiedzy: Artyści Wizualni i Projektanci

Inna grupa pracowników wiedzy, sklasyfikowana jako artyści i projektanci, również jest pod wpływem sztucznej inteligencji generatywnej. Ich zadania zwykle obejmują tworzenie koncepcji wizualnych, grafik, ilustracji i kreatywnych interfejsów użytkownika przy użyciu narzędzi projektowych, takich jak Adobe Photoshop, Illustrator i Canva, w celu dostarczenia bogatych doświadczeń użytkownika.

Z pomocą przełomowych modeli obrazów generatywnych, takich jak DALL-E2, Stable Diffusion i Midjourney, produktywność projektantów znacznie wzrosła. Na przykład, projekty graficzne wykonane przez ludzi w ciągu 5 godzin i kosztujące 150 dolarów mogą teraz być wykonane w mniej niż minutę za 8 centów przy użyciu modeli obrazów generatywnych.

4. Pracownicy Wiedzy: Muzyka i Inżynierowie Dźwięku

Sztuczna inteligencja generatywna ułatwia komponowanie i miksowanie utworu muzycznego. Na przykład, AudioLM to model generatywny audio, który tworzy realistyczną muzykę fortepianową i uzupełnia niekompletne tony akustyczne. Google opracował również model generatywny muzyki o nazwie MusicLM, który może generować piękne melodie na podstawie opisów tekstowych.

W 2020 roku Open AI wprowadził podobne narzędzie do generowania muzyki o nazwie Jukebox, które generuje nowy próbek muzyki na podstawie gatunku, artysty i tekstu jako dane wejściowe. Wcześniej Open AI wydał model oparty na GPT-2 o nazwie MuseNet, który może generować 4-minutowe kompozycje muzyczne przy użyciu 10 instrumentów.

Chociaż modele audio generatywne są w fazie początkowej, możliwości zwiększania produktywności muzyków i inżynierów dźwięku będą rosły każdego roku wraz z lepszymi narzędziami AI do muzyki.

5. Pracownicy Wiedzy: Youtuberzy i Twórcy Treści Wideo

Treści wideo są w modzie. W 2022 roku było około 51 milionów kanałów na YouTube. Produkcja treści wideo przechodzi przez kilka etapów, w tym nagrywanie, edycję, dodawanie ilustracji i dźwięków, oraz pre- i post-produkcję.

Platformy wideo generatywne AI ułatwiają generowanie treści wideo dla pracowników wiedzy. Narzędzia takie jak Synthesia.io i Pictory pozwalają twórcom treści wideo tworzyć filmy z podstawowych scenariuszy. Mogą one dodać narratora i tło wideo, aby stworzyć profesjonalnie wyglądające filmy na podstawie tych scenariuszy.

We wrześniu 2022 roku Meta AI wydał platformę Make-A-Video, która może generować wysokiej jakości klipy wideo na podstawie podpowiedzi tekstowych. Był szkolony na publicznie dostępnych zestawach danych, aby nauczyć się wzorców wideo. Może tworzyć unikalne filmy pełne kolorów, postaci i krajobrazów.

Tworzenie większej ilości treści wideo w krótszym czasie zwiększy produktywność YouTuberów i twórców treści wideo w przyszłości.

Za i Przeciw Sztucznej Inteligencji Generatywnej dla Pracowników Wiedzy

Zobaczmy różne korzyści i wady, które sztuczna inteligencja generatywna przedstawia pracownikom wiedzy.

Za Sztuczną Inteligencję Generatywną dla Pracowników Wiedzy

1. Generowanie Danych Syntetycznych: Szkolenie innowacyjnych modeli AI wymaga dużej ilości zestawów danych, a sztuczna inteligencja generatywna może rozwiązać ten problem. Raportedly, sztuczna inteligencja generatywna będzie odpowiadać za 10% wszystkich danych wytworzonych w 2025 roku w porównaniu z 1% w 2023 roku. Dlatego analitycy danych i eksperci AI nie będą musieli mierzyć się z wyzwaniami związanymi z gromadzeniem danych.
2. Niskie Koszty: Gartner przewiduje, że około 50% platform rozwoju o niskim kodzie / bez kodu będzie oferować funkcjonalność „tekst do kodu” do 2024 roku. Dla deweloperów oznacza to więcej funkcji z najmniejszym nakładem pracy i kosztów.

Przeciw Sztucznej Inteligencji Generatywnej dla Pracowników Wiedzy

1. Wykrywanie Treści Syntetycznej: Chociaż sztuczna inteligencja generatywna zwiększa produktywność, problem wykrycia treści generatywnej AI i odróżnienia jej stanie się poważnym problemem w badaniach i nauce. Do 2024 roku Unia Europejska przyjmie ustawodawstwo, które nakazuje „znakowanie” artefaktów wygenerowanych przez AI.
2. Bezrobocie: Deweloperzy mogą stracić pracę, jeśli sztuczna inteligencja generatywna stanie się „zbyt” inteligentna. Gartner przewiduje, że do 2025 roku 20% specjalistów od kodu proceduralnego będzie musiało nabyć nowe umiejętności, ponieważ sztuczna inteligencja generatywna przejmie ich podstawowe umiejętności.

Koszt Budowy Modeli Sztucznej Inteligencji Generatywnej

Sztuczna inteligencja generatywna jest najbardziej innowacyjną gałęzią AI. Obecnie koszt szkolenia modelu sztucznej inteligencji generatywnej jest wysoki, ale stopniowo maleje. Na przykład, szacowany koszt szkolenia GPT-3 wyniósł 4,6 miliona dolarów w 2020 roku. W 2022 roku spadł do 450 000 dolarów.

Koszt szkolenia GPT-3. Źródło: Raport ARK’s Big Ideas 2023

Raport ARK’s Big Ideas 2023 przewiduje, że do 2030 roku modele AI z 57-krotnie większą liczbą parametrów niż GPT-3 (175 miliardów parametrów) mogą być szkolone za zaledwie 600 000 dolarów. Będzie to możliwe dzięki malejącym kosztom szkolenia modeli AI. Prawo Wrighta sugeruje, że koszty jednostek obliczeniowych AI (RCU) i oprogramowania powinny spaść o 57% i 47% w tempie rocznym, co spowoduje 70% spadek kosztów szkolenia rocznie do 2030 roku.

Koszt sprzętu szkoleniowego AI. Źródło: Raport ARK’s Big Ideas 2023

Zostań na bieżąco ze wszystkimi przełomowymi technologiami AI na unite.ai.