Cum crește Inteligența Artificială Generativă productivitatea lucrătorilor din cunoaștere

Ultimelor avansuri tehnologice inovatoare și neîntrerupte sunt conduse de domenii precum inteligența artificială (IA), robotică, blockchain și biologie programabilă. Aceste tehnologii revoluționează retailul, automobilele, finanțele, producția și multe alte industrii atât la nivel macro, cât și la nivel micro.

IA, în special inteligența artificială generativă, transformă stilul de viață și sarcinile zilnice ale lucrătorilor din cunoaștere – persoane care sunt experți în domeniu cu educație și pregătire formală. Foarte evident în profesii precum programare, proiectare, inginerie și scriere, inteligența artificială generativă a îmbunătățit productivitatea lucrătorilor din cunoaștere.

Dar ce este exact inteligența artificială generativă și ce o face critică pentru lucrătorii din cunoaștere? Să explorăm mai mult această idee!

Ce este Inteligența Artificială Generativă?

Inteligența artificială generativă creează conținut nou, cum ar fi text, video, audio și imagini, în mod automat, folosind algoritmi de inteligență artificială, pe baza promptrilor scrise de oameni.

Unele dintre cele mai proeminente unelte și produse de generare a inteligenței artificiale includ:

• ChatGPT – Dezvoltat de OpenAI, ChatGPT este un chatbot inteligent capabil să ofere răspunsuri extrem de detaliate și personalizate pe baza promptrilor utilizatorilor.
• DALL-E 2, Stable Diffusion, & Midjourney – Acestea sunt unelte de generare de imagini bazate pe inteligență artificială.
• Meta – Acesta este un instrument de generare de video bazat pe inteligență artificială care permite utilizatorilor să genereze videoclipuri din promptri textuale.
• Codex – Acesta permite programatorilor să genereze cod în mai multe limbi de programare în câteva secunde.

Acum, să vedem cum inteligența artificială generativă afectează lucrătorii din cunoaștere!

Înțelegerea modului în care Inteligența Artificială Generativă crește productivitatea lucrătorilor din cunoaștere din diferite domenii

Conform raportului ARK’s Big Ideas 2023, inteligența artificială este așteptată să crească productivitatea lucrătorilor din cunoaștere de peste 4 ori până în 2030. Raportul sugerează, de asemenea, că, cu o adoptare de 100%, inteligența artificială ar putea aduce aproximativ 200 de trilioane de dolari în ceea ce privește productivitatea muncii, după o cheltuială totală de inteligență artificială de 31 de trilioane de dolari. Dacă furnizorii pot extrage doar 10% din valoarea creată de produsele lor bazate pe inteligență artificială, aceștia ar putea colecta aproximativ 14 trilioane de dolari în venituri și 90 de trilioane de dolari în valoare de întreprindere până în 2030.

Proiecția pieței inteligenței artificiale pentru 2030. Sursă: ARK’s Big Ideas 2023

Să vedem în detaliu cum uneltele de generare a inteligenței artificiale contribuie la creșterea productivității scriitorilor de conținut, dezvoltatorilor și artiștilor.

1. Lucrători din cunoaștere: Scriitori de conținut & Editori

Afacerile moderne au nevoie de conținut bine cercetat și abil creat pentru a atrage audiențe. Aici este unde inteligența artificială generativă face munca scriitorilor de conținut și a editorilor mai ușoară.

Cu apariția chatbot-urilor inteligente, cum ar fi ChatGPT, crearea de conținut devine din ce în ce mai ușoară și mai ieftină. Conform raportului ARK’s Big Ideas 2023, costul unei întrebări pentru ChatGPT este de aproximativ 0,01 dolari în 2022. Pentru un miliard de întrebări, costul total de inferență devine 10.000.000 de dolari. Până în 2030, acest cost ar trebui să scadă la doar 650 de dolari, conform legii lui Wright.

O scădere a costului de această magnitudine ar permite adoptarea în masă a uneltelor de conținut bazate pe inteligență artificială. De exemplu, aplicațiile de tip ChatGPT sunt așteptate să atingă scala căutărilor Google (GOOGL ) și să proceseze 8,5 miliarde de căutări zilnic până în 2030. Astfel, va deveni mai ușor pentru lucrătorii din cunoaștere din domeniul conținutului să utilizeze inteligența artificială generativă în sarcinile zilnice.

2. Lucrători din cunoaștere: Ingineri de software & Dezvoltatori

Având în vedere ciclurile complexe și lungi de dezvoltare a software-ului, gestionarea și implementarea software-ului necesită o echipă de dezvoltatori și programatori dedicați și calificați. Uneltele de codare a inteligenței artificiale generative, cum ar fi Codex și Copilot, fac dezvoltarea software-ului mai ușoară și mai productivă pentru lucrătorii din cunoaștere.

De fapt, raportul ARK’s Big Ideas 2023 afirmă că asistenții de codare a inteligenței artificiale reduc timpul necesar pentru a finaliza o sarcină de codare cu jumătate. Până în 2030, asistenții de codare a inteligenței artificiale ar putea crește outputul inginerilor de software de 10 ori.

Timpul necesar pentru a finaliza sarcinile de codare. Sursă: ARK’s Big Ideas 2023

3. Lucrători din cunoaștere: Artiști Vizuali & Designeri

O altă grupă de lucrători din cunoaștere, categorisiți ca artiști și designeri, este influențată și de inteligența artificială generativă. Sarcinile lor obișnuite includ crearea de concepte vizuale, grafice, ilustrații și interfețe creative utilizând unelte de design, cum ar fi Adobe Photoshop, Illustrator și Canva, pentru a oferi experiențe de utilizator bogate.

Cu modelele de imagine generative inovatoare, cum ar fi DALL-E2, Stable Diffusion și Midjourney, productivitatea designerilor a crescut imens. De exemplu, design-urile grafice create de oameni în 5 ore și care costă 150 de dolari pot fi create acum în sub un minut pentru 8 cenți, folosind modelele de imagine generative.

4. Lucrători din cunoaștere: Muzicieni & Ingineri de Sunet

Inteligența artificială generativă face ca compunerea și mixarea unei piese muzicale să fie mult mai ușoară. De exemplu, AudioLM de la Google este un model de audio generativ care creează muzică realistă la pian și completează tonuri acustice incomplete. Google a dezvoltat, de asemenea, un model de generare a muzicii numit MusicLM, care poate genera melodii frumoase pe baza descrierilor textuale.

În 2020, Open AI a introdus un instrument similar de generare a muzicii, numit Jukebox, care generează mostre de muzică noi pe baza genului, artistului și versurilor ca intrare. Anterior, Open AI a lansat un model bazat pe GPT-2, numit MuseNet, care poate genera compoziții muzicale de 4 minute, folosind 10 instrumente.

Deși modelele de audio generative sunt într-o fază incipientă, spațiul pentru creșterea productivității muzicienilor și inginerilor de sunet va crește doar în fiecare an, odată cu apariția unor unelte de muzică bazate pe inteligență artificială mai bune.

5. Lucrători din cunoaștere: YouTuberi & Creatori de Conținut Video

Conținutul video este în plină expansiune. Existau aproximativ 51 de milioane de canale YouTube în 2022. Producția de conținut video trece prin mai multe etape, incluzând înregistrarea, editarea, adăugarea de ilustrații și sunete, precum și pre și post-producția.

Platformele de video generative bazate pe inteligență artificială facilitează generarea de conținut video pentru lucrătorii din cunoaștere. Unelte precum Synthesia.io și Pictory permit creatorilor de conținut să creeze videoclipuri din scripte. Ei pot adăuga un narator și un fundal video pentru a crea videoclipuri profesionale pe baza acestor scripte.

În septembrie 2022, Meta AI a lansat platforma Make-A-Video, care poate genera videoclipuri de înaltă calitate pe baza promptrilor textuale. A fost antrenat pe seturi de date publice disponibile pentru a învăța modele de video.

Crearea unui conținut de calitate în perioade scurte de timp va îmbunătăți productivitatea YouTuberilor și a creatorilor de conținut video în viitor.

Avantajele și Dezavantajele Inteligenței Artificiale Generative pentru Lucrătorii din Cunoaștere

Să examinăm beneficiile și dezavantajele pe care inteligența artificială generativă le prezintă lucrătorilor din cunoaștere.

Avantajele Inteligenței Artificiale Generative pentru Lucrătorii din Cunoaștere

1. Generarea de Date Sintetice: Antrenarea modelelor de inteligență artificială inovatoare necesită cantități ample de seturi de date, iar inteligența artificială generativă poate rezolva această problemă. Conform raportului, inteligența artificială generativă va reprezenta 10% din toate datele produse în 2025, comparativ cu 1% în 2023. Astfel, oamenii de știință și experții în inteligență artificială nu vor trebui să se confrunte cu provocările legate de colectarea datelor.
2. Costuri Scăzute: Gartner prezice că aproximativ 50% din platformele de dezvoltare cu cod redus/fără cod vor oferi funcționalitate „text la cod” până în 2024. Pentru dezvoltatori, acest lucru înseamnă mai multe funcții cu efortul și costul minim.

Dezavantajele Inteligenței Artificiale Generative pentru Lucrătorii din Cunoaștere

1. Detectarea Conținutului Sintetic: Deși inteligența artificială generativă crește productivitatea, problema de a detecta conținutul generat de inteligența artificială și de a-l distinge va deveni o preocupare serioasă în cercetare și în mediul academic. Până în 2024, Uniunea Europeană va adopta legislația care să impună „marcarea” artifactelor generate de inteligența artificială.
2. Șomaj: Dezvoltatorii pot face față șomajului dacă inteligența artificială generativă devine „prea” inteligentă. Gartner prezice că până în 2025, 20% din profesioniștii în cod procedural vor trebui să dobândească noi abilități, deoarece inteligența artificială generativă va prelua setul lor de abilități de bază.

Costul Construirii Modelelor de Inteligență Artificială Generativă

Inteligența artificială generativă este, până în prezent, cea mai inovatoare ramură a inteligenței artificiale. În prezent, costul antrenării unui model de inteligență artificială generativă este ridicat, dar scade treptat. De exemplu, costul estimat de antrenare a modelului GPT-3 a fost de 4,6 milioane de dolari în 2020. În 2022, acesta a scăzut la 450.000 de dolari.

Costul de antrenare a modelului GPT-3. Sursă: ARK’s Big Ideas 2023

Raportul ARK’s Big Ideas 2023 prezice că, până în 2030, modelele de inteligență artificială cu 57 de ori mai multe parametri decât GPT-3 (175 de miliarde de parametri) ar putea fi antrenate pentru doar 600.000 de dolari. Acest lucru va fi posibil în mare parte datorită scăderii costurilor pentru antrenarea modelelor de inteligență artificială. Legea lui Wright sugerează că costurile relative ale unităților de calcul ale inteligenței artificiale (RCU) și costurile software-ului ar trebui să scadă cu 57% și, respectiv, 47% la rate anuale, ceea ce va duce la o scădere de 70% a costurilor de antrenare anual până în 2030.

Costul hardware-ului de antrenare a inteligenței artificiale. Sursă: ARK’s Big Ideas 2023.

Rămâneți la curent cu toate tehnologiile inovatoare de inteligență artificială la unite.ai.