Як Генеративний AI Збільшує Продуктивність Робітників Знань

Останні безперервні та інноваційні технологічні досягнення очолюються такими галузями, як штучний інтелект (AI), робототехніка, блокчейн та програмована біологія. Ці технології революціонізують роздрібну торгівлю, автомобільну промисловість, фінанси, виробництво та багато інших галузей як на макро-, так і на мікрорівнях.

Штучний інтелект, зокрема генеративний AI, трансформує спосіб життя та щоденні завдання працівників знань – осіб, які є експертами у своїй галузі з формальною освітою та підготовкою. Це досить очевидно у таких професіях, як програмування, дизайн, інженерія та письмо, генеративний AI підвищив продуктивність працівників знань.

Але що таке генеративний AI точно і що робить його критично важливим для працівників знань? Давайте детальніше вивчимо цю ідею!

Що таке Генеративний AI?

Генеративний AI створює новий контент, такий як текст, відео, аудіо та зображення, автоматично за допомогою алгоритмів AI, на основі написаних людьми підказок.

Деякі з найбільш відомих інструментів та продуктів генерації AI включають:

• ChatGPT – Розроблений компанією OpenAI, ChatGPT є інтелектуальним чат-ботом, який може надавати дуже детальні та персоналізовані відповіді на основі підказок користувача.
• DALL-E 2, Stable Diffusion, & Midjourney – Це інструменти генерації зображень, керованих AI.
• Meta – Це інструмент генерації відео, керований AI, який дозволяє користувачам генерувати відео з текстових підказок.
• Codex – Він дозволяє програмістам генерувати код у декількох мовах програмування протягом декількох секунд.

Тепер давайте побачимо, як генеративний AI впливає на працівників знань!

Розуміння того, як Генеративний AI Збільшує Продуктивність Робітників Знань з Різних Галузей

За звітом ARK’s Big Ideas 2023, AI очікується збільшити продуктивність працівників знань більш ніж у 4 рази до 2030 року. Звіт також припускає, що з 100% прийняттям AI може принести близько 200 трильйонів доларів у вигляді продуктивності праці після загальних витрат на AI у розмірі 31 трильйона доларів. Якщо виробники зможуть витягнути лише 10% створеної ними вартості AI-продуктів, вони зможуть зібрати майже 14 трильйонів доларів доходу та 90 трильйонів доларів вартості підприємства у 2030 році.

Прогноз ринкової вартості AI до 2030 року. Джерело: ARK’s Big Ideas 2023

Давайте детальніше побачимо, як інструменти генерації AI сприяють збільшенню продуктивності письменників, розробників та художників.

1. Робітники Знань: Письменники та Редактори

Сучасним підприємствам потрібен добре досліджений та майстерно створений контент для приваблення аудиторії. Саме тут генеративний AI робить роботу письменників та редакторів легшою.

З появою інтелектуальних чат-ботів, таких як ChatGPT, створення контенту стає дедалі легшим та економічним. За звітом ARK’s Big Ideas 2023, витрати на інференс ChatGPT становлять близько 0,01 долара за запит у 2022 році. Для одного мільярда запитів загальна вартість інференсу становитиме 10 000 000 доларів. До 2030 року ця вартість очікується знизитися до лише 650 доларів, згідно з Законом Райта.

Зниження вартості такого рівня дозволить масово впровадити інструменти генерації AI для контенту. Наприклад, до 2030 року програми типу ChatGPT очікується досягнуть масштабу пошуку Google (GOOGL ) та оброблять 8,5 мільярда пошукових запитів щодня. Таким чином, працівникам знань у сфері контенту буде легше використовувати генеративний AI у щоденних завданнях.

2. Робітники Знань: Програмісти та Розробники

Враховуючи складні та довгі цикли розробки програмного забезпечення, управління та розгортання програмного забезпечення вимагає команди присвячених, кваліфікованих розробників та програмістів. Інструменти генерації коду, керованого AI, такі як Codex та Copilot, роблять розробку програмного забезпечення легшою та більш продуктивною для працівників знань.

Фактично, Звіт ARK’s Big Ideas 2023 стверджує, що асистенти кодування AI зменшують час виконання завдання програмування вдвічі. До 2030 року асистенти кодування AI могли б збільшити виробництво програмістів у 10 разів.

Час виконання завдань програмування. Джерело: ARK’s Big Ideas 2023

3. Робітники Знань: Художники та Дизайнери

Інша група працівників знань, яку можна класифікувати як художників та дизайнерів, також піддається впливу генеративного AI. Їхні завдання зазвичай включають створення візуальних концепцій, графіків, ілюстрацій та творчих інтерфейсів користування за допомогою інструментів дизайну, таких як Adobe Photoshop, Illustrator та Canva, для надання багатих користувацьких досвідів.

З появою революційних моделей генерації зображень, таких як DALL-E2, Stable Diffusion та Midjourney, продуктивність дизайнерів значно підвищилася. Наприклад, графічний дизайн, створений людьми за 5 годин та коштував 150 доларів, тепер можна легко створити за менш ніж 1 хвилину за 8 центів за допомогою моделей генерації зображень.

4. Робітники Знань: Музиканти та Звукорежисери

Генеративний AI робить складання та змішування музичної композиції значно легшим. Наприклад, AudioLM від Google – це модель генерації аудіо, яка створює реалістичну музику для фортепіано та доповнює незавершені акустичні тони. Google також розробила модель генерації музики під назвою MusicLM, яка може створювати красиві мелодії на основі текстових описів.

У 2020 році Open AI представила подібний інструмент генерації музики під назвою Jukebox, який генерує новий музичний зразок на основі жанру, виконавця та тексту як вхідних даних. Раніше Open AI випустила модель, засновану на GPT-2, під назвою MuseNet, яка може створювати 4-хвилинні музичні композиції за допомогою 10 інструментів.

Хоча генеративні аудіомоделі ще знаходяться на початковому етапі розвитку, простір для збільшення продуктивності музикантів та звукорежисерів буде зростати щороку завдяки кращим інструментам генерації музики, керованим AI.

5. Робітники Знань: Ютубери та Створці Відеоконтенту

Відеоконтент переживає свій бум. У 2022 році було близько 51 мільйона каналів на YouTube. Виробництво відеоконтенту проходить через кілька стадій, включаючи запис, монтаж, додавання ілюстрацій та звуків, а також до- та постпродакшн.

Платформи генерації відео, керованого AI, полегшують створення відеоконтенту для працівників знань. Інструменти, такі як Synthesia.io та Pictory, роблять генерацію відео легшою для відеомаркетологів та експертів з брендингу. Ці передові платформи AI дозволяють творцям контенту створювати відео з сценаріїв. Вони можуть додавати оповідача та відеофон, щоб створити професійні відео на основі цих сценаріїв.

У вересні 2022 року Meta AI випустила платформу Make-A-Video, яка може генерувати високоякісні відеокліпи на основі текстових підказок. Вона була навчена на публічно доступних наборах даних для вивчення відеопатернів. Вона може створювати унікальні відео, повні кольорів, персонажів та ландшафтів.

Створення більшої кількості якісного контенту за короткий період часу підвищить продуктивність ютуберів та творців відеоконтенту в майбутньому.

Переваги та Недоліки Генеративного AI для Робітників Знань

Давайте розглянемо різні переваги та недоліки, які генеративний AI представляє для працівників знань.

Переваги Генеративного AI для Робітників Знань

1. Генерація Синтетичних Даних: Навчання інноваційних моделей AI вимагає великої кількості наборів даних, а генеративний AI може вирішити цю проблему. Згідно з повідомленням Quidgest, генеративний AI складатиме 10% усіх даних, створених у 2025 році порівняно з 1% у 2023 році. Отже, фахівці з даних та експерти з AI не будуть зіштовхуватися з проблемами, пов’язаними з збором даних.
2. Низькі Витрати: Gartner прогнозує, що близько 50% платформ розробки з низьким кодом/без коду будуть пропонувати функціональність «текст у код» до 2024 року. Для розробників це означає більше функцій з мінімальними зусиллями та витратами.

Недоліки Генеративного AI для Робітників Знань

1. Виявлення Синтетичного Контенту: Хоча генеративний AI підвищує продуктивність, проблема виявлення контенту, створеного генеративним AI, та розрізнення його стане серйозною проблемою у сфері досліджень та академії. До 2024 року Європейський Союз прийме законодавство, яке зобов’язуватиме «водяні знаки» артефактів, створених AI.
2. Безробіття: Розробники можуть зіштовхнутися з безробіттям, якщо генеративний AI стане «занадто» інтелектуальним. Gartner прогнозує, що до 2025 року 20% фахівців з процедурного коду повинні будуть здобути нові навички, оскільки генеративний AI візьме на себе їх основний набір навичок.

Вартість Будівництва Моделей Генеративного AI

Генеративний AI є найінноваційнішою галуззю AI. Наразі вартість навчання моделі генеративного AI висока, але поступово знижується. Наприклад, оцінена вартість навчання GPT-3 становила 4,6 мільйона доларів у 2020 році. У 2022 році вона знизилася до 450 000 доларів.

Вартість навчання GPT-3. Джерело: ARK’s Big Ideas 2023

Звіт ARK’s Big Ideas 2023 прогнозує, що до 2030 року моделі AI з 57 разами більшою кількістю параметрів, ніж у GPT-3 (175 млрд параметрів), можна буде навчати за лише 600 000 доларів. Це буде можливим завдяки зниженню витрат на навчання моделей AI. Закон Райта передбачає, що витрати на виробництво відносних одиниць обчислення (RCU) та програмного забезпечення повинні знизитися на 57% та 47% щорічно, що призведе до зниження витрат на навчання на 70% щорічно до 2030 року.

Вартість апаратного забезпечення для навчання AI. Джерело: ARK’s Big Ideas 2023

Залишайтесь у курсі всіх інноваційних технологій AI на unite.ai.