Γνωρίζατε ότι η παγκόσμια αγορά τεχνητής νοημοσύνης αναμένεται να φτάσει τα 190,61 δισεκατομμύρια δολάρια μέχρι το 2025, αυξάνοντας με σύνθετο ετήσιο ρυθμό ανάπτυξης 36,62%; Το λογισμικό AI μεταμορφώνει γρήγορα τον κόσμο μας και αυτή η τάση πρόκειται να επιταχυνθεί τα επόμενα χρόνια.

1) Generative AI: Η πιο ανατρεπτική τάση της δεκαετίας

Η πρωταρχική θέση στη λίστα μας είναι η επόμενη γενιά γενετικής τεχνητής νοημοσύνης, η οποία προχωρά πέρα από τα όρια των απλών chatbot και των meme generator. Θα δούμε συστήματα τεχνητής νοημοσύνης ικανά να υφαίνουν σύνθετες αφηγήσεις, να χορογραφούν μουσικές συμφωνίες και να συνεργάζονται ενδεχομένως στη δημιουργία best seller μυθιστορημάτων. Μια κομβική καινοτομία σε αυτόν τον χώρο είναι η πολυτροπική γενετική τεχνητή νοημοσύνη — συστήματα ικανά να εναρμονίζουν διάφορες εισόδους όπως κείμενο, φωνή, μελωδίες και οπτικές ενδείξεις.

Φανταστείτε μια τεχνητή νοημοσύνη που, ακούγοντας μια περιγραφική αφήγηση, μπορεί να συντάξει αμέσως ένα περιεκτικό άρθρο, να αποδώσει μια ενδεικτική εικόνα, να την ορίσει σε ένα κατάλληλο μουσικό σκηνικό και να την αφηγηθεί σε πολλές γλώσσες. Καθώς προχωράμε βαθύτερα στο 2024, η οριοθέτηση μεταξύ της ανθρώπινης δεξιοτεχνίας και των αριστουργημάτων που έχουν διαμορφωθεί με τεχνητή νοημοσύνη θα γίνεται όλο και πιο λεπτή, υπογραμμίζοντας την ανάγκη για διακριτική αξιολόγηση και γνήσια εκτίμηση.

2) Η τεχνητή νοημοσύνη σαν συνεργάτης

Η τεχνητή νοημοσύνη θα αλλάξει θεμελιωδώς τη δυναμική ανθρώπου-μηχανής στο χώρο εργασίας, αναδεικνύοντας ως βασικός συνεργάτης σε διάφορους τομείς. Ενώ η εστίαση τους τελευταίους 12 μήνες ήταν στο πώς η παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει στη δημιουργία περιεχομένου, τον επόμενο χρόνο θα δούμε μια πολύ ευρύτερη εφαρμογή.

Το BYOAI (Bring Your Own Artificial Intelligence) είναι μια νέα τάση στο χώρο εργασίας όπου οι εργαζόμενοι φέρνουν τα δικά τους εργαλεία και εφαρμογές AI στην εργασία τους. Η αυξανόμενη διαθεσιμότητα προσιτών και εύχρηστων εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης και η αυξανόμενη ζήτηση για δεξιότητες τεχνητής νοημοσύνης στο εργατικό δυναμικό καθοδηγούν αυτήν την τάση. Η Forrester αναφέρει ότι το 60% των εργαζομένων θα χρησιμοποιήσει το δικό τους AI για να εκτελέσει εργασίες.

Υπάρχουν πολλά οφέλη για το BYOAI, όπως αυξημένη παραγωγικότητα και καινοτομία, βελτιωμένη ικανοποίηση των εργαζομένων και μειωμένο κόστος. Ενώ το BYOAI είναι μια εξαιρετική ευκαιρία για τους εργαζόμενους, μπορεί εύκολα να ξεφύγει από τον έλεγχο.

Το Shadow AI για παράδειγμα, γνωστό και ως Shadow IT for AI, αναφέρεται στη χρήση εφαρμογών και εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης σε έναν οργανισμό χωρίς ρητή γνώση ή επίβλεψη από το τμήμα IT.

Ενέχει πολλούς κινδύνους, όπως:

-Παραβιάσεις απορρήτου και ασφάλειας δεδομένων: Τα μη εγκεκριμένα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης ενδέχεται να μην έχουν την ίδια προστασία με τα επίσημα, επομένως ευαίσθητες πληροφορίες μπορεί να κλαπούν ή να χαθούν.
-Παραβιάσεις συμμόρφωσης: Ομοίως, αυτά τα εργαλεία ενδέχεται να μην ακολουθούν σημαντικούς κανονισμούς, γεγονός που θα μπορούσε να οδηγήσει σε νομικά προβλήματα.

Αυτές οι εξελίξεις απαιτούν έναν επαναπροσδιορισμό των παραδοσιακών ρόλων εργασίας, με μεγάλη έμφαση στα προγράμματα κατάρτισης για την αποτελεσματική χρήση των δυνατοτήτων της τεχνητής νοημοσύνης.

3) Open source AI

Η παραγωγική έκρηξη της τεχνητής νοημοσύνης του 2023 οδηγήθηκε κυρίως από τα ιδιόκτησιακά μοντέλα του OpenAI. Ωστόσο, πολλοί οργανισμοί υιοθετούν πλέον μοντέλα ανοιχτού κώδικα, όπως το GPT-J. Τα μοντέλα ανοιχτού κώδικα είναι πιο διαφανή, ευέλικτα, προσαρμόσιμα και οικονομικά αποδοτικά από τα ιδιοκτησιακά μοντέλα.

Αν και δεν σημαίνει ότι τα ιδιοκτησιακά μοντέλα θα εξαφανιστούν σύντομα, το μέλλον αφήνει περισσότερο χώρο για λύσεις ανοιχτού κώδικα, με το 85% των επιχειρήσεων να ενσωματώνουν μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης ανοιχτού κώδικα στις τεχνολογίες τους, σύμφωνα με τη Forrester.

4) Νομοθεσία τεχνητής νοημοσύνης

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί για ένα ευρύ φάσμα θετικών και αρνητικών σκοπών και είναι σημαντικό να υπάρχουν νόμοι που να διασφαλίζουν ότι χρησιμοποιείται υπεύθυνα και ηθικά. Καθώς το 2024 πλησιάζει, κορυφαία έθνη, συμπεριλαμβανομένης της Κίνας, της ΕΕ, των ΗΠΑ και της Ινδίας, σμιλεύουν επιμελώς ολοκληρωμένες πολιτικές τεχνητής νοημοσύνης.

Οι στόχοι τους είναι τρεις άξονες: να καταλύσουν τις τεχνολογικές καινοτομίες, να μαγνητίσουν τις παγκόσμιες επενδύσεις και ταυτόχρονα να προστατεύσουν τον πληθυσμό τους από τυχόν ακούσιες επιπτώσεις της τεχνητής νοημοσύνης. Οι συνομιλίες εντός του κλάδου υπαινίσσονται πιθανές διεθνείς συνέργειες, υποδηλώνοντας ότι η παγκόσμια συνεργασία σε σημεία αναφοράς και πρότυπα τεχνητής νοημοσύνης θα μπορούσε σύντομα να υλοποιηθεί.

EU AI Act: first regulation on artificial intelligence https://t.co/MdBhsuJuDf via @Europarl_EN

— SAEED SARANI (@SaeedSarani) January 3, 2024

Η Ευρωπαϊκή Ένωση πρωτοστατεί στη νομοθεσία για την τεχνητή νοημοσύνη, με την Ευρωπαϊκή Επιτροπή να προτείνει την πρώτη επίσημη νομοθεσία περί τεχνητής νοημοσύνης το 2021. Αυτός ο προτεινόμενος κανονισμός θα είναι το πρώτο παγκόσμιο πλαίσιο για τη διακυβέρνηση της τεχνητής νοημοσύνης. Ο νόμος της ΕΕ για την τεχνητή νοημοσύνη πιθανότατα θα εγκριθεί στις αρχές του 2024 πριν από τις εκλογές για το Ευρωπαϊκό Κοινοβούλιο του Ιουνίου 2024.

5) Ηθική Τεχνητή Νοημοσύνη

Η ηθική τεχνητή νοημοσύνη είναι ένας κλάδος της εφαρμοσμένης ηθικής που εξετάζει τις ηθικές επιπτώσεις της τεχνητής νοημοσύνης (AI). Περιλαμβάνει ένα ευρύ φάσμα θεμάτων, όπως:

Μεροληψία και δικαιοσύνη

Η τεχνολογία AI μπορεί να αντανακλά και να ενισχύσει τις προκαταλήψεις των δημιουργών της. Αυτό, με τη σειρά του, μπορεί να οδηγήσει σε μεροληπτικά αποτελέσματα για ορισμένες ομάδες ανθρώπων που έχουν επηρεαστεί από στερεότυπα και προκαταλήψεις.

Ναι, οι αλγόριθμοι μπορεί να είναι ρατσιστικοί. Μια έρευνα που διεξήχθη από μαύρους μελετητές αποκάλυψε μια σημαντική φυλετική προκατάληψη στο λογισμικό αναγνώρισης προσώπου, με τις μαύρες γυναίκες να αναγνωρίζονται εσφαλμένα σε ποσοστό σχεδόν 35% σε σύγκριση με το σχεδόν μηδενικό ποσοστό σφαλμάτων των λευκών ανδρών.

Διαφάνεια και επεξήγηση

Η λογική πίσω από την τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να είναι δύσκολο να κατανοηθεί, ακόμη και για τους ειδικούς. Αυτό το «πρόβλημα του μαύρου κουτιού» μπορεί να καταστήσει δύσκολη την εμπιστοσύνη στις αποφάσεις τεχνητής νοημοσύνης και την ανάληψη ευθύνης από τους προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης για τις δημιουργίες τους.

Απόρρητο

Η τεχνητή νοημοσύνη συχνά συλλέγει και χρησιμοποιεί μεγάλες ποσότητες προσωπικών δεδομένων, γεγονός που εγείρει ανησυχίες σχετικά με το απόρρητο και την προστασία των δεδομένων.

6) Τεχνητή Νοημοσύνη και “Παραισθήσεις”

Ενώ το GenAI είναι ένα ισχυρό εργαλείο, έχει επίσης τη δυνατότητα να παράγει ψευδή αποτελέσματα που φαίνονται σαν να είναι αληθή. Αυτές οι ψευδείς εκροές είναι γνωστές ως παραισθήσεις. Το Cambridge Dictionary μάλιστα επέλεξε την «Παραίσθηση» ως Λέξη της Χρονιάς για το 2023, μια από τις πολλές φετινές ενημερώσεις του βρετανικού λεξικού που σχετίζονται με την τεχνητή νοημοσύνη.

Καθώς το GenAI χρησιμοποιείται ευρύτερα, υπάρχει μια αυξανόμενη ανησυχία για τον κίνδυνο παραισθήσεων και η ζήτηση για μεγαλύτερη προστασία από ψευδή αποτελέσματα

Η αγορά για την ασφάλιση παραισθήσεων κινδύνου AI βρίσκεται ακόμη στα αρχικά της στάδια, αλλά αναμένεται να αναπτυχθεί ραγδαία τα επόμενα χρόνια. Σύμφωνα με μια από τις προβλέψεις AI της Forrester για το 2024, μια μεγάλη ασφαλιστική εταιρεία θα προσφέρει μια συγκεκριμένη πολιτική παραισθήσεων κινδύνου AI. Στην πραγματικότητα, η ασφάλιση παραισθήσεων θα αποφέρει πολλά χρήματα το 2024.

7) Κβαντικοί υπολογιστές και τεχνητή νοημοσύνη

Για όσους είναι νέοι στην ιδέα, οι κβαντικοί υπολογιστές μπορεί να θυμίζουν ταινία επιστημονικής φαντασίας. Ωστόσο, μεταβαίνει γρήγορα από τις σελίδες της μυθοπλασίας στο προσκήνιο της έρευνας τεχνητής νοημοσύνης.

Η τεχνητή νοημοσύνη προσπαθεί να κάνει τις μηχανές πιο έξυπνες ενώ η κβαντική τεχνολογία πιο γρήγορες. Η επεξεργασία δεδομένων πλέον αποκτά άλλο νόημα με ταχύτητες και ποσότητες που δεν μπορούσαμε να φανταστούμε. Δεν είναι μόνο για θεωρητικές δυνατότητες.

Τόσο οι αναδυόμενες νεοσύστατες επιχειρήσεις όσο και οι τεχνολογικοί κολοσσοί διοχετεύουν σημαντικούς πόρους στην ανάπτυξη κβαντικών λύσεων. Καθώς το 2024 πλησιάζει, θα δούμε μνημειώδη άλματα στις δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης, ειδικά σε τομείς που απαιτούν πολύπλοκη επίλυση προβλημάτων που τροφοδοτείται από κβαντικές εξελίξεις.

8) Προγραμματισμός με Τεχνητή Νοημοσύνη

Σύμφωνα με την εταιρεία Gartner, https://www.gartner.com/en/articles/gartner-top-10-strategic-technology-trends-for-2024 έως το 2028, 3 στους 4 software engineers επιχειρήσεων θα χρησιμοποιούν βοηθούς τεχνητής νοημοσύνης για να γράψουν κώδικα. Απλά για σύγκριση: στις αρχές του 2023, λιγότεροι από 1 στους 10 software engineers χρησιμοποίησαν αυτούς τους βοηθούς.

Η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά τους προγραμματιστές με διάφορους τρόπους, όπως:

• Αυτοματοποίηση επαναλαμβανόμενων εργασιών (δημιουργία κώδικα, μορφοποίηση τεκμηρίωσης, δοκιμή εφαρμογών),
• Βελτιστοποίηση δημιουργικών διαδικασιών,
• Βελτίωση της ποιότητας του κώδικα,
• Υποστήριξη επίλυσης προβλημάτων.

Με την τεχνητή νοημοσύνη να ενισχύει τόσο πολύ τη διαδικασία ανάπτυξης, θα πρέπει να υποθέσετε ότι όλοι γύρω σας έχουν ήδη αρχίσει να χρησιμοποιούν εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης για να ενισχύσουν την παραγωγικότητά τους και να αφιερώσουν χρόνο στην αγορά.

9) AI TRiSM

Σημαίνει : Trust (Εμπιστοσύνη), Risk, and Security Management, (Διαχείριση Κινδύνων και Ασφάλειας). Είναι ένα πλαίσιο που βοηθά τους οργανισμούς να διαχειριστούν τους κινδύνους ανάπτυξης και αξιοποίησης μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης.

Επεξηγησιμότητα: Το AI TRiSM βοηθά τους οργανισμούς να κατανοήσουν πώς τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης τους λαμβάνουν αποφάσεις και εντοπίζουν πιθανές προκαταλήψεις.

• ModelOps: Τα μοντέλα AI πρέπει να διαχειρίζονται και να συντηρούνται όπως κάθε άλλο σύστημα λογισμικού. Το AI TRiSM παρέχει εργαλεία και διαδικασίες για την αυτοματοποίηση και την παρακολούθηση του κύκλου ζωής των μοντέλων AI.
• Ανίχνευση ανωμαλιών δεδομένων: Τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης εκπαιδεύονται σε δεδομένα. εάν τα δεδομένα είναι λανθασμένα, τα αποτελέσματα δεν θα είναι επίσης ικανοποιητικά. Το AI TRiSM βοηθά τους οργανισμούς να εντοπίζουν και να αντιμετωπίζουν ανωμαλίες δεδομένων που θα μπορούσαν να οδηγήσουν σε σφάλματα στα μοντέλα AI.
• Αντοχή σε επιθέσεις: Το AI TRiSM παρέχει εργαλεία και τεχνικές για την άμυνα έναντι των ανταγωνιστικών επιθέσεων.
• Προστασία δεδομένων: Τα μοντέλα AI συχνά περιέχουν ευαίσθητα προσωπικά δεδομένα. Το AI TRiSM βοηθά τους οργανισμούς να συμμορφώνονται με τους κανονισμούς περί απορρήτου δεδομένων και να προστατεύουν το απόρρητο των ατόμων.

10) Εξατομίκευση

Η άνοδος της τεχνητής νοημοσύνης αλλάζει τον τρόπο με τον οποίο αλληλεπιδρούμε με την τεχνολογία, και αυτό είναι ιδιαίτερα εμφανές στον τομέα της εξατομίκευσης.

Έως το 2026, το ένα τρίτο όλων των νέων εφαρμογών θα χρησιμοποιεί AI για τη δημιουργία εξατομικευμένων και προσαρμοστικών διεπαφών χρήστη. Αυτή είναι μια σημαντική αύξηση σε σχέση με τους σημερινούς αριθμούς, όπου μόνο το 5% περίπου των εφαρμογών χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη με αυτόν τον τρόπο.

Αξιοποιώντας αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης για την ανάλυση δεδομένων και προτιμήσεων των χρηστών, οι έξυπνες εφαρμογές μπορούν να προσαρμόσουν το περιεχόμενο, τις προτάσεις και τις εμπειρίες χρήστη σε κάθε χρήστη ξεχωριστά.

Η εξατομίκευση με τεχνητή νοημοσύνη έχει τεράστιο αντίκτυπο στην αφοσίωση των χρηστών και στα ποσοστά μετατροπών. Για παράδειγμα, μια μελέτη της McKinsey διαπίστωσε ότι οι εταιρείες που διαπρέπουν στην εξατομίκευση παράγουν 40% περισσότερα έσοδα από αυτές τις δραστηριότητες από τους μέσους παίκτες.

Αυτό συμβαίνει επειδή οι εξατομικευμένες προτάσεις ευθυγραμμίζονται πιο στενά με τα ενδιαφέροντα ενός χρήστη, καθιστώντας τον πιο πιθανό να κάνουν κλικ και να αγοράσουν ένα προϊόν.

Ειδήσεις σήμερα

Ούτε οι πιγκουίνοι άντεξαν το κρύο της Ανταρκτικής – Viral το βίντεο που περικυκλώνουν το καταφύγιο

Viral η «βουτιά θανάτου» που έκανε ο…τελευταίος των Βίκινγκ – Δείτε το Βίντεο

«UFO πάνω από στρατιωτική βάση»: Γιατί το «έθαψαν» οι μυστικές υπηρεσίες- Τι λέει εμπειρογνώμονας [Βίντεο]