Η τεχνητή νοημοσύνη (Ai Intelligence, AI) είναι τεχνολογία που επιτρέπει στις μηχανές να επιδεικνύουν ανθρωποειδή συλλογιστική και ικανότητες όπως η αυτόνομη λήψη αποφάσεων. Μέσω της αφομοίωσης τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων εκπαίδευσης, η τεχνητή νοημοσύνη μαθαίνει να αναγνωρίζει την ομιλία, να εντοπίζει μοτίβα και τάσεις, να επιλύει προληπτικά προβλήματα και να προβλέπει μελλοντικές συνθήκες και περιστατικά.
Επισκόπηση τεχνητής νοημοσύνης
Η τεχνητή νοημοσύνη είναι μία από τις πιο μετασχηματιστικές τεχνολογίες στη σύγχρονη εποχή. Είναι επίσης μια από τις πιο γρήγορες τεχνολογικές διαταραχές που έχουν γίνει ποτέ. Αλλά τι είναι η τεχνητή νοημοσύνη, πραγματικά – και τι κάνει για τις επιχειρήσεις;
Ο όρος τεχνητή νοημοσύνη ξεκίνησε το 1956 σε ένα επιστημονικό συνέδριο στο Κολέγιο Ντάρτμουθ. Ένας από τους ιδρυτές της τεχνητής νοημοσύνης, ο Marvin Minsky, το περιέγραψε ως «την επιστήμη της κατασκευής μηχανών που κάνουν πράγματα που θα απαιτούσαν ευφυΐα αν γινόταν από άνδρες».
Ενώ ο πυρήνας αυτού του ορισμού ισχύει σήμερα, τα σύγχρονα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης έχουν εξελιχθεί για να επιδείξουν δυνατότητες επίλυσης προβλημάτων για εργασίες όπως η οπτική αντίληψη, η αναγνώριση ομιλίας, ο σχεδιασμός, η λήψη αποφάσεων και η μετάφραση μεταξύ των γλωσσών. Μπορούν να επεξεργαστούν τα δεδομένα και τις πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο, αποδεικνύοντας ότι είναι ευέλικτες, ανταποκρινόμενες τεχνολογίες που αυξάνουν τις ικανότητες των ανθρώπινων χρηστών και αυξάνουν την αποδοτικότητα, την παραγωγικότητα και την ικανοποίηση στον χώρο εργασίας.
Τύποι τεχνητής νοημοσύνης
Ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης δεν είναι μια ενιαία τεχνολογία αλλά μάλλον ένα σύνολο τεχνολογιών που μπορούν να συνδυαστούν για την εκτέλεση διαφορετικών τύπων εργασιών. Αυτά τα καθήκοντα μπορεί να είναι πολύ συγκεκριμένα, όπως η κατανόηση της γλώσσας που ομιλείται και ανταποκρίνεται κατάλληλα, ή πολύ ευρεία, όπως η παροχή βοήθειας σε κάποιον με ταξιδιωτικές προτάσεις για το σχεδιασμό διακοπών. Αλλά η κατανόηση όλων των διαφορετικών τύπων τεχνολογιών που συνθέτουν την τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να είναι ένα δύσκολο έργο. Εδώ είναι τα βασικά.
Τρεις κύριοι τύποι τεχνητής νοημοσύνης
Στο βασικό επίπεδο, υπάρχουν τρεις κατηγορίες τεχνητής νοημοσύνης:
-
Στενό ΑΙ (επίσης γνωστό ως αδύναμο ΑΙ): Ένα σύστημα AI σχεδιασμένο για να εκτελεί μια συγκεκριμένη εργασία ή ένα σύνολο εργασιών. Αυτός είναι ο τύπος AI που χρησιμοποιείται στις τρέχουσες εφαρμογές. Ονομάζεται αδύναμο όχι επειδή στερείται δύναμης ή ικανότητας, αλλά επειδή απέχει πολύ από το να έχουμε την ανθρώπινη κατανόηση ή συνείδηση που συσχετίζουμε με την αληθινή νοημοσύνη. Αυτά τα συστήματα είναι περιορισμένα στο πεδίο εφαρμογής τους και δεν έχουν τη δυνατότητα να εκτελούν εργασίες εκτός του συγκεκριμένου τομέα τους. Παραδείγματα στενής τεχνητής νοημοσύνης είναι οι βοηθοί φωνής, η αναγνώριση προσώπου και ομιλίας και τα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα.
-
Γενική τεχνητή νοημοσύνη (γνωστή και ως ισχυρή ΤΕΧΝΗΤΉ): Θεωρητικά, ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης που θα ήταν σε θέση να εκτελέσει με επιτυχία οποιοδήποτε διανοητικό έργο που ένας άνθρωπος θα μπορούσε - ενδεχομένως ακόμα καλύτερα από ό, τι ένας άνθρωπος θα μπορούσε. Όπως τα στενά συστήματα τεχνητής νοημοσύνης, τα γενικά συστήματα τεχνητής νοημοσύνης θα είναι σε θέση να μάθουν από την εμπειρία και να εντοπίσουν και να προβλέψουν πρότυπα, αλλά θα είχαν την ικανότητα να κάνουν τα πράγματα ένα βήμα παραπέρα, προεκτείνοντας αυτή τη γνώση σε ένα ευρύ φάσμα εργασιών και καταστάσεων που δεν αντιμετωπίζονται από προηγούμενα δεδομένα ή υπάρχοντες αλγορίθμους. Η γενική τεχνητή νοημοσύνη δεν υπάρχει ακόμη, αν και υπάρχει συνεχής έρευνα και ανάπτυξη στον τομέα με κάποια πολλά υποσχόμενη πρόοδο.
-
Υπερευφυές AI: Ένα σύστημα AI που ορίζεται ως πλήρως αυτογνώριμο και ξεπερνώντας την νοημοσύνη των ανθρώπων. Θεωρητικά, αυτά τα συστήματα θα είχαν τη δυνατότητα να βελτιώσουν τον εαυτό τους και να πάρουν αποφάσεις με νοημοσύνη πάνω από το ανθρώπινο επίπεδο. Πέρα από την απλή μίμηση ή τον εντοπισμό της ανθρώπινης συμπεριφοράς, η υπερευφυής ΤΕΧΝΗΤΉ θα την συλλάβει σε θεμελιώδες επίπεδο. Ενδυναμωμένο με αυτά τα ανθρώπινα χαρακτηριστικά – και περαιτέρω ενισχυμένο με μαζική επεξεργασία και αναλυτική δύναμη – θα μπορούσε να ξεπεράσει κατά πολύ τις δικές μας ικανότητες. Αν ένα υπερευφυές σύστημα τεχνητής νοημοσύνης αναπτύχθηκε θα μπορούσε να αλλάξει την πορεία της ανθρώπινης ιστορίας, αλλά επί του παρόντος υπάρχει μόνο στην επιστημονική φαντασία, και δεν υπάρχει καμία γνωστή μέθοδος για την επίτευξη αυτού του επιπέδου της τεχνητής νοημοσύνης.
Πώς λειτουργεί η τεχνητή νοημοσύνη;
Πέρα από τις κύριες ταξινομήσεις της στενής, γενικής και υπερευφυούς τεχνητής νοημοσύνης, υπάρχουν αρκετά πιο διαφορετικά και αλληλένδετα επίπεδα τεχνητής νοημοσύνης.
-
Η μηχανική μάθηση (ML) είναι ένα υποσύνολο της τεχνητής νοημοσύνης που επιτρέπει στα συστήματα υπολογιστών να μαθαίνουν και να βελτιώνονται από την εμπειρία ή τα δεδομένα, και ενσωματώνει στοιχεία από τομείς όπως η επιστήμη των υπολογιστών, η στατιστική, η ψυχολογία, η νευροεπιστήμη και η οικονομία. Εφαρμόζοντας αλγορίθμους σε διαφορετικούς τύπους μεθόδων μάθησης και τεχνικών ανάλυσης, η ML μπορεί αυτόματα να μάθει και να βελτιωθεί από τα δεδομένα και την εμπειρία χωρίς να έχει προγραμματιστεί ρητά να το κάνει. Για τις επιχειρήσεις, η μηχανική μάθηση μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την πρόβλεψη αποτελεσμάτων με βάση την ανάλυση μεγάλων, σύνθετων συνόλων δεδομένων.
-
Τα νευρωνικά δίκτυα είναι ένα θεμελιώδες συστατικό της τεχνητής νοημοσύνης, εμπνευσμένο από τη δομή και τη λειτουργία του ανθρώπινου εγκεφάλου. Αυτά τα πολυεπίπεδα υπολογιστικά μοντέλα έχουν κόμβους συγκεντρωμένους μαζί όπως οι νευρώνες σε έναν βιολογικό εγκέφαλο. Κάθε τεχνητός νευρώνας λαμβάνει είσοδο, εκτελεί μαθηματικές πράξεις σε αυτό και παράγει ένα αποτέλεσμα που στη συνέχεια περνά σε επόμενα στρώματα νευρώνων μέσω γρήγορης, παράλληλης επεξεργασίας. Κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης, τα νευρωνικά δίκτυα προσαρμόζουν τη δύναμη των συνδέσεων μεταξύ των νευρώνων με βάση παραδείγματα στα δεδομένα, επιτρέποντάς τους να αναγνωρίζουν μοτίβα, να κάνουν προβλέψεις και να επιλύουν προβλήματα. Χρησιμοποιούν μια ποικιλία μεθόδων για να μάθουν από τα δεδομένα ανάλογα με την εργασία και τον τύπο των δεδομένων. Τα νευρωνικά δίκτυα έχουν βρει εφαρμογές σε διάφορους τομείς όπως η αναγνώριση εικόνας και ομιλίας, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας, η μοντελοποίηση, τα αυτόνομα οχήματα και πολλά άλλα.
-
Η βαθιά μάθηση (DL) είναι ένα υπολογιστικό υποσύνολο της μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιεί νευρωνικά δίκτυα με πολλαπλά (βαθιά) επίπεδα για να μάθει και να εξαγάγει χαρακτηριστικά από τεράστιες ποσότητες δεδομένων. Αυτά τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα μπορούν αυτόματα να ανακαλύψουν περίπλοκα πρότυπα και σχέσεις στα δεδομένα που μπορεί να μην είναι άμεσα προφανή στους ανθρώπους, επιτρέποντας πιο ακριβείς προβλέψεις και αποφάσεις. Η βαθιά μάθηση υπερέχει σε εργασίες όπως η αναγνώριση εικόνας και ομιλίας, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας και η ανάλυση δεδομένων. Αξιοποιώντας την ιεραρχική δομή των βαθιά νευρωνικών δικτύων, η βαθιά μάθηση έχει φέρει επανάσταση σε πολλούς τομείς, συμπεριλαμβανομένης της υγειονομικής περίθαλψης, των οικονομικών και των αυτόνομων συστημάτων.
-
Το παραγωγικό AI (gen AI) είναι ένας τύπος βαθιάς μάθησης που χρησιμοποιεί βασικά μοντέλα όπως τα μοντέλα μεγάλων γλωσσών (lLMs) για να δημιουργήσει ολοκαίνουργιο περιεχόμενο—συμπεριλαμβανομένων εικόνων, κειμένου, ήχου, βίντεο και κώδικα λογισμικού—με βάση τα δεδομένα εκπαίδευσής τους. Το Gen AI είναι ένας όρος για διάφορες τεχνολογίες μοντέλων θεμελίωσης - νευρωνικά δίκτυα που εκπαιδεύονται σε τεράστιους όγκους δεδομένων χρησιμοποιώντας αυτο-επιβλεπόμενη μάθηση, όπως η πρόβλεψη της επόμενης λέξης στο κείμενο. Οι αναδυόμενες δυνατότητές του το καθιστούν μια σημαντική ανακάλυψη στην τεχνητή νοημοσύνη, με ένα ενιαίο μοντέλο μερικές φορές ικανό να γράψει και ποιήματα και επιχειρηματικά έγγραφα, να δημιουργήσει εικόνες και να περάσει δοκιμές συλλογισμού. Φανταστείτε την παραγωγή δύο LLM, ένα εκπαιδευμένο αποκλειστικά σε επιστημονικά ερευνητικά περιοδικά και ένα άλλο εκπαιδευμένο σε μυθιστορήματα επιστημονικής φαντασίας. Μπορούν και οι δύο να δημιουργήσουν μια σύντομη περιγραφή της κίνησης των αντικειμένων στο διάστημα, αλλά οι περιγραφές θα ήταν δραστικά διαφορετικές. Η παραγωγική ΑΙ έχει πολλές επιχειρηματικές εφαρμογές, όπως η δημιουργία ρεαλιστικών πρωτοτύπων προϊόντων, η διεξαγωγή φυσικών συζητήσεων στην εξυπηρέτηση πελατών, ο σχεδιασμός εξατομικευμένων υλικών μάρκετινγκ, η αυτοματοποίηση διαδικασιών δημιουργίας περιεχομένου και η δημιουργία γραφικών και ειδικών εφέ. Τόσο οι επιχειρήσεις όσο και οι καταναλωτές υιοθετούν το παραγωγικό ΑΙ με αξιοσημείωτο ρυθμό, καθοδηγούμενοι από το γεγονός ότι πολλές εφαρμογές γενικής τεχνητής νοημοσύνης δεν απαιτούν δεξιότητες προγραμματισμού ή κωδικοποίησης για να χρησιμοποιήσουν - οι χρήστες απλά περιγράφουν τι θέλουν χρησιμοποιώντας κανονική γλώσσα και η εφαρμογή εκτελεί το έργο, συχνά με εντυπωσιακά αποτελέσματα. Σύμφωνα με δημοσίευμα της McKinsey, το 2023:
-
Το 33% των οργανισμών χρησιμοποιούν τακτικά τη γενική τεχνητή νοημοσύνη σε τουλάχιστον μία επιχειρηματική λειτουργία.
-
Το 40% των οργανισμών θα αυξήσει τις επενδύσεις στην τεχνητή νοημοσύνη λόγω της γενικής τεχνητής νοημοσύνης.
-
Το 60% των οργανισμών που χρησιμοποιούν AI χρησιμοποιούν ήδη το gen AI.
Εφαρμογές AI
Ακολουθούν μερικοί άλλοι τρόποι με τους οποίους η τεχνητή νοημοσύνη αλλάζει τον τρόπο με τον οποίο οι άνθρωποι εργάζονται, μαθαίνουν και αλληλεπιδρούν με την τεχνολογία:
Ρομποτική
Η ρομποτική έχει χρησιμοποιηθεί στην κατασκευή για χρόνια, αλλά πριν από την εισαγωγή της τεχνητής νοημοσύνης, η βαθμονόμηση και ο αναπρογραμματισμός έπρεπε να γίνουν χειροκίνητα - και τυπικά μόνο μετά από κάτι χαλασμένο. Χρησιμοποιώντας ai—συχνά με τη μορφή αισθητήρων Internet of Things (IoT)—οι κατασκευαστές έχουν καταφέρει να επεκτείνουν σε μεγάλο βαθμό το πεδίο εφαρμογής, τον όγκο και τον τύπο των εργασιών που τα ρομπότ τους μπορούν να εκτελέσουν, βελτιώνοντας παράλληλα την ακρίβειά τους και μειώνοντας τον χρόνο εκτός λειτουργίας. Μερικά κοινά παραδείγματα ρομποτικής με τη βοήθεια του AI περιλαμβάνουν ρομπότ διαλογής παραγγελιών σε αποθήκες και αγροτικά ρομπότ που ποτίζουν τις καλλιέργειες σε βέλτιστους χρόνους.
Όραση σε υπολογιστή
Η όραση του υπολογιστή είναι ο τρόπος με τον οποίο οι υπολογιστές «βλέπουν» και κατανοούν το περιεχόμενο των ψηφιακών εικόνων και βίντεο. Οι εφαρμογές όρασης υπολογιστών χρησιμοποιούν αισθητήρες και αλγόριθμους μάθησης για την εξαγωγή σύνθετων θεματικών πληροφοριών που μπορούν στη συνέχεια να χρησιμοποιηθούν για την αυτοματοποίηση ή την ενημέρωση άλλων διαδικασιών. Μπορεί επίσης να προεκτείνει τα δεδομένα που βλέπει για προγνωστικούς σκοπούς, όπως στην περίπτωση των αυτοκινούμενων αυτοκινήτων.
Επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP)
Τα συστήματα επεξεργασίας φυσικής γλώσσας αναγνωρίζουν και κατανοούν τη γραπτή ή την προφορική γλώσσα. Σε πιο εξελιγμένες εφαρμογές, το NLP μπορεί να χρησιμοποιήσει το πλαίσιο για να συμπεράνει τη στάση, τη διάθεση και άλλες υποκειμενικές ιδιότητες για να ερμηνεύσει με μεγαλύτερη ακρίβεια το νόημα. Οι πρακτικές εφαρμογές του NLP περιλαμβάνουν chatbots, ανάλυση αλληλεπίδρασης τηλεφωνικού κέντρου και ψηφιακούς βοηθούς φωνής όπως οι Siri και Alexa.
Οφέλη από την τεχνητή νοημοσύνη
Οι τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης έχουν προχωρήσει πέρα από το πρώιμο στάδιο υιοθέτησης και είναι πλέον κοινές σε πολλές επιχειρηματικές εφαρμογές.
Σήμερα, οι εταιρείες αντλούν μετρήσιμα οφέλη από τη δημιουργία AI στις βασικές επιχειρηματικές διαδικασίες τους:
-
Βελτιωμένη αποδοτικότητα και παραγωγικότητα: Ένα από τα σημαντικότερα πλεονεκτήματα της τεχνητής νοημοσύνης στις επιχειρήσεις είναι η ικανότητά της να αυτοματοποιεί τις εργασίες και να βελτιστοποιεί τις λειτουργίες. Τα συστήματα που τροφοδοτούνται με AI μπορούν να επεξεργαστούν μεγάλο όγκο δεδομένων με ταχύτητα κεραυνού, απελευθερώνοντας πολύτιμους ανθρώπινους πόρους για να εστιάσουν σε περισσότερες δραστηριότητες προστιθέμενης αξίας. Αυτή η αυξημένη αποδοτικότητα οδηγεί σε βελτίωση της παραγωγικότητας, καθώς οι εργαζόμενοι μπορούν να αφιερώσουν το χρόνο τους στη διαδικασία λήψης στρατηγικών αποφάσεων και στην καινοτομία και όχι σε συνήθεις και εγκόσμιες εργασίες.
-
Βελτιωμένη εμπειρία πελατών: Η τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης έχει φέρει επανάσταση στον τρόπο με τον οποίο οι επιχειρήσεις αλληλεπιδρούν με τους πελάτες. Μέσω των αλγορίθμων NLP και ML, τα ai powered chatbots και οι εικονικοί βοηθοί μπορούν να παρέχουν εξατομικευμένη και σε πραγματικό χρόνο υποστήριξη στους πελάτες, 24/7. Αυτή η διαθεσιμότητα όχι μόνο βελτιώνει την ικανοποίηση των πελατών, αλλά επίσης βοηθά τις επιχειρήσεις να παρέχουν μια απρόσκοπτη εμπειρία πελατών σε όλα τα κανάλια μειώνοντας παράλληλα τους χρόνους απόκρισης και το ανθρώπινο σφάλμα.
-
Λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων: Τα επιχειρηματικά συστήματα AI μπορούν να αναλύσουν τεράστιες ποσότητες δομημένων και μη δομημένων δεδομένων, επιτρέποντας στους οργανισμούς να λαμβάνουν πιο ενημερωμένες αποφάσεις. Η άντληση σημαντικών πληροφοριών από αυτά τα δεδομένα δίνει στις εταιρείες τη δυνατότητα να εντοπίζουν τάσεις, να προβλέπουν τη συμπεριφορά των πελατών και να βελτιστοποιούν τις λειτουργίες τους. Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να ανιχνεύσουν πρότυπα που οι άνθρωποι μπορεί να παραβλέψουν, παρέχοντας πολύτιμες πληροφορίες για στρατηγικό σχεδιασμό, αξιολόγηση κινδύνου και εξορθολογισμό των επιχειρηματικών διαδικασιών.
-
Λειτουργική αποδοτικότητα: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αυτοματοποιήσει επαναλαμβανόμενες, χρονοβόρες εργασίες και ροές εργασίας, καθώς και να χειριστεί σύνθετους υπολογισμούς, ανάλυση δεδομένων και άλλες κουραστικές εργασίες με ακρίβεια, οδηγώντας σε βελτιωμένη ακρίβεια και μειωμένα σφάλματα. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί επίσης να βοηθήσει στον εντοπισμό ανωμαλιών, απάτης και παραβιάσεων της ασφάλειας γρήγορα, μετριάζοντας πιθανές απώλειες.
-
Ενισχυμένη συνεργασία εργατικού δυναμικού: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να προωθήσει τη μεγαλύτερη συνεργασία και την ανταλλαγή γνώσεων μεταξύ των εργαζομένων. Τα ευφυή συστήματα μπορούν να βοηθήσουν στην ανακάλυψη δεδομένων παρέχοντας ευκολότερη πρόσβαση σε σχετικές πληροφορίες και παρέχοντας πληροφορίες που βοηθούν τους εργαζομένους στη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων. Επιπλέον, τα εργαλεία συνεργασίας που τροφοδοτούνται από AI επιτρέπουν την απρόσκοπτη επικοινωνία και ανταλλαγή γνώσεων μεταξύ ομάδων, τμημάτων, ακόμη και γεωγραφικά διάσπαρτων τοποθεσιών, ενθαρρύνοντας την καινοτομία και ενισχύοντας την παραγωγικότητα.
Επιχείρηση ΑΙ σε δράση
Το πεδίο εφαρμογής και η προσβασιμότητα της σύγχρονης επιχειρηματικής τεχνητής νοημοσύνης το καθιστά χρήσιμο για πολλούς τομείς.
Μερικά παραδείγματα περιπτώσεων χρήσης τεχνητής νοημοσύνης σε όλους τους κλάδους περιλαμβάνουν:
-
Η τεχνητή νοημοσύνη στην υγειονομική περίθαλψη: Τα σύνολα ιατρικών δεδομένων είναι μερικά από τα μεγαλύτερα και πιο πολύπλοκα στον κόσμο. Μια σημαντική εστίαση της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη είναι η αξιοποίηση των δεδομένων για την εύρεση σχέσεων μεταξύ της διάγνωσης, των πρωτοκόλλων θεραπείας και των αποτελεσμάτων των ασθενών. Επιπλέον, τα νοσοκομεία στρέφονται σε λύσεις τεχνητής νοημοσύνης για την υποστήριξη επιχειρησιακών πρωτοβουλιών, όπως η ικανοποίηση και η βελτιστοποίηση του εργατικού δυναμικού, η ικανοποίηση των ασθενών και η μείωση του κόστους.
-
AI στον τραπεζικό τομέα: Ο κλάδος των χρηματοπιστωτικών υπηρεσιών ήταν ένας από τους πρώτους που υιοθέτησε τεχνητή νοημοσύνη σε κλίμακα, ιδίως για να επιταχύνει την ταχύτητα των συναλλαγών, την εξυπηρέτηση πελατών και την απόκριση σε θέματα ασφάλειας. Οι κοινές εφαρμογές περιλαμβάνουν ai bots, συμβούλους ψηφιακών πληρωμών και εντοπισμό απάτης.
-
AI στην παραγωγή: Το σημερινό έξυπνο εργοστάσιο είναι ένα δίκτυο μηχανών, αισθητήρων IoT και υπολογιστικής ισχύος – ένα διασυνδεδεμένο σύστημα που χρησιμοποιεί την τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση για να αναλύσει δεδομένα και να μάθει καθώς πηγαίνει σε πραγματικό χρόνο. ΤΟ ΑΙ βελτιστοποιεί και ενημερώνει συνεχώς τις αυτοματοποιημένες διαδικασίες και τα έξυπνα συστήματα σε ένα έξυπνο εργοστάσιο, από την παρακολούθηση των συνθηκών εξοπλισμού μέχρι την πρόβλεψη προβλημάτων εφοδιαστικής αλυσίδας μέχρι την ενεργοποίηση της προγνωστικής παραγωγής.
-
ΑΙ στο λιανικό εμπόριο: Οι αγοραστές στο διαδίκτυο δραστηριοποιούνται σε ένα ευρύ φάσμα σημείων επαφής και δημιουργούν μεγαλύτερες ποσότητες σύνθετων και μη δομημένων συνόλων δεδομένων από ποτέ. Για να κατανοήσετε και να χρησιμοποιήσετε αυτά τα δεδομένα, οι λιανοπωλητές χρησιμοποιούν τις λύσεις ΑΙ για να επεξεργαστούν και να αναλύσουν διαφορετικά σύνολα δεδομένων, βελτιώνοντας το μάρκετινγκ και παρέχοντας καλύτερες εμπειρίες αγορών.
Ηθική και προκλήσεις της τεχνητής νοημοσύνης
Ενώ η τεχνητή νοημοσύνη παρουσιάζει εξαιρετικές ευκαιρίες, έρχεται επίσης με τους κινδύνους που πρέπει να αναγνωριστούν και να μετριαστούν για να αποτρέψουν τη ζημία στα άτομα, τις ομάδες, τις επιχειρήσεις, και την ανθρωπότητα συνολικά. Εδώ είναι μερικές από τις πιο επείγουσες προκλήσεις ηθικής τεχνητής νοημοσύνης, τις οποίες οι καταναλωτές, οι επιχειρήσεις και οι κυβερνήσεις θα πρέπει να λαμβάνουν υπόψη καθώς προσπαθούν να χρησιμοποιήσουν την τεχνητή νοημοσύνη υπεύθυνα.
-
Ηθική χρήση των δεδομένων των πελατών: Μέχρι το 2029, εκτιμάται ότι θα υπάρχουν 6,4 δισεκατομμύρια χρήστες smartphone παγκοσμίως. Κάθε συσκευή μπορεί να μοιραστεί τεράστιες ποσότητες δεδομένων, από τη θέση μέχρι τα προσωπικά στοιχεία και τις προτιμήσεις των χρηστών, καθώς και τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης και τις συμπεριφορές αναζήτησης. Καθώς οι επιχειρήσεις αποκτούν ευρύτερη πρόσβαση στις προσωπικές πληροφορίες των πελατών τους, καθίσταται όλο και πιο σημαντικό να καθιερώσουν σημεία αναφοράς και συνεχώς αναπτυσσόμενα πρωτόκολλα για την προστασία της ιδιωτικής ζωής και την ελαχιστοποίηση του κινδύνου.
-
Μεροληψία τεχνητής νοημοσύνης: Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να αντικατοπτρίζουν ή να ενισχύουν τις υπάρχουσες προκαταλήψεις που υπάρχουν στα δεδομένα εκπαίδευσής τους, οδηγώντας ενδεχομένως σε αθέμιτα αποτελέσματα σε εφαρμογές όπως η πρόσληψη εργασίας ή οι εγκρίσεις δανείων. Για να μετριάσουν αυτές τις προκαταλήψεις, οι οργανισμοί πρέπει να βεβαιωθούν ότι τα σύνολα δεδομένων τους είναι διαφορετικά, να διεξάγουν τακτικούς ελέγχους και να χρησιμοποιούν αλγορίθμους μείωσης των διακρίσεων. Ένα πραγματικό παράδειγμα προκατάληψης της τεχνητής νοημοσύνης εμφανίστηκε στο σύστημα υγειονομικής περίθαλψης των ΗΠΑ, όπου ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης που στερείται κρίσιμων ικανοτήτων μετριασμού των διακρίσεων συμπεραίνει από τα δεδομένα εκπαίδευσης ότι οι δημογραφικές ομάδες που ξοδεύουν λιγότερα για την υγειονομική περίθαλψη δεν χρειάζονται τόση φροντίδα στο μέλλον όσο οι ομάδες υψηλότερων δαπανών, με αποτέλεσμα μια μεροληψία που επηρέασε τις αποφάσεις για την υγεία για εκατοντάδες εκατομμύρια ασθενείς.
-
Διαφάνεια τεχνητής νοημοσύνης και επεξηγήσιμη ΑΙ: Η διαφάνεια της τεχνητής νοημοσύνης αναφέρεται στον ανοικτό χαρακτήρα και τη σαφήνεια του τρόπου με τον οποίο τα συστήματα AI λειτουργούν για να διασφαλίσουν ότι οι λειτουργίες τους, οι διαδικασίες λήψης αποφάσεων και τα αποτελέσματά τους είναι κατανοητά και ερμηνεύσιμα από τους ανθρώπους. Αυτό είναι ζωτικής σημασίας για την οικοδόμηση εμπιστοσύνης στις εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης και για την αντιμετώπιση των ανησυχιών σχετικά με την μεροληψία, τη λογοδοσία και τη δικαιοσύνη. Η επεξηγήσιμη τεχνητή νοημοσύνη επικεντρώνεται συγκεκριμένα στην ανάπτυξη μοντέλων και αλγορίθμων τεχνητής νοημοσύνης που μπορούν να παρέχουν εξηγήσεις για τις αποφάσεις και τις προβλέψεις τους με τρόπο που είναι κατανοητός στους χρήστες και τα ενδιαφερόμενα μέρη. Οι επεξηγήσιμες τεχνικές έχουν ως στόχο να απομυθοποιήσουν πολύπλοκα συστήματα με την αποκάλυψη των παραγόντων και των χαρακτηριστικών που επηρεάζουν τις εκροές τους—επιτρέποντας στους χρήστες να εμπιστεύονται, να επαληθεύουν και ενδεχομένως να διορθώνουν τις αποφάσεις όπου είναι απαραίτητο.
-
Deepfakes: Ο όρος deepfake είναι ένας συνδυασμός βαθιάς μάθησης και ψεύτικου. Ένα deepfake είναι μια εξελιγμένη μέθοδος δημιουργίας ή αλλαγής περιεχομένου πολυμέσων, όπως εικόνες, βίντεο ή ηχογραφήσεις, χρησιμοποιώντας AI. Τα deepfakes επιτρέπουν τη χειραγώγηση των εκφράσεων του προσώπου, των χειρονομιών και της ομιλίας σε βίντεο, συχνά με εξαιρετικά ρεαλιστικό τρόπο. ΑΥΤΉ η τεχνολογία έχει συγκεντρώσει την προσοχή λόγω των δυνατοτήτων της για τη δημιουργία πειστικού αλλά κατασκευασμένου περιεχομένου που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για διάφορους σκοπούς, από την ψυχαγωγία και την καλλιτεχνική έκφραση έως περισσότερο σχετικά με εφαρμογές όπως παραπληροφόρηση και απάτη ταυτότητας.