6 pagrindinės dirbtinio intelekto tendencijos, kurių galite tikėtis 2024 metais

Beveik visi žinome apie dirbtinį intelektą (DI) (angl. artificial intelligence), jis vis dar yra apipintas mitais ir spėlionėmis. Daugelis spekuliuoja, kur šiais ir ateinančiais metais nukeliaus DI technologija, ir kokių naujovių ji atneš į mūsų kasdienybę ir darbą. 

Nors negalime užtikrintai pasakyti, kaip dirbtinis intelektas keisis ateityje, galime aptarti ekspertų prognozes artimiausiems metams. Šiame straipsnyje apžvelgsime ryškiausias 2024 metų dirbtinio intelekto tendencijas ir kokią įtaką jos darys profesiniam ir kasdieniam gyvenimui.

6 pagrindinės DI tendencijos

1. Maži kalbos modeliai

Praeitame straipsnyje apžvelgėme svarbiausius dirbtinio intelekto terminus ir sąvokas. Viena jų buvo dideli kalbos modeliai. Tai milžinišką informacijos kiekį turintys modeliai, kurie padeda priimti sprendimus ir rasti atsakymus bei informaciją apie įvairiausias temas. Keli pagrindiniai didžiųjų kalbos modelių pavyzdžiai yra „Claude LLM”, „Gemini”, „GPT-3”, -3.5 ir 4. 

Tuo tarpu maži kalbos modeliai turi mažesnes duomenų bazes ir mokosi iš ribotos istorinės informacijos. Jie reikalauja mažiau resursų ir veikia greičiau bei tinka specifinėms nišoms. Tačiau mažų kalbos modelių atsakymai, ypatingai temomis, kuriomis jie nėra apmokyti, dažniau gali būti klaidingi arba riboti. 

Maži kalbos modeliai populiarėja, nes juos galima lengviau ir greičiau apmokyti ir paleisti į rinką. Vis daugiau įmonių ir kūrėjų, tikėtina, teiks prioritetą šiems modeliams ir jų prieinamumui. Keli jų pavyzdžiai yra „Mistral” „7B”, „Microsoft” „Phi-2” ir „Google” „Gemma”.

2. Multimodaliniai DI

Multimodalinė dirbtinio intelekto technologija gali apdoroti ir interpretuoti informaciją iš skirtingų medijos šaltinių. Ji vienu metu gali analizuoti ir interpretuoti vaizdus, vaizdo įrašus, garsą, kalbą ir tekstą. 

Multimodalinio DI pavyzdys būtų, jei programai pateiktumėte dainą, o ji sukurtų atvaizdą, kuris, pagal jos interpretaciją, atvaizduoja dainos žodžius. Ši technologija sparčiai populiarėja, nes ji leidžia vartotojams greičiau surinkti ir suprasti informaciją iš kelių šaltinių.

3. Dirbtinis intelektas moksle

Nors dirbtinis intelektas jau kurį laiką yra sėkmingai naudojamas moksle, jo reikšmė tik didės. Pasinaudojant didžiulėmis tyrimų duombazėmis, mokslininkai galės greičiau atlikti tyrimus ir atrasti reikiamą informaciją, kuri gali pagreitinti mokslinių atradimų eigą. 

Pavyzdžiui, DI panaudojimas vaistų nuo vėžio kūrimui ir pritaikymui individualiems pacientų poreikiams. Vienas garsiausių to atvejų yra vėžiu sirgusio Paulo istorija. Pacientas buvo per daug nusilpęs, kad galėtų kelis kartus bandyti gydymą skirtingais vaistais. 

Pasitelkus dirbtinį intelektą ir paciento ląstelių mėginius, gydytojai sugebėjo rasti šiam pacientui geriausiai tinkamą vaistą, turintį mažiausią riziką. Vaistai suveikė ir pacientas jau kelerius metus yra remisijoje. 

Tai tik viena iš daugelio panašių istorijų. Jau dabar vis daugiau vaistų, sukurtų pasitelkiant DI, keliauja į klinikinius tyrimus.

Tačiau medicina yra tik dalis DI potencialo. Mokslininkai taip pat naudoja dirbtinį intelektą tikslesnėms orų prognozėms ir klimato kaitos žalos suvaldymui. DI žemdirbystėje padeda ūkininkams prisitaikyti prie orų kaitos ir pasiruošti bei greičiau atsistatyti po ekstremalių situacijų.

4. Realistiškesni ir dar tikslesni rezultatai

Dar 2023 metų pradžioje visi šaipėsi iš DI sukurtų vaizdo įrašų ir paveikslėlių, kuriuose žmonės kalba, juda ir kitaip atlieka judesius, visiškai neprimenančius tikrų žmonių. 

Tačiau po metų „OpenAI” „Sora” pristatė realybei prilygstančius vaizdo įrašus, nuo nulio sukurtus DI. Tikėtina, kad šiais metais vis daugiau įmonių pristatys kalbos modelių ir jų atnaujinimų, galinčių sukurti realistiškus vaizdus ir be klaidų generuoti tekstą ir versti kalbą.

5. Didelis dėmesys DI etiškumui

Tobulėjant DI technologijoms, išauga ir jų keliami pavojai. Kelios pagrindinės DI keliamos grėsmės:

• Klaidos ir šališkumas – pasitaiko, kad generuodamos atsakymus, DI programos padaro klaidų ar išgalvoja faktus. Taip pat verta prisiminti, jog už kiekvienos dirbtinio intelekto programos yra žmonės, kurie ją apmokė naudodami tam tikrą informaciją. Dėl to sistemos gali turėti šališkas nuomones.
• Privatumo pažeidimai – DI sistemos gali rinkti ir analizuoti didelius asmens duomenų kiekius, todėl kyla grėsmė dėl privatumo ir autorių teisių pažeidimų bei neteisėto asmenų stebėjimo.
• Prarastos darbo vietos – dirbtinio intelekto skatinama automatizacija gali sutrikdyti darbo rinką ir padidinti ekonominę nelygybę. Prognozuojama, kad DI gali pakeisti apie 300 milijonų darbuotojų. 
• Manipuliavimas ir dezinformacija – DI valdomos sistemos gali būti naudojamos dezinformacijai skleisti, manipuliuoti viešąja nuomone arba kurti netikrą turinį, keliantį grėsmę demokratiniams procesams ir socialinei santvarkai.

Vieni pažeidžiamiausių yra finansai ir politika. Politinei manipuliacijai vis dažniau yra naudojama „Deepfake” technologija. Pasitelkus šią technologiją, vien turint žmogaus balso įrašą, nuotrauką ar trumpą vaizdo įrašą, galima manipuliuoti žmogaus atvaizdu ir jį pritaikyti kitam ar neegzistuojančiam žmogui.

Pasinaudojus „Deepfake”, galima daryti įtaką žmonių politiniams sprendimams ir įtikinti žmones apie neegzistuojančius įvykius.

Bankai taip pat vis garsiau reiškia susirūpinimą dėl sparčiai plintančių „Deepfake” aplikacijų, naudojamų siekiant neteisėtai prisijungti prie banko duomenų ar kitaip pasipelnyti. Vienas tokių pavyzdžių, neseniai nuskambėjusi byla, kurios metu sukčiai, atkūrę banko vadovo balsą, apgavo vieną iš jo darbuotojų, išviliodami $25.6 milijonus JAV dolerių. 

Tai tik vienas iš daugelio neetiško DI panaudojimo pavyzdžių. Ateinančiais metais, tikėtina, daugės DI reguliavimo įstatymų ir programų, kurios galėtų pastebėti ir atpažinti DI turinį.

6. Šešėlinės DI programos darbe

Šešėliniu dirbtiniu intelektu yra laikoma, kai įmonėse dirbantys darbuotojai, diegia generatyvųjį DI, neperžiūrėdami arba negaudami įmonės patvirtinimo ar priežiūros. Daugelis tokių vartotojams skirtų paslaugų teikėjų leidžia bet kam atsisiųsti ir įdiegti DI įrankius. 

Toks DI panaudojimas auga ir kelia grėsmę ne tik darbuotojų darbo kokybei, bet ir įmonių saugumui. Daugelis šešėlinių programų nėra reguliuojamos ir yra kuriamos privačių kūrėjų, dėl to darbuotojas, pats nežinodamas, gali siųsti įslaptintą informaciją trečiosioms šalims.

Dirbtinis intelektas tampa vis didesne mūsų kasdienio ir profesinio gyvenimo dalimi. Žinojimas, ko galime tikėtis ateityje, padės geriau prisitaikyti prie pokyčių. 

Tikimės, kad šis straipsnis padės geriau suprasti dirbtinio intelekto augimą ir tobulėjimą. Jeigu norite sužinoti, kaip LABBIS naudoja dirbtinį intelektą savo sistemose, kviečiame skaityti: Kaip veikia pirmoji Lietuvoje dirbtiniu intelektu paremta personalo valdymo sistema?