Globaalse AI maastiku põhjalik analüüs: tehisintellekti praegune seisund (juuli 2025)

Lootuse ja riski vahel - tehisintellekti keeruline tulevik

Tehisintellekt (AI) on juba ammu arenenud arvutiteaduse niššeemast üks meie aja kõige sõidu- ja häirivamaid jõude. See domineerib pealkirjades, mõjutab globaalseid turge ja muudab meie töötamise, suhtlemise ja elamise viisi. Kuid hüpe taga on keeruline reaalsus, mida iseloomustavad tohutud majanduslikud võimalused, geopoliitilised võimu võitlused, sügavad eetilised küsimused ja kiired tehnoloogilised hüpped.

See artikkel valgustab praeguste arengute abil AI mitmekordset maailma. Me sukeldame massilistesse investeeringutesse, mis panevad aluse AI tulevikule, analüüsime AI -kiipides ülemaailmset rassi ülemaailmset rassi, uurime meditsiini mitmekesiseid rakendusalasid sõjaväele ja astuvad silmitsi selle ümberkujundava tehnoloogiaga seotud riskide ja eetiliste dilemmatadega. Selle eesmärk on joonistada nüansirikka pilt, mis illustreerib nii AI revolutsiooni tohutut potentsiaali kui ka kiireloomulisi väljakutseid.

1. Miks meil on praegu AI infrastruktuuris nii massiline investeerimisbuum, eriti andmekeskustes?

AI infrastruktuuri praegune investeerimisbuum on tänapäevaste AI-mudelite, eriti nn suurte keelemudelite (LLM) ja generatiivsete AI süsteemide põhinõuete otsene tulemus. Need süsteemid on digitaalsed samaväärsed tohutute ajudega, mis vajavad kujuteldamatut arvutusvõimsust, et õppida ja funktsiooni "õppida". Nende investeeringute taga olevad edasiviiv jõud saate jagada kolme peamise valdkonna hulka:

AI-mudelite koolitus: arenenud AI-mudeli nagu GPT-4, Claude 3 või Kaksikud on äärmiselt aritmeetiline protsess. Mudelile tarnitakse tohutul hulgal andmeid (sageli suur osa Internetist), et see saaks õppida mustreid, suhteid, keelestruktuure ja faktilisi teadmisi. See protsess võib võtta nädalaid või kuud ja nõuab tuhandeid spetsialiseeritud AI -kiipe (GPU -sid), mis töötavad paralleelselt. Koolitamise kulud ühe riigi mudeli kohta võib ulatuda sadade miljonite või isegi üle miljardi dollari. Sellised ettevõtted nagu Google, Meta ja OpenAai peavad kas selle infrastruktuuri ise üles ehitama või kallima, et konkureerida tipus.

Järeldus (AI rakendamine): Pärast koolitust on mudel rakenduse jaoks valmis, nii nimetatud “järeldused”. Iga kord, kui kasutaja teeb Chattile päringu, genereerib keskmise ajaga pildi või taotleb tõlkimist Deepliga, tuleb vastuse arvutamiseks aktiveerida koolitatud mudel. Ehkki üksik järelduste taotlus vajab palju vähem arvutusvõimsust kui koolitusel, moodustavad miljonite kasutajate päringud kogu maailmas tohutu, pideva arvutusvõimaluse vajaduse. Tehnikahiiglased ehitavad hiiglaslikke andmekeskusi selle ülemaailmse nõudluse kasutamiseks ja kiirete ja usaldusväärsete AI -teenuste pakkumiseks.

Pilvandmetöötluse turg: oluline osa investeeringutest ei voola mitte ainult teie toodete infrastruktuuri, vaid ka pilveteenuste laienemisse. Sellised ettevõtted nagu Amazon (AWS), Microsoft (Azure) ja Google (Cloud) pakuvad teistele ettevõtetele “AI teenusena”. See tähendab, et idufirmad ja asutatud ettevõtted, kellel ise pole oma andmekeskuste ehitamise vahendeid, saavad paindlikult rentida vajaliku AI arvutuse jõudluse. See turg on äärmiselt tulus. Kõik, kes saavad pakkuda suurimat, kiireimat ja tõhusamat AI infrastruktuuri, tagavad otsustava konkurentsieelise. Sellised mängijad nagu Coreweave, AI -töökoormuse spetsialiseeritud pilveteenuse pakkuja, on näide uutele ettevõtetele, kes edendavad selle väga kasumliku niši ja investeerivad miljardeid.

Kokkuvõtlikult võib öelda, et massilised investeeringud ei ole spekulatsioonid, vaid vajadus. Ilma nende hiiglaslike, energia näpuga andmekeskusteta poleks generatiivset AI -d, mida me neid täna tunneme. Need on üha digitaalse ja intelligentsema maailmamajanduse füüsiline selgroog.

Sobib selleks:

• Megaprojekt OpenAaist: VAE ühe maailma suurima AI andmekeskuse arendamine

2. Mis teeb Pennsylvania -suguse riigi AI ja energiainvesteeringute keskuseks?

Pennsylvania areng AI investeeringute levialadel on põnev näide poliitika, geograafia ja majandusliku vajaduse koostoimest. Seda suundumust õhutavad mitmeid tegureid, mida soojendavad sellised isiksused nagu endine president Donald Trump ja poliitik David McCormick.

Energia kättesaadavus ja kulud: kõige olulisem tegur on energia. Nagu juba mainitud, on AI andmekeskuste energia näljane tohutu. Pennsylvania on üks suurimaid maagaasitootjaid Ameerika Ühendriikides (tänu Marcellus-Shale'i hoiusele). See rikkalik suhteliselt odava energia kättesaadavus on massiline asukoha eelis. Kuigi paljud tehnoloogiaettevõtted keskenduvad taastuvenergiale, on gaasielektrijaamade stabiilne ja prognoositav baaskoormus 24/7 andmekeskuste töö jaoks hindamatu. Nende fossiilkütuste kasutamise poliitiline toetus piirkonnas vähendab uute elektrijaamade ehitamise takistusi andmekeskuste tarnimiseks.

Geograafiline asukoht ja infrastruktuur: Pennsylvania on strateegiliselt odav USA idaranniku suurte elanike ja majanduskeskuste lähedal (New York, Washington DC, Boston). See vähendab latentsusaega, st andmete edastamise viivitust, mis on kriitiline paljude AI -rakenduste suhtes. Lisaks on riigil hästi arenenud tööstuslik infrastruktuur, piisav maad suurte ehitusprojektide jaoks ja traditsioon rasketööstuse valdkonnas, mis tähendab kvalifitseeritud töötajaid selliste süsteemide ehitamiseks ja hooldamiseks.

Poliitiline tahe ja stiimulid: mõjukate poliitikute selgesõnaline rahastamine loob investeerimissõbraliku kliima. Kui isiksused nagu Trump ja McCormick Pennsylvania positsioon “AI ja energiakeskusena”, saadab see investoritele tugeva signaali. Selliseid algatusi seostatakse sageli maksusoodustustega, kiirendatud heakskiitmisprotsesside ja otseste subsiidiumidega ettevõtete ligimeelitamiseks. See loob poliitilise dünaamika, mis viib riigi konkureerivate piirkondadega, näiteks Virginia või Ohioga, mis edendab ka andmekeskusi.

Majanduslikud muutused: Pennsylvania on osa SO -ga nimetatud roostevööst -piirkonnast, mida iseloomustab traditsioonilise rasketööstuse langus. Riigi lahendamist -art andmekeskusi peetakse võimaluseks algatada majanduslik struktuurne muudatus, luua uusi, jätkusuutlikke töökohti ja muuta piirkonda tehnoloogiliselt.

Odava energia, poliitilise toe ja strateegilise olukorra lähenemine muudab seega Pennsylvania ehe näite sellest, kuidas KI ajastu digitaalsed vajadused mõjutavad piirkonna füüsilist ja poliitilist tegelikkust ning loovad uusi majanduskeskusi.

Sobib selleks:

• Turuanalüüs Pennsylvania: masinaehituse ja automatiseerimistehnoloogia sihttööstused

3. AI tohutu energiavajadus arutatakse üha enam probleemina. Millised on selle probleemi mõõtmed ja milliseid konkreetseid lahendusi rakendatakse?

AI -tööstuse energiavajadus on tõepoolest üks suurimaid väljakutseid ja potentsiaalselt üks selle Achilleuse kontsasid. Probleemil on mitu mõõdet:

Skaleerimine: individuaalsed AI taotlused pole probleem, kuid see on globaalne skaleerimine. Hinnanguliselt võib AI sektori energiatarbimine lähiaastatel hüppeliselt suureneda. Mõni prognoos eeldab, et AI arvutamiskeskused võivad 2027. aastaks tarbida sama palju elektrit kui terved Rootsi või Hollandi riigid. See avaldab tohutut survet olemasolevatele elektrivõrkudele, mis töötavad juba paljudes piirkondades nende mahutasemel.

CO2 jalajälg: kui see energiavajadus on peamiselt kaetud fossiilkütustest, on AI buum võitlemas globaalsete kliimaeesmärkidega. Riistvara (eriti laastude) tootmine on ka väga energia ja ressursimahukas.

Vee tarbimine: andmekeskused vajavad jahtumiseks tohutult palju vett. Madala veega piirkondades võib see põhjustada konflikte põllumajanduse kasutamise või joogiveega.

Neid väljakutseid silmas pidades rakendatakse intensiivseid lahendusi erinevatel tasanditel:

Taastuvenergia kasutamine: see on kõige silmatorkavam lähenemisviis. Tehnikahiiglased nagu Google ja Microsoft on võtnud endale kohustuse oma andmekeskused täita teatud kuupäevaga taastuvenergiaga. Seda tehakse päikese- ja tuuleparkide otsese ehitamise või elektrienergia pikaajaliste aktsepteerimislepingute sõlmimisel (elektriostulepingud). Eriti huvitav trend on hüdroenergia kasutamine. Hüdroenergiataimed pakuvad väga stabiilset ja prognoositavat energiavarustust, mis sobib suurepäraselt andmekeskuste pideva energiavajadusega. Seetõttu muutuvad üha atraktiivsemaks asukohad suurte hüdroenergiataimede lähedal (nt USA loodes või Skandinaavia).

Energiatõhususe parandamine (riistvara): kiipi tootjad töötavad palavikuliselt oma töötlejate tõhususe suurendamiseks. Iga uus AI -kiipide põlvkond peaks andma rohkem aritmeetilisi toiminguid vatti kohta (flops/vatt). See hõlmab uusi kiibiarhitektuure, väiksemaid tootmissuurusi (nanomeetri ulatus) ja spetsialiseeritud disainilahendusi, mis on kohandatud AI -ülesannete täitmiseks.

Tõhusamad jahutussüsteemid: andmekeskuste traditsiooniline kliimaseade on äärmiselt energia intensiivne. Kaasaegsete lähenemisviiside hulka kuulub vedeliku jahutus, milles kiibid pestakse otse jahutusvedeliku abil, mis on palju tõhusam kui õhujahutus. Külma välise õhu (vaba jahutamine) kasutamine jahedamates kliimatsoonides on samuti tavaline tava.

Algoritmiline optimeerimine (tarkvara): see ei puuduta ainult riistvara. Teadlased tegelevad AI -mudelite „saledamaks” ja tõhusamaks muutmisega. Sellised tehnikad nagu “mudeli pügamine” (neuronaalse võrgu tarbetute osade eemaldamine), “kvantifitseerimine” (madalama numbrilise täpsuse kasutamine) ja väiksemate spetsialiseerunud mudelite väljatöötamine võib drastiliselt vähendada treenimise ja järeldamise arvutamise jõupingutusi ilma oluliselt kahjustamata.

Arukas koormuse haldamine: AI võib aidata kaasa ka teie enda energiaprobleemi lahendamisele. Intelligentsed juhtimissüsteemid võivad dünaamiliselt nihutada aritmeetilisi koormusi andmekeskustes, kus on taastuvenergia ülejääk (nt päikselises või tuulises piirkonnas).

Seetõttu on lahendus terviklik lähenemisviis, mis ulatub elektritootmisest kuni kiibi arhitektuurini ja tarkvarast kuni andmekeskuste intelligentse tööni.

4. Kui ambivalentsed on AI mõju tööturule? Kus on uued töökohad ja kus on suurimad kaotused ähvardavad?

AI mõju tööturule on sügavalt ambivalentsed ja meie aja üks arutatud sotsiaalmajanduslikke küsimusi. See on klassikaline loomingulise hävitamise juhtum, kus ka töökohti hävitatakse ja luuakse uusi. See ei ole puhas töö tapja, vaid ka puhas töömootor.

Positiivsed mõjud ja töökoha omandamine:

Infrastruktuuri ehitamine ja käitamine: andmekeskuste ehitamise buum loob tuhandeid töökohti ehitustöödele, elektrikutele, inseneridele ja turvatöötajatele otse. Nende väga keerukate süsteemide toimimine ja hooldamine nõuab ka spetsialiseerunud tehnikuid ja IT -spetsialiste.

AI arendamine ja uurimistöö: AI mudeleid arendavate, koolitamise ja viimistlemise talentide järele on plahvatuslikult kasvanud. See hõlmab selliseid rolle nagu AI teadlased, masinõppe insenerid, andmeteadlased ja närvivõrkude spetsialistid. Need väga kvalifitseeritud ja hästi tasustatud töökohad on AI-tööstuse tuum.

Uued tööprofiilid: AI loob täiesti uued kutsealad. Silmapaistev näide on kiire insener, inimene, kes on spetsialiseerunud parimate võimalike juhiste (kiire) sõnastamisele, et saada generatiivsete AI mudelite soovitud tulemusi. AI eetika, AI auditeerimise ja AI rakendamise nõuannete valdkondades luuakse uued rollid.

Tootlikkuse suurenemine: AI võib olla tööriist, mis muudab inimtöötajad produktiivsemaks. Programmeerija saab kirjutada kiirema koodi AI Copilotiga, disainer saab AI -pildiageneraatoritega kiiremini disainilahendusi luua ja turundaja saab AI -tekstigeneraatoritega välja töötada kiiremaid kampaaniaid. See võib viia majanduskasvuni, mis omakorda loob teistes sektorites uusi töökohti.

Negatiivsed mõjud ja töökohtade kaotused:

Suurim oht põhineb kognitiivsete rutiinsete ülesannete automatiseerimisel. Need on tegevused, mida varem peeti ohutuks, kuna nad vajasid intellektuaalset tööd, kuid nüüd saavad AI -süsteemid üle võtta. Ennekõike on see mõjutatud:

Andmeanalüüs ja aruandlus: Paljud ülesanded lihtsa andmete analüüsi valdkonnas, aruannete loomise ja teabe kokkuvõtte saab nüüd teha kiiremini ja sageli veatumad kui inimese analüütikud. Selle piirkonna nooremad positsioonid on ohus.

Klienditeenindus ja tugi: uusima põlvkonna vestlusbotid ja hääled saavad aru ja redigeerida keerulisi kliendipäringuid. See viib kõnekeskuste tohutute töökohtade kärpimiseni ja esimese taseme toetuseni.

Sisu loomine ja tekstipositsioon: AI saab genereerida lihtsad tekstid, tootekirjeldused, sotsiaalmeedia postitused või isegi standardsed ajakirjanduslikud standardsõnumid. See ohustab sisuturunduse, tekstipositsiooni ja sisenemisajakirjanduse töökohti.

Hallavad riiulid ja haldustoimingud: KI saab mõne sekundi jooksul otsida ja võtta kokku tohutul hulgal juriidilisi dokumente, lepinguid ja juhtumi toimikuid - ülesannet, mille on varem teinud advokaadid või noored juristid.

Tuleviku jaoks on oluline küsimus, kas uute töökohtade loomine suudab sammu pidada töökohtade kaotamise tempoga ja kas meie ettevõtted suudavad pakkuda vajalikke ümberõppe ja täiendõppe programme, et kvalifitseerida töötajad AI ajastu uute nõuete jaoks.

5. NVIDIA domineerib AI -kiipide turul. Kuidas see domineerimine sündis ja millist rolli mängib võistlus nagu AMD?

Nvidia ülekaalukas domineerimine AI kiibiturul ei ole juhus, vaid üle 15 aasta tagasi alanud kaugelenägeliku strateegia tulemus. NVIDIA oli algselt mängutööstuse graafikaprotsessorite (GPU) tootja. GPU -de arhitektuur, mis on mõeldud paralleelselt tuhandeid lihtsaid arvutusi (ekraanil pikslite renderdamiseks), osutus ideaalseks maatriksi korrutamiseks, mis moodustavad sügava õppimise algoritmid.

Nvidia edu otsustavad tegurid olid:

CUDA-Tarkvara ökosüsteem: Nvidia suurim strateegiline eelis pole mitte ainult riistvara, vaid ka tarkvaraplatvorm CUDA (arvutage ühtse seadme arhitektuur). Juba 2007. aastal avaldatud CUDA arendajad võimaldasid massilise paralleelse arvutuse kasutada NVIDIA GPU-de kasutamiseks üldiste teaduslike ja andmemahukate arvutuste jaoks, mitte ainult graafika jaoks. Aastate jooksul on Nvidia ehitanud CUDA ümbruses tohutu, küpsema ja jõulise ökosüsteemi raamatukogude, tööriistade ja optimeeritud algoritmid. ACI piirkonna teadlased ja arendajad on selle ökosüsteemiga harjunud. Muude platvormi muutmine oleks seotud tohutu pingutusega, kuna miljonid koodiliinid tuleks ümber kirjutada. See loob tugeva “lukustusmõju”.

Varajane keskendumine AI -le: Nvidia tunnistas sügava õppimise potentsiaali varem ja järjekindlamalt kui tema konkurendid. Nad töötasid välja spetsiaalsed riistvarafunktsioonid oma GPU -desse (näiteks tensor -südamikud), mis on kohandatud AI töökoormuse vajadustele, ja turustavad spetsiaalselt oma tooteid AI teadusringkondadele.

Pidev innovatsioon: NVIDIA on asutanud halastamatu innovatsioonitsükli ja toob turule uue, palju võimsama kiibi põlvkonna iga 18–24 kuu tagant (nt Pascal, Volta, Ampre, Ampere, Hopper, Blackwell). Need pidevad jõudluse suurenemised muudavad konkurentide järele jõudmise äärmiselt keeruliseks.

Konkurents, eriti AMD (Advanced Micro seadmed), on seda suundumust pikka aega alahinnanud, kuid nüüd jõuab järele. AMD strateegia keskendub Nvidia riistvarale võimsa alternatiivi pakkumisele, eriti koos selle instinktseeriaga andmekeskusest GPU (nt MI300X). AMD suurim väljakutse on ehitada oma riistvarapakkumise jaoks konkureeriv tarkvara ökosüsteem. Teie tarkvaraplatvorm Rocm peaks olema alternatiiv CUDA -le, kuid see pole veel küpsed, laialt levinud või hõlpsasti kasutatavad.

Sellegipoolest on AMD kaudu kasvav konkurents ülioluline. See võib aidata vähendada AI -kiipide äärmiselt kõrgeid hindu, mitmekesistada tarneahelaid ja edendada uuendusi. Teised tehnikahiiglased, nagu Google (koos teie TPU -dega), Amazon (koos treeningu ja järeldusega) ja Microsoftiga, töötavad välja oma AI -kiibid, et vähendada sõltuvust NVIDIA -st, mis suurendab veelgi konkurentsisurvet.

Sõltumatu ja andmetevahelise allikaülese AI-platvormi integreerimine kogu ettevõtte jaoks Matters-Image: xpert.digital

Ki-Gamechanger: kõige paindlikumad AI-platvormi-saba-valmistatud lahendused, mis vähendavad kulusid, parandavad nende otsuseid ja suurendavad tõhusust

Sõltumatu AI platvorm: integreerib kõik asjakohased ettevõtte andmeallikad

• See AI platvorm suhtleb kõigi konkreetsete andmeallikatega
  • SAP, Microsofti, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox ja paljude muude andmehaldussüsteemidelt
• Kiire AI integreerimine: kohandatud AI-lahendused ettevõtetele tundidel või päevadel kuude asemel
• Paindlik infrastruktuur: pilvepõhine või hostimine oma andmekeskuses (Saksamaa, Euroopa, vaba asukoha valik)

• Suurim andmeturve: kasutamine advokaadibüroodes on ohutu tõendusmaterjal
• Kasutage paljudes ettevõtte andmeallikates
• Oma või mitmesuguste AI -mudelite valik (DE, EL, USA, CN)

Väljakutsed, mille meie AI platvorm lahendab

• Tavapäraste AI -lahenduste täpsuse puudumine
• Andmekaitse ja tundlike andmete turvaline haldamine
• AI individuaalse arengu kõrged kulud ja keerukus
• Kvalifitseeritud AI puudumine
• AI integreerimine olemasolevatesse IT -süsteemidesse

Lisateavet selle kohta siin:

• Sõltumatu ja andmetevahelise allikaülese AI-platvormi AI integreerimine kogu ettevõtte jaoks

6. USA valitsus üritab piirata Hiina juurdepääsu progressiivsetele AI -kiipidele. Kuidas need ekspordikontrollid toimivad ja kui tõhusad nad tegelikult on?

USA AI -kiipide ekspordikontroll on Hiina geopoliitilise ja tehnoloogilise rassi keskne instrument. Kuulutatud eesmärk on aeglustada Hiina sõjaliste oskuste, selle valvetehnoloogiate ja AI üldise juhtimise positsiooni arengut, hoides ära juurdepääsu vajalikule suure jõudlusega riistvarale.

Kuidas juhtnupud toimivad:

USA kaubandusministeeriumi hallatav kontroll määratleb konkreetsed tehnilise energialäve. Kiiru, mis ületavad neid künniseid, ei tohi eksportida Hiinasse (ja teistesse küsitavateks klassifitseeritud riikides) ilma erilitsentsita. Kõige olulisemad kriteeriumid on:

Arvutusvõimsus: maksimaalne arv aritmeetiliste toimingute arv, mida kiip võib teostada sekundis (mõõdetuna TFLOPS -is või PETA floppides).

Ülekande kiirus (omavahel ühendamise kiirus): kiirus, millega mitu kiipi saavad üksteisega suhelda. See on ülioluline suurte AI -mudelite koolitamisel, kus tuhanded kiibid peavad koos töötama.

Tõhususe väljakutse ja kõrvalekaldumise strateegiad:

Nende kontrollide tõhusus on intensiivsete arutelude objekt. Klassikaline kassi- ja hiiremäng näitab:

„Ekspordiga ühilduv” kiibid: vastuseks esimestele juhtimistele töötas Nvidia Hiina turu jaoks välja spetsiaalsed, kergelt drossed versioonid (nt A800 ja H800). Need olid veidi alla jõu künnised ja neid oli võimalik seaduslikult eksportida. Kui USA valitsus karmistas kontrolli ja blokeeris need kiibid, teatas Nvidia uue põlvkonna veelgi kohandatud kiibid, näiteks H20. Need kiibid on nende jõudluses märkimisväärselt vähenenud, eriti kiibidevahelise suhtluse korral, mis on oluline suurte mudelite koolitamiseks.

„4. parim” lähenemisviis: Ameerika Ühendriikide strateegia on see, et Hiina saab AI -kiibid, kuid mitte absoluutselt parima. Aruande kohaselt saab Hiina peaaegu ainult saadaolevat tehnoloogiat. See aeglustab Hiina, kuid ei peata seda. See sunnib Hiina ettevõtteid tegema koostööd vähem tõhusa riistvaraga, mis muudab koolituse ja arendamise kallimaks ja ajanähtavalt.

Hallid turud ja smugeldavad: on teateid õitsevast mustast turust, kus võimsaid NVIDIA kiibid smugeldatakse kolmandates riikides Hiinasse, ehkki väiksemates kogustes ja ülemäärase hinnaga.

Kodumaise tööstuse kursus: USA sanktsioonide kõige olulisem pikaajaline episood on see, et need inspireerivad Hiinat massiliselt üles ehitama oma iseseisvat pooljuhtide tööstust. Hiina ettevõtted nagu Huawei (koos Ascend Chipiga) ja teised saavad tohutuid riiklikke subsiidiume konkureerivate AI -kiipide väljatöötamiseks ja tootmiseks. Isegi kui nad on mitu aastat Nvidiast tehnoloogiliselt maha jäänud, sunnib USA trükikoda Hiinat iseseisvaks. Pikas perspektiivis võiksid USA sanktsioonid tahtmatult luua võimsa konkurendi.

Kokkuvõtlikult võib öelda, et ekspordikontrollid on Hiina edusammude aeglustamiseks ja tehnoloogilise ebasoodsa olukorra andmiseks tõhusad. Pikas perspektiivis on teil aga oht õhutada Hiina enda uuenduslikku tugevust ja jagada veelgi globaalset tehnoloogiamaastikku.

Sobib selleks:

• Tehisintellekt | Ameerika ettevõtete turundustaktika koos AI angstmachereiga

7. Mida mõeldakse AI rassi all ja millised geopoliitilised mõõtmed sellel AI eelresistentsuse võistlusel on?

Vastus: Mõiste “AI rass” (AI rass), mida Donald Trump kasutab silmapaistvalt, kirjeldab muu hulgas rahvaste vahelist intensiivset ülemaailmset konkurentsi juhtimispositsiooni kohta tehisintellekti arendamisel ja rakendamisel. See rass on palju enamat kui lihtsalt majanduslik võistlus; Tal on sügavad geopoliitilised, sõjalised ja ideoloogilised mõõtmed, mida sageli võrreldakse külma sõja ajal kosmosesse.

Selle rassi kesksed mõõtmed on:

Majanduslik domineerimine: AI arengut juhtiv rahvas saab eeldatavasti tohutu majandusliku eelise. KI -l on potentsiaal muuta tootlikkust peaaegu kõigis majandussektorites, alates tootmisest kuni finantsteenusteni kuni tervishoiuni. Juhtivad AI -riigid kontrollivad tuleviku platvorme, standardeid ja ettevõtteid ning kindlustavad seeläbi õitsengu ja mõju. USA -ga on praegu selgelt juhtpositsioonid oma tehnikahiiglastega nagu Google, Meta, Microsoft ja Nvidia.

Sõjaline üleolek: AI muudab tuleviku lahinguvälja. Seda kasutatakse autonoomsete relvasüsteemide jaoks (drooni sülemid, robotid), luureanalüüsi jaoks (satelliidipiltide hindamine ja suhtlus reaalajas), küberturvalisuse ning käsu- ja juhtimissüsteemide jaoks. 21. sajandil peetakse AI sõjalist üleolekut riikliku julgeoleku jaoks ülioluliseks. See on USA jõupingutuste peamine põhjus Hiina sõjalise AI arengu takistamiseks kiibisanktsioonide kaudu.

Tehnoloogiline suveräänsus: sõltuvuste pärast on kasvav mure. Sellised riigid nagu Saksamaa ja Euroopa Liit püüavad üldiselt üles ehitada oma AI kompetentsi ja infrastruktuuri, et mitte täielikult sõltuda USA -st või Hiina tehnoloogiatest. Selle “tehnoloogilise suveräänsuse” eesmärk on tagada kriitiliste digitaalsete infrastruktuuride kontrolli ja jõustada omaenda reegleid Euroopa väärtustel (nt andmekaitses).

Normatiivne ja eetiline juhtimine: kõigil, kes on juhtiv AI -võim, on ka suurim võimalus kujundada AI kasutamise globaalseid norme ja reegleid. Ameerika Ühendriigid ja Euroopa rõhutavad AI jaoks sageli inimkeskset, demokraatlikku ja eetilist lähenemisviisi. Seevastu kardetakse, et Hiina võib eksportida AI-põhise autoritaarse jälgimise ja sotsiaalse kontrolli mudeli. AI rass on ka võistlus väärtussüsteemide jaoks.

Trumpi avaldus rõhutada vajadust "seada Ameerika Ühendriigid juhtpositsiooni", on selle mõtteviisi sümptomaatiline. See kajastab veendumust, et ACI piirkonna juhtkond on riikliku prioriteedi küsimus, mis otsustab järgmisel sajandil majandusliku õitsengu, sõjalise julgeoleku ja globaalse mõju osas.

Sobib selleks:

• Lihtsalt selgitas AI mudeleid: mõistke AI põhitõdesid, häälmudeleid ja mõttekäiku

8. Kui betooni kasutatakse Ki juba sellistes sektorites nagu finantsteenused ja jaemüük?

Vastus: Finantsteenused ja jaemüügisektorid on juba sügavalt ankrundatud ja on juba ammu puhta katse staatusest lahkunud. Sellest on saanud otsustav vahend tõhususe, isikupärastamise ja riskijuhtimise jaoks.

Finantssektoris:

Andmepõhised otsused: AI-süsteemid, näiteks Anthropici välja töötatud Claude mudel, saavad analüüsida tohutul hulgal struktureerimata andmeid, mida ei olnud võimalik õppida inimanalüütikute jaoks. See hõlmab finantsuudiseid, analüütikute aruandeid, sotsiaalmeedia tujusid ja kvartali aruandeid. AI saab sellest välja kaevata teise suundumuse, riskide ja võimaluste osas ning pakkuda seega investeerimispankureid ja fondijuhtidele teadlikumat alust otsuste tegemiseks.

Algoritmiline kaubandus: kõrgsageduslike kauplemisettevõtted on aastaid kasutanud AI -d, et reageerida millisekundite turul kõikumistele ja teha kauplemisotsuseid. Kaasaegsed AI mudelid saavad ära tunda veelgi keerukamad mustrid ja arendada välja tulevikku suunatud kaubandusstrateegiaid.

Krediidiriski hindamine: pangad kasutavad AI -d taotlejate krediidivõime hindamiseks. AI -mudelid võivad arvestada palju suuremat arvu andmepunkte kui traditsiooniliste punktide mudelid, mis võivad viia täpsema riskiprognoosideni. Kuid see kannab ka eelarvamuste (eelarvamuste) riski, kui koolitusandmed kajastavad ajaloolist diskrimineerimist.

Pettuste äratundmine: AI on äärmiselt tõhus, kui tunnevad ära ebanormaalseid mustreid, mis viitavad pettustele, nt. B. Krediitkaarditehingutes või kindlustusnõuetes. See võib reguleerida kahtlast tegevust reaalajas ja vältida sellega rahalisi kahjustusi.

Jaemüügis:

Hüper-isikupärastamine: see on AI kõige nähtavam kasutamine. Sellised ettevõtted nagu Amazon ja Shopify kasutavad AI -d iga kliendi ostukogemuse individuaalselt kujundamiseks. AI analüüsib varasemat ostu- ja surfamiskäitumist, et kuvada isikupärastatud tootesoovitusi, saata kohandatud turundusmeilisõnumeid ja isegi optimeerida toodete korraldust veebisaidil iga kasutaja jaoks.

Dünaamiline hinnakujundus: AI -süsteemid saavad hindu reaalajas kohandada, tuginedes sellistele teguritele nagu nõudlus, varud, konkurentide hinnad ja isegi kellaaeg.

Tarneahela optimeerimine: Ki ennustab nõudlust teatud toodete järele palju täpsemalt kui traditsioonilised meetodid. See aitab jaemüüjatel oma varusid optimeerida, vältida liigseid aluseid ja tagada, et populaarsed tooted oleksid alati saadaval.

AI toetatud klienditeeninduse vestlusbotid: Kaasaegsed vestlusbotid saavad vastata klientide küsimustele toodete, kohaletoimetamise oleku või tagastamise tingimuste kohta ja leevendada seeläbi inimteenuste töötajaid.

Mõlemas sektoris toimib AI võimsa kordajana, mis võimaldab ettevõtetel kogutud andmete tulvast reaalset ettevõtte väärtust joonistada.

9. Millised revolutsioonilised edusammud võimaldavad AI tervishoius ja meditsiinis?

Vastus: tervishoiusüsteem on üks valdkondi, kus AI -l on kõige suurem potentsiaal inimelu otse paremaks muutmiseks ja päästmiseks. AI võime ära tunda inimsilmale nähtamatuid meditsiiniliste andmete keerulisi mustreid põhjustab murrangulisi rakendusi:

Diagnostika pildistamisel (radioloogia): see on üks arenenumaid väljasid. AI-algoritmid, mida on koolitatud miljonites meditsiinilistes piltides (MRI, CT, röntgenikiirgus), võivad sageli ära tunda haiguste märgid varem ja täpsemalt kui inimese radioloogid.

Rinnavähi diagnostika: AI -süsteemid saavad analüüsida mammograafiaid ja tähistada suure täpsusega kahtlasi alasid. Uuringud on näidanud, et AI võib vähendada radioloogide töökoormust ja parandada kasvajate avastamiskiirust.

Kõhunäärmetsüstide diagnoosimine: AI -d kasutatakse skaneerimisel potentsiaalselt pahaloomuliste tsüstide tuvastamiseks, mis on ülioluline, kuna pankreasevähk avastatakse sageli ainult hilises, terminalis.

Ameerika radioloogiakolledž (ACR) asutas isegi oma komisjoni, et uurida AI majanduslikku ja kliinilist mõju radioloogias, mis rõhutab selle tehnoloogia olulisust.

Isikupärastatud ravim: AI saab analüüsida patsiendi geneetilisi andmeid, tema elustiili tegureid ja haiguslugu, et luua kohandatud raviplaane. See võib ennustada, milline patsient reageerib teatud ravimile kõige paremini ning suurendab seega ravimeetodite tõhusust ja minimeerib kõrvaltoimeid.

Aktiivne ainete avastamine ja areng: uute ravimite väljatöötamise protsess on äärmiselt pikk ja kallis. AI suudab seda protsessi drastiliselt kiirendada, analüüsides ja ennustades molekulaarstruktuure, mida neist võib pidada teatud haiguse vastu suunatud potentsiaalseteks toimeaineteks.

Operatiivne tugi: AI-süsteemid võivad operatsioonide ajal anda reaalajas tagasisidet kirurgide kohta, tuues esile ekraanil olevad anatoomilised struktuurid või hoiatades riskide eest.

Vaatamata tohutule potentsiaalile on ka selliseid väljakutseid nagu tundlike terviseandmete andmekaitse, AI -süsteemide ametliku heakskiitmise vajadus ja lõpliku vastutuse küsimus valesti diagnooside korral.

10. Kuidas leiab Ki oma tee üsna ootamatutesse valdkondadesse nagu haridus, põllumajandus või isegi religioon?

Vastus: AI kõikjal on näidatud asjaolu, et see tungib üha enam sektoritesse, mida ei seostata kohe kõrgtehnoloogiaga.

Haridus: AI -l on potentsiaal haridust isikupärastada. AI juhendamissüsteemid saavad kohaneda iga õpilase õppetempoga, pakkuda täiendavaid harjutusi, kui see on vajalik, ja aidata õpetajatel paremini mõista oma klasside õppimist. Samal ajal on suured väljakutsed: kuidas te AI-genereeritud kodutöödega toime tulete? Kuidas edastada õpilastele tehnoloogia kriitilist käitlemist? Fakt, et enam kui pooled USA osariigid on avaldanud juhised AI kasutamiseks koolides, näitab teema kiireloomulisust ja asjakohasust. Ülikoolid asutasid spetsiaalsed komiteed, et töötada välja AI -ga tegelemise strateegia õpetamise ja uurimistöö alal.

Põllumajandus: täpne põllumajandus kasutab AI -d sissetuleku maksimeerimiseks ja selliste ressursside nagu vesi, väetise ja pestitsiidide kasutamise minimeerimiseks. AI-põhised süsteemid analüüsivad satelliitide, droonide ja põrandaandurite andmeid, et anda põllumeestele optimeeritud saagi soovitusi. Võite ennustada optimaalset saagikoristust, ära tunda taimehaigused varajases staadiumis või kontrollida täpselt niisutamise vajadust üksikute põlluosade jaoks.

Religioon: vaimses ja usulises piirkonnas luuakse ka uusi rakendusi. Rakendused nagu Bible.Ai kasutavad AI -d, et võimaldada kasutajatel suhelda pühade tekstidega. AI -le võib küsida küsimusi Piibli kohta ("Mida Piibel annab andestuse kohta?"), Kas keerulised lõigud selgitavad või neil on temaatilisi uuringuplaane. See kujutab uut vormi religioosse sisuga tegelemiseks, mis täiendab traditsioonilisi meetodeid.

Autonoomne juhtimine ja transport: see piirkond pole ootamatu, kuid uusimad arengud näitavad turu konsolideerumist. Kaevandusmatiseerimisspetsialisti SAFEAI ülevõtmine autonoomse veoautode tehnoloogia ettevõtte Pronto.ai poolt näitab, et erialad (näiteks kaevandamine, kus autonoomsed sõidukid on juba kasutusel), kantakse nüüd laiematesse rakendustesse, näiteks pikamaavedu.

Need näited näitavad, et AI ei ole isoleeritud tehnoloogia, vaid universaalne põhitehnoloogia, millel on potentsiaal muuta töötamise viisi peaaegu igas inimtegevuses.

11. Millised konkreetsed sotsiaalsed riskid algavad AI mudelitest, eriti eelarvamuste (eelarvamuste) ja desinformatsiooni osas?

Vastus: Lisaks tohututele võimalustele on AI -l märkimisväärsed riskid, mis võivad ohustada meie ühiskondade stabiilsust ja õiglust. Kaks kõige tõsisemat probleemi on eelarvamused ja desinformatsioon.

Begial (kallutatus):

AI süsteemid pole loomulikult objektiivsed. Saate teada andmete põhjal, millega teid koolitatakse. Kui need andmed sisaldavad ajaloolisi või sotsiaalseid eelarvamusi, ei reprodutseeri AI mitte ainult neid eelarvamusi, vaid tugevdab neid sageli. Sellel on ohtlikud tagajärjed:

Kriminaalmenetlus: kui AI koolitatakse koos ajalooliselt moonutatud politseinikega kuritegevuse riskide ennustamiseks, võib see teatud ringkondade või etniliste rühmituste riskantseks liigitada valesti. See võib põhjustada diskrimineerivat politseitööd ja ebaõiglasi veendumusi.

Laenud ja suhtumine: AI, mis otsustab krediidirakendused või rakendused, võib taotlejaid alateadlikult diskrimineerida nende soo, päritolu või postkoodi tõttu, kui nad leiavad treeninguandmetes mustreid, mis on korreleerunud varasemate diskrimineerivate otsustega.

Meditsiiniline diagnostika: kui AI -mudelit on teatav etniline rühm peamiselt andmete koolitanud, võib selle diagnostiline täpsus teistes rühmades olla tunduvalt halvem.

Eelavuse probleemi on keeruline lahendada, kuna see on sageli sügavalt juurdunud sotsiaalsete andmestruktuurides. See nõuab andmete hoolikat valimist, AI -süsteemide pidevat ülevaatamist ja õigluse mõõdikute arendamist.

Desinformatsioon:

Generatiivne AI on dramaatiliselt lihtsustanud ja avastanud võltssisu loomise - seega nimega “Deepfakes” (pildid, videod) ja “Fake News” (tekstid). Riskid on tohutud:

Poliitiline destabiliseerimine: AI -d saab kasutada veenvate, kuid valede uudiste, piltide või videote loomiseks valimistega manipuleerimiseks, poliitilise rivaali laimamiseks või sotsiaalsete lõhede süvendamiseks. Kujutage ette võltsitud videot poliitikust, kes avaldatakse vahetult enne valimisi.

Usalduse erosioon: kui reaalset ja võltssisu on üha raskem eristada, võib üldist usaldust meedia, institutsioonide ja isegi taju vastu õõnestada.

Pettus ja väljapressimine: AI toetatud keele sünteesi saab kasutada inimese hääle kloonimiseks. Näiteks võivad petturid helistada sugulastele ja teeselda hädaolukorda raha väljapressimiseks (“lapselapsed trikk 2.0”).

Desinformatsiooni vastu võitlemine nõuab tehnoloogiliste lahenduste (nt genereeritud sisu tuvastamiseks digitaalseid vesimärke), suurenenud meediaoskuse suurenenud elanikkonnas ja regulatiivseid meetmeid.

AI ja XR-3D-renderdusmasin: Xpert.digital viis korda asjatundlikkust põhjalikus teeninduspaketis, R&D XR, PR & SEM-IMAGE: Xpert.digital

Xpert.digital on sügavad teadmised erinevates tööstusharudes. See võimaldab meil välja töötada kohandatud strateegiad, mis on kohandatud teie konkreetse turusegmendi nõuetele ja väljakutsetele. Analüüsides pidevalt turusuundumusi ja jätkates tööstuse arengut, saame tegutseda ettenägelikkusega ja pakkuda uuenduslikke lahendusi. Kogemuste ja teadmiste kombinatsiooni abil genereerime lisaväärtust ja anname klientidele otsustava konkurentsieelise.

Lisateavet selle kohta siin:

• Kasutage Xpert.digital 5 -kordist kompetentsi ühes paketis alates 500 €/kuus

12. AI mudelites on problemaatilise sisu kohta teateid, näiteks antisemitism. Kuidas see juhtub ja mida sellega tehakse?

AI-antisemitismi ja muu vihkava sisu esinemine AI-mudelites, näiteks Xai Grok, on nende mudelite koolituse otsene ja murettekitav tulemus.

Kuidas see juhtub:

Õppige suuri häälmudeleid (LLM), töötledes Internetist tohutul hulgal teksti. Internet ei ole aga kureeritud ja puhas koht. See sisaldab kogutud teadmisi inimkonna kohta, aga ka selle tumedamaid külgi: vihakõne, vandenõuteooriad, rassism ja ka anti -semitism. AI -mudel õpib selle vihkava sisu mustreid, seoseid ja keelt, samuti õpib ta luuletusi kirjutama või teaduslikke mõisteid selgitama. Ilma sihipäraste vastumeetmeteta reprodutseerib ta neid õpitud problemaatilist sisu soovi korral või genereerib isegi oma uued semiitlikud stereotüübid. See risk võib olla veelgi suurem selliste mudelite puhul nagu GROK, mis töötati välja spetsiaalselt provokatiivsema ja vähem filtreeritud isiksuseprofiiliga.

Mida selle vastu tehakse:

AI-mudelite arendajad on sellest probleemist teadlikud ja rakendavad kaasnemiseks erinevaid tehnikaid, isegi kui ükski neist pole täiuslik:

Andmete filtreerimine: enne koolitusi üritatakse puhastada ilmselgelt vihkava või toksilise sisu koolitusandmeid. Kuid see on andmekirjete suure suuruse osas tohutu väljakutse.

Peenhäälestamine ja “põhiseaduslik AI”: pärast esialgset koolitust on mudel teises etapis “peen kohandatud”. Seda koolitatakse spetsiaalselt kureeritud, kõrge kvaliteediga ja eetiliselt kahjutu näidetega. Sellised lähenemisviisid nagu antropilisest põhiseaduslik AI astuvad sammu edasi: AI -le antakse rea eetilisi põhimõtteid (põhiseadus), kus see peaks oma vastuseid hindama ja parandama.

Tugevdusõpe inimese tagasisidest (RLHF): Selle protseduuri korral hindavad inimese testijad AI mudeli vastuseid. Vastuseid, mis klassifitseeritakse abivalmis, kahjutuks ja ausaks, on „tasustatud”, samas kui problemaatilisi vastuseid "karistatakse". Mudel õpib, milliseid vastuseid soovitakse ja mida tuleks vältida.

Sisufilter väljundis: filtrit kasutatakse sageli viimase kaitseliinina, mis kontrollib AI vastust enne, kui see kasutajale väljastatakse. Kui vastus klassifitseeritakse vihkavateks, ohtlikeks või muul viisil sobimatult, blokeeritakse ja asendatakse standardse vastusega (nt "Ma ei saa sellele küsimusele vastata").

Nendele pingutustele vaatamata on see endiselt pidev võitlus. Oponendid leiavad alati uusi viise turvafiltrite (“Jailbreaking”) vältimiseks. Tugevate, eetiliselt täiuslike AI -süsteemide arendamine on tööstuse üks keskseid tehnilisi ja eetilisi väljakutseid.

13. Mis on AI -mudelite „hallutsinatsioonid” ja miks need on tõsine probleem?

Vastus: Mõiste „hallutsinatsioon” kirjeldab nähtust, milles AI -mudel leiutab fakte, tsiteerib allikaid, mida pole olemas, või tekitasid teavet, mis on täiesti vale, kuid keeleliselt veenev ja enesekindel. Oluline on mõista, et AI ei ole inimlikus mõttes “valetab”, kuna sellel pole teadvust ega kavatsust. Pigem on hallutsinatsioon süstemaatiline viga, mis tuleneb LLM -ide funktsionaalsusest.

Miks tekivad hallutsinatsioonid:

LLM on sisuliselt kõrgelt arenenud masin, et ennustada sõnade tagajärgi. See ei tea tegelikult, mis on tõene või vale. Ta on õppinud, millised sõnad järgivad üksteist statistiliselt, et luua sidus ja usutavalt kõlav tekst. Kui mudel ei leia oma koolitusandmetes selget vastust või kui taotlus on mitmetähenduslik, täidab see lüngad, genereerides statistiliselt tõenäolisemalt, kuid võib -olla tegelikult seda valet sõnajärjestust. See leiutab vastuse, mis näib olevat keeleliselt õige ja stilistiliselt sobiv.

Miks sa oled tõsine probleem:

AI võime enesekindlalt valeandmeid esitada on paljudes rakendusvaldkondades äärmiselt ohtlik:

Ravim ja parempoolne: kui arst konsulteerib AI -ga ja see soovitab ravimeid või valet annust, võivad sellel olla saatuslikud tagajärjed. Kui advokaat kasutab teadusuuringute jaoks AI -d ja tsiteerib neid leiutatud kohtuotsuseid või seaduse lõike, võib sellel olla kulude ja õiguslike tagajärgede protsess.

Teadus ja haridus: tudeng, kes kasutab AI -d majapidamistööde jaoks, võiks teadmatult oma töös faktilised faktid ja allikad üle võtta ning levitada valesid teadmisi.

Üldine teave: kui kasutajad peavad AI -vestlusboteid usaldusväärsete teabeallikatena, võivad hallutsinatsioonid aidata kaasa desinformatsiooni kiirele jaotusele üldsuses.

Hallutsinatsioonide vastu võitlemine on AI uurimistöö üks peamisi prioriteete. Lahenduse lähenemisviisid hõlmavad AI-mudelite ühendamist kontrollitud, praeguste teadmiste andmebaasidega (otsinguga austatud põlvkond, kalts), AI võime paranemist, ära tunda oma teadmiste piire ja "ma ei tea", samuti faktide kontrollimiseks mehhanismide rakendamist. Kuni selle probleemi lahendamiseni on hädavajalik AI -süsteemide tulemuste kriitiline ja kontrollitav käsitlemine.

14. Mõiste “agent AI” on oluline. Mida see tähendab ja mis potentsiaal sellel tehnoloogial on?

Vastus: “Agentiline AI” (näiteks saksa keeles: “AI-d” või “agendipõhine AI”) esindab järgmist suurt evolutsioonilist sammu pärast generatiivset AI-d. Kui generatiivsed AI-mudelid nagu Chatt on tavaliselt passiivsed-reageerivad sisendile (kiirele) ja annavad tagasi ühekordse väljaande (vastuse) -agendipõhiseid AI-süsteeme, tõlgendatakse, proakti ja autonoomselt, et tegutseda, olla keeruline, et saavutada mitmeastmeline eesmärk.

Agentiline AI -süsteem saab:

Mõista eesmärki: kasutaja määrab kõrgema eesmärgi, nt. B. "Planeerige järgmisel kuul kahele inimesele nädalavahetuse reisi kahele inimesele, mille eelarve on 1000 eurot."

Ülesannete koostamine ja kavandamine: AI toob selle keeruka eesmärgi iseseisvalt paljudesse osalistesse ülesannetesse: “1. Leie leidmine ja võrrelge. 2. Uurige, mis sobivad eelarvega. 3. Kontrollige arvustusi hotellide ja lendude kohta.

Kasutage tööriistu: AI agent pääseb autonoomselt juurde välisetele tööriistadele ja API -dele. Ta saab otsida Internetist, et võrrelda erinevatel portaalidel lennuhindu, kasutada hotelli saadavuse kontrollimiseks broneerimisplatvormi või kasutada hotellide asukoha hindamiseks kaardirakendust.

Isekorrektsioon ja iteratsioon: kui samm ebaõnnestub (nt lend on täielikult broneeritud), saab agent selle ära tunda, kohandada oma plaani ja otsida alternatiivset lahendust, ilma et oleks vaja uut inimese sekkumist.

Lõpptulemus annab: lõpuks ei anna agent mitte ainult kasutajale vastust, vaid ka valmis tulemust - näiteks täielikult koostatud reiside ajakava koos broneerimisvõimalustega.

Potentsiaal on tohutu: Agentiline AI muudab AI puhtalt teabe- ja sisugeneraatorilt isiklikuks abistajaks või autonoomseks digitaalseks töötajaks. Võimalikud rakendused on:

Isiklik assistent: agent, kes koordineerib iseseisvalt kohtumisi, edastab ja vastas e -kirju ning võtab vastu igapäevase juhtimise keerukad ülesanded.

Ettevõtte automatiseerimine: AI agent, kes loob turu -uuringute aruandeid, kogudes andmeid iseseisvalt, analüüsides, kokkuvõttes ja ettevalmistamisel esitluses.

Tarkvaraarendus: agent, kes mitte ainult ei kirjuta koodi, vaid otsib ka vigu (silumine), viib läbi testid ja kontrollib koodi hoidlasse.

Agentiline AI on üleminek AI -st kui tööriistast AI -le kui töötajale. Väljakutsed seisnevad turvalisuses (et agendil ei tehta ebasoovitavaid või kahjulikke toiminguid) ja usaldusväärsust, kuid potentsiaal tõsta inimproduktiivsust uuel tasemel on tohutu.

Sobib selleks:

• AI toetatud hankehaldus, ostmine ja kontroll: Accio.com ja turu alternatiivide analüüs

15. Millist rolli mängivad avatud lähtekoodiga AI mudelid praeguses AI ökosüsteemis?

Vastus: Avatud lähtekoodiga AI mängib otsustavat ja üha olulisemat rolli vastukaaluna suurte tehnoloogiaettevõtete suletud patenteeritud mudelitele nagu OpenAai, Google ja Anthropic. Sellised ettevõtted nagu Prantsuse idufirma Mistral AI või Metas Llama sari on selle piirkonna pioneerid.

Avatud lähtekoodiga Ki eelised ja tähendus:

Juurdepääsu demokratiseerimine: avatud lähtekoodiga mudelid, mille kood ja sageli on nende koolitatud kaal vabalt kättesaadavad, võimaldavad teadlastel, idufirmadel ja isegi üksikutel arendajatel tugineda tipptasemel AI-tehnoloogiale, ilma et nad tugineksid suurte pakkujate kallitele API-dele. See edendab konkurentsi ja innovatsiooni.

Läbipaistvus ja kontrollitavus: suletud mudelitega on sageli ebaselge, milliseid andmeid olete koolitatud ja kuidas täpselt töötate (“must kast”). Avatud lähtekoodiga mudeleid saab globaalse teadusringkondade poolt uurida, analüüsida ja kontrollida eelarvamuste või turvalünkade osas. See loob rohkem usaldust ja võimaldab tehnoloogiast paremini mõista.

Kohanemisvõime ja spetsialiseerumine: ettevõtted saavad võtta avatud lähtekoodiga mudeli ja oma konkreetsete andmetega „peen reguleerimise” (peenhäälestamine), et luua oma nišš väga spetsialiseerunud mudel (nt juriidiliste või meditsiiniliste rakenduste jaoks). See on sageli võimalik ainult piiratud määral või mitte üldse suletud mudelitega.

Andmekaitse ja sõltumatus: tundlikud andmed töötlevad ettevõtted saavad teie enda infrastruktuuril (kohapeal) kasutada avatud lähtekoodiga mudelit. See ei pea teie andmeid saatma välisele pilveteenuse pakkujale, mis suurendab andmeturbe ja suveräänsust.

Puudused ja riskid:

Turvalisus: võimsate mudelite tasuta kättesaadavus kannab ka kuritarvitamise riski. Kriminaal- või osariikide osalised võiksid kasutada avatud lähtekoodiga mudeleid desinformatsioonikampaaniate, küberrünnakute või muude kahjulike tegevuste läbiviimiseks, ilma et peaksid hakkama saama suurte pakkujate turvafiltritega.

Ressursside nõue: isegi kui mudel ise on tasuta, nõuab suure avatud lähtekoodiga mudeli toimimine (järeldused) siiski olulist ja kallist arvutusinfrastruktuuri.

Üldiselt elavdab avatud lähtekoodiga liikumine AI ökosüsteemi tohutult. See juhib innovatsiooni, edendab konkurentsi ja pakub alternatiive, mis võimaldavad suuremat kontrolli, läbipaistvust ja kohanemisvõimet. Avatud lähtekoodiga avatuse ja julgeolekuprobleemide vaheline pinge valdkond kujundab lähiaastatel arutelu märkimisväärselt.

Sobib selleks:

• KI Model Kimi K2 Moonshot AI-st: uus avatud lähtekoodiga lipulaev Hiina-teise verstapostist avatud AI-süsteemide jaoks

16. Kuidas reageerivad valitsused ja asutused kiiretele arengutele ja millistele regulatiivsetele lähenemisviisidele on?

Vastus: arvestades AI ümberkujundavat tugevust ja võimalikke riske, on valitsused ja institutsioonid sunnitud tegutsema kogu maailmas. Reaktsioonid on mitmekesised ja ulatuvad rahastamisest vaatluseni aktiivse reguleerimiseni.

Suunised ja orienteerumisabi: esimene, sageli pragmaatiline samm on juhiste avaldamine. Tüüpiline on näide, et enam kui pooled USA osariigid on avaldanud juhised AI kasutamiseks koolides. Need juhised ei ole sageli rasked seadused, kuid nad peaksid aitama õpetajatel, õpilastel ja administratsioonidel leida uue tehnoloogia vastutustundlikku käitlemist. Nad käsitlevad andmekaitse, akadeemilise aususe ja pedagoogilise integratsiooni küsimusi.

Administratsiooni tõhususe üle vaadake ja suurenemine: mõned valitsused näevad AI -d ka teie enda aparaadi moderniseerimise vahendina. Selline näide on Virginias kuberneri Youngkini korraldus Virginias riiklike eeskirjade kontrollimiseks. Eesmärk on tuvastada ebaefektiivsed, vananenud või vastuolulised määrused ja vähendada bürokraatiat. IRS -i (USA maksuameti) poolt maksuauditites kavandatud kasutamine on ka tõhususe suurendamine.

Sektorispetsiifiline määrus: kõikehõlmava AI regulatsiooni asemel keskenduvad paljud lähenemisviisid konkreetsetele kõrge riskiga piirkondadele. Ameerika radioloogiakolledži (ACR) poolt AI majanduslike mõjude uurimiseks komisjoni loomine näitab, et spetsialiseerunud ühendused ise astuvad välja standardeid ja parimaid tavasid AI kasutamiseks nende piirkonnas. Sarnased arengud on saadaval finantssektoris ja kohtusüsteemis.

Põhjalikud õigusaktid (ELi lähenemisviis): Euroopa Liit AI seadusega tegeleb kõige ambitsioonikamat lähenemisviisi. See seadus järgib riskipõhist lähenemisviisi ja jagab AI rakendused erinevatesse riskiklassidesse:

Lubamatu risk: teatud rakendused, näiteks sotsiaalne punktiarved valitsuste kaudu, on täielikult keelatud.

Kõrge risk: kriitiliste valdkondade süsteemide (nt meditsiin, kriitiline infrastruktuur, inimressursid) kehtivad ranged nõuded läbipaistvuse, andmeturbe ja inimeste järelevalve osas.

Piiratud risk: sellised süsteemid nagu vestlusbotid peavad panema kasutaja AI -ga suhtlema.

Minimaalne risk: enamik teisi rakendusi (nt AI toetatud videomängud) jäävad suuresti reguleerimata.

Globaalne regulatiivne rass on nüüd see, milline mudel valitseb: paindlik, innovatsioon -sõbralik, kuid võib -olla vähem turvaline lähenemisviis USA -s või EL -i põhjalik, väärtuspõhine, kuid potentsiaalselt potentsiaalselt antiinnovatsiooni lähenemisviis.

17. Vaatamata muljetavaldavatele edusammudele, kus on tänapäeva AI põhilised piirid ja miks me pole veel kaugel “tõelisest” tehisintellektist?

Vastus: Vaatamata praeguste AI -süsteemide hüpe ja muljetavaldavatele oskustele on ülioluline mõista, et me tegeleme „nõrga” või “lähedasema” vormiga (kitsas AI). Neid süsteeme on koolitatud konkreetsete ülesannete suurepäraselt tegema, sageli isegi paremad kui inimesed. Kuid nad asuvad endiselt miili kaugusel “tõelisest”, inimlikust või “tugevast” tehisintellektist (kunstlik üldine intelligentsus, Agi).

Põhilised piirid on järgmistes valdkondades:

Maailma mõistmise puudumine ja põhjuslikkus: tänapäeva AI mudelitel pole maailmast tõelist arusaamist. Te tunnete ära andmetes statistilised korrelatsioonid, kuid põhjuslikke seoseid pole. Nad teavad, et sõna “välk” järgib sageli sõna “äike”, kuid nad ei mõista selle füüsilist kontseptsiooni. See põhjuslike põhjuslike põhjuste mõistmise puudumine muudab teid habras ja vastuvõtlikuks vigadele olukordades, mis kalduvad teie koolitusandmetest kõrvale.

„Terve mõistuse” (igapäevaste teadmiste) puudumine: inimestel on tohutuid, kaudseid teadmisi maailma toimimise kohta, mida me nimetame mõistuseks. Me teame, et vihmavari võite pingestada, kui vihma sajab või et te ei saa tassi tagurpidi täita. AI -l puuduvad need kindlad igapäevased teadmised, mis võivad põhjustada absurdseid või mõttetuid vastuseid.

Teadvus, subjektiivsus ja tunded: võib -olla suurim lõhe on mis tahes teadvuse, subjektiivsete kogemuste või tõeliste tunnete puudumine. AI saab õppida kirjutama tekste rõõmu või leinast, mis tunduvad emotsionaalselt veenvad, kuid ta ei tunne midagi. See on keeruline arvutusprogramm, mitte tundlik üksus.

Vastupidavus vigadele ja ettearvamatusele: nagu näitab hallutsinatsioonide probleem, on AI -süsteemid vigadele kalduvad ja võivad näidata ettearvamatut käitumist. Nende keerukus (miljardid parameetrid) muudab sageli võimatuks täpselt aru, miks olete teatud otsuse teinud ("Musta kasti probleem").

Sellest oluline järeldus on see, et AI ei ole alati vastus. Naiivne usk, et saate AI lihtsa kasutamise kaudu mis tahes probleemi lahendada, on ohtlik. Kui Ki tuleks mõistlikult kasutada, on vajalik hoolikas ja kriitiline uurimine. See on võimas tööriist, kuid lihtsalt tööriist - puudub kõikvõimalik Oracle ja kindlasti ei asenda inimotsust, loovust ja empaatiat. Tee “päris” AI -ni, kui seda kunagi saab järgida, on ikka väga -väga kaugel.

Navigeerige AI ajastul

Tehisintellekti praegune maastik toob pildi enneolematust dünaamikast ja keerukusest. Ühest küljest peavad hingematvad tehnoloogilised edusammud ja hiiglaslikud majandusinvesteeringud, mis muutuvad ümber ja lubavad terveid tööstusi, lahendada mõned inimkonna kõige pakilisemad probleemid. Teisest küljest on sügav eetiline dilemma, geopoliitilised pinged, mis kuulutavad uue tehnoloogilise natsionalismi ajastu ning töökohtade kaotuste ja sotsiaalse destabiliseerimise tegelikku riski.

AI on kahe teraga mõõk. Nende areng ei ole peatamatu, puhtalt tehnoloogiline protsess, vaid seda kujundavad suuresti inimlikud otsused - ettevõtete investeeringud, valitsuste seadused, arendajate eetilised juhised ja kasutajate kriitiline otsustusvõime. Suurim väljakutse on leida viis, kuidas kasutada AI tohutut potentsiaali ja samal ajal hallata nende riske vastutustundlikult. See nõuab globaalset dialoogi, interdistsiplinaarset koostööd ja teadlikku avalikkust, mis on võimeline mõistma ja kujundama selle transformatiivse tehnoloogia võimalusi ja ohte. Tulevik ei ole etteantud; See sõltub kursusest, mida me täna teeme.

XPaper AIS AIS võimalused ettevõtluse arendamiseks, turunduse, PR ja meie tööstuse sõlmpunkti (sisu) - pilt: xpert.digital

See artikkel oli "kirjutatud". minu enda väljatöötatud teadus- ja arendustegevuse uurimistööriista 'XPaper' , mida kasutan kokku 23 keeles, eriti globaalseks ettevõtluse arendamiseks. Teksti selgemaks ja vedelikumaks muutmiseks tehti stiililisi ja grammatilisi täpsustusi. Jagude valik, disain ning allika- ja materjalide kogumine on redigeeritud ja muudetud.

XPaper News põhineb AIS ( tehisintellekti otsing ) ja erineb põhimõtteliselt SEO tehnoloogiast. Üheskoos on mõlemad lähenemisviisid, mille eesmärk on muuta asjakohane teave kasutajatele juurdepääsetavaks - AIS -is otsingutehnoloogias ja SEO veebisaidil sisu küljel.

Igal õhtul läbib XPaper praegused uudised kogu maailmast pidevate värskendustega ööpäevaringselt. Selle asemel, et investeerida iga kuu tuhandeid eurosid ebamugavatesse ja sarnastesse tööriistadesse, olen siin loonud oma tööriista, et olla alati kursis oma tööga äriarenduse valdkonnas (BD). XPaper System sarnaneb tööriistadega finantsmaailmast, mis kogub ja analüüsib kümneid miljoneid andmeid iga tunni tagant. sisutehase või artiklite uurimise inspiratsiooniallikas Tööriista abil saab kõiki allikaid kogu maailmas hinnata ja analüüsida. Pole tähtis, mis keel andmeallikas räägib - see pole AI probleem. Selleks on saadaval erinevad AI -mudelid AI analüüsi abil saab kokkuvõtteid kiiresti ja arusaadavalt luua, mis näitavad, mis praegu toimub ja kus on viimased suundumused-ja see on XPaper'iga 18 keeles . Xpaberi abil saab analüüsida sõltumatuid ainevaldkondi - üldistest niššide eriprobleemideni, kus andmeid saab ka võrrelda ja analüüsida eelmiste perioodidega.

☑️ Meie ärikeel on inglise või sakslane

☑️ Uus: kirjavahetus teie riigikeeles!

Konrad Wolfenstein

Mul on hea meel, et olete teile ja minu meeskonnale isikliku konsultandina kättesaadav.

Võite minuga ühendust võtta, täites siin kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) . Minu e -posti aadress on: Wolfenstein ∂ xpert.digital

Ootan meie ühist projekti.

☑️ VKE tugi strateegia, nõuannete, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ AI strateegia loomine või ümberpaigutamine

☑️ teerajaja ettevõtluse arendamine