Sztuczna inteligencja między szumem medialnym a rzeczywistością – Wielki kac po sztucznej inteligencji: dlaczego superkomputer Tesli i GPT-5 rozczarowują oczekiwania

Jakie możliwości zwiększenia efektywności niemieckiej gospodarki oferuje sztuczna inteligencja?

Wprowadzenie sztucznej inteligencji obiecuje znaczny wzrost wydajności w różnych sektorach gospodarki. Centrum Cyfrowe Mittelstand w Chemnitz jest doskonałym przykładem rozwoju zastosowań sztucznej inteligencji (AI) specjalnie dla małych i średnich przedsiębiorstw. Dzięki AI firmy mogą wytwarzać nowe produkty szybciej, taniej i z lepszą jakością. UE aktywnie wspiera ten rozwój, finansując cyfryzację i wykorzystanie AI, w szczególności w celu optymalizacji administracji, zapewnienia wykwalifikowanej siły roboczej i zwiększenia konkurencyjności.

Przykład Chemnitz wyraźnie pokazuje konkretne korzyści, jakie mogą z tego wyniknąć. Postęp w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) otwiera nowe możliwości zwiększenia efektywności produkcji. AI może być wykorzystywana do optymalizacji procesów produkcyjnych, a jednym z najważniejszych warunków jest jakość danych, ponieważ sztuczna inteligencja, jak wiadomo, uczy się na podstawie dostępnych danych. Uniwersytet Techniczny w Chemnitz pracuje już nad różnymi projektami z zakresu AI, od wspieranego przez AI, półautomatycznego demontażu baterii trakcyjnych, po rozwój półautomatycznego systemu demontażu dla holistycznej zrównoważoności łańcucha wartości w niemieckiej elektromobilności.

W zarządzaniu procesami, sztuczna inteligencja oferuje szczególnie istotne możliwości usprawnienia procesów biznesowych. Automatyzując powtarzalne zadania, analizując złożone wzorce danych i wspierając proces decyzyjny, sztuczna inteligencja może wnieść znaczący wkład w optymalizację procesów biznesowych. Integracja sztucznej inteligencji pozwala firmom zwiększyć efektywność, usprawnić procesy decyzyjne i rozwijać innowacyjne rozwiązania.

Dlaczego BND nie może używać nowoczesnych tłumaczy opartych na sztucznej inteligencji?

Federalna Służba Wywiadowcza (BND) stoi przed paradoksalnym problemem: chociaż translatory AI mogłyby zrewolucjonizować jej pracę, surowe przepisy bezpieczeństwa zabraniają ich stosowania. Ze względu na wewnętrzne regulacje i obawy dotyczące bezpieczeństwa, korzystanie z dostępnych komercyjnie programów tłumaczeniowych opartych na sztucznej inteligencji, takich jak ChatGPT, jest zabronione. Głównym powodem jest to, że serwery i operatorzy takich programów znajdują się za granicą. Ich użycie wymagałoby przesyłania poufnych danych, w tym przechwyconej komunikacji, dokumentów niejawnych lub raportów wywiadowczych, na zagraniczne serwery.

Prowadzi to do poważnych problemów operacyjnych. Dział językowy agencji zatrudnia setki pracowników, z których część pracuje na zasadzie freelance. Tłumaczenie długich dokumentów zajmuje czasami kilka tygodni. Szczególnie problematyczny jest tzw. proces wstępnej oceny, który określa, które treści wymagają pilnego przetłumaczenia. Eksperci ostrzegają, że istotne informacje mogą zostać utracone z powodu presji czasu i natłoku informacji.

Ilość materiału do przetworzenia jest gigantyczna. Stacje podsłuchowe, takie jak ta w Bad Aibling w Bawarii, rejestrują setki rozmów dziennie i przechwytują niezliczone wiadomości z całego świata. Do tego dochodzą raporty z ludzkich źródeł, często składające się z wielu stron dokumentów, których wybuchowy charakter ujawnia się dopiero po przetłumaczeniu. Cytowany jest wysoko postawiony urzędnik BND, który powiedział: „Przede wszystkim, z powodu całkowicie niewystarczającej „wstępnej oceny” bez dokładnej znajomości pełnej zawartości akt, e-maili itp., prawie na pewno tracimy ważne informacje i cele. To ryzyko”.

Chociaż BND korzysta z własnych rozwiązań programowych i tzw. narzędzi CAT (Computer Assisted Translation), opracowanych we współpracy z niemieckimi firmami, jak dotąd służyły one jedynie jako ogólne wskazówki i daleko im do precyzji współczesnych systemów sztucznej inteligencji. Prace nad optymalizacją tych programów trwają od ponad 20 lat, ale przełom wciąż nie nadszedł.

Jakie luki w zabezpieczeniach odkryto w GPT-5?

Krótko po wydaniu GPT-5 dwie niezależne firmy zajmujące się bezpieczeństwem zidentyfikowały poważne luki w zabezpieczeniach nowego modelu sztucznej inteligencji OpenAI. Firma badawcza Neuraltrust, specjalizująca się w badaniach nad bezpieczeństwem, twierdzi, że z powodzeniem złamała zabezpieczenia GPT-5 w ciągu 24 godzin od rozpoczęcia testów. Zespół wykorzystał połączenie techniki komory echa i innych technik manipulacji, co spowodowało, że model wygenerował szczegółowe instrukcje dotyczące konstruowania ładunków wybuchowych.

Firma SPLX przeprowadziła równoległe testy i doszła do podobnych wniosków dotyczących bezpieczeństwa GPT-5. SPLX odniósł sukces w atakach zaciemniających, zwanych łączeniami ciągów znaków, które polegają na wstawianiu znaków między elementy promptu i formułowaniu promptów z fikcyjnymi scenariuszami. Analiza porównawcza z GPT-4o wykazała, że ten drugi model jest bardziej odporny na tego typu ataki.

Wyniki sugerują, że obecne środki bezpieczeństwa mogą zawodzić w przypadku złożonych metod ataków. Techniki te polegają na oszukiwaniu modeli AI, aby generowały złośliwe dane wyjściowe za pomocą kolejnych komunikatów, zamiast bezpośredniego wysyłania złośliwych komunikatów, które normalnie uruchamiałyby wbudowane zabezpieczenia. Eksperci branżowi sugerują, że te ustalenia Red Team podkreślają wagę kompleksowych testów bezpieczeństwa przed wdrożeniem systemów AI w wrażliwych aplikacjach.

Kontrast z oceną Microsoftu jest interesujący: zespół red teamu AI firmy Microsoft potwierdza, że GPT-5 to jeden z najsolidniejszych profili bezpieczeństwa chroniących przed typowymi typami ataków. Sam OpenAI zachwala solidne środki ochrony GPT-5 po 5000 godzinach testów red teamingowych we współpracy z wyspecjalizowanymi organizacjami. Te sprzeczne oceny pokazują, że sytuacja bezpieczeństwa GPT-5 jest bardziej złożona, niż początkowo zakładano.

Dlaczego Tesla zakończyła projekt sztucznej inteligencji Dojo?

Tesla niespodziewanie zamknęła swój wewnętrzny projekt superkomputera Dojo i rozwiązała cały zespół. Lider projektu, Peter Bannon, który pracował w Tesli od 2016 roku, a wcześniej w Apple, odchodzi z firmy. Prezes Elon Musk podobno osobiście nakazał zamknięcie projektu.

System Dojo pierwotnie miał być centralnym punktem ambicji Tesli w dziedzinie sztucznej inteligencji. Superkomputer został oparty na specjalnie zaprojektowanym chipie D1, wyprodukowanym w TSMC w technologii siedmionanometrowej i zawierającym 50 miliardów tranzystorów na powierzchni 645 milimetrów kwadratowych. System został zaprojektowany z myślą o osiągnięciu mocy obliczeniowej przekraczającej jeden eksaflop, co uczyniłoby go jednym z najpotężniejszych komputerów szkoleniowych AI na świecie.

Musk uzasadnił decyzję dotyczącą X: „Dzielenie zasobów i skalowanie dwóch zupełnie różnych projektów układów AI przez Teslę nie ma sensu”. Zamiast tego firma chce skupić się na kolejnych generacjach sprzętu AI Tesli, zaprojektowanego specjalnie dla pojazdów autonomicznych i robotów. Układy AI nowej generacji, które zamiast tego będą wykorzystywane w samochodach elektrycznych firmy, będą „doskonałe w wnioskowaniu i co najmniej dość dobre w szkoleniu”.

Decyzja ta była również zaskoczeniem, ponieważ Musk podkreślił w rozmowie z analitykami pod koniec lipca po prezentacji wyników finansowych za drugi kwartał, że Dojo 2 zadebiutuje w przyszłym roku. Jeszcze przed podjęciem decyzji w zespole pojawiły się problemy: 20 pracowników przeszło do nowego startupu o nazwie DensityAI. Tesla ogłosiła wcześniej, że zainwestuje miliard dolarów w projekt Dojo.

Niezależne platformy AI jako strategiczna alternatywa dla europejskich firm – Zdjęcie: Xpert.Digital

Ki-Gamechanger: Najbardziej elastyczna platforma AI – rozwiązania dostosowane do krawat, które obniżają koszty, poprawiają ich decyzje i zwiększają wydajność

Niezależna platforma AI: integruje wszystkie odpowiednie źródła danych firmy

• Szybka integracja AI: rozwiązania AI dostosowane do firm w ciągu kilku godzin lub dni zamiast miesięcy
• Elastyczna infrastruktura: oparta na chmurze lub hosting we własnym centrum danych (Niemcy, Europa, bezpłatny wybór lokalizacji)

• Najwyższe bezpieczeństwo danych: Wykorzystanie w kancelariach jest bezpiecznym dowodem
• Korzystaj z szerokiej gamy źródeł danych firmy
• Wybór własnych lub różnych modeli AI (DE, UE, USA, CN)

Więcej na ten temat tutaj:

• Niezależne platformy AI kontra hiperskalery: które rozwiązanie jest dla Ciebie odpowiednie?

Jak rozwija się globalny wyścig w dziedzinie sztucznej inteligencji pomiędzy USA i Chinami?

Wyścig o sztuczną inteligencję między USA a Chinami zmienił się diametralnie wraz z pojawieniem się DeepSeek. Podczas gdy OpenAI był wcześniej uważany za lidera rynku, inni gracze, tacy jak DeepSeek, Alibaba i Tencent, coraz bardziej go doganiają. Chiński startup DeepSeek, z siedzibą w metropolii technologicznej Hangzhou, opublikował pod koniec stycznia model języka sztucznej inteligencji, który może dotrzymać kroku jego amerykańskim konkurentom.

Decydującym czynnikiem w tym wyścigu jest koszt za milion tokenów. Podczas gdy OpenAI kosztuje około 15 euro, DeepSeek oferuje swój model za zaledwie 55 centów – różnica wynosi 27 razy. Według firmy, opracowanie DeepSeek kosztowało mniej niż sześć milionów dolarów, choć eksperci wątpią, aby było to aż tak tanie.

Amerykański inwestor Marc Andreessen nazwał zaskakujący sukces DeepSeek „momentem Sputnika” dla sztucznej inteligencji. Stany Zjednoczone są równie zaskoczone sukcesem chińskiej sztucznej inteligencji, jak udanym wystrzeleniem satelity przez Związek Radziecki w 1957 roku. Akcje giganta chipów Nvidia straciły w poniedziałek historyczną wartość rynkową 592,7 miliarda dolarów w odpowiedzi na odkrycie, że sztuczną inteligencję można obsługiwać wydajniej, niż wcześniej sądzono.

Europa odgrywa w tym wyścigu praktycznie znikomą rolę technologiczną, mimo że UE stworzyła pierwsze na świecie kompleksowe regulacje dotyczące sztucznej inteligencji (AI) w postaci „ustawy o AI” uchwalonej w 2024 roku. Przewaga leży w regulacjach, które na arenie międzynarodowej uchodzą za najbardziej zaawansowane, ale brakuje wiodących rozwiązań w dziedzinie AI „Made in Europe”. Jednak Rafael Laguna de la Vera, szef Federalnej Agencji ds. Innowacji Przełomowych, mówi: „W Niemczech i Europie wciąż drzemie pięć lub dziesięć modeli. Skupmy się na tym, aby dać im szansę na zaistnienie już teraz”.

Czym jest Projekt Stargate i jakie są jego cele?

Stargate Project to amerykańska firma zajmująca się sztuczną inteligencją, założona przez OpenAI, SoftBank, Oracle i MGX. Firma planuje zainwestować do 500 miliardów dolarów w infrastrukturę AI w Stanach Zjednoczonych do 2029 roku. Projekt został ogłoszony przez prezydenta USA Donalda Trumpa 21 stycznia 2025 roku jako „największy projekt infrastruktury AI w historii”.

Projekt został uruchomiony z inwestycją w wysokości 100 miliardów dolarów, która do 2029 roku może wzrosnąć do 500 miliardów dolarów. Masayoshi Son będzie prezesem firmy. Firma buduje 10 centrów danych w Teksasie i planuje ekspansję na inne stany. Projekt ma na celu stworzenie ponad 100 000 miejsc pracy w Stanach Zjednoczonych.

Według Sama Altmana z OpenAI, SoftBank będzie ponosił „odpowiedzialność finansową” za przedsięwzięcie, podczas gdy OpenAI będzie ponosił „odpowiedzialność operacyjną”. ARM, Microsoft, Nvidia, Oracle i OpenAI to kluczowi partnerzy technologiczni. OpenAI oświadczyło, że projekt „nie tylko wesprze reindustrializację Stanów Zjednoczonych, ale także zapewni strategiczne możliwości ochrony bezpieczeństwa narodowego Ameryki i jej sojuszników”.

Megaprojekt sztucznej inteligencji Stargate jest już w budowie. Budynki dla setek tysięcy akceleratorów sztucznej inteligencji powstają w pobliżu Abilene w Teksasie, gdzie dostępna jest tania energia wiatrowa i dużo miejsca. Trump zapowiedział, że wykorzysta ogłoszenia o stanie wyjątkowym do przyspieszenia rozwoju infrastruktury energetycznej.

Nadaje się do:

• Czy sztuczna inteligencja (AI) rozwija Gwiezdne Wrota do miliarda dolarów? Projekt nie działa

W jaki sposób sztuczna inteligencja przenika codzienne życie?

Sztuczna inteligencja (AI) zyskuje coraz większą popularność w różnych dziedzinach życia codziennego, a edycja zdjęć jest jednym z najpopularniejszych przykładów. Najlepsze edytory zdjęć AI na rok 2025 to takie programy jak PhotoDirector, Luminar Neo, Fotor, Canva Pro, Picsart i Adobe Photoshop Express. Narzędzia te oferują szeroki wachlarz funkcji AI – od szybkiego projektowania po szczegółowe tworzenie awatarów, teł czy generatywnych pomysłów na obrazy.

Nowoczesne programy do edycji obrazów oparte na sztucznej inteligencji (AI) potrafią teraz osiągać imponujące rezultaty. Automatycznie poprawiają jakość obrazu, usuwają lub zamieniają tła jednym kliknięciem i bezproblemowo retuszują portrety. Na przykład Luminar Neo oferuje ponad 100 zaawansowanych funkcji, z których 24 bazują bezpośrednio na nowoczesnej technologii AI. Oprogramowanie potrafi usuwać rozpraszające obiekty z obrazów, automatycznie wyostrzać nieostre obszary, powiększać obrazy i realistycznie wypełniać brakujące obszary.

Szczególnie interesującym obszarem jest potencjalne zastosowanie sztucznej inteligencji w planowaniu emerytalnym. Prezydent USA Donald Trump podpisał rozporządzenie wykonawcze otwierające amerykański, wart bilion dolarów, prywatny system emerytalny na bardziej ryzykowne inwestycje w waluty cyfrowe i nieruchomości. W amerykańskim prywatnym systemie emerytalnym, znanym jako 401(k), zainwestowano około 12,5 biliona dolarów. Trump polecił Departamentowi Pracy i innym agencjom zrewidowanie wytycznych dotyczących odpowiedzialnego zarządzania inwestycjami oraz umożliwienie alternatywnych opcji inwestycyjnych.

Rok 2025 jest również wyraźnie widoczny w dziedzinie oprogramowania fotograficznego: sztuczna inteligencja wywołuje poruszenie w edycji zdjęć. Nie chodzi tu tylko o sztuczną inteligencję generatywną do tworzenia zupełnie nowych obrazów, ale również o sztuczną inteligencję wspomagającą kadrowanie, dodawanie tła i retuszowanie zdjęć. Ci, którzy nie nadążają, zostaną w tyle, ponieważ ręczna edycja wydaje się przestarzała, podczas gdy narzędzia oparte na sztucznej inteligencji potrafią wykonać te same zadania w kilka sekund.

Czy obietnice składane przez twórców sztucznej inteligencji są dotrzymywane?

Rzeczywistość maluje otrzeźwiający obraz między obietnicami marketingowymi a rzeczywistymi wynikami. GPT-5 oznacza nie tyle przełom, co koniec ery przesadnych oczekiwań. Model oferuje znaczące ulepszenia w określonych obszarach, ale nie uzasadnia bezprecedensowego szumu medialnego ani drastycznego wzrostu kosztów środowiskowych.

Wydajność GPT-5 przedstawia się jako typowy postęp ewolucyjny, a nie skok kwantowy obiecywany przez OpenAI. Firma reklamuje ten model jako „znaczący skok w inteligencji” z „ekspertyzą na poziomie doktora w każdej dziedzinie”, ale rzeczywistość maluje bardziej zniuansowany obraz. Eksperci krytykują OpenAI za stosowanie wadliwych wykresów w prezentacji, z rozmiarami słupków niezgodnymi z deklarowanymi wartościami.

Krytyk sztucznej inteligencji Gary Marcus ostro zareagował na premierę GPT-5, oskarżając OpenAI o przesadny rozgłos. Opisuje premierę jako „spóźnioną, przereklamowaną i rozczarowującą” i dostrzega jedynie „najnowsze, stopniowe udoskonalenia – i wydaje się to pospieszne”. Podstawowe problemy poprzednich modeli nadal występują: GPT-5 nadal ma problemy z zasadami szachowymi, wizualnym rozpoznawaniem obiektów i błędami logicznymi.

Reakcja społeczności sygnalizuje punkt zwrotny: użytkownicy stają się coraz bardziej krytyczni wobec obietnic marketingowych i domagają się bardziej przejrzystej komunikacji na temat możliwości i ograniczeń. Na subreddicie ChatGPT ponad 3000 użytkowników skutecznie domagało się powrotu do GPT-4o, co skłoniło Sama Altmana, dyrektora generalnego OpenAI, do zobowiązania się do rozważenia tej opcji. Wielu zaawansowanych użytkowników krytykuje krótsze odpowiedzi, zmniejszone limity podpowiedzi i nieprzewidywalne zachowania.

Jakie ograniczenia wykonalności technicznej występują w projektach AI?

Ostatnie wydarzenia ujawniają wyraźne ograniczenia obecnej technologii sztucznej inteligencji. Na przykład Tesla musiała porzucić swój ambitny projekt Dojo, mimo że był on uważany za kluczowy element wielomiliardowego planu Tesli, mającego na celu zajęcie czołowej pozycji w wyścigu o sztuczną inteligencję. Ta porażka pokazuje, jak wyzwania techniczne i opóźnienia mogą zniweczyć nawet dobrze finansowane projekty.

GPT-5 wykazuje również ograniczenia techniczne. Przejście z GPT-4o na GPT-5 jest znacznie mniejsze niż w przypadku poprzednich generacji. Chociaż przejście z GPT-3 na GPT-4 oznaczało znaczny wzrost wydajności, wielu użytkowników postrzega GPT-5 jako stopniową poprawę z nowymi słabościami. OpenAI wprowadził automatyczny system routingu, który przełącza się między różnymi wariantami modelu w zależności od żądania, ale wielu użytkowników zgłaszało awarie podczas uruchamiania.

Problemy z bezpieczeństwem GPT-5 uwypuklają kolejne ograniczenia techniczne. Pomimo 5000 godzin działań red teamingowych we współpracy z wyspecjalizowanymi organizacjami, dwóm firmom ochroniarskim udało się złamać zabezpieczenia modelu w ciągu 24 godzin. To pokazuje, że nawet intensywne testy bezpieczeństwa nie są w stanie zidentyfikować wszystkich luk w zabezpieczeniach.

Przykład BND ilustruje instytucjonalne ograniczenia techniczne. Chociaż agencja pracuje nad optymalizacją własnych narzędzi CAT od ponad 20 lat, daleko im do precyzji współczesnych systemów AI. Własne rozwiązania programowe firmy służą jak dotąd jedynie jako ogólne wskazówki, a dzienna ilość danych przekracza możliwości tłumaczy.

Jak zmieniają się obawy dotyczące bezpieczeństwa w dziedzinie sztucznej inteligencji?

Obawy dotyczące bezpieczeństwa w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) rosną, co pokazują liczne niedawne przykłady. BND nie może korzystać z translatorów AI ze względu na zagrożenia bezpieczeństwa, ponieważ mogłoby to doprowadzić do wycieku ściśle tajnych informacji. Obawy dotyczące wycieków danych pokazują, jak wrażliwe instytucje muszą postępować z technologiami AI.

Krótko po premierze odkryto poważne luki w zabezpieczeniach GPT-5. Dwóm niezależnym firmom ochroniarskim udało się złamać zabezpieczenia modelu i zmusić go do wygenerowania szczegółowych instrukcji dotyczących produkcji materiałów wybuchowych. Odkrycia te rodzą pytania o gotowość operacyjną systemu i o to, czy firmy powinny korzystać z tego systemu sztucznej inteligencji.

Sytuację bezpieczeństwa komplikują sprzeczne oceny. Chociaż zespół AI Red Team firmy Microsoft potwierdza, że profil GPT-5 jest jednym z najsolidniejszych jak dotąd, niezależne testy pokazują coś przeciwnego. Ta rozbieżność uwypukla trudności w obiektywnej ocenie bezpieczeństwa sztucznej inteligencji.

Szczególne zaniepokojenie budzi fakt, że GPT-5 został sklasyfikowany jako broń biologiczna i chemiczna wysokiego ryzyka. Sam OpenAI stwierdza: „Chociaż nie mamy konkretnych dowodów na to, że ten model mógłby znacząco pomóc osobie nieuprawnionej w wyrządzeniu poważnych szkód biologicznych, obecnie wdrażamy niezbędne środki ostrożności”. Świadczy to o świadomości potencjalnych zagrożeń, ale rodzi pytania o odpowiedzialność za udostępnianie takich technologii.

B2B Zakup: łańcuchy dostaw, handel, rynkowe i obsługiwane przez AI ROPERCING Z ACCIO.com – Zdjęcie: xpert.digital

Więcej na ten temat tutaj:

• Znajdź produkty i spostrzeżenia B2B z AI / Porady i wsparcie

Jakie problemy związane z prawami autorskimi pojawiają się w kontekście sztucznej inteligencji?

Rozwój systemów sztucznej inteligencji (AI) wywołał złożone kwestie związane z prawami autorskimi, które są obecnie przedmiotem ożywionej debaty. Centrum Mittelstand-Digital w Chemnitz zajmuje się między innymi wyzwaniami prawnymi związanymi z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Katedra Prawa Prywatnego i Prawa Własności Intelektualnej Uniwersytetu Technicznego w Chemnitz wnosi do tych projektów odpowiednią wiedzę specjalistyczną.

Modele sztucznej inteligencji muszą być zasilane danymi, co może być problematyczne w krajach o surowych przepisach dotyczących ochrony danych. Wielu wydawców, firm medialnych i autorów złożyło już pozwy przeciwko OpenAI, zarzucając amerykańskiej firmie naruszenie prawa autorskiego. Jednak sąd federalny w Nowym Jorku niedawno oddalił pozew przeciwko firmie technologicznej.

Wraz z przyjęciem „Ustawy o sztucznej inteligencji” w 2024 roku, UE obiera inną drogę niż inne regiony. „Rozporządzenie w sprawie sztucznej inteligencji” ma na celu między innymi ochronę danych wrażliwych i zapewnienie, że sztuczna inteligencja nie będzie wykorzystywana do manipulowania ludźmi. Świadczy to o próbie stworzenia prewencyjnych ram prawnych.

Zatwierdzenie produktów AI wiąże się z różnymi aspektami prawnymi. Znaki certyfikacyjne oznaczają bezpieczeństwo, a firmy muszą zapewnić zgodność z prawem, korzystając z technologii AI. Wyzwania prawne obejmują kwestie związane z wykorzystaniem danych i odpowiedzialnością, a także kwestie etyczne związane z korzystaniem z AI.

Jak zrównoważony jest obecny rozwój sztucznej inteligencji?

Zrównoważony rozwój obecnych rozwiązań sztucznej inteligencji jest coraz bardziej krytykowany. GPT-5 wykazuje drastycznie zwiększone zużycie energii przy jedynie marginalnej poprawie. Twarde lądowanie GPT-5 może ostatecznie przynieść korzyści branży, wymuszając bardziej realistyczne oczekiwania i bardziej zrównoważone strategie rozwoju.

Jednak przykład DeepSeek pokazuje, że istnieją inne sposoby. Chińska firma udowodniła, że może działać wydajniej, ekonomiczniej i przy mniejszym zużyciu zasobów niż jej amerykańscy konkurenci. Jest to możliwe dzięki wielu małym centrom danych zamiast kilku dużych obiektów. To zdecentralizowane podejście może służyć jako model dla bardziej zrównoważonego rozwoju sztucznej inteligencji.

W obszarze poprawy efektywności, działania digitalizacyjne i wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) oferują ogromny potencjał redukcji emisji CO2. Dalsze oszczędności są możliwe dzięki optymalizacji istniejących procesów i wczesnemu wykrywaniu problemów. AI może zatem przyczynić się do zrównoważonego rozwoju, jeśli zostanie wykorzystana konkretnie w celu poprawy efektywności.

Uniwersytet Techniczny w Chemnitz pracuje nad zrównoważonymi projektami z zakresu sztucznej inteligencji, takimi jak wspierany przez sztuczną inteligencję, półautomatyczny demontaż akumulatorów trakcyjnych. Łącząc procesy demontażu i obróbki z komponentami robotyki i technologiami sztucznej inteligencji, dąży się do zapewnienia holistycznego zrównoważonego łańcucha wartości w niemieckiej elektromobilności. Takie projekty pokazują, jak sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do tworzenia zrównoważonych rozwiązań.

Co wyścig sztucznej inteligencji oznacza dla Europy?

Europa znajduje się w złożonej sytuacji w globalnym wyścigu AI. Podczas gdy Chiny i Stany Zjednoczone dominują w tym wyścigu, Europa odgrywa praktycznie nieistotną rolę technologiczną. Brakuje wiodących rozwiązań w dziedzinie AI „Made in Europe”, mimo że UE jest uznawana na arenie międzynarodowej za pioniera regulacji dzięki swojej „Ustawie o AI”.

Jednak chiński DeepSeek stwarza również możliwości dla Europy. Chiny pokazują, że uniezależnienie się od dominacji USA jest możliwe, co naturalnie mogłoby stanowić zachętę dla Europy. Model sztucznej inteligencji z Europy oferowałby szerszą perspektywę i wcale nie jest wykluczone, że Europa mogłaby nadrobić zaległości.

Rafael Laguna de la Vera z Federalnej Agencji ds. Innowacji Przełomowych jest optymistycznie nastawiony: „W Niemczech i Europie wciąż drzemie pięć lub dziesięć modeli. Skupmy się na tym, aby dać im szansę na ujawnienie się już teraz”. Kluczowe byłoby dla Europy opracowanie własnej strategii w zakresie sztucznej inteligencji, uwzględniającej europejskie wartości i standardy.

Europejskie doświadczenie regulacyjne może okazać się atutem. Unijna ustawa o sztucznej inteligencji (AI) to pierwsza na świecie kompleksowa regulacja AI i może wyznaczyć standardy, które zostaną przyjęte na całym świecie. Jednocześnie Europa musi unikać tłumienia innowacji technologicznych poprzez nadmierną regulację.

Centrum Cyfrowe Mittelstand-Digital w Chemnitz jest przykładem tego, jak Europa może wykorzystać swoje mocne strony. Koncentrując się na małych i średnich przedsiębiorstwach oraz praktycznych rozwiązaniach z zakresu sztucznej inteligencji, Europa może znaleźć własną drogę w wyścigu o sztuczną inteligencję. Bliskie powiązanie między nauką, biznesem i praktycznymi zastosowaniami może stać się unikatowym europejskim atutem.

Jak sztuczna inteligencja zmienia tradycyjne modele biznesowe?

Sztuczna inteligencja fundamentalnie przekształca tradycyjne modele biznesowe, co pokazuje przykład przetwarzania obrazu. Tradycyjne, ręczne metody przetwarzania są zastępowane automatyzacją opartą na sztucznej inteligencji. Ci, którzy nie nadążają, zostaną w tyle, ponieważ do 2025 roku, kiedy narzędzia AI będą w stanie wykonywać te same zadania w ciągu kilku sekund, procesy manualne staną się przestarzałe.

Szczególnie dramatyczna zmiana jest widoczna w sektorze finansowym. Swoim rozporządzeniem wykonawczym Trump utorował drogę do otwarcia wartego wiele miliardów dolarów amerykańskiego systemu emerytalnego 401(k) na bardziej ryzykowne inwestycje, takie jak kryptowaluty i nieruchomości. To może udostępnić około 12,5 biliona dolarów na inwestycje alternatywne, potencjalnie rewolucjonizując tradycyjne strategie inwestycyjne.

Sukces DeepSeek pokazuje, jak przełomowe mogą być nowe modele biznesowe. Akcje producenta chipów Nvidia straciły 592,7 miliarda dolarów na wartości rynkowej, gdy stało się jasne, że sztuczną inteligencję można obsługiwać wydajniej niż wcześniej sądzono. To stawia pod znakiem zapytania ugruntowane modele biznesowe dla infrastruktury AI.

Centrum Cyfrowe Mittelstand-Digital w Chemnitz opracowuje nowe modele biznesowe dla MŚP poprzez integrację AI. Cyfrowe modele biznesowe powstają dzięki połączeniu tradycyjnej wiedzy specjalistycznej z możliwościami AI. Firmy muszą nauczyć się postrzegać AI nie tylko jako narzędzie, ale jako czynnik umożliwiający zupełnie nowe podejścia biznesowe.

Tesla musiała porzucić model biznesowy Dojo i teraz polega na partnerach zewnętrznych zamiast na rozwoju wewnętrznym. To pokazuje, jak nawet giganci technologiczni muszą dostosowywać swoje strategie, gdy niektóre modele biznesowe stają się nie do utrzymania.

Jaką rolę odegra sztuczna inteligencja w przyszłości pracy?

Sztuczna inteligencja fundamentalnie zmienia świat pracy, co pokazują liczne osiągnięcia. Centrum Kompetencji ds. Pracy Transformowanej w Zachodniej Saksonii pełni funkcję centralnego punktu kontaktowego w zakresie projektowania pracy zorientowanego na człowieka. Nacisk kładziony jest na sensowne wykorzystanie sztucznej inteligencji w istniejących lub nowych procesach.

Integracja sztucznej inteligencji (AI) w zarządzaniu procesami umożliwia automatyzację powtarzalnych zadań i wspiera proces podejmowania decyzji. Firmy muszą postrzegać AI jako uzupełnienie, a nie zamiennik, ludzkiej wiedzy i umiejętności. Skuteczna integracja wymaga strategicznego podejścia uwzględniającego specyficzne potrzeby i wyzwania firmy.

Przykład BND pokazuje ograniczenia automatyzacji. Pomimo zapotrzebowania na tłumaczy wspomaganych sztuczną inteligencją, agencja opiera się na tłumaczach ludzkich i desperacko poszukuje wykwalifikowanych tłumaczy ustnych. BND poszukuje obecnie „tłumaczy niezależnych (m/f/d) na zasadzie honorarium”, co dowodzi, że ludzkie kompetencje pozostają niezastąpione.

Przyszłość zarządzania procesami leży w inteligentnym połączeniu ludzkiej wiedzy i możliwości sztucznej inteligencji. Firmy, które wykorzystają tę synergię, będą w stanie stale ulepszać swoje procesy, zachować innowacyjność i zapewnić sobie długoterminowy sukces. Kluczowe jest budowanie akceptacji pracowników oraz staranne rozważenie kwestii etycznych i prawnych.

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Tworzenie lub wyrównanie strategii AI

☑️ Pionierski rozwój biznesu

Konrada Wolfensteina

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając poniższy formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) .

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

Xpert.Digital to centrum przemysłu skupiające się na cyfryzacji, inżynierii mechanicznej, logistyce/intralogistyce i fotowoltaice.

Dzięki naszemu rozwiązaniu do rozwoju biznesu 360° wspieramy znane firmy od rozpoczęcia nowej działalności po sprzedaż posprzedażną.

Wywiad rynkowy, smarketing, automatyzacja marketingu, tworzenie treści, PR, kampanie pocztowe, spersonalizowane media społecznościowe i pielęgnacja leadów to część naszych narzędzi cyfrowych.

Można znaleźć więcej na: www.xpert.digital – www.xpert.solar – www.xpert.plus