Хүний оролцоогүйгээр хиймэл хиймэл оюун ухаанд юу найдаж болох вэ?

Гүйцэтгэх хураангуй

Generative Artificial Intelligence (AI) - машинуудад текст, зураг, код болон бусад зүйлийг бүтээх боломжийг олгодог технологи нь сүүлийн жилүүдэд асар их өсөлттэй байгаа. найдвартай хийж чадах, дараагийн арван жилд юу хийх төлөвтэй байгаа талаар хүртээмжтэй тоймыг өгдөг Бид түүний хэрэглээг бичих, урлаг, кодчилол, харилцагчийн үйлчилгээ, эрүүл мэнд, боловсрол, ложистик, санхүү зэрэгт судалж, хиймэл оюун ухаан хаана бие даан ажилладаг, хаана хүний ​​хяналт чухал хэвээр байгааг онцолж байна. Амжилт, хязгаарлалтыг хоёуланг нь харуулахын тулд бодит жишээнүүдийг оруулсан болно. Гол дүгнэлтүүд нь:

• Өргөн тархалт: 2024 онд судалгаанд хамрагдсан компаниудын 65% нь хиймэл хиймэл оюун ухааныг тогтмол ашигладаг гэж мэдээлсэн нь өмнөх оныхоос бараг хоёр дахин их байна ( 2024 оны эхэн үеийн хиймэл оюун ухааны төлөв байдал | McKinsey ). Аппликейшн нь маркетингийн контент үүсгэх, хэрэглэгчийн дэмжлэг үзүүлэх чатбот, код үүсгэх гэх мэтийг хамардаг.

• Одоогийн бие даасан чадварууд: Өнөөгийн хиймэл оюун ухаан нь зохион байгуулалттай, давтагдах даалгавруудыг хамгийн бага хяналттайгаар найдвартай гүйцэтгэдэг. Жишээ нь: автоматаар томьёолсон мэдээний тайлан (жишээ нь, корпорацийн орлогын хураангуй) ( Philana Patterson – ONA Community Profile ), цахим худалдааны сайтууд дээр бүтээгдэхүүний тодорхойлолт, онцлох үйл явдлуудыг хянан үзэх, автоматаар бөглөх код зэрэг орно. Эдгээр домэйнуудад хиймэл оюун ухаан нь ердийн контент үүсгэх замаар хүний ​​ажилчдыг нэмэгдүүлдэг.

• Хүн төрөлхтний нарийн төвөгтэй ажлуудыг хийх: Бүтээлч бичих, нарийвчилсан дүн шинжилгээ хийх, эмнэлгийн зөвлөгөө гэх мэт илүү төвөгтэй эсвэл нээлттэй ажлуудын хувьд бодит үнэн зөв, ёс зүйн дүгнэлт, чанарыг баталгаажуулахын тулд хүний ​​хяналт шаардлагатай хэвээр байна. Өнөөдөр хиймэл оюун ухааны олон хэрэглээ нь "хүний ​​давталт" загварыг ашигладаг бөгөөд хиймэл оюун ухаан нь агуулгыг боловсруулж, хүмүүс үүнийг хянадаг.

• Ойрын хугацааны сайжруулалт: Дараагийн 5-10 жилийн хугацаанд хиймэл хиймэл оюун ухаан илүү найдвартай, бие даасан . Загварын нарийвчлал, хамгаалалтын механизмын дэвшил нь хиймэл оюун ухаанд хүний ​​оролцоо багатай бүтээлч болон шийдвэр гаргах томоохон ажлуудыг гүйцэтгэх боломжийг олгоно. Жишээлбэл, 2030 он гэхэд хиймэл оюун ухаан нь хэрэглэгчийн үйлчилгээний ихэнх харилцан үйлчлэл, шийдвэрүүдийг бодит цаг хугацаанд зохицуулна гэж таамаглаж байна ( CX рүү шилжихийг дахин төсөөлөхийн тулд, Маркетерууд эдгээр 2 зүйлийг хийх ёстой ), 90% хиймэл оюун ухаанаар үүсгэсэн контентоор томоохон кино хийх боломжтой (Үйлдвэрлэл , аж ахуйн нэгжүүдэд зориулсан хиймэл оюун ухааныг ашиглах тохиолдол ).

• 2035 он гэхэд: Арван жилийн дараа бие даасан хиймэл оюун ухааны агентууд олон салбарт түгээмэл болно гэж бид найдаж байна. Хиймэл оюун ухааны багш нар хувь хүнд тохирсон боловсрол олгох, хиймэл оюун ухааны туслахууд шинжээчийн гарын үсэг зурахад зориулсан хуулийн гэрээ эсвэл эмнэлгийн тайланг найдвартай боловсруулж, өөрөө жолоодлогын систем (үүсгүүрийн загварчлалын тусламжтайгаар) логистикийн үйл ажиллагааг эцэс төгсгөлгүй явуулах боломжтой. Гэсэн хэдий ч зарим эмзэг хэсгүүд (жишээлбэл, өндөр эрсдэлтэй эмнэлгийн оношлогоо, эцсийн хууль эрх зүйн шийдвэр) аюулгүй байдал, хариуцлагатай байдлын үүднээс хүний ​​​​үнэтгэлийг шаарддаг хэвээр байх болно.

• Ёс суртахуун ба найдвартай байдлын асуудал: AI-ийн бие даасан байдал өсөхийн хэрээр санаа зовоосон асуудлууд нэмэгдсээр байна. Өнөөдрийн тулгамдсан асуудал бол хий үзэгдэл (баримт зохиодог хиймэл оюун ухаан), үүсгэсэн контентын гажуудал, ил тод байдлын хомсдол, худал мэдээлэлд зүй бусаар ашиглах зэрэг орно. Хяналтгүй ажиллах үед итгэж болно гэдгийг Ахиц дэвшил гарч байна – жишээлбэл, байгууллагууд эрсдэлийг бууруулахад (нарийвчлал, кибер аюулгүй байдал, IP-ийн асуудлыг шийдвэрлэх) илүү их хөрөнгө оруулалт хийж байна ( AI-ийн төлөв байдал: Глобал судалгаа | McKinsey ) – гэхдээ хүчирхэг засаглал, ёс зүйн тогтолцоо шаардлагатай байна.

• Энэхүү нийтлэлийн бүтэц: Бид үүсгэгч хиймэл оюун ухаан, бие даасан болон хяналттай хэрэглээ гэсэн ойлголтоос эхэлж байна. Дараа нь томоохон домэйн болгоны хувьд (бичих, урлаг, кодчилол гэх мэт) бид хиймэл оюун ухаан өнөөдөр юуг найдвартай хийж чадах талаар ярилцах болно. Бид төрөл бүрийн хиймэл оюун ухааныг хариуцлагатай ашиглахад тулгарч буй бэрхшээлүүд, ирээдүйн төсөөлөл, зөвлөмжүүдээр төгсгөж байна.

Ерөнхийдөө хиймэл хиймэл оюун ухаан нь хүний ​​байнгын удирдамжгүйгээр олон тооны гайхалтай даалгавруудыг даван туулах чадвартай гэдгээ аль хэдийн нотолсон. Байгууллага болон олон нийт түүний одоогийн хязгаар, ирээдүйн боломжуудыг ойлгосноор хиймэл оюун ухаан нь зөвхөн нэг хэрэгсэл биш, харин ажил, бүтээлч байдлын бие даасан хамтран зүтгэгч болох эрин үед илүү сайн бэлдэж чадна.

Танилцуулга

дүн шинжилгээ хийх боломжтой байсан ч саяхан хиймэл оюун ухаантай системүүд зохиол бичих, зураг зохиох, программчлалын программ хангамж гэх мэт зүйлсийг бүтээж Эдгээр үүсгэгч хиймэл оюун ухааны загварууд (текстэд зориулсан GPT-4, зургийн хувьд DALL·E гэх мэт) нь сануулгыг хүлээн авч шинэ контент бүтээхийн тулд асар том өгөгдлийн багц дээр сургагдсан байдаг. Энэхүү нээлт нь салбар даяар инновацийн давалгааг бий болгосон. Гэсэн хэдий ч нэн чухал асуулт гарч ирж байна: AI-ийг хүн өөрөө гаралтыг нь давхар шалгахгүйгээр өөрөө юу хийнэ гэдэгт итгэж болох вэ?

хяналттай болон бие даасан хэрэглээг ялгах нь чухал юм

• Хүний хяналттай хиймэл оюун ухаан гэдэг нь хиймэл оюун ухааны гаралтыг эцэслэхээс өмнө хүмүүс хянаж, хянадаг хувилбаруудыг хэлдэг. Жишээлбэл, сэтгүүлч нийтлэлийн төслийг боловсруулахдаа хиймэл оюун ухаан бичих туслахыг ашиглаж болох ч редактор үүнийг засварлаж, баталдаг.

• Автономит хиймэл оюун ухаан (хүний ​​оролцоогүйгээр хиймэл оюун ухаан) гэдэг нь хүний ​​засварлахгүйгээр эсвэл огт засварлахгүйгээр шууд хэрэглэгдэх эсвэл даалгавруудыг гүйцэтгэдэг хиймэл оюун ухааны системийг хэлдэг. Жишээ нь хүний ​​төлөөлөгчгүйгээр хэрэглэгчийн асуулгыг шийдвэрлэх автомат чатбот эсвэл хиймэл оюун ухаанаар үүсгэсэн спортын онооны тоймыг автоматаар нийтлэх мэдээллийн хэрэгсэл юм.

Generative AI нь аль аль горимд аль хэдийн ашиглагдаж байна. 2023-2025 онд үрчлэлтийн тоо огцом нэмэгдэж , байгууллагууд идэвхтэй туршилт хийж байна. 2024 онд дэлхийн хэмжээнд хийсэн нэг судалгаагаар компаниудын 65 хувь нь хиймэл хиймэл оюун ухааныг тогтмол ашиглаж байгаа нь нэг жилийн өмнөхтэй харьцуулахад гуравны нэгээр нэмэгдсэн байна ( 2024 оны эхэн үеийн хиймэл оюун ухааны байдал | McKinsey ). Хувь хүмүүс ч ChatGPT гэх мэт хэрэгслүүдийг ашигладаг болсон - 2023 оны дунд үе гэхэд мэргэжилтнүүдийн 79% нь хиймэл хиймэл оюун ухаанд бага зэрэг өртсөн гэсэн тооцоо гарчээ ( 2023 оны хиймэл оюун ухааны төлөв байдал: Generative AI-ийн тархалтын жил | McKinsey ). Энэхүү хурдан шингээлт нь үр ашиг, бүтээлч байдлыг нэмэгдүүлэх амлалтаас үүдэлтэй. Гэсэн хэдий ч энэ нь "эхний өдрүүд" хэвээр байгаа бөгөөд олон компаниуд хиймэл оюун ухааныг хэрхэн хариуцлагатай ашиглах талаар бодлого боловсруулсаар байна ( 2023 оны AI-ийн төлөв байдал: Generative AI-ийн тархалтын жил | McKinsey ).

Бие даасан байдал яагаад чухал вэ: Хиймэл оюун ухаанд хүний ​​хяналтгүйгээр ажиллах боломж олгох нь уйтгартай ажлуудыг бүхэлд нь автоматжуулах үр ашгийн асар их ашиг тусыг нээж өгөх боловч найдвартай байдлын эрсдэлийг нэмэгдүүлдэг. Бие даасан хиймэл оюун ухааны төлөөлөгч аливаа зүйлийг зөв хийх ёстой (эсвэл түүний хязгаарыг мэддэг) учир нь бодит цаг хугацаанд алдаа гаргах хүн байхгүй байж магадгүй юм. Зарим ажил нь бусдаасаа илүүтэйгээр үүнийг хийдэг. Ерөнхийдөө хиймэл оюун ухаан нь дараах тохиолдолд хамгийн сайн бие даасан байдлаар ажилладаг.

• Даалгавар нь тодорхой бүтэц эсвэл загвартай (жишээлбэл, өгөгдлөөс ердийн тайлан гаргах).

• Алдаа нь эрсдэл багатай эсвэл амархан тэсвэрлэдэг (жишээ нь, эрүүл мэндийн оношилгоотой харьцуулахад хангалтгүй тохиолдолд устгаж болох зураг үүсгэх).

• Хувилбаруудыг хамарсан сургалтын мэдээлэл хангалттай байгаа

нээлттэй , өндөр эрсдэлтэй ажлууд нь өнөөдөр хяналт тавихад тохиромжгүй байдаг.

Дараах хэсгүүдэд бид хиймэл хиймэл оюун ухаан одоо юу хийж байгааг болон дараа нь юу болохыг харахын тулд хэд хэдэн талбаруудыг шалгана. Хиймэл оюун ухаанаар бичсэн мэдээний нийтлэл, хиймэл оюунаар бүтээгдсэн урлагийн бүтээлээс эхлээд код бичих туслахууд болон виртуал харилцагчийн үйлчилгээний агентууд хүртэлх тодорхой жишээнүүдийг бид хиймэл оюун ухаанаар эцэс төгсгөлгүй хийж болох, аль нь хүн хэрэгтэй хэвээр байгааг онцлон авч үзэх болно. Домэйн бүрийн хувьд бид одоогийн чадавхийг (2025 он) 2035 он гэхэд найдвартай байх бодит төсөөллөөс тодорхой салгаж авдаг.

Бие даасан хиймэл оюун ухааныг одоо ба ирээдүйг домэйн даяар дүрслэн харуулснаар бид уншигчдад AI-г ид шидийн гэмээр зүйл гэж хэтрүүлэхгүй, түүний бодитой, өсөн нэмэгдэж буй ур чадварыг дутуу худалдахгүйгээр тэнцвэртэй ойлголт өгөхийг зорьж байна. Энэхүү суурийн тусламжтайгаар бид хяналтгүй хиймэл оюун ухаанд итгэхэд тулгарч буй томоохон сорилтууд, тэр дундаа ёс зүйн асуудал, эрсдэлийн менежментийн талаар ярилцаж, гол зөвлөмжүүдээ дүгнэхээс өмнө ярилцана.

Бичих, контент бүтээхэд хиймэл оюун ухаан

Хиймэл оюун ухаан нь шуугиан тарьсан анхны домайнуудын нэг бол текст үүсгэх явдал байв. Том хэл дээрх загварууд нь мэдээний нийтлэл, маркетингийн хуулбараас эхлээд олон нийтийн мэдээллийн хэрэгслээр нийтлэл, баримт бичгийн хураангуй хүртэл бүх зүйлийг гаргаж чадна. Гэхдээ энэ зохиолыг хүний ​​редакторгүйгээр хэр их хийж чадах вэ?

Одоогийн боломжууд (2025): Хиймэл оюун ухаан нь ердийн контентыг автоматаар бичдэг

Өнөөдөр хиймэл оюун ухаан нь хүний ​​оролцоо багатай эсвэл огт оролцоогүйгээр бичих ажлыг Үүний тод жишээ нь сэтгүүл зүйд: Associated Press олон жилийн турш автоматжуулалтыг ашиглан санхүүгийн мэдээллээс улирал бүр олон мянган компанийн орлогын тайланг гаргаж ирсэн ( Филана Паттерсон – ONA Олон нийтийн танилцуулга ). Эдгээр богино мэдээнүүд нь загварыг дагаж мөрддөг (жишээ нь, “X компани Y-ийн орлого, Z%-иар өссөн...”) ба хиймэл оюун ухаан (байгалийн хэл үүсгэх программ хангамж ашиглан) ямар ч хүнээс илүү хурдан тоо, үг хэллэгийг бөглөж чаддаг. AP-ийн систем нь эдгээр тайланг автоматаар нийтэлж, хүний ​​зохиолч шаардлагагүйгээр хамрах хүрээг нь эрс өргөжүүлдэг (улирал бүр 3000 гаруй өгүүллэг) ( Автоматжуулсан орлогын түүхүүд үрждэг | Associated Press ).

Спортын сэтгүүл зүй ч мөн адил өргөжсөн: AI системүүд нь спортын тоглоомын статистик мэдээллийг авч, тойм өгүүллэг үүсгэх боломжтой. Эдгээр домэйнууд нь өгөгдөлд тулгуурласан, томъёололтой байдаг тул өгөгдөл зөв байвал алдаа гарах нь ховор байдаг. Эдгээр тохиолдолд бид жинхэнэ бие даасан байдлыг - хиймэл оюун ухаан бичиж, агуулгыг шууд нийтэлдэг.

Бизнесүүд мөн бүтээгдэхүүний тодорхойлолт, имэйл мэдээллийн товхимол болон бусад маркетингийн агуулгыг боловсруулахдаа хиймэл оюун ухааныг ашиглаж байна. Жишээлбэл, цахим худалдааны аварга Амазон одоо бүтээгдэхүүний талаарх хэрэглэгчийн сэтгэгдлийг нэгтгэн дүгнэхийн тулд хиймэл оюун ухаан ашигладаг. Хиймэл оюун ухаан нь олон хүний ​​шүүмжийн текстийг сканнердаж, тухайн зүйлийн талаар хүмүүст юу таалагдаж, юунд дургүйг харуулсан товч догол мөрийг гаргаж, гар аргаар засварлахгүйгээр бүтээгдэхүүний хуудсан дээр харуулдаг ( Амазон нь хиймэл оюун ухааны тусламжтайгаар хэрэглэгчийн шүүмжийг сайжруулдаг ). дүрслэлийг доор харуулав , "Хэрэглэгчдийн хэлж байгаа" хэсэг нь хяналтын өгөгдлөөс бүрэн хиймэл оюун ухаанаар үүсгэгддэг.

( Амазон хиймэл оюун ухааны тусламжтайгаар хэрэглэгчийн шүүмжийн туршлагыг сайжруулдаг ) Цахим худалдааны бүтээгдэхүүний хуудсан дээрх хиймэл оюун ухаанаар үүсгэсэн тойм хураангуй. Амазоны систем нь хэрэглэгчийн шүүмжийн нийтлэг цэгүүдийг (жишээ нь, хэрэглэхэд хялбар, гүйцэтгэл) товч догол мөр болгон нэгтгэн, худалдан авагчдад "Хэрэглэгчийн тоймуудын текстээс хиймэл оюун ухаан үүсгэсэн" гэж харуулдаг.

Ашиглалтын ийм тохиолдлууд нь контентыг урьдчилан таамаглахуйц хэв маягийг дагаж эсвэл одоо байгаа өгөгдлөөс нэгтгэсэн тохиолдолд хиймэл оюун ухаан үүнийг ихэвчлэн дангаар нь зохицуулж чаддагийг . Одоогийн бусад жишээнүүдэд:

• Цаг агаар, замын хөдөлгөөний шинэчлэлт: Мэдрэгчийн өгөгдөл дээр үндэслэн өдөр тутмын цаг агаарын мэдээ эсвэл замын хөдөлгөөний мэдээг эмхэтгэхийн тулд хиймэл оюун ухаан ашигладаг хэвлэл мэдээллийн хэрэгслүүд.

• Санхүүгийн тайлан: Пүүсүүд автоматаар санхүүгийн хураангуй (улирлын үр дүн, хөрөнгийн зах зээлийн товч мэдээлэл) гаргадаг. 2014 оноос хойш Bloomberg болон бусад мэдээллийн хэрэгслүүд AI-г ашиглан компанийн орлогын талаархи мэдээний товчлолыг бичихэд тус дөхөм болсон бөгөөд энэ процесс нь өгөгдөл орж ирсний дараа автоматаар ажилладаг ( AP-ын "робот сэтгүүлчид" одоо өөрсдийн түүхийг бичиж байна | The Verge ) ( Вайоминг мужийн сурвалжлагч хиймэл ишлэл, түүх зохиохдоо хиймэл оюун ухааныг ашиглаж байгаад баригджээ ).

• Орчуулга ба транскрипци: Транскрипцийн үйлчилгээнүүд одоо хүний ​​бичээчгүйгээр уулзалтын хуулбар эсвэл тайлбар бичихийн тулд хиймэл оюун ухааныг ашигладаг. Бүтээлч утгаараа үүсгүүр биш ч гэсэн эдгээр хэлний даалгаварууд нь дуу авиаг тодорхой болгохын тулд өндөр нарийвчлалтайгаар бие даан ажилладаг.

• Draft Generation: Олон мэргэжилтнүүд ChatGPT гэх мэт хэрэгслийг имэйлийн ноорог эсвэл баримт бичгийн эхний хувилбарыг боловсруулахдаа ашигладаг бөгөөд хэрэв агуулга нь эрсдэл багатай бол засварлахгүйгээр хааяа илгээдэг.

Гэсэн хэдий ч, илүү төвөгтэй зохиолын хувьд хүний ​​хяналт нь 2025 онд норм хэвээр байна . Мэдээллийн байгууллагууд хиймэл оюун ухаанаас шууд эрэн сурвалжлах, аналитик нийтлэл нийтлэх нь ховор байдаг - редакторууд хиймэл оюун ухаанаар бичсэн ноорогуудыг бодитоор шалгаж, сайжруулдаг. хэв маяг, бүтцийг сайн дуурайж чаддаг боловч хүний ​​барьж авах шаардлагатай бодит алдаа (ихэвчлэн "хий үзэгдэл" гэж нэрлэдэг) эсвэл эвгүй хэллэгийг оруулж болно. Жишээлбэл, Германы " Экспресс" анхны мэдээ бичихэд туслах зорилгоор Клара хэмээх хиймэл оюун ухааны "дижитал хамтран зүтгэгч"-ээ танилцуулав. Клара спортын тайланг үр дүнтэй боловсруулж, уншигчдын анхаарлыг татахуйц гарчиг бичиж, Express-ийн нийтлэлүүдийн 11%-д хувь нэмрээ оруулдаг ч хүний ​​редакторууд нийтлэл бүрийг үнэн зөв, сэтгүүл зүйн үнэнч байдлыг, ялангуяа нарийн төвөгтэй мэдээллүүдийг нягтлан шалгасаар байна ( Сэтгүүлчид Newsroom-д хиймэл оюун ухааны хэрэгслийг ашигладаг 12 арга - Twipe ). Энэхүү хүн-AI хамтын ажиллагаа өнөөдөр нийтлэг байдаг: AI нь текст үүсгэх хүнд ачааг үүрдэг бөгөөд хүмүүс шаардлагатай бол засаж, засдаг.

2030-2035 оны хэтийн төлөв: Итгэмжлэгдсэн бие даасан бичвэр рүү

Дараагийн 10 жилийн хугацаанд хиймэл оюун ухаан нь өндөр чанартай, үнэн зөв текст үүсгэхэд илүү найдвартай болж, бие даан гүйцэтгэж чадах бичих даалгаврын хүрээг өргөжүүлнэ гэж бид найдаж байна. Үүнийг хэд хэдэн чиг хандлага дэмжиж байна:

• Нарийвчлал сайжирсан: Үргэлжилсэн судалгаа нь хиймэл оюун ухааныг худал эсвэл хамааралгүй мэдээлэл гаргах хандлагыг хурдацтай бууруулж байна. 2030 он гэхэд илүү сайн сургалттай (өгөгдлийн сангийн баримтуудыг бодит цаг хугацаанд нь шалгах арга техникийг багтаасан) дэвшилтэт хэлний загварууд нь дотооддоо хүний ​​түвшинд бараг л бодит байдлыг шалгах боломжтой болно. Энэ нь хиймэл оюун ухаан нь эх сурвалжаас автоматаар татан авсан зөв ишлэл, статистик бүхий мэдээний нийтлэлийг бүрэн хэмжээгээр боловсруулж, засварлах шаардлагагүй гэсэн үг юм.

• Домэйн тусгай хиймэл оюун ухаан: Бид тодорхой салбарт (хууль эрх зүй, анагаах ухаан, техникийн бичвэр) илүү нарийн тохируулсан төрөлжсөн загваруудыг харах болно. 2030 оны AI-ийн хууль ёсны загвар нь стандарт гэрээний төслийг найдвартай боловсруулж, шүүхийн жишээг нэгтгэн дүгнэж болох юм - бүтэц нь томьёолсон боловч одоогоор өмгөөлөгчийн цаг шаарддаг ажлууд. Хэрэв хиймэл оюун ухаан нь батлагдсан хууль эрх зүйн баримт бичгүүд дээр сургагдсан бол түүний төсөл нь хуульч зөвхөн эцсийн байдлаар хурдан хардаг тул найдвартай байх болно.

• Байгалийн хэв маяг ба уялдаа холбоо: Загварууд урт баримт бичгийн контекстийг хадгалахдаа илүү сайн болж, илүү уялдаатай, урт хэлбэрийн контентыг бий болгож байна. 2035 он гэхэд хиймэл оюун ухаан нь үндсэндээ зөвлөх үүрэг гүйцэтгэдэг (зорилго тавих эсвэл тусгай мэдлэг олгох) дангаараа уран зохиолын бус ном эсвэл техникийн гарын авлагын зохистой анхны төслийг зохиож чадах нь үнэмшилтэй юм.

Энэ нь практик дээр ямар харагдаж болох вэ? Ердийн сэтгүүл зүй нь тодорхой давтамжтайгаар бараг бүрэн автоматжсан байх боломжтой. 2030 онд мэдээллийн агентлагууд орлогын тайлан, спортын түүх, сонгуулийн үр дүнгийн шинэчлэлт бүрийн эхний хувилбарыг бичдэг хиймэл оюун ухааны системтэй болохыг бид харж магадгүй бөгөөд редактор нь чанарын баталгаа гаргахын тулд зөвхөн цөөн хэдэн жишээг авч болно. Үнэн хэрэгтээ, мэргэжилтнүүд онлайн агуулгын улам бүр өсөн нэмэгдэж буй хувийг машин механизмаар үүсгэнэ гэж таамаглаж байна - салбарын шинжээчдийн нэг зоримог таамаглал нь 2026 он гэхэд онлайн агуулгын 90 хүртэлх хувийг хиймэл оюун ухаан ( 2026 он гэхэд хүний ​​бус хүмүүсээр үүсгэсэн онлайн контент нь хүний ​​​​үүсгэсэн контентоос хамаагүй илүү байх болно ) гэж үзжээ. Бүр илүү консерватив үр дүн нь 2030-аад оны дунд үе гэхэд ердийн вэб нийтлэл, бүтээгдэхүүний хуулбар, магадгүй хувийн мэдээний сувгуудын ихэнх нь хиймэл оюун ухаанаар зохиогдсон гэсэн үг юм.

Маркетингийн болон корпорацийн харилцаа холбооны хувьд хиймэл оюун ухаан нь бүхэл бүтэн кампанит ажлыг бие даан явуулах үүрэгтэй байх магадлалтай. Энэ нь хувь хүний ​​маркетингийн имэйл, сошиал медиа нийтлэл, зар сурталчилгааны хуулбарыг үүсгэж, илгээж, үйлчлүүлэгчийн хариу үйлдэл дээр үндэслэн мессежийг байнга өөрчилж чаддаг. Үйлдвэрлэл, аж ахуйн нэгжүүдэд зориулсан хиймэл хиймэл оюун ухаан ашиглах тохиолдлууд нийлэг байдлаар үүсгэх бөгөөд энэ хувь 2030 он гэхэд л өснө гэж тооцоолж байна.

Гэсэн хэдий ч хүний ​​бүтээлч чадвар, шүүлт нь чухал үүрэг гүйцэтгэсээр байх болно, ялангуяа өндөр бооцоотой контентын хувьд . 2035 он гэхэд хиймэл оюун ухаан нь хэвлэлийн мэдээ эсвэл блог нийтлэлийг дангаар нь зохицуулж магадгүй ч хариуцлагатай эсвэл эмзэг сэдвүүдийг хамарсан эрэн сурвалжлах сэтгүүлзүйн хувьд хэвлэл мэдээллийн хэрэгслүүд хүний ​​хяналтыг шаардаж магадгүй юм. Ирээдүйд шаталсан хандлагыг авчрах болно: хиймэл оюун ухаан нь өдөр тутмын агуулгын ихэнх хэсгийг бие даан бүтээдэг бол хүмүүс стратегийн эсвэл эмзэг хэсгүүдийг засварлах, үйлдвэрлэхэд анхаарлаа төвлөрүүлдэг. Үндсэндээ хиймэл оюун ухааны ур чадвар нэмэгдэхийн хэрээр "ердийн" гэж тооцогддог зүйлсийн хүрээ өргөжих болно.

хиймэл оюун ухаанаар үүсгэсэн интерактив хүүрнэл эсвэл хувийн тайлан гэх мэт агуулгын шинэ хэлбэрүүд гарч ирж магадгүй юм. Жишээлбэл, компанийн жилийн тайланг хиймэл оюун ухаанаар янз бүрийн хэв маягаар гаргаж болно - удирдах ажилтнуудад зориулсан товч мэдээлэл, ажилчдад зориулсан өгүүлэмжийн хувилбар, шинжээчдэд зориулсан мэдээллийн баялаг хувилбар - тус бүр нь ижил үндсэн өгөгдлөөс автоматаар үүсгэгддэг. Боловсролын хувьд сурах бичгүүдийг янз бүрийн унших түвшинд тохируулан хиймэл оюун ухаанаар динамикаар бичиж болно. Эдгээр програмууд нь бие даасан байж болох ч баталгаажсан мэдээллээр дэмжигддэг.

Бичлэгийн замнал нь 2030-аад оны дунд үе гэхэд хиймэл оюун ухаан маш сайн зохиолч болно . Жинхэнэ бие даасан үйл ажиллагааны түлхүүр нь түүний үр дүнд итгэх итгэлийг бий болгох явдал юм. Хэрэв хиймэл оюун ухаан нь бодит үнэн зөв байдал, хэв маягийн чанар, ёс зүйн хэм хэмжээнд нийцэж байгааг тууштай харуулж чадвал мөр мөрөөр нь хүний ​​үзлэг хийх хэрэгцээ багасна. Энэхүү цагаан цаасны хэсгүүдийг 2035 он гэхэд AI судлаач редактор шаардлагагүйгээр боловсруулж магадгүй бөгөөд энэ нь зохих хамгаалалтын арга хэмжээ авсан тохиолдолд бид өөдрөгөөр харж байна.

Дүрслэх урлаг, дизайн дахь хиймэл оюун ухаан

Generative AI-ийн зураг, урлагийн бүтээл бүтээх чадвар нь хиймэл оюунаар бүтээгдсэн уран зургуудаас эхлээд урлагийн уралдаанд түрүүлсэн зургуудаас эхлээд бодит бичлэгээс ялгагдахааргүй гүнзгий фэйк видео хүртэл олон нийтийн төсөөллийг байлдан дагуулж байна. Харааны домэйн дээр үүсгэгч өрсөлдөгчийн сүлжээ (GANs) болон тархалтын загварууд (жишээ нь: Тогтвортой тархалт, Дунд аялал) зэрэг хиймэл оюун ухааны загварууд нь текстийн сануулга дээр тулгуурлан анхны зургийг гаргаж чаддаг. Тэгэхээр хиймэл оюун ухаан одоо бие даасан зураач эсвэл дизайнерын үүргийг гүйцэтгэж чадах уу?

Одоогийн чадавхи (2025): AI нь бүтээлч туслах

гайхалтай үнэнч байдлаар зураг бүтээх чадвартай Хэрэглэгчид хиймэл оюун ухаанаас "Ван Гогийн хэв маягаар нар жаргах дундад зууны үеийн хот"-ыг зурж, хэдхэн секундын дотор үнэмшилтэй уран сайхны дүр төрхийг авах боломжтой. Энэ нь AI-г график дизайн, маркетинг, зугаа цэнгэлд өргөнөөр ашиглахад хүргэсэн бөгөөд зарим тохиолдолд концепцийн урлаг, прототипүүд, тэр ч байтугай эцсийн дүрслэлд зориулж байна. Онцлох нь:

• График дизайн ба хувьцааны зураг: Компаниуд хиймэл оюун ухаанаар дамжуулан вэбсайтын график, зураг чимэглэл эсвэл хувьцааны зургийг бүтээж, уран бүтээлчийн бүтээл бүрийг захиалах хэрэгцээг багасгадаг. Маркетингийн олон багууд хэрэглэгчдийн сонирхлыг татахуйц зүйлийг шалгахын тулд зар сурталчилгаа эсвэл бүтээгдэхүүний дүрсийг өөрчлөхийн тулд хиймэл оюун ухааны хэрэгслийг ашигладаг.

• Урлаг ба дүрслэл: Хувь хүний ​​​​уран бүтээлчид хиймэл оюун ухаантай хамтран санаа бодлоо солилцох эсвэл дэлгэрэнгүй мэдээллийг бөглөнө. Жишээлбэл, зураач хиймэл оюун ухааныг ашиглан арын ландшафтыг үүсгэж, дараа нь хүний ​​зурсан дүрүүдтэйгээ нэгтгэж болно. Зарим комик ном бүтээгчид хиймэл оюун ухаанаар бүтээгдсэн хавтан эсвэл будгийг туршиж үзсэн.

• Хэвлэл мэдээлэл ба үзвэр үйлчилгээ: Хиймэл оюун ухаанаар бүтээсэн урлаг сэтгүүлийн нүүр болон номын хавтас дээр гарч ирэв. Алдартай жишээ бол 2022 оны 8-р сарын Cosmopolitan нүүрэнд сансрын нисгэгчийг харуулсан бөгөөд энэ нь урлагийн удирдагчийн найруулсан хиймэл оюун ухаан (OpenAI-ийн DALL·E) бүтээсэн анхны сэтгүүлийн нүүр зураг юм. Энэ нь хүний ​​өдөөлт, сонголттой холбоотой байсан ч жинхэнэ урлагийн бүтээлийг машинаар хийсэн.

Хамгийн чухал нь, эдгээр одоогийн хэрэглээний ихэнх нь хүний ​​эрэл хайгуул, давталттай хэвээр байна . Хиймэл оюун ухаан нь олон арван зургийг нулимж чаддаг бөгөөд хүн хамгийн сайныг нь сонгож, магадгүй түүнд хүрч чаддаг. Энэ утгаараа хиймэл оюун ухаан нь бий болгохын ч хүмүүс бүтээлч чиглэлийг удирдаж, эцсийн сонголтыг хийж байна. Энэ нь маш хурдан контент үүсгэх найдвартай боловч эхний оролдлогоор бүх шаардлагыг хангана гэсэн баталгаа байхгүй. Буруу дэлгэрэнгүй мэдээлэл (жишээ нь: хиймэл оюун ухаан буруу тооны хуруугаар гар зурах, тодорхой хачирхалтай байдал) эсвэл хүсээгүй үр дүн зэрэг асуудлууд нь хүний ​​урлагийн удирдагч ихэвчлэн гаралтын чанарыг хянах шаардлагатай болдог.

Гэсэн хэдий ч хиймэл оюун ухаан бүрэн бие даасан байдалд ойртож байгаа домэйнууд байдаг:

• Генератив дизайн: Архитектур, бүтээгдэхүүний дизайн зэрэг салбарт AI хэрэгслүүд нь тогтоосон хязгаарлалтыг хангасан дизайны прототипийг бие даан үүсгэж чаддаг. Жишээлбэл, тавилгын хүссэн хэмжээ, функцийг харгалзан үүсгэгч алгоритм нь хүний ​​оролцоогүйгээр хэд хэдэн амьдрах чадвартай (зарим нь нэлээд уламжлалт бус) дизайныг гаргаж болно. Дараа нь эдгээр загварыг хүмүүс шууд ашиглаж эсвэл сайжруулж болно. Үүний нэгэн адил инженерийн салбарт хиймэл хиймэл оюун ухаан нь жин, хүч чадлын хувьд оновчтой болгосон эд ангиудыг (нисэх онгоцны бүрэлдэхүүн хэсэг) зохион бүтээж, хүний ​​төсөөлөөгүй шинэ хэлбэрийг гаргаж чаддаг.

• Видео тоглоомын хөрөнгө: AI нь видео тоглоомын бүтэц, 3D загвар, тэр ч байтугай бүх түвшинг автоматаар үүсгэж чаддаг. Хөгжүүлэгчид эдгээрийг контент бүтээх ажлыг хурдасгахын тулд ашигладаг. Зарим инди тоглоомууд нь хүний ​​​​бүтээсэн хамгийн бага хөрөнгө бүхий асар том, динамик тоглоомын ертөнцийг бий болгохын тулд процедурын дагуу бүтээсэн урлагийн бүтээлүүд, тэр ч байтугай харилцан яриа (хэлний загвараар) багтааж эхэлсэн.

• Хөдөлгөөнт дүрс ба видео (Шинэ хөгжиж буй): Статик зургуудаас бага боловсорч гүйцсэн ч видеонд зориулсан хиймэл оюун ухаан хөгжиж байна. AI нь чанарын хувьд нийцэхгүй байгаа ч санал хүсэлтээс богино видео клип эсвэл хөдөлгөөнт дүрс үүсгэж чаддаг. Гүйцэтгэх чадвартай Deepfake технологи нь нүүр царайг бодитоор солих эсвэл дуут клон үүсгэх боломжтой. Хяналттай орчинд студи нь хиймэл оюун ухааныг ашиглан арын дүр зураг эсвэл олон түмний хөдөлгөөнт дүрсийг автоматаар үүсгэж болно.

(скриптээс визуал зураг хүртэл) -ийн 90% контент бүхий томоохон блокбастер киног үзнэ гэж таамаглаж байсан Үйлдвэрлэл, аж ахуйн нэгжүүдэд зориулсан хиймэл хиймэл оюун ухааныг ашиглах тохиолдлууд ). 2025 он гэхэд бид тэнд хараахан болоогүй байна – хиймэл оюун ухаан бие даан уран сайхны кино хийх боломжгүй. Гэхдээ энэ оньсогоын хэсгүүд хөгжиж байна: скрипт үүсгэх (текст AI), дүр, үзэгдэл үүсгэх (зураг/видео AI), дуут жүжиг (AI дуут клонууд), засварлахад туслах (AI нь зүсэлт, шилжилтэд аль хэдийн тусалж чадна).

2030-2035 оны хэтийн төлөв: Хиймэл оюун ухаанаар үүсгэгдсэн медиа

Цаашид дүрслэх урлаг, дизайн дахь хиймэл оюун ухааны үүрэг эрс өргөжих төлөвтэй байна. үндсэн контент бүтээгч байх болно гэж бид таамаглаж байна , ихэвчлэн анхны удирдамжаас гадна хүний ​​оролцоо багатай ажилладаг. Зарим хүлээлт:

• Бүрэн хиймэл оюун ухаанаар бүтээгдсэн кино, видео: Ойрын арван жилд бид хиймэл оюунаар бүтээгдсэн анхны кино, цувралуудыг үзэх бүрэн боломжтой. Хүмүүс өндөр түвшний чиг баримжаа (жишээ нь скриптийн тойм эсвэл хүссэн хэв маяг) өгч болох бөгөөд хиймэл оюун ухаан нь үзэгдлүүдийг дүрсэлж, жүжигчний дүр төрхийг бий болгож, бүх зүйлийг хөдөлгөх болно. Богино хэмжээний киноны анхны туршилтууд хэдхэн жилийн дотор хийгдэх бөгөөд 2030-аад он гэхэд уран сайхны киноны туршилтууд хийгдэх болно. Эдгээр хиймэл оюун ухаантай кинонууд (туршилтын хөдөлгөөнт дүрс гэх мэт) эхэлж болох ч чанар сайжрах тусам гол урсгал болж магадгүй юм. Gartner-ийн 2030 он гэхэд 90% киноны таамаглал ( Үйлдвэр, аж ахуйн нэгжүүдэд зориулсан хиймэл хиймэл оюун ухааныг ашиглах тохиолдол ) хэдийгээр амбицтай боловч хиймэл оюун ухаантай контент бүтээх нь кино бүтээх ажлын ихэнх ачааллыг даахуйц боловсронгуй болно гэсэн салбарынхны итгэлийг онцолж байна.

• Дизайн автоматжуулалт: Загвар, архитектур зэрэг салбарт хиймэл оюун ухаан нь "өртөг, материал, X хэв маяг" гэх мэт параметрүүд дээр тулгуурлан олон зуун дизайны үзэл баримтлалыг бие даан боловсруулахад ашиглагдаж, эцсийн дизайныг хүмүүс сонгох боломжтой болно. Энэ нь одоогийн динамикийг эргүүлж байна: дизайнерууд эхнээс нь бүтээж, магадгүй хиймэл оюун ухааныг урам зориг авахын тулд ашиглахын оронд ирээдүйн дизайнерууд AI-аар бүтээгдсэн хамгийн сайн загварыг сонгож, магадгүй түүнийг өөрчлөх боломжтой. 2035 он гэхэд архитектор барилгад тавигдах шаардлагуудыг оруулж, хиймэл оюун ухаанаас санал болгосны дагуу бүрэн зураг төслийг нь авах боломжтой (бүх бүтцийн хувьд сайн, инженерчлэлийн дүрмийн дагуу).

• Хувь хүний ​​​​контент бүтээх: AI-ууд хувь хүний ​​​​хувьд хэрэглэгчдэд зориулж шууд дүрслэл бүтээж байгааг бид харж болно. 2035 онд хиймэл оюун ухаанаар бодит цаг хугацаанд бүтээгдсэн тайзны дүрүүд болон дүрүүд нь тоглогчийн сонголтод дасан зохицдог видео тоглоом эсвэл виртуал бодит байдлыг төсөөлөөд үз дээ. Эсвэл хэрэглэгчийн нэг өдөрт тулгуурлан бүтээсэн хувь хүний ​​комиксууд – орой бүр таны текстийн тэмдэглэлийг автоматаар дүрслэл болгон хувиргадаг бие даасан “өдөр тутмын өдрийн тэмдэглэл” хиймэл оюун ухаан.

• Мультимодал бүтээлч байдал: Генератив AI системүүд улам бүр олон талт болж байна, өөрөөр хэлбэл тэд текст, зураг, аудио гэх мэтийг хамтад нь зохицуулж чадна. Эдгээрийг нэгтгэснээр хиймэл оюун ухаан нь "Намайг X бүтээгдэхүүний маркетингийн кампанит ажил болго" гэх мэт энгийн зааварчилгааг авч, зүгээр нэг бичгээр хуулбарлаад зогсохгүй тохирох график, тэр ч байтугай богино хэмжээний сурталчилгааны видео клипийг бүтээж болно. Энэ төрлийн нэг товшилтын агуулгын иж бүрдэл нь 2030-аад оны эхээр гарах магадлалтай үйлчилгээ юм.

AI хүний ​​уран бүтээлчдийг орлох ? Энэ асуулт ихэвчлэн гарч ирдэг. Хиймэл оюун ухаан нь үйлдвэрлэлийн олон ажлыг (ялангуяа бизнест шаардлагатай давтагдах эсвэл хурдан эргэдэг урлаг) хариуцах магадлалтай боловч хүний ​​​​уран бүтээлч чанар нь өвөрмөц байдал, шинэлэг байдлын төлөө үлдэх болно. 2035 он гэхэд бие даасан хиймэл оюун ухаан нь алдартай зураачийн хэв маягаар найдвартай зураг зурах боломжтой - гэхдээ шинэ хэв маяг эсвэл гүн гүнзгий соёлын резонанстай урлагийг бүтээх нь хүний ​​​​хувьд (Хиймэл оюун ухаантай хамтран ажиллах боломжтой) хэвээр байж магадгүй юм. Бид хүний ​​​​уран бүтээлчид бие даасан хиймэл оюун ухааны “хамтран уран бүтээлчид”-тэй хамтран ажиллах ирээдүйг төсөөлж байна. Гэрийнхээ дижитал галерейд зориулж уран бүтээл туурвихын тулд хувийн хиймэл оюун ухаанаа да

Найдвартай байдлын үүднээс авч үзвэл харааны үүсгэгч хиймэл оюун ухаан нь зарим талаараа текстээс илүү бие даасан байдалд хүрэх хялбар замтай байдаг: зураг нь төгс биш байсан ч субьектив байдлаар "хангалттай сайн" байж болох ч текст дэх бодит алдаа нь илүү асуудалтай байдаг. Тиймээс, бид харьцангуй бага эрсдэлтэй үрчлэхийг - хэрэв хиймэл оюун ухаанаар бүтээсэн загвар нь муухай эсвэл буруу байвал та үүнийг зүгээр л ашигладаггүй, гэхдээ энэ нь өөрөө ямар ч хор хөнөөл учруулахгүй. Энэ нь 2030-аад он гэхэд компаниуд хиймэл оюун ухаанд хяналтгүйгээр дизайныг гаргахыг зөвшөөрч, үнэхээр шинэлэг эсвэл эрсдэлтэй зүйл шаардлагатай үед л хүмүүсийг оролцуулж магадгүй гэсэн үг юм.

Дүгнэж хэлэхэд, 2035 он гэхэд хиймэл хиймэл оюун ухаан нь бидний эргэн тойрон дахь зураг, мэдээллийн хэрэгслийн нэлээд хэсгийг хариуцдаг визуал дүрслэлд агуу контент бүтээгч болох төлөвтэй байна. Энэ нь зугаа цэнгэл, дизайн, өдөр тутмын харилцаа холбооны контентыг найдвартай үүсгэх болно. Бие даасан зураач тэнгэрийн хаяанд байна - хиймэл оюун ухаан нь бүтээлч эсвэл зүгээр л маш ухаалаг хэрэгсэл үү гэдэг нь хүний ​​​​бүтээлээс ялгагдахын аргагүй болж хувирах мэтгэлцээн юм.

Програм хангамж хөгжүүлэлтийн үеийн хиймэл оюун ухаан (кодлох)

Програм хангамж боловсруулах нь маш их аналитик ажил мэт санагдаж болох ч энэ нь бүтээлч элементтэй байдаг - код бичих нь үндсэндээ бүтэцлэгдсэн хэлээр текст үүсгэдэг. Орчин үеийн хиймэл оюун ухаан, ялангуяа том хэлний загварууд нь код бичихдээ нэлээд чадварлаг гэдгээ баталсан. GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer болон бусад хэрэгслүүд нь хиймэл оюун ухааны хос программистуудын үүрэг гүйцэтгэдэг бөгөөд кодын хэсгүүдийг эсвэл бүр бүхэл бүтэн функцийг хөгжүүлэгчийн төрлөөр санал болгодог. Энэ нь бие даасан програмчлал руу хэр хол явж чадах вэ?

Одоогийн чадавхи (2025): Хиймэл оюун ухаан нь кодчиллын туслах нисгэгч

2025 он гэхэд AI код үүсгэгч нь олон хөгжүүлэгчдийн ажлын урсгалд түгээмэл болсон. Эдгээр хэрэгслүүд нь кодын мөрүүдийг автоматаар бөглөж, самбар үүсгэх (стандарт функц эсвэл тест гэх мэт), мөн байгалийн хэлээр тайлбарласан энгийн программ бичих боломжтой. Хамгийн гол нь тэд хөгжүүлэгчийн хяналтан дор ажилладаг - хөгжүүлэгч нь хиймэл оюун ухааны зөвлөмжийг хянаж, нэгтгэдэг.

Одоогийн зарим тоо баримтууд:

• Мэргэжлийн хөгжүүлэгчдийн талаас илүү хувь нь 2023 оны сүүл гэхэд хиймэл оюун ухааны кодлох туслахуудыг авсан ( Copilot дээрх кодчилол: 2023 өгөгдөл нь кодын чанарт үзүүлэх дарамтыг бууруулахыг санал болгож байна (2024 оны төсөөллийг оруулаад) - GitClear ) нь хурдан шингэж байгааг харуулж байна. Хамгийн анхны түгээмэл хэрэглүүрүүдийн нэг болох GitHub Copilot нь хэрэглэгдэж буй төслүүдэд кодын дунджаар 30-40%-ийг үүсгэдэг гэж мэдээлсэн ( Кодчилол нь MOAT байхаа больсон. GitHub дээрх кодын 46% нь аль хэдийн ... ). Энэ нь хүн үүнийг удирдаж, баталгаажуулж байгаа ч хиймэл оюун ухаан аль хэдийн кодын нэлээд хэсгийг бичиж эхэлсэн гэсэн үг юм.

• Эдгээр AI хэрэгслүүд нь давтагдах код бичих (жишээ нь, өгөгдлийн загварын анги, хүлээн авагч/сэтерийн аргууд), нэг програмчлалын хэлийг нөгөө рүү хөрвүүлэх, сургалтын жишээтэй төстэй энгийн алгоритмуудыг гаргах зэрэг ажлуудыг гүйцэтгэхдээ маш сайн байдаг. Жишээлбэл, хөгжүүлэгч "хэрэглэгчийн жагсаалтыг нэрээр нь эрэмбэлэхийн тулд // функц" гэсэн тайлбар хийх боломжтой бөгөөд хиймэл оюун ухаан нь зохих эрэмбэлэх функцийг бараг тэр даруй үүсгэх болно.

• алдаа засах, тайлбарлахад тусалдаг : хөгжүүлэгчид алдааны мессежийг буулгаж, хиймэл оюун ухаан нь засвар хийхийг санал болгож болно, эсвэл "Энэ код юу хийдэг вэ?" мөн байгалийн хэлээр тайлбар авах. Энэ нь тодорхой утгаараа бие даасан (AI нь асуудлыг бие даан оношлох боломжтой) боловч засварыг хэрэглэх эсэхээ хүн өөрөө шийддэг.

• Хамгийн чухал нь одоогийн хиймэл оюун ухааны кодчилолын туслахууд алдаагүй биш юм. Тэд найдваргүй код эсвэл асуудлыг бараг Тиймээс өнөөдөр хамгийн сайн туршлага бол хүнийг гогцоонд байлгах - хөгжүүлэгч нь хүний ​​бичсэн кодтой адил хиймэл оюун ухаанаар бичсэн кодыг туршиж, дибаг хийдэг. Зохицуулалттай үйлдвэрүүд эсвэл чухал програм хангамжид (эмнэлгийн болон нисэхийн систем гэх мэт) аливаа хиймэл оюун ухаанд оруулсан хувь нэмрийг нарийн хянадаг.

Өнөөдөр ямар ч үндсэн програм хангамжийн системийг хөгжүүлэгчийн хяналтгүйгээр эхнээс нь хиймэл оюун ухаанаар бүрэн бичээгүй. Гэсэн хэдий ч зарим бие даасан эсвэл хагас бие даасан хэрэглээ гарч ирж байна:

• Автоматаар үүсгэсэн нэгжийн тестүүд: AI нь кодыг шинжилж, янз бүрийн тохиолдлуудыг хамрах нэгжийн тестүүдийг гаргаж чаддаг. Туршилтын систем нь алдааг илрүүлэхийн тулд хиймэл оюун ухаанаар бичсэн тестүүдийг бие даан үүсгэж ажиллуулж, хүний ​​бичсэн тестийг нэмэгдүүлэх боломжтой.

• Хиймэл оюун ухаантай бага кодтой/кодгүй платформууд: Зарим платформууд нь програмист бус хүмүүст хүссэн зүйлээ тайлбарлах боломжийг олгодог (жишээ нь "оруулгыг хадгалахын тулд холбоо барих маягт, мэдээллийн сан бүхий вэб хуудас бүтээх") ба систем нь кодыг үүсгэдэг. Энэ нь эрт үе шатанд байгаа хэдий ч энэ нь хиймэл оюун ухаан нь стандарт хэрэглээний программ хангамжийг бие даан бүтээх боломжтой болохыг харуулж байна.

• Скрипт ба цавуу код: Мэдээллийн технологийн автоматжуулалт нь системийг холбох скрипт бичихэд ихэвчлэн ордог. AI хэрэгслүүд нь ихэвчлэн эдгээр жижиг скриптүүдийг автоматаар үүсгэж чаддаг. Жишээлбэл, лог файлыг задлан шинжилж, цахим шуудангаар анхааруулга илгээхийн тулд скрипт бичих - AI нь хамгийн бага засвар хийх эсвэл засвар хийхгүйгээр ажиллах скриптийг үүсгэж болно.

2030-2035 оны хэтийн төлөв: "Өөрийгөө хөгжүүлэх" програм хангамж руу

Ирэх арван жилд хиймэл оюун ухаан нь кодчиллын ачааллыг илүү үүрч, тодорхой ангиллын төслүүдэд бүрэн бие даасан програм хангамж боловсруулахад ойртох төлөвтэй байна. Төлөвлөсөн зарим хөгжил:

• Онцлогуудыг бүрэн гүйцэд хэрэгжүүлэх: 2030 он гэхэд хиймэл оюун ухаан нь энгийн хэрэглээний функцуудыг төгсгөл хүртэл хэрэгжүүлэх чадвартай болно гэж бид таамаглаж байна. Бүтээгдэхүүний менежер нь энгийн хэлээр функцийг тайлбарлаж болох юм ("Хэрэглэгчид имэйлийн холбоосоор дамжуулан нууц үгээ шинэчлэх боломжтой") ба хиймэл оюун ухаан нь шаардлагатай кодыг (урд талын маягт, арын хэсгийн логик, мэдээллийн сангийн шинэчлэл, имэйл илгээх) үүсгэж, кодын санд нэгтгэх боломжтой. AI нь техникийн үзүүлэлтүүдийг дагаж чадах бага хөгжүүлэгчийн үүргийг үр дүнтэй гүйцэтгэх болно. Хүний инженер зүгээр л кодыг шалгаж, туршилт хийж болно. AI-ийн найдвартай байдал сайжрахын хэрээр кодын тойм нь ямар ч байсан хурдан алга болж магадгүй юм.

• Автономит кодын засвар үйлчилгээ: Програм хангамжийн инженерчлэлийн томоохон хэсэг нь зөвхөн шинэ код бичих биш, харин одоо байгаа кодыг шинэчлэх - алдаа засах, гүйцэтгэлийг сайжруулах, шинэ шаардлагад дасан зохицох явдал юм. Ирээдүйн AI хөгжүүлэгчид энэ тал дээр илүү гарах байх. Кодын сан болон удирдамжийг ("хэт олон хэрэглэгч нэгэн зэрэг нэвтэрсэн үед манай програм гацаж байна") өгвөл хиймэл оюун ухаан нь асуудлыг (зэрэгцээний алдаа гэх мэт) илрүүлж, засварлаж магадгүй юм. 2035 он гэхэд хиймэл оюун ухааны систем нь ердийн засвар үйлчилгээний тасалбарыг нэг шөнийн дотор автоматаар зохицуулж, програм хангамжийн системд уйгагүй засвар үйлчилгээ хийх багийн үүрэг гүйцэтгэх болно.

• Интеграцчлал ба API хэрэглээ: Илүү олон програм хангамжийн систем, API нь хиймэл оюун ухаанаар уншигдахуйц баримт бичигтэй ирдэг тул AI агент нь цавуу код бичиж А системийг В үйлчилгээтэй хэрхэн холбохыг бие даан олох боломжтой. Жишээлбэл, хэрэв компани өөрийн дотоод хүний ​​нөөцийн системийг цалингийн шинэ API-тай синхрончлохыг хүсч байвал хиймэл оюун ухаанд "эдгээрийг хоорондоо ярилцах" даалгавар өгч, хоёр системийн үзүүлэлтийг уншсаны дараа интеграцийн кодыг бичих болно.

• Чанар ба оновчлол: Ирээдүйн код үүсгэх загварууд нь код ажиллаж байгаа эсэхийг шалгахын тулд санал хүсэлтийн гогцоотой байх магадлалтай (жишээ нь, хамгаалагдсан орчинд туршилт эсвэл загварчлал ажиллуулах). Энэ нь хиймэл оюун ухаан нь зөвхөн код бичээд зогсохгүй үүнийг туршиж үзээд өөрөө засч залруулж чадна гэсэн үг. 2035 он гэхэд бид даалгавраа өгсөн бол бүх туршилтыг давах хүртэл өөрийн кодыг давтдаг хиймэл оюун ухааныг төсөөлж болох юм. Энэ нь бие даасан кодонд итгэх итгэлийг ихээхэн нэмэгдүүлэх болно.

2035 он гэхэд жижиг программ хангамжийн төслийг, тухайлбал, бизнест зориулсан гар утасны программыг өндөр түвшний зааварчилгааны дагуу хиймэл оюун ухааны төлөөлөгч голчлон боловсруулж болох хувилбарыг төсөөлж болно. Энэ хувилбарт хүний ​​"хөгжүүлэгч" нь төслийн менежер эсвэл баталгаажуулагч бөгөөд шаардлага, хязгаарлалтыг (аюулгүй байдал, загварын удирдамж) тодорхойлж, бодит кодчилолын хүнд ачааг AI-д гүйцэтгэх боломжийг олгодог.

Гэсэн хэдий ч нарийн төвөгтэй, том хэмжээний програм хангамжийн хувьд (үйлдлийн систем, дэвшилтэт AI алгоритмууд гэх мэт) хүний ​​​​мэргэжилтнүүд гүнзгий хамрагдсан хэвээр байх болно. Програм хангамжийн бүтээлч асуудлыг шийдвэрлэх, архитектурын дизайн хэсэг хугацаанд хүний ​​удирдсан хэвээр байх магадлалтай. Хиймэл оюун ухаан нь олон тооны кодчилолуудыг хариуцаж болох ч юуг бүтээх, ерөнхий бүтцийг төлөвлөх нь өөр асуудал юм. Энэ нь үүсгүүрийн хиймэл оюун ухаан нь системийн өөр өөр бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг хариуцдаг олон хиймэл оюун ухааны агентууд хамтран ажиллаж эхлэхэд тэд тодорхой хэмжээгээр архитектурыг хамтран зохион бүтээх боломжтой (жишээ нь, нэг хиймэл оюун ухаан нь системийн дизайныг санал болгодог, нөгөө нь үүнийг шүүмжилдэг, мөн тэд үйл явцыг хянадаг хүнтэй хамт давтдаг) гэж үзэж болно.

Кодлоход хиймэл оюун ухааны хүлээгдэж буй гол ашиг бол бүтээмжийг нэмэгдүүлэх явдал . Гартнер 2028 он гэхэд программ хангамжийн инженерүүдийн бүрэн 90% нь хиймэл оюун ухааны кодын туслахуудыг ашиглах болно гэж таамаглаж байна (2024 онд 15% -иас бага байсан) ( GitHub Copilot AI Code Assistants -- Visual Studio сэтгүүлийн судалгааны тайланг тэргүүлж байна ). Энэ нь хиймэл оюун ухаан ашигладаггүй хүмүүс цөөн байх болно гэдгийг харуулж байна. Хиймэл оюун ухаан нь орон зайг нөхөх замаар тодорхой хэсэгт хөгжүүлэгчдийн дутагдалтай байгааг бид харж магадгүй; Үндсэндээ хөгжүүлэгч бүр бие даан код боловсруулах боломжтой AI туслахын тусламжтайгаар илүү их зүйлийг хийж чадна.

Итгэлцэл нь гол асуудал хэвээр байх болно. 2035 онд ч гэсэн байгууллагууд бие даасан байдлаар үүсгэгдсэн кодыг аюулгүй байлгах (AI нь эмзэг байдлыг бий болгох ёсгүй), хууль эрх зүйн/ёс зүйн хэм хэмжээнд нийцэж байгаа эсэхийг баталгаажуулах шаардлагатай болно (жишээ нь, AI нь зохих лицензгүй нээлттэй эхийн номын сангаас хулгайлагдсан кодыг агуулдаггүй). Хиймэл оюун ухаанаар бичигдсэн кодын гарал үүслийг шалгаж, хянах боломжтой хиймэл оюун ухааны удирдлагын сайжруулсан хэрэгслүүдийг бид эрсдэлгүйгээр илүү бие даасан кодчилолд оруулахад тусална гэж найдаж байна.

Дүгнэж хэлэхэд, 2030-аад оны дунд үе гэхэд хиймэл оюун ухаан нь ердийн програм хангамжийн даалгаврын кодчилолын арслангийн хувийг хариуцаж, нарийн төвөгтэй ажлуудад ихээхэн туслах болно. Хиймэл оюун ухаан нь кодын өөрчлөлтийг автоматаар үүсгэж, байршуулах боломжтой тул програм хангамжийг хөгжүүлэх амьдралын мөчлөг нь шаардлагаас эхлээд байршуулах хүртэл илүү автоматжсан байх болно. Хүний хөгжүүлэгчид өндөр түвшний логик, хэрэглэгчийн туршлага, хяналтад илүү анхаарлаа хандуулах бол хиймэл оюун ухааны агентууд хэрэгжилтийн нарийн ширийн зүйлийг нарийвчлан судлах болно.

Хэрэглэгчийн үйлчилгээ, дэмжлэг дэх хиймэл оюун ухаан

Хэрэв та сүүлийн үед онлайн хэрэглэгчийн тусламжийн чаттай харилцаж байсан бол хиймэл оюун ухаан ядаж нэг хэсгийг нь нөгөө талд нь байлгах магадлал өндөр байна. Үйлчлүүлэгчийн үйлчилгээ нь хиймэл оюун ухааны автоматжуулалтад бэлэн болсон домэйн юм: энэ нь хиймэл хиймэл оюун ухаан (ялангуяа харилцан ярианы загвар) маш сайн хийж чадах хэрэглэгчийн асуултад хариулах явдал бөгөөд энэ нь ихэвчлэн хиймэл оюун ухаан сурч болох скрипт эсвэл мэдлэгийн сангийн нийтлэлүүдийг дагаж мөрддөг. AI хэрэглэгчдийг хэрхэн бие даан зохицуулж чадах вэ?

Одоогийн чадавхи (2025): Чатботууд болон виртуал агентууд тэргүүн эгнээнд явж байна

Өнөөдрийн байдлаар олон байгууллага харилцагчийн үйлчилгээний анхны холбоо барих цэг болгон Эдгээр нь энгийн дүрэмд суурилсан роботуудаас ("Төлбөр тооцоо хийх бол 1-г дарж, дэмжлэг үзүүлэх бол 2-ыг дарна уу...") чөлөөт хэлбэрийн асуултуудыг тайлбарлаж, харилцан ярианы хэлбэрээр хариулах боломжтой дэвшилтэт хиймэл оюун ухаантай чатбот хүртэл багтдаг. Гол цэгүүд:

• Нийтлэг асуултуудыг шийдвэрлэх: AI агентууд байнга асуудаг асуултуудад хариулж, мэдээллээр хангах (дэлгүүрийн цаг, төлбөрийг буцаан олгох бодлого, мэдэгдэж буй асуудлын алдааг олж засварлах алхмууд) болон стандарт журмаар хэрэглэгчдийг удирдан чиглүүлэх зэргээрээ гарамгай байдаг. Жишээлбэл, банкны хиймэл оюун ухаантай чатбот нь хүний ​​тусламжгүйгээр хэрэглэгчдэд дансны үлдэгдлээ шалгах, нууц үгээ шинэчлэх, зээл авах хүсэлтийг тайлбарлахад бие даан туслах боломжтой.

• Байгалийн хэлний ойлголт: Орчин үеийн үүсгэгч загварууд нь илүү шингэн, "хүнтэй төстэй" харилцан үйлчлэлийг зөвшөөрдөг. Үйлчлүүлэгчид асуултаа өөрийн үгээр бичих боломжтой бөгөөд хиймэл оюун ухаан нь ихэвчлэн зорилгыг ойлгодог. Өнөөгийн хиймэл оюун ухааны агентууд хэдэн жилийн өмнөх бүдүүлэг роботуудаас хамаагүй илүү хэрэглэгчдийн сэтгэл ханамжийг хангаж байна гэж компаниуд мэдээлдэг – одоо хэрэглэгчдийн бараг тал хувь нь хиймэл оюун ухааны агентууд санаа зовоосон асуудлаа шийдвэрлэхдээ эмпатик ханддаг, үр дүнтэй байж чадна гэдэгт итгэдэг ( 2025 оны AI хэрэглэгчийн үйлчилгээний 59 статистик ) нь хиймэл оюун ухаанд суурилсан үйлчилгээнд улам бүр нэмэгдэж буй итгэлийг харуулж байна.

• Олон сувгийн дэмжлэг: AI нь зөвхөн чат дээр байдаггүй. Дуут туслахууд (ар талд нь хиймэл оюун ухаантай утасны IVR систем гэх мэт) дуудлага хүлээн авч эхэлж байгаа бөгөөд хиймэл оюун ухаан нь үнэн зөв гэж үзвэл автоматаар гарч болох хэрэглэгчийн лавлагаанд имэйл хариу бичих боломжтой.

• Хүмүүс орж ирэхэд: Ер нь хиймэл оюун ухаан эргэлзэж эсвэл асуулт хэтэрхий төвөгтэй байвал түүнийг хүний ​​төлөөлөгч рүү шилжүүлдэг. ихэнх тохиолдолд хязгаараа сайн Жишээлбэл, хэрэв үйлчлүүлэгч ямар нэг ер бусын зүйл асуувал, эсвэл урам хугарах юм бол ("Би тантай гурав дахь удаагаа холбогдож байна, би маш их бухимдаж байна ...") бол хиймэл оюун ухаан үүнийг хүн хүлээж авахын тулд тэмдэглэж магадгүй юм. Үйлчлүүлэгчийн сэтгэл ханамж, үр ашгийг тэнцвэржүүлэхийн тулд компаниуд хүлээлгэн өгөх босгыг тогтоодог.

Олон компаниуд харилцан үйлчлэлийн ихээхэн хэсгийг зөвхөн хиймэл оюун ухаанаар шийдэж байгааг мэдээлсэн. Салбарын судалгаагаар үйлчлүүлэгчдийн ердийн лавлагааны 70-80 орчим хувийг өнөөдөр хиймэл оюун ухаантай чатбот хариуцах боломжтой бөгөөд сувгуудаар дамжуулан компаниудын харилцагчийн харилцааны 40 орчим хувь нь автоматжуулсан эсвэл хиймэл оюун ухааны тусламжтайгаар ( Таны мэдэх ёстой 52 AI хэрэглэгчийн үйлчилгээний статистик - Plivo ) байна. IBM-ийн 2022 онд гаргасан AI-ийг нэвтрүүлэх дэлхийн индексээр компаниудын 80% нь 2025 он гэхэд хэрэглэгчийн үйлчилгээнд хиймэл оюун ухаантай чатбот ашигладаг эсвэл ашиглахаар төлөвлөж байна.

Сонирхолтой хөгжил бол хиймэл оюун ухаан нь зөвхөн хэрэглэгчдэд хариу үйлдэл үзүүлэхээс гадна хүний ​​агентуудад бодит цаг хугацаанд идэвхтэй тусалдаг. Жишээлбэл, шууд чат эсвэл дуудлагын үеэр хиймэл оюун ухаан нь хүний ​​төлөөлөгчийг сонсож, санал болгосон хариулт эсвэл холбогдох мэдээллийг шууд өгч болно. Энэ нь бие даасан байдлын шугамыг бүдгэрүүлдэг - хиймэл оюун ухаан нь зөвхөн хэрэглэгчтэй тулгардаггүй, гэхдээ хүний ​​тодорхой асуулгагүйгээр идэвхтэй оролцдог. Энэ нь төлөөлөгчийн бие даасан зөвлөхөөр үр дүнтэй ажилладаг.

2030-2035 оны хэтийн төлөв: Хиймэл оюун ухаанд тулгуурласан хэрэглэгчийн харилцаа

2030 он гэхэд харилцагчийн үйлчилгээний харилцааны ихэнх хэсэг нь хиймэл оюун ухаантай холбоотой байх төлөвтэй байгаа бөгөөд ихэнх нь хиймэл оюун ухаанаар эхнээс нь дуустал бүрэн зохицуулагдана. Үүнийг батлах таамаглал ба чиг хандлага:

• Илүү нарийн төвөгтэй асуултуудыг шийдсэн: AI загварууд асар их мэдлэгийг нэгтгэж, үндэслэлийг сайжруулснаар илүү төвөгтэй хэрэглэгчийн хүсэлтийг шийдвэрлэх боломжтой болно. Ирээдүйн хиймэл оюун ухаан нь зүгээр л “Би зүйлийг яаж буцаах вэ?” гэж хариулахын оронд “Миний интернет унтарлаа, би дахин ачаалах гэж оролдлоо, та тусалж чадах уу?” гэх мэт олон үе шаттай асуудлыг шийдэж магадгүй юм. харилцах цонхоор дамжуулан асуудлыг оношлох, нарийн төвөгтэй алдааг олж засварлах замаар үйлчлүүлэгчийг удирдан чиглүүлэх, зөвхөн техникийн ажилтны хуваарь гаргах боломжгүй тохиолдолд л өнөөдөр хүний ​​дэмжлэг үзүүлэх шаардлагатай байж болзошгүй ажлууд. Эрүүл мэндийн үйлчлүүлэгчдэд үзүүлэх үйлчилгээнд хиймэл оюун ухаан нь өвчтөний уулзалтын хуваарь эсвэл даатгалын асуулгыг эцэс төгсгөлд нь шийдэж болно.

• Төгсгөлийн үйлчилгээний шийдэл: Бид хиймэл оюун ухаан нь хэрэглэгчдэд юу хийхийг нь хэлэхээс гадна арын системийн хүрээнд хэрэглэгчийн нэрийн өмнөөс үүнийг хийж байгааг Жишээлбэл, хэрэв үйлчлүүлэгч "Би нислэгээ ирэх даваа гаригт сольж, өөр цүнх нэмэхийг хүсч байна" гэж хэлвэл 2030 онд хиймэл оюун ухааны ажилтан агаарын тээврийн компанийн захиалгын системтэй шууд холбогдож, өөрчлөлтийг хийж, тээшний төлбөрийг боловсруулж, үйлчлүүлэгчид бие даан баталгаажуулах боломжтой. Хиймэл оюун ухаан нь зөвхөн мэдээллийн эх сурвалж биш харин бүрэн үйлчилгээний төлөөлөгч болж хувирдаг.

• Бүх төрлийн хиймэл оюун ухааны агентууд: Компаниуд утас, чат, цахим шуудан, олон нийтийн мэдээллийн хэрэгслээр хэрэглэгчийн бүх холбоо барих цэгүүдэд хиймэл оюун ухааныг ашиглах болно. Олон хэрэглэгчид хиймэл оюун ухаантай эсвэл хүнтэй ярьж байгаагаа ч ойлгохгүй байж магадгүй, ялангуяа хиймэл оюун ухааны дуу хоолой илүү байгалийн болж, чатын хариултууд контекстийг илүү сайн мэддэг болсон. 2035 он гэхэд харилцагчийн үйлчилгээтэй холбоо барина гэдэг нь таны өмнөх харилцан үйлчлэлийг санаж, таны сонголтыг ойлгож, таны өнгө аясаар дасан зохицдог ухаалаг хиймэл оюун ухаантай харьцах гэсэн үг юм.

• Харилцаа холбоонд хиймэл оюун ухаанаар шийдвэр гаргах нь: Асуултанд хариулахаас гадна AI нь менежерийн зөвшөөрөл авах шаардлагатай шийдвэрүүдийг гаргаж эхэлнэ. Жишээлбэл, өнөөдөр хүний ​​төлөөлөгч ууртай үйлчлүүлэгчийг тайвшруулахын тулд буцаан олголт эсвэл тусгай хөнгөлөлт үзүүлэхийн тулд удирдагчийн зөвшөөрөл авах шаардлагатай байж магадгүй юм. Ирээдүйд хиймэл оюун ухаанд хэрэглэгчийн амьдралын үнэ цэнийг тооцоолж, сэтгэл хөдлөлийн шинжилгээнд үндэслэн тогтоосон хязгаарт багтаан эдгээр шийдвэрийг даатгаж болно. Futurum/IBM-ийн хийсэн судалгаагаар 2030 он гэхэд бодит цагийн үйлчлүүлэгчтэй харилцах явцад гаргасан шийдвэрийн 69 орчим хувийг ухаалаг машинууд гаргана ( CX рүү шилжихийг дахин төсөөлөхийн тулд маркетерууд эдгээр 2 зүйлийг хийх ёстой ) - хиймэл оюун ухаан нь харилцан үйлчлэлийн хамгийн сайн үйл ажиллагааны чиглэлийг үр дүнтэйгээр шийддэг.

• 100% хиймэл оюун ухааны оролцоо: бүрт ( 2025 оны AI хэрэглэгчийн үйлчилгээний 59 статистик ) урьдчилж эсвэл далд үүрэг гүйцэтгэдэг болохыг харуулж байна Энэ нь хүн үйлчлүүлэгчтэй харилцаж байсан ч хиймэл оюун ухаан (санал болгох, мэдээлэл авах) туслах болно гэсэн үг юм. Өөрөөр хэлбэл, хэрэглэгчийн асуусан асуулт ямар ч үед хариултгүй үлддэг гэсэн тайлбар юм - хэрэв хүмүүс офлайн байвал хиймэл оюун ухаан үргэлж тэнд байдаг.

2035 он гэхэд бид хүний ​​харилцагчийн үйлчилгээний агентууд зөвхөн хамгийн мэдрэмтгий эсвэл өндөр мэдрэмжтэй хувилбаруудад (жишээлбэл, VIP үйлчлүүлэгчид эсвэл хүний ​​өрөвдөх сэтгэлийг шаарддаг нарийн төвөгтэй гомдлыг шийдвэрлэх) мэргэшсэн болохыг олж мэдэх болно. Банкнаас эхлээд жижиглэнгийн худалдаа, техникийн дэмжлэг хүртэл байнгын асуулгад 24/7 цагийн турш ажилладаг хиймэл оюун ухааны төлөөлөгчдийн флот үйлчилгээ үзүүлж, харилцан үйлчлэл бүрээс тасралтгүй суралцдаг. Хиймэл оюун ухаан нь хүмүүсийг хүлээхгүй, онолын хувьд хязгааргүй хэрэглэгчдийг нэгэн зэрэг хариуцах боломжтой тул энэ өөрчлөлт нь хэрэглэгчийн үйлчилгээг илүү тогтвортой, шуурхай болгож чадна.

Энэхүү алсын харааг даван туулах сорилтууд бий: хиймэл оюун ухаан нь хүний ​​үйлчлүүлэгчдийн урьдчилан таамаглах боломжгүй байдлыг даван туулахын тулд маш бат бөх байх ёстой. Энэ нь хар яриа, уур хилэн, төөрөгдөл, хүмүүсийн харилцааны төгсгөлгүй олон янз байдлыг даван туулах чадвартай байх ёстой. Энэ нь бас хамгийн сүүлийн үеийн мэдлэг шаарддаг (Хэрэв хиймэл оюун ухааны мэдээлэл хуучирсан бол утгагүй). AI болон компанийн мэдээллийн баазыг нэгтгэхэд хөрөнгө оруулалт хийснээр (захиалга, тасалдал гэх мэт бодит цагийн мэдээлэл авах) эдгээр саад бэрхшээлийг шийдвэрлэх боломжтой.

Ёс суртахууны хувьд компаниуд "Та хиймэл оюун ухаантай ярьж байна" гэдгээ хэзээ илчлэхээ шийдэж, шударга байдлыг хангах хэрэгтэй болно (AI нь нэг талыг барьсан сургалтаас болж зарим үйлчлүүлэгчдэд сөрөг байдлаар ханддаггүй). Эдгээрийг удирдаж байгаа гэж үзвэл бизнесийн нөхцөл байдал хүчтэй байна: AI хэрэглэгчийн үйлчилгээ нь зардлыг эрс багасгаж, хүлээх хугацааг эрс багасгаж чадна. Байгууллагууд эдгээр чадавхид хөрөнгө оруулалт хийснээр үйлчлүүлэгчдэд үйлчлэх хиймэл оюун ухааны зах зээл 2030 он гэхэд хэдэн арван тэрбум доллар болж өсөх төлөвтэй байна ( Хэрэглэгчийн үйлчилгээний зах зээлийн тайлан 2025-2030 он: Тохиолдол ) ( Хэрхэн үүсмэл хиймэл оюун ухаан нь логистикийг нэмэгдүүлж байна | Райдер

хиймэл оюун ухаантай хэрэглэгчийн үйлчилгээ нь жишиг болсон ирээдүйг хүлээж байна . Тусламж авах нь таны асуудлыг хурдан шийдэж чадах ухаалаг машинтай харилцах явдал юм. Хүмүүс хиймэл оюун ухаантай ажиллах хүчний удирдагч болохын тулд хяналт тавих, шийдвэрлэх шаардлагатай хэвээр байх болно. Хиймэл оюун ухааныг зохих ёсоор сургаж, хяналтанд байлгаж чадвал үр дүн нь хэрэглэгчдэд илүү хурдан, илүү хувийн үйлчилгээ үзүүлэх болно.

Эрүүл мэнд, анагаах ухаанд хиймэл оюун ухаан

Эрүүл мэндийн салбар бол эрсдэл өндөртэй салбар юм. Анагаах ухаанд хүний ​​хяналтгүйгээр хиймэл оюун ухаан ажилладаг гэсэн санаа нь сэтгэлийн хөөрлийг (үр ашиг, хүртээмжтэй байхын тулд) болон болгоомжлолыг (аюулгүй байдал, өрөвдөх сэтгэлийн үүднээс) хоёуланг нь өдөөдөг. Төрөл бүрийн хиймэл оюун ухаан нь эмнэлгийн дүрсний шинжилгээ, эмнэлзүйн баримт бичиг, тэр байтугай эмийн нээлт зэрэг салбарт нэвтэрч эхэлсэн. Хариуцлагатайгаар дангаараа юу хийж чадах вэ?

Одоогийн чадавхи (2025): Эмч нарт туслах, тэднийг орлуулахгүй байх

Одоогийн байдлаар эрүүл мэндийн салбарт хиймэл оюун ухаан нь бие даасан шийдвэр гаргагч гэхээсээ илүүтэйгээр эмнэлгийн мэргэжилтнүүдэд хүчирхэг туслах Жишээ нь:

• Эмнэлгийн баримт бичиг: Эрүүл мэндийн салбарт хиймэл оюун ухааныг амжилттай нэвтрүүлсэн нэг зүйл бол эмч нарт бичиг цаасны ажилд туслах явдал юм. Байгалийн хэл дээрх загварууд нь өвчтөний айлчлалыг хуулбарлаж, эмнэлзүйн тэмдэглэл эсвэл эмнэлгээс гарах хураангуйг гаргах боломжтой. Компаниудад шалгалтын үеэр (микрофоноор) сонсдог "AI бичээч" байдаг бөгөөд эмчтэй танилцах уулзалтын тэмдэглэлийн төслийг автоматаар гаргадаг. Энэ нь эмч нарын бичих цагийг хэмнэдэг. Зарим системүүд эрүүл мэндийн цахим бүртгэлийн зарим хэсгийг автоматаар дүүргэдэг. Үүнийг хамгийн бага хөндлөнгийн оролцоотойгоор хийж болно - эмч ноорог дээрх жижиг алдааг засдаг бөгөөд энэ нь тэмдэглэл бичих нь бие даасан байдаг гэсэн үг юм.

• Рентген шинжилгээ ба дүрслэл: хиймэл оюун ухаан, түүний дотор үүсгэгч загварууд нь гажиг (хавдар, хугарал гэх мэт) илрүүлэхийн тулд рентген туяа, MRI болон CT сканнерд дүн шинжилгээ хийх боломжтой. 2018 онд FDA нь торлог бүрхэвчийн зураг дээр чихрийн шижингийн ретинопатийг (нүдний эмгэг) бие даасан илрүүлэх хиймэл оюун ухааны системийг баталсан бөгөөд ялангуяа тухайн үзлэгийн нөхцөлд мэргэжлийн эмчийн хяналтгүйгээр дуудлага хийхийг зөвшөөрсөн. Энэ систем нь хиймэл хиймэл оюун ухаан биш байсан ч зохицуулагчид хязгаарлагдмал тохиолдолд бие даасан хиймэл оюун ухааныг оношлохыг зөвшөөрдөг болохыг харуулж байна. Иж бүрэн тайлан гаргахын тулд үүсгүүрийн загварууд гарч ирдэг. Жишээлбэл, хиймэл оюун ухаан нь цээжний рентген зургийг шалгаж, "Цочмог шинж тэмдэг илрээгүй. Уушиг нь тунгалаг. Зүрхний хэмжээ хэвийн байна" гэсэн рентген судлаачийн дүгнэлт гаргаж Дараа нь радиологич зөвхөн баталгаажуулж, шинж тэмдэг тавьдаг. Зарим ердийн тохиолдлуудад, хэрэв радиологич хиймэл оюун ухаанд итгэж, хурдан шалгах юм бол эдгээр тайланг засварлахгүйгээр орхих боломжтой.

• Шинж тэмдэг шалгагч ба виртуал сувилагч: Төрөл бүрийн хиймэл оюун ухаантай чатботуудыг шинж тэмдэг шалгагч болгон ашиглаж байна. Өвчтөнүүд шинж тэмдгүүдээ оруулж, зөвлөгөө авах боломжтой (жишээ нь: "Энэ нь ханиад, амрах, шингэн байх, гэхдээ X эсвэл Y илэрвэл эмчид хандаарай."). Babylon Health зэрэг програмууд зөвлөмж өгөхдөө AI ашигладаг. Одоогийн байдлаар эдгээр нь ерөнхийдөө мэдээллийн чанартай, тодорхой эмнэлгийн зөвлөгөө биш бөгөөд ноцтой асуудлуудын талаар хүний ​​эмчтэй зөвлөлдөхийг зөвлөж байна.

• Эмийн нээлт (Үйлдвэрлэлийн хими): AI-ийн үүсгэгч загварууд нь эмийн шинэ молекулын бүтцийг санал болгож чадна. Энэ нь өвчтөний тусламж үйлчилгээ гэхээсээ илүү судалгааны хүрээнд байдаг. Эдгээр хиймэл оюун ухаан нь хүссэн шинж чанартай олон мянган нэр дэвшигч нэгдлүүдийг санал болгохын тулд бие даан ажилладаг бөгөөд хүний ​​химич үүнийг лабораторид шалгаж, туршиж үздэг. Insilico Medicine зэрэг компаниуд AI-г ашиглан шинэ эм нэр дэвшигчдийг богино хугацаанд бий болгосон. Хэдийгээр энэ нь өвчтөнүүдтэй шууд харьцдаггүй ч энэ нь хиймэл оюун ухаан нь бие даан шийдлийг (молекулын загвар) бүтээж байгаагийн нэг жишээ юм.

• Эрүүл мэндийн үйл ажиллагаа: AI нь эмнэлгүүдийн хуваарь, хангамжийн менежмент болон бусад логистикийг оновчтой болгоход тусалдаг. Жишээлбэл, үүсгэгч загвар нь өвчтөний урсгалыг дуурайж, хүлээх хугацааг багасгахын тулд хуваарийн тохируулга хийхийг санал болгож болно. Хэдийгээр тийм ч харагдахгүй байгаа ч эдгээр нь хиймэл оюун ухаан нь гарын авлагын хамгийн бага өөрчлөлтөөр гаргаж чадах шийдвэрүүд юм.

2025 он гэхэд ямар ч эмнэлэг хиймэл оюун ухаанд хүний ​​зөвшөөрөлгүйгээр эмнэлгийн томоохон шийдвэр, эмчилгээг бие даан гаргахыг зөвшөөрөхгүй гэдгийг хэлэх нь чухал юм Оношлогоо, эмчилгээний төлөвлөлт нь хүний ​​гарт, хиймэл оюун ухаан оруулдаг. Хиймэл оюун ухаан нь өвчтөнд "Та хорт хавдартай" гэж бүрэн бие даан хэлэх эсвэл эм бичиж өгөхөд шаардагдах итгэл хараахан байхгүй бөгөөд энэ нь өргөн хүрээний баталгаажуулалтгүйгээр байх ёсгүй. Эмнэлгийн мэргэжилтнүүд хиймэл оюун ухааныг хоёр дахь хос нүд эсвэл цаг хэмнэх хэрэгсэл болгон ашигладаг боловч чухал үр дүнг баталгаажуулдаг.

2030-2035 оны хэтийн төлөв: AI нь эмчийн мэргэжил нэгт (болон сувилагч эсвэл эм зүйч байж магадгүй)

Ирэх арван жилд бид хиймэл хиймэл оюун ухаан нь эмнэлзүйн илүү ердийн ажлуудыг бие даан гүйцэтгэж, эрүүл мэндийн тусламж үйлчилгээний хүртээмжийг нэмэгдүүлнэ гэж бид найдаж байна.

• Автоматжуулсан урьдчилсан оношилгоо: 2030 он гэхэд хиймэл оюун ухаан нь олон нийтлэг өвчний анхны шинжилгээг найдвартай хийж чадна. Хүний эмч өвчтөнтэй уулзахаас өмнө өвчтөний шинж тэмдэг, өвчний түүх, түүний өнгө аяс, нүүрний шинж тэмдгийг камераар уншиж, оношилгооны зөвлөмж, санал болгож буй шинжилгээг өгдөг клиникийн хиймэл оюун ухааны системийг төсөөлөөд үз дээ. Дараа нь эмч оношийг батлах, хэлэлцэхэд анхаарлаа төвлөрүүлж чадна. Телемедицинийн хувьд өвчтөн эхлээд AI-тай ярилцаж, асуудлыг нарийсгаж (жишээ нь, синусын халдвар гэх мэт илүү ноцтой зүйл) дараа нь шаардлагатай бол эмчтэй холбож өгдөг. албан ёсоор зөвшөөрч магадгүй - жишээлбэл, хиймэл оюун ухаан нь чихний халдварыг отоскопоор шууд оношлох боломжтой.

• Хувийн эрүүл мэндийн хяналт: Зүүж зүүдэг төхөөрөмж (ухаалаг цаг, эрүүл мэндийн мэдрэгч) олширсноор хиймэл оюун ухаан өвчтөнүүдийг тасралтгүй хянаж, асуудлын талаар бие даан анхааруулах болно. Жишээлбэл, 2035 он гэхэд таны зүүдэг хиймэл оюун ухаан нь зүрхний хэмнэл хэвийн бус байгааг илрүүлж, зүрхний шигдээс, цус харвалтын шинж тэмдэг илэрвэл таныг яаралтай виртуал зөвлөгөө авах эсвэл түргэн тусламж дуудах боломжтой. Энэ нь бие даасан шийдвэр гаргах нутаг дэвсгэрт нэвтэрч, нөхцөл байдлыг онцгой байдлын үед шийдэж, үйлдэл хийх боломжтой бөгөөд энэ нь хиймэл оюун ухааныг ашиглах магадлалтай бөгөөд амь насыг аврах явдал юм.

• Эмчилгээний зөвлөмж: Эмнэлгийн ном зохиол, өвчтөний мэдээлэл дээр бэлтгэгдсэн хиймэл хиймэл оюун ухаан нь хувийн эмчилгээний төлөвлөгөөг санал болгож магадгүй юм. 2030 он гэхэд хорт хавдар гэх мэт нарийн төвөгтэй өвчний хувьд хиймэл оюун ухааны хавдрын самбар нь өвчтөний удамшлын бүтэц, өвчний түүхийг шинжилж, санал болгож буй эмчилгээний дэглэмийг (химийн төлөвлөгөө, эм сонгох) бие даан боловсруулах боломжтой. Хүний эмч нар үүнийг хянадаг боловч цаг хугацаа өнгөрөх тусам өөртөө итгэх итгэл нэмэгдэхийн хэрээр хиймэл оюун ухаанаар бий болгосон төлөвлөгөөг ялангуяа ердийн тохиолдлуудад хүлээн авч, зөвхөн шаардлагатай үед тохируулж болно.

• Виртуал сувилагч ба гэрийн асаргаа сувилгаа: Харилцан ярилцаж, эмнэлгийн зааварчилгаа өгөх чадвартай хиймэл оюун ухаан нь олон тооны хяналт, архаг арчилгааг хянах боломжтой. Жишээлбэл, гэртээ байгаа архаг өвчтэй өвчтөнүүд хиймэл оюун ухааны туслах сувилагчид өдөр тутмын хэмжигдэхүүнээ тайлагнаж, зөвлөгөө өгдөг ("Таны цусан дахь сахарын хэмжээ бага зэрэг өндөр байна, оройн хоолоо тохируулаарай") ба уншилт хязгааргүй эсвэл асуудал гарсан тохиолдолд зөвхөн хүний ​​сувилагч руу гогцоодог. Энэхүү хиймэл оюун ухаан нь эмчийн алсын удирдлага дор бие даан ажиллах боломжтой.

• Эмнэлгийн дүрслэл, лабораторийн шинжилгээ – Бүрэн автоматжуулсан дамжуулах хоолой: 2035 он гэхэд зарим салбарт эмнэлгийн сканнерыг хиймэл оюун ухаан голчлон хийж магадгүй. Рентген судлаачид хиймэл оюун ухааны системийг хянаж, нарийн төвөгтэй тохиолдлуудыг хариуцдаг боловч ердийн сканнеруудын дийлэнх нь (энэ нь үнэхээр хэвийн) хиймэл оюун ухаанаар шууд "уншиж", гарын үсэг зурж болно. Үүний нэгэн адил эмгэг судлалын слайдыг шинжлэх (жишээ нь, биопси дахь хорт хавдрын эсийг илрүүлэх) нь бие даасан байдлаар анхны скрининг хийх боломжтой бөгөөд энэ нь лабораторийн үр дүнг эрс хурдасгадаг.

• Эмийн нээлт ба эмнэлзүйн туршилтууд: AI нь зөвхөн эмийн молекулуудыг зохион бүтээхээс гадна туршилтанд зориулж өвчтөний синтетик өгөгдлийг үүсгэх эсвэл туршилтын оновчтой нэр дэвшигчдийг олох магадлалтай. Энэ нь бодит туршилтаас өмнө сонголтуудыг нарийсгах зорилгоор виртуал туршилтуудыг (өвчтөн хэрхэн хариу үйлдэл үзүүлэхийг дуурайлган) бие даан явуулж болно. Энэ нь хүний ​​удирддаг цөөн тооны туршилтаар эмийг илүү хурдан зах зээлд гаргах боломжтой.

хиймэл оюун ухааны эмчийн алсын хараа нэлээд хол бөгөөд маргаантай хэвээр байна. хүний ​​гарыг орлохоос илүү эмч нарын хамт ажиллана гэсэн хүлээлт бий Нарийн төвөгтэй оношлогоонд өвчтөний нөхцөл байдлыг ойлгохын тулд зөн совин, ёс зүй, харилцан яриа шаардлагатай байдаг - хүний ​​эмч нар илүү сайн ажилладаг. Хиймэл оюун ухаан нь ердийн ажлын ачааллын 80% -ийг хариуцдаг: бичиг цаасны ажил, энгийн тохиолдол, хяналт гэх мэт. Энэ нь хүний ​​эмч нарт 20%, өвчтөний харилцаанд анхаарлаа төвлөрүүлэх боломжийг олгодог.

Маш их саад бэрхшээл тулгардаг: эрүүл мэндийн салбарт бие даасан хиймэл оюун ухааныг зохицуулах зохицуулалтын зөвшөөрөл нь хатуу байдаг (зохистой). AI системүүдэд өргөн хүрээний клиник баталгаажуулалт шаардлагатай болно. Эрүүл мэндийн тусламж үйлчилгээний хүртээмжийг нэмэгдүүлэх нэг арга болгон эмч байхгүй газарт хиймэл оюун ухаан нь бие даан оношлох, эмчлэхийг зөвшөөрдөг (2030 он гэхэд алслагдсан тосгонд "Хиймэл хиймэл оюун ухааны клиник" байгуулна гэж төсөөлөөд үз дээ, энэ нь хотын эмчийн үе үе теле-хяналтаар ажилладаг) гэх мэт.

Ёс суртахууны талаархи бодол санаа нь маш том юм. Хариуцлагатай байх (хэрэв бие даасан хиймэл хиймэл оюун ухаан оношлохдоо алдаа гаргавал хэн хариуцах вэ?), мэдээлэлтэй зөвшөөрөл (өвчтөнд хиймэл оюун ухаан тэдний тусламж үйлчилгээнд хамрагдаж байгаа эсэхийг мэдэх шаардлагатай), тэгш байдлыг хангах (AI нь бүх хүн амд сайнаар нөлөөлдөг, өрөөсгөл ойлголтоос зайлсхийдэг) зэрэг нь удирдахад тулгардаг бэрхшээл юм. Эдгээрийг авч үзсэн гэж үзвэл 2030-аад оны дунд үе гэхэд хиймэл хиймэл оюун ухаан нь эрүүл мэндийн тусламж үйлчилгээний бүтцэд шингэж, хүний ​​үйлчилгээ үзүүлэгчдийг чөлөөлж, одоогоор нэвтрэх боломж хязгаарлагдмал байгаа өвчтөнүүдэд хүрч болзошгүй олон ажлыг гүйцэтгэх боломжтой болно.

Дүгнэж хэлэхэд, 2035 он гэхэд эрүүл мэндийн үйлчилгээ нь хиймэл оюун ухааныг гүн гүнзгий нэгтгэсэн боловч гол төлөв далд эсвэл туслах үүрэг гүйцэтгэх болно. бие даан маш их зүйлийг хийх болно - скан унших, амин чухал зүйлсийг үзэх, төлөвлөгөөний төсөл боловсруулах - гэхдээ чухал шийдвэр гаргахад хүний ​​​​хяналтын аюулгүй байдлын сүлжээ хэвээр байна. Үүний үр дүн нь хиймэл оюун ухаан нь хүнд ачааг үүрч, хүмүүс өрөвдөх сэтгэл, эцсийн дүгнэлтийг өгдөг эрүүл мэндийн тусламж үйлчилгээний илүү үр дүнтэй, мэдрэмжтэй систем байж болох юм.

Боловсрол дахь хиймэл оюун ухаан

Боловсрол бол хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг сургалтын роботоос авахуулаад автоматаар дүгнэх, контент үүсгэх хүртэл хиймэл оюун ухаан давалгаа үүсгэж байгаа өөр нэг салбар юм. Заах, суралцах нь харилцаа холбоо, бүтээлч байдлыг хамардаг бөгөөд энэ нь үүсгүүрийн загваруудын давуу тал юм. Гэхдээ хиймэл оюун ухаанд багшийн хяналтгүйгээр боловсрол олгоход итгэж болох уу?

Одоогийн чадавхи (2025): Багш нар ба контент үүсгэгчид оосортой

Яг одоо хиймэл оюун ухааныг боловсролд бие даасан багш гэхээсээ илүү нэмэлт хэрэгсэл Одоогийн хэрэглээний жишээ:

• AI багшийн туслахууд: Khan Academy-ийн "Khanmigo" (GPT-4-ээр ажилладаг) эсвэл төрөл бүрийн хэл сурах програмууд нь ганцаарчилсан багш эсвэл харилцан ярианы хамтрагчийг дуурайхын тулд AI ашигладаг. Оюутнууд байгалийн хэлээр асуулт асууж, хариулт эсвэл тайлбар авах боломжтой. Хиймэл оюун ухаан нь гэрийн даалгаврын асуудалд зөвлөгөө өгөх, ойлголтыг янз бүрээр тайлбарлах, эсвэл интерактив түүхийн хичээлд түүхэн дүрийн дүрд тоглох боломжтой. Гэсэн хэдий ч эдгээр AI багш нарыг ихэвчлэн хяналттай ашигладаг; Багш нар эсвэл аппликейшн засварлагчид ихэвчлэн яриа хэлэлцээг хянаж, хиймэл оюун ухаан юу хэлэлцэж болох талаар хил хязгаарыг тогтоодог (буруу мэдээлэл эсвэл зохисгүй контентоос зайлсхийхийн тулд).

• Багш нарт зориулсан контент бүтээх: Хиймэл оюун ухаан нь асуулт хариултын асуултууд, уншсан зүйлсийн хураангуй, хичээлийн төлөвлөгөөний тойм гэх мэтчилэн багш нарт тусалдаг. Багш хиймэл оюун ухаанаас "Хариулттай квадрат тэгшитгэл дээр 5 дадлагын бодлого гарга" гэж асууж, бэлтгэл хийх цагийг хэмнэдэг. Энэ нь бие даасан агуулга үүсгэх боловч багш ихэвчлэн сургалтын хөтөлбөртэй нийцэж байгаа эсэхийг нягтлан шалгадаг. Тиймээс энэ нь бүрэн бие даасан гэхээсээ илүү хөдөлмөр хэмнэх төхөөрөмж юм.

• Үнэлгээ ба санал хүсэлт: AI нь олон сонголттой шалгалтыг автоматаар үнэлэх боломжтой (тэнд шинэ зүйл байхгүй) мөн богино хариулт эсвэл эссэ зэргийг үнэлэх боломжтой. Зарим сургуулийн системүүд AI-г ашиглан бичсэн хариултыг үнэлж, оюутнуудад санал хүсэлт өгөх (жишээлбэл, дүрмийн засвар, аргументыг өргөжүүлэх санал гэх мэт). Хэдийгээр шинэ хиймэл оюун ухаан нь бие даасан ажил биш ч гэсэн оюутны гүйцэтгэлд тулгуурлан, сайжруулах шаардлагатай хэсгүүдийг тодруулсан хувийн санал хүсэлтийн тайланг гаргаж Багш нар энэ үе шатанд нюансын талаар санаа зовсны улмаас хиймэл оюун ухаанаар үнэлэгдсэн эссэг давхар шалгадаг.

• Дасан зохицох сургалтын систем: Эдгээр нь оюутны гүйцэтгэлд тулгуурлан материалын хүндрэл, хэв маягийг тохируулдаг платформууд юм. Generative AI нь оюутны хэрэгцээнд тохирсон шинэ асуудал эсвэл жишээг бий болгосноор үүнийг сайжруулдаг. Жишээлбэл, хэрэв оюутан ямар нэг үзэл баримтлалтай тэмцэж байвал хиймэл оюун ухаан нь өөр аналоги эсвэл дадлага хийх асуултыг үүсгэж болно. Энэ нь зарим талаараа бие даасан боловч сурган хүмүүжүүлэгчдийн боловсруулсан системд багтдаг.

• Суралцагчдыг сурахад ашиглах: Сурагчид өөрсдөө ChatGPT гэх мэт хэрэглүүрүүдийг ашиглаж сурахад тусалдаг – тодруулга авах, орчуулах, эссэний төслийн талаар санал авахын тулд хиймэл оюун ухааныг ч ашигладаг (“миний танилцуулга догол мөрийг сайжруулах”). Энэ нь өөрөө удирддаг бөгөөд багшийн мэдлэггүй байж болно. Энэ хувилбарт AI нь эрэлттэй багш эсвэл засварлагчийн үүрэг гүйцэтгэдэг. Асуудал нь оюутнуудад хариулт авахын оронд үүнийг сурахад ашиглах явдал юм (академийн шударга байдал).

2025 оны байдлаар боловсролын салбарт хиймэл оюун ухаан хүчирхэг болох нь тодорхой байна, гэхдээ ихэвчлэн хиймэл оюун ухааны хувь нэмрийг хянадаг хүний ​​сурган хүмүүжүүлэгчтэй хамтран ажилладаг. Ойлгомжтой болгоомжлол бий: бид хиймэл оюун ухаанд буруу мэдээлэл зааж өгөх эсвэл оюутнуудын эмзэг харилцааг вакуум орчинд зохицуулахад итгэхийг хүсэхгүй байна. Багш нар хиймэл оюун ухааны багш нарыг оюутнуудад илүү их дадлага хийж, ердийн асуултуудад шууд хариулт өгч, багш нарыг гүнзгийрүүлэн зөвлөхөд анхаарлаа төвлөрүүлэх боломжийг олгодог туслах туслах гэж үздэг.

2030-2035 оны хэтийн төлөв: Хиймэл оюун ухаанд зориулсан хувийн багш нар болон автоматжуулсан заах туслахууд

Дараагийн 10 жилд үүсмэл хиймэл оюун ухаан нь илүү хувь хүний, бие даасан суралцах туршлагыг , багш нарын үүрэг дараахь байдлаар өөрчлөгдөнө гэж бид таамаглаж байна.

• Оюутан бүрт зориулсан хиймэл оюун ухааны хувийн багш: 2030 он гэхэд (Хан Академийн Сал Хан зэрэг мэргэжилтнүүдийн хуваалцсан) алсын хараа нь оюутан бүр олон талаараа хүний ​​багштай адил үр дүнтэй хиймэл оюун ухааны багштай болох юм ( Энэхүү хиймэл оюун ухааны багш нь хүнийг 10 дахин илүү ухаалаг болгож чадна гэж түүнийг бүтээгч хэлэв ). Эдгээр хиймэл оюун ухааны багш нар 24/7 ажиллах боломжтой бөгөөд оюутны сурсан түүхийг сайтар мэдэж, заах арга барилаа тохируулан өөрчлөх болно. Жишээлбэл, хэрэв оюутан бол алгебрийн үзэл баримтлалтай тэмцэж буй харааны суралцагч бол хиймэл оюун ухаан нь туслахын тулд визуал тайлбар эсвэл интерактив симуляцийг динамикаар үүсгэж болно. Хиймэл оюун ухаан нь оюутны ахиц дэвшлийг цаг хугацааны явцад хянах боломжтой тул дараа нь ямар сэдвийг хянах, хэзээ шинэ ур чадвар эзэмшихийг бие даан шийдэж, хичээлийн төлөвлөгөөг бичил утгаараа үр дүнтэй удирдах боломжтой.

• Байнгын даалгавруудын багшийн ачааллыг бууруулсан: Дүгнэх, ажлын хуудас хийх, хичээлийн материалыг боловсруулах – эдгээр ажлуудыг 2030 он гэхэд хиймэл оюун ухаанд бараг бүрэн шилжүүлж болно. Хиймэл оюун ухаан нь нэг ангид зориулж долоо хоногийн хэрэгцээтэй гэрийн даалгаврыг бий болгож, өнгөрсөн долоо хоногийн бүх даалгаврыг (нээлттэй байсан ч гэсэн) санал хүсэлтийн хамт үнэлж, ямар оюутнуудад ямар сэдвээр нэмэлт тусламж хэрэгтэй болохыг багшид онцолж болно. Энэ нь багшийн хамгийн бага оролцоотойгоор тохиолдож болох юм, магадгүй хиймэл оюун ухааны үнэлгээ шударга мэт санагдахын тулд зүгээр л хурдан харахад л болно.

• Автономит дасан зохицох сургалтын платформууд: Бид тодорхой хичээлүүдэд зориулсан хиймэл оюун ухаанд суурилсан сургалтуудыг үзэж магадгүй. Хиймэл оюун ухааны төлөөлөгч материал танилцуулж, жишээ үзүүлж, асуултад хариулж, суралцагчд тулгуурлан хурдаа тохируулдаг хүний ​​багшгүй онлайн сургалтыг төсөөлөөд үз дээ. Оюутны туршлага нь бодит цаг хугацаанд бий болсон тэдэнд өвөрмөц байж болно. Зарим корпорацийн сургалт болон насанд хүрэгчдийн сургалт энэ загварт илүү хурдан шилжиж магадгүй бөгөөд 2035 он гэхэд ажилтан нь "Би Excel-ийн дэвшилтэт макро сурмаар байна" гэж хэлж болох ба хиймэл оюун ухааны багш тэдэнд хүний ​​дасгалжуулагчгүйгээр дасгал хийх, тэдгээрийн шийдлийг үнэлэх зэрэг хувийн сургалтын хөтөлбөрөөр дамжуулан заах болно.

• Ангийн хиймэл оюун ухааны туслахууд: Физик эсвэл виртуал ангиудад хиймэл оюун ухаан нь ангийн хэлэлцүүлгийг сонсож, багшид шууд тусалж чадна (жишээлбэл, чихэвчээр санал шивнэх: "Хэд хэдэн сурагч энэ ойлголтын талаар эргэлзэж байна, магадгүй өөр жишээ өгнө үү"). Энэ нь мөн онлайн хичээлийн форумыг удирдаж, оюутнуудын асуусан шууд асуултуудад хариулах ("Даалгавар хэзээ дуусах вэ?", эсвэл бүр лекцийн цэгийг тодруулах) боломжтой тул багшийг цахим шуудангаар бөмбөгдөхгүй. 2035 он гэхэд хүний ​​багш дээд түвшний удирдамж, урам зоригийн тал дээр анхаарлаа төвлөрүүлж байхад өрөөнд AI-ийн хамтран багш байх нь стандарт байх болно.

• Боловсролын дэлхийн хүртээмж: AI-ийн бие даасан багш нар багшийн хомсдолтой газар оюутнуудад боловсрол олгоход тусална. AI багштай таблет нь үндсэн бичиг үсгийн болон математикийн хичээлээр хязгаарлагдмал боловсролтой оюутнуудад анхан шатны багш болж чадна. 2035 он гэхэд энэ нь хамгийн үр дүнтэй хэрэглээний нэг болох хиймэл оюун ухаан нь хүний ​​​​багш байхгүй үед цоорхойг нөхөх болно. Гэсэн хэдий ч хиймэл оюун ухааны боловсролын чанар, соёлд нийцсэн байдлыг янз бүрийн нөхцөлд баталгаажуулах нь амин чухал байх болно.

AI багш нарыг орлох уу? Бүрэн хэмжээгээр хийх магадлал багатай. Заах нь агуулга хүргэхээс илүү зүйл бөгөөд энэ нь заавар, урам зориг, нийгэм-сэтгэл санааны дэмжлэг юм. Хүний эдгээр элементүүд нь хиймэл оюун ухаанд хуулбарлахад хэцүү байдаг. нь ангид хоёр дахь багш болж чаддаг

Удирдах асуудал бий: хиймэл оюун ухаан нь үнэн зөв мэдээллээр хангах (хуурамч баримтын боловсролын хий үзэгдэл байхгүй), боловсролын агуулгад өрөөсгөл хандахаас зайлсхийх, оюутны мэдээллийн нууцлалыг хадгалах, оюутнуудыг идэвхтэй байлгах (AI зөв биш харин урам зориг өгөх хэрэгтэй). Батлагдсан сурах бичигтэй адил AI боловсролын системийг стандартад нийцэж байгаа эсэхийг баталгаажуулахын тулд бид магадлан итгэмжлэл эсвэл баталгаажуулалтыг харах болно.

Өөр нэг сорилт бол хэт найдах явдал юм: хэрэв хиймэл оюун ухааны багш хэтэрхий амархан хариулт өгвөл оюутнууд тэсвэр тэвчээр, асуудал шийдвэрлэхэд суралцахгүй байж магадгүй юм. Үүнийг багасгахын тулд ирээдүйн хиймэл оюун ухааны багш нар заримдаа оюутнуудад тулалдах (хүний ​​багшийн адил) эсвэл шийдлийг өгөхийн оронд зөвлөгөө өгөх замаар асуудлыг шийдвэрлэхэд нь туслах зорилготой байж магадгүй юм.

2035 он гэхэд хичээлийн байр өөрчлөгдөж магадгүй: сурагч бүр хиймэл оюун ухаантай холбогдсон төхөөрөмжтэй байх бөгөөд багш нь бүлгийн үйл ажиллагааг удирдан чиглүүлж, хүний ​​ойлголтыг өгдөг. Боловсрол нь илүү үр дүнтэй, тохирсон байх боломжтой. Амлалт нь оюутан бүр өөрт хэрэгтэй үед нь тусламж авч, жинхэнэ "хувийн багш"-ын туршлага болно. Эрсдэл нь хүний ​​гарт хүрэхээ болих эсвэл хиймэл оюун ухааныг буруугаар ашиглах явдал юм (Оюутнууд хиймэл оюун ухаанаар хууран мэхлэх гэх мэт). Гэхдээ бүхэлдээ, сайн удирдаж чадвал үүсмэл хиймэл оюун ухаан нь оюутны боловсролын аялалд үргэлж бэлэн, мэдлэгтэй хамтрагч байх замаар суралцах үйл явцыг ардчилуулж, сайжруулна.

Логистик ба нийлүүлэлтийн сүлжээн дэх хиймэл оюун ухаан

Логистик – бараа зөөвөрлөх, нийлүүлэлтийн сүлжээг удирдах урлаг, шинжлэх ухаан нь “үүсгэх” хиймэл оюун ухааны уламжлалт домэйн мэт санагдахгүй ч асуудлыг бүтээлчээр шийдвэрлэх, төлөвлөх нь энэ салбарт гол үүрэг гүйцэтгэдэг. Генератив хиймэл оюун ухаан нь хувилбаруудыг дуурайж, төлөвлөгөөг оновчтой болгох, тэр ч байтугай робот системийг удирдахад тусалдаг. Логистикийн зорилго нь өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх, шийдлийг санал болгоход хиймэл оюун ухааны давуу талтай нийцэж байгаа үр ашиг, зардлыг хэмнэх явдал юм. Тэгэхээр хиймэл оюун ухаан хангамжийн сүлжээ, ложистикийн үйл ажиллагааг явуулахад хэр бие даасан байж чадах вэ?

Одоогийн чадавхи (2025): Хүний хяналтыг оновчтой болгож, оновчтой болгох

шийдвэр гаргах хэрэгсэл болгон ашигладаг .

• Маршрутын оновчлол: UPS болон FedEx зэрэг компаниуд хүргэлтийн маршрутыг оновчтой болгохын тулд хиймэл оюун ухааны алгоритмуудыг аль хэдийн ашигладаг бөгөөд жолооч нар хамгийн үр дүнтэй замыг сонгох боломжийг олгодог. Уламжлал ёсоор эдгээр нь үйл ажиллагааны судалгааны алгоритмууд байсан бол одоо үүсгэгч аргууд нь янз бүрийн нөхцөлд (замын хөдөлгөөн, цаг агаар) өөр чиглүүлэлтийн стратегийг судлахад тусалдаг. AI нь маршрутыг санал болгодог бол хүний ​​диспетчер эсвэл менежерүүд параметрүүдийг (жишээ нь, тэргүүлэх чиглэлүүд) тохируулдаг бөгөөд шаардлагатай бол хүчингүй болгож болно.

• Ачаалал ба орон зайн төлөвлөлт: Ачааны машин эсвэл тээвэрлэлтийн чингэлэг савлахын тулд хиймэл оюун ухаан нь хамгийн оновчтой ачих төлөвлөгөөг (аль хайрцаг хаашаа явах вэ) гаргаж чаддаг. Хиймэл хиймэл оюун ухаан нь орон зайн хэрэглээг нэмэгдүүлэхийн тулд олон төрлийн савлагааны тохиргоог гаргаж, үндсэндээ хүний ​​сонгох боломжтой шийдлүүдийг "бүтээж" чадна. Логистик дахь хиймэл оюун ухааныг ашиглах шилдэг тохиолдлууд ) судалгаанаас онцлон тэмдэглэв Хиймэл оюун ухаанаар бүтээгдсэн эдгээр ачааллын төлөвлөгөө нь түлшний зардал, ялгаруулалтыг бууруулах зорилготой бөгөөд зарим агуулахад тэдгээрийг хамгийн бага гараар өөрчлөх замаар гүйцэтгэдэг.

• Эрэлтийн таамаглал ба бараа материалын менежмент: AI загварууд нь бүтээгдэхүүний эрэлтийг урьдчилан таамаглаж, малжуулах төлөвлөгөө гаргах боломжтой. Үүсгэх загвар нь эрэлтийн өөр хувилбаруудыг дуурайж (жишээ нь, хиймэл оюун ухаан удахгүй болох баярын улмаас эрэлтийн өсөлтийг "төсөөдөг") болон бараа материалыг зохих ёсоор төлөвлөж болно. Энэ нь нийлүүлэлтийн сүлжээний менежерүүдийг бэлтгэхэд тусалдаг. Одоогийн байдлаар хиймэл оюун ухаан нь урьдчилсан мэдээ, зөвлөмжийг өгдөг боловч хүмүүс ихэвчлэн үйлдвэрлэлийн түвшин эсвэл захиалгаар эцсийн дуудлага хийдэг.

• Эрсдэлийн үнэлгээ: Дэлхийн нийлүүлэлтийн сүлжээ тасалдалтай (байгалийн гамшиг, боомтын саатал, улс төрийн асуудлууд) тулгарч байна. AI системүүд одоо тэнгэрийн хаяанд ирж буй эрсдлийг тодорхойлохын тулд мэдээ, өгөгдлийг нэгтгэдэг. Жишээлбэл, нэг ложистикийн фирм хиймэл оюун ухааныг ашиглан интернетийг сканнердаж, эрсдэлтэй тээврийн коридоруудыг (ирж буй хар салхи, эмх замбараагүй байдлын улмаас асуудалтай байх магадлалтай газрууд) тэмдэглэдэг ( Логистик дахь хиймэл оюун ухааныг ашиглах шилдэг тохиолдлууд ). Энэхүү мэдээллийн тусламжтайгаар төлөвлөгчид ачаа тээвэрийг асуудалтай газруудын эргэн тойронд бие даан өөрчлөх боломжтой. Зарим тохиолдолд хиймэл оюун ухаан нь маршрутын өөрчлөлт эсвэл тээврийн хэрэгслийн өөрчлөлтийг автоматаар санал болгож болох бөгөөд үүнийг хүмүүс зөвшөөрнө.

• Агуулахын автоматжуулалт: Олон агуулах нь түүж, савлах зориулалттай роботтой хагас автоматжуулсан байдаг. Хиймэл оюун ухаан нь робот болон хүмүүст даалгавруудыг динамик байдлаар хуваарилж, оновчтой урсгалыг бий болгож чадна. Жишээлбэл, хиймэл оюун ухаан өглөө бүр захиалгад үндэслэн робот сонгогчдын ажлын дарааллыг үүсгэж болно. Энэ нь ихэвчлэн гүйцэтгэлийн хувьд бүрэн бие даасан байдаг бөгөөд менежерүүд зүгээр л KPI-ийг хянадаг - хэрэв захиалга гэнэт өсөх юм бол хиймэл оюун ухаан нь үйл ажиллагааг өөрөө тохируулдаг.

• Флотын удирдлага: AI нь хэв маягт дүн шинжилгээ хийж, зогсолтыг багасгах оновчтой засвар үйлчилгээний хуваарийг бий болгосноор тээврийн хэрэгслийн засвар үйлчилгээний хуваарийг гаргахад тусалдаг. Мөн аялалыг багасгахын тулд ачааг бүлэглэж болно. Үйлчилгээний шаардлагад нийцсэн тохиолдолд AI программ хангамжаар эдгээр шийдвэрийг автоматаар гаргах боломжтой.

Ерөнхийдөө 2025 он гэхэд хүмүүс зорилгоо (жишээ нь, "зардлыг багасгах боловч 2 өдрийн хүргэлтийг хангах") тавьж, хиймэл оюун ухаан түүнд хүрэхийн тулд шийдэл эсвэл хуваарийг гаргадаг. Системүүд ямар нэг ер бусын зүйл тохиолдох хүртэл хөндлөнгийн оролцоогүйгээр өдөр бүр ажиллах боломжтой. Маш олон логистик нь давтагдах шийдвэрүүдийг (энэ ачаа хэзээ явах ёстой вэ? энэ захиалгыг аль агуулахаас биелүүлэх вэ?), ямар хиймэл оюун ухаан тууштай гаргаж сурахыг хамардаг. Компаниуд эдгээр бичил шийдвэрүүдийг шийдвэрлэхийн тулд хиймэл оюун ухаанд аажмаар итгэж, үл хамаарах зүйл тохиолдоход менежерүүдэд анхааруулдаг.

2030-2035 оны хэтийн төлөв: Өөрийгөө жолооддог хангамжийн сүлжээ

хиймэл оюун ухаанаар удирдуулсан логистикийн илүү бие даасан зохицуулалтыг

• Автономит тээврийн хэрэгсэл ба нисгэгчгүй онгоцууд: Өөрөө жолооддог ачааны машин, хүргэлтийн дронууд нь хиймэл оюун ухаан/роботын өргөн хүрээний сэдэв нь логистикт шууд нөлөөлдөг. 2030 он гэхэд зохицуулалтын болон техникийн сорилтуудыг даван туулж чадвал бид хурдны зам дээр ачааны машиныг хиймэл оюун ухаанаар тогтмол жолоодох эсвэл хотуудад хамгийн сүүлчийн миль хүргэх нисгэгчгүй онгоц жолоодох боломжтой болно. Эдгээр хиймэл оюун ухаан нь хүний ​​жолоочгүйгээр бодит цагийн шийдвэрийг (маршрутын өөрчлөлт, саад бэрхшээлээс зайлсхийх) гаргах болно. Эдгээр автомашины хиймэл оюун ухаан нь асар их өгөгдөл, симуляциас хэрхэн суралцаж, тоо томшгүй олон хувилбарт үр дүнтэй "сургаж" байгаа явдал юм. Бүрэн бие даасан флот нь 24/7 ажиллах боломжтой бөгөөд хүмүүс зөвхөн алсаас хянах боломжтой. Энэ нь ложистикийн үйл ажиллагаанаас хүний ​​асар том элементийг (жолооч) устгаж, бие даасан байдлыг эрс нэмэгдүүлдэг.

• Өөрийгөө эдгээх хангамжийн сүлжээ: Хиймэл оюун ухаан нь нийлүүлэлтийн гинжин хэлхээний хувилбаруудыг байнга загварчлах, гэнэтийн төлөвлөгөө бэлтгэхэд ашиглагдах магадлалтай. 2035 он гэхэд хиймэл оюун ухаан нь ханган нийлүүлэгч үйлдвэр унтарсныг автоматаар (мэдээ эсвэл мэдээллийн сувгаар) илрүүлж, симуляцид аль хэдийн шалгасан өөр нийлүүлэгчид рүү эх үүсвэрээ нэн даруй Энэ нь AI санаачлагыг гартаа авснаар нийлүүлэлтийн сүлжээ тасалдлаас өөрийгөө "эмчилдэг" гэсэн үг юм. Хүний менежерүүд тойрч гарах арга замыг эхлүүлсэн хүмүүсээс илүү хиймэл оюун ухаан юу хийснийг нь мэдээлэх болно.

• Бараа материалын төгсгөлийн оновчлол: AI нь агуулах, дэлгүүрийн бүхэл бүтэн сүлжээнд бараа материалыг бие даан удирдах боломжтой. Энэ нь нөөцийг хэзээ, хаашаа зөөхөө шийддэг (магадгүй робот эсвэл автомат машин ашиглах), байршил бүрт хангалттай хэмжээний бараа материал хадгалдаг. AI нь үндсэндээ нийлүүлэлтийн гинжин хэлхээний хяналтын цамхагийг ажиллуулдаг: бүх урсгалыг харж, бодит цаг хугацаанд тохируулга хийдэг. 2035 он гэхэд "өөрийгөө жолооддог" ханган нийлүүлэлтийн сүлжээний санаа нь систем өдөр бүр хамгийн сайн түгээлтийн төлөвлөгөөг гаргаж, бүтээгдэхүүн захиалж, үйлдвэрийн хуваарийг гаргаж, тээвэрлэлтийг өөрөө зохион байгуулдаг гэсэн үг юм. Хүмүүс ерөнхий стратегийг хянаж, AI-ийн одоогийн ойлголтоос давсан үл хамаарах зүйлийг зохицуулах болно.

• Логистикийн үүсгүүрийн дизайн: Бид хиймэл оюун ухаан нийлүүлэлтийн сүлжээний шинэ сүлжээг зохион бүтээж байгааг харж болно. Компани шинэ бүс нутаг руу өргөжсөн гэж бодъё; Хиймэл оюун ухаан нь тухайн бүс нутагт өгөгдсөн өгөгдөлд агуулахын оновчтой байршил, тээврийн холбоос, бараа материалын бодлогыг бий болгож чадна - өнөөдөр зөвлөхүүд болон шинжээчдийн хийдэг зүйл. 2030 он гэхэд компаниуд нийлүүлэлтийн гинжин хэлхээний загварыг сонгохдоо хиймэл оюун ухааны зөвлөмжид найдаж, хүчин зүйлсийг илүү хурдан хэмжиж, хүмүүсийн орхигдуулдаг бүтээлч шийдлүүдийг (тодорхой бус түгээлтийн төв гэх мэт) олох боломжтой болно.

• Үйлдвэрлэлийн интеграцчлал (Аж үйлдвэр 4.0): Логистик нь дангаараа зогсохгүй; үйлдвэрлэлтэй холбоотой. Ирээдүйн үйлдвэрүүд хиймэл оюун ухаантай үйлдвэрлэлийн хуваарь гаргаж, түүхий эдээ цаг тухайд нь захиалж, дараа нь логистикийн сүлжээнд бүтээгдэхүүнээ нэн даруй хүргэх зааварчилгаатай байж болно. Энэхүү нэгдсэн хиймэл оюун ухаан нь нийт хүний ​​төлөвлөлтийг багасгаж, өртөг, хурд, тогтвортой байдлыг оновчтой болгох алгоритмаар удирддаг үйлдвэрлэлээс хүргэлт хүртэлх тасралтгүй хэлхээг илтгэнэ. Аль хэдийн 2025 он гэхэд өндөр гүйцэтгэлтэй нийлүүлэлтийн сүлжээнүүд өгөгдөлд тулгуурласан; 2035 он гэхэд тэд хиймэл оюун ухаанд тулгуурлаж магадгүй юм.

• Логистик дахь динамик хэрэглэгчийн үйлчилгээ: Хэрэглэгчийн үйлчилгээний хиймэл оюун ухаан дээр тулгуурлан нийлүүлэлтийн сүлжээний хиймэл оюун ухаан нь үйлчлүүлэгчид эсвэл үйлчлүүлэгчидтэй шууд холбогдох боломжтой. Жишээлбэл, хэрэв том үйлчлүүлэгч эцсийн мөчид бөөнөөр нь захиалах захиалгаа өөрчлөхийг хүсвэл хиймэл оюун ухааны төлөөлөгч хүний ​​менежерийг хүлээлгүйгээр боломжит хувилбаруудыг ("Хязгаарлалтын улмаас бид хагасыг нь одоо, дараагийн долоо хоногт хагасыг нь хүргэж чадна" гэх мэт) тохиролцож болно. Үүнд хиймэл оюун ухаан хоёр талыг (хэрэглэгчийн хэрэгцээ болон үйл ажиллагааны чадавхийг) ойлгож, үйлчлүүлэгчдийн сэтгэл ханамжийг хангахын зэрэгцээ үйл ажиллагааг жигд байлгах шийдвэр гаргах зэрэг орно.

Хүлээгдэж буй ашиг нь илүү үр ашигтай, уян хатан, хариу үйлдэл үзүүлэх логистикийн систем юм. Компаниуд асар их хэмнэлт гарна гэж МакКинси тооцоолсноор хиймэл оюун ухаанд тулгуурласан нийлүүлэлтийн сүлжээг оновчлох нь зардлыг мэдэгдэхүйц бууруулж, үйлчилгээний түвшинг сайжруулж, салбарын хэмжээнд их наядаар үнэлэгдэх боломжтой ( 2023 оны хиймэл оюун ухааны төлөв байдал: Generative AI-ийн нээлтийн жил | McKinsey ).

Гэсэн хэдий ч хиймэл оюун ухаан руу илүү хяналт тавих нь AI-ийн логик алдаатай байвал шаталсан алдаа гэх мэт эрсдэл дагуулдаг (жишээ нь, загварчлалын алдаанаас болж компаний хувьцааг санамсаргүйгээр ажиллуулдаг AI нийлүүлэлтийн сүлжээний гутамшигт хувилбар). "Хүн том шийдвэр гаргахад хүрдэг" гэх мэт хамгаалалтууд эсвэл ядаж хүнийг хурдан давах боломжийг олгодог хяналтын самбарууд 2035 он хүртэл хэвээр байх болно. Цаг хугацаа өнгөрөхөд хиймэл оюун ухааны шийдвэрүүд нотлогдохын хэрээр хүмүүс ухрахдаа илүү таатай байх болно.

Сонирхолтой нь, AI нь үр ашгийг оновчтой болгосноор заримдаа хүний ​​сонголт эсвэл уламжлалт зан үйлтэй зөрчилддөг сонголтуудыг хийдэг. Жишээлбэл, цэвэр оновчлол нь үр дүнтэй боловч эрсдэлтэй мэт санагдах маш нимгэн бараа материалд хүргэж болзошгүй. 2030 онд ханган нийлүүлэлтийн сүлжээний мэргэжилтнүүд зөн совингоо тохируулах шаардлагатай болж магадгүй, учир нь асар их хэмжээний өгөгдлийг задалдаг хиймэл оюун ухаан нь түүний ер бусын стратеги нь илүү сайн ажилладаг болохыг харуулж магадгүй юм.

Эцэст нь бид физик хязгаарлалт (дэд бүтэц, үйл явцын физик хурд) нь логистикийн хурдацтай өөрчлөлтийг хязгаарладаг тул энд хувьсгал нь цоо шинэ физик бодит байдлаас илүү ухаалаг төлөвлөлт, хөрөнгийн ашиглалтын тухай юм. Гэсэн хэдий ч эдгээр хязгаарт багтсан ч хиймэл оюун ухааны бүтээлч шийдлүүд болон тасралтгүй оновчлол нь гар аргаар хамгийн бага төлөвлөлтөөр бараа бүтээгдэхүүн дэлхий даяар хэрхэн хөдөлж байгааг эрс сайжруулж чадна.

Дүгнэж хэлэхэд, 2035 он гэхэд логистик нь сайн тосолсон автомат машинтай адил ажиллаж магадгүй юм: бараа бүтээгдэхүүн үр ашигтай урсах, саатал гарахад бодит цаг хугацаанд тохируулга хийх маршрут, роботуудаар өөрийгөө удирдах агуулах, бүхэл систем нь өгөгдлөөс тасралтгүй суралцаж, сайжруулах зэрэг нь үйл ажиллагааны тархи болж ажилладаг хиймэл оюун ухаанаар зохицуулагддаг.

Санхүү, бизнес дэх хиймэл оюун ухаан

Санхүүгийн салбар нь мэдээлэл, тайлан, дүн шинжилгээ, харилцагчийн харилцаа холбоо зэрэгт ихээхэн анхаарал хандуулдаг бөгөөд энэ нь хиймэл оюун ухааныг бий болгох үржил шимтэй газар болгодог. Банкнаас эхлээд хөрөнгө оруулалтын менежмент, даатгал хүртэл байгууллагууд автоматжуулалт, ойлголтыг бий болгох зорилгоор хиймэл оюун ухааныг судалж байна. Асуулт нь энэ салбарт үнэн зөв, найдвартай байхын ач холбогдлыг харгалзан хиймэл оюун ухаан хүний ​​хяналтгүйгээр ямар санхүүгийн ажлыг найдвартай гүйцэтгэж чадах вэ?

Одоогийн чадавхи (2025): Автомат тайлан, шийдвэрийн дэмжлэг

Өнөөдрийн байдлаар хиймэл оюун ухаан нь санхүүгийн салбарт хэд хэдэн аргаар хувь нэмэр оруулдаг бөгөөд ихэнхдээ хүний ​​хяналтан дор байдаг.

• Тайлан үүсгэх: Банкууд болон санхүүгийн пүүсүүд орлогын хураангуй, зах зээлийн тайлбар, багцын дүн шинжилгээ гэх мэт олон тайлан гаргадаг. Эдгээрийг боловсруулахад хиймэл оюун ухааныг аль хэдийн ашигладаг. Жишээлбэл, Bloomberg терминал хэрэглэгчдэдээ мэдээний ангилал, асуулт хариулт зэрэг ажлуудад туслахын тулд санхүүгийн өгөгдөл дээр сургасан BloombergGPT Үргэлжлэх хиймэл оюун ухаан санхүүжүүлэхээр ирж байна ). Үүний үндсэн хэрэглээ нь хүмүүст мэдээлэл олоход тусалдаг ч хиймэл оюун ухаан улам бүр нэмэгдэж байгааг харуулж байна. Automated Insights (AP компанитай хамтран ажиллаж байсан) мөн санхүүгийн нийтлэлүүдийг үүсгэсэн. Хөрөнгө оруулалтын олон мэдээллийн товхимолууд өдөр тутмын зах зээлийн хөдөлгөөн эсвэл эдийн засгийн үзүүлэлтүүдийг тоймлоход AI ашигладаг. Ихэвчлэн хүмүүс үйлчлүүлэгчид рүү илгээхээсээ өмнө эдгээрийг хянадаг боловч энэ нь эхнээс нь бичихээс илүү хурдан засвар юм.

• Хэрэглэгчийн харилцаа холбоо: Жижиглэнгийн банкны салбарт AI чатботууд нь хэрэглэгчийн дансны үлдэгдэл, гүйлгээ эсвэл бүтээгдэхүүний мэдээллийн талаархи асуултуудыг хариуцдаг (харилцагчийн үйлчилгээний домэйнд холих). Түүнчлэн, хиймэл оюун ухаан нь хувийн санхүүгийн зөвлөгөө өгөх захидал эсвэл түлхэц өгөх боломжтой. Жишээлбэл, хиймэл оюун ухаан нь үйлчлүүлэгч төлбөрөө хэмнэж, өөр дансны төрөл рүү шилжихийг санал болгож буй мессежийг автоматаар боловсруулж, хүний ​​оролцоо багатай гэдгийг тодорхойлж болно. Энэ төрлийн хувийн харилцаа холбоо нь санхүүгийн салбарт хиймэл оюун ухааны өнөөгийн хэрэглээ юм.

• Залилан илрүүлэх болон сэрэмжлүүлэг: Хиймэл оюун ухаан нь залилангийн системээр илрүүлсэн гажуудлын талаар өгүүлэмж эсвэл тайлбар үүсгэхэд тусална. Жишээлбэл, сэжигтэй үйлдлийг тэмдэглэсэн тохиолдолд хиймэл оюун ухаан нь үйлчлүүлэгчид тайлбар мессеж (“Бид шинэ төхөөрөмжөөс нэвтэрч байгааг анзаарлаа…”) эсвэл шинжээчдэд зориулсан тайланг үүсгэж болзошгүй. Илрүүлэх нь автоматжуулсан (AI/ML гажиг илрүүлэх аргыг ашигладаг) бөгөөд харилцаа холбоо улам бүр автоматжсан боловч эцсийн үйлдэл (бүртгэл хаах) нь ихэвчлэн хүний ​​шалгалттай байдаг.

• Санхүүгийн зөвлөгөө (хязгаарлагдмал): Зарим робот зөвлөхүүд (хөрөнгө оруулалтын автоматжуулсан платформууд) хүний ​​зөвлөхгүйгээр портфолио удирдахын тулд алгоритмуудыг (заавал үүсгэгч хиймэл оюун ухаан биш) ашигладаг. Генератив хиймэл оюун ухаан нь яагаад тодорхой арилжаа хийгдсэн тухай тайлбар эсвэл үйлчлүүлэгчид тохируулсан багцын гүйцэтгэлийн хураангуйг гаргах замаар нэвтэрдэг. Гэсэн хэдий ч цэвэр санхүүгийн зөвлөгөө (санхүүгийн нарийн төвөгтэй төлөвлөлт гэх мэт) ихэвчлэн хүн эсвэл дүрэмд суурилсан алгоритм хэвээр байна; хяналтгүй чөлөөт хэлбэрийн зөвлөгөө өгөх нь буруу бол хариуцлага хүлээх эрсдэлтэй.

• Эрсдэлийн үнэлгээ ба андеррайтинг: Даатгалын компаниуд эрсдэлийн үнэлгээний тайлан эсвэл бодлогын баримт бичгийн төслийг автоматаар бичихийн тулд хиймэл оюун ухааныг туршиж байна. Жишээлбэл, үл хөдлөх хөрөнгийн талаарх мэдээллийг өгвөл хиймэл оюун ухаан нь эрсдэлийн хүчин зүйлсийг тодорхойлсон даатгалын бодлогын төсөл эсвэл андеррайтерийн тайланг гаргаж болно. Гэрээний аливаа алдаа нь өндөр өртөгтэй байж болох тул хүмүүс одоогоор эдгээр үр дүнг хянаж байна.

• Өгөгдлийн шинжилгээ ба ойлголт: AI нь санхүүгийн тайлан эсвэл мэдээг нэгтгэж, хураангуйг гаргах боломжтой. Шинжээчид 100 хуудас жилийн тайланг гол зүйл болгон агшин зуур хураангуйлах, эсвэл орлогын дуудлагын хуулбараас үндсэн дүгнэлтийг гаргаж авах хэрэгслүүдийг ашигладаг. Эдгээр хураангуй мэдээлэл нь цаг хугацаа хэмнэж, шийдвэр гаргахад шууд ашиглагдах эсвэл дамжуулах боломжтой боловч ухаалаг шинжээчид чухал нарийн ширийн зүйлийг давхар шалгадаг.

Үнэн чанартаа, санхүүгийн өнөөгийн хиймэл оюун ухаан нь уйгагүй шинжээч/зохиолч болж , хүмүүсийн өнгөлж буй контентыг бий болгодог. Бүрэн бие даасан хэрэглээ нь өгөгдөлд тулгуурласан мэдээ (субьектив дүгнэлт хийх шаардлагагүй) эсвэл үйлчлүүлэгчийн үйлчилгээний хариулт гэх мэт нарийн тодорхойлогдсон газруудад ихэвчлэн ашиглагддаг. Мөнгөний талаар шийдвэр гаргахдаа хиймэл оюун ухаанд шууд итгэх (санхүүг шилжүүлэх, урьдчилан тогтоосон алгоритмаас гадуур арилжаа хийх гэх мэт) нь өндөр бооцоо, зохицуулалтын хяналтаас шалтгаалж ховор тохиолддог.

2030-2035 оны хэтийн төлөв: хиймэл оюун ухааны шинжээчид ба бие даасан санхүүгийн үйл ажиллагаа

Цаашид 2035 он гэхэд хиймэл оюун ухаан нь санхүүгийн үйл ажиллагаанд гүн гүнзгий нэвтэрч, олон ажлыг бие даан гүйцэтгэх боломжтой болно.

• AI санхүүгийн шинжээчид: Бид компани болон зах зээлд дүн шинжилгээ хийж, хүний ​​хөрөнгийн судалгааны шинжээчийн түвшинд зөвлөмж, тайлан гаргах боломжтой хиймэл оюун ухааны системийг харж болно. 2030 он гэхэд хиймэл оюун ухаан нь компанийн бүх санхүүгийн тайланг уншиж, салбарын мэдээлэлтэй харьцуулж, хөрөнгө оруулалтын зөвлөмжийн тайланг ("худалдан авах/худалдах" үндэслэлтэй) гаргах боломжтой. Зарим хедж сангууд арилжааны дохиог бий болгохын тулд AI-г аль хэдийн ашиглаж байна; 2030 он гэхэд хиймэл оюун ухааны судалгааны тайлан нийтлэг болж магадгүй. Хүний багцын менежерүүд хиймэл оюун ухаанаар үүсгэгдсэн шинжилгээг бусдын дунд нэг орц болгон итгэж эхэлж болно. Урьдчилан тодорхойлсон стратегийн дагуу хөрөнгө оруулалтыг тасралтгүй хянаж, тэнцвэржүүлэх зэрэг нь хиймэл оюун ухаан нь багцаа бие даан удирдах боломж бий. Үнэн хэрэгтээ, алгоритмын арилжаа аль хэдийн маш их автоматжсан - үүсгэгч AI нь арилжааны шинэ загваруудыг өөрөө бий болгож, турших замаар стратегийг илүү дасан зохицох чадвартай болгож чадна.

• Санхүүгийн автоматжуулсан төлөвлөлт: Хэрэглэгчдэд чиглэсэн хиймэл оюун ухааны зөвлөхүүд хувь хүмүүст зориулсан ердийн санхүүгийн төлөвлөлтийг зохицуулж чадна. 2030 он гэхэд та хиймэл оюун ухаандаа зорилгоо (байшин худалдаж авах, коллежид хуримтлал үүсгэх) хэлж болох бөгөөд энэ нь танд тохирсон санхүүгийн бүрэн төлөвлөгөөг (төсөв, хөрөнгө оруулалтын хуваарилалт, даатгалын зөвлөмж) гаргаж чадна. Эхэндээ хүний ​​​​санхүүгийн төлөвлөгч үүнийг хянаж болох боловч өөртөө итгэх итгэл нэмэгдэхийн хэрээр ийм зөвлөгөөг зохих татгалзлын дагуу хэрэглэгчдэд шууд өгч болно. Хамгийн гол нь хиймэл оюун ухааны зөвлөгөө нь дүрэм журамд нийцэж байгаа бөгөөд үйлчлүүлэгчийн ашиг сонирхолд нийцэх болно. Хэрэв энэ асуудлыг шийдэж чадвал хиймэл оюун ухаан санхүүгийн үндсэн зөвлөгөөг бага зардлаар илүү хүртээмжтэй болгож чадна.

• Арын оффисын автоматжуулалт: Хиймэл хиймэл оюун ухаан нь зээлийн өргөдөл, дагаж мөрдөх тайлан, аудитын хураангуй зэрэг арын албаны олон баримт бичгийг бие даан зохицуулж чадна. Жишээлбэл, хиймэл оюун ухаан нь бүх гүйлгээний өгөгдлийг авч, аливаа асуудалтай холбоотой аудитын тайланг гаргаж болно 2035 оны аудиторууд бүх зүйлийг өөрөө самнахаас илүүтэйгээр хиймэл оюун ухаантай холбоотой үл хамаарах зүйлийг хянахад илүү их цаг зарцуулж магадгүй юм. Үүнтэй адилаар, дагаж мөрдөхийн тулд хиймэл оюун ухаан нь зохицуулагчдад сэжигтэй үйл ажиллагааны тайланг (SAR) эхнээс нь шинжээч бичихгүйгээр үүсгэж болно. Эдгээр ердийн баримт бичгүүдийг бие даасан байдлаар үүсгэх, хүний ​​хяналт онцгой нөхцөл рүү шилжих нь стандарт болж магадгүй юм.

• Даатгалын нэхэмжлэл ба андеррайтинг: AI нь даатгалын нэхэмжлэлийг (фото нотлох баримт гэх мэт) боловсруулж, хамрах хүрээг тодорхойлж, төлбөрийн шийдвэрийн бичгийг автоматаар үүсгэж болно. Бид шууд нэхэмжлэлийг (тодорхой өгөгдөл бүхий авто осол гэх мэт) мэдүүлгээс хойш хэдхэн минутын дотор хиймэл оюун ухаанаар бүрэн шийдвэрлэдэг цэгт хүрч магадгүй юм. Шинэ бодлогуудыг андеррайтер хийх нь ижил төстэй байж болно: AI эрсдэлийг үнэлж, бодлогын нөхцөлийг бий болгодог. 2035 он гэхэд зөвхөн нарийн төвөгтэй эсвэл хилийн хэргүүд хүний ​​андеррайтерт шилжиж магадгүй юм.

• Залилан ба аюулгүй байдал: AI нь санхүүгийн салбарт залилан мэхлэх, кибер аюул заналхийллийг илрүүлэх, хариу арга хэмжээ авахад илүү чухал байх болно. Автономит хиймэл оюун ухааны агентууд гүйлгээг бодит цаг хугацаанд хянаж, тодорхой шалгуурт хүрсэн үед яаралтай арга хэмжээ (дансыг хаах, гүйлгээг царцаах) авч, үндэслэлийг гаргаж болно. Энд хурд маш чухал тул хүний ​​оролцоо бага байх ёстой. Үүсгэх хэсэг нь эдгээр үйлдлүүдийг үйлчлүүлэгчид эсвэл зохицуулагчдад тодорхой байдлаар хүргэхэд орж болно.

• Гүйцэтгэх ажилтны дэмжлэг: Удирдах ажилтнуудад зориулсан бизнесийн тайланг шууд гаргаж чаддаг хиймэл оюун ухаантай "ажлын дарга" гэж төсөөлөөд үз дээ. “Манай Европ дахь салбар энэ улиралд хэрхэн ажилласан бэ, өнгөрсөн жилтэй харьцуулахад гол хөдөлгөгч хүч нь юу байсан бэ?” гэж асуу. мөн хиймэл оюун ухаан нь өгөгдлөөс гаргаж авсан график бүхий товч тайлан гаргах болно. Энэ төрлийн динамик, бие даасан тайлан, дүн шинжилгээ хийх нь харилцан яриа шиг хялбар байх болно. 2030 он гэхэд хиймэл оюун ухаанаас бизнесийн тагнуулын талаар асууж, зөв ​​хариулт өгнө гэдэгт итгэх нь статик тайлангуудыг, магадгүй зарим шинжээчийн үүргийг орлож магадгүй юм.

Нэг сонирхолтой төсөөлөл: 2030 он гэхэд санхүүгийн агуулгын дийлэнх нь (мэдээ, тайлан гэх мэт) хиймэл оюун ухаанаас үүдэлтэй байж магадгүй . Dow Jones, Reuters зэрэг мэдээллийн хэрэгслүүд зарим мэдээллийн битийн автоматжуулалтыг аль хэдийн ашигладаг. Хэрэв энэ хандлага үргэлжилсээр, санхүүгийн мэдээллийн тэсрэлтийг харгалзан үзвэл хиймэл оюун ухаан нь ихэнхийг шүүж, дамжуулах үүрэгтэй байж магадгүй юм.

Гэсэн хэдий ч итгэлцэл, баталгаажуулалт нь гол зүйл байх болно. Санхүүгийн салбар нь хатуу зохицуулалттай бөгөөд бие даасан байдлаар ажилладаг аливаа хиймэл оюун ухаан нь хатуу стандартыг хангасан байх шаардлагатай:

• Ямар ч хий үзэгдэл гарахгүй байхыг баталгаажуулах (Та хиймэл оюун ухааны шинжээчид бодит бус санхүүгийн хэмжүүр зохион бүтээх боломжгүй - энэ нь зах зээлийг төөрөгдүүлж болзошгүй).

• Нэг талыг баримтлах эсвэл хууль бус үйлдлээс зайлсхийх (сургалтын нэг талыг барьсан мэдээллээс болж зээл олгох шийдвэрт санамсаргүй хандах гэх мэт).

• Аудит: Зохицуулагчид хиймэл оюун ухааны шийдвэрийг тайлбарлах боломжтой байхыг шаарддаг. Хэрэв хиймэл оюун ухаан зээлээс татгалзвал эсвэл арилжаа хийх шийдвэр гаргавал шалгаж болох үндэслэл байх ёстой. Генератив загварууд нь бага зэрэг хар хайрцаг байж болох тул шийдвэрээ ил тод болгохын тулд тайлбарлах боломжтой AI

Ирэх 10 жилд хиймэл оюун ухаан болон санхүүгийн мэргэжилтнүүдийн хооронд нягт хамтын ажиллагаа бий болж, өөртөө итгэх итгэл нэмэгдэхийн хэрээр бие даасан байдлын шугамыг аажмаар шилжүүлэх болно. Эрт ялалт нь эрсдэл багатай автоматжуулалтад (тайлан үүсгэх гэх мэт) ирнэ. Зээлийн шийдвэр эсвэл хөрөнгө оруулалтыг сонгох гэх мэт үндсэн дүгнэлтүүд илүү хэцүү байх болно, гэхдээ хиймэл оюун ухааны амжилтыг нэмэгдүүлэхийн хэрээр пүүсүүд түүнд илүү бие даасан байдал олгож магадгүй юм. Жишээлбэл, хиймэл оюун ухааны сан нь гүйцэтгэлийн зөрүүтэй эсвэл AI тодорхойгүй байдлын үед л хөндлөнгөөс оролцдог хүний ​​харгалзагчтай ажиллах болно.

Эдийн засгийн хувьд, МакКинси хиймэл оюун ухаан (ялангуяа хиймэл оюун ухаан) нь банкинд жил бүр 200-340 тэрбум долларын үнэ цэнийг нэмж, даатгал, хөрөнгийн зах зээлд үүнтэй төстэй томоохон нөлөөлөл үзүүлж чадна гэж тооцоолсон ( 2023 оны AI-ийн төлөв байдал: Generative AI-ийн задралын жил | McKinsey ) ( Generative AI-ийн ирээдүй юу вэ? ). Энэ нь үр ашиг, илүү сайн шийдвэрийн үр дүнд бий болдог. Энэхүү үнэ цэнийг олж авахын тулд олон тооны санхүүгийн шинжилгээ, харилцаа холбоог хиймэл оюун ухааны системд шилжүүлэх болно.

Дүгнэж хэлэхэд, 2035 он гэхэд хиймэл хиймэл оюун ухаан нь санхүүгийн салбарт ажилладаг бага шинжээчид, зөвлөхүүд, бичиг хэргийн ажилтнуудын арми шиг болж, ихэнх ажлыг бие даан хийж, нарийн шинжилгээ хийх боломжтой болно. Хүмүүс зорилгоо тодорхойлж, өндөр түвшний стратеги, үйлчлүүлэгчийн харилцаа, хяналтыг зохицуулах болно. Санхүүгийн ертөнц болгоомжтой байгаарай, бие даасан байдлаа аажмаар сунгах болно, гэхдээ илүү олон мэдээлэл боловсруулах, тэр байтугай шийдвэр гаргах зөвлөмжийг хиймэл оюун ухаанаас гаргах нь тодорхой байна. Энэ нь илүү хурдан үйлчилгээ (шууд зээл, өдрийн цагаар зөвлөгөө өгөх), зардал багатай, илүү бодитой байх (өгөгдлийн загварт суурилсан шийдвэр) зэрэгт хүргэдэг. Гэхдээ итгэлцлийг хадгалах нь маш чухал байх болно; Санхүүгийн нэг өндөр түвшний хиймэл оюун ухааны алдаа нь асар их хохирол учруулж болзошгүй (AI-аас үүдэлтэй гэнэтийн осол эсвэл олон мянган хүнд буруугаар үгүйсгэгдсэн ашиг тусыг төсөөлөөд үз дээ). Тиймээс, арын албаны үйл явц нь бие даасан байдалтай болсон ч гэсэн ялангуяа хэрэглэгчдэд чиглэсэн үйлдлүүдэд хамгаалалтын хашлага, хүний ​​​​шалгалт хэвээр байх болно.

Бэрхшээл ба ёс зүйн анхаарах зүйлс

Эдгээр бүх салбарт хиймэл хиймэл оюун ухаан илүү бие даасан үүрэг хариуцлага хүлээх тусам нийтлэг бэрхшээл, ёс зүйн асуултууд гарч ирдэг. Хиймэл оюун ухааныг найдвартай, ашигтай бие даасан төлөөлөгч гэдгийг баталгаажуулах нь зөвхөн техникийн ажил биш, харин нийгмийн ажил юм. Энд бид санаа зовоож буй гол асуудлууд болон тэдгээрийг хэрхэн шийдвэрлэж байгаа (эсвэл шийдвэрлэх шаардлагатай) зэргийг тоймлов.

Найдвартай байдал ба нарийвчлал

Галлюцинацияны асуудал: Хиймэл оюун ухаантай загварууд нь өөртөө итгэлтэй харагдах буруу эсвэл бүхэлдээ зохиомол гаралтыг гаргаж чаддаг. Энэ нь ялангуяа ямар ч хүн алдаа гаргахгүй байх үед аюултай юм. Чатбот нь хэрэглэгчдэд буруу заавар өгөх эсвэл хиймэл оюун ухаанаар бичсэн тайлан нь зохиосон статистикийг агуулж болно. 2025 оны байдлаар, алдаа дутагдал нь хиймэл хиймэл оюун ухааны хамгийн том эрсдэл гэж байгууллагууд хүлээн зөвшөөрөгдсөн ( 2023 оны AI-ийн байдал: Generative AI-ийн гарсан жил | McKinsey ) ( The State of AI: Global Survey | McKinsey ). Цаашид хий үзэгдэл үүсэхийг багасгахын тулд мэдээллийн сангаас баримт шалгах, загвар архитектурыг сайжруулах, санал хүсэлтийг ашиглан бататгах сургалт зэрэг техникүүдийг ашиглаж байна. Автономит хиймэл оюун ухааны системүүд нь чухал ажлуудыг (хэрэв буруу бол алдаа/аюулгүй байдлын алдаа гаргаж болзошгүй код үүсгэх гэх мэт) нарийн шалгалт, албан ёсны баталгаажуулалт шаарддаг.

Тогтвортой байдал: AI систем нь цаг хугацааны явцад болон хувилбаруудад найдвартай ажиллах шаардлагатай. Жишээлбэл, хиймэл оюун ухаан нь стандарт асуултуудад сайн ажилладаг ч хамгийн сүүлийн тохиолдолд бүдэрдэг. Тогтвортой гүйцэтгэлийг хангахын тулд янз бүрийн нөхцөл байдлыг хамарсан өргөн хэмжээний сургалтын өгөгдөл, тасралтгүй хяналт шаардлагатай болно. Олон байгууллага эрлийз аргуудтай байхаар төлөвлөж байна - AI ажилладаг, гэхдээ санамсаргүй дээжийг хүмүүс шалгаж үздэг - үргэлжилсэн нарийвчлалыг хэмжих.

Аюулгүй байдал: AI нь бие даасан байх үед өөрийн тодорхойгүй байдлыг хүлээн зөвшөөрөх нь маш чухал юм. Систем нь "мэдэхгүй байхдаа мэддэг" байх ёстой. Жишээлбэл, хиймэл оюун ухааны эмч оношийг сайн мэдэхгүй байгаа бол санамсаргүй таамаглал дэвшүүлэхийн оронд хүний ​​үзлэгт хамрагдах ёстой. AI гаралтад тодорхой бус байдлын тооцоог бий болгох (мөн хүнийг автоматаар шилжүүлэх босготой байх) нь хөгжлийн идэвхтэй талбар юм.

Өршөөл ба шударга байдал

Генератив хиймэл оюун ухаан нь өрөөсгөл ойлголт (арьсны арьс өнгө, хүйс гэх мэт) агуулж болох түүхэн өгөгдлөөс суралцдаг. Автономит хиймэл оюун ухаан нь эдгээр гажуудлыг үргэлжлүүлж эсвэл бүр нэмэгдүүлж болно:

• Ажилд авах эсвэл элсүүлэхдээ AI-ийн шийдвэр гаргагч сургалтын өгөгдөл нь буруу зөрүүтэй байсан бол шударга бусаар ялгаварлан гадуурхаж болно.

• Хэрэглэгчийн үйлчилгээнд хиймэл оюун ухаан нь анхааралтай шалгахгүй бол аялгуу эсвэл бусад хүчин зүйлээс хамаарч хэрэглэгчдэд өөрөөр хариу үйлдэл үзүүлж болзошгүй.

• Бүтээлч талбарт сургалтын багц тэнцвэргүй байсан бол хиймэл оюун ухаан нь тодорхой соёл, хэв маягийг дутуу илэрхийлж болно.

Үүнийг шийдвэрлэхийн тулд өгөгдлийн багцыг сайтар нягтлах, хэвийх туршилт хийх, магадгүй шударга байдлыг хангах алгоритмын тохируулга хийх шаардлагатай. Ил тод байдал нь чухал: компаниуд хиймэл оюун ухааны шийдвэр гаргах шалгуурыг ил тод болгох шаардлагатай, ялангуяа бие даасан хиймэл оюун ухаан нь хэн нэгний боломж, эрхэд (зээл авах, ажилд орох гэх мэт) нөлөөлдөг бол. Зохицуулагчид аль хэдийн анхаарлаа хандуулж байна; жишээлбэл, ЕХ-ны хиймэл оюун ухааны тухай хууль (2020 оны дунд үеэс хэрэгжиж байгаа) өндөр эрсдэлтэй хиймэл оюун ухааны системд хэт нэг талыг барьсан үнэлгээ хийх шаардлагатай болно.

Хариуцлага, хуулийн хариуцлага

Бие даасан байдлаар ажилладаг хиймэл оюун ухааны систем нь хохирол учруулах эсвэл алдаа гаргахад хэн хариуцлага хүлээх вэ? Хууль эрх зүйн орчин нь дараах байдалтай байна.

• Хиймэл оюун ухааныг нэвтрүүлж буй компаниуд ажилтны үйлдлийн төлөө хариуцлага хүлээхтэй адил хариуцлага хүлээх болно. Жишээлбэл, хэрэв хиймэл оюун ухаан нь санхүүгийн муу зөвлөгөө өгвөл алдагдал хүлээвэл пүүс үйлчлүүлэгчийн хохирлыг барагдуулах шаардлагатай болдог.

• AI "хүн чанар" эсвэл дэвшилтэт хиймэл оюун ухаан хэсэгчлэн хариуцлага хүлээх эсэх талаар маргаан байдаг, гэхдээ энэ нь одоо илүү онолын хувьд юм. Практикт бурууг хөгжүүлэгчид эсвэл операторуудад буцааж тавих болно.

• AI бүтэлгүйтлийн үед даатгалын шинэ бүтээгдэхүүн гарч ирж магадгүй юм. Хэрэв өөрөө жолооддог ачааны машин осолд орвол үйлдвэрлэгчийн даатгал нь бүтээгдэхүүний хариуцлагын нэгэн адил үүнийг даатгаж болно.

• AI-ийн шийдвэрийг баримтжуулах, бүртгэх нь үхлийн дараах шинжилгээнд чухал ач холбогдолтой байх болно. Хэрэв ямар нэг зүйл буруу болвол бид үүнээс суралцаж, хариуцлага хүлээхийн тулд хиймэл оюун ухааны шийдвэрийн замд аудит хийх хэрэгтэй. Зохицуулагчид яг энэ шалтгааны улмаас бие даасан хиймэл оюун ухааны үйлдлүүдийг бүртгэхийг үүрэг болгож болно.

Ил тод байдал ба тайлбар

Автономит хиймэл оюун ухаан нь хүн төрөлхтөнд ойлгомжтой үг хэллэгээр, ялангуяа үр дагавар бүхий салбарт (санхүү, эрүүл мэнд, хууль зүйн систем) үндэслэлээ тайлбарлах чадвартай байх ёстой. Тайлбарлахуйц хиймэл оюун ухаан бол хар хайрцгийг нээхийг эрмэлздэг талбар юм.

• Хиймэл оюун ухаан зээлээс татгалзсан тохиолдолд хууль тогтоомжид (АНУ, ECOA гэх мэт) хүсэлт гаргагчаас шалтгаан өгөх шаардлагатай байж болно. Тиймээс хиймэл оюун ухаан нь хүчин зүйлсийг (жишээ нь, "өр ба орлогын харьцаа") тайлбар болгон гаргах ёстой.

• AI-тай харилцаж буй хэрэглэгчид (AI-ийн багштай оюутнууд эсвэл хиймэл оюун ухааны эрүүл мэндийн програмтай өвчтөнүүд гэх мэт) энэ нь зөвлөгөөнд хэрхэн хүрдэгийг мэдэх ёстой. Загваруудыг хялбарчлах эсвэл зэрэгцээ тайлбар загвартай болгох замаар хиймэл оюун ухааны үндэслэлийг илүү хянах боломжтой болгох хүчин чармайлт гарсаар байна.

• Ил тод байдал гэдэг нь хэрэглэгчид хиймэл оюун ухаан, хүнтэй харьцахдаа мэдэж Ёс суртахууны удирдамж (мөн зарим хууль тогтоомжууд) нь үйлчлүүлэгч роботтой ярьж байгаа бол илчлэхийг шаарддаг. Энэ нь хууран мэхлэхээс сэргийлж, хэрэглэгчийн зөвшөөрөл авах боломжийг олгодог. Зарим компаниуд одоо итгэлийг хадгалахын тулд хиймэл оюун ухаанаар бичсэн агуулгыг ("Энэ нийтлэлийг хиймэл оюун ухаан бүтээсэн" гэх мэт) тодорхой тэмдэглэдэг.

Нууцлал ба мэдээллийн хамгаалалт

Хиймэл хиймэл оюун ухаан нь ажиллах эсвэл суралцахын тулд ихэвчлэн нууц мэдээлэл гэх мэт өгөгдөл шаарддаг. Автономит үйл ажиллагаа нь хувийн нууцыг хүндэтгэх ёстой:

• AI хэрэглэгчийн үйлчилгээний агент нь харилцагчид туслахын тулд дансны мэдээлэлд хандах болно; Энэ өгөгдөл хамгаалагдсан байх ёстой бөгөөд зөвхөн даалгаварт ашиглагдана.

• Хэрэв хиймэл оюун ухааны багш нар оюутны профайл руу нэвтрэх боломжтой бол боловсролын мэдээллийн нууцлалыг хангах үүднээс FERPA (АНУ-ын) зэрэг хуулийн дагуу анхаарах зүйлс бий.

• Том загварууд нь сургалтын өгөгдлөөсөө тодорхой зүйлийг санамсаргүйгээр санаж чаддаг (жишээ нь, сургалтын үеэр харсан хүний ​​хаягийг эргүүлэх). Сургалтын явцад ялгах нууцлал, өгөгдлийн нууцлал зэрэг техникүүд нь үүсгэсэн гаралт дахь хувийн мэдээлэл алдагдахаас урьдчилан сэргийлэхэд чухал ач холбогдолтой.

• GDPR гэх мэт зохицуулалтууд нь хувь хүмүүст нөлөөлөх автомат шийдвэр гаргах эрхийг өгдөг. Хүмүүс хүнээр хянуулах эсвэл шийдвэр гаргахад ихээхэн нөлөөлсөн тохиолдолд зөвхөн автоматжуулахгүй байхыг хүсч болно. 2030 он гэхэд хиймэл оюун ухаан улам бүр түгээмэл болж, тайлбарлах эрхийг нэвтрүүлж, хиймэл оюун ухаан боловсруулахаас татгалзаж магадгүй тул эдгээр зохицуулалтууд өөрчлөгдөж магадгүй юм.

Аюулгүй байдал ба хүчирхийлэл

Автономит хиймэл оюун ухааны системүүд нь хакердах зорилтот байж болох юм уу эсвэл хорлонтой зүйл хийх зорилгоор ашиглаж болно:

• AI контент үүсгэгчийг буруугаар ашиглаж, өргөн цар хүрээтэй худал мэдээлэл (гүнзгий видео, хуурамч мэдээ нийтлэл) үүсгэх боломжтой бөгөөд энэ нь нийгмийн эрсдэл юм. Маш хүчирхэг үүсгэгч загваруудыг гаргах ёс зүйн талаар маш их маргаантай байдаг (OpenAI эхэндээ GPT-4-ийн зургийн чадамжид болгоомжтой ханддаг байсан). Шийдлүүд нь хуурамч зүйлийг илрүүлэхэд туслах хиймэл оюун ухаанаар үүсгэсэн контентыг усан тэмдэгтээр тэмдэглэж, хиймэл оюун ухаантай тэмцэхэд AI ашиглах (гүн хуурамч мэдээллийг илрүүлэх алгоритм гэх мэт).

• Хэрэв хиймэл оюун ухаан нь физик процессуудыг (дрон, машин, үйлдвэрлэлийн хяналт) хянадаг бол түүнийг кибер халдлагаас хамгаалах нь маш чухал юм. Хакердсан автономит систем нь бодит ертөнцөд хор хөнөөл учруулж болзошгүй. Энэ нь найдвартай шифрлэлт, гэмтлээс хамгаалах, ямар нэг зүйл эвдэрсэн мэт санагдвал хүн дарах эсвэл унтраах чадвартай гэсэн үг.

• Хиймэл оюун ухаан нь төлөвлөсөн хэмжээнээс давж гарах тухай санаа зовоосон асуудал ("хуурамч AI" хувилбар). Одоогийн хиймэл оюун ухаанд эрх мэдэл, зорилго байхгүй ч, хэрэв ирээдүйн бие даасан системүүд илүү идэвхтэй байх юм бол тэдгээр нь буруу тодорхойлсон зорилгын улмаас зөвшөөрөлгүй арилжаа хийхгүй, хууль тогтоомж зөрчихгүй байхын тулд хатуу хязгаарлалт, хяналт тавих шаардлагатай.

Ёс зүйн хэрэглээ ба хүний ​​нөлөө

Эцэст нь, ёс суртахууны талаархи өргөн хүрээний асуудлууд:

• Ажлын байрыг нүүлгэн шилжүүлэх: Хэрэв хиймэл оюун ухаан хүний ​​оролцоогүйгээр даалгавруудыг гүйцэтгэж чадвал тэдгээр ажилд юу тохиолдох вэ? Түүхээс харахад технологи нь зарим ажлын байрыг автоматжуулдаг ч заримыг нь бий болгодог. Шилжилт нь автоматжуулсан даалгаварт ур чадвар эзэмшсэн ажилчдын хувьд зовлонтой байж болно. Нийгэмд ур чадвараа дээшлүүлэх, боловсрол олгох, эдийн засгийн дэмжлэгийг дахин эргэцүүлэн бодох замаар үүнийг зохицуулах шаардлагатай болно (зарим нь хиймэл оюун ухаан нь олон ажлыг автоматжуулсан тохиолдолд бүх нийтийн суурь орлого гэх мэт санааг шаарддаг гэж үздэг). Судалгаанаас харахад янз бүрийн мэдрэмжүүд байгаа нь нэг судалгаагаар ажилчдын гуравны нэг нь хиймэл оюун ухаан нь ажлын байрыг солих талаар санаа зовдог бол бусад нь энэ нь хүнд хэцүү бэрхшээлийг арилгах гэж үздэг.

• Хүний ур чадварын элэгдэл: Хэрэв хиймэл оюун ухааны багш нар зааж, хиймэл оюун ухааны автомат нисгэгчид жолоодож, AI код бичвэл хүмүүс эдгээр чадвараа алдах уу? AI-д хэт найдах нь хамгийн муу тохиолдолд мэргэжлийн ур чадвараа алддаг; Энэ нь хиймэл оюун ухаан тусалсан ч хүмүүс суурь мэдлэгийг сурсан хэвээр байхын тулд боловсрол, сургалтын хөтөлбөрүүдэд тохируулах шаардлагатай зүйл юм.

• Ёс суртахууны шийдвэр гаргах: AI-д хүний ​​ёс суртахууны үнэлэмж дутагдаж байна. Эрүүл мэндийн тусламж үйлчилгээ эсвэл хуулийн хувьд зөвхөн өгөгдөлд тулгуурласан шийдвэр нь хувь хүний ​​хувьд өрөвдөх сэтгэл, шударга ёстой зөрчилдөж болзошгүй. Бид ёс зүйн тогтолцоог хиймэл оюун ухаан (AI-ийн ёс зүйн судалгааны салбар, жишээ нь, хиймэл оюун ухааны шийдвэрийг хүний ​​үнэт зүйлстэй уялдуулах гэх мэт) болгон кодлох хэрэгтэй байж магадгүй. Наад зах нь, ёс суртахууны үндэслэлтэй шийдвэр гаргахад хүмүүсийг хяналтанд байлгахыг зөвлөж байна.

• Хүртээмжтэй байдал: AI-ийн ашиг тусыг өргөнөөр түгээх нь ёс зүйн зорилго юм. Зөвхөн том компаниуд дэвшилтэт хиймэл оюун ухааныг төлж чадвал жижиг бизнесүүд эсвэл ядуу бүс нутгууд ардаа үлдэж магадгүй юм. Нээлттэй эх сурвалжийн хүчин чармайлт, боломжийн үнэтэй хиймэл оюун ухааны шийдлүүд нь хандалтыг ардчилсан болгоход тусална. Түүнчлэн, интерфэйсүүд нь хиймэл оюун ухааны хэрэгслүүдийг (өөр өөр хэл, хөгжлийн бэрхшээлтэй хүмүүст зориулсан хүртээмж гэх мэт) ашиглах боломжтой байхаар зохион бүтээгдсэн байх ёстой, ингэснээр бид "Хэн AI туслахтай, хэн нь туслахгүй" гэсэн шинэ дижитал хуваагдлыг бий болгохгүйн тулд.

Одоогийн эрсдэлийг бууруулах: Эерэг тал нь компаниуд хиймэл оюун ухааныг нэвтрүүлэхийн хэрээр эдгээр асуудлын талаарх мэдлэг, арга хэмжээ нэмэгдэж байна. 2023 оны сүүл гэхэд хиймэл оюун ухаан ашигладаг компаниудын бараг тал хувь нь алдаатай байх зэрэг эрсдлийг бууруулахын тулд идэвхтэй ажиллаж байсан ( 2023 оны AI-ийн төлөв: Generative AI-ийн гарсан жил | McKinsey ) ( AI-ийн төлөв байдал: Дэлхийн судалгаа | McKinsey ) бөгөөд энэ тоо өссөөр байна. Техникийн фирмүүд хиймэл оюун ухааны ёс зүйн зөвлөлүүдийг байгуулсан; Засгийн газрууд журмын төсөл боловсруулж байна. Хамгийн гол нь дараа нь хариу үйлдэл үзүүлэхийн оронд ёс зүйг хиймэл оюун ухааны хөгжилд анхнаасаа (“Загвар зохион бүтээх ёс зүй”) оруулах явдал юм.

Бэрхшээлүүдийн талаар дүгнэж хэлэхэд: хиймэл оюун ухаанд илүү бие даасан байдал олгох нь хоёр талдаа иртэй сэлэм юм. Энэ нь үр ашиг, инновацийг бий болгож чадна, гэхдээ энэ нь өндөр хариуцлага шаарддаг. Ирэх жилүүдэд технологийн шийдлүүд (AI зан төлөвийг сайжруулах), процессын шийдлүүд (бодлого ба хяналтын тогтолцоо), магадгүй шинэ стандартууд эсвэл гэрчилгээнүүд (хөдөлгүүр эсвэл электроникийн өнөөгийнх шиг хиймэл оюун ухааны системийг аудит хийж, баталгаажуулсан байж магадгүй) холилдсон байх магадлалтай. Эдгээр сорилтуудыг амжилттай даван туулах нь хүний ​​сайн сайхан байдал, итгэлцлийг нэмэгдүүлэхийн тулд бие даасан хиймэл оюун ухааныг нийгэмд хэр зэрэг саадгүй оруулахыг тодорхойлох болно.

Дүгнэлт

Генератив хиймэл оюун ухаан нь шинэ туршилтаас бидний амьдралын өнцөг булан бүрийг хамарсан хувиргах ерөнхий зориулалтын технологи болж хурдацтай хөгжиж байна. Энэхүү цагаан баримт бичигт 2025 он гэхэд хиймэл оюун ухааны системүүд хэрхэн нийтлэл бичиж, график дизайн хийх, программ хангамжийг кодлох, үйлчлүүлэгчидтэй чатлах, эмнэлгийн тэмдэглэлийг нэгтгэн дүгнэх, оюутнуудад хичээл заах, нийлүүлэлтийн сүлжээг оновчтой болгох, санхүүгийн тайланг хэрхэн боловсруулж байгааг судалсан болно. Хамгийн чухал нь эдгээр ажлуудын ихэнхийг хийхэд хиймэл оюун ухаан нь хүний ​​оролцоогүйгээр , ялангуяа нарийн тодорхойлогдсон, давтагдах боломжтой ажлуудад ажиллах боломжтой. Компаниуд болон хувь хүмүүс хиймэл оюун ухаанд эдгээр үүргээ бие даан биелүүлж, хурд, цар хүрээний үр шимийг хүртэхэд итгэж эхэлж байна.

2035 оныг харвал бид хиймэл оюун ухаан нь илүү өргөн хүрээтэй хамтран ажиллагч болох эриний ирмэг дээр зогсож байна - ихэнхдээ хүмүүс онцгой зүйлд анхаарлаа төвлөрүүлж, өдөр тутмын ажлыг зохицуулдаг үл үзэгдэх дижитал ажиллах хүч юм Бид хиймэл оюун ухаан нь манай зам дээр машин, ачааны машиныг найдвартай жолоодох, агуулах дахь бараа материалыг нэг шөнийн дотор удирдах, бидний асуултад мэдлэгтэй хувийн туслахаар хариулж, дэлхийн өнцөг булан бүрт байгаа оюутнуудад ганцаарчилсан зааварчилгаа өгөх, тэр ч байтугай анагаах ухааны шинэ аргуудыг илрүүлэхэд туслах болно гэж найдаж байна. Хиймэл оюун ухаан зааварчилгааг идэвхгүй дагахаас идэвхтэй шийдлийг бий болгоход шилжих үед хэрэгсэл ба агентын хоорондох шугам бүдгэрнэ.

Гэсэн хэдий ч энэхүү бие даасан хиймэл оюун ухааны ирээдүй рүү аялахдаа болгоомжтой хандах хэрэгтэй. Бидний дурьдсанчлан, домэйн бүр өөрийн гэсэн хязгаарлалт, үүрэг хариуцлагыг авчирдаг:

• Өнөөдрийн бодит байдлыг шалгах: хиймэл оюун ухаан алдаагүй биш. Энэ нь хэв маягийг таних, контент үүсгэх тал дээр гайхалтай боловч хүний ​​​​хувьд жинхэнэ ойлголт, нийтлэг ойлголт дутмаг. Тиймээс одоогоор хүний ​​хяналт аюулгүй байдлын сүлжээ хэвээр байна. Хиймэл оюун ухаан хаана бие даан нисэхэд бэлэн байгааг (мөн хаана ч байхгүй) таних нь маш чухал юм. Өнөөдөр олон амжилтууд нь хүн-AI багийн загвараас гарч ирсэн бөгөөд бүрэн бие даасан байдал хараахан ухаалаг болоогүй тохиолдолд энэхүү эрлийз арга нь үнэ цэнэтэй хэвээр байх болно.

• Маргаашийн амлалт: Загварын архитектур, сургалтын арга техник, хяналтын механизмын дэвшлийн ачаар хиймэл оюун ухааны чадавхи улам өргөжих болно. Дараагийн 10 жилийн судалгаа, боловсруулалт нь одоогийн өвдөлтийн олон асуудлыг шийдэж чадна (хий үзэгдэлийг багасгах, тайлбарлах чадварыг сайжруулах, хиймэл оюун ухааныг хүний ​​үнэт зүйлстэй нийцүүлэх). Хэрэв тийм бол 2035 он гэхэд хиймэл оюун ухааны системүүд илүү хүчтэй бие даасан байх болно. Энэхүү баримт бичгийн төсөөлөл нь хиймэл оюун ухааны багш нараас эхлээд хувиараа бизнес эрхлэгчид хүртэл бидний бодит байдал байж магадгүй, эсвэл өнөөдөр төсөөлөхөд бэрх инновациар ч давж гарсан байх.

• Хүний үүрэг ба дасан зохицох чадвар: Хиймэл оюун ухаан хүнийг шууд орлохоос илүүтэйгээр бид дүрүүд өөрчлөгдөнө гэж таамаглаж байна. ухаантай ажиллах чадвартай болох ба түүнийг удирдан чиглүүлэх, баталгаажуулах, өрөвдөх сэтгэл, стратегийн сэтгэлгээ, асуудлыг цогцоор нь шийдвэрлэх зэрэг хүний ​​тодорхой давуу талыг шаарддаг ажлын тал дээр анхаарлаа төвлөрүүлэх шаардлагатай болно. Боловсрол, ажиллах хүчний сургалт нь эдгээр өвөрмөц хүний ​​ур чадвар, мөн хүн бүрийн хиймэл оюун ухааны мэдлэгийг онцлоход чиглэгдэх ёстой. Бодлого боловсруулагчид болон бизнесийн удирдагчид хөдөлмөрийн зах зээл дэх шилжилтийг төлөвлөж, автоматжуулалтад өртсөн хүмүүст дэмжлэг үзүүлэх тогтолцоог хангах ёстой.

• Ёс зүй ба засаглал: Магадгүй хамгийн чухал нь хиймэл оюун ухааны ёс зүйн хэрэглээ ба засаглалын тогтолцоо нь энэхүү технологийн өсөлтийг дэмжих ёстой. Итгэл бол үрчлэлтийн мөнгөн тэмдэгт бөгөөд хүмүүс аюулгүй гэдэгт итгэж байгаа тохиолдолд л хиймэл оюун ухаанд машин жолоодох эсвэл мэс засалд туслах болно. Энэхүү итгэлцлийг бий болгохын тулд нарийн шалгалт, ил тод байдал, оролцогч талуудын оролцоо (жишээлбэл, эмнэлгийн хиймэл оюун ухааныг боловсруулахад эмч нарыг татан оролцуулах, хиймэл оюун ухааны боловсролын хэрэгсэлд багш нарыг татан оролцуулах) болон зохих зохицуулалт орно. Дайны үед AI буюу AI гэх мэт сорилтуудыг даван туулахын тулд олон улсын хамтын ажиллагаа шаардлагатай байж болох бөгөөд ингэснээр хариуцлагатай ашиглах дэлхийн хэм хэмжээг баталгаажуулах болно.

Эцэст нь хэлэхэд, хиймэл оюун ухаан нь дэвшлийн хүчирхэг хөдөлгүүр юм. Үүнийг ухаалгаар ашиглавал хүмүүсийг уйтгар гунигаас ангижруулж, бүтээлч сэтгэлгээг нээж, үйлчилгээг хувийн болгож, дутагдлыг арилгах боломжтой (мэргэжилтнүүд ховор байдаг газарт туршлага авчрах). хүний ​​нөөц бололцоог хязгаарлах бус өсгөх байдлаар ашиглах явдал юм . Ойрын хугацаанд энэ нь хиймэл оюун ухааныг удирдан чиглүүлэхийн тулд хүмүүсийг цаг алдалгүй байлгах гэсэн үг юм. Урт хугацаанд энэ нь хүмүүнлэгийн үнэт зүйлсийг хиймэл оюун ухааны системийн гол цөм болгон кодлох, ингэснээр тэдгээр нь бие даан ажиллаж байсан ч бидний хамтын ашиг сонирхолд нийцүүлэн ажиллах гэсэн үг юм.

Домэйн	Өнөөдөр найдвартай бие даасан байдал (2025)	2035 он гэхэд найдвартай бие даасан байдал
Бичлэг ба агуулга	- Тогтмол мэдээ (спорт, орлого) автоматаар үүсгэгддэг.- AI-аар хураангуйлсан бүтээгдэхүүний тойм.- Хүний засварлах нийтлэл эсвэл имэйлийн ноорог. ( Philana Patterson – ONA Community Profile ) ( Амазон AI ашиглан хэрэглэгчийн шүүмжийг сайжруулдаг )	- Ихэнх мэдээ, маркетингийн контентыг бодит үнэн зөвөөр автоматаар бичдэг.- AI нь хамгийн бага хяналттайгаар бүрэн нийтлэл, хэвлэлийн мэдээ гаргадаг.- Хүсэлтийн дагуу өндөр хувийн болгосон контент.
Дүрслэх урлаг ба дизайн	- AI нь сануулгаас зураг үүсгэдэг (хүн хамгийн сайныг сонгодог).- Уран зохиолын үзэл баримтлал, дизайны хувилбаруудыг бие даан бүтээсэн.	- AI нь бүрэн хэмжээний видео/кино үзэгдэл, нарийн төвөгтэй графикуудыг бүтээдэг.- Тодорхойлолтыг хангасан бүтээгдэхүүн/архитектурын генератив дизайн.- Хүсэлтийн дагуу бүтээгдсэн хувийн мэдээллийн хэрэгсэл (зураг, видео).
Програм хангамжийн кодчилол	- AI нь кодыг автоматаар бөглөж, энгийн функцуудыг бичдэг (хэвлэгчээр хянуулсан).- Автоматжуулсан тест үүсгэх, алдааны зөвлөмж. ( Copilot дээрх кодчилол: 2023 өгөгдөл нь кодын чанарт үзүүлэх дарамтыг (2024 оны төсөөллийг оруулаад) - GitClear ) ( GitHub Copilot AI кодын туслахуудын судалгааны тайланг тэргүүлж байна -- Visual Studio сэтгүүл )	- AI нь техникийн үзүүлэлтээс эхлээд бүх функцийг найдвартай хэрэгжүүлдэг.- Автономит дибаг хийх, мэдэгдэж буй загварт зориулсан кодын засвар үйлчилгээ.- Хүний оролцоо багатай бага кодтой програм бүтээх.
Харилцагчийн үйлчилгээ	- Чатбот нь түгээмэл асуултуудад хариулж, энгийн асуудлуудыг шийддэг (хөгжлийн нарийн төвөгтэй тохиолдлууд).- AI нь зарим суваг дээрх ердийн лавлагааны ~70% -ийг зохицуулдаг. ( 2025 оны хиймэл оюун ухааны хэрэглэгчийн үйлчилгээний 59 статистик ) ( 2030 он гэхэд үйлчлүүлэгчтэй харилцах үеийн шийдвэрийн 69% нь ... )	- Хиймэл оюун ухаан нь нарийн төвөгтэй асуулга зэрэг ихэнх үйлчлүүлэгчтэй харилцах харилцааг эцэс төгсгөлгүй зохицуулдаг.- Үйлчилгээний хөнгөлөлт (буцаан олголтын мөнгө, шинэчлэл)-д бодит цагийн хиймэл оюун ухаанаар шийдвэр гаргах.- Зөвхөн хурцадмал байдал эсвэл онцгой тохиолдлуудад хүний ​​агентууд.
Эрүүл мэнд	- AI нь эмнэлгийн тэмдэглэл боловсруулдаг; Аль эмч нар баталгаажуулдаг оношийг санал болгодог.- AI зарим сканнер (радиологи) хяналттай уншдаг; энгийн тохиолдлуудыг шүүнэ. ( AI-ийн эмнэлгийн дүрслэлийн бүтээгдэхүүн 2035 он гэхэд тав дахин өснө )	- AI нь нийтлэг өвчнийг найдвартай оношилж, ихэнх эмнэлгийн зургийг тайлбарладаг.- AI нь өвчтөнүүдийг хянаж, тусламж үйлчилгээ үзүүлдэг (жишээ нь: эм хэрэглэх сануулга, яаралтай тусламжийн дохио). эмч нар нарийн төвөгтэй тусламж үйлчилгээнд анхаарлаа хандуулдаг.
Боловсрол	- AI багш нар оюутны асуултад хариулж, дадлагын асуудал үүсгэдэг (багш хянадаг).- AI нь дүн тогтооход тусалдаг (багшийн дүгнэлттэй). ([K-12 боловсролын үүсмэл хиймэл оюун ухаан	Applify-ийн судалгааны тайлан]( https://www.applify.co/research-report/gen-ai-for-k12#:~:text=AI%20tutors%3A%20Virtual%20AI,individual%20learning%20styles%20and%20paces ))
Логистик	- AI нь хүргэх зам, сав баглаа боодолыг оновчтой болгодог (хүмүүс зорилго тавьдаг). ( Логистик дахь хиймэл оюун ухааныг ашиглах шилдэг тохиолдлууд )	- AI хянагчаар хянагддаг, ихэвчлэн өөрөө жолооддог хүргэлтүүд (ачааны машин, дрон).- AI нь тасалдалтай холбоотой ачааг бие даан өөрчилдөг ба бараа материалыг тохируулдаг.- AI-аар удирддаг нийлүүлэлтийн сүлжээний төгсгөл хүртэлх зохицуулалт (захиалга, түгээлт).
Санхүү	- AI нь санхүүгийн тайлан/мэдээний хураангуйг үүсгэдэг (хүний ​​хяналттай).- Робо зөвлөхүүд энгийн багцуудыг удирддаг; AI чат нь хэрэглэгчийн хүсэлтийг зохицуулдаг. ( Үйлдвэрлэлийн хиймэл оюун ухаан санхүүжүүлэхэд ирж байна )	- AI шинжээчид хөрөнгө оруулалтын зөвлөмж, эрсдэлийн тайланг өндөр нарийвчлалтайгаар гаргадаг.- Тогтоосон хязгаарт бие даасан арилжаа хийх, багцын тэнцвэржүүлэх.- AI нь стандарт зээл/нэхэмжлэлийг автоматаар баталдаг; хүмүүс үл хамаарах зүйлийг зохицуулдаг.

Лавлагаа:

1. Паттерсон, Филана. Автомат орлогын түүхүүд үрждэг . Associated Press (2015) – AP-ийн автоматжуулсан хэдэн мянган орлогын тайланг ямар ч зохиолчгүйгээр гаргасныг дүрсэлсэн ( Автоматжуулсан орлогын түүхүүд үрждэг | Associated Press ).

2. McKinsey & Company. 2024 оны эхэн үеийн хиймэл оюун ухааны төлөв байдал: генийн AI-ийн хэрэглээ хурдацтай нэмэгдэж, үнэ цэнийг бий болгож эхлэв . (2024) – Хиймэл оюун ухааныг тогтмол ашигладаг байгууллагуудын 65%-ийг мэдээлсэн нь 2023 оноос бараг хоёр дахин нэмэгдсэн ( 2024 оны эхэн үеийн хиймэл оюун ухааны төлөв байдал | McKinsey ), эрсдэлийг бууруулах хүчин чармайлтын талаар хэлэлцсэн ( The State of AI: Global Survey | McKinsey ).

3. Гартнер. ChatGPT-ээс гадна: Аж ахуйн нэгжүүдэд зориулсан хиймэл хиймэл оюун ухааны ирээдүй . (2023) – 2030 он гэхэд киноны 90% нь хиймэл оюун ухаан ( Үйлдвэрлэл, аж ахуйн нэгжүүдэд зориулсан хиймэл оюун ухааны ашиглалтын тохиолдлууд ) байж магадгүй гэж таамаглаж, эмийн загвар ( , аж ахуйн нэгжүүдэд зориулсан хиймэл хиймэл оюун ухааны ашиглалтын тохиолдлууд ) гэх мэт хиймэл хиймэл оюун ухааны ашиглалтын тохиолдлуудыг онцолжээ.

4. Twipe. Сэтгүүлчдийн мэдээллийн танхимд хиймэл оюун ухааны хэрэгслийг ашиглах 12 арга . (2024) – Мэдээллийн мэдээллийн хэрэгсэл дэх “Клара” хиймэл оюун ухааны жишээ, нийтлэлийн 11%-ийг бичиж, хүний ​​редакторууд хиймэл оюун ухааны бүх агуулгыг хянадаг ( Сэтгүүлчдийн мэдээллийн танхимд хиймэл оюун ухааны хэрэгслийг ашиглах 12 арга - Twipe ).

5. Amazon.com мэдээ. Амазон нь хиймэл оюун ухааны тусламжтайгаар хэрэглэгчийн сэтгэгдлийг сайжруулдаг . (2023) – Худалдан авагчдад туслах зорилгоор хиймэл оюун ухаанаар үүсгэсэн тоймыг бүтээгдэхүүний хуудсан дээр зарладаг ( Амазон нь хиймэл оюун ухааны тусламжтайгаар хэрэглэгчийн сэтгэгдлийг сайжруулдаг ).

6. Зэндэск. 59 AI хэрэглэгчийн үйлчилгээний статистик 2025 . (2023) – CX байгууллагуудын гуравны хоёроос илүү хувь нь хиймэл хиймэл оюун ухаан нь үйлчилгээнд “дулаан” нэмнэ ( 2025 он гэхэд хиймэл оюун ухаантай хэрэглэгчийн үйлчилгээний 59 статистик ) болон эцсийн дүндээ хэрэглэгчийн харилцан үйлчлэлийн 100% ( 2025 оны AI хэрэглэгчийн үйлчилгээний 59 статистик ) хиймэл оюун ухааныг урьдчилан таамаглаж байгааг харуулж байна.

7. Futurum Research & SAS. Туршлага 2030: Хэрэглэгчийн туршлагын ирээдүй . (2019) – Судалгаанаас харахад брэндүүд 2030 он гэхэд хэрэглэгчидтэй харилцах явцад гаргасан шийдвэрийн ~69%-ийг ухаалаг машинууд гаргана гэж найдаж байна ( CX рүү шилжихийг дахин төсөөлөхийн тулд маркетерууд эдгээр 2 зүйлийг хийх ёстой ).

8. Датаику. Логистик дахь хиймэл оюун ухааныг ашиглах шилдэг тохиолдлууд . (2023) – GenAI нь ачааллыг хэрхэн оновчтой болгож (ачааны машины хоосон зайг ~30%-иар бууруулах) ( Логистик дахь хиймэл оюун ухааныг ашиглах шилдэг тохиолдлууд ) болон мэдээ сканнердах замаар нийлүүлэлтийн гинжин хэлхээний эрсдэлийг дарцагладаг талаар тайлбарласан.

9. Visual Studio сэтгүүл. GitHub Copilot нь хиймэл оюун ухааны кодын туслахуудын судалгааны тайланг тэргүүлж байна . (2024) – Gartner-ийн стратеги төлөвлөлтийн таамаглал: 2028 он гэхэд аж ахуйн нэгжийн хөгжүүлэгчдийн 90% нь AI кодын туслахуудыг ашиглах болно (2024 онд 14% байсан) ( GitHub Copilot AI Code Assistant-ийн судалгааны тайланг тэргүүлдэг -- Visual Studio сэтгүүл ).

10. Bloomberg мэдээ. BloombergGPT-ийг танилцуулж байна . (2023) – Bloomberg-ийн 50B-параметрт загварт зориулсан санхүүгийн даалгаварт чиглэсэн, асуулт хариулт, дүн шинжилгээ хийхэд зориулсан терминалд суурилуулсан ( Үйлдвэрлэлийн хиймэл оюун ухаан санхүүжүүлэхээр ирж байна ) дэлгэрэнгүй танилцуулна.

Үүний дараа унших дуртай нийтлэлүүд:

🔗 Хиймэл оюун ухаан орлож чадахгүй ажлын байрууд – мөн хиймэл оюун ухаан ямар ажлыг орлох вэ?
Хиймэл оюун ухааны саатлаас аль нь аюулгүй, аль нь эрсдэлд хамгийн их өртөж байгааг судалж, хөгжиж буй ажлын байрны талаарх дэлхийн хэтийн төлөв.

🔗 AI нь хөрөнгийн зах зээлийг урьдчилан таамаглаж чадах уу?
Хөрөнгийн зах зээлийн таамаглалд хиймэл оюун ухааныг ашиглах чадвар, хязгаарлалт, ёс зүйн талаар гүнзгий судлах.

🔗 Генератив AI-г кибер аюулгүй байдалд хэрхэн ашиглах вэ?
Аномали илрүүлэхээс эхлээд аюулын загварчлал хүртэл кибер аюулаас хамгаалахын тулд хиймэл хиймэл оюун ухаан хэрхэн хэрэглэгдэж байгааг олж мэдээрэй.