Хиймэл оюун ухааны ирээдүй юу вэ?

Хиймэл оюун ухааны ирээдүй юу вэ?

Товч хариулт: Хиймэл оюун ухааны ирээдүй нь илүү их чадавхийг илүү хатуу хүлээлттэй хослуулсан: энэ нь асуултанд хариулахаас даалгавруудыг "хамтран ажиллагч" маягаар гүйцэтгэхэд шилжих бол төхөөрөмж дээрх жижиг загварууд хурд болон нууцлалын хувьд өргөжин тэлэх болно. Хиймэл оюун ухаан нь өндөр эрсдэлтэй шийдвэрт нөлөөлдөг бол итгэлцлийн онцлог шинж чанарууд - аудит, хариуцлага, утга учиртай давж заалдах - хэлэлцээр хийх боломжгүй болно.

Гол дүгнэлтүүд:

Агентууд : Алдаа дутагдлыг анзаарагдахгүй өнгөрөхөөс сэргийлж, зориудаар шалгаж, цогц ажлуудад хиймэл оюун ухааныг ашиглаарай.

Зөвшөөрөл : Өгөгдөлд хандах хандалтыг тохиролцсон зүйл гэж үзэх; зөвшөөрөл авах аюулгүй, хууль ёсны, нэр хүндийн хувьд аюулгүй замыг бий болгох.

Дэд бүтэц : Бүтээгдэхүүнд хиймэл оюун ухааныг анхдагч давхарга болгон төлөвлөх бөгөөд ажиллах хугацаа болон интеграцийг нэн тэргүүний тэргүүлэх чиглэл гэж үзэх.

Итгэлцэл : Өндөр үр дагавартай шийдвэр гаргахаасаа өмнө мөрдөх боломж, хамгаалалтын хашлага, хүний ​​​​давтамжийг бий болго.

Ур чадвар : Даалгаврын шахалтыг бууруулж, чанарыг хадгалахын тулд багуудыг асуудлыг тодорхойлох, баталгаажуулах, дүгнэлт хийх чиглэлд шилжүүлэх.

Хиймэл оюун ухааны ирээдүй юу вэ? Инфографик

Үүний дараа таны унших дуртай нийтлэлүүд:

🔗 Бүтээлч хиймэл оюун ухааны суурь загваруудыг тайлбарлав
Суурь загварууд, тэдгээрийн сургалт болон генератив хиймэл оюун ухааны хэрэглээг ойлгох.

🔗 Хиймэл оюун ухаан хүрээлэн буй орчинд хэрхэн нөлөөлдөг вэ
Хиймэл оюун ухааны эрчим хүчний хэрэглээ, ялгаруулалт болон тогтвортой байдлын тэнцвэрийг судлаарай.

🔗 Хиймэл оюун ухааны компани гэж юу вэ
Хиймэл оюун ухааны компани болон гол бизнесийн загваруудыг юу тодорхойлдог талаар суралц.

🔗 Хиймэл оюун ухааныг дээшлүүлэх нь хэрхэн ажилладаг вэ
Хиймэл оюун ухаанаар удирддаг дэлгэрэнгүй мэдээлэл үүсгэх замаар сайжруулалт нь нягтралыг хэрхэн сайжруулж байгааг хараарай.

Яагаад "Хиймэл оюун ухааны ирээдүй юу вэ?" гэнэт яаралтай мэт санагдаад байна 🚨

Энэ асуулт турбо горимд орсон хэд хэдэн шалтгаан:

  • Хиймэл оюун ухаан шинэлэг зүйлээс хэрэглээнд шилжсэн. Энэ нь одоо "гоё демо" биш, харин "энэ миний имэйл хайрцагт, миний утас, миний ажлын байр, миний хүүхдийн гэрийн даалгаварт байгаа" 😬 ( Стэнфордын хиймэл оюун ухааны индексийн тайлан 2025 )

  • Хурд нь төөрөгдүүлж байна. Хүмүүс аажмаар өөрчлөгдөхөд дуртай. Хиймэл оюун ухаан нь гэнэтийн шинэ дүрэмтэй илүү төстэй юм.

  • Бооцоо хувийн шинж чанартай болсон. Хэрэв хиймэл оюун ухаан таны ажил, хувийн нууц, суралцах чадвар, эрүүл мэндийн шийдвэрт нөлөөлдөг бол... та үүнийг төхөөрөмж шигээ харьцахаа болино. ( Pew Research Center on the Horse at the Work )

Магадгүй хамгийн том өөрчлөлт нь техникийн хувьд ч биш, сэтгэл зүйн хувьд ч байж болох юм. Хүмүүс унтаж байх үед оюун ухааныг багцалж, түрээслүүлж, суулгаж, чимээгүйхэн сайжруулж болно гэсэн санаанд дасан зохицож байна. Хэдийгээр та өөдрөг үзэлтэй байсан ч гэсэн энэ бол сэтгэл хөдлөлийн хувьд маш их зүйл юм.

Ирээдүйг бүрдүүлэгч томоохон хүчнүүд (хэн ч анзаараагүй байсан ч гэсэн) ⚙️🧠

Хэрэв бид холдуулбал "хиймэл оюун ухааны ирээдүй" нь цөөн хэдэн таталцлын хүчээр татагдах болно:

1) Тохиромжтой байдал үргэлж ялдаг... ялахгүй болтол нь 😌

Хүмүүс цаг хэмнэдэг зүйлийг ашигладаг. Хэрэв хиймэл оюун ухаан таныг илүү хурдан, тайван, баян эсвэл бага уурлуулдаг бол энэ нь дасдаг. Ёс зүй нь тодорхойгүй байсан ч гэсэн. (Тийм ээ, энэ нь эвгүй юм.)

2) Өгөгдөл бол түлш хэвээр байгаа ч "зөвшөөрөл" бол шинэ валют 🔐

Ирээдүй зөвхөн хэр их өгөгдөл байгаад биш - энэ нь ямар өгөгдлийг хууль ёсны, соёлын болон нэр хүндийн хувьд сөрөг нөлөөгүйгээр ашиглаж болоход оршино. ( Хууль ёсны үндсэн дээр ICO-ийн удирдамж )

3) Моделууд дэд бүтэц болж байна 🏗️

Хиймэл оюун ухаан "цахилгаан"-ы үүрэгт шилжиж байна - шууд утгаараа биш, харин нийгмийн хувьд. Таны тэнд байх болно гэж найдаж буй зүйл. Таны дээр нь барьж байгуулдаг зүйл. Таны ажиллахгүй болоход хараадаг зүйл.

4) Итгэлцэл нь бүтээгдэхүүний онцлог шинж чанар болно (зүүлт тайлбар биш) ✅

Бодит амьдралын шийдвэрт хиймэл оюун ухаан нөлөөлөх тусам бид дараахь зүйлийг шаардах болно:

Хиймэл оюун ухааны ирээдүйн сайн хувилбарыг юу бүрдүүлдэг вэ? ✅ (хүмүүсийн алгасдаг хэсэг)

Ирээдүйн "сайн" хиймэл оюун ухаан нь зөвхөн илүү ухаалаг биш юм. Энэ нь илүү сайн зан чанартай , илүү ил тод, хүмүүсийн амьдрах арга барилтай илүү нийцтэй байдаг. Хэрэв би үүнийг товчхон тайлбарлах шаардлагатай бол ирээдүйн хиймэл оюун ухааны сайн хувилбарт дараахь зүйлс орно.

Муу ирээдүй гэдэг нь "хиймэл оюун ухаан муухай болдог" гэсэн үг биш. Энэ бол киноны тархи. Муу ирээдүй бол илүү энгийн зүйл юм - хиймэл оюун ухаан хаа сайгүй байдаг, бага зэрэг найдваргүй, эргэлзээ төрүүлэхэд хэцүү, таны санал өгөөгүй урамшууллаар хянагддаг болдог. Дэлхийг удирддаг автомат машин шиг. Гайхалтай.

"Хиймэл оюун ухааны ирээдүй юу вэ?" гэж асуухад бидний тэвчиж, шаардаж буй ирээдүйн хэлбэр нь илүү хурц өнцөгтэй байдаг.

Харьцуулсан хүснэгт: хиймэл оюун ухааны ирээдүйн хамгийн магадлалтай "замууд" 📊🤝

Хиймэл оюун ухаан хаашаа чиглэж байгааг харуулсан (амьдрал бага зэрэг төгс бус учраас) хурдан бөгөөд бага зэрэг төгс бус хүснэгтийг энд оруулав. Үнэ нь санаатайгаар тодорхойгүй байгаагийн учир нь... үнийн загварууд сэтгэл санааны хэлбэлзэл шиг өөрчлөгддөг.

Сонголт / “Багажны чиглэл” (Үзэгчдэд) хамгийн тохиромжтой Үнийн уур амьсгал Энэ яагаад ажилладаг вэ (бас жижиг анхааруулга)
Даалгавар гүйцэтгэдэг хиймэл оюун ухааны агентууд 🧾 Багууд, үйл ажиллагаа, завгүй хүмүүс захиалга шиг Ажлын урсгалыг эхнээс нь дуустал автоматжуулдаг - гэхдээ шалгаагүй бол чимээгүйхэн эвдэж болно... ( Судалгаа: LLM дээр суурилсан бие даасан агентууд )
Төхөөрөмж дээрх жижиг хиймэл оюун ухаан 📱 Нууцлалыг эрхэмлэдэг хэрэглэгчид, захын төхөөрөмжүүд багцалсан / үнэгүй Илүү хурдан, хямд, илүү хувийн - гэхдээ үүлэн аварга компаниудаас чадвар багатай байж магадгүй ( TinyML тойм )
Олон төрлийн хиймэл оюун ухаан (текст + дүрс + аудио) 👀🎙️ Бүтээгчид, дэмжлэг, боловсрол аж ахуйн нэгжид чөлөөтэй хандах Бодит ертөнцийн нөхцөл байдлыг илүү сайн ойлгодог - мөн хяналтын эрсдэлийг нэмэгдүүлдэг, тийм ээ ( GPT-4o системийн карт )
Салбарын мэргэшсэн загварууд 🏥⚖️ Зохицуулалттай байгууллагууд, мэргэжилтнүүд үнэтэй, уучлаарай Нарийн домэйнд илүү өндөр нарийвчлалтай - гэхдээ эгнээний гадна талд хэврэг байж болно
Нээлттэй экосистемүүд 🧩 Хөгжүүлэгчид, шинээр бүтээгчид, стартапууд үнэгүй + тооцоолол Инновацийн хурд маш өндөр - чанар нь хямдралтай барааны дэлгүүр гэх мэт харилцан адилгүй байдаг
Хиймэл оюун ухааны аюулгүй байдал + засаглалын давхаргууд 🛡️ Аж ахуйн нэгжүүд, төрийн хэвшил "Итгэлцлийн төлөө мөнгө төлөх" Эрсдэлийг бууруулж, аудитыг нэмэгдүүлдэг - гэхдээ байршуулалтыг удаашруулдаг (энэ нь гол санаа юм) ( NIST AI RMF , ЕХ-ны AI тухай хууль )
Синтетик өгөгдлийн дамжуулах хоолой 🧪 Машины ур чадварын багууд, бүтээгдэхүүн бүтээгчид багаж хэрэгсэл + дэд бүтцийн зардал Бүх зүйлийг хусахгүйгээр сургахад тусалдаг - гэхдээ далд гажуудлыг нэмэгдүүлж чадна ( NIST нь ялгаварлан гадуурхсан хувийн синтетик өгөгдөл дээр )
Хүн-хиймэл оюун ухааны хамтын ажиллагааны хэрэгслүүд ✍️ Хүн бүр мэдлэгийн ажил хийдэг бага ба дунд Гаралтын чанарыг сайжруулдаг - гэхдээ хэрэв та хэзээ ч дадлага хийвэл ур чадварыг уйтгартай болгож болзошгүй ( OECD нь хиймэл оюун ухаан болон ур чадварын эрэлтийг өөрчлөх талаар )

Ганцхан "ялагч" дутагдаж байна. Ирээдүй бол орооцолдсон холимог байх болно. Яг л хоолныхоо талыг нь асуугаагүй ч идэж байгаа буфет шиг.

Илүү нарийвчлан авч үзвэл: Хиймэл оюун ухаан таны хамт ажиллагч болно (робот зарц биш) 🧑💻🤖

Хамгийн том өөрчлөлтүүдийн нэг бол хиймэл оюун ухаан "асуултанд хариулах"-аас ажил хийх . ( Судалгаа: LLM-д суурилсан бие даасан агентууд )

Энэ нь иймэрхүү харагдаж байна:

  • хэрэгслүүдээрээ дамжуулан ноороглох, засварлах, нэгтгэн дүгнэх

  • хэрэглэгчийн мессежийг ангилах

  • код бичиж, дараа нь туршиж, дараа нь шинэчилнэ

  • хуваарь төлөвлөх, тасалбар удирдах, системүүдийн хооронд мэдээлэл шилжүүлэх

  • хяналтын самбарыг ажиглаж, шийдвэр гаргахад түлхэц өгөх

Гэхдээ хүний ​​үнэн энд байна: хиймэл оюун ухааны хамгийн сайн хамт ажиллагч ид шид мэт санагдахгүй. Энэ нь дараах байдлаар мэдрэгдэх болно:

  • заримдаа ер бусын утгатай чадварлаг туслах

  • уйтгартай ажлуудыг хурдан хийдэг

  • заримдаа буруу байхдаа өөртөө итгэлтэй байдаг (өө) ( Судалгаа: LLM-д хий үзэгдэл )

  • мөн та үүнийг хэрхэн тохируулснаас ихээхэн хамаарна

Ажил дээрх хиймэл оюун ухааны ирээдүй “хиймэл оюун ухаан бүгдийг орлоно” гэхээсээ илүү “хиймэл оюун ухаан ажлын багцыг өөрчилдөг” байх болно. Та дараах зүйлсийг харах болно:

  • цэвэр анхан шатны "бухимдал"-ын үүрэг цөөн

  • хяналт + стратеги + хэрэгслийн хэрэглээг хослуулсан илүү холимог үүрэг

  • шүүлт, амт, хариуцлагад илүү их ач холбогдол өгдөг

Энэ нь хүн бүрт цахилгаан багаж өгөхтэй адил юм. Хүн бүр мужаан болдоггүй ч хүн бүрийн ажлын байр өөрчлөгддөг.

Ойрхон харах: жижиг хиймэл оюун ухааны загварууд болон төхөөрөмж дээрх оюун ухаан 📱⚡

Бүх зүйл аварга том үүлэн тархи биш байх болно. Хиймэл оюун ухааны ирээдүй юу вэ? нь хиймэл оюун ухаан жижиг болж, хямд болж, таны байгаа газарт ойртох явдал юм. ( TinyML тойм )

Төхөөрөмж дээрх хиймэл оюун ухаан гэдэг нь:

  • хурдан хариу үйлдэл (бага хүлээлт)

  • нууцлалын илүү их боломж (өгөгдөл нь орон нутагтаа хэвээр байна)

  • интернетийн хандалтаас бага хамааралтай байх

  • бүхэл бүтэн амьдралаа сервер рүү илгээх шаардлагагүй илүү хувийн тохиргоо

Тийм ээ, буултууд байдаг:

  • жижиг загварууд нь нарийн төвөгтэй шалтгаантай тэмцэж магадгүй юм

  • шинэчлэлтүүд удаан байж магадгүй

  • төхөөрөмжийн хязгаарлалт чухал

Гэсэн хэдий ч энэ чиглэлийг дутуу үнэлдэг. Энэ нь "Хиймэл оюун ухаан бол таны зочилдог вэбсайт" болон "Хиймэл оюун ухаан бол таны амьдрал чимээгүйхэн найддаг онцлог" гэсэн ойлголтуудын хоорондох ялгаа юм. Автоматаар засахтай адил, гэхдээ... илүү ухаалаг. Мөн таны хамгийн сайн найзын нэрний талаар бага буруу ойлголттой болно гэж найдаж байна 😵

Ойрхон харах: олон төрлийн хиймэл оюун ухаан - хиймэл оюун ухаан харж, сонсож, тайлбарлаж чаддаг үе 🧠👀🎧

Текст хэлбэрээр бичих хиймэл оюун ухаан хүчирхэг боловч олон горимт хиймэл оюун ухаан нь дараах зүйлийг тайлбарлаж чаддаг тул тоглоомыг өөрчилдөг

  • зураг (дэлгэцийн зураг, диаграмм, бүтээгдэхүүний зураг)

  • аудио (уулзалт, дуудлага, орчны дохио)

  • видео (журмууд, хөдөлгөөн, үйл явдлууд)

  • болон холимог контекстүүд (жишээ нь “энэ маягт БА энэ алдааны мэдэгдэлд юу нь буруу байна вэ”) ( GPT-4o системийн карт )

Энэ бол хиймэл оюун ухаан хүмүүсийн ертөнцийг хэрхэн хүлээн авч байгаатай ойртох үе юм. Энэ нь сэтгэл хөдөлгөм... бас жаахан аймшигтай юм.

Давуу тал:

  • илүү сайн сургалт болон хүртээмжтэй хэрэгслүүд

  • илүү сайн эмнэлгийн ангиллын дэмжлэг (хатуу хамгаалалттай)

  • илүү байгалийн интерфэйсүүд

  • "Үгээр тайлбарлах" саад бэрхшээлүүд багассан

Сул тал:

Энэ бол нийгэм тав тухтай байдлыг арилжаалах нь үнэ цэнэтэй эсэхийг шийдэх ёстой хэсэг юм. Түүхийн хувьд нийгэм урт хугацааны сэтгэлгээнд тийм ч сайн биш байсан. Бид илүү "өө гялалзсан!" гэж боддог. 😬✨

Итгэлцлийн асуудал: аюулгүй байдал, засаглал, "нотолгоо" 🛡️🧾

Шуудхан хэлэхэд хиймэл оюун ухааны ирээдүйг зөвхөн чадвараар бус, итгэлцэлээр NIST хиймэл оюун ухааны эрсдэлийн удирдлагын хүрээ 1.0 )

Учир нь хиймэл оюун ухаан хүрэх үед:

  • ажилд авах

  • зээл олгох

  • эрүүл мэндийн зөвлөгөө

  • хууль ёсны шийдвэрүүд

  • боловсролын үр дүн

  • аюулгүй байдлын системүүд

  • нийтийн үйлчилгээ

...та зүгээр л мөрөө хавчаад "загвар хий үзэгдэл харсан" гэж хэлж болохгүй. Энэ нь хүлээн зөвшөөрөгдөхгүй. ( ЕХ-ны хиймэл оюун ухааны тухай хууль: Журам (ЕХ) 2024/1689 )

Тиймээс бид илүү ихийг харах болно:

  • аудит (загварын зан төлөвийн туршилт)

  • хандалтын хяналт (хэн юу хийж чадах вэ)

  • хяналт (буруу ашиглалт болон алдагдлыг шалгах)

  • тайлбарлах чадварын давхаргууд (төгс биш ч гэсэн юу ч үгүй ​​байснаас дээр)

  • хамгийн чухал хүмүүсийн хяналтын шугам хоолой NIST AI RMF )

Тийм ээ, зарим хүмүүс үүнийг инноваци удаашруулж байна гэж гомдоллох болно. Гэхдээ энэ нь суудлын бүс жолоодлогыг удаашруулж байна гэж гомдоллохтой адил юм. Техникийн хувьд... мэдээж... гэхдээ боль л доо.

Ажлын байр ба ур чадвар: эвгүй дунд үе шат (одоогийн эрч хүч гэж нэрлэдэг) 💼😵💫

Олон хүн хиймэл оюун ухаан тэдний ажлыг булааж авах эсэх талаар тодорхой хариулт авахыг хүсдэг.

Илүү шулуун хариулт нь: хиймэл оюун ухаан өөрчлөх бөгөөд зарим албан тушаалын хувьд энэ өөрчлөлт нь техникийн хувьд "бүтцийн өөрчлөлт" байсан ч орлуулах мэт санагдах болно. (Энэ бол корпорацийн хэл бөгөөд картон цаас шиг амттай.) ( ОУХБ-ын ажлын баримт бичиг: Бүтээлч хиймэл оюун ухаан ба ажлын байр )

Та гурван хэв маягийг харах болно:

1) Даалгаврын шахалт

Өмнө нь 5 хүн авдаг байсан үүрэг одоо 2 хүнтэй болж байна, учир нь хиймэл оюун ухаан давтагдсан ажлуудыг дарангуйлдаг. ( ОУХБ-ын ажлын баримт бичиг: Бүтээлч хиймэл оюун ухаан ба ажлын байр )

2) Шинэ эрлийз үүрэг

Хиймэл оюун ухааныг үр дүнтэй удирдаж чаддаг хүмүүс үржүүлэгч болдог. Тэд суут ухаантан учраас биш, харин дараах зүйлсийг хийж чаддаг учраас:

  • үр дүнг тодорхой зааж өгөх

  • үр дүнг баталгаажуулах

  • барих алдаанууд

  • домэйны шүүлтийг хэрэгжүүлэх

  • мөн үр дагаврыг нь ойлгох

3) Ур чадварын туйлшрал

Дасан зохицдог хүмүүс хөшүүрэг олж авдаг. Дасан зохицдоггүй хүмүүс ... шахагддаг. Би үүнийг хэлэх дургүй ч энэ бол бодит зүйл. ( OECD-ийн хиймэл оюун ухаан болон ур чадварын эрэлт хэрэгцээний өөрчлөлтийн талаарх мэдээлэл )

Илүү үнэ цэнэтэй болох практик ур чадварууд:

Ирээдүй хийх биш, жолоодож .

Бизнесийн ирээдүй: Хиймэл оюун ухаан суулгагдаж, багцлагдаж, чимээгүйхэн монопольчлогдож байна 🧩💰

Хиймэл оюун ухааны ирээдүй юу вэ? гэсэн асуултын нэг нарийн хэсэг нь хиймэл оюун ухааныг хэрхэн борлуулах вэ гэдэг юм.

Ихэнх хэрэглэгчид "хиймэл оюун ухаан" худалдаж авахгүй. Тэд дараах зүйлсийг худалдаж авах болно:

  • хиймэл оюун ухаан агуулсан програм хангамж

  • хиймэл оюун ухаан онцлог шинж чанартай платформууд

  • хиймэл оюун ухаан урьдчилан ачаалагдсан төхөөрөмжүүд

  • хиймэл оюун ухаан зардлыг бууруулдаг үйлчилгээнүүд (тэд танд хэлэхгүй байж магадгүй)

Компаниуд дараах чиглэлээр өрсөлдөх болно:

  • найдвартай байдал

  • интеграцчилалууд

  • өгөгдөлд хандах

  • хурд

  • аюулгүй байдал

  • мөн брэндийн итгэлцэл (нэг удаа түлэгдэх хүртэл зөөлөн сонсогддог)

Мөн бүх зүйл хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг гэж мэдэгдэж байгаа, хэдийгээр гоёмсог малгай өмссөн ч гэсэн автоматаар гүйцээгддэг "хиймэл оюун ухааны инфляци"-г илүү их хүлээж байгаарай 🎩🤖

Энэ нь өдөр тутмын амьдралд юу гэсэн үг вэ - чимээгүй, хувийн өөрчлөлтүүд 🏡📲

Өдөр тутмын амьдралд хиймэл оюун ухааны ирээдүй тийм ч эмгэнэлтэй биш боловч илүү дотно харагдаж байна:

  • нөхцөл байдлыг санадаг хувийн туслахууд

  • сэтгэл санааны байдлаас хамааран дэмжлэг үзүүлэх эсвэл ядаргаатай мэдрэмж төрүүлдэг эрүүл мэндийн нөлөө

  • таны хурдад тохирсон боловсролын дэмжлэг

  • шийдвэр гаргах ядаргааг бууруулдаг дэлгүүр хэсэх, төлөвлөх

  • таны юу харж, юуг хэзээ ч харахгүйг шийддэг контент шүүлтүүрүүд

  • Хуурамч медиа үүсгэхэд хялбар болсон тул дижитал таних тэмдгийн сорилтууд NIST: Синтетик контентоос үүдэлтэй эрсдлийг бууруулах нь )

Сэтгэл хөдлөлийн нөлөөлөл бас чухал. Хэрэв хиймэл оюун ухаан анхдагч хамтрагч болвол зарим хүмүүс тусгаарлагдмал байдлыг бага мэдрэх болно. Зарим нь удирдуулсан мэт санагдах болно. Зарим нь хоёуланг нь нэг долоо хоногт мэдрэх болно.

Миний хэлэх гээд байгаа зүйл бол хиймэл оюун ухааны ирээдүй зөвхөн технологийн түүх биш юм. Энэ бол харилцааны түүх. Харилцаа холбоо нь нэг тал нь код байсан ч гэсэн төвөгтэй байдаг.

“Хиймэл оюун ухааны ирээдүй юу вэ?” сэдвийн хаалтын хураангуй 🧠✅

Хиймэл оюун ухааны ирээдүй бол нэг төгсгөл биш. Энэ бол замналын багц юм:

Шийдвэрлэх хүчин зүйл бол түүхий оюун ухаан биш. Энэ нь бид хиймэл оюун ухаантай ирээдүйг бүтээх эсэх нь юм

  • хариуцлагатай

  • ойлгомжтой

  • хүний ​​үнэт зүйлстэй нийцэж байна

  • мөн шударгаар хуваарилсан (зөвхөн аль хэдийн хүчирхэг болсон хүмүүст ч биш) ( OECD-ийн хиймэл оюун ухааны зарчмууд )

хиймэл оюун ухааны ирээдүй юу вэ гэж асуухад ... хамгийн үндэслэлтэй хариулт бол: энэ бол бидний идэвхтэйгээр бүрдүүлж буй ирээдүй юм. Эсвэл бидний унтаж байхдаа алхаж орох ирээдүй юм. Эхнийхийг нь зорьцгооё 😅🌍

Түгээмэл асуултууд

Дараагийн хэдэн жилд хиймэл оюун ухааны ирээдүй ямар байх вэ?

Ойрын хугацаанд хиймэл оюун ухааны ирээдүй "ухаалаг чат"-аас илүү практик хамт ажиллагсад шиг харагдах болно. Системүүд нь хариултаар зогсохын оронд даалгавруудыг хэрэгслүүдээр дамжуулан улам бүр нэгтгэх болно. Үүний зэрэгцээ хүлээлт улам бүр чангарна: хиймэл оюун ухаан бодит шийдвэрт нөлөөлж эхлэхийн хэрээр найдвартай байдал, мөрдөх боломж, хариуцлага илүү чухал болно. Чиглэл тодорхой байна - илүү өндөр чадавх, илүү хатуу стандартууд хосолно.

Хиймэл оюун ухааны агентууд өдөр тутмын ажлаа хэрхэн өөрчлөх вэ?

Хиймэл оюун ухааны агентууд ажлыг гараар хийхээс татгалзаж, апп болон системүүдийн хооронд шилждэг ажлын урсгалыг хянах чиглэлд шилжүүлэх болно. Нийтлэг хэрэглээнд ноорог бичих, мессежийг ангилах, хэрэгслүүдийн хооронд өгөгдөл шилжүүлэх, хяналтын самбар дахь өөрчлөлтийг хянах зэрэг орно. Хамгийн том эрсдэл бол чимээгүй алдаа тул хүчтэй тохиргоонд санаатай шалгалт, бүртгэл хөтлөх, үр дагавар өндөр байх үед хүний ​​хяналт зэрэг орно. "Төлөөлөлт" гэж бодохоос илүүтэйгээр "даалгавар" гэж бодоорой

Яагаад төхөөрөмж дээрх жижиг загварууд хиймэл оюун ухааны ирээдүйн томоохон хэсэг болж байна вэ?

Төхөөрөмж дээрх хиймэл оюун ухаан нь интернетийн хандалтаас бага хамааралтай, илүү хурдан, илүү нууцлалтай байж чаддаг тул өсөн нэмэгдэж байна. Өгөгдлийг орон нутагт хадгалах нь өртөлтийг бууруулж, хувийн тохиргоог илүү аюулгүй болгодог. Үүний үр дүнд жижиг загварууд том үүлэн системүүдтэй харьцуулахад нарийн төвөгтэй үндэслэлтэй ажиллахад бэрхшээлтэй тулгарч магадгүй юм. Олон бүтээгдэхүүн хоёуланг нь хослуулах магадлалтай: хурд болон нууцлалын хувьд орон нутгийн, хүнд даацын хувьд үүлэн технологи.

Хиймэл оюун ухааны өгөгдөлд хандахын тулд "зөвшөөрөл бол шинэ валют" гэж юу гэсэн үг вэ?

Энэ нь асуулт нь зөвхөн ямар өгөгдөл байгаа төдийгүй ямар өгөгдлийг хууль ёсны дагуу, нэр хүндэд халдахгүйгээр ашиглаж болох вэ гэдэг асуудал гэсэн үг юм. Олон шугам сүлжээнд хандалтыг тохиролцсон гэж үзэх болно: тодорхой зөвшөөрлийн зам, хандалтын хяналт, хууль эрх зүй, соёлын хүлээлттэй нийцсэн бодлого. Зөвшөөрөгдсөн маршрутуудыг эрт байгуулах нь стандарт чангарах тусам хожим нь тасалдал гарахаас сэргийлж чадна. Энэ нь цаасны ажил биш, харин стратеги болж байна.

Өндөр эрсдэлтэй хиймэл оюун ухааны хувьд ямар итгэлцлийн онцлогууд хэлэлцээр хийх боломжгүй болох вэ?

Хиймэл оюун ухаан ажилд авах, зээл олгох, эрүүл мэнд, боловсрол, аюулгүй байдлын асуудалд хандах үед "загвар буруу байсан" гэдэг нь хүлээн зөвшөөрөгдөхгүй. Итгэлцлийн онцлог шинж чанаруудад ихэвчлэн аудит, туршилт, гарцыг мөрдөх, хамгаалалтын хашлага, жинхэнэ хүний ​​​​хувьд давж заалдах үйл явц багтдаг. Хүмүүс үр дүнг эсэргүүцэж, алдааг засах боломжтой байхын тулд утга учиртай давж заалдах үйл явц бас чухал юм. Зорилго нь ямар нэгэн зүйл эвдэрсэн үед алга болдоггүй хариуцлага юм.

Олон төрлийн хиймэл оюун ухаан бүтээгдэхүүн болон эрсдэлийг хэрхэн өөрчлөх вэ?

Олон төрлийн хиймэл оюун ухаан нь текст, зураг, аудио, видеог хамтад нь тайлбарлаж чаддаг бөгөөд энэ нь өдөр тутмын үнэ цэнийг сайжруулдаг - жишээлбэл, дэлгэцийн агшингаас маягтын алдааг оношлох эсвэл уулзалтуудыг нэгтгэн дүгнэх. Энэ нь мөн сургалт болон хүртээмжтэй хэрэгслүүдийг илүү байгалийн мэт санагдуулж чадна. Сул тал нь хяналтыг нэмэгдүүлж, илүү үнэмшилтэй синтетик медиа юм. Олон төрлийн харилцаа холбоо тархах тусам нууцлалын хил хязгаар илүү тодорхой дүрэм журам, илүү хүчтэй хяналт шаардлагатай болно.

Хиймэл оюун ухаан ажлын байрыг булаах уу, эсвэл зүгээр л солих уу?

Илүү бодитой хэв маяг нь даалгаврын шахалт юм: давтагдах ажилд цөөн хүн шаардлагатай байдаг, учир нь хиймэл оюун ухаан алхмуудыг нураадаг. Энэ нь бүтцийн өөрчлөлт гэж үзсэн ч орлуулах мэт санагдаж болно. Хяналт, стратеги, багаж хэрэгслийн хэрэглээний эргэн тойронд шинэ эрлийз үүрэг нэмэгдэж байгаа бөгөөд хүмүүс системийг удирдаж, үр дагаврыг нь зохицуулдаг. Давуу тал нь шүүлтийг удирдаж, баталгаажуулж, хэрэгжүүлж чаддаг хүмүүст л байдаг.

Хиймэл оюун ухаан "хамтран ажиллагч" болоход ямар ур чадвар хамгийн чухал вэ?

Асуудлыг тодорхойлох нь чухал болж байна: үр дүнг тодорхой тодорхойлох, юу буруу болж болохыг олж мэдэх. Баталгаажуулах ур чадвар ч мөн сайжирч байна - гаралтыг шалгах, алдааг олж илрүүлэх, хүмүүст хэзээ хүргэхээ мэдэх. Шүүмжлэл болон салбарын туршлага илүү чухал, учир нь хиймэл оюун ухаан итгэлтэйгээр буруу байж болно. Багууд эрсдэлийн талаарх мэдлэгтэй байх хэрэгтэй, ялангуяа шийдвэрүүд хүмүүсийн амьдралд нөлөөлдөг тохиолдолд. Чанар нь зөвхөн хурднаас бус, хяналтаас үүдэлтэй.

Компаниуд бүтээгдэхүүний дэд бүтэц болгон хиймэл оюун ухааныг хэрхэн төлөвлөх ёстой вэ?

Хиймэл оюун ухааныг туршилт гэхээсээ илүү анхдагч давхарга мэт харьц: ажиллах хугацаа, хяналт, интеграци, тодорхой эзэмшлийн төлөвлөгөө гарга. Зөвшөөрөл нь хожим саад болохгүйн тулд аюулгүй өгөгдлийн зам, хандалтын хяналтыг бий болго. Засаглалыг эрт нэмж оруул - бүртгэл, үнэлгээ, буцаах төлөвлөгөө - ялангуяа гаралт нь шийдвэрт нөлөөлдөг бол. Ялагчид зүгээр л "ухаалаг" байхаас гадна найдвартай, сайн интеграцчилагдсан байх болно.

Лавлагаа

  1. Стэнфордын HAI - Стэнфордын AI индексийн тайлан 2025 - hai.stanford.edu

  2. Pew Research Center - АНУ-ын ажилчид ажлын байран дээр хиймэл оюун ухааныг ирээдүйд ашиглах талаар найдвар тавихаас илүү санаа зовж байна - pewresearch.org

  3. Мэдээллийн комиссарын алба (ICO) - Хууль эрх зүйн үндэслэлийн гарын авлага - ico.org.uk

  4. Үндэсний Стандарт, Технологийн Хүрээлэн (NIST) - Хиймэл Оюун Ухааны Эрсдэлийн Удирдлагын Хүрээ 1.0 (NIST AI 100-1) - nvlpubs.nist.gov

  5. Эдийн засгийн хамтын ажиллагаа, хөгжлийн байгууллага (OECD) - OECD-ийн хиймэл оюун ухааны зарчмууд (OECD-ийн хууль эрх зүйн хэрэгсэл 0449) - oecd.org

  6. Их Британийн хууль тогтоомж - GDPR-ийн 25 дугаар зүйл: Өгөгдлийг загвараар болон анхдагчаар хамгаалах - legislation.gov.uk

  7. EUR-Lex - ЕХ-ны AI хууль: Зохицуулалт (ЕХ) 2024/1689 - eur-lex.europa.eu

  8. Олон улсын эрчим хүчний агентлаг (ОУЭА) - Эрчим хүч ба хиймэл оюун ухаан (Гүйцэтгэх товч агуулга) - iea.org

  9. arXiv - Судалгаа: LLM-д суурилсан бие даасан агентууд - arxiv.org

  10. Харвард Онлайн (Harvard/edX) - TinyML-ийн үндэс - pll.harvard.edu

  11. OpenAI - GPT-4o системийн карт - openai.com

  12. arXiv - Судалгаа: LLM-ийн хий үзэгдэл - arxiv.org

  13. Үндэсний Стандарт, Технологийн Хүрээлэн (NIST) - Хиймэл Оюун Ухааны Эрсдэлийн Удирдлагын Хүрээ - nist.gov

  14. Үндэсний Стандарт, Технологийн Хүрээлэн (NIST) - Синтетик Контентоос үүдэлтэй эрсдэлийг бууруулах нь (NIST AI 100-4, IPD) - airc.nist.gov

  15. Олон улсын хөдөлмөрийн байгууллага (ОУХБ) - Ажлын баримт бичиг: Бүтээлч хиймэл оюун ухаан ба ажлын байр (WP140) - ilo.org

  16. Үндэсний Стандарт, Технологийн Хүрээлэн (NIST) - Синтетик өгөгдлийг ялгавартайгаар нууцалдаг - nist.gov

  17. Эдийн засгийн хамтын ажиллагаа, хөгжлийн байгууллага (OECD) - Хиймэл оюун ухаан ба хөдөлмөрийн зах зээл дэх ур чадварын эрэлт хэрэгцээ өөрчлөгдөж байна - oecd.org

Албан ёсны хиймэл оюун ухааны туслах дэлгүүрээс хамгийн сүүлийн үеийн хиймэл оюун ухааныг олоорой

Бидний тухай

Блог руу буцах