W niespodziewany sposób mój syn zaczął udzielać mi porad dotyczących stylizacji, opracował intensywny codzienny plan treningowy, aby mnie wyrzeźbić w formę, i nawet dzieli się poradami dotyczącymi giełdy jak prawdziwy profesjonalista. Ale najbardziej zadziwiającą zmianą jest jego nowa pasja do poezji i umiejętność samodzielnego radzenia sobie z pracą domową. Wszystko to sprawia, że jestem podzielony między chęcią wylewania pochwał na ChatGPT – rewolucyjnego Chatbota opartego na przetwarzaniu języka naturalnego (NLP), a krytyką. Kto by pomyślał, że to dzięki sztucznej inteligencji mój syn stał się poetą?
Z ogromną popularnością ChatGPT zgromadził imponującą liczbę 100 milionów użytkowników w zaledwie dwa miesiące od premiery, przewyższając ikoniczny automatyczny garnek do gotowania ryżu, który zrewolucjonizował lata 50. w Japonii. Warto zauważyć, że ChatGPT potrafi nawet udzielać instrukcji, jak ugotować doskonały ryż. W krótkim czasie, liczba modeli opartych na GPT-3 wzrosła z jednego do 300 000, a rynek Generatywnej Sztucznej Inteligencji ma się według prognoz MarketsnMarkets zwiększyć z 11,3 miliarda dolarów w 2023 roku do szacowanych 51,8 miliarda dolarów w 2028 roku. Wartość firm zajmujących się Generatywną SI również znacząco wzrosła, a liczba transakcji zwiększyła się z 65 o wartości 271 milionów dolarów do ponad 110 transakcji o wartości 2,6 miliarda dolarów.
Przyszła mapa technologiczna zapowiada ekscytujące zmiany, przenosząc fokus z tekstu i kodowania na obrazy i wideo. Ostatecznie pojawią się w pełni autonomiczne systemy Generatywnej SI, otwierając niemal nieskończoną liczbę zastosowań. Jednak powszechne przyjęcie i potęga tej technologii wymagają silnych etycznych i regulacyjnych zabezpieczeń.
Świat Nieskończonych Możliwości
Narzędzia Generatywnej SI, składające się z dużych modeli SI języka i obrazu, otworzyły świat nieograniczonych możliwości dla branży tworzenia treści. Umożliwiają automatyczne generowanie treści, co prowadzi do poprawy jakości, różnorodności, dokładności i trafności treści, oraz wzmacnia personalizację. Każdy aspekt tworzenia treści, czy to marketing, oprogramowanie, projektowanie, rozrywka czy komunikacja interpersonalna, może skorzystać z Generatywnej SI.
Badania rynkowe przeprowadzone przez Markets and Markets w UE i USA wykazały, że zastosowania Generatywnej SI będą się rozszerzać wraz z rozwojem jej możliwości. Na początku przyczyni się do wzrostu wydajności w tworzeniu treści, później poprawi operacyjne i efektywność zasobów w obszarach takich jak utrzymanie predykcyjne, a ostatecznie przyczyni się do przełomowych innowacji w dziedzinie rozwoju leków i produktów.
Branża motoryzacyjna, w szczególności, odniesie duże korzyści dzięki Generatywnej SI.
Generatywna SI a Przyszłość Branży Motoryzacyjnej
Generatywna SI jest kluczowym czynnikiem dla osiągnięcia prawdziwie autonomicznej przyszłości pojazdów (AV). W kwietniu 2023 roku chiński startup technologiczny Haomo.AI, wspierany przez Great Wall Motor, wprowadził na rynek DriveGPT – platformę wspomagającą autonomiczną jazdę opartą na generatywnym modelu dużoskalowym (LLM). DriveGPT łączy uczenie wzmocnione na podstawie informacji zwrotnej od ludzi (RLHF) z rzeczywistymi danymi dotyczącymi ręcznej jazdy, co wzmacnia zdolności poznawcze podejmowania decyzji w autonomicznej jeździe.
Modele Generatywnej SI stanowią kluczowe wsparcie dla badań i rozwoju w obszarze pojazdów autonomicznych, umożliwiając jednoczesne generowanie wielu scenariuszy, przewidywanie trajektorii przyszłych pojazdów i rozwijanie łańcuchów rozumowania decyzyjnego. Generatywna SI może generować nowe treści, takie jak obrazy, wideo i tekst, co pozwala na tworzenie wirtualnych środowisk i symulację scenariuszy z prawdziwego świata, umożliwiając AV uczenie się i adaptację w bezpiecznym i kontrolowanym środowisku.
Rozwój pojazdów autonomicznych wymaga dokładnych i wiarygodnych danych z czujników do celów szkoleniowych. Generatywna SI może generować ogromne ilości syntetycznych danych, które dokładnie odzwierciedlają scenariusze jazdy w rzeczywistych warunkach, eliminując potrzebę kosztownych i czasochłonnych testów terenowych. Ponadto, Generatywna SI może generować ogromne ilości danych, które służą do szkolenia modeli podejmowania decyzji, uwzględniając takie dane jak dane z czujników, wzorce ruchu drogowego i zachowanie pieszych, co umożliwia podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym w pojazdach autonomicznych.
Generatywna SI także rewolucjonizuje personalizację pojazdów. Faraday Future Intelligent Electric (FF) niedawno wprowadził swój Generatywny stos produktów SI, prezentując, jak pełen stos generatywnego oprogramowania SI napędza spersonalizowane usługi i doświadczenia dla kierowców w dziedzinie kokpitu. Funkcje będą obejmować inteligentne wyszukiwanie, zapytania tekstowe, tłumaczenia i rekomendacje wyborów wideo/audio dla rozrywki.
Ponadto, Generatywna SI rewolucjonizuje osobiste asystenty w samochodzie, prowadząc do inteligentnych i konwersacyjnych zdolności wsparcia. Wyobraź sobie posiadanie opartego na SI osobistego asystenta w samochodzie, podobnego do zaawansowanej wersji Siri lub Alexa, który pomoże w różnych zadaniach i zapewni płynne doświadczenie użytkownika.
Modele generatywne znajdą również szerokie zastosowanie w marketingu i reklamie, tworząc bardziej angażujące doświadczenia klientów. Narzędzia takie jak Jasper, oparte na GPT-3, mogą generować maile sprzedażowe, blogi, posty na mediach społecznościowych i inne treści marketingowe skierowane do klientów. Modele generacji obrazów, takie jak DALL-E 2, zdobywają popularność w reklamie. Dla firm motoryzacyjnych, które tradycyjnie wydają znaczne sumy na marketing, ale osiągają minimalne rezultaty, Generatywna SI daje obietnicę lepszego śledzenia i optymalizacji wydatków marketingowych.
Poza obszarem marketingu, Generatywna SI będzie napędzać optymalizację kosztów w produkcji i łańcuchach dostaw, co przyniesie znaczne oszczędności.
Ponadto, wyjątkowe możliwości Generatywnej SI w zakresie syntezy i analizy danych, wykrywania wzorców i przewidywania wyników mogą znacząco przyspieszyć rozwój produktów w branży motoryzacyjnej. Istnieje potencjał do skrócenia czasu potrzebnego na rozwój platformy/architektury i produkcję nowego pojazdu elektrycznego (EV) o trzy do sześciu miesięcy, co daje znaczącą przewagę.
Zwycięska kombinacja: Ludzka Wyobraźnia i Innowacje Technologiczne
Według raportu Future of Jobs 2023 Światowego Forum Ekonomicznego, do 2027 roku maszyny będą wykonywać prawie 43% zadań. Każda branża, od finansów i bankowości po handel detaliczny i media, będzie głęboko dotknięta. Nawet tradycyjnie twórcze dziedziny, takie jak pisanie, projektowanie, poezja i sztuka, nie będą odizolowane.
W kwietniu tego roku Boris Eldagsen odmówił przyjęcia nagrody w kategorii „kreatywna fotografia” na Sony World Photography Awards, ujawniając, że jego nagrodzone zdjęcie zostało wygenerowane przez SI. Jego gest wywołał debatę na temat tego, czy obrazy generowane przez SI można uznać za sztukę i jaką wartość ma technologia bez ludzkiej wyobraźni i kreatywności. Dyskusja na temat głębokich korzyści i ryzyka związanych z Generatywną SI będzie się rozwijać, gdy granice się zacierają, a doświadczenie ludzkie przechodzi przemianę. Skuteczne radzenie sobie z tym nowym światem będzie wymagać połączenia ludzkiej wyobraźni z innowacjami technologicznymi. Tymczasem tylko mogę mieć nadzieję, że nowo odkryte poetyckie zainteresowania mojego syna nie są jedynie wynikiem halucynacji wywołanej przez Generatywną SI i że nie będzie aspirował do bycia następnym Poetą Laureatem bez prawdziwego talentu twórczego.