Σύμφωνα με μια εταιρεία ερευνών, περίπου 80% των επιχειρήσεων αναμένεται να χρησιμοποιήσουν API ή να αναπτύξουν δικά τους μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης (AI) μέχρι το 2026.
Αυτό σημαίνει ότι ο αριθμός των εταιρειών που θα υιοθετήσουν ή θα δημιουργήσουν μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης θα αυξηθεί κατά πολλαπλάσιο, καθώς μέχρι το 2023 μόνο λιγότερο από το 5% των επιχειρήσεων το είχαν κάνει, σύμφωνα με τη Gartner.
Σύμφωνα με τους αναλυτές της Gartner, η δημιουργική τεχνητή νοημοσύνη έχει γίνει μία από τις βασικές προτεραιότητες των διευθυντικών στελεχών και έχει επιφέρει πολλές καινοτομίες σε νέα εργαλεία.
Η Gartner αναλύει κάποιες από τις τεχνολογικές καινοτομίες που αναμένεται να έχουν σημαντική επίδραση στις επιχειρήσεις τα επόμενα δέκα χρόνια, όπως οι εφαρμογές παραγωγής με τεχνητή νοημοσύνη, τα βασικά μοντέλα και η διαχείριση της εμπιστοσύνης, κινδύνου και ασφάλειας της τεχνητής νοημοσύνης (AI TRiSM).
Οι εφαρμογές που χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη αναφέρονται στις εφαρμογές που χρησιμοποιούνται για να ολοκληρώσουν συγκεκριμένες εργασίες. Ένα παράδειγμα είναι οι εφαρμογές με δυνατότητα δημιουργίας τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη για να δημιουργήσουν μηνύματα κειμένου και να παρέχουν απαντήσεις.
Οι οργανισμοί μπορούν να χρησιμοποιήσουν αυτές τις εφαρμογές για να βελτιστοποιήσουν την εργασία των εργαζομένων τους ή να προσφέρουν βελτιωμένες υπηρεσίες και εμπειρίες στους πελάτες.
Ένα αντιπροσωπευτικό παράδειγμα είναι ο αυξανόμενος αριθμός συμβουλευτικών εταιρειών που αναπτύσσουν δικά τους μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης για να βοηθήσουν τους πελάτες τους να αναζητήσουν τις απαιτούμενες πληροφορίες από μεγάλες βάσεις δεδομένων.
Οι κίνδυνοι της τεχνητής νοημοσύνης
Ένα πρόβλημα που αντιμετωπίζουν αυτές οι εφαρμογές είναι ότι είναι ευάλωτες σε παραισθήσεις και εσφαλμένες απαντήσεις, που μπορεί να μειώσουν την αξιοπιστία τους.
Τα βασικά μοντέλα αναφέρονται στα μοντέλα μηχανικής μάθησης που αποτελούν τη βάση για τις δημιουργικές εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης, όπως το ChatGPT.
Αυτά τα μοντέλα εκπαιδεύονται σε μεγάλα σύνολα δεδομένων και χρησιμοποιούνται για την υποστήριξη διάφορων εφαρμογών που μπορούν να εκτελέσουν μια μεγάλη ποικιλία εργασιών.
Η Gartner τοποθετεί τα βασικά μοντέλα στο σημείο Peak of Inflated Expectations στον κύκλο αναμονής για τεχνολογική υιοθέτηση, προβλέποντας ότι μέχρι το 2027 θα υποστηρίζουν το 60% των περιπτώσεων χρήσης της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP).
Για να αποφευχθούν αυτοί οι κίνδυνοι, είναι απαραίτητο να αναπτυχθούν αξιόπιστα μοντέλα με υψηλή ακρίβεια και να ληφθούν μέτρα για την ασφάλεια και το απόρρητο, σύμφωνα με τη γνώμη των αναλυτών.
Τέλος, το AI TRiSM αναφέρεται στις λύσεις που μπορούν να διαχειριστούν τα προβλήματα που περιβάλλουν τα μοντέλα παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης και να εξασφαλίσουν την εμπιστοσύνη τους.
Οι κίνδυνοι της τεχνητής νοημοσύνης
Μερικοί από τους κινδύνους που παρουσιάζουν τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης είναι η αναξιοπιστία, η παραπληροφόρηση, η προκατάληψη, η διαφάνεια και η δικαιοσύνη.
Εάν αυτοί οι κίνδυνοι δεν διαχειριστούν σωστά, μπορεί να έχουν σοβαρές επιπτώσεις στις επιχειρήσεις, όπως τη διαρροή ευαίσθητων δεδομένων και την εξάπλωση της παραπληροφόρησης.
Γι’ αυτό, είναι ζωτικής σημασίας για τις επιχειρήσεις να μειώσουν αυτούς τους κινδύνους και να προστατεύσουν τα μέλη τους.
