10 tendințe despre inteligență artificială pe care trebuie să le știi în 2022

Recent, presa internațională a vuit după ce un inginer Google, care a susținut că un sistem de inteligență artificială a reușit să atingă un grad ridicat de conștiență și sensibilitate la stimuli, a fost trimis în concediu „forțat” de compania pentru care lucrează. O abordare lipsită de etică, nu?

Inginerul Blake Lemoine desfășura o serie de teste cu LaMDA – Model de Limbaj pentru Aplicații în Dialog (LaMDA), un robot software care este bazat pe modele de limbaj avansate care îi permit să imite vorbirea la un nivel foarte apropiat de cel uman – și a început să poarte conversații foarte ample cu acest software.

LaMDA a exprimat emoții precum teamă, bucurie, tristețe, furie, iar faptul că înțelegea asocierea dintre evenimente și acele emoții a creat propria operă de artă și a demonstrat că poate să se identifice ca personaj în creația sa.

Superiorii inginerului nu au apreciat concluziile acestuia și l-au trimis în concediu, precizând în mod public că o echipă de specialiști în etică și tehnologie a analizat aceste informații și că ele nu ar fi susținute.

Interesant este faptul că Google nu se află la prima situație de acest gen, concediind în mod repetat angajații din departamentul de inteligență artificială.

Să fie LaMDA un exemplu singular? Să mai existe și alte mașinării care sunt capabile de gândire conștientă? Nu știm cu siguranță, momentan, însă sunt o serie de tendințe care se conturează tot mai mult în domeniul inteligenței artificiale.

Modele lingvistice

Una dintre cele mai remarcabile tendințe în inteligență artificială pentru 2022 este legată de sistemele de inteligență artificială care pot genera un text, care pot purta conversații cu oamenii, răspunzând la întrebări în mod logic și argumentativ.

Unul dintre cele mai puternice și cunoscute modele lingvistice construite vreodată este GPT-3 de la OpenAI. Acesta are capacitatea de a crea texte de ficțiune, de a scrie cod pentru alte computere și de a compune scrisori de business.

OpenAI lucrează la modelul GPT-4, însă sunt și alte corporații care dezvoltă propriile modele lingvistice foarte puternice. De exemplu, cei de la DeepMind susțin că propriul model de limbaj RETRO poate depăși alți competitori.

Conversații cu AI – chatbots

Nicio altă tehnologie nu a revoluționat la fel de mult modul în care lucrează departamentele de customer support ale companiilor și modul în care interacționează cu utilizatorii produselor așa cum au făcut-o chatboții.

Pe măsură ce mobilitatea și comunicarea digitală devin omniprezente în viața de zi cu zi a oamenilor, industrii întregi se reorientează către transformare digitală pentru a putea pune consumatorul în centrul activității lor.

Noul mediu de afaceri care s-a conturat în ultimii doi ani a condus la accelerarea ritmului de adopție și a nevoii de asistenți virtuali inteligenți.

De exemplu, asistenții virtuali creați de românii de la DRUID le permit companiilor să ofere o experiență de utilizare superioară atât clienților, cât și propriilor angajați. Compania pune la dispoziția organizațiilor capabilități conversaționale unice, ce fac posibile interacțiuni digitale intuitive, naturale, rapide, personalizate, vorbind în același timp limba fiecărei organizații prin intermediul unor integrări deschise cu orice sisteme de întreprindere existente și tehnologii RPA.

Lansat în 2018, DRUID are o rețea de peste 130 de parteneri, lucrând inclusiv alături de decacornul românesc UiPath, având peste 100 de clienți din întreaga lume.

Despre DRUID am scris pe larg în acest material: DRUID, românii care automatizează conversațiile dintre firme și clienți.

Hiper-automatizare

Următorul nivel al automatizării presupune eficientizarea anumitor procese, având un impact semnificativ și totodată rapid asupra diverselor proceselor. Oficialii AROBS spun că hiper-automatizarea le va permite angajaților să se concentreze asupra celor mai dificile probleme pe care, de cele mai multe ori, nu și le imaginau că le pot rezolva.

În același timp, specialiștii companiei de consultanță Gartner recomandă ca echipele de hiper – automatizare să se concentreze pe viteză, calitate și îmbunătățirea procesului decizional.

Robotic Process Automation (RPA) este un model ce presupune modificarea sau automatizarea diverselor procese.

Avem și exemple de startup-uri românești care lucrează în domeniul automatizării și care pot veni cu beneficii pentru angajați și clienți, deopotrivă.

Tailent este o companie românească care are o expertiză amplă în dezvoltarea de platforme pentru roboți software specializați, care preiau sarcini repetitive și permit angajaților să se concentreze pe activități mai relevante. Roboții software Tailent sunt accesibili și pot fi puși la treabă într-un timp scurt, în orice companie.

Web 3.0

Potrivit specialiștilor companiei românești de software AROBS, Web 3.0 va fi una dintre următoarele tendințe tehnologice cu impact semnificativ.

În Web 3.0 sunt încorporate servicii bazate pe inteligență artificială, arhitecturi de informații descentralizate și edge computing. Arhitecturile de date descentralizate transformă tranzacțiile de la persoană la persoană. Edge computing și ascensiunea 5G accelerează conexiunile utilizatorilor.

Metaverse

Din momentul în care Mark Zuckerberg a menționat termenul de Metaverse, acest concept a devenit foarte popular în rândul companiilor și utilizatorilor din toată lumea. Asta deși metaversul nu este ceva chiar nou, existând deja versiuni funcţionale timpurii, în special în industria jocurilor video.

Metaversul este deja prezent în mediul de business. Provocarea pentru întreprinderi, guverne și societate în general, este cum să se pregătească mai bine pentru trecerea pragului către această nouă frontieră a experienței umane, inclusiv a experienţei de muncă.

Așa cum spune Claudia Sofianu, liderul departamentului de Impozit pe venit şi contribuţii sociale, EY România, „metaversul se referă la un tărâm virtual tridimensional, comun, în care oamenii interacționează cu obiectele, cu mediul înconjurător și între ei prin intermediul unor reprezentări digitale ale lor sau avataruri”.

Odată cu pandemia care a accelerat convergența dintre fizic și digital, împreună cu evoluția tehnologiilor complementare și emergente, metaversul este pregătit să se extindă în toate sferele de activitate umană.

Deja au apărut și primele oportunități de monetizare a activităților generate în Metaverse.  Pe lângă un mediu virtual în care utilizatorii pot lucra, se pot juca, relaxa, face tranzacții sau interacționa, Metaversul este în același timp o economie digitală în care aceștia pot crea, cumpăra sau vinde produse. De exemplu, în Metaverse, aproape oricine poate deschide o companie în domeniul modei care să genereze venituri sau poate crea modele de haine unice pentru propriul avatar.

Totodată, domeniul imobiliarelor virtuale a explodat recent în popularitate, creând astfel o mulțime de oportunități disponibile, precum cumpărarea de terenuri sau proprietăți virtuale cu intenția de a le vinde la un preț mai mare pentru profit, intermedierea de tranzacții sau consiliere în calitate de broker imobiliar sau închirierea diferitelor tipuri de proprietăți.

Low-code sau no-code AI

Despre conceptul de low-code am discutat pe larg într-un material realizat cu Bogdan Lițescu, fondatorul Plant an App, chiar aici: Plant an App, afacere Made in Romania care digitalizează guvernul SUA și NASA

Low-code este o abordare simplificată pentru programare, iar în cea mai mare parte din procesul de dezvoltare nu sunt necesare cunoștințe tehnice avansate.

Sistemele de low-code sau no-code în inteligența artificială pot fi folosite pentru a crea aplicații inteligente cu ajutorul modulelor pre-create în care pot fi adăugate date specifice pentru fiecare organizație fără a fi nevoie ca aceste firme să angajeze specialiști pentru aceste task-uri.

Modele AI și Machine Learning

Așa cum explică cei de la Oracle, Machine Learning (ML) este un subset al inteligenței artificiale (AI) care se axează pe construcția sistemelor care pot învăța – sau își pot îmbunătăți performanțele – în funcție de datele pe care le procesează.

Algoritmii sunt motoarele care propulsează Machine Learning. În prezent, se folosesc cu precădere două tipuri principale de algoritmi de machine learning: machine learning supravegheat și machine learning nesupravegheat. Diferența dintre cele două tipuri constă în modul în care fiecare învață despre date pentru a face previziuni.

Un lucru interesant pe care echipa Oracle îl anunța la începutul acestui an este faptul că lucrează alături de echipa de F1 Red Bull Racing la antrenamentul piloților, unul bazat pe inteligența artificială și învățare automatizată.

Aastfel, prin intermediul proiectelor care aplică inteligența artificială și învățarea automată, piloții Red Bull vor înțelege mai bine modul în care datele le pot informa și le pot ajusta stilul de condus pentru a reduce timpii pe tur.

Totodată, echipa a mărit de 1.000 de ori numărul de simulări efectuate pentru a îmbunătăți acuratețea predicțiilor și procesul de luare a deciziilor. În plus, au accelerat viteza de simulare de 10 ori, ceea ce le-a oferit strategilor de cursă mai mult timp pentru a lua decizia corectă.

Inteligență artificială în securitate cibernetică

Suma medie lunară plătită anul trecut în tranzacții de ransomware a fost de circa 102 milioane de dolari. Și cum tehnologia este prezentă în fiecare aspect al vieții noastre, este critic să ne protejăm tot mai mult și mai bine împotriva criminalilor cibernetici.

Iar inteligența artificială, la fel ca Machine Learning, ne poate fi de folos în lupta noastră pentru mai multă securitate cibernetică.

Așa cum precizam mai devreme, Machine Learning are capacitatea de a primi foarte multe informații, de a le analiza și de a crea șabloane, precum și de a prezice tendințe.

Așadar, experții din domeniu se așteaptă ca în următorii ani acest segment al AI/ML să fie foarte util pentru a lupta împotriva criminalilor cibernetici, piața pentru acest gen de soluții fiind estimată a atinge valoarea de 38,2 miliarde de dolari până în 2026.

O piață a muncii mai echilibrată

După ce pandemia a tăiat din forța de muncă din întreaga lume și aflându-ne în fenomenul intitulat „Marea Demisie”, următoarele luni vor fi marcate de un avânt al angajărilor. Iar domeniul HR este încă unul care poate beneficia de ajutorul inteligenței artificiale. Sistemele AI pot ajuta la îmbunătățirea practicilor de recrutare și pot asigura mai multă diversitate pe piața muncii în rândul persoanelor care au abilitățile necesare, dar care nu intrau pe listele oamenilor de recrutare din varii motive. În plus, inteligența artificială poate ajuta la dezvoltarea competențelor pentru o piață a muncii dinamică și complementară cu restul aplicațiilor AI.

Responsabilitate în AI

Pe măsură ce inteligența artificială își croiește loc în tot mai multe proiecte și domenii, este nevoie să abordăm subiectul responsabilității și al echilibrului între riscurile și beneficiile inteligenței artificiale, îndeosebi considerând riscurile ce pot aduce atingere drepturilor și libertăților fundamentale ale omului.

Așa cum spun reprezentanții AROBS, tehnologia AI oferă beneficii extraordinare, dar există încă provocări și riscuri în ceea ce privește securitatea datelor, confidențialitatea și totodată etica digitală. Industria IT va continua să dezvolte și să impună diverse principii și politici etice comune.

Progresul din zona AI va face tot mai mult ca această tehnologie să fie prezentă în viața de zi cu zi a tuturor. Vorbim despre interacțiuni mai bune în relația vânzător-client, de beneficii în industria resurselor umane, în ospitalitate, domeniul medical, în orice aspect de business și privat.

Potrivit Globenewswire, la nivelul lui 2021, piața AI era evaluată la 87,04 miliarde de dolari. Totodată, până în 2030, valoarea pieței de AI la nivel globl ar putea depăși 1.500 de miliarde de dolari.