Десять найвпливовіших трендів штучного інтелекту 2024 року

Тренди штучного інтелекту продовжують перекроювати технологічний ландшафт, впроваджуючи інновації, які суттєво розширюють можливості програмного забезпечення та значною мірою впливають на людську діяльність у різних галузях. eWeek пропонує короткий огляд головних ШІ-трендів цього року та їхнього потенційного впливу на бізнес.

1. Генеративний ШІ збільшує свою вже популярну присутність

Генеративний штучний інтелект (GenAI) спричинив значні зміни в різних галузях промисловості, особливо в таких, як охорона здоров’я та креативні індустрії.

У сфері охорони здоров’я він допомагає діагностувати хвороби та прискорює розробку ліків, моделюючи складні біологічні системи, тим самим швидше визначаючи потенційних кандидатів на ці ліки. У креативних галузях він покращує створення контенту на різних носіях, таких як цифрове мистецтво, музика та відео, забезпечуючи високий рівень персоналізації та генерування контенту, який тісно пов’язаний з уподобаннями користувача або споживача.

Сплеск інтересу користувачів до GenAI триває, насамперед завдяки його здатності автоматизувати та вдосконалити творчі процеси, що означає значну економію часу та коштів, а також нові можливості для кастомізації. Однак широке впровадження GenAI викликає етичні занепокоєння, зокрема щодо точності його результатів, автентичності та потенційного витіснення робочих місць у творчих галузях. Технологія також створює ризики зловживань, наприклад, при створенні фальшивого контенту, що може мати серйозні соціальні наслідки.

Для бізнесу генеративний ШІ обіцяє продовжити революцію в дизайні продуктів, маркетингу та залученні клієнтів, дозволяючи створювати більш адаптивний та інноваційний користувацький досвід. Однак компаніям слід обережно підходити до використання GenAI. Вони мають враховувати етичні міркування та потенційну негативну реакцію на зловживання технологіями ШІ, а також переконатися, що використовують GenAI таким чином, щоб підвищити цілісність бренду та довіру клієнтів.

2. Мультимодальний ШІ ще більше об’єднує типи даних для багатшої взаємодії

Мультимодальний штучний інтелект обробляє та інтегрує різні типи вхідних даних, такі як текст, зображення та аудіо. Цей ШІ-тренд набув популярності, оскільки бізнес усвідомлює цінність створення більш тонких і контекстно-орієнтованих ШІ-систем, які можуть розуміти і взаємодіяти у спосіб, що відображає сенсорні та когнітивні здібності людини.

Інтеграція різних типів даних дозволяє системам штучного інтелекту краще розуміти та реагувати на ситуацію. Перевага — у покращені користувацького досвіду та прийняття рішень. Однак складність проєктування цих систем створює проблеми з інтеграцією даних, обчислювальною потужністю та збереженням конфіденційності в різних потоках даних.

Із розвитком мультимодального ШІ ми можемо очікувати на значне поліпшення інтерфейсів обслуговування клієнтів і можливостей взаємодії з продуктами. Мультимодальний ШІ зробить їх більш інтуїтивно зрозумілими і реагуючими, оскільки він може краще використовувати переваги декількох органів чуття людини одночасно. Ми також можемо очікувати, що такі технології, як додатки для творчості та інструменти пошуку, стануть більш безшовними і точними. Крім того, мультимодальний ШІ може допомогти компаніям мати більш надійну систему безпеки, оскільки об’єднання типів даних може призвести до більш комплексного виявлення загроз.

3. Кібербезпека на основі ШІ підвищує цифрову безпеку

Штучний інтелект інтегрований в деякі рішення з кібербезпеки вже щонайменше кілька років, але інструменти кібербезпеки на основі ШІ стають дедалі популярнішими завдяки розширенню їхніх можливостей.

Прогнозується, що ринок ШІ-кібербезпеки зросте з $24 млрд у 2023 році до близько $134 млрд до 2030 року. Кібербезпека на основі ШІ використовує машинне навчання для прогнозування, виявлення та реагування на кіберзагрози з більшою швидкістю та ефективністю, ніж традиційні методи. Кіберзагрози не вщухають, особливо на перетині генеративного ШІ та кібербезпеки, що створює цілу низку нових викликів на ґрунті штучного інтелекту. Ці загрози стають все більш витонченими з кожним днем, що вимагає більш динамічних і адаптивних безпекових заходів.

ШІ розширює можливості виявлення загроз і може автономно реагувати на них у режимі реального часу. Це значно скорочує час, протягом якого зловмисники можуть завдати шкоди. У деяких випадках використання ШІ для забезпечення безпеки може становити ризики, пов’язані з потенційними вразливостями та упередженнями ШІ, оскільки зловмисники можуть використовувати ці прогалини в системах ШІ, перетворювати їх на загрози та використовувати ці упередження для нанесення максимальної шкоди.

Впровадження рішень із кібербезпеки на основі ШІ може допомогти компаніям ефективніше захищати критичні дані та системи і підтримувати відповідність нормативним вимогам, що постійно змінюються. Однак організаціям необхідно постійно оновлювати і контролювати ШІ-системи, щоб захиститися від нових загроз і переконатися, що заходи безпеки не призведуть до ненавмисного порушення конфіденційності користувачів або цілісності системи.

4. Вбудований та UX-орієнтований ШІ розширюються

Вбудований штучний інтелект інтегрує ШІ безпосередньо в інтерфейси користувачів і операційні процеси, підвищуючи ефективність і покращуючи якість їхнього обслуговування. Очікується, що ринок платформ вбудованого ШІ зростатиме на 5,4% на рік, оскільки він дедалі ширше використовується в різноманітних додатках — від інтелектуального введення тексту до складних систем промислової автоматизації.

Ряд ШІ-компаній і стартапів пропонують ШІ-моделі, які можна точно налаштувати і вбудувати в сторонні системи. Ці моделі дозволяють компаніям створювати пошук, допомогу та інші UX-орієнтовані сервіси на основі штучного інтелекту — від внутрішніх баз даних співробітників до зовнішніх пошукових панелей на вебсайтах і баз знань.

Вбудований ШІ здатний надавати аналітику та приймати рішення в режимі реального часу, не потребуючи постійного підключення до хмарних сервісів. Це зменшує затримку і може значно підвищити конфіденційність користувачів і безпеку даних. З іншого боку, розгортання вбудованого ШІ вимагає значних початкових інвестицій у розробку апаратного та програмного забезпечення. Крім того, існують постійні проблеми, пов’язані з підтримкою та оновленням ШІ-моделей безпосередньо на пристроях, залежністю від технологій, потенційними порушеннями конфіденційності та посиленням існуючих упереджень в ШІ-алгоритмах.

У міру того, як UX-орієнтований штучний інтелект продовжує розвиватися, компанії-розробники ШІ, ймовірно, будуть приділяти більше уваги своїй глобальній присутності та багатомовним можливостям. Деякі ШІ-інструменти наразі не дуже добре працюють за межами англомовних запитів. Однак низка компаній уже розробляють процеси навчання своїх ШІ-моделей і глобальні набори даних, щоб зробити можливим обробку і розуміння природної мови для десятків мов.

5. Розвиток демократизації ШІ

Штучний інтелект — це вже не лише для технологічних гігантів. Завдяки демократизації ШІ навіть стартапи та компанії середнього розміру можуть використовувати потужні ШІ-інструменти. Цьому сприяє розвиток зручних ШІ-платформ, хмарних сервісів і фреймворків із відкритим вихідним кодом, які спрощують створення та розгортання ШІ-моделей. Тепер кожен може скористатися потенціалом штучного інтелекту.

Інновації в галузі ШІ більше не є ізольованими.Така демократизація заохочує ширшу базу користувачів до інновацій і застосування ШІ для вирішення різноманітних проблем, що, своєю чергою, може прискорити цифрову трансформацію та сприяти інклюзивності у використанні технологій.

У чому мінус? Така доступність може призвести до зловживань ШІ-технологіями, проблем із контролем якості та ризику надмірного спрощення, коли нефахівці можуть не помітити критично важливих нюансів застосування штучного інтелекту.

Ширша доступність інструментів штучного інтелекту дає змогу компаніям будь-якого розміру отримати доступ до просунутої аналітики та машинного навчання, щоб покращити процес прийняття рішень та операційну ефективність. Це також відкриває нові ринки для постачальників ШІ-інструментів. Тим не менш, підприємства мають забезпечити належне навчання та захисні механізми, щоб гарантувати етичне використання ШІ та правильне управління ШІ-ресурсами, щоб досягти балансу між доступністю та відповідальним застосуванням ШІ.

6. Поєднання комп’ютерного зору та гіперавтоматизації у виробництві

Гіперавтоматизація у виробництві поєднує в собі передові технології, такі як ШІ, робототехніка і, особливо, комп’ютерний зір, що дозволяє зробити революцію в традиційних виробничих процесах. Комп’ютерний зір докорінно змінив виробництво, дозволивши машинам візуально інтерпретувати навколишнє середовище. Він еволюціонував від базової обробки зображень до складних систем, здатних приймати рішення в режимі реального часу, і став невід’ємною частиною автоматизації складних виробничих завдань. Це стало ключем до автоматизації складних завдань, що вимагають високої точності, таких як збірка і перевірка якості.

Більш тісна інтеграція комп’ютерного зору і гіперавтоматизації має такі переваги, як підвищена точність і швидші темпи виробництва, що значно поліпшує якість продукції і зменшує кількість відходів. Це також підвищує безпеку завдяки безперервному моніторингу виробничого середовища для виявлення потенційних небезпек.

Наприклад, системи комп’ютерного зору можуть помічати дефекти, які не може виявити людське око. На жаль, початкові інвестиції у створення сучасних систем комп’ютерного зору можуть бути чималими, що передбачає не лише фінансові витрати, але й значні витрати на навчання та розвиток персоналу. Крім того, надмірна залежність від такої складної автоматизації може зробити виробничі процеси вразливими до технічних збоїв або загроз кібербезпеки.

Поєднання комп’ютерного зору та гіперавтоматизації дозволяє компаніям значно оптимізувати виробничі процеси, підвищити якість продукції та зменшити операційні витрати. Це також сприяє більш гнучкому реагуванню на ринкові зміни і запити клієнтів завдяки швидкому коригуванню виробничих процесів на основі даних, отриманих від систем комп’ютерного зору в режимі реального часу. Забігаючи наперед, можна сказати, що потенціал для зростання застосування комп’ютерного зору і гіперавтоматизації у виробництві величезний. Не варто дивуватися появі нових технологій, таких як 3D-бачення і доповнена реальність (AR), які ще більше розширюють можливості комп’ютерного зору і гіперавтоматизації.

7. Тіньовий ШІ стає все більш поширеним

Тіньовий штучний інтелект з’являється, коли працівники використовують ШІ-технології без явного схвалення ІТ-відділів, що часто призводить до відсутності контролю за тим, як ШІ-інструменти розгортаються в організаціях. Наприклад, згідно з опитуванням Salesforce, 49% людей використовували генеративний ШІ, а 52% респондентів заявили, що вони використовують GenAI більше, ніж тоді, коли вони вперше почали працювати з цією технологією. Цей тренд посилився, оскільки ШІ-інструменти стали доступнішими та зручнішими для користувачів, дозволяючи відділам або окремим особам впроваджувати рішення незалежно один від одного. Це може призвести до відсутності контролю та управління діяльністю, пов’язаною зі штучним інтелектом, у компанії.

Чекати на схвалення, перш ніж вирішувати проблеми на робочому місці, може бути неприємно. Тіньовий ШІ може сприяти інноваціям, дозволяючи відділам швидко вирішувати проблеми і підвищувати ефективність, не чекаючи на централізоване схвалення, що представляє культуру гнучкості і проактивного вирішення проблем.

Однак такий підхід викликає певні занепокоєння, зокрема ризики для безпеки, оскільки неконтрольовані програми ШІ можуть не відповідати корпоративній політиці захисту даних, що може призвести до потенційних витоків інформації. Крім того, неузгодженість ШІ-застосунків може призвести до неефективності та фрагментарної аналітики даних, що ускладнює ефективне масштабування рішень.

Зростання тіньового ШІ змушує організації розробляти надійні корпоративні політики ШІ для управління та зменшення ризиків. Необхідні чіткі рекомендації та фреймворки для розгортання ШІ, щоб збалансувати потребу в інноваціях з управлінням і безпекою. Це допоможе забезпечити відповідальне використання ШІ-інструментів і підтримку бізнес-цілей, одночасно захищаючи цілісність організації та її даних.

8. Роль відкритого коду в ШІ розширюється

Штучний інтелект із відкритим вихідним кодом складається з ШІ-технологій, які розробляються на загальнодоступних платформах, що дозволяють розробникам змінювати і поширювати свій код. Рух до ШІ з відкритим кодом демократизував ШІ-розробку, а це означає, що ширше коло розробників робить свій внесок у ШІ-технології та впроваджує інновації в них. Чудовим прикладом є геопросторова ШІ-модель від NASA та IBM, яка може допомогти користувачам відстежувати зміни ландшафту та адаптуватися до них.

ШІ з відкритим вихідним кодом прискорює інновації, знижує витрати на розробку ПЗ і рішень для ШІ, а також залучає спільноту до розробки. Така співпраця дозволяє ШІ швидко розвиватися і підвищувати свою ефективність. Але це не позбавлене проблем, оскільки ШІ з відкритим кодом має справу з різними рівнями підтримки та обслуговування, потенційними вразливими місцями в системі безпеки та складністю інтеграції його в пропрієтарні системи.

Компанії, які використовують ШІ з відкритим кодом, можуть значно скоротити витрати і стати більш гнучкими у розгортанні ШІ-рішень. Але навіть у цьому випадку вони мають ретельно керувати цими інструментами, щоб переконатися, що вони відповідають корпоративним стандартам безпеки та надійності. Щоб використовувати ШІ з відкритим кодом у корпоративному середовищі, орієнтованому на дотримання нормативних вимог, організаціям слід запровадити суворі процеси оцінки та інтеграції.

9. Комплаєнс та етика стикаються з підвищеними очікуваннями

Інструменти штучного інтелекту продовжують розвиватися і охоплювати нові сфери нашого життя, покладаючись на величезні обсяги персональних і конфіденційних даних для ефективної роботи. Але як підприємства, так і приватні особи все більше занепокоєні тим, які дані збираються, як вони використовуються, чи належним чином захищені під час використання та чи видаляються вони після.

Як наслідок, компанії, що займаються розробкою ШІ, прагнуть зробити процеси збору даних і навчання моделей більш прозорими, аби користувачі знали, як використовуються їхні дані. Багато клієнтів також наполягають на тому, щоб ШІ був зрозумілим. До речі, все більше уваги приділяється розробці більш суворих нормативно-правових та етичних норм, що регулюють використання ШІ. Суворі стандарти відповідності та етики допомагають зміцнити довіру та надійність ШІ-систем, гарантуючи, що вони використовуються відповідально. З іншого боку, впровадження цих норм може бути дорогим і складним, що може сповільнити розгортання нових ШІ-технологій.

Дотримання суворих правил комплаєнсу та етики не можна ігнорувати, якщо бізнес хоче зберегти свою репутацію та дотримуватися регуляторних вимог. Така прихильність не тільки знижує ризики, а й підвищує довіру споживачів і стейкхолдерів до ШІ-додатків компанії.

10. Мовні моделі зменшуються в розмірі, але стають сильнішими

Малі мовні моделі (Small Language Models, SLM) представляють собою значний зсув у технології ШІ, оскільки вони прагнуть досягти високої продуктивності більших моделей, але з набагато меншою кількістю параметрів. Чому? Існує потреба в більш ефективних, масштабованих і доступних рішеннях ШІ, які можуть працювати на периферійних пристроях, не покладаючись на великі ресурси хмарних обчислень. Інновації великих технологічних компаній, таких як Microsoft, підкреслили потенціал SLM, який дозволяє їм зрівнятися або навіть перевершити можливості набагато більших моделей у виконанні конкретних завдань.

SLM мають низку переваг, найочевидніша з яких — менші обчислювальні вимоги, що знижує бар’єри для впровадження ШІ, особливо в мобільних пристроях та іншому обладнанні з обмеженими обчислювальними можливостями. Вони також є більш стійкими, оскільки вимагають меншого споживання енергії. Однак, хоча SLM стають дедалі потужнішими, вони, як правило, ще не відповідають широким можливостям великих моделей, особливо в завданнях, що вимагають глибоких знань або складних міркувань. Їх продуктивність значною мірою залежить від якості навчальних даних, а досягнення високої результативності, як правило, вимагає більш ретельно відібраних наборів даних.

Розробка SLM особливо актуальна для компаній, які прагнуть інтегрувати ШІ в споживчі пристрої або працюють в умовах суворих правил конфіденційності даних чи обмеженого зв’язку. SLM дозволяють компаніям розгортати потужні ШІ-інструменти безпосередньо там, де вони потрібні, мінімізуючи затримки і підвищуючи конфіденційність користувачів. Крім того, нижчі операційні витрати, пов’язані з SLM, роблять ШІ доступним для ширшого кола підприємств. Можна очікувати, що SLM стане більш активним рушієм інновацій у таких галузях, як охорона здоров’я, фінанси та виробництво, які отримують найбільшу вигоду від індивідуальних рішень у сфері штучного інтелекту.

Майбутнє штучного інтелекту: від квантового ШІ до кінематографа і робототехніки

Виходячи з того, що ми бачимо сьогодні, можна зробити висновок, що ШІ не демонструє жодних ознак уповільнення. Очікується, що в найближчі роки ми побачимо ще більш впливові тренди. Першим серед цих додаткових трендів є розвиток квантового ШІ. Злиття квантових обчислень зі штучним інтелектом відкриє нові горизонти в обчислювальній потужності та можливостях вирішення проблем. Передбачається, що це здійснить революцію в областях, які потребують величезних обчислювальних ресурсів, таких як складні симуляції у сфері розробки ліків і фінансового моделювання, завдяки виконанню завдань зі швидкістю, недосяжною для застарілих комп’ютерів.

Досягнення в галузі штучного інтелекту матимуть ще більший вплив на креативні індустрії. Наприклад, ми можемо очікувати, що ШІ відіграватиме ключову роль у кіновиробництві — від написання сценарію за допомогою ШІ до створення спецефектів і навіть пост-продакшну. На даний момент, з розвитком таких інструментів, як Sora від OpenAI, які дозволять створювати високоякісний відеоконтент, ми бачимо, що інструменти ШІ готові до подальшого прориву в креативних індустріях.

Очікується, що значного впливу зазнає і сфера охорони здоров’я, оскільки роль штучного інтелекту в медицині значно розшириться, особливо в діагностиці та персоналізованій медицині. Удосконалення алгоритмів ШІ підвищить точність медичної візуалізації та діагностики, що дасть змогу раніше й точніше виявляти захворювання та розробляти індивідуальні плани лікування.

Ми також побачимо, як робототехніка стане більш автономною та універсальною, що дозволить цій галузі нарешті перейти від виконання спеціалізованих завдань до універсальних застосувань. Цей зсув буде зумовлений ШІ-моделями, які дозволять роботам навчатися і адаптуватися до різноманітних завдань за допомогою передових методів машинного навчання.

Нарешті, ми побачимо більше залучення ШІ до вирішення глобальних проблем, таких як зміна клімату. ШІ відіграватиме центральну роль у розробці кліматичних рішень. Його застосування в оптимізації енергоспоживання, розумних мережах і моніторингу навколишнього середовища допоможе більш ефективно управляти ресурсами і реагувати на катастрофи, що зробить значний внесок у зусилля зі сталого розвитку.

Підсумок: ШІ-тренди стрімко трансформують бізнес

Штучний інтелект матиме значний вплив на операційну ефективність, інновації та процеси прийняття рішень в усіх галузях бізнесу. Конвергенція досягнень ШІ, таких як генеративний ШІ, етичні основи ШІ та автоматизація в різних секторах, таких як охорона здоров’я та креативні індустрії, являє собою палицю з двома кінцями.

З одного боку, ці технології обіцяють безпрецедентну масштабованість, зниження витрат і здатність вирішувати складні завдання, які можуть трансформувати галузі. З іншого — вони створюють нові виклики в управлінні та етичні міркування, на які бізнес повинен зважати з особливою ретельністю. Компанії, які швидко адаптуються, відповідально впроваджують ШІ та сприяють інноваціям, швидше за все, процвітатимуть і отримають конкурентну перевагу. Щоб залишатися в курсі трендів у сфері штучного інтелекту, потрібен збалансований підхід до використання технологічного потенціалу з одночасним дотриманням суворих стандартів прозорості та підзвітності перед стейкхолдерами.

Ілюстрація: advancedsciencenews.com