Analiștii Gartner au realizat o radiografie a tehnologiei aflate la momentul actual în centrul atenției tuturor – utilizatori, manageri, specialiști IT. Versiunea integrală a articolului poate fi lecturată pe site-ul publicației.

Inteligența artificială (IA) generativă poate învăța din artefacte existente pentru a genera artefacte noi, realiste (la scară), care reflectă caracteristicile așa-numitelor date de trainig (date din care a învățat), dar nu le repetă. Ca urmare, tehnologia poate produce o amplă varietate de conținut nou, cum ar fi imagini, videoclipuri, muzică,
articole, text, cod software sau design de produse. IA generativă folosește o serie de tehnici care evoluează constant. În primul rând, există modelele de bază ale IA, care sunt antrenate pe un set larg de date neeti-chetate și care pot fi utilizate pentru diferite sarcini, cu reglaje suplimentare. Pentru a crea aceste modele „antrenate” sunt necesare cunoștințe complexe de matematică și o putere de calcul enormă, însă ele sunt, în esență, algoritmi de predicție. Astăzi, IA generativă creează cel mai frecvent conținut ca răspuns la solicitările limbajului natural – nu necesită cunoașterea sau introducerea codului – dar cazurile de utilizare în organizații sunt numeroase și includ inovații în proiectarea de noi medicamente sau cipuri, ori în dezvoltarea materialelor.

Ce se află în spatele interesului brusc pentru IA generativă?

Gartner a urmărit IA generativă pe Hype  Cycle™ for Artificial Intelligence încă din 2020 (de asemenea, IA generativă s-a numărat printre cele mai importante tendințe tehnologice strategice pentru 2022 identificate de analiștii companiei), iar tehnologia a trecut de la faza de declanșare a inovației (Innovation Trigger) la vârful așteptărilor supraestimate (Peak of Inflated
Expectations). Dar IA generativă a ajuns pe prima pagină a știrilor abia la sfârșitul anului 2022, odată cu lansarea ChatGPT, un chatbot capabil de interacțiuni umane avansate. ChatGPT, lansat de OpenAI, a devenit extrem de popular peste noapte și a captat atenția publicului. De asemenea,
instrumentul DALL·E 2 de la OpenAI generează în mod similar imagini pe baza unui text într-o modalitate asociată de aplicație inovativă a IA generativă.

Gartner vede IA generativă devenind o tehnologie de uz general, cu un impact similar cu cel al motorului cu aburi, al electricității și al internetului. Entuziasmul pentru această tehnologie se va diminua pe măsură ce se produce contactul cu realitatea implementării, dar impactul IA generativ va crește pe măsură ce oamenii
și organizațiile descoperă aplicații mai inovatoare pentru tehnologie în munca și viața de zi cu zi.

Care sunt beneficiile IA generative?

Modelele de bază, inclusiv transformatoarele generative pre-antrenate (care stau la baza ChatGPT), se numără printre inovațiile arhitecturii IA ce pot fi folosite pentru a automatiza, a spori experiența
oamenilor sau mașinilor și pentru a executa în mod autonom procese IT și de afaceri.

Printre beneficiile aduse de IA generativă se numără cicluri mai scurte de dezvoltare a produselor, experiența îmbunătățită a clienților și productivitatea sporită a angajaților, însă specificul depinde de situația de aplicare. Utilizatorii finali ar trebui să fie realiști cu privire la valoarea pe care doresc să o obțină, mai ales atunci când folosesc un serviciu oferit exact așa cum este el, cu limitări majore. Inteligența artificială generativă creează artefacte care pot fi inexacte sau grevate de subiectivism,
făcând validarea umană esențială și limi-tând eventual timpul pe care îl economisesc lucrătorii. Gartner recomandă stabilirea unor legături directe între cazurile de utilizare și KPI pentru a se asigura că orice proiect fie îmbunătățește eficiența operațională, fie creează noi venituri nete sau experiențe mai bune.

Într-un recent sondaj Gartner realizat în cadrul unui webinar la care au participat peste 2.500 de directori, 38% au indicat că experiența și păstrarea clienților sunt scopul principal al investițiilor lor în IA generativă. Aceasta a fost urmată de creșterea veniturilor (26%), optimizarea costurilor (17%) și continuitatea afacerii (7%).

Care sunt riscurile asociate tehnologiei IA generative?

Riscurile asociate IA generative sunt semnificative și evoluează rapid. Numeroase persoane rău intenționate au folosit deja tehnologia pentru a crea „deep fake” sau copii ale produselor și pentru a genera artefacte pentru a sprijini escrocherii din ce în ce mai complexe. ChatGPT și alte instrumente similare sunt instruite pe baza unei mari cantități de date disponibile public. Acestea nu sunt concepute pentru a respecta Regulamentul general privind protecția datelor (GDPR) și alte legi privind drepturile de autor, așa că este imperativ să acordați o atenție deosebită utilizării platformelor de către compania dumneavoastră.

Riscurile ce trebuie monitorizate includ:

  • • Lipsa de transparență. Modelele IA
    generative și ChatGPT sunt imprevizibile și nici măcar companiile din spatele lor nu înțeleg întotdeauna totul despre modul în care funcționează.
  • • Acuratețe. Sistemele IA generative produc uneori răspunsuri inexacte și fabricate. Evaluați toate rezultatele pentru acuratețea, adecvarea și utilitatea reală înainte de a vă baza sau de a distribui în mod public informațiile.
  • • Subiectivism. Aveți nevoie de politici sau controale pentru a detecta rezultate părtinitoare și pentru a le trata într-un mod compatibil cu politica companiei și cu orice cerințe legale relevante.
  • • Proprietatea intelectuală (IP) și dreptul de autor. În prezent, nu există asigurări în privința guvernanței și a protecției datelor verificabile cu privire la informațiile confidențiale ale organizației. Utilizatorii ar trebui să presupună că orice date sau întrebări pe care le introduc în ChatGPT și concurenții acestuia vor deveni informații publice și sfătuim organizațiile să pună în aplicare controale pentru a evita expunerea involuntară a IP.
  • • Securitate cibernetică și fraudă. Organizațiile trebuie să se pregătească pentru utilizarea sistemelor IA gene-rative de către actorii rău intenționați pentru a executa atacuri cibernetice și fraude, cum ar fi utilizarea de deep fake pentru ingineria socială a personalului și se asigură că sunt puse în aplicare controale care să limiteze riscurile.
  • • Sustenabilitate. IA generativă folosește cantități semnificative de energie electrică. Alegeți furnizori care reduc consumul de energie și folosesc energie regenerabilă de înaltă calitate pentru a atenua impactul asupra obiectivelor dumneavoastră de sustenabilitate.

Gartner recomandă, de asemenea, să luați în considerare următoarele întrebări:

  • • Cine definește utilizarea responsabilă a inteligenței artificiale generative, mai ales pe măsură ce normele culturale evoluează și abordările de inginerie socială variază de la o zonă geografică la alta? Cine asigură conformitatea? Care sunt consecințele unei utilizări iresponsabile?
  • • În cazul în care ceva nu merge bine, cum pot oamenii să ia măsuri reparatorii?
  • • Cum își dau și cum elimină utilizatorii consimțământul? Ce se poate învăța din dezbaterea privind confidențialitatea?
  • • Utilizarea IA generative va ajuta sau va afecta încrederea în organizația dumneavoastră și în instituții în general?
  • • Cum ne putem asigura că proprietarii și creatorii de conținut păstrează controlul asupra proprietății intelectuale și sunt compensați în mod echitabil? Cum ar trebui să arate noile modele economice?
  • • Cine va asigura funcționarea corespunzătoare pe parcursul întregului ciclu de viață și cum va face acest lucru? Au nevoie consiliile de administrație de un lider de etică AI, de exemplu?

În cele din urmă, este important să monitorizăm continuu evoluțiile de reglementare și litigiile cu privire la IA generativă. China și Singapore au pus deja în aplicare noi reglementări privind utilizarea IA generativă, în timp ce Italia o face cu titlu temporar. SUA, Canada, India, Marea Britanie și UE își modelează în prezent mediile de reglementare.

Care sunt câteva utilizări practice ale IA generative astăzi?

Domeniul IA generative va progresa rapid atât în ceea ce privește descoperirile științifice, cât și în comercializarea tehnologiei, dar cazurile de utilizare apar rapid în conținut creativ, îmbunătățire a conținutului, date sintetice, inginerie generativă și design generativ. Aplicațiile practice la nivel înalt în uz astăzi includ următoarele:

  • • Crearea și creșterea conținutului scris: Producerea unei „schițe” de text în stilul și lungimea dorite
  • • Răspunsul la întrebări și descoperiri: Permite utilizatorilor să găsească răspunsuri la întrebările puse, pe baza datelor și a informațiilor afișate.
  • • Ton: Manipularea textului, pentru a atenua limbajul sau a profesionaliza textul
  • • Rezumat: Oferă versiuni scurte de conversații, articole, e-mailuri și pagini web
  • • Simplificare: Defalcarea titlurilor, sublinierea și extragerea conținutului cheie
  • • Clasificarea conținutului pentru cazuri de utilizare specifice: Sortare după sentiment, subiect etc.
  • • Îmbunătățirea performanței chatbot-ului: Extragerea mai bună a „sensibilității”, clasificarea sentimentelor pe parcursul întregii conversații și generarea de fluxuri de călătorie din descrierile generale
  • • Codare software: generare de cod, traducere, explicație și verificare

Lista noilor cazuri de utilizare cu impact pe termen lung include:

  • • Crearea de imagini medicale care arată dezvoltarea viitoare a unei boli
  • • Date sintetice care ajută la îmbogățirea situațiilor cu volum limitat de date, la atenuarea subiectivității, la păstrarea confidențialității datelor și la simularea scenariilor viitoare
  • • Aplicații care sugerează utilizatorilor în mod proactiv acțiuni suplimentare și le oferă informații
  • • Modernizarea codului învechit