გენერაციული AI და მისი ეკონომიკური გავლენა: რა უნდა იცოდეთ

Generative AI (Gen AI) არის ხელოვნური ინტელექტის ტიპი, რომელიც შექმნილია ახალი შინაარსის გენერირებისთვის ადამიანის ჩარევის გარეშე, როგორიცაა ტექსტი, სურათები და მუსიკაც კი. ეს ტექნოლოგია იყენებს კომპლექსს ალგორითმები და მანქანათმცოდნეობა მოდელები არსებული მონაცემებიდან შაბლონებისა და წესების დასამახსოვრებლად და სტილისა და სტრუქტურის მსგავსი ახალი შინაარსის გენერირების მიზნით.

კუმულაციური მონაცემების შეყვანის საფუძველზე ახალი კონტენტის გენერირება გენი AI ღირებულია ბევრ ინდუსტრიაში. სიჩქარე, რომლითაც ამ ტექნოლოგიას შეუძლია კონტენტის შექმნა, შეიძლება დაეხმაროს თანამშრომლებს ნაკლებ დროში მეტი კონტენტის განვითარებაში და/ან უფრო ეფექტურად მუშაობაში. ამან შეიძლება შეამციროს ადამიანის შრომის მოთხოვნილება, გააჩინოს შეშფოთება სამუშაოს გადაადგილების შესახებ და შემოსავლის უთანასწორობა.

Gen AI-ს გავლენა მოხმარების ნიმუშებზე კომპანიებს გაუადვილა მარკეტინგული და სარეკლამო ძალისხმევის პერსონალიზაცია. ამან გამოიწვია რეკლამისადმი უფრო მიზანმიმართული მიდგომა, რაც შეიძლება იყოს მომგებიანი, მაგრამ ასევე პრობლემური კონფიდენციალურობის თვალსაზრისით.

Generative AI-ს აპლიკაციები

Gen AI-მ გაზარდა სიზუსტე და პროდუქტიულობა და შეამცირა ხარჯები სხვადასხვა ინდუსტრიებში, მათ შორის:

Ჯანმრთელობის დაცვა

ჯანდაცვის ინდუსტრიაში Gen AI გამოიყენება სამედიცინო სურათების გასაანალიზებლად და ექიმებს დიაგნოზის დასმისას. ჯანდაცვის მსოფლიო ორგანიზაციის (WHO) ანგარიშის მიხედვით, პირველადი ჯანდაცვის ყველა სამედიცინო შეცდომის 50%-მდე ადმინისტრაციული შეცდომებია. Gen AI-ს აქვს სიზუსტის გაზრდის პოტენციალი, მაგრამ ტექნოლოგიას ასევე გააჩნია დაუცველობა, რადგან მისი სანდოობა დიდად არის დამოკიდებული სასწავლო მონაცემთა ნაკრების ხარისხზე, შესაბამისად მსოფლიო ეკონომიკური ფორუმი.

გარდა ამისა, ჯანმო 2030 წლისთვის 10 მილიონი ჯანდაცვის მუშაკის დეფიციტს ელის. მოსალოდნელია, რომ Gen AI დაეხმარება ამ დეფიციტის მოგვარებას გაზრდილი ეფექტურობის გზით, რაც საშუალებას მისცემს ნაკლებ მუშაკს მოემსახუროს მეტ პაციენტს.

ფინანსები

ში ფინანსური ინდუსტრია, AI ალგორითმები აღმოაჩენენ თაღლითობას და იდენტიფიცირებენ საინვესტიციო შესაძლებლობები. Generative AI-მ აჩვენა რუტინული ამოცანების ავტომატიზაციის, რისკის შერბილების და ფინანსური ოპერაციების ოპტიმიზაციის პოტენციალი.

გენერირებული AI-ის გამოყენება ფინანსებში მოსალოდნელია გლობალურად გაიზრდება მთლიანი შიდა პროდუქტი (მშპ) 7%-ით - თითქმის 7 ტრილიონი დოლარით - და გაზარდეთ პროდუქტიულობა Goldman Sachs Research-ის თანახმად, ზრდა 1,5%-ით. Gen AI კარგად ერწყმის ფინანსებს, რადგან მისი სიძლიერე - მონაცემთა უზარმაზარ რაოდენობასთან დაკავშირებული - არის ზუსტად ის, რასაც ფინანსები ეყრდნობა ფუნქციონირებას.

ტრანსპორტირება

სატრანსპორტო ინდუსტრიაში თვითმართვადი მანქანები იკვებება გენერაციული AI-ით, რაც მათ საშუალებას აძლევს ნავიგაცია გაუწიონ გზებს და მიიღონ გადაწყვეტილებები რეალურ დროში. თუმცა, გენერიული ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება ტრანსპორტირებაში ბევრად მეტს მოიცავს.

ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია მრავალი პრობლემის გადაჭრა, რაც ადამიანებს არ შეუძლიათ, როგორიცაა საცობები, პარკირების ნაკლებობა და ხანგრძლივი მგზავრობა. მოსალოდნელია, რომ Gen AI როლს შეასრულებს მომავლის ხარისხის, უსაფრთხოების, ეფექტურობისა და მდგრადობის გაუმჯობესებაში. სატრანსპორტო სისტემები რომლებიც დღეს არ არსებობს.

წარმოება

Gen AI-ს აქვს რევოლუციის პოტენციალი წარმოება. დიდი რაოდენობით მონაცემების გამოყენებისა და შედეგების პროგნოზირების შესაძლებლობით, AI-ს შეუძლია მნიშვნელოვნად გააუმჯობესოს გადაწყვეტილების მიღება, წარმოების ოპტიმიზაცია, პროდუქტის ხარისხის გაუმჯობესება და ნარჩენების შემცირება.

Generative AI აუმჯობესებს ოპერაციებს და უზრუნველყოფს, რომ თანამშრომლები მიჰყვებიან სათანადო ნაბიჯებს. მას ასევე შეუძლია გააუმჯობესოს მუშაობის ხილვადობა ბიზნეს ერთეულებში სხვადასხვა მონაცემთა წყაროების ინტეგრირებით.

Გასართობი

გასართობ ინდუსტრიაში Gen AI ქმნის პერსონალიზებულ რეკომენდაციებს ფილმებისთვის, სატელევიზიო შოუებისთვის და მუსიკაზე, ინდივიდუალური პრეფერენციების საფუძველზე. ამ ტექნოლოგიას შეუძლია ხელი შეუწყოს იგივე ეფექტურობასა და სიზუსტეს, რაც სხვა ინდუსტრიებშია, რაც მას პოტენციურ ხარჯების დაზოგვას ხდის მედია კომპანიებისთვის.

ნაკლებად უვნებელი მხრივ, გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის უნარი შეცვალოს ადამიანების მწერლების, მხატვრების, ფოტოგრაფების და სხვა შემოქმედებითი პროფესიონალების მიერ შესრულებული სამუშაოს ნაწილი იყო მიზეზი. ამერიკის მწერალთა გილდიის (WGA) გაფიცვა რომელიც დაიწყო 2023 წლის მაისში.

Საცალო

ოპტიმიზაცია ინვენტარის მართვა და მომხმარებლებისთვის პროდუქტების რეკომენდაცია მათი შესყიდვების ისტორიისა და ბრაუზერის ქცევის საფუძველზე, მხოლოდ საცალო ინდუსტრიაში Gen AI-ის ღირებულების ნაწილია. გენერაციული AI ასევე შეუძლია დაეხმაროს საცალო მოვაჭრეებს გაყიდვების გაზრდაში და ოპერაციების ოპტიმიზაციაში.

მაგალითად, გენერაციულ AI-ს შეუძლია დაეხმაროს საცალო ვაჭრობას ინვენტარის მენეჯმენტში და მომხმარებელთა მომსახურებაში, რაც ორივე მაღაზიის მფლობელებს ეხება. Gen AI ასევე შეუძლია დაეხმაროს საცალო ვაჭრობას ინოვაციებში, შეამციროს ხარჯები და ფოკუსირება მოახდინოს ახალი პროდუქტებისა და სისტემების განვითარებაზე.

შემთხვევის შესწავლა და ანგარიშები ხელოვნური ინტელექტის შესახებ

მრავალრიცხოვანი შემთხვევის შესწავლა და მოხსენება მიუთითებს ხელოვნური ინტელექტის გავლენას სხვადასხვა ინდუსტრიებზე, ეკონომიკასა და სამუშაო ძალაზე.

აქცენტურა

Accenture-ის მიერ ჩატარებულმა კვლევამ აჩვენა, რომ ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია 14 ტრილიონი დოლარის დამატება გლობალურ ეკონომიკაში 2035 წლისთვის, ყველაზე მნიშვნელოვანი მიღწევებით ჩინეთსა და ჩრდილოეთ ამერიკაში. კვლევამ ასევე იწინასწარმეტყველა, რომ AI-ს შეუძლია გაზარდოს შრომის პროდუქტიულობა ზოგიერთ ინდუსტრიაში 40%-მდე.

ჯონს ჰოპკინსის მედიცინის სისტემა

ჯონ ჰოპკინსის მედიცინის სისტემასთან დაკავშირებულ ხუთ სამედიცინო დაწესებულებაში ჩატარებულმა კვლევამ დაადგინა, რომ ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმების გამოყენება სამედიცინო სურათების გასაანალიზებლად იწვევს საავადმყოფოებში სეფსისით სიკვდილიანობის 20%-ით შემცირებას. სეფსისი, რომელიც ხდება მაშინ, როდესაც ინფექციაზე პასუხი სპირალურად გადის კონტროლიდან, არის პასუხისმგებელი აშშ-ში საავადმყოფოში არსებული სამიდან ერთ სიკვდილზე. დაავადებათა კონტროლისა და პრევენციის ცენტრის მონაცემებით, აშშ-ში ყოველწლიურად 1,7 მილიონ ზრდასრულ ადამიანს უვითარდება სეფსისი და მათგან დაახლოებით 350 000 იღუპება.

McKinsey & Company

McKinsey & Company-ის მოხსენებამ აჩვენა, რომ AI-ს შეუძლია ავტომატიზირება მოახდინოს საცალო ვაჭრობის, სტუმართმოყვარეობისა და ჯანდაცვის მუშაკების მიერ გაკეთებული ამოცანების 45%-მდე. მიუხედავად იმისა, რომ ამან შეიძლება გამოიწვიოს სამუშაოს გადაადგილება, მოხსენებაში ასევე აღნიშნულია, რომ მხოლოდ იმიტომ, რომ AI-ს შეუძლია სამუშაოს ავტომატიზაცია სულაც არ ნიშნავს, რომ ეს იქნება, რადგან ღირებულება, რეგულაციები და სოციალური მიღება ასევე შეიძლება შეზღუდოს ფაქტორები.

მსოფლიო ეკონომიკური ფორუმი

მსოფლიო ეკონომიკური ფორუმის მიერ ჩატარებულმა კვლევამ აჩვენა, რომ ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებამ შეიძლება გამოიწვიოს სამუშაო ადგილების წმინდა ზრდა ზოგიერთში ინდუსტრიებიგანსაკუთრებით ისეთები, რომლებიც საჭიროებენ უმაღლესი დონის განათლებას და უნარებს. თუმცა, მოხსენებაში ასევე გაფრთხილებულია, რომ ხელოვნური ინტელექტის სარგებელი შეიძლება არათანაბრად გადანაწილდეს, ზოგიერთ მუშაკსა და რეგიონში უფრო მნიშვნელოვანი სამუშაო ადგილის გადაადგილება, ვიდრე სხვები.

გენერაციული AI-ს უპირატესობები და უარყოფითი მხარეები

აჭარბებს თუ არა გენერაციული AI-ს სარგებელი ნაკლოვანებებს, ყოველთვის არ არის ნათელი. ორივე შედეგის გათვალისწინება აუცილებელია.

გაზრდილი პროდუქტიულობა vs. საჭირო ტექნიკური ექსპერტიზა

პრო: ხელოვნური ინტელექტის მქონე მანქანებსა და რობოტებს შეუძლიათ შეასრულონ განმეორებითი დავალებები უფრო დიდი სიზუსტით და სიჩქარით, გაზარდონ პროდუქტიულობა და ეფექტურობა სხვადასხვა ინდუსტრიებში. ამან, თავის მხრივ, შეიძლება გამოიწვიოს წარმოების მთლიანი ხარჯების შემცირება და, საბოლოოდ, შემცირება ინფლაცია.

კონ: გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმების შემუშავება და დანერგვა საჭიროებს მნიშვნელოვან ტექნიკურ გამოცდილებას, რომლის პოვნა ან ყიდვა შეიძლება რთული იყოს ზოგიერთი ბიზნესისთვის. მათთვის, ვინც ჩამორჩება, წინსვლის დაჭერა და შენარჩუნება შეიძლება ნამდვილ გამოწვევად იქცეს.

განხორციელების ხარჯების დაზოგვა vs. საინვესტიციო ხარჯები

პრო: Gen AI-ს შეუძლია დაზოგოს ბიზნეს ხარჯები საჭიროების შემცირებით ადამიანის შრომა გარკვეულ სფეროებში. ნაკლები ანაზღაურებადი მუშაკების დაქირავების აუცილებლობამ და მათი გადაუხდელი მანქანებით ჩანაცვლების შესაძლებლობამ შეიძლება მნიშვნელოვნად შეამციროს ხარჯები.

კონ: გენერირებული AI-ს მიღება მოითხოვს მნიშვნელოვან ინვესტიციას ტექნოლოგიასა და ინფრასტრუქტურაში, რაც შეიძლება აკრძალულად ძვირი დაჯდეს ზოგიერთი ბიზნესისთვის.

ახალი სამუშაოს შექმნა vs. სამუშაო გადაადგილება

პრო: მიუხედავად იმისა, რომ გენერიულმა AI-მ შესაძლოა შეცვალოს ზოგიერთი სამუშაო ადგილი, ახალი სამუშაო ადგილები შეიძლება შეიქმნას ისეთ სფეროებში, როგორიცაა მონაცემთა ანალიზი და პროგრამული უზრუნველყოფის განვითარება.

კონ: ვინაიდან გენერიული ხელოვნური ინტელექტი ავტომატიზირებს კონკრეტულ ამოცანებს, ზოგიერთი მუშაკი შეიძლება აღმოჩნდეს უმუშევარი ან დაბალანაზღაურებადი პოზიციებზე, რამაც შეიძლება გამოიწვიოს გაზრდა ეკონომიკური გაჭირვება და სოციალური არეულობა.

გაუმჯობესებული გადაწყვეტილების მიღება vs. ცუდი მონაცემები და მიკერძოება

პრო: Gen AI ალგორითმებს შეუძლიათ გააანალიზონ დიდი რაოდენობით მონაცემები და დაადგინონ შაბლონები და შეხედულებები, რომლებიც შეიძლება გამოტოვონ ადამიანებს, რაც გამოიწვევს გადაწყვეტილების მიღების გაუმჯობესებას სხვადასხვა ინდუსტრიაში.

კონ: გენერალური AI ალგორითმები ეყრდნობა მონაცემთა დიდ რაოდენობას სწავლისა და გასაუმჯობესებლად, მაგრამ თუ ეს მონაცემები მიკერძოებული ან არასრულია, შეიძლება გამოიწვიოს არაზუსტი ან უსამართლო შედეგები.

პერსონალიზაცია vs. ეთიკური მოსაზრებები

პრო: Gener AI-ზე დამყარებული მარკეტინგი და რეკლამამ შეიძლება გამოიწვიოს უფრო პერსონალიზებული შეტყობინებები და პროდუქტების შეთავაზება, გააუმჯობესოს მომხმარებელთა კმაყოფილება და ლოიალობა.

კონ: Gen AI ბადებს კრიტიკულ ეთიკურ კითხვებს კონფიდენციალურობა, მიკერძოებულობა და ანგარიშვალდებულება, რაც გულდასმით უნდა იქნას განხილული და განხილული.

გაძლიერებული უსაფრთხოება vs. მარეგულირებელი და სამართლებრივი მოსაზრებები

პრო: ისეთ ინდუსტრიებში, როგორიცაა ტრანსპორტი და წარმოება, გენერლის ხელოვნური ინტელექტის მქონე მანქანებსა და რობოტებს შეუძლიათ შეასრულონ სახიფათო ან სახიფათო ამოცანები, გააუმჯობესონ მუშების უსაფრთხოება.

კონ: რამდენადაც გენერიული ხელოვნური ინტელექტი უფრო ფართოდ გავრცელდება სხვადასხვა ინდუსტრიებში, შესაძლოა საჭირო გახდეს ახალი რეგულაციები და სამართლებრივი ჩარჩოები, რათა უზრუნველყოფილი იყოს მისი პასუხისმგებლობით და ეთიკურად გამოყენება.

ქვემოთ მოყვანილი ცხრილი გვიჩვენებს, თუ როგორ უნდა შევადაროთ გენერაციული AI-ს დადებითი და უარყოფითი მხარეები, რათა დადგინდეს, არის თუ არა გენ AI-ს გამოყენება მომგებიანი.

გენერაციული AI დადებითი და უარყოფითი მხარეები
Დადებითი	მინუსები
გაზრდილი პროდუქტიულობა	vs.	საჭირო ტექნიკური ექსპერტიზა
ხარჯების დაზოგვა	vs.	განვითარების ღირებულება
სამუშაო ადგილების შექმნა	vs.	სამუშაო გადაადგილება
გაუმჯობესებული გადაწყვეტილების მიღება	vs.	ცუდი მონაცემების გავლენა
პერსონალიზაცია	vs.	ეთიკური შეშფოთება
გაძლიერებული უსაფრთხოება	vs.	სამართლებრივი მოსაზრებები

Gen AI-ის ეკონომიკური გავლენა: ექსპერტის აზრი

კითხვაზე გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის პოტენციური საერთო ეკონომიკური გავლენის შესახებ ეკონომიკაზე, ანტონ კორინეკიდოქტორი, ეკონომიკის პროფესორი დარდენის ბიზნესის სკოლაში ვირჯინიის უნივერსიტეტში, შარლოტსვილში და არარეზიდენტი სტიპენდიანტი ბრუკინგსის ინსტიტუტში. ეკონომიკური ანალიტიკური ცენტრი, პროდუქტიულობის ზრდას ხედავს, როგორც გენერალური AI-ს პირველადი გავლენა მთლიანობაში ეკონომია.

„ეს მოიცავს პროდუქტიულობის დონის ამაღლებას ეფექტურობის პირდაპირი მიღწევების გზით, ისევე როგორც ინოვაციების და სამომავლო პროდუქტიულობის ზრდის ტემპის დაჩქარებას“, ამბობს კორინეკი.

„ეფექტი შრომის ბაზარი უფრო გაურკვეველი იქნება“, - დასძენს ის. ”ზოგიერთ სექტორში, თითქმის აუცილებლად იქნება სამუშაო ადგილების დაკარგვა და ხელფასების შემცირება, რადგან გენერიული ხელოვნური ინტელექტი ავტომატიზირებს გარკვეულ ამოცანებს. თუმცა, თუ ეკონომიკის მასშტაბით პროდუქტიულობის ეფექტი საკმარისად ძლიერია, ამან შეიძლება გამოიწვიოს შრომის საერთო მოთხოვნა. დისტრიბუციული ზემოქმედება დამოკიდებული იქნება იმაზე, ანაცვლებს თუ არა გენერიული ხელოვნური ინტელექტი, ძირითადად, სხვადასხვა ტიპის მუშაკებს“.

რაც შეეხება შრომითი საკითხის შესაძლო გადაწყვეტას, კორინეკი ამბობს:ეკონომიკური პოლიტიკოსები საჭირო იქნება ფოკუსირება ეკონომიკაში გენერიული ხელოვნური ინტელექტის გავრცელებისა და დანერგვის ხელშეწყობაზე, რათა მაქსიმალურად გაზარდოს პროდუქტიულობის სარგებელი. მათ ასევე უნდა განაახლონ პოლიტიკა სამუშაოს ტრენინგის, სოციალური კეთილდღეობისა და გადასახადების შესახებ, რათა დაეხმარონ მუშებს ადაპტირდნენ შრომის ბაზრის შეფერხებებთან“.

კორინეკი ასევე გვთავაზობს გრძელვადიან დაგეგმვას ახლა, როდესაც გენერაციული AI-ს ეპოქა მოვიდა. „ეკონომიკური პოლიტიკის შემქმნელებმა უნდა სტრეს-ტესტი არსებული ინსტიტუტები ხელოვნური ინტელექტის მთელი რიგი სცენარების წინააღმდეგ, რომლებიც შეიძლება მოხდეს მომდევნო ათწლეულებში, მათ შორის ხელოვნური ზოგადი ინტელექტის შესაძლებლობის ჩათვლით,” - ამბობს ის. „ამაში ვგულისხმობ AI-ს, რომელსაც შეუძლია შეასრულოს ყველა ინტელექტუალური დავალება ადამიანურ დონეზე. ჩვენ ვეღარ გამოვრიცხავთ მსგავს სცენარს და უნდა მოვამზადოთ ჩვენი ინსტიტუტები და სოციალური დაზღვევის სისტემები, რათა უზრუნველვყოთ, რომ AI პროგრესის სარგებელი ფართოდ იყოს გაზიარებული.”

რომელი კომპანიები ქმნიან გენერაციულ AI-ს?

იმ კომპანიების სია, რომლებიც ქმნიან Gen AI ტექნოლოგიას, იზრდება. ზოგიერთი უფრო ცნობილი სახელი მოიცავს:

• ანბანი (GOOGL და GOOG) შეიმუშავა რამდენიმე გენერაციული AI მოდელი, მათ შორის Bard ბუნებრივი ენის დამუშავებისთვის და Studio Bot კოდირებისთვის.
• ჩახუტებული სახე არის სტარტაპი, რომელიც სპეციალიზირებულია ხელოვნური ინტელექტის მოდელების შექმნაზე ბუნებრივი ენის დამუშავებისთვის, მათ შორის GPT-2.
• IBM (IBM) შეიმუშავა ხელოვნური ინტელექტის რამდენიმე მოდელი, მათ შორის Watson ბუნებრივი ენის დამუშავებისთვის და IBM Research AI სისტემა კომპიუტერული ხედვისთვის.
• მაიკროსოფტი (MSFT) შეიმუშავა რამდენიმე AI მოდელი, მათ შორის Copilot, პროდუქტიულობის ასისტენტი და Azure AI Vision კომპიუტერული ხედვისთვის.
• NVIDIA (NVDA) არის ტექნოლოგიური კომპანია, რომელიც სპეციალიზირებულია შექმნაზე გრაფიკული დამუშავების ერთეულები (GPU) რომელიც აძლიერებს AI ალგორითმებს, მათ შორის გამოსახულების გენერაციულ და მეტყველების ამოცნობის მოდელებს.
• OpenAI არის კვლევითი ორგანიზაცია, რომელიც ავითარებს მოწინავე AI ტექნოლოგიებს, მათ შორის გენერაციულ მოდელებს ბუნებრივი ენის დამუშავებისა და კომპიუტერული ხედვისთვის. OpenAI გამოვიდა ChatGPT, ერთ-ერთი ყველაზე ცნობილი ჩატბოტი, 2022 წლის ნოემბერში.
  

რომელი კომპანიები იყენებენ გენერაციულ AI-ს?

ინოვაციური გამოყენება და პოტენციური ბიზნესი უბიძგებს ბევრ კომპანიას გამოიყენონ ეს ტექნოლოგია მომხმარებელთან და შიდა ინსტრუმენტებში. ზოგიერთი უფრო ცნობილი კომპანია მოიცავს:

• ამაზონი (AMZN) იყენებს გენერაციულ AI-ს თავის სარეკომენდაციო ძრავებში და ხმით გააქტიურებულ ასისტენტს Alexa-ში.
• Google იყენებს გენერაციულ AI-ს საძიებო სისტემაში და სარეკლამო პროდუქტებში, ასევე ხმის ამოცნობისა და ბუნებრივი ენის დამუშავების ინსტრუმენტებში.
• IBMგენერაციული AI-ის გამოყენება უპირველეს ყოვლისა მის Watson პლატფორმაშია.
• მაიკროსოფტი იყენებს გენერაციულ AI-ს თავის Azure Cloud Computing პლატფორმაში და მის Bing საძიებო სისტემაში.
• Netflix (NFLX) იყენებს გენერაციულ AI-ს თავის სარეკომენდაციო ძრავაში, რომელიც სთავაზობს მომხმარებლებს ფილმებს და სატელევიზიო შოუებს მათი ნახვის ისტორიისა და პრეფერენციების საფუძველზე.
• ტესლა (TSLA) იყენებს გენერაციულ AI-ს თავის თვითმართველ მანქანებში, რომლებიც იყენებენ AI-ზე მომუშავე სენსორებსა და ალგორითმებს გზებზე ნავიგაციისთვის და რეალურ დროში გადაწყვეტილებების მისაღებად.
  

ქვედა ხაზი

მოსალოდნელია, რომ გენერაციული AI-ის მიღება მნიშვნელოვნად იმოქმედებს სხვადასხვა ინდუსტრიებსა და სამუშაო ბაზრებზე, მათ შორის წარმოებაზე, ჯანდაცვაზე, საცალო ვაჭრობაზე, ტრანსპორტირებასა და ფინანსებზე. მიუხედავად იმისა, რომ ეს სავარაუდოდ გამოიწვევს ეფექტურობისა და პროდუქტიულობის გაზრდას, ასევე მოსალოდნელია, რომ ეს გამოიწვევს სამუშაოს გადაადგილებას ზოგიერთი მუშაკისთვის.

რამდენიმე კვლევამ და ანალიზმა შეისწავლა გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის გავლენა ეკონომიკაზე, შეფასებით, 2030 წლისთვის 14 ტრილიონი დოლარიდან 15,7 ტრილიონ დოლარამდე ეკონომიკური წვლილი. გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის პოტენციური ეკონომიკური სარგებელი მოიცავს პროდუქტიულობის გაზრდას, ხარჯების დაზოგვას, ახალი სამუშაო ადგილების შექმნას, გადაწყვეტილების მიღების გაუმჯობესებას, პერსონალიზაციას და გაძლიერებულ უსაფრთხოებას. თუმცა, ასევე არსებობს მნიშვნელოვანი კითხვები ამ შეღავათების განაწილებისა და პოტენციური ზემოქმედების შესახებ მუშაკებსა და საზოგადოებაზე.