Generativna umetna inteligenca in njen gospodarski vpliv: kaj morate vedeti

Generativni AI (Gen AI) je vrsta umetne inteligence, zasnovana za ustvarjanje nove vsebine brez človeškega posredovanja, kot so besedilo, slike in celo glasba. Ta tehnologija uporablja kompleksne algoritmi in strojno učenje modeli za pomnjenje vzorcev in pravil iz obstoječih podatkov ter ustvarjanje nove vsebine, podobne slogu in strukturi.

Ustvarjanje nove vsebine na podlagi kumulativnega vnosa podatkov omogoča gen AI vredno v mnogih panogah. Hitrost, s katero lahko ta tehnologija ustvari vsebino, lahko zaposlenim pomaga razviti več vsebin v krajšem času in/ali delati bolj učinkovito. To lahko zmanjša potrebo po človeški delovni sili, kar zbuja zaskrbljenost glede premestitve delovnih mest in dohodkovna neenakost.

Vpliv umetne inteligence generacije na potrošniške vzorce je podjetjem olajšal prilagajanje njihovih trženjskih in oglaševalskih prizadevanj. To je pripeljalo do bolj ciljno usmerjenega pristopa k oglaševanju, ki je lahko koristen, a tudi problematičen z vidika zasebnosti.

Uporaba generativne umetne inteligence

Gen AI je povečal natančnost in produktivnost ter hkrati znižal stroške v različnih panogah, vključno z:

Skrb za zdravje

V zdravstveni industriji se gen AI uporablja za analizo medicinskih slik in pomoč zdravnikom pri postavljanju diagnoz. Po poročilu Svetovne zdravstvene organizacije (WHO) je do 50 % vseh zdravniških napak v primarni negi administrativnih napak. Gen AI ima potencial za povečanje natančnosti, vendar ima tehnologija tudi ranljivosti, saj je njena zanesljivost močno odvisna od kakovosti naborov podatkov za usposabljanje, glede na Svetovni gospodarski forum.

Poleg tega WHO predvideva, da bo do leta 2030 primanjkovalo 10 milijonov zdravstvenih delavcev. Gen AI naj bi pomagal odpraviti to pomanjkanje s povečano učinkovitostjo, kar bo manjšemu številu delavcev omogočilo oskrbo več bolnikov.

Finance

V finančna industrija, algoritmi umetne inteligence zaznajo goljufije in jih identificirajo investicijske priložnosti. Generativna umetna inteligenca je pokazala potencial za avtomatizacijo rutinskih opravil, izboljšanje zmanjševanja tveganj in optimizacijo finančnih operacij.

Pričakuje se, da se bo uporaba genske umetne inteligence v financah povečala po vsem svetu bruto domači proizvod (BDP) za 7 % – skoraj 7 bilijonov USD – in povečati produktivnost rast za 1,5 %, ugotavlja Goldman Sachs Research. Umetna inteligenca generacije se dobro ujema s financami, saj je njegova moč – ukvarjanje z ogromnimi količinami podatkov – natanko tisto, na kar se finance opirajo, da delujejo.

Prevozništvo

V prometni industriji samovozeča vozila poganja generativna umetna inteligenca, ki jim omogoča navigacijo po cestah in sprejemanje odločitev v realnem času. Vendar pa aplikacije genske umetne inteligence v prometu vključujejo veliko več kot to.

Umetna inteligenca lahko reši številne težave, ki jih ljudje ne morejo, kot so prometni zastoji, pomanjkanje parkirnih mest in dolge vožnje. Gen AI naj bi igral vlogo pri izboljšanju kakovosti, varnosti, učinkovitosti in trajnosti prihodnosti transportni sistemi ki danes ne obstajajo.

Proizvodnja

Gen AI ima potencial za revolucijo proizvodnja. S svojo zmožnostjo izkoriščanja ogromnih količin podatkov in napovedovanja rezultatov lahko umetna inteligenca bistveno izboljša sprejemanje odločitev, optimizira proizvodnjo, izboljša kakovost izdelkov in zmanjša količino odpadkov.

Generative AI izboljšuje delovanje in zagotavlja, da zaposleni sledijo pravilnim korakom. Z integracijo različnih podatkovnih virov lahko tudi izboljša vidnost delovanja med poslovnimi enotami.

Zabava

V zabavni industriji gen AI ustvarja prilagojena priporočila za filme, TV-oddaje in glasbo na podlagi individualnih preferenc. Ta tehnologija lahko spodbuja enako učinkovitost in natančnost kot v drugih panogah, zaradi česar lahko medijska podjetja prihranijo stroške.

Z manj neškodljive strani je bila zmožnost generativne umetne inteligence, da nadomesti del dela, ki so ga opravili pisatelji, umetniki, fotografi in drugi kreativni strokovnjaki, del razloga za Stavka Ceha ameriških pisateljev (WGA). ki se je začel maja 2023.

Maloprodaja

Optimizacija upravljanje zalog in priporočanje izdelkov strankam na podlagi njihove zgodovine nakupov in vedenja pri brskanju je le del vrednosti gen AI v maloprodajni industriji. Generativna umetna inteligenca lahko tudi pomaga trgovcem povečati prodajo in optimizirati poslovanje.

Na primer, generativna umetna inteligenca lahko pomaga trgovcem na drobno pri upravljanju zalog in storitvah za stranke, kar je za lastnike trgovin skrb za stroške. Gen AI lahko tudi pomaga trgovcem na drobno inovirati, zmanjšati porabo in se osredotočiti na razvoj novih izdelkov in sistemov.

Študije primerov in poročila o AI

Številne študije primerov in poročila kažejo na vpliv umetne inteligence na različne industrije, gospodarstvo in delovno silo.

Accenture

Študija, ki jo je izvedel Accenture, je pokazala, da bi lahko umetna inteligenca svetovnemu gospodarstvu do leta 2035 dodala 14 bilijonov dolarjev, pri čemer bi največ pridobili na Kitajskem in v Severni Ameriki. Študija je tudi napovedala, da bi lahko umetna inteligenca v nekaterih panogah povečala produktivnost dela za do 40 %.

Medicinski sistem Johns Hopkins

Preskus, izveden v petih zdravstvenih ustanovah, povezanih z medicinskim sistemom Johns Hopkins, je pokazal, da je uporaba algoritmov umetne inteligence za analizo medicinskih slik povzročila 20-odstotno zmanjšanje smrti zaradi sepse v bolnišnicah. Sepsa, ki se zgodi, ko odziv na okužbo uide nadzoru, je odgovorna za eno od treh smrti v bolnišnici v Združenih državah. Po podatkih centrov za nadzor in preprečevanje bolezni približno 1,7 milijona odraslih v ZDA vsako leto razvije sepso in približno 350.000 jih umre.

McKinsey & Company

Poročilo podjetja McKinsey & Company je pokazalo, da bi umetna inteligenca lahko avtomatizirala do 45 % nalog, ki jih trenutno izvajajo maloprodajni, gostinski in zdravstveni delavci. Medtem ko bi to lahko vodilo do zamenjave delovnih mest, poročilo tudi ugotavlja, da samo zato, ker bi umetna inteligenca lahko avtomatizirala delo ne pomeni nujno, da bo, saj so lahko tudi stroški, predpisi in družbena sprejemljivost omejujoči dejavniki.

Svetovni gospodarski forum

Študija Svetovnega gospodarskega foruma je pokazala, da bi lahko uvedba umetne inteligence pri nekaterih povzročila neto povečanje števila delovnih mest industrije, zlasti tistih, ki zahtevajo višjo stopnjo izobrazbe in spretnosti. Vendar pa je poročilo tudi opozorilo, da bi lahko bile koristi umetne inteligence neenakomerno porazdeljene, pri čemer bi nekateri delavci in regije doživeli večjo selitev delovnih mest kot druge.

Prednosti in slabosti generativne umetne inteligence

Ni vedno jasno, ali prednosti generativne umetne inteligence prevladajo nad pomanjkljivostmi. Upoštevanje obeh izidov je nujno.

Povečana produktivnost vs. Zahtevano tehnično znanje

Pro: Stroji in roboti, ki jih poganja umetna inteligenca, lahko izvajajo ponavljajoče se naloge z večjo natančnostjo in hitrostjo, s čimer povečajo produktivnost in učinkovitost v različnih panogah. To pa lahko povzroči nižje skupne proizvodne stroške in sčasoma nižje inflacija.

Con: Razvoj in implementacija generativnih algoritmov umetne inteligence zahtevata precejšnje tehnično znanje, ki ga je lahko nekaterim podjetjem težko najti ali si ga privoščiti. Za tiste, ki so zaostali, lahko dohitevanje in obdržanje postane pravi izziv.

Prihranki pri stroških implementacije vs. Investicijski stroški

Pro: Gen AI lahko prihrani poslovne stroške z zmanjšanjem potrebe po človeško delo na določenih področjih. Potreba po najemanju manjšega števila plačanih delavcev in možnost njihove zamenjave z neplačanimi stroji lahko znatno zniža stroške.

Con: Sprejetje gen AI zahteva znatne naložbe v tehnologijo in infrastrukturo, kar je lahko za nekatera podjetja previsoko drago.

Ustvarjanje novih delovnih mest vs. Premestitev na delovnem mestu

Pro: Čeprav lahko gen AI izpodrine nekatera delovna mesta, se lahko ustvarijo nova delovna mesta na področjih, kot sta analiza podatkov in razvoj programske opreme.

Con: Ko gen AI avtomatizira določene naloge, se lahko nekateri delavci znajdejo brez dela ali na slabše plačanih položajih, kar bi lahko povzročilo povečano gospodarska stiska in socialnih nemirov.

Izboljšano odločanje vs. Slabi podatki in pristranskost

Pro: Gen algoritmi umetne inteligence lahko analizirajo ogromne količine podatkov ter identificirajo vzorce in vpoglede, ki jih ljudje morda zgrešijo, kar vodi k izboljšanemu odločanju v različnih panogah.

Con: Gen algoritmi umetne inteligence se pri učenju in izboljšavah zanašajo na ogromno količino podatkov, a če so ti podatki pristranski ali nepopolni, lahko povzročijo netočne ali nepoštene rezultate.

Personalizacija vs. Etični vidiki

Pro: Generacijsko trženje in oglaševanje, ki ga poganja AI, lahko privede do bolj prilagojenih sporočil in ponudbe izdelkov, kar izboljša zadovoljstvo in zvestobo strank.

Con: Gen AI odpira kritična etična vprašanja o zasebnost, pristranskost in odgovornost, ki ju je treba natančno preučiti in obravnavati.

Izboljšana varnost vs. Regulativni in pravni vidiki

Pro: V panogah, kot sta transport in proizvodnja, lahko stroji in roboti, ki jih poganja umetna inteligenca, opravljajo nevarna ali tvegana opravila, s čimer izboljšajo varnost delavcev.

Con: Ko postaja umetna inteligenca generacije vse bolj prodorna v različnih panogah, bodo morda potrebni novi predpisi in pravni okviri, ki bodo zagotovili, da se uporablja odgovorno in etično.

Spodnja tabela prikazuje, kako je treba primerjati prednosti in slabosti generativne umetne inteligence, da ugotovimo, ali je uporaba genske umetne inteligence koristna.

Prednosti in slabosti generativne umetne inteligence
Prednosti	Slabosti
Povečana produktivnost	vs.	Zahtevano tehnično znanje
Prihranek stroškov	vs.	Stroški razvoja
Ustvarjanje delovnih mest	vs.	Premestitev na delovnem mestu
Izboljšano odločanje	vs.	Vpliv slabih podatkov
Personalizacija	vs.	Etični pomisleki
Izboljšana varnost	vs.	Pravni vidiki

Gospodarski vpliv Gen AI: Strokovno mnenje

Na vprašanje o potencialnem splošnem gospodarskem vplivu generativne umetne inteligence na gospodarstvo, Anton Korinek, doktorat, profesor ekonomije na Darden School of Business na Univerzi Virginije v Charlottesvillu in nerezidenčni sodelavec na The Brookings Institution, ekonomski think tank, vidi rast produktivnosti kot glavni vpliv genske umetne inteligence na splošno gospodarstvo.

»To vključuje povečanje ravni produktivnosti z neposrednim povečanjem učinkovitosti ter pospeševanje stopnje inovacij in prihodnje rasti produktivnosti,« pravi Korinek.

"Učinek na trg dela bo bolj negotova,« dodaja. »V nekaterih sektorjih bo skoraj zagotovo prišlo do izgube delovnih mest in pritiskov na znižanje plač, saj gen AI avtomatizira določene naloge. Če pa so učinki produktivnosti v celotnem gospodarstvu dovolj močni, bi to lahko spodbudilo splošno povpraševanje po delovni sili. Distribucijski učinki bodo odvisni od tega, ali gen AI primarno nadomešča ali dopolnjuje različne vrste delavcev.«

Glede možnih rešitev delavskega vprašanja Korinek pravi:Nosilci ekonomske politike se bo moral osredotočiti na olajšanje uvajanja in sprejemanja genske umetne inteligence v celotnem gospodarstvu, da bi povečali koristi produktivnosti. Prav tako morajo posodobiti politike glede poklicnega usposabljanja, socialnega varstva in davkov, da bi delavcem pomagali pri prilagajanju na motnje na trgu dela.«

Korinek predlaga tudi dolgoročno načrtovanje zdaj, ko je pred nami doba generativne umetne inteligence. »Nosilci gospodarske politike bi morali stresni test obstoječe institucije proti vrsti scenarijev umetne inteligence, ki se lahko zgodijo v prihodnjih desetletjih, vključno z možnostjo umetne splošne inteligence,« pravi. »S tem mislim AI, ki lahko izvaja vse intelektualne naloge na človeški ravni. Takšnega scenarija ne moremo več izključiti in moramo pripraviti naše institucije in sisteme socialnega zavarovanja, da zagotovijo, da bodo koristi nadaljnjega napredka umetne inteligence široko deležne.”

Katera podjetja izdelujejo Generative AI?

Seznam podjetij, ki ustvarjajo tehnologijo gen AI, se povečuje. Nekatera bolj znana imena vključujejo:

• Abeceda (GOOGL in GOOG) je razvil več generativnih modelov AI, vključno z Bardom za obdelavo naravnega jezika in Studio Botom za kodiranje.
• Objem obraza je startup, specializiran za ustvarjanje modelov AI za obdelavo naravnega jezika, vključno z GPT-2.
• IBM (IBM) je razvil več modelov umetne inteligence, vključno z Watsonom za obdelavo naravnega jezika in sistemom umetne inteligence IBM Research za računalniški vid.
• Microsoft (MSFT) je razvil več modelov AI, vključno s Copilotom, pomočnikom za produktivnost, in Azure AI Vision za računalniški vid.
• NVIDIA (NVDA) je tehnološko podjetje, specializirano za ustvarjanje grafične procesne enote (GPU) ki poganjajo algoritme AI, vključno z generativnimi modeli za prepoznavanje slike in govora.
• OpenAI je raziskovalna organizacija, ki razvija napredne tehnologije umetne inteligence, vključno z generativnimi modeli za obdelavo naravnega jezika in računalniški vid. Izdan OpenAI ChatGPT, enega najbolj znanih klepetalnih robotov, novembra 2022.
  

Katera podjetja uporabljajo generativno umetno inteligenco?

Inovativna uporaba in potencialna poslovna prednost mnoga podjetja ženejo k uporabi te tehnologije v orodjih, namenjenih potrošnikom, in internih orodjih. Nekatera bolj znana podjetja vključujejo:

• Amazon (AMZN) uporablja generativno umetno inteligenco v svojih mehanizmih za priporočila in glasovno aktiviranem pomočniku Alexa.
• Google uporablja generativno umetno inteligenco v svojih iskalnikih in oglaševalskih izdelkih ter v orodjih za prepoznavanje glasu in obdelavo naravnega jezika.
• IBMUporaba generativne umetne inteligence je predvsem v platformi Watson.
• Microsoft uporablja generativno umetno inteligenco v svoji platformi za računalništvo v oblaku Azure in v iskalniku Bing.
• Netflix (NFLX) uporablja generativni AI v mehanizmu za priporočila, ki uporabnikom predlaga filme in TV-oddaje na podlagi njihove zgodovine ogledov in preferenc.
• Tesla (TSLA) uporablja generativno umetno inteligenco v svojih samovozečih avtomobilih, ki uporabljajo senzorje in algoritme, ki jih poganja umetna inteligenca, za navigacijo po cestah in sprejemanje odločitev v realnem času.
  

Spodnja črta

Pričakuje se, da bo sprejetje generativne umetne inteligence znatno vplivalo na različne industrije in trge dela, vključno s proizvodnjo, zdravstvom, maloprodajo, transportom in financami. Čeprav je verjetno, da bo povzročilo večjo učinkovitost in produktivnost, se pričakuje, da bo povzročilo tudi premestitev nekaterih delavcev.

Več študij in analiz je preučilo vpliv generativne umetne inteligence na gospodarstvo, z ocenami v razponu od 14 do 15,7 bilijona dolarjev gospodarskega prispevka do leta 2030. Potencialne gospodarske koristi generativne umetne inteligence vključujejo večjo produktivnost, prihranke stroškov, ustvarjanje novih delovnih mest, izboljšano odločanje, personalizacijo in večjo varnost. Vendar pa obstajajo tudi pomembna vprašanja o porazdelitvi teh koristi in možnem vplivu na delavce in družbo.