Напредъкът в технологиите и надпреварата на инвеститорите доведоха до нова вълна от стартиращи компании за генеративен изкуствен интелект. На фона на тази конкуренция обаче се появяват опасения относно сигурността на данните и етиката.

Медията sifted.eu изследва как стартиращите компании могат да получат достъп до генеративен изкуствен интелект по безопасен и устойчив начин и какво означава това за технологичната индустрия.

Генеративният изкуствен интелект (GenAI) предлага огромни възможности за индустриите, като позволява на компаниите да създават съдържание под формата на текст, изображение, видео, аудио или код.

Широко приложение

Почти всички компании от всякакви размери и сектори ще използват генеративен AI в близко бъдеще. Изключително широко е приложението на изкуствения интелект например във фармацията, за клинични изпитвания. Преди 10 години нямаше компании, които да работят с изкуствен интелект, а към момента поне няколко фармацевтични компании извършват клинични изпитвания с базирани на AI лекарства.

С изкуствен интелект се създават и филми и се облекчават множество рутинни и творчески процеси.

Много AI инструменти имат потенциала да увеличат производителността и възможностите на служителите. Това е особено важно за стартиращи фирми на ранен етап, които разполагат с ограничени ресурси и служителите изпълняват няколко длъжности едновременно.

"Истинската сила на технологията се крие в нейната сила да подобрява продуктите, като същевременно е изцяло ориентирана към клиента.

Изкуствен интелект може да се използва за концептуализиране на нови продукти, тестване на пазара и получаване на обратна връзка, преди да се започне производство във всякакви икономически сектори и дейности.

Рискове за сигурността на данните

Резултатите от проучване сред повече от 500 старши ИТ лидери разкрива, че една трета от тях (33%) смятат, че генеративният AI е "прекалено рекламиран". Повече от 70% от анкетираните изразяват загриженост, че технологията носи рискове за сигурността на данните и пристрастия.

Индустрията има отговорност да постави граници, за да гарантира, че базираните на AI решения, пуснати на пазара, са надеждни, честни и безопасни. Например инструменти като Amazon SageMaker могат да помогнат на разработчиците да идентифицират пристрастия в техния набор от данни.

Според изследователския център Pew мнозинството от експертите по етичен AI признават трудността да се постигне консенсус относно етиката, като 32% казват, че етичните принципи, фокусирани предимно върху общественото благо, ще бъдат използвани в повечето системи за AI до 2030 г.

Организациите, независимо дали са големи или малки, вече са обект на няколко задължения, които изискват данните да бъдат достатъчно защитени и точни, а тяхната технологична инфраструктура да бъде устойчива.

Има също така законови и регулаторни пречки пред генеративния AI. На ниво обучение например използваните данни могат да доведат до опасения относно интелектуалната собственост и защитата на данните.

Възможностите, които технологията предоставя, биха могли да накарат компаниите да подготвят своята технологична инфраструктура, стратегия за данни, сигурност и етични насоки, за да се възползват от тях.

Дълбочина на дигиталната грамотност

Докладите показват, че 66% от ИТ лидерите се страхуват, че служителите нямат необходимите умения, за да използват успешно генеративния AI, а 65% не могат да обосноват внедряването му в момента.

Разбирането на AI и машинното обучение е много специфично умение. Много хора научават тези неща извън своя университет или извън обикновената работа. Така че ще трябва да се търсят предприемчиви служители, които да желаят да се учат.

В зависимост от степента на интеграция и употреба генеративният изкуствен интелект вероятно ще изисква инвестиране на време и пари, за да се използва максимално. Подходът за цялата организация за възприемане на AI ще помогне да се отключи пълния обхват на неговата стойност, от участието на висшето ръководство до проучването на това какви нови умения може да се наложи да възприемат някои компании, като например опит в науката за данни.

Интеграцията е неизбежна. Всеки ще има някакъв досег с AI, независимо дали това му харесва.