AI Świadome przywództwo

Spojrzenie na moc predykcyjnej sztucznej inteligencji i sposób, w jaki przekształci ona całe branże, z perspektywy ekonomisty

7 min czytania

Aktualizacja: July 15, 2024

Opublikowano September 08, 2023

Spojrzenie na moc predykcyjnej sztucznej inteligencji i sposób, w jaki przekształci ona całe branże, z perspektywy ekonomisty
Lauren Reed
Lauren Reed
Specjalistka ds. strategii treści

Nasze życie polega na ciągłym podejmowaniu decyzji. Czy zabierzesz ze sobą parasol na spacer? A co, jeśli szansa na deszcz wynosi 25%? Albo jeśli masz na sobie coś, czego naprawdę nie chcesz zamoczyć?

Według Ajaya Agrawala, ekonomisty, profesora i współautora książki Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence, do podejmowania każdej decyzji – dużej lub małej – używamy kombinacji przewidywania i osądu Potęga sztucznej inteligencji wynika z jej zdolności do przewidywania połowy tego równania, tj. informowania o szansie na deszcz. Ostatecznie decyzja o zabraniu parasola zależy jednak od tego, jak bardzo nie lubisz moknąć i jak bardzo nie lubisz nosić ze sobą parasola, gdy nie pada.

Modele sztucznej inteligencji mogą przetwarzać ogromne ilości danych w celu identyfikacji wzorców i generowania dokładnych prognoz. Nie ma wątpliwości, że sztuczna inteligencja usprawnia sposób pracy poszczególnych osób, pomagając im być bardziej produktywnymi, poprawiając sposób współpracy i podnosząc ich umiejętności. A gdy firmy wykorzystują sztuczną inteligencję do analizy predykcyjnej, może ona zmienić sposób podejmowania decyzji przez ich liderów, pomagając im lepiej obsługiwać klientów, przydzielać zasoby oraz tworzyć nowe i ulepszone procesy.

Ajay niedawno wziął udział w naszej serii webinarów Work Evolved, aby porozmawiać o sile sztucznej inteligencji i analityki predykcyjnej. Spotkaliśmy się z Ajayem, aby kontynuować rozmowę na temat predykcyjnej sztucznej inteligencji – oto co miał do powiedzenia na temat jej potencjału do zmiany całych branż i tego, którzy pracownicy mogą najwięcej zyskać na korzystaniu z narzędzi predykcyjnej sztucznej inteligencji.

Niektórzy postrzegają sztuczną inteligencję jako inteligentne maszyny, roboty zdolne do mówienia lub myślenia jak ludzie. Co Ty, jako ekonomista, o niej sądzisz?

Sztuczna inteligencja pomaga nam w przewidywaniu. Przewidywanie to wykorzystywanie posiadanych informacji do generowania informacji, których nie posiadamy.

To właśnie robią generatywne modele sztucznej inteligencji, takie jak ChatGPT – wykorzystują przewidywanie do generowania języka brzmiącego jak ludzki. Modele generatywnej sztucznej inteligencji przewidują następny token – lub słowo – w sekwencji, aby stworzyć wiadomość, która brzmi tak, jakby pochodziła od człowieka. Innym przykładem może być bank wykorzystujący sztuczną inteligencję do wykrywania oszustw, przetwarzający dane z poprzednich transakcji i nawyków użytkowników, aby dokładnie przewidzieć, czy zakup jest nieuczciwy.

Podstawową zasadą ekonomii jest to, że gdy coś staje się tańsze, korzystamy z tego więcej. Rozwój sztucznej inteligencji oznacza spadek kosztów przewidywania. A ponieważ prognozy stają się coraz tańsze, będziemy z nich korzystać coraz częściej.

Porozmawiajmy jeszcze o przewidywaniach. Czym jest predykcyjna sztuczna inteligencja i jakie są jej przykłady w świecie rzeczywistym?

Predykcyjna sztuczna inteligencja wykorzystuje dane wejściowe do generowania danych wyjściowych. Podając tradycyjny przykład: możemy wykorzystać 20 lat historycznych danych sprzedażowych, aby przewidzieć sprzedaż w trzecim kwartale przyszłego roku. Dane historyczne są danymi wejściowymi, a prognoza sprzedaży jest danymi wyjściowymi.

Mniej tradycyjnie mówiąc, możemy użyć pikseli na obrazie medycznym do przewidywania oznaczenia guza jako złośliwego lub łagodnego. Dane pikseli to dane wejściowe, a oznaczenie guza to dane wyjściowe. To również jest przewidywanie.

Jedną z interesujących cech sztucznej inteligencji jest to, że w przeciwieństwie do wcześniejszych technik statystycznych, może ona wykorzystywać dane multimodalne (np. zdjęcia, wideo, język), a nie tylko liczby, jako dane wejściowe i może tworzyć prognozy w postaci zdjęć, wideo i języka.

Kiedy przekształcamy problemy w przewidywania, uwalniamy potencjał sztucznej inteligencji.

- Ajay Agrawal

Analityka predykcyjna jest podstawą wielu rodzajów innowacji. Możemy zobaczyć rzeczywiste zastosowania sztucznej inteligencji do przewidywania w takich zastosowaniach jak jazda samochodem, tłumaczenie, wykrywanie oszustw, rozkład wielkości cząstek, odpowiedzi na wiadomości e-mail i kontrola.

Jaki wpływ będzie miała sztuczna inteligencja na miejsca pracy w branżach, w których predykcyjna sztuczna inteligencja staje się dominującą siłą? Ludzie obawiają się, że rewolucja dotycząca sztucznej inteligencji może wyeliminować ich stanowiska pracy. Czy to uzasadniona obawa?

Zanim mieliśmy pralki, pranie zajmowało cały dzień dwóm osobom. Teraz jedna osoba może poświęcić ułamek swojego dnia na tę czynność. A nikt nie narzeka, że maszyny zabrały mu tę pracę.

Podobnie, będziemy w stanie przekazać maszynom część naszego obciążenia. Kiedy myślimy o naszej pracy, w dużej mierze opiera się ona na podejmowaniu decyzji. A każda decyzja składa się z dwóch elementów: przewidywania i osądu. Jeśli możemy przekazać maszynom analitykę predykcyjną, nam samym pozostaje ludzki osąd i to właśnie na rozwijaniu tej umiejętności należy się skupić.

Sztuczna inteligencja może wykorzystywać przewidywanie do tworzenia wiadomości e-mail lub wyznaczania trasy z punktu A do punktu B – ale to człowiek decyduje, czy ta wiadomość e-mail jest odpowiednia, albo czy trasa ma sens. Sztuczna inteligencja jest drugim pilotem, asystentem – ale nie może podejmować decyzji.

Jaki wpływ ma sztuczna inteligencja na produktywność pracowników i siłę roboczą w ogóle?

Wprowadzenie komputerów sprawiło, że wysoko wykwalifikowane osoby stały się nieproporcjonalnie bardziej produktywne, co też doprowadziło do znacznych nierówności w dochodach. Sztuczna inteligencja wydaje się mieć odwrotny skutek. Pracownicy o niższych kwalifikacjach mogą najwięcej zyskać na korzystaniu z asystentów lub pilotów AI.

Weźmy na przykład call center. Firmy tego typu zaczęły wprowadzać narzędzia AI, które dawały pracownikom rekomendacje, jak pomóc klientom, z którymi rozmawiali. Naukowcy z uniwersytetów MIT i Stanford odkryli, że sztuczna inteligencja miała ograniczony wpływ na osoby osiągające najlepsze wyniki, ponieważ same już wiedziały, co powiedzieć. Jednak pracownicy, którzy wcześniej nie radzili sobie tak dobrze, osiągnęli dzięki narzędziom AI niemalże poziom swoich wysoko wykwalifikowanych kolegów.

Innym przykładem, który wszyscy znamy, jest to, jak sztuczna inteligencja w nawigacji sprawiła, że każdy może prowadzić samochód w dowolnym mieście tak dobrze, jak profesjonalista. Umożliwiło to powstanie takich innowacyjnych firm jak Uber. Przed powstaniem aplikacji Uber tylko 200 000 osób było zawodowymi kierowcami. Obecnie jeździ z nią od 3 do 4 milionów osób. Znajdujemy się u progu momentu w historii, w którym tego rodzaju zmiana na poziomie systemu zaczyna zachodzić w różnych branżach.

Jakie postępy w dziedzinie sztucznej inteligencji są dla Ciebie najbardziej ekscytujące? Gdybyś mógł wyjąć kryształową kulę, jaką kolejną przełomową innowację mógłbyś wskazać i jak wpłynie ona na nasz świat?

Przewiduję, że w ciągu dwóch do trzech lat zobaczymy, że sztuczna inteligencja przechodzi z ekranów do świata fizycznego. Obecnie dysponujemy modelami do przewidywania serii słów na ekranie, a następnym etapem będzie przewidywanie przez roboty serii działań w celu wykonania zadania takiego jak zrobienie kawy lub zaparkowanie samochodu.

Jednak prawdziwie głęboka zmiana nastąpi w zakresie odkryć naukowych. Będziemy mieć modele sztucznej inteligencji, które będą w stanie generować hipotezy i testować je, uruchamiając roboty w celu przeprowadzenia eksperymentu i przekazania wyników zwrotnie do sztucznej inteligencji, która to zaktualizuje hipotezę i przeprowadzi kolejny eksperyment. Istnieją już laboratoria, które działają mniej więcej w ten sposób.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji jako narzędzia do wynalazków doprowadzi do kaskady nowych innowacji, z których wiele będzie napędzać cywilizację.

- Ajay Agrawal

Włącz się w dalszą rozmowę na temat predykcyjnej sztucznej inteligencji

Jeszcze więcej spostrzeżeń Ajaya na temat tego, dokąd zaprowadzi nas kolejna fala innowacji AI, można znaleźć w jego webinarze Work Evolved dostępnym na żądanie. Zapoznasz się tam z predykcyjną sztuczną inteligencją i dowiesz się, w jaki sposób pomaga ona firmom oszczędzać czas i tworzyć nowe, bardziej efektywne sposoby pracy.

Chcesz wiedzieć, jak Zoom wprowadza innowacje dzięki sztucznej inteligencji? Odkryj, jak Zoom AI Companion, nasz asystent AI, może usprawnić Twoją pracę.

Nasi klienci nas kochają

Okta
Nasdaq
Rakuten
Logitech
Western Union
Autodesk
Dropbox
Okta
Nasdaq
Rakuten
Logitech
Western Union
Autodesk
Dropbox

Zoom – jedna platforma do połączeń