Kāda ir mākslīgā intelekta nākotne?

Kāda ir mākslīgā intelekta nākotne?

Īsa atbilde: Mākslīgā intelekta (MI) nākotne apvieno lielākas iespējas ar stingrākām prasībām: tas pāries no jautājumu atbildēšanas uz uzdevumu veikšanu kā sava veida “kolēģim”, savukārt mazāki ierīču modeļi paplašināsies ātruma un privātuma ziņā. Tur, kur MI ietekmē svarīgus lēmumus, uzticamības funkcijas — auditi, atbildība un jēgpilnas apelācijas — kļūs neapstrīdamas.

Galvenie secinājumi:

Aģenti : Izmantojiet mākslīgo intelektu (AI) uzdevumiem no sākuma līdz beigām, veicot apzinātas pārbaudes, lai kļūmes nepaliktu nepamanītas.

Atļauja : uztveriet piekļuvi datiem kā kaut ko tādu, par ko ir panākta vienošanās; izveidojiet drošus, likumīgus un reputācijas ziņā drošus ceļus piekrišanas saņemšanai.

Infrastruktūra : plānojiet mākslīgo intelektu kā noklusējuma slāni produktos, kur darbības laiks un integrācija tiek uzskatītas par pirmās kārtas prioritātēm.

Uzticēšanās : pirms lēmumu pieņemšanas ar augstu ietekmi nodrošiniet izsekojamību, drošības barjeras un cilvēka veiktu ignorēšanu.

Prasmes : Pārorientēt komandas uz problēmu formulēšanu, pārbaudi un spriedumu veidošanu, lai samazinātu uzdevumu saspiešanu un saglabātu kvalitāti.

Kāda ir mākslīgā intelekta nākotne? Infografika

Raksti, kurus jūs varētu vēlēties izlasīt pēc šī raksta:

🔗 Ģeneratīvā mākslīgā intelekta pamatmodeļu skaidrojums
Izprast pamatmodeļus, to apmācību un ģeneratīvā mākslīgā intelekta lietojumprogrammas.

🔗 Kā mākslīgais intelekts ietekmē vidi
Izpētiet mākslīgā intelekta enerģijas patēriņu, emisijas un ilgtspējības kompromisus.

🔗 Kas ir mākslīgā intelekta uzņēmums
Uzziniet, kas definē mākslīgā intelekta uzņēmumu un galvenos biznesa modeļus.

🔗 Kā darbojas mākslīgā intelekta mērogošana
Skatiet, kā mērogošana uzlabo izšķirtspēju, izmantojot mākslīgā intelekta vadītu detaļu ģenerēšanu.

Kāpēc jautājums “Kāda ir mākslīgā intelekta nākotne?” pēkšņi šķiet steidzams 🚨

Daži iemesli, kāpēc šis jautājums sasniedza turbo režīmu:

  • Mākslīgais intelekts no jaunuma pārgāja uz lietderību. Tā vairs nav “forša demonstrācija”, bet gan “tas ir manā iesūtnē, manā tālrunī, manā darba vietā, mana bērna mājasdarbā” 😬 ( Stenfordas AI indeksa ziņojums 2025 )

  • Ātrums ir dezorientējošs. Cilvēkiem patīk pakāpeniskas pārmaiņas. Mākslīgais intelekts drīzāk ir kā pārsteigums! jauni noteikumi.

  • Likmes kļuva personiskas. Ja mākslīgais intelekts ietekmē jūsu darbu, privātumu, mācības, medicīniskos lēmumus… jums jāpārtrauc to uztvert kā sīkrīku. ( Pew pētījumu centrs par mākslīgo intelektu darbā )

Un, iespējams, lielākās pārmaiņas pat nav tehniskas. Tā ir psiholoģiska. Cilvēki pielāgojas idejai, ka intelektu var iepakot, iznomāt, iestrādāt un klusi uzlabot, kamēr jūs guļat. Tas ir daudz, par ko emocionāli pārdomāt, pat ja esat optimistisks.

Lielie spēki, kas veido nākotni (pat tad, kad neviens to nepamana) ⚙️🧠

Ja tālinām, "mākslīgā intelekta nākotni" virza nedaudzi gravitācijas spēku:

1) Ērtības vienmēr uzvar… līdz brīdim, kad tās vairs neuzvar 😌

Cilvēki pieņem to, kas ietaupa laiku. Ja mākslīgais intelekts padara jūs ātrāku, mierīgāku, bagātāku vai mazāk kaitinātu — tas tiek izmantots. Pat ja ētika ir neskaidra. (Jā, tas ir neērti.)

2) Dati joprojām ir degviela, bet “atļauja” ir jaunā valūta 🔐

Nākotne nav tikai par to, cik daudz datu pastāv, bet gan par to, kādus datus var izmantot likumīgi, kultūras un reputācijas ziņā, neradot negatīvas sekas. ( ICO vadlīnijas par likumīgu pamatojumu )

3) Modeļi kļūst par infrastruktūru 🏗️

Mākslīgais intelekts ieņem “elektrības” lomu — nevis burtiski, bet gan sociāli. Kaut kas tāds, ko jūs sagaidāt. Kaut kas tāds, ko jūs uzbūvējat virsū. Kaut kas tāds, ko jūs nolādat, kad tas nedarbojas.

4) Uzticība kļūs par produkta funkciju (nevis zemsvītras piezīmi) ✅

Jo vairāk mākslīgais intelekts ietekmēs reālās dzīves lēmumus, jo vairāk mēs pieprasīsim:

Kas veido labu mākslīgā intelekta nākotnes versiju? ✅ (daļa, ko cilvēki izlaiž)

“Labs” nākotnes mākslīgais intelekts nav tikai gudrāks. Tas ir labāk uzvedīgs , caurspīdīgāks un vairāk saskaņots ar cilvēku dzīvesveidu. Ja man tas būtu jāīsteno, laba nākotnes mākslīgā intelekta versija ietver:

Slikta nākotne nav "mākslīgais intelekts kļūst par ļaunumu". Tas ir kā filmu smadzenēm. Slikta nākotne ir ikdienišķāka – mākslīgais intelekts kļūst visuresošs, nedaudz neuzticams, grūti apšaubāms un kontrolēts ar stimuliem, par kuriem jūs neesat balsojis. Kā tirdzniecības automāts, kas pārvalda pasauli. Lieliski.

Tātad, kad jūs jautājat: "Kāda ir mākslīgā intelekta nākotne?" , asāks skats ir par tādu nākotni, kādu mēs pieļaujam un uz kādu mēs pieprasām.

Salīdzināšanas tabula: visticamākie mākslīgā intelekta nākotnes “ceļi” 📊🤝

Šeit ir ātra, nedaudz nepilnīga tabula (jo dzīve ir nedaudz nepilnīga), kurā redzams, kurp virzās mākslīgais intelekts. Cenas ir apzināti neskaidras, jo… nu… cenu modeļi mainās līdzīgi kā garastāvokļa svārstības.

Opcija / “Instrumenta virziens” Vislabāk piemērots (auditorijai) Cenas vibrācija Kāpēc tas darbojas (un neliels brīdinājums)
Mākslīgā intelekta aģenti, kas veic uzdevumus 🧾 Komandas, operācijas, aizņemti cilvēki abonēšanas ziņā Automatizē darbplūsmas no sākuma līdz beigām, bet var nemanāmi sabojāt lietas, ja tās netiek kontrolētas… ( Aptauja: uz LLM balstīti autonomi aģenti )
Mazāks ierīcē iebūvētais mākslīgais intelekts 📱 Lietotāji, kas pirmajā vietā ir privātums, perifērijas ierīces komplektā/bezmaksas Ātrāk, lētāk, privātāk, taču var būt mazāk spējīgi nekā mākoņpakalpojumu giganti ( TinyML pārskats )
Multimodāls mākslīgais intelekts (teksts + redze + audio) 👀🎙️ Radītāji, atbalsts, izglītība no freemium uz uzņēmumiem Labāk izprot reālās pasaules kontekstu — arī palielina novērošanas risku, jā ( GPT-4o sistēmas karte )
Nozarei specializēti modeļi 🏥⚖️ Regulētas organizācijas, speciālisti dārgi, atvainojiet Augstāka precizitāte šaurās zonās, bet ārpus joslas var būt nestabila
Atvērtas ekosistēmas 🧩 Izstrādātāji, meistari, jaunuzņēmumi bezmaksas + skaitļošanas Inovāciju ātrums ir mežonīgs — kvalitāte mainās, piemēram, iepērkoties lietotu preču veikalos
Mākslīgā intelekta drošība + pārvaldības slāņi 🛡️ Uzņēmumi, publiskais sektors "Maksāt par uzticību" Samazina risku, pievieno auditu, bet palēnina ieviešanu (kas arī ir galvenais mērķis) ( NIST AI RMF , ES AI likums )
Sintētisko datu cauruļvadi 🧪 ML komandas, produktu veidotāji instrumenti + infrastruktūras izmaksas Palīdz apmācīties, neizdzēšot visu, bet var pastiprināt slēptās neobjektivitātes ( NIST diferenciāli privātos sintētiskos datos )
Cilvēka un mākslīgā intelekta sadarbības rīki ✍️ Visi, kas veic zināšanu darbu zema līdz vidēja Uzlabo rezultātu kvalitāti, bet var noniecināt prasmes, ja tās nekad netiek praktizētas ( ESAO par mākslīgo intelektu un mainīgo prasmju pieprasījumu ).

Trūkst viena “uzvarētāja”. Nākotne būs sapinkusies. Kā bufete, kurā tu nepaprasīji pusi ēdienu, bet tik un tā tos ēd.

Tuvāk: mākslīgais intelekts kļūst par jūsu kolēģi (nevis jūsu robotu kalpu) 🧑💻🤖

Viena no lielākajām pārmaiņām ir mākslīgā intelekta pāreja no "jautājumu atbildēšanas" uz darba veikšanu . ( Aptauja: uz LLM balstīti autonomie aģenti )

Tas izskatās šādi:

  • rasējumu veidošana, rediģēšana un kopsavilkumu veidošana visos jūsu rīkos

  • klientu ziņojumu atlase

  • koda rakstīšana, pēc tam tā testēšana un pēc tam atjaunināšana

  • grafiku plānošana, biļešu pārvaldība, informācijas pārvietošana starp sistēmām

  • informācijas paneļu vērošana un lēmumu pieņemšana

Bet lūk, cilvēciskā patiesība: labākais mākslīgā intelekta kolēģis nešķitīs kā maģija. Tas šķitīs kā:

  • kompetents asistents, kurš dažreiz ir neparasti burtisks

  • ātri veic garlaicīgus uzdevumus

  • dažreiz pārliecināts, bet kļūdies (fui) ( Aptauja: halucinācijas tiesību zinātnēs )

  • un ļoti atkarīgs no tā, kā jūs to iestatāt

Mākslīgā intelekta nākotne darbā ir mazāk “mākslīgais intelekts aizstāj visus” un vairāk “mākslīgais intelekts maina darba pakotnes veidu”. Jūs redzēsiet:

  • mazāk tīru sākuma līmeņa "gruntēšanas" lomu

  • vairāk hibrīda lomu, kas apvieno uzraudzību + stratēģiju + rīku izmantošanu

  • lielāks uzsvars uz spriestspēju, gaumi un atbildību

Tas ir līdzīgi kā iedot ikvienam elektroinstrumentu. Ne visi kļūst par galdniekiem, bet ikviena darba vieta mainās.

Tuvāk: mazāki mākslīgā intelekta modeļi un ierīces intelekts 📱⚡

Ne viss būs milzu mākoņsmadzenes. Liela daļa no jautājuma “Kas ir mākslīgā intelekta nākotne?” ir tā, ka mākslīgais intelekts kļūst mazāks, lētāks un tuvāks jūsu atrašanās vietai. ( TinyML pārskats )

Ierīcē iebūvētais mākslīgais intelekts nozīmē:

  • ātrāka atbilde (mazāk gaidīšanas laika)

  • lielāks privātuma potenciāls (dati paliek lokāli)

  • mazāka atkarība no piekļuves internetam

  • lielāka personalizācija, kas neprasa visu savu dzīvi nosūtīt uz serveri

Un jā, pastāv kompromisi:

  • mazākiem modeļiem var būt grūtības ar sarežģītu spriešanu

  • atjauninājumi varētu būt lēnāki

  • ierīces ierobežojumi ir svarīgi

Tomēr šis virziens ir nenovērtēts. Tā ir atšķirība starp "Mākslīgais intelekts ir tīmekļa vietne, kuru apmeklējat" un "Mākslīgais intelekts ir funkcija, no kuras klusi ir atkarīga jūsu dzīve". Līdzīgi kā automātiskā labošana, bet… gudrāk. Un, cerams, mazāk kļūdās par jūsu labākā drauga vārdu 😵

Tuvāk: multimodāls mākslīgais intelekts — kad mākslīgais intelekts var redzēt, dzirdēt un interpretēt 🧠👀🎧

Tikai teksta AI ir jaudīga, taču multimodāla AI maina spēles noteikumus, jo tā var interpretēt:

  • attēli (ekrānuzņēmumi, diagrammas, produktu fotoattēli)

  • audio (sapulces, zvani, apkārtējās vides norādes)

  • video (procedūras, kustība, notikumi)

  • un jauktos kontekstos (piemēram, “kas nav kārtībā ar šo veidlapu UN šo kļūdas ziņojumu”) ( GPT-4o sistēmas karte )

Šeit mākslīgais intelekts pietuvojas tam, kā cilvēki uztver pasauli. Kas ir aizraujoši… un nedaudz biedējoši.

Augšpuse:

  • labāki apmācības un pieejamības rīki

  • labāks medicīniskās triāžas atbalsts (ar stingriem drošības pasākumiem)

  • dabiskākas saskarnes

  • mazāk "izskaidrojiet to vārdos" sastrēgumu

Negatīvie aspekti:

Šis ir tas posms, kurā sabiedrībai ir jāizlemj, vai ērtības ir tā vērtas. Un sabiedrība vēsturiski nav īpaši laba ilgtermiņa domāšanā. Mēs drīzāk esam tādi - ak, spīdīgi! 😬✨

Uzticības problēma: drošība, pārvaldība un “pierādījums” 🛡️🧾

Lūk, tiešs skaidrojums: mākslīgā intelekta nākotni noteiks uzticēšanās , ne tikai spējas. ( NIST AI riska pārvaldības ietvars 1.0 )

Jo, kad mākslīgais intelekts pieskaras:

  • pieņemšana darbā

  • aizdevumi

  • veselības vadlīnijas

  • juridiskie lēmumi

  • izglītības rezultāti

  • drošības sistēmas

  • sabiedriskie pakalpojumi

...nevar vienkārši paraustīt plecus un pateikt: “modelim bija halucinācijas.” Tas nav pieņemami. ( ES Mākslīgā intelekta likums: Regula (ES) 2024/1689 )

Tātad, mēs redzēsim vairāk:

  • auditi (modeļa uzvedības testēšana)

  • piekļuves kontrole (kas ko var darīt)

  • uzraudzība (nepareizas lietošanas un novirzes gadījumā)

  • izskaidrojamības slāņi (nav ideāli, bet labāk nekā nekas)

  • cilvēka veiktās pārskatīšanas plūsmas , kur tas ir vissvarīgākais ( NIST AI RMF )

Un jā, daži cilvēki sūdzēsies, ka tas palēnina inovācijas. Bet tas ir tāpat kā sūdzēties, ka drošības jostas palēnina braukšanu. Tehniski… protams… bet nudien.

Darbs un prasmes: neveiklais vidusposms (t. i., tagadnes enerģija) 💼😵💫

Daudzi cilvēki vēlas skaidru atbildi uz jautājumu, vai mākslīgais intelekts atņem viņiem darbu.

Tiešāka atbilde ir šāda: mākslīgais intelekts mainīs jūsu darbu, un dažām lomām šīs izmaiņas šķitīs kā aizstāšana, pat ja tehniski tā ir “pārstrukturēšana”. (Tā ir korporatīva valoda, un tā garšo kā kartons.) ( SDO darba dokuments: Ģeneratīvais mākslīgais intelekts un darbavietas )

Jūs redzēsiet trīs modeļus:

1) Uzdevumu saspiešana

Lomā, kurā agrāk bija nepieciešami 5 cilvēki, tagad ir nepieciešami 2, jo mākslīgais intelekts sablīvē atkārtotus uzdevumus. ( SDO darba dokuments: Ģeneratīvais mākslīgais intelekts un darbavietas )

2) Jaunas hibrīdas lomas

Cilvēki, kuri spēj efektīvi vadīt mākslīgo intelektu, kļūst par multiplikatoriem. Ne tāpēc, ka viņi ir ģēniji, bet gan tāpēc, ka viņi var:

  • skaidri norādiet rezultātus

  • pārbaudīt rezultātus

  • noķeršanas kļūdas

  • piemērot domēna spriedumu

  • un izprast sekas

3) Prasmju polarizācija

Tie, kas pielāgojas, iegūst ietekmi. Tie, kas nepielāgojas… tiek izspiesti. Man nepatīk to teikt, bet tā ir realitāte. ( ESAO par mākslīgo intelektu un mainīgo prasmju pieprasījumu )

Praktiskās prasmes, kas kļūst vēl vērtīgākas:

  • problēmas formulēšana (skaidri definēt mērķi)

  • komunikācija (jā, joprojām)

  • Kvalitātes nodrošināšanas domāšanas veids (problēmu noteikšana, rezultātu testēšana)

  • ētiskā spriešana un riska apzināšanās

  • jomas zināšanas — reālas, pamatotas zināšanas

  • spēja mācīt citus un veidot sistēmas ( ESAO par mākslīgo intelektu un mainīgo prasmju pieprasījumu )

Nākotne dod priekšroku cilvēkiem, kuri prot vadīt , ne tikai darīt .

Biznesa nākotne: mākslīgais intelekts tiek iestrādāts, apvienots un klusi monopolizēts 🧩💰

Smalki veidota daļa no raksta “Kāda ir mākslīgā intelekta nākotne?” ir par to, kā mākslīgais intelekts tiks pārdots.

Lielākā daļa lietotāju "nepirks mākslīgo intelektu". Viņi pirks:

  • programmatūra, kas ietver mākslīgo intelektu

  • platformas, kurās mākslīgais intelekts ir viena no funkcijām

  • ierīces, kurās ir iepriekš ielādēts mākslīgais intelekts

  • pakalpojumi, kuros mākslīgais intelekts samazina izmaksas (un, iespējams, pat nepasaka)

Uzņēmumi sacentīsies šādos aspektos:

  • uzticamība

  • integrācijas

  • datu piekļuve

  • ātrums

  • drošība

  • un zīmola uzticēšanās (kas izklausās vāji, līdz vienreiz apdedzies)

Tāpat sagaidiet vēl lielāku “mākslīgā intelekta inflāciju” — kur viss apgalvo, ka ir darbināts ar mākslīgo intelektu, pat ja tas būtībā ir automātiski pabeigts, valkājot greznu cepuri 🎩🤖

Ko tas nozīmē ikdienas dzīvē — klusās, personīgās pārmaiņas 🏡📲

Ikdienas dzīvē mākslīgā intelekta nākotne izskatās mazāk dramatiska, bet intīmāka:

  • personīgie asistenti , kas atceras kontekstu

  • veselības stimuli (miegs, ēdiens, stress), kas atkarībā no garastāvokļa šķiet atbalstoši vai kaitinoši

  • izglītības atbalsts , kas pielāgojas jūsu tempam

  • iepirkšanās un plānošana , kas mazina lēmumu pieņemšanas nogurumu

  • satura filtri , kas izlemj, ko jūs redzat un ko jūs nekad neredzat (liels darījums)

  • digitālās identitātes izaicinājumi , jo viltotus medijus kļūst vieglāk ģenerēt ( NIST: Sintētiskā satura radīto risku samazināšana )

Arī emocionālā ietekme ir svarīga. Ja mākslīgais intelekts kļūs par noklusējuma pavadoni, daži cilvēki jutīsies mazāk izolēti. Daži jutīsies manipulēti. Daži jutīsies abas vienas nedēļas laikā.

Es domāju, ka mākslīgā intelekta nākotne nav tikai tehnoloģiju stāsts. Tas ir attiecību stāsts. Un attiecības ir sarežģītas... pat ja viena no pusēm ir kods.

Noslēguma kopsavilkums par tēmu “Kāda ir mākslīgā intelekta nākotne?” 🧠✅

Mākslīgā intelekta nākotne nav viens galapunkts. Tā ir trajektoriju kopums:

Un izšķirošais faktors nav neapstrādāts intelekts. Tas ir tas, vai mēs veidojam nākotni, kurā mākslīgais intelekts ir:

Tātad, kad jūs jautājat: "Kāda ir mākslīgā intelekta nākotne?" ... vispamatotākā atbilde ir: tā ir nākotne, kuru mēs aktīvi veidojam. Vai arī tā, kurā mēs nemanot ieejam. Tiecēsimies uz pirmo no tām 😅🌍

Bieži uzdotie jautājumi

Kāda ir mākslīgā intelekta nākotne tuvākajos gados?

Tuvākajā nākotnē mākslīgā intelekta nākotne vairāk līdzināsies nevis “viedajai sarunai”, bet gan praktiskam kolēģim. Sistēmas arvien vairāk veiks uzdevumus no sākuma līdz beigām, izmantojot dažādus rīkus, nevis apstāsies pie atbildēm. Vienlaikus sagaidāmās prasības kļūs stingrākas: uzticamība, izsekojamība un atbildība kļūs svarīgākas, jo mākslīgais intelekts sāks ietekmēt reālus lēmumus. Virziens ir skaidrs – lielākas iespējas apvienojumā ar stingrākiem standartiem.

Kā mākslīgā intelekta aģenti faktiski mainīs ikdienas darbu?

Mākslīgā intelekta aģenti pārorientēs darbu no katra soļa manuālas veikšanas uz tādu darbplūsmu uzraudzību, kas pārvietojas starp lietotnēm un sistēmām. Biežāk izmantotie pielietojumi ietver melnrakstu veidošanu, ziņojumu triāžu, datu pārvietošanu starp rīkiem un informācijas paneļu izmaiņu uzraudzību. Lielākais risks ir klusa kļūme, tāpēc spēcīgi iestatījumi ietver apzinātas pārbaudes, reģistrēšanu un cilvēka veiktu pārskatīšanu, ja sekas ir augstas. Domājiet par “deleģēšanu”, nevis “autopilotu”

Kāpēc mazāki ierīču modeļi kļūst par lielu daļu no mākslīgā intelekta nākotnes?

Ierīcēs iebūvētā mākslīgā intelekta izmantošana attīstās, jo tā var būt ātrāka un privātāka, mazāk atkarīga no piekļuves internetam. Datu lokāla glabāšana var samazināt datu izplatību un padarīt personalizāciju drošāku. Kompromiss ir tāds, ka mazākiem modeļiem var būt grūtības ar sarežģītu spriešanu salīdzinājumā ar lielām mākoņsistēmām. Daudzi produkti, visticamāk, apvienos abus: lokālo ātrumu un privātumu, bet mākoņpakalpojumus – smagāku darbu veikšanai.

Ko nozīmē “atļauja ir jaunā valūta” attiecībā uz piekļuvi mākslīgā intelekta datiem?

Tas nozīmē, ka jautājums nav tikai par to, kādi dati pastāv, bet arī par to, kādus datus var izmantot likumīgi un bez reputācijas negatīvās ietekmes. Daudzos kanālos piekļuve tiks uzskatīta par saskaņotu: skaidri piekrišanas ceļi, piekļuves kontrole un politikas, kas atbilst juridiskajām un kultūras prasībām. Atļautu maršrutu izveide agrīnā stadijā var novērst traucējumus vēlāk, standartiem pastiprinoties. Tā kļūst par stratēģiju, nevis dokumentu kārtošanu.

Kādas uzticamības funkcijas kļūs neapspriežamas augstas likmes mākslīgajam intelektam?

Kad mākslīgais intelekts skar darbā pieņemšanu, aizdevumu izsniegšanu, veselības aprūpi, izglītību vai drošību, "modelis bija nepareizs" nebūs pieņemams. Uzticības elementi parasti ietver auditus un testēšanu, rezultātu izsekojamību, drošības barjeras un patiesu cilvēka iespēju ignorēt lēmumus. Svarīgs ir arī jēgpilns apelācijas process, lai cilvēki varētu apstrīdēt rezultātus un labot kļūdas. Mērķis ir atbildība, kas neizzūd, kad kaut kas sabojājas.

Kā multimodālais mākslīgais intelekts mainīs produktus un riskus?

Multimodāls mākslīgais intelekts var interpretēt tekstu, attēlus, audio un video kopā, kas uzlabo ikdienas vērtību, piemēram, diagnosticēt veidlapas kļūdu no ekrānuzņēmuma vai apkopot sanāksmes. Tas var arī padarīt apmācības un pieejamības rīkus dabiskākus. Negatīvā puse ir pastiprināta uzraudzība un pārliecinošāki sintētiskie mediji. Multimodālajai pieejai izplatoties, privātuma robežai būs nepieciešami skaidrāki noteikumi un stingrāka kontrole.

Vai mākslīgais intelekts atņems darbavietas vai vienkārši tās mainīs?

Reālistiskāks modelis ir uzdevumu saspiešana: atkārtotam darbam nepieciešams mazāk cilvēku, jo mākslīgais intelekts sablīvē soļus. Tas var šķist aizstāšana pat tad, ja tiek uzrakstīts kā pārstrukturēšana. Jaunas hibrīdas lomas rodas ap uzraudzību, stratēģiju un rīku izmantošanu, kur cilvēki vada sistēmas un pārvalda sekas. Priekšrocība ir tiem, kas var vadīt, pārbaudīt un pielietot spriedumus.

Kādas prasmes ir vissvarīgākās, mākslīgajam intelektam kļūstot par “līdzstrādnieku”?

Problēmu formulēšana kļūst kritiski svarīga: skaidri definēt rezultātus un noteikt, kas varētu noiet greizi. Arī verifikācijas prasmes uzlabojas – testēt rezultātus, konstatēt kļūdas un zināt, kad tās nodot tālāk cilvēkiem. Spriedums un jomas zināšanas ir svarīgākas, jo mākslīgais intelekts var pārliecinoši kļūdīties. Komandām ir nepieciešama arī riska apzināšanās, īpaši gadījumos, kad lēmumi ietekmē cilvēku dzīvi. Kvalitāte rodas no uzraudzības, ne tikai ātruma.

Kā uzņēmumiem vajadzētu plānot mākslīgo intelektu kā produktu infrastruktūru?

Izturieties pret mākslīgo intelektu (AI) kā pret noklusējuma slāni, nevis eksperimentu: plānojiet darbības laiku, uzraudzību, integrācijas un skaidru īpašumtiesības. Izveidojiet drošus datu ceļus un piekļuves kontroli, lai atļaujas vēlāk nekļūtu par šķērsli. Pievienojiet pārvaldību jau laikus — žurnālus, novērtēšanu un atcelšanas plānus —, īpaši tur, kur rezultāti ietekmē lēmumus. Uzvarētāji nebūs tikai “gudri”, bet arī uzticami un labi integrēti.

Atsauces

  1. Stanford HAI — Stenfordas mākslīgā intelekta indeksa pārskats 2025 — hai.stanford.edu

  2. Pew Research Center — ASV darbinieki vairāk uztraucas nekā cer par mākslīgā intelekta izmantošanu darba vietā nākotnē — pewresearch.org

  3. Informācijas komisāra birojs (ICO) — Likumīgā pamata ceļvedis — ico.org.uk

  4. Nacionālais standartu un tehnoloģiju institūts (NIST) — Mākslīgā intelekta riska pārvaldības ietvars 1.0 (NIST AI 100-1) — nvlpubs.nist.gov

  5. Ekonomiskās sadarbības un attīstības organizācija (OECD) — OECD mākslīgā intelekta principi (OECD juridiskais instruments 0449) — oecd.org

  6. Apvienotās Karalistes likumdošana — GDPR 25. pants: Datu aizsardzība pēc noklusējuma un integrēta datu aizsardzība — legislation.gov.uk

  7. EUR-Lex — ES AI akts: Regula (ES) 2024/1689 — eur-lex.europa.eu

  8. Starptautiskā Enerģētikas aģentūra (IEA) — Enerģētika un mākslīgais intelekts (kopsavilkums) — iea.org

  9. arXiv — Aptauja: uz LLM balstīti autonomi aģenti — arxiv.org

  10. Harvard Online (Harvard/edX) — TinyML pamati — pll.harvard.edu

  11. OpenAI — GPT-4o sistēmas karte — openai.com

  12. arXiv — Aptauja: halucinācijas tiesību zinātnēs — arxiv.org

  13. Nacionālais standartu un tehnoloģiju institūts (NIST) — mākslīgā intelekta riska pārvaldības sistēma — nist.gov

  14. Nacionālais standartu un tehnoloģiju institūts (NIST) — Sintētiskā satura radīto risku mazināšana (NIST AI 100-4, IPD) — airc.nist.gov

  15. Starptautiskā Darba organizācija (SDO) — Darba dokuments: Ģeneratīvais mākslīgais intelekts un darbavietas (WP140) — ilo.org

  16. Nacionālais standartu un tehnoloģiju institūts (NIST) — Diferenciāli privāti sintētiskie dati — nist.gov

  17. Ekonomiskās sadarbības un attīstības organizācija (OECD) — Mākslīgais intelekts un mainīgais pieprasījums pēc prasmēm darba tirgū — oecd.org

Atrodiet jaunāko mākslīgo intelektu oficiālajā mākslīgā intelekta palīgu veikalā

Par mums

Atpakaļ uz emuāru