Na kaj se lahko zanesemo z generativno umetno inteligenco brez človeškega posredovanja?

Povzetek

Generativna umetna inteligenca (UI) – tehnologija, ki strojom omogoča ustvarjanje besedila, slik, kode in še več – je v zadnjih letih doživela eksplozivno rast. Ta bela knjiga ponuja dostopen pregled tega, kaj lahko generativna UI zanesljivo počne brez človeškega posredovanja in kaj naj bi počela v naslednjem desetletju. Pregledujemo njeno uporabo v pisanju, umetnosti, kodiranju, storitvah za stranke, zdravstvu, izobraževanju, logistiki in financah, pri čemer poudarjamo, kje UI deluje avtonomno in kje ostaja človeški nadzor ključnega pomena. Vključeni so primeri iz resničnega sveta, ki ponazarjajo tako uspehe kot omejitve. Ključne ugotovitve vključujejo:

• Široka uporaba: Leta 2024 je 65 % anketiranih podjetij poročalo o redni uporabi generativne umetne inteligence – skoraj dvakrat več kot v prejšnjem letu ( Stanje umetne inteligence v začetku leta 2024 | McKinsey ). Aplikacije segajo od ustvarjanja trženjskih vsebin, klepetalnih robotov za podporo strankam, ustvarjanja kode in še več.

• Trenutne avtonomne zmogljivosti: Današnja generativna umetna inteligenca zanesljivo obravnava strukturirane, ponavljajoče se naloge z minimalnim nadzorom. Primeri vključujejo samodejno ustvarjanje formuliranih novic (npr. povzetkov dobičkov podjetij) ( Philana Patterson – profil skupnosti ONA ), ustvarjanje opisov izdelkov in poudarkov ocen na spletnih mestih za e-trgovino ter samodejno dokončanje kode. Na teh področjih umetna inteligenca pogosto dopolnjuje človeške delavce tako, da prevzame rutinsko ustvarjanje vsebin.

• Človek v zanki za kompleksne naloge: Za bolj kompleksne ali odprte naloge – kot so kreativno pisanje, podrobna analiza ali zdravniški nasveti – je za zagotavljanje dejanske točnosti, etične presoje in kakovosti običajno še vedno potreben človeški nadzor. Številne uvedbe umetne inteligence danes uporabljajo model »človeka v zanki«, kjer umetna inteligenca pripravlja vsebino, ljudje pa jo pregledujejo.

• Kratkoročne izboljšave: V naslednjih 5–10 letih naj bi generativna umetna inteligenca postala veliko bolj zanesljiva in avtonomna . Napredek v natančnosti modelov in mehanizmih varovanja lahko omogoči, da umetna inteligenca obravnava večji delež ustvarjalnih in odločitvenih nalog z minimalnim človeškim posredovanjem. Strokovnjaki na primer napovedujejo, da bo umetna inteligenca do leta 2030 večino interakcij in odločitev v zvezi s storitvami za stranke obravnavala v realnem času ( Da bi si na novo zamislili prehod na uporabniško izkušnjo, morajo tržniki storiti ti dve stvari ), velik film pa bi lahko bil posnet z 90 % vsebine, ustvarjene z umetno inteligenco ( Primeri uporabe generativne umetne inteligence za industrije in podjetja ).

• Do leta 2035: Čez desetletje pričakujemo, da avtonomni agenti umetne inteligence postali nekaj običajnega na številnih področjih. Tutorji umetne inteligence bi lahko zagotavljali prilagojeno izobraževanje v velikem obsegu, asistenti umetne inteligence bi lahko zanesljivo pripravljali pravne pogodbe ali zdravniška poročila za strokovno odobritev, samovozeči sistemi (s pomočjo generativne simulacije) pa bi lahko izvajali logistične operacije od začetka do konca. Vendar pa bodo nekatera občutljiva področja (npr. pomembne medicinske diagnoze, končne pravne odločitve) verjetno še vedno zahtevala človeško presojo za varnost in odgovornost.

• Etični in zanesljivostni pomisleki: Z naraščanjem avtonomije umetne inteligence se povečujejo tudi pomisleki. Med današnjimi težavami so halucinacije (izmišljanje dejstev s strani umetne inteligence), pristranskost pri ustvarjeni vsebini, pomanjkanje preglednosti in morebitna zloraba za dezinformacije. Zagotavljanje zaupanja v umetno inteligenco pri delovanju brez nadzora je ključnega pomena. Napredek se dogaja – na primer, organizacije vlagajo več v zmanjševanje tveganj (obravnavanje natančnosti, kibernetske varnosti, vprašanj intelektualne lastnine) ( Stanje umetne inteligence: globalna raziskava | McKinsey ) – vendar so potrebni robustni okviri upravljanja in etičnih vprašanj.

• Struktura tega članka: Začnemo z uvodom v generativno umetno inteligenco in konceptom avtonomne v primerjavi z nadzorovano uporabo. Nato za vsako glavno področje (pisanje, umetnost, kodiranje itd.) razpravljamo o tem, kaj lahko umetna inteligenca zanesljivo počne danes v primerjavi s tem, kaj je na obzorju. Zaključimo s horizontalnimi izzivi, prihodnjimi projekcijami in priporočili za odgovorno izkoriščanje generativne umetne inteligence.

Na splošno se je generativna umetna inteligenca že izkazala za sposobno obvladovati presenetljivo vrsto nalog brez stalnega človeškega vodenja. Z razumevanjem njenih trenutnih omejitev in prihodnjega potenciala se lahko organizacije in javnost bolje pripravijo na dobo, v kateri umetna inteligenca ne bo le orodje, temveč avtonomen sodelavec pri delu in ustvarjalnosti.

Uvod

Umetna inteligenca že dolgo zna analizirati podatke, vendar so se sistemi umetne inteligence šele pred kratkim naučili ustvarjati – pisati prozo, sestavljati slike, programirati programsko opremo in še več. Ti generativni modeli umetne inteligence (kot sta GPT-4 za besedilo ali DALL·E za slike) so usposobljeni na ogromnih naborih podatkov, da kot odziv na pozive ustvarijo nove vsebine. Ta preboj je sprožil val inovacij v različnih panogah. Vendar se postavlja ključno vprašanje: Kaj lahko dejansko zaupamo, da bo umetna inteligenca naredila sama, ne da bi človek dvakrat preveril njen izhod?

Da bi odgovorili na to vprašanje, je pomembno razlikovati med nadzorovano in avtonomno uporabo umetne inteligence:

• Umetna inteligenca pod nadzorom človeka se nanaša na scenarije, kjer ljudje pregledajo ali kurirajo rezultate umetne inteligence, preden so dokončni. Na primer, novinar lahko uporabi pomočnika za pisanje, ki ga upravlja umetna inteligenca, za pisanje osnutka članka, urednik pa ga uredi in odobri.

• Avtonomna umetna inteligenca (umetna inteligenca brez človeškega posredovanja) se nanaša na sisteme umetne inteligence, ki izvajajo naloge ali ustvarjajo vsebino, ki se uporabi neposredno z malo ali nič človeškega urejanja. Primer je avtomatiziran klepetalni robot, ki rešuje poizvedbo stranke brez človeškega posrednika, ali pa novičarski portal, ki samodejno objavi povzetek športnega rezultata, ki ga ustvari umetna inteligenca.

Generativna umetna inteligenca se že uvaja v obeh načinih. V letih 2023–2025 se je sprejemanje močno povečalo , organizacije pa so z navdušenjem eksperimentirale. Ena globalna raziskava leta 2024 je pokazala, da 65 % podjetij redno uporablja generativno umetno inteligenco, kar je več kot približno tretjina le leto prej ( Stanje umetne inteligence v začetku leta 2024 | McKinsey ). Tudi posamezniki so sprejeli orodja, kot je ChatGPT – po ocenah je bilo do sredine leta 2023 vsaj nekoliko izpostavljenih generativni umetni inteligenci 79 % strokovnjakov ( Stanje umetne inteligence leta 2023: Leto preboja generativne umetne inteligence | McKinsey ). To hitro uvajanje spodbuja obljuba o povečanju učinkovitosti in ustvarjalnosti. Vendar pa je to še vedno »zgodnji dan« in mnoga podjetja še vedno oblikujejo politike o odgovorni uporabi umetne inteligence ( Stanje umetne inteligence leta 2023: Leto preboja generativne umetne inteligence | McKinsey ).

Zakaj je avtonomija pomembna: Če pustimo, da umetna inteligenca deluje brez človeškega nadzora, lahko to odkrije ogromne koristi za učinkovitost – popolno avtomatizacijo dolgočasnih opravil – vendar hkrati poveča tveganje za zanesljivost. Avtonomni agent umetne inteligence mora stvari narediti pravilno (ali poznati svoje meje), ker v realnem času morda ni človeka, ki bi odkril napake. Nekatere naloge so za to bolj primerne kot druge. Na splošno umetna inteligenca najbolje deluje avtonomno, ko:

• Naloga ima jasno strukturo ali vzorec (npr. ustvarjanje rutinskih poročil iz podatkov).

• Napake so nizko tvegane ali pa jih je enostavno tolerirati (npr. generiranje slike, ki jo je mogoče zavreči, če je nezadovoljiva, v primerjavi z medicinsko diagnozo).

• Na voljo je veliko podatkov za učenje , ki pokrivajo scenarije, zato so rezultati umetne inteligence utemeljeni na resničnih primerih (kar zmanjšuje ugibanje).

Nasprotno pa so naloge, ki so odprtega tipa , imajo visoke vložke ali zahtevajo niansirano presojo, danes manj primerne za ničen nadzor.

V naslednjih razdelkih bomo preučili vrsto področij, da bi videli, kaj generativna umetna inteligenca počne zdaj in kaj sledi. Ogledali si bomo konkretne primere – od novic, napisanih z umetno inteligenco, in umetniških del, ustvarjenih z umetno inteligenco, do asistentov za pisanje kode in virtualnih agentov za pomoč strankam – pri čemer bomo poudarili, katere naloge lahko umetna inteligenca opravi v celoti in katere še vedno zahtevajo človeka v zanki. Za vsako področje jasno ločujemo trenutne zmogljivosti (okoli leta 2025) od realističnih projekcij o tem, kaj bi lahko bilo zanesljivo do leta 2035.

Z kartiranjem sedanjosti in prihodnosti avtonomne umetne inteligence na različnih področjih želimo bralcem zagotoviti uravnoteženo razumevanje: ne pretiravamo z umetno inteligenco kot čarobno nezmotljivo niti ne podcenjujemo njenih zelo resničnih in rastočih kompetenc. Na tej osnovi nato obravnavamo splošne izzive zaupanja v umetno inteligenco brez nadzora, vključno z etičnimi vidiki in obvladovanjem tveganj, preden zaključimo s ključnimi ugotovitvami.

Generativna umetna inteligenca pri pisanju in ustvarjanju vsebin

Eno prvih področij, kjer je generativna umetna inteligenca naredila velik vtis, je bilo ustvarjanje besedil. Veliki jezikovni modeli lahko ustvarijo vse od novic in trženjskih besedil do objav na družbenih omrežjih in povzetkov dokumentov. Toda koliko tega pisanja je mogoče opraviti brez človeškega urednika?

Trenutne zmogljivosti (2025): Umetna inteligenca kot samodejni pisec rutinske vsebine

Danes generativna umetna inteligenca zanesljivo opravlja različne rutinske pisne naloge z minimalnim ali brez človeškega posredovanja. Odličen primer je v novinarstvu: Associated Press že leta uporablja avtomatizacijo za ustvarjanje tisočih poročil o zaslužku podjetij vsako četrtletje neposredno iz virov finančnih podatkov ( Philana Patterson – profil skupnosti ONA ). Te kratke novice sledijo predlogi (npr. »Podjetje X je poročalo o zaslužku Y, ki se je povečal za Z % ...«) in umetna inteligenca (z uporabo programske opreme za ustvarjanje naravnega jezika) lahko vnese številke in besedilo hitreje kot kateri koli človek. Sistem AP ta poročila objavi samodejno, s čimer se njihova pokritost dramatično razširi (več kot 3000 zgodb na četrtletje) brez potrebe po človeških piscih ( Avtomatizirane zgodbe o zaslužku se množijo | Associated Press ).

Podobno je bilo razširjeno tudi športno novinarstvo: sistemi umetne inteligence lahko vzamejo statistiko športnih tekem in ustvarijo povzetke zgodb. Ker so ta področja podatkovno vodena in formulirana, so napake redke, dokler so podatki pravilni. V teh primerih vidimo resnično avtonomijo – umetna inteligenca piše in vsebina je objavljena takoj.

Podjetja uporabljajo generativno umetno inteligenco tudi za pripravo opisov izdelkov, e-poštnih novic in drugih trženjskih vsebin. Na primer, velikan e-trgovine Amazon zdaj uporablja umetno inteligenco za povzemanje mnenj strank o izdelkih. Umetna inteligenca pregleda besedilo številnih posameznih ocen in ustvari jedrnat odstavek s poudarkom na tem, kaj je ljudem pri izdelku všeč ali ne, kar se nato prikaže na strani izdelka brez ročnega urejanja ( Amazon z umetno inteligenco izboljša izkušnjo z mnenji strank ). Spodaj je ilustracija te funkcije, nameščene v Amazonovi mobilni aplikaciji, kjer razdelek »Stranke pravijo« v celoti ustvari umetna inteligenca iz podatkov o ocenah:

( Amazon izboljšuje izkušnjo z ocenami strank z umetno inteligenco ) Povzetek ocene, ki ga ustvari umetna inteligenca, na strani izdelka v e-trgovini. Amazonov sistem povzema skupne točke iz uporabniških ocen (npr. enostavnost uporabe, delovanje) v kratek odstavek, ki je kupcem prikazan kot »ustvarjeno z umetno inteligenco iz besedila ocen strank«.

Takšni primeri uporabe kažejo, da lahko umetna inteligenca pogosto sama obravnava vsebino, ki sledi predvidljivemu vzorcu ali je združena iz obstoječih podatkov . Drugi trenutni primeri vključujejo:

• Posodobitve o vremenu in prometu: Mediji uporabljajo umetno inteligenco za sestavljanje dnevnih vremenskih poročil ali prometnih biltenov na podlagi podatkov senzorjev.

• Finančna poročila: Podjetja samodejno ustvarjajo preproste finančne povzetke (četrtletne rezultate, poročila o borzi). Bloomberg in drugi mediji od leta 2014 uporabljajo umetno inteligenco za pomoč pri pisanju novic o dobičku podjetij – postopek, ki se večinoma samodejno izvede, ko so podatki vneseni ( "robotski novinarji" AP zdaj pišejo svoje zgodbe | The Verge ) ( Novinar iz Wyominga so ujeli pri uporabi umetne inteligence za ustvarjanje lažnih citatov in zgodb ).

• Prevajanje in transkripcija: Storitve transkripcije zdaj uporabljajo umetno inteligenco za ustvarjanje transkriptov ali podnapisov sestankov brez človeških tipkarjev. Čeprav niso generativne v ustvarjalnem smislu, te jezikovne naloge delujejo avtonomno z visoko natančnostjo za jasen zvok.

• Ustvarjanje osnutkov: Mnogi strokovnjaki uporabljajo orodja, kot je ChatGPT, za pripravo e-poštnih sporočil ali prvih različic dokumentov, občasno pa jih pošljejo z malo ali nič popravkov, če je vsebina nizko tvegana.

Vendar pa pri bolj kompleksni prozi človeški nadzor ostaja norma tudi v letu 2025. Novinarske organizacije redko objavljajo preiskovalne ali analitične članke neposredno iz umetne inteligence – uredniki bodo preverjali dejstva in izboljševali osnutke, ki jih je napisala umetna inteligenca. Umetna inteligenca lahko posnema slog in strukturo , vendar lahko vnese dejanske napake (pogosto imenovane »halucinacije«) ali nerodne besedne zveze, ki jih mora človek opaziti. Nemški časopis Express predstavil »digitalno kolegico« umetne inteligence z imenom Klara, ki pomaga pri pisanju začetnih novic. Klara lahko učinkovito pripravi športna poročila in celo napiše naslove, ki pritegnejo bralce, kar prispeva k 11 % člankov Expressa – vendar človeški uredniki še vedno pregledajo vsak del glede točnosti in novinarske integritete, zlasti pri kompleksnih zgodbah ( 12 načinov, kako novinarji uporabljajo orodja umetne inteligence v redakciji – Twipe ). To partnerstvo med človekom in umetno inteligenco je danes običajno: umetna inteligenca opravlja težko delo pri ustvarjanju besedila, ljudje pa ga po potrebi urejajo in popravljajo.

Napovedi za obdobje 2030–2035: Proti zaupanja vrednemu avtonomnemu pisanju

V naslednjem desetletju pričakujemo, da bo generativna umetna inteligenca postala veliko bolj zanesljiva pri ustvarjanju visokokakovostnega, dejansko pravilnega besedila, kar bo razširilo nabor pisnih nalog, ki jih lahko samostojno opravlja. To podpira več trendov:

• Izboljšana natančnost: Tekoče raziskave hitro zmanjšujejo nagnjenost umetne inteligence k ustvarjanju lažnih ali nepomembnih informacij. Do leta 2030 bi lahko napredni jezikovni modeli z boljšim usposabljanjem (vključno s tehnikami za preverjanje dejstev v podatkovnih bazah v realnem času) dosegli skoraj človeško preverjanje dejstev. To pomeni, da bi lahko umetna inteligenca samodejno napisala celoten novični članek s pravilnimi citati in statistiko, pridobljenimi iz izvornega gradiva, kar bi zahtevalo le malo urejanja.

• Umetna inteligenca, specifična za določeno področje: Videli bomo bolj specializirane generativne modele, izpopolnjene za določena področja (pravno, medicinsko, tehnično pisanje). Model pravne umetne inteligence leta 2030 bi lahko zanesljivo pripravljal standardne pogodbe ali povzemal sodno prakso – naloge, ki so sicer po strukturi formulne, vendar trenutno zahtevajo čas odvetnika. Če je umetna inteligenca usposobljena na potrjenih pravnih dokumentih, bi lahko bili njeni osnutki dovolj zaupanja vredni, da bi jih odvetnik le na hitro pogledal.

• Naravni slog in skladnost: Modeli postajajo vse boljši pri ohranjanju konteksta v dolgih dokumentih, kar vodi do bolj koherentne in jedrnate dolge vsebine. Do leta 2035 je verjetno, da bi lahko umetna inteligenca sama napisala spodoben prvi osnutek neleposlovne knjige ali tehničnega priročnika, ljudje pa bi imeli predvsem svetovalno vlogo (za določanje ciljev ali zagotavljanje specializiranega znanja).

Kako bi to lahko izgledalo v praksi? Rutinsko novinarstvo bi lahko za določene trenutke postalo skoraj popolnoma avtomatizirano. Morda bomo leta 2030 videli tiskovno agencijo, ki bi imela sistem umetne inteligence, ki bi napisal prvo različico vsakega poročila o zaslužku, športne zgodbe ali posodobitve rezultatov volitev, urednik pa bi le nekaj vzorčil za zagotavljanje kakovosti. Strokovnjaki dejansko napovedujejo, da bo vedno večji delež spletnih vsebin ustvarjenih s stroji – ena drzna napoved industrijskih analitikov je pokazala, da bi lahko do leta 2026 do 90 % spletnih vsebin ustvarila umetna inteligenca ( Do leta 2026 bo spletna vsebina, ki jo bodo ustvarili neljudje, močno presegla vsebino, ki jo bodo ustvarili ljudje – OODAloop ), čeprav se o tej številki razpravlja. Še bolj konzervativen izid bi pomenil, da bi sredi tridesetih let 21. stoletja večino rutinskih spletnih člankov, besedil izdelkov in morda celo prilagojenih novic ustvarila umetna inteligenca.

V trženju in korporativnem komuniciranju bo generativna umetna inteligenca verjetno samostojno vodena za celotne kampanje. Lahko bi ustvarjala in pošiljala personalizirana trženjska e-poštna sporočila, objave na družbenih omrežjih in različice oglasnih besedil, pri čemer bi nenehno prilagajala sporočila glede na odzive strank – vse brez človeškega pisca besedil. Analitiki Gartnerja napovedujejo, da bo do leta 2025 vsaj 30 % odhodnih trženjskih sporočil velikih podjetij sintetično generiranih z umetno inteligenco ( Primeri uporabe generativne umetne inteligence za industrije in podjetja ), ta odstotek pa se bo do leta 2030 le še povečeval.

Vendar je pomembno omeniti, da bosta človeška ustvarjalnost in presoja še vedno igrali vlogo, zlasti pri vsebinah z visokimi vložki . Do leta 2035 bo umetna inteligenca morda sama obravnavala sporočilo za javnost ali objavo na blogu, toda pri preiskovalnem novinarstvu, ki vključuje odgovornost ali občutljive teme, bodo mediji morda še vedno vztrajali pri človeškem nadzoru. Prihodnost bo verjetno prinesla večstopenjski pristop: umetna inteligenca bo avtonomno ustvarila večino vsakdanjih vsebin, medtem ko se bodo ljudje osredotočili na urejanje in ustvarjanje strateških ali občutljivih vsebin. V bistvu se bo meja tega, kar šteje za »rutino«, širila z naraščajočo usposobljenostjo umetne inteligence.

Poleg tega se lahko pojavijo nove oblike vsebin, kot so interaktivne pripovedi, ki jih generira umetna inteligenca, ali prilagojena poročila . Na primer, letno poročilo podjetja bi lahko umetna inteligenca ustvarila v več slogih – povzetek za vodstvo, pripovedno različico za zaposlene, podatkovno bogato različico za analitike – vsak bi bil ustvarjen samodejno iz istih osnovnih podatkov. V izobraževanju bi lahko učbenike dinamično pisala učbeniki, ki bi ustrezali različnim ravnem branja. Te aplikacije bi lahko bile v veliki meri avtonomne, vendar podprte s preverjenimi informacijami.

Razvoj pisanja kaže, da bo umetna inteligenca do sredine tridesetih let prejšnjega stoletja postala plodovita pisateljica . Ključ do resnično avtonomnega delovanja bo vzpostavitev zaupanja v njene rezultate. Če bo umetna inteligenca lahko dosledno dokazovala dejansko točnost, slogovno kakovost in skladnost z etičnimi standardi, se bo potreba po človeškem pregledu vrstico za vrstico zmanjšala. Oddelke te bele knjige bi do leta 2035 lahko napisal raziskovalec umetne inteligence brez potrebe po uredniku – možnost, glede katere smo previdno optimistični, če bodo vzpostavljeni ustrezni zaščitni ukrepi.

Generativna umetna inteligenca v vizualnih umetnostih in oblikovanju

Sposobnost generativne umetne inteligence za ustvarjanje slik in umetniških del je pritegnila javno domišljijo, od slik, ki jih je ustvarila umetna inteligenca in so zmagovale na umetniških natečajih, do videoposnetkov z globokimi ponaredi, ki jih je nemogoče ločiti od resničnih posnetkov. Na vizualnih področjih lahko modeli umetne inteligence, kot so generativna kontradiktorna omrežja (GAN) in difuzijski modeli (npr. Stable Diffusion, Midjourney), ustvarijo izvirne slike na podlagi besedilnih pozivov. Ali lahko torej umetna inteligenca zdaj deluje kot avtonomni umetnik ali oblikovalec?

Trenutne zmogljivosti (2025): Umetna inteligenca kot ustvarjalni asistent

Od leta 2025 generativni modeli spretno ustvarjajo slike na zahtevo z impresivno natančnostjo. Uporabniki lahko od umetne inteligence za slike zahtevajo, naj nariše »srednjeveško mesto ob sončnem zahodu v Van Goghovem slogu«, in v nekaj sekundah prejmejo prepričljivo umetniško sliko. To je privedlo do široke uporabe umetne inteligence v grafičnem oblikovanju, trženju in zabavi za konceptualno umetnost, prototipe in v nekaterih primerih celo končne vizualne podobe. Predvsem:

• Grafično oblikovanje in fotografije: Podjetja ustvarjajo grafiko za spletna mesta, ilustracije ali fotografije s pomočjo umetne inteligence, kar zmanjšuje potrebo po naročanju vsakega dela pri umetniku. Številne marketinške ekipe uporabljajo orodja umetne inteligence za ustvarjanje različic oglasov ali slik izdelkov, da bi preizkusile, kaj je privlačno za potrošnike.

• Umetnost in ilustracija: Posamezni umetniki sodelujejo z umetno inteligenco pri iskanju idej ali dopolnjevanju podrobnosti. Ilustrator lahko na primer uporabi umetno inteligenco za ustvarjanje ozadja, ki ga nato integrira s svojimi liki, ki jih narišejo ljudje. Nekateri ustvarjalci stripov so eksperimentirali s ploščami ali barvami, ki jih ustvari umetna inteligenca.

• Mediji in zabava: Umetnina, ustvarjena z umetno inteligenco, se je pojavila na naslovnicah revij in knjig. Znan primer je bila Cosmopolitan , na kateri je bil astronavt – domnevno prva slika naslovnice revije, ki jo je ustvarila umetna inteligenca (OpenAI-jev DALL·E) po navodilih umetniškega direktorja. Čeprav je to vključevalo človeško spodbujanje in izbiro, je bila dejanska umetnina upodobljena s strani stroja.

Ključno je, da večina teh trenutnih uporab še vedno vključuje človeško kuriranje in iteracijo . Umetna inteligenca lahko ustvari na desetine slik, človek pa izbere najboljšo in jo morebiti popravi. V tem smislu umetna inteligenca deluje avtonomno pri ustvarjanju možnosti, vendar ljudje vodijo ustvarjalno smer in sprejemajo končne odločitve. Zanesljiva je za hitro ustvarjanje veliko vsebine, vendar ni zagotovljeno, da bo v prvem poskusu izpolnila vse zahteve. Težave, kot so napačne podrobnosti (npr. umetna inteligenca riše roke z napačnim številom prstov, znana posebnost) ali nenamerni rezultati, pomenijo, da mora umetniški direktor običajno nadzorovati kakovost izpisa.

Vendar pa obstajajo področja, kjer se umetna inteligenca bliža popolni avtonomiji:

• Generativno oblikovanje: Na področjih, kot sta arhitektura in oblikovanje izdelkov, lahko orodja umetne inteligence avtonomno ustvarjajo prototipe oblikovanja, ki izpolnjujejo določene omejitve. Na primer, glede na želene dimenzije in funkcije kosa pohištva lahko generativni algoritem brez človeškega posredovanja, ki presega začetne specifikacije, ustvari več izvedljivih modelov (nekateri precej nekonvencionalni). Te modele lahko nato ljudje neposredno uporabijo ali izpopolnijo. Podobno lahko v inženirstvu generativna umetna inteligenca oblikuje dele (npr. komponento letala), optimizirane za težo in trdnost, s čimer ustvari nove oblike, ki si jih človek morda ne bi zamislil.

• Sredstva videoiger: Umetna inteligenca lahko samodejno ustvari teksture, 3D-modele ali celo celotne ravni za videoigre. Razvijalci to uporabljajo za pospešitev ustvarjanja vsebin. Nekatere neodvisne igre so začele vključevati proceduralno generirane umetnine in celo dialoge (prek jezikovnih modelov), da bi ustvarile obsežne, dinamične igralne svetove z minimalnimi sredstvi, ki jih je ustvaril človek.

• Animacija in video (v nastajanju): Čeprav je manj zrela kot statične slike, generativna umetna inteligenca za video napreduje. Umetna inteligenca lahko že ustvarja kratke videoposnetke ali animacije iz pozivov, čeprav je kakovost nedosledna. Tehnologija Deepfake – ki je generativna – lahko ustvari realistične zamenjave obrazov ali klone glasov. V nadzorovanem okolju bi studio lahko uporabil umetno inteligenco za samodejno ustvarjanje ozadja prizora ali animacije množice.

Omeniti velja, da je Gartner napovedal, da bomo do leta 2030 videli veliko filmsko uspešnico, v kateri bo 90 % vsebine (od scenarija do vizualnih elementov) ustvarila umetna inteligenca ( Primeri uporabe generativne umetne inteligence za industrije in podjetja ). Do leta 2025 še nismo tam – umetna inteligenca ne more samostojno ustvariti celovečernega filma. Vendar se deli te sestavljanke razvijajo: ustvarjanje scenarijev (besedilna umetna inteligenca), ustvarjanje likov in prizorov (slikovna/videoposnetna umetna inteligenca), glasovno igranje (kloniranje glasov umetne inteligence) in pomoč pri montaži (umetna inteligenca lahko že pomaga pri rezanju in prehodih).

Napovedi za obdobje 2030–2035: Mediji, ustvarjeni z umetno inteligenco, v velikem obsegu

V prihodnosti se bo vloga generativne umetne inteligence v vizualnih umetnostih in oblikovanju dramatično povečala. Do leta 2035 pričakujemo, da bo umetna inteligenca glavni ustvarjalec vsebin v številnih vizualnih medijih, ki bo pogosto delovala z minimalnim človeškim posredovanjem, razen začetnih smernic. Nekatera pričakovanja:

• Filmi in videoposnetki, v celoti ustvarjeni z umetno inteligenco: V naslednjih desetih letih je povsem mogoče, da bomo videli prve filme ali serije, ki jih bo v veliki meri producirala umetna inteligenca. Ljudje bi lahko zagotovili režijo na visoki ravni (npr. oris scenarija ali želeni slog), umetna inteligenca pa bi upodobila prizore, ustvarila podobe igralcev in vse animirala. Zgodnji poskusi s kratkimi filmi so verjetni v nekaj letih, celovečerni poskusi pa v tridesetih letih 21. stoletja. Ti filmi z umetno inteligenco bi se lahko začeli kot nišni (eksperimentalna animacija itd.), vendar bi lahko postali običajni, ko bi se kakovost izboljšala. Gartnerjeva 90-odstotna napoved za filme do leta 2030 ( Primeri uporabe generativne umetne inteligence za industrije in podjetja ) je sicer ambiciozna, vendar poudarja prepričanje industrije, da bo ustvarjanje vsebin z umetno inteligenco dovolj sofisticirano, da bo prevzelo večino bremena pri filmskem ustvarjanju.

• Avtomatizacija oblikovanja: Na področjih, kot sta moda ali arhitektura, se bo generativna umetna inteligenca verjetno uporabljala za avtonomno oblikovanje stotin oblikovalskih konceptov na podlagi parametrov, kot so »stroški, materiali, slog X«, pri čemer bo končni dizajn izbral človek. To obrne trenutno dinamiko: namesto da bi oblikovalci ustvarjali iz nič in morda uporabljali umetno inteligenco za navdih, bi bodoči oblikovalci lahko delovali bolj kot kustosi, izbirali najboljšo zasnovo, ki jo ustvari umetna inteligenca, in jo morda prilagajali. Do leta 2035 bi arhitekt lahko vnesel zahteve za stavbo in od umetne inteligence prejel celotne načrte kot predloge (vsi strukturno zanesljivi, zahvaljujoč vgrajenim inženirskim pravilom).

• Ustvarjanje prilagojenih vsebin: Morda bomo videli umetno inteligenco, ki ustvarja vizualne elemente sproti za posamezne uporabnike. Predstavljajte si videoigro ali izkušnjo virtualne resničnosti leta 2035, kjer se pokrajina in liki prilagajajo igralčevim željam, ustvarjeni pa so v realnem času s strani umetne inteligence. Ali pa prilagojene stripe, ustvarjene na podlagi uporabnikovega dneva – avtonomno umetno inteligenco z »dnevnim dnevnikom«, ki vsak večer samodejno spremeni vaš dnevnik v ilustracije.

• Multimodalna ustvarjalnost: Generativni sistemi umetne inteligence so vse bolj multimodalni – kar pomeni, da lahko skupaj obdelujejo besedilo, slike, zvok itd. Z združevanjem teh elementov bi lahko umetna inteligenca na preprost poziv, kot je »Naredi mi marketinško kampanjo za izdelek X«, ustvarila ne le pisno besedilo, temveč tudi ujemajočo se grafiko, morda celo kratke promocijske videoposnetke, vse slogovno skladne. Ta vrsta paketa vsebin z enim klikom je verjetna storitev v začetku tridesetih let 21. stoletja.

Bo umetna inteligenca nadomestila človeške umetnike ? To vprašanje se pogosto pojavlja. Verjetno bo umetna inteligenca prevzela veliko produkcijskega dela (zlasti ponavljajočo se ali hitro spreminjajočo se umetnost, potrebno za poslovanje), vendar bo človeška umetnost ostala pri izvirnosti in inovativnosti. Do leta 2035 bi avtonomna umetna inteligenca lahko zanesljivo narisala sliko v slogu znanega umetnika – toda ustvarjanje novega sloga ali globoko kulturno odmevne umetnosti bi lahko še vedno bila človeška močna stran (potencialno z umetno inteligenco kot sodelavcem). Predvidevamo prihodnost, v kateri bodo človeški umetniki delali skupaj z avtonomnimi "soumetniki" umetne inteligence. Lahko bi na primer naročili osebno umetno inteligenco, da nenehno ustvarja umetnost za digitalno galerijo v svojem domu in tako zagotavlja nenehno spreminjajoče se ustvarjalno vzdušje.

Z vidika zanesljivosti ima vizualna generativna umetna inteligenca v nekaterih pogledih lažjo pot do avtonomije kot besedilo: slika je lahko subjektivno »dovolj dobra«, tudi če ni popolna, medtem ko je dejanska napaka v besedilu bolj problematična. Tako že vidimo relativno nizko tveganje pri sprejemanju – če je zasnova, ki jo ustvari umetna inteligenca, grda ali napačna, je preprosto ne uporabljate, vendar sama po sebi ne povzroča škode. To pomeni, da bodo podjetja do leta 2030 morda brez skrbi pustila, da umetna inteligenca ustvarja zasnove brez nadzora, ljudi pa bodo vključevala le, kadar je potrebno nekaj resnično novega ali tveganega.

Če povzamemo, naj bi generativna umetna inteligenca do leta 2035 postala močan ustvarjalec vizualnih vsebin, verjetno odgovoren za znaten del slik in medijev okoli nas. Zanesljivo bo ustvarjala vsebine za zabavo, oblikovanje in vsakodnevno komunikacijo. Avtonomni umetnik je na obzorju – čeprav je razprava o tem, ali naj bi umetna inteligenca veljala za ustvarjalno ali le za zelo pametno orodje, še vedno predmet razprave, ko bodo njeni rezultati postali nerazločljivi od tistih, ki jih je ustvaril človek.

Generativna umetna inteligenca v razvoju programske opreme (kodiranje)

Razvoj programske opreme se morda zdi zelo analitična naloga, vendar ima tudi ustvarjalni element – ​​pisanje kode je v osnovi ustvarjanje besedila v strukturiranem jeziku. Sodobna generativna umetna inteligenca, zlasti modeli velikih jezikov, so se izkazali za precej spretne pri kodiranju. Orodja, kot so GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer in druga, delujejo kot programerji parov umetne inteligence, ki predlagajo delčke kode ali celo celotne funkcije, medtem ko razvijalci tipkajo. Kako daleč lahko to gre v smeri avtonomnega programiranja?

Trenutne zmogljivosti (2025): Umetna inteligenca kot so-pilot kodiranja

Do leta 2025 so generatorji kode umetne inteligence postali običajni v delovnih procesih mnogih razvijalcev. Ta orodja lahko samodejno dokončajo vrstice kode, ustvarijo predloge (kot so standardne funkcije ali testi) in celo napišejo preproste programe z opisom v naravnem jeziku. Ključno pa je, da delujejo pod nadzorom razvijalca – razvijalec pregleda in integrira predloge umetne inteligence.

Nekaj ​​trenutnih dejstev in številk:

• Več kot polovica profesionalnih razvijalcev je do konca leta 2023 sprejela pomočnike za kodiranje z umetno inteligenco ( Kodiranje na Copilotu: Podatki za leto 2023 kažejo na pritisk navzdol na kakovost kode (vključno s projekcijami za leto 2024) - GitClear ), kar kaže na hitro uporabo. GitHub Copilot, eno prvih široko dostopnih orodij, naj bi v povprečju ustvarilo 30–40 % kode v projektih, kjer se uporablja ( Kodiranje ni več MOAT. 46 % kode na GitHubu je že ... ). To pomeni, da umetna inteligenca že piše znatne dele kode, čeprav jo človek usmerja in potrjuje.

• Ta orodja umetne inteligence so odlična pri nalogah, kot so pisanje ponavljajoče se kode (npr. razredi podatkovnih modelov, metode za pridobivanje/nastavljanje), pretvorba enega programskega jezika v drugega ali ustvarjanje preprostih algoritmov, ki so podobni primerom učenja. Razvijalec lahko na primer komentira »// funkcija za razvrščanje seznama uporabnikov po imenu« in umetna inteligenca bo skoraj v trenutku ustvarila ustrezno funkcijo razvrščanja.

• Pomagajo tudi pri odpravljanju napak in njihovi razlagi : razvijalci lahko prilepijo sporočilo o napaki, umetna inteligenca pa lahko predlaga popravek, ali pa vprašajo »Kaj počne ta koda?« in dobijo razlago v naravnem jeziku. To je v nekem smislu avtonomno (umetna inteligenca lahko sama diagnosticira težave), vendar se človek odloči, ali bo uporabil popravek.

• Pomembno je, da trenutni pomočniki pri kodiranju umetne inteligence niso nezmotljivi. Lahko predlagajo nezanesljivo kodo ali kodo, ki skoraj reši problem, vendar ima subtilne napake. Zato je danes najboljša praksa, da je človek v zanki – razvijalec testira in odpravlja napake kode, ki jo je napisala umetna inteligenca, tako kot bi to storil s kodo, ki jo je napisal človek. V reguliranih panogah ali kritični programski opremi (kot so medicinski ali letalski sistemi) so vsi prispevki umetne inteligence podvrženi strogemu pregledu.

Noben sistem programske opreme za širšo javnost danes ni v celoti napisan z umetno inteligenco iz nič, brez nadzora razvijalcev. Vendar pa se pojavljajo nekatere avtonomne ali delno avtonomne uporabe:

• Samodejno generirani enotni testi: Umetna inteligenca lahko analizira kodo in ustvari enotne teste za različne primere. Okvir za testiranje lahko avtonomno generira in izvaja te teste, ki jih napiše umetna inteligenca, da odkrije napake in tako izboljša teste, ki jih napišejo ljudje.

• Platforme z nizko/brez kode z umetno inteligenco: Nekatere platforme omogočajo neprogramerjem, da opišejo, kaj želijo (npr. »zgradite spletno stran s kontaktnim obrazcem in podatkovno bazo za shranjevanje vnosov«), sistem pa ustvari kodo. Čeprav je to še v zgodnji fazi, namiguje na prihodnost, v kateri bi umetna inteligenca lahko avtonomno ustvarjala programsko opremo za standardne primere uporabe.

• Skriptiranje in povezovanje kode: Avtomatizacija IT pogosto vključuje pisanje skriptov za povezovanje sistemov. Orodja umetne inteligence lahko te majhne skripte pogosto ustvarijo samodejno. Na primer, če napišete skript za razčlenjevanje datoteke dnevnika in pošiljanje e-poštnega opozorila, lahko umetna inteligenca ustvari delujoč skript z minimalnimi popravki ali brez njih.

Napovedi za obdobje 2030–2035: Proti »samorazvijajoči se« programski opremi

V naslednjem desetletju naj bi generativna umetna inteligenca prevzela večji delež bremena kodiranja in se približala popolnoma avtonomnemu razvoju programske opreme za določene razrede projektov. Nekateri predvideni razvojni dosežki:

• Popolna implementacija funkcij: Do leta 2030 pričakujemo, da bo umetna inteligenca sposobna implementirati preproste funkcije aplikacij od začetka do konca. Vodja izdelka bi lahko funkcijo opisal v preprostem jeziku (»Uporabniki bi morali imeti možnost ponastavitve gesla prek povezave do e-pošte«), umetna inteligenca pa bi lahko ustvarila potrebno kodo (obrazec na sprednjem delu, logika na zalednem delu, posodobitev baze podatkov, pošiljanje e-pošte) in jo integrirala v kodno bazo. Umetna inteligenca bi dejansko delovala kot mlajši razvijalec, ki lahko sledi specifikacijam. Človeški inženir bi lahko le opravil pregled kode in izvajal teste. Ko se bo zanesljivost umetne inteligence izboljšala, bi pregled kode lahko postal le hiter pregled, če sploh.

• Avtonomno vzdrževanje kode: Velik del programskega inženiringa ni le pisanje nove kode, temveč posodabljanje obstoječe kode – odpravljanje napak, izboljšanje delovanja, prilagajanje novim zahtevam. Prihodnji razvijalci umetne inteligence bodo v tem verjetno blesteli. Če imamo kodno bazo in direktivo (»naša aplikacija se sesuje, ko se hkrati prijavi preveč uporabnikov«), lahko umetna inteligenca odkrije težavo (kot je napaka v sočasnosti) in jo popravi. Do leta 2035 bodo sistemi umetne inteligence lahko samodejno čez noč obravnavali rutinske vzdrževalne zahteve in služili kot neutrudna vzdrževalna ekipa za programske sisteme.

• Integracija in uporaba API-ja: Ker vedno več programskih sistemov in API-jev prihaja z dokumentacijo, ki jo lahko bere umetna inteligenca, bi lahko agent umetne inteligence samostojno ugotovil, kako povezati sistem A s storitvijo B, tako da napiše povezovalno kodo. Če na primer podjetje želi, da se njihov interni sistem za človeške vire sinhronizira z novim API-jem za obračun plač, bi lahko umetni inteligenci naložili, da »povzroči komunikacijo med seboj«, ta pa bo po branju specifikacij obeh sistemov napisala integracijsko kodo.

• Kakovost in optimizacija: Prihodnji modeli generiranja kode bodo verjetno vključevali povratne zanke za preverjanje delovanja kode (npr. izvajanje testov ali simulacij v peskovniku). To pomeni, da umetna inteligenca ne bi mogla samo pisati kode, temveč jo tudi sama popravljati s testiranjem. Do leta 2035 si lahko predstavljamo umetno inteligenco, ki ob določeni nalogi ponavlja svojo kodo, dokler vsi testi niso uspešni – postopek, ki ga človek morda ne bi moral spremljati vrstico za vrstico. To bi močno povečalo zaupanje v avtonomno generirano kodo.

Lahko si predstavljamo scenarij do leta 2035, v katerem bi majhen programski projekt – recimo mobilno aplikacijo po meri za podjetje – lahko razvil v veliki meri agent umetne inteligence, ki bi mu bila dana navodila na visoki ravni. Človeški »razvijalec« je v tem scenariju bolj vodja projekta ali validator, ki določa zahteve in omejitve (varnost, slogovne smernice) in pusti umetni inteligenci, da opravi težko delo dejanskega kodiranja.

Vendar pa bodo pri kompleksni, obsežni programski opremi (operacijski sistemi, sami napredni algoritmi umetne inteligence itd.) človeški strokovnjaki še vedno močno vključeni. Kreativno reševanje problemov in arhitekturno načrtovanje v programski opremi verjetno še nekaj časa ostaneta pod vodstvom človeka. Umetna inteligenca bo morda opravljala veliko kodnih nalog, vendar je odločanje o tem, kaj zgraditi, in oblikovanje celotne strukture drugačen izziv. Kljub temu je možno, da bi lahko generativna umetna inteligenca, ko začne sodelovati – več agentov umetne inteligence upravlja različne komponente sistema – do neke mere sooblikovala arhitekture (na primer, ena umetna inteligenca predlaga zasnovo sistema, druga jo kritizira in izvajata iteracije, medtem ko človek nadzoruje proces).

Glavna pričakovana korist umetne inteligence pri kodiranju je povečanje produktivnosti . Gartner napoveduje, da bo do leta 2028 kar 90 % programskih inženirjev uporabljalo pomočnike pri kodiranju z umetno inteligenco (v primerjavi z manj kot 15 % leta 2024) ( GitHub Copilot na vrhu raziskovalnega poročila o pomočnikih pri kodiranju z umetno inteligenco -- revija Visual Studio ). To kaže, da bo izstopajočih – tistih, ki ne bodo uporabljali umetne inteligence – malo. Morda bomo na nekaterih področjih opazili tudi pomanjkanje človeških razvijalcev, kar bi ublažila umetna inteligenca, ki bi zapolnila vrzeli; v bistvu lahko vsak razvijalec naredi veliko več s pomočnikom umetne inteligence, ki lahko samostojno piše kodo.

Zaupanje bo ostalo osrednje vprašanje. Tudi leta 2035 bodo morale organizacije zagotoviti, da je avtonomno ustvarjena koda varna (umetna inteligenca ne sme uvajati ranljivosti) in skladna s pravnimi/etičnimi normami (npr. umetna inteligenca ne vključuje plagiatorske kode iz odprtokodne knjižnice brez ustrezne licence). Pričakujemo, da bodo izboljšana orodja za upravljanje umetne inteligence, ki lahko preverijo in sledijo izvoru kode, ki jo je napisala umetna inteligenca, omogočila bolj avtonomno kodiranje brez tveganja.

Če povzamemo, bo generativna umetna inteligenca do sredine tridesetih let 21. stoletja verjetno obvladovala levji delež kodiranja za rutinske programske naloge in znatno pomagala pri kompleksnih. Življenjski cikel razvoja programske opreme bo veliko bolj avtomatiziran – od zahtev do uvajanja – pri čemer bo umetna inteligenca potencialno samodejno generirala in uvajala spremembe kode. Razvijalci se bodo bolj osredotočili na logiko na visoki ravni, uporabniško izkušnjo in nadzor, medtem ko bodo agenti umetne inteligence preučevali podrobnosti implementacije.

Generativna umetna inteligenca v storitvah in podpori strankam

Če ste v zadnjem času komunicirali v spletnem klepetu za podporo strankam, obstaja velika verjetnost, da je bila vsaj del tega klepeta na drugi strani umetna inteligenca. Storitve za stranke so področje, ki je zrelo za avtomatizacijo z umetno inteligenco: vključuje odgovarjanje na uporabniška vprašanja, kar generativna umetna inteligenca (zlasti pogovorni modeli) zmore precej dobro, in pogosto sledi skriptom ali člankom iz baze znanja, ki se jih umetna inteligenca lahko nauči. Kako avtonomno lahko umetna inteligenca obravnava stranke?

Trenutne zmogljivosti (2025): Klepetalni roboti in virtualni agenti prevzemajo prvo vrsto

Danes številne organizacije uporabljajo klepetalne robote z umetno inteligenco kot prvo kontaktno točko v storitvah za stranke. Ti segajo od preprostih robotov, ki temeljijo na pravilih (»Pritisnite 1 za obračun, 2 za podporo ...«) do naprednih generativnih klepetalnih robotov z umetno inteligenco, ki lahko interpretirajo prosta vprašanja in se nanje pogovorno odzovejo. Ključne točke:

• Obravnavanje pogostih vprašanj: Agenti umetne inteligence so odlični pri odgovarjanju na pogosto zastavljena vprašanja, zagotavljanju informacij (delovni čas trgovine, pravilniki o vračilu denarja, koraki za odpravljanje znanih težav) in vodenju uporabnikov skozi standardne postopke. Na primer, klepetalni robot z umetno inteligenco za banko lahko samostojno pomaga uporabniku preveriti stanje na računu, ponastaviti geslo ali razložiti, kako zaprositi za posojilo, brez človeške pomoči.

• Razumevanje naravnega jezika: Sodobni generativni modeli omogočajo bolj tekočo in »človeški« interakcijo. Stranke lahko vtipkajo vprašanje s svojimi besedami, umetna inteligenca pa običajno razume namen. Podjetja poročajo, da so današnji agenti umetne inteligence za stranke veliko bolj zadovoljni kot nerodni boti pred nekaj leti – skoraj polovica strank zdaj verjame, da so agenti umetne inteligence lahko empatični in učinkoviti pri reševanju težav ( 59 statističnih podatkov o storitvah za stranke z umetno inteligenco za leto 2025 ), kar kaže na naraščajoče zaupanje v storitve, ki jih poganja umetna inteligenca.

• Večkanalna podpora: Umetna inteligenca ni samo pri klepetu. Glasovni pomočniki (kot so telefonski IVR sistemi z umetno inteligenco za njimi) začenjajo obravnavati klice, umetna inteligenca pa lahko tudi pripravi e-poštne odgovore na poizvedbe strank, ki se lahko samodejno pošljejo, če se ocenijo kot točni.

• Ko vmešamo ljudi: Običajno, če se umetna inteligenca zmede ali je vprašanje preveč zapleteno, prepusti vprašanje človeškemu agentu. Trenutni sistemi v mnogih primerih dobro poznajo svoje meje . Če na primer stranka vpraša nekaj nenavadnega ali pokaže frustracijo (»To je že tretjič, da vas kontaktiram in sem zelo razburjen ...«), lahko umetna inteligenca to označi, da prevzame človek. Prag za predajo določijo podjetja, da bi uravnotežila učinkovitost in zadovoljstvo strank.

Številna podjetja poročajo, da znaten delež interakcij rešujejo zgolj z umetno inteligenco. Glede na industrijske raziskave lahko danes klepetalni roboti z umetno inteligenco obravnavajo približno 70–80 % rutinskih poizvedb strank, približno 40 % interakcij podjetij s strankami po različnih kanalih pa je že avtomatiziranih ali podprtih z umetno inteligenco ( 52 statističnih podatkov o storitvah za stranke z umetno inteligenco, ki jih morate poznati – Plivo ). IBM-ov globalni indeks uporabe umetne inteligence (2022) je pokazal, da 80 % podjetij uporablja ali namerava do leta 2025 uporabljati klepetalnike z umetno inteligenco za storitve za stranke.

Zanimiv razvoj je, da umetna inteligenca ne le odgovarja strankam, temveč proaktivno pomaga človeškim agentom v realnem času. Na primer, med klepetom v živo ali klicem lahko umetna inteligenca posluša in človeškemu agentu takoj posreduje predlagane odgovore ali ustrezne informacije. To briše mejo avtonomije – umetna inteligenca ni sama soočena s stranko, ampak je aktivno vključena brez eksplicitnega človeškega vprašanja. Učinkovito deluje kot avtonomni svetovalec agenta.

Napovedi za obdobje 2030–2035: interakcije s strankami, ki jih v veliki meri poganja umetna inteligenca

Do leta 2030 naj bi večina interakcij s strankami vključevala umetno inteligenco, mnoge pa bodo od začetka do konca v celoti obravnavane z umetno inteligenco. Napovedi in trendi, ki to podpirajo:

• Rešene poizvedbe večje kompleksnosti: Ko modeli umetne inteligence združujejo obsežno znanje in izboljšujejo sklepanje, bodo lahko obravnavali bolj kompleksne zahteve strank. Namesto da bi zgolj odgovorila na vprašanje »Kako vrnem artikel?«, bi lahko umetna inteligenca prihodnosti obravnavala večstopenjske težave, kot je »Moj internet ne deluje, poskusil sem znova zagnati računalnik, ali mi lahko pomagate?«, tako da bi težavo diagnosticirala prek dialoga, stranko vodila skozi napredno odpravljanje težav in le, če vse drugo odpove, naročila tehnika – naloge, ki bi danes verjetno zahtevale človeškega tehnika za podporo. V storitvah za stranke v zdravstvu bi lahko umetna inteligenca celovito obravnavala načrtovanje terminov za paciente ali poizvedbe o zavarovanju.

• Celovita rešitev storitev: Morda bomo videli, da umetna inteligenca ne bo samo govorila stranki, kaj naj stori, ampak bo to dejansko počela v njenem imenu znotraj zalednih sistemov. Če na primer stranka reče: »Želim spremeniti let na naslednji ponedeljek in dodati še eno prtljago,« bi se lahko agent umetne inteligence leta 2030 neposredno povezal z rezervacijskim sistemom letalske družbe, izvedel spremembo, obdelal plačilo za prtljago in potrdil stranki – vse avtonomno. Umetna inteligenca postane agent s polno storitvijo, ne le vir informacij.

• Vseprisotni agenti umetne inteligence: Podjetja bodo verjetno uvajala umetno inteligenco na vseh stičnih točkah s strankami – telefon, klepet, e-pošto, družbena omrežja. Številne stranke se morda sploh ne zavedajo, ali se pogovarjajo z umetno inteligenco ali človekom, še posebej, ker glasovi umetne inteligence postajajo vse bolj naravni in odgovori v klepetu bolj kontekstualno ozaveščeni. Do leta 2035 bi lahko stik s službo za stranke pogosto pomenil interakcijo s pametno umetno inteligenco, ki si zapomni vaše pretekle interakcije, razume vaše nastavitve in se prilagaja vašemu tonu – v bistvu personaliziran virtualni agent za vsako stranko.

• Odločanje z umetno inteligenco v interakcijah: Poleg odgovarjanja na vprašanja bo umetna inteligenca začela sprejemati odločitve, ki trenutno zahtevajo odobritev vodstva. Na primer, danes lahko človeški agent potrebuje odobritev nadrejenega, da ponudi vračilo kupnine ali poseben popust, da pomiri jezno stranko. V prihodnosti bi lahko te odločitve zaupali umetni inteligenci, znotraj določenih omejitev, na podlagi izračunane življenjske vrednosti stranke in analize razpoloženja. Študija Futurum/IBM je napovedala, da bodo do leta 2030 približno 69 % odločitev, sprejetih med interakcijami s strankami v realnem času, sprejeli pametni stroji ( Da bi si na novo zamislili prehod na uporabniško izkušnjo, morajo tržniki storiti ti dve stvari ) – dejansko bo umetna inteligenca odločala o najboljšem poteku dejanj v interakciji.

• 100-odstotna vključenost umetne inteligence: Eno poročilo nakazuje, da bo umetna inteligenca sčasoma igrala vlogo pri vsaki interakciji s strankami ( 59 statističnih podatkov o storitvah za stranke z umetno inteligenco za leto 2025 ), bodisi vnaprej bodisi v ozadju. To lahko pomeni, da bo umetna inteligenca pomagala tudi človeku, ki komunicira s stranko (dajanje predlogov, pridobivanje informacij). Druga razlaga je, da nobeno vprašanje stranke ne ostane neodgovorjeno – če so ljudje brez povezave, je umetna inteligenca vedno prisotna.

Do leta 2035 bomo morda ugotovili, da so se agenti za pomoč strankam specializirali le za najbolj občutljive ali zelo dotikajoče se scenarije (npr. VIP stranke ali reševanje kompleksnih pritožb, ki zahtevajo človeško empatijo). Redna vprašanja – od bančništva do trgovine na drobno in tehnične podpore – bi lahko obravnavala flota agentov umetne inteligence, ki delajo 24 ur na dan, 7 dni v tednu in se nenehno učijo iz vsake interakcije. Ta premik bi lahko storitve za stranke naredil bolj dosledne in takojšnje, saj umetna inteligenca ne pusti ljudi čakati in lahko teoretično opravlja več nalog hkrati, da obravnava neomejeno število strank.

Za to vizijo je treba premagati izzive: umetna inteligenca mora biti zelo robustna, da se spopade z nepredvidljivostjo človeških strank. Sposobna mora biti obvladovanja slenga, jeze, zmede in neskončne raznolikosti načinov komunikacije ljudi. Prav tako potrebuje posodobljeno znanje (nima smisla, če so podatki umetne inteligence zastareli). Z vlaganjem v integracijo med umetno inteligenco in podatkovnimi bazami podjetja (za informacije o naročilih, izpadih itd. v realnem času) je mogoče te ovire odpraviti.

Etično se bodo morala podjetja odločiti, kdaj razkriti, da se »pogovarjate z umetno inteligenco«, in zagotoviti pravičnost (umetna inteligenca zaradi pristranskega usposabljanja ne obravnava določenih strank drugače na negativen način). Ob predpostavki, da se te obvladujejo, je poslovni primer močan: storitve za stranke z umetno inteligenco lahko drastično zmanjšajo stroške in čakalne dobe. Trg za umetno inteligenco v storitvah za stranke naj bi do leta 2030 zrasel na več deset milijard dolarjev ( Poročilo o trgu storitev za stranke 2025–2030: Primer ) ( Kako generativna umetna inteligenca spodbuja logistiko | Ryder ), saj organizacije vlagajo v te zmogljivosti.

Skratka, pričakujte prihodnost, kjer bo avtonomna podpora strankam z umetno inteligenco norma . Iskanje pomoči bo pogosto pomenilo interakcijo s pametnim strojem, ki lahko hitro reši vašo težavo. Ljudje bodo še vedno vključeni v nadzor in obravnavanje skrajnih primerov, vendar bolj kot nadzorniki delovne sile umetne inteligence. Rezultat bi lahko bila hitrejša in bolj prilagojena storitev za potrošnike – če bo umetna inteligenca ustrezno usposobljena in nadzorovana, da se preprečijo frustracije zaradi izkušenj z »robotskimi telefonskimi linijami« iz preteklosti.

Generativna umetna inteligenca v zdravstvu in medicini

Zdravstvo je področje, kjer so vložki visoki. Zamisel o delovanju umetne inteligence brez človeškega nadzora v medicini sproža tako navdušenje (zaradi učinkovitosti in dosega) kot previdnost (zaradi varnosti in empatije). Generativna umetna inteligenca je začela prodirati na področja, kot so analiza medicinskega slikanja, klinična dokumentacija in celo odkrivanje zdravil. Kaj lahko odgovorno stori sama?

Trenutne zmogljivosti (2025): Pomoč zdravnikom, ne njihovo nadomeščanje

Trenutno generativna umetna inteligenca v zdravstvu služi predvsem kot močan pomočnik zdravstvenim delavcem in ne kot avtonomni odločevalec. Na primer:

• Medicinska dokumentacija: Ena najuspešnejših uvedb umetne inteligence v zdravstvu je pomoč zdravnikom pri papirologiji. Modeli naravnega jezika lahko prepisujejo obiske pacientov in ustvarjajo klinične zapiske ali odpustne povzetke. Podjetja imajo »pisarje z umetno inteligenco«, ki med pregledom poslušajo (prek mikrofona) in samodejno pripravijo osnutek zapiskov o srečanjih, ki jih zdravnik pregleda. To zdravnikom prihrani čas pri tipkanju. Nekateri sistemi celo samodejno izpolnijo dele elektronskih zdravstvenih kartotek. To je mogoče storiti z minimalnim posredovanjem – zdravnik le popravi morebitne manjše napake v osnutku, kar pomeni, da je pisanje zapiskov v veliki meri avtonomno.

• Radiologija in slikanje: Umetna inteligenca, vključno z generativnimi modeli, lahko analizira rentgenske žarke, magnetno retinopatijo in CT-preiskave za odkrivanje anomalij (kot so tumorji ali zlomi). Leta 2018 je FDA odobrila sistem umetne inteligence za avtonomno odkrivanje diabetične retinopatije (očesne bolezni) na slikah mrežnice – omeniti velja, da je bil sistem pooblaščen za opravljanje pregleda brez pregleda specialista v tem specifičnem kontekstu presejanja. Ta sistem ni bil generativna umetna inteligenca, vendar kaže, da so regulatorji v omejenih primerih dovolili avtonomno diagnozo z umetno inteligenco. Generativni modeli pridejo v poštev pri ustvarjanju celovitih poročil. Umetna inteligenca lahko na primer pregleda rentgensko sliko prsnega koša in napiše radiologovo poročilo z napisom: »Ni akutnih ugotovitev. Pljuča so čista. Srce je normalne velikosti.« Radiolog nato le potrdi in podpiše. V nekaterih rutinskih primerih bi ta poročila lahko bila objavljena brez urejanja, če radiolog zaupa umetni inteligenci in le na hitro preveri.

• Preverjevalniki simptomov in virtualne medicinske sestre: Generativni klepetalni roboti z umetno inteligenco se uporabljajo kot preverjevalniki simptomov na prvi liniji. Bolniki lahko vnesejo svoje simptome in prejmejo nasvet (npr. »Morda gre za navaden prehlad; počivajte in pijte tekočino, vendar obiščite zdravnika, če se pojavi X ali Y.«). Aplikacije, kot je Babylon Health, uporabljajo umetno inteligenco za dajanje priporočil. Trenutno so ta običajno oblikovana kot informativni, ne kot dokončen zdravniški nasvet, in spodbujajo nadaljnje spremljanje pri zdravniku v primeru resnih težav.

• Odkrivanje zdravil (generativna kemija): Generativni modeli umetne inteligence lahko predlagajo nove molekularne strukture za zdravila. To je bolj na področju raziskav kot oskrbe pacientov. Te umetne inteligence delujejo avtonomno in predlagajo na tisoče kandidatnih spojin z želenimi lastnostmi, ki jih nato kemiki pregledajo in preizkusijo v laboratoriju. Podjetja, kot je Insilico Medicine, so uporabila umetno inteligenco za ustvarjanje novih kandidatov za zdravila v bistveno krajšem času. Čeprav to ne vpliva neposredno na paciente, je to primer, kako umetna inteligenca avtonomno ustvarja rešitve (molekularne zasnove), za katere bi ljudje potrebovali veliko več časa.

• Zdravstvene operacije: Umetna inteligenca pomaga optimizirati razporejanje, upravljanje zalog in drugo logistiko v bolnišnicah. Generativni model lahko na primer simulira pretok pacientov in predlaga prilagoditve razporejanja za skrajšanje čakalnih dob. Čeprav niso tako vidne, so to odločitve, ki jih lahko umetna inteligenca sprejme z minimalnimi ročnimi spremembami.

Pomembno je poudariti, da od leta 2025 nobena bolnišnica ne bo dovolila umetni inteligenci samostojno sprejemati pomembnih medicinskih odločitev ali zdravljenja brez človeške potrditve. Diagnoza in načrtovanje zdravljenja ostajata trdno v človeških rokah, pri čemer umetna inteligenca zagotavlja vhodne podatke. Zaupanje, ki ga umetna inteligenca potrebuje, da pacientu popolnoma avtonomno pove »Imate raka« ali predpiše zdravila, še ni doseženo in ga ne bi smelo biti brez obsežne validacije. Zdravstveni strokovnjaki uporabljajo umetno inteligenco kot drugi par oči ali kot orodje za prihranek časa, vendar preverjajo ključne izhode.

Napovedi za obdobje 2030–2035: Umetna inteligenca kot zdravnikov kolega (in morda medicinska sestra ali farmacevt)

V prihodnjem desetletju pričakujemo, da bo generativna umetna inteligenca samostojno prevzela več rutinskih kliničnih nalog in povečala doseg zdravstvenih storitev:

• Avtomatizirane predhodne diagnoze: Do leta 2030 bi lahko umetna inteligenca zanesljivo opravljala začetne analize za številne pogoste bolezni. Predstavljajte si sistem umetne inteligence v kliniki, ki prek kamere prebere bolnikove simptome, zdravstveno anamnezo, celo njegov ton in obrazne znake ter ponudi diagnostični predlog in priporočene teste – vse še preden ga zdravnik sploh pregleda. Zdravnik se lahko nato osredotoči na potrditev in razpravo o diagnozi. V telemedicini se lahko pacient najprej pogovori z umetno inteligenco, ki zoži težavo (npr. verjetna okužba sinusov v primerjavi z nečim hujšim) in ga nato po potrebi poveže s kliničnim zdravnikom. Regulatorji bi lahko umetni inteligenci dovolili, da uradno diagnosticira določena manjša stanja brez človeškega nadzora, če bi se izkazalo, da je izjemno natančna – na primer, umetna inteligenca bi lahko diagnosticirala preprosto okužbo ušesa na podlagi otoskopske slike.

• Osebni monitorji zdravja: Z naraščajočo popularnostjo nosljivih naprav (pametnih ur, zdravstvenih senzorjev) bo umetna inteligenca neprekinjeno spremljala paciente in jih avtonomno opozarjala na težave. Na primer, do leta 2035 bi lahko umetna inteligenca vaše nosljive naprave zaznala nenormalen srčni ritem in vam avtonomno naročila nujen virtualni posvet ali celo poklicala rešilca, če bi zaznala znake srčnega infarkta ali kapi. To prehaja na področje avtonomnega odločanja – odločitve, da je situacija nujna, in ukrepanja – kar je verjetna in življenjsko rešljiva uporaba umetne inteligence.

• Priporočila za zdravljenje: Generativna umetna inteligenca, usposobljena na podlagi medicinske literature in podatkov o pacientih, bi lahko predlagala prilagojene načrte zdravljenja. Do leta 2030 bi lahko odbori za tumorje z umetno inteligenco za kompleksne bolezni, kot je rak, analizirali bolnikovo genetsko sestavo in zdravstveno anamnezo ter samostojno pripravili priporočen režim zdravljenja (načrt kemoterapije, izbira zdravil). Zdravniki bi ga pregledali, vendar bi sčasoma, ko bi se okrepilo zaupanje, morda začeli sprejemati načrte, ki jih ustvari umetna inteligenca, zlasti za rutinske primere, in jih prilagajali le, kadar je to potrebno.

• Virtualne medicinske sestre in oskrba na domu: Umetna inteligenca, ki se lahko pogovarja in zagotavlja zdravniško svetovanje, bi lahko obvladovala veliko spremljanja in spremljanja kroničnih bolezni. Na primer, pacienti s kroničnimi boleznimi na domu bi lahko poročali o dnevnih meritvah medicinski sestri z umetno inteligenco, ki bi ji svetovala (»Vaš krvni sladkor je nekoliko visok, razmislite o prilagoditvi večerne malice«) in bi se človeška medicinska sestra vključila le, če so odčitki izven dosega ali če se pojavijo težave. Ta umetna inteligenca bi lahko delovala v veliki meri avtonomno pod oddaljenim nadzorom zdravnika.

• Medicinsko slikanje in laboratorijska analiza – popolnoma avtomatizirani cevovodi: Do leta 2035 bi lahko branje medicinskih posnetkov na nekaterih področjih pretežno opravljala umetna inteligenca. Radiologi bi nadzorovali sisteme umetne inteligence in obravnavali kompleksne primere, vendar bi večino običajnih posnetkov (ki so dejansko normalni) lahko neposredno »prebrala« in potrdila umetna inteligenca. Podobno bi se lahko analiza patoloških preparatov (na primer odkrivanje rakavih celic v biopsiji) za začetni pregled izvajala avtonomno, kar bi drastično pospešilo pridobivanje laboratorijskih rezultatov.

• Odkrivanje zdravil in klinična preskušanja: Umetna inteligenca bo verjetno oblikovala ne le molekule zdravil, temveč bo tudi ustvarjala sintetične podatke o pacientih za preskušanja ali iskala optimalne kandidate za preskušanja. Lahko bi samostojno izvajala virtualna preskušanja (simulirala, kako bi se pacienti odzvali), da bi zožila možnosti pred dejanskimi preskušanji. To lahko zdravila hitreje spravi na trg z manj poskusi, ki jih izvaja človek.

Vizija zdravnika z umetno inteligenco, ki bo popolnoma nadomestil človeškega zdravnika, je še vedno precej oddaljena in kontroverzna. Pričakuje se, da bo umetna inteligenca že do leta 2035 zdravnikom služila kot kolega in ne kot nadomestilo za človeški dotik. Kompleksne diagnoze pogosto zahtevajo intuicijo, etiko in pogovore za razumevanje konteksta pacienta – področja, kjer človeški zdravniki blestijo. Kljub temu bi umetna inteligenca lahko obravnavala recimo 80 % rutinske delovne obremenitve: papirje, preproste primere, spremljanje itd., kar bi človeškim zdravnikom omogočilo, da se osredotočijo na zapletenih 20 % in na odnose s pacienti.

Obstajajo znatne ovire: regulativna odobritev avtonomne umetne inteligence v zdravstvu je stroga (kar je tudi upravičeno). Sistemi umetne inteligence bodo potrebovali obsežno klinično validacijo. Morda bomo priča postopnemu sprejemanju – npr. umetna inteligenca lahko avtonomno diagnosticira ali zdravi na slabo oskrbovanih območjih, kjer ni na voljo zdravnikov, kot način za razširitev dostopa do zdravstvene oskrbe (predstavljajte si »kliniko za umetno inteligenco« v oddaljeni vasi do leta 2030, ki deluje z občasnim telenadzorom zdravnika v mestu).

Etični vidiki so zelo pomembni. Odgovornost (če avtonomna umetna inteligenca naredi napako pri diagnozi, kdo je odgovoren?), informirana privolitev (pacienti morajo vedeti, ali je umetna inteligenca vključena v njihovo oskrbo) in zagotavljanje enakosti (umetna inteligenca deluje dobro za vse populacije, pri čemer se izognemo pristranskosti) so izzivi, s katerimi se je treba spopasti. Ob predpostavki, da bodo ti izzivi obravnavani, bi lahko generativna umetna inteligenca do sredine tridesetih let 21. stoletja postala del zagotavljanja zdravstvene oskrbe in opravljala številne naloge, ki bi sprostile človeške ponudnike storitev, ter potencialno dosegla paciente, ki imajo trenutno omejen dostop.

Če povzamemo, bo zdravstvo do leta 2035 verjetno pričakovalo globoko integracijo umetne inteligence v zdravstvu, vendar večinoma v podpornih vlogah. Umetni inteligenci bomo zaupali, da bo veliko naredila sama – brala posnetke, spremljala vitalne znake, pripravljala načrte – vendar bo za ključne odločitve še vedno obstajala varnostna mreža človeškega nadzora. Rezultat bi lahko bil učinkovitejši in odzivnejši zdravstveni sistem, kjer bo umetna inteligenca opravljala težko delo, ljudje pa bodo zagotavljali empatijo in končno presojo.

Generativna umetna inteligenca v izobraževanju

Izobraževanje je še eno področje, kjer generativna umetna inteligenca povzroča veliko val, od inštruktorskih botov, ki jih poganja umetna inteligenca, do avtomatiziranega ocenjevanja in ustvarjanja vsebin. Poučevanje in učenje vključujeta komunikacijo in ustvarjalnost, kar sta prednosti generativnih modelov. Toda ali lahko umetni inteligenci zaupamo izobraževanje brez nadzora učitelja?

Trenutne zmogljivosti (2025): Tutorji in ustvarjalci vsebin na povodcu

Trenutno se umetna inteligenca v izobraževanju uporablja predvsem kot dodatno orodje in ne kot samostojni učitelj. Primeri trenutne uporabe:

• Pomočniki pri inštruiranju z umetno inteligenco: Orodja, kot je »Khanmigo« Khan Academy (ki ga poganja GPT-4) ali različne aplikacije za učenje jezikov, uporabljajo umetno inteligenco za simulacijo individualnega inštruktorja ali sogovornika. Učenci lahko postavljajo vprašanja v naravnem jeziku in dobijo odgovore ali pojasnila. Umetna inteligenca lahko nudi namige za domače naloge, razlaga koncepte na različne načine ali celo igra vlogo zgodovinske osebnosti pri interaktivni uri zgodovine. Vendar pa se ti inštruktorji z umetno inteligenco običajno uporabljajo pod nadzorom; učitelji ali vzdrževalci aplikacij pogosto spremljajo dialoge ali postavljajo meje glede tega, o čem lahko umetna inteligenca razpravlja (da bi se izognili napačnim informacijam ali neprimerni vsebini).

• Ustvarjanje vsebin za učitelje: Generativna umetna inteligenca pomaga učiteljem z ustvarjanjem kvizov, povzetkov prebranega gradiva, orisov učnih načrtov in tako naprej. Učitelj lahko umetno inteligenco vpraša: »Ustvari 5 praktičnih nalog o kvadratnih enačbah z odgovori,« kar prihrani čas pri pripravi. To je avtonomno ustvarjanje vsebin, vendar učitelj običajno pregleda izhod glede natančnosti in skladnosti z učnim načrtom. Torej je to bolj orodje za prihranek dela kot popolnoma neodvisno.

• Ocenjevanje in povratne informacije: Umetna inteligenca lahko samodejno ocenjuje izpite z izbirnimi odgovori (nič novega) in vse pogosteje lahko ocenjuje kratke odgovore ali eseje. Nekateri šolski sistemi uporabljajo umetno inteligenco za ocenjevanje pisnih odgovorov in zagotavljanje povratnih informacij učencem (npr. slovnične popravke, predloge za razširitev argumenta). Čeprav to ni generativna naloga sama po sebi, lahko nova umetna inteligenca celo ustvari prilagojeno poročilo s povratnimi informacijami za učenca na podlagi njegove uspešnosti in poudari področja, ki jih je treba izboljšati. Učitelji na tej stopnji pogosto dvakrat preverijo eseje, ocenjene z umetno inteligenco, zaradi pomislekov glede nians.

• Prilagodljivi učni sistemi: To so platforme, ki prilagajajo težavnost ali slog snovi glede na učenčevo uspešnost. Generativna umetna inteligenca to izboljša z ustvarjanjem novih problemov ali primerov sproti, prilagojenih učenčevim potrebam. Če ima na primer učenec težave z določenim konceptom, lahko umetna inteligenca ustvari drugo analogijo ali praktično vprašanje, ki se osredotoča na ta koncept. To je nekoliko avtonomno, vendar znotraj sistema, ki so ga zasnovali pedagogi.

• Uporaba s strani študentov za učenje: Študenti sami uporabljajo orodja, kot je ChatGPT, za pomoč pri učenju – sprašujejo po pojasnilih, prevodih ali celo uporabljajo umetno inteligenco za pridobitev povratnih informacij o osnutku eseja (»izboljšaj svoj uvodni odstavek«). To je samostojno in lahko poteka brez vednosti učitelja. Umetna inteligenca v tem primeru deluje kot mentor ali lektor na zahtevo. Izziv je zagotoviti, da jo študenti uporabljajo za učenje in ne le za pridobivanje odgovorov (akademska integriteta).

Jasno je, da je umetna inteligenca v izobraževanju od leta 2025 močna, vendar običajno deluje s človeškim pedagogom v zanki, ki skrbno nadzoruje prispevke umetne inteligence. Obstaja razumljiva previdnost: ne želimo zaupati umetni inteligenci, da bo poučevala napačne informacije ali obravnavala občutljive interakcije z učenci v vakuumu. Učitelji vidijo mentorje z umetno inteligenco kot koristne pomočnike, ki lahko učencem dajo več vaje in takojšnje odgovore na rutinska vprašanja, kar učiteljem omogoča, da se osredotočijo na poglobljeno mentorstvo.

Napovedi za obdobje 2030–2035: Personalizirani inštruktorji z umetno inteligenco in avtomatizirani učni pomočniki

V naslednjem desetletju pričakujemo, da bo generativna umetna inteligenca omogočila bolj prilagojene in avtonomne učne izkušnje , medtem ko se bodo vloge učiteljev razvijale:

• Osebni inštruktorji z umetno inteligenco za vsakega učenca: Vizija (ki jo delijo strokovnjaki, kot je Sal Khan iz Khan Academy) je, da bi imel do leta 2030 vsak učenec dostop do inštruktorja z umetno inteligenco, ki je v mnogih pogledih enako učinkovit kot človeški inštruktor ( Ta inštruktor z umetno inteligenco bi lahko ljudi naredil 10-krat pametnejše, pravi njegov ustvarjalec ). Ti inštruktorji z umetno inteligenco bi bili na voljo 24 ur na dan, 7 dni v tednu, poznali bi učenčevo zgodovino učenja in temu primerno prilagodili svoj slog poučevanja. Če je na primer učenec vizualni učenec, ki se muči z algebrskim konceptom, bi lahko umetna inteligenca dinamično ustvarila vizualno razlago ali interaktivno simulacijo, ki bi mu pomagala. Ker lahko umetna inteligenca spremlja učenčev napredek skozi čas, se lahko samostojno odloči, katero temo bo ponovila ali kdaj bo napredovala k novi veščini – s čimer bi v mikro smislu upravljala učni načrt

• Zmanjšana delovna obremenitev učiteljev pri rutinskih opravilih: ocenjevanje, izdelava delovnih listov, priprava učnih gradiv – ta opravila bi lahko do leta 2030 skoraj v celoti prevzela umetna inteligenca. Umetna inteligenca bi lahko ustvarila tedensko zalogo prilagojenih domačih nalog za razred, ocenila vse naloge prejšnjega tedna (tudi tiste z odprtim koncem) s povratnimi informacijami in učitelju poudarila, kateri učenci morda potrebujejo dodatno pomoč pri katerih temah. To bi se lahko zgodilo z minimalnim učiteljevim posredovanjem, morda le s hitrim pogledom, da se zagotovi, da so ocene umetne inteligence videti poštene.

• Platforme za avtonomno prilagodljivo učenje: Za določene predmete bomo morda videli tečaje, ki jih v celoti poganja umetna inteligenca. Predstavljajte si spletni tečaj brez človeškega inštruktorja, kjer agent umetne inteligence predstavlja snov, ponuja primere, odgovarja na vprašanja in prilagaja tempo glede na študenta. Izkušnja študenta bi lahko bila edinstvena in ustvarjena v realnem času. Nekatera korporativna usposabljanja in izobraževanje odraslih bi se lahko prej premaknila na ta model, kjer bi do leta 2035 lahko zaposleni rekel: »Želim se naučiti naprednih makrov za Excel«, in ga bo inštruktor umetne inteligence učil po prilagojenem učnem načrtu, vključno z ustvarjanjem vaj in ocenjevanjem njihovih rešitev, brez človeškega inštruktorja.

• Pomočniki umetne inteligence v učilnici: V fizičnih ali virtualnih učilnicah bi lahko umetna inteligenca poslušala razprave v razredu in učitelju pomagala sproti (npr. s šepetanjem predlogov prek slušalke: »Več učencev je videti zmedenih glede tega koncepta, morda navedite drug primer«). Lahko bi tudi moderirala spletne forume učilnic, odgovarjala na preprosta vprašanja učencev (»Kdaj je rok za oddajo naloge?« ali celo pojasnila točko predavanja), da učitelj ne bi bil bombardiran z e-pošto. Do leta 2035 bi lahko postal standard součitelj z umetno inteligenco v učilnici, medtem ko se učitelj osredotoča na vodenje na višji ravni in motivacijske vidike.

• Globalni dostop do izobraževanja: Avtonomni inštruktorji z umetno inteligenco bi lahko pomagali pri izobraževanju učencev na območjih s pomanjkanjem učiteljev. Tablica z inštruktorjem z umetno inteligenco bi lahko služila kot glavni inštruktor za učence, ki imajo sicer omejeno šolanje, in bi zajemala osnovno pismenost in matematiko. Do leta 2035 bi to lahko bila ena najučinkovitejših uporab – umetna inteligenca bi premostila vrzeli tam, kjer človeški učitelji niso na voljo. Vendar pa bo zagotavljanje kakovosti in kulturne ustreznosti izobraževanja z umetno inteligenco v različnih kontekstih ključnega pomena.

Bo umetna inteligenca nadomestila učitelje? Malo verjetno v celoti. Poučevanje je več kot le podajanje vsebin – gre za mentorstvo, navdih, socialno-čustveno podporo. Te človeške elemente umetna inteligenca težko posnema. Vendar pa lahko umetna inteligenca postane drugi učitelj v razredu ali celo prvi učitelj za prenos znanja, kar človeškim pedagogom prepušča, da se osredotočijo na tisto, kar ljudje znajo najbolje: sočustvovati, motivirati in spodbujati kritično mišljenje.

Obstajajo pomisleki, ki jih je treba obravnavati: zagotavljanje točnih informacij s strani umetne inteligence (brez izobraževalnih halucinacij lažnih dejstev), izogibanje pristranskosti v izobraževalnih vsebinah, ohranjanje zasebnosti podatkov učencev in ohranjanje njihove angažiranosti (umetna inteligenca mora biti motivirajoča, ne le pravilna). Verjetno bomo priča akreditaciji ali certificiranju izobraževalnih sistemov z umetno inteligenco – podobno kot pri odobritvi učbenikov – da se zagotovi, da izpolnjujejo standarde.

Drug izziv je pretirano zanašanje: če učitelj z umetno inteligenco daje odgovore prehitro, se učenci morda ne bodo naučili vztrajnosti ali reševanja problemov. Da bi to ublažili, bi lahko učitelji z umetno inteligenco v prihodnosti zasnovani tako, da bi učencem včasih pustili, da se mučijo (kot bi to lahko storil človeški učitelj) ali pa jih spodbujali k reševanju problemov z namigi, namesto da bi jim dajali rešitve.

Do leta 2035 bi se lahko učilnica preoblikovala: vsak učenec bi imel napravo, povezano z umetno inteligenco, ki bi ga vodila v svojem tempu, učitelj pa bi organiziral skupinske dejavnosti in zagotavljal človeški vpogled. Izobraževanje bi lahko postalo učinkovitejše in prilagojenejše. Obljuba je, da vsak učenec dobi pomoč, ki jo potrebuje, ko jo potrebuje – pravo izkušnjo »osebnega mentorja« v velikem obsegu. Tveganje je izguba človeškega stika ali zloraba umetne inteligence (kot je goljufanje učencev prek umetne inteligence). Toda na splošno lahko generativna umetna inteligenca, če se z njo dobro upravlja, demokratizira in izboljša učenje, saj je vedno na voljo in dobro podkovan spremljevalec na učenčevi izobraževalni poti.

Generativna umetna inteligenca v logistiki in dobavni verigi

Logistika – umetnost in znanost premikanja blaga in upravljanja dobavnih verig – se morda ne zdi tradicionalno področje za »generativno« umetno inteligenco, vendar sta ustvarjalno reševanje problemov in načrtovanje ključnega pomena na tem področju. Generativna umetna inteligenca lahko pomaga s simuliranjem scenarijev, optimizacijo načrtov in celo z nadzorom robotskih sistemov. Cilj v logistiki je učinkovitost in prihranek stroškov, kar se dobro ujema z močmi umetne inteligence pri analizi podatkov in predlaganju rešitev. Kako avtonomna je torej lahko umetna inteligenca pri vodenju dobavnih verig in logističnih operacij?

Trenutne zmogljivosti (2025): Optimizacija in racionalizacija s človeškim nadzorom

Danes se umetna inteligenca (vključno z nekaterimi generativnimi pristopi) v logistiki uporablja predvsem kot orodje za podporo odločanju :

• Optimizacija poti: Podjetja, kot sta UPS in FedEx, že uporabljajo algoritme umetne inteligence za optimizacijo dostavnih poti – s čimer zagotavljajo, da vozniki uberejo najučinkovitejšo pot. Tradicionalno so bili to algoritmi operacijskih raziskav, zdaj pa lahko generativni pristopi pomagajo raziskati alternativne strategije usmerjanja v različnih pogojih (promet, vreme). Medtem ko umetna inteligenca predlaga poti, človeški dispečerji ali vodje določijo parametre (npr. prioritete) in jih lahko po potrebi preglasijo.

• Načrtovanje nakladanja in prostora: Za pakirne tovornjake ali ladijske zabojnike lahko umetna inteligenca ustvari optimalne načrte nakladanja (katera škatla gre kam). Generativna umetna inteligenca lahko ustvari več konfiguracij pakiranja, da bi kar najbolje izkoristila prostor, v bistvu »ustvarila« rešitve, med katerimi lahko ljudje izbirajo. To je bilo poudarjeno v študiji, ki ugotavlja, da so tovornjaki v ZDA pogosto 30 % prazni, boljše načrtovanje – s pomočjo umetne inteligence – pa lahko zmanjša to izgubo ( Najboljši primeri uporabe generativne umetne inteligence v logistiki ). Ti načrti nakladanja, ki jih ustvari umetna inteligenca, so namenjeni zmanjšanju stroškov goriva in emisij, v nekaterih skladiščih pa se izvajajo z minimalnimi ročnimi spremembami.

• Napovedovanje povpraševanja in upravljanje zalog: Modeli umetne inteligence lahko napovedujejo povpraševanje po izdelkih in ustvarjajo načrte za ponovno zalogo. Generativni model lahko simulira različne scenarije povpraševanja (npr. umetna inteligenca si »predstavlja« porast povpraševanja zaradi prihajajočih praznikov) in ustrezno načrtuje zaloge. To pomaga vodjem dobavne verige pri pripravi. Trenutno umetna inteligenca zagotavlja napovedi in predloge, vendar ljudje običajno sprejmejo končno odločitev o ravni proizvodnje ali naročilih.

• Ocena tveganja: Globalna dobavna veriga se sooča z motnjami (naravne nesreče, zamude v pristaniščih, politična vprašanja). Sistemi umetne inteligence zdaj pregledujejo novice in podatke, da bi prepoznali tveganja na obzorju. Na primer, eno logistično podjetje uporablja generativno umetno inteligenco za skeniranje interneta in označevanje tveganih transportnih koridorjev (območij, kjer bi lahko prišlo do težav zaradi, recimo, prihajajočega orkana ali nemirov) ( Najboljši primeri uporabe generativne umetne inteligence v logistiki ). S temi informacijami lahko načrtovalci avtonomno preusmerijo pošiljke okoli problematičnih točk. V nekaterih primerih lahko umetna inteligenca samodejno priporoči spremembe poti ali načina prevoza, ki jih ljudje nato odobrijo.

• Avtomatizacija skladišč: Številna skladišča so delno avtomatizirana z roboti za nabiranje in pakiranje. Generativna umetna inteligenca lahko dinamično dodeli naloge robotom in ljudem za optimalen pretok. Umetna inteligenca lahko na primer vsako jutro ustvari čakalno vrsto za robotske nabiralce na podlagi naročil. To se pogosto izvaja popolnoma avtonomno, vodje pa le spremljajo ključne kazalnike uspešnosti – če naročila nepričakovano porastejo, umetna inteligenca sama prilagodi delovanje.

• Upravljanje voznega parka: Umetna inteligenca pomaga pri načrtovanju vzdrževanja vozil z analizo vzorcev in ustvarjanjem optimalnih urnikov vzdrževanja, ki zmanjšujejo čas izpada. Prav tako lahko združuje pošiljke, da zmanjša število voženj. Te odločitve lahko programska oprema umetne inteligence sprejme samodejno, če izpolnjuje zahteve glede storitve.

Na splošno so od leta 2025 ljudje določali cilje (npr. »zmanjšati stroške, vendar zagotoviti dostavo v 2 dneh«), umetna inteligenca pa je ustvarjala rešitve ali urnike za dosego teh ciljev. Sistemi lahko delujejo iz dneva v dan brez posredovanja, dokler se ne zgodi kaj nenavadnega. Veliko logistike vključuje ponavljajoče se odločitve (kdaj naj ta pošiljka odide? iz katerega skladišča izpolniti to naročilo?), ki se jih lahko umetna inteligenca nauči dosledno sprejemati. Podjetja postopoma zaupajo umetni inteligenci, da bo obravnavala te mikro odločitve, in opozorijo vodje le, ko pride do izjem.

Napovedi za obdobje 2030–2035: Samovozeče dobavne verige

V naslednjem desetletju si lahko predstavljamo veliko bolj avtonomno koordinacijo v logistiki, ki jo poganja umetna inteligenca:

• Avtonomna vozila in droni: Samovozeči tovornjaki in dostavna vozila, čeprav so širša tema umetne inteligence/robotike, neposredno vplivajo na logistiko. Če bodo regulativni in tehnični izzivi premagani, bomo do leta 2030 morda imeli umetno inteligenco, ki bo redno vozila tovornjake po avtocestah, ali drone, ki bodo oskrbovali krajše dostave v mestih. Te umetne inteligence bodo sprejemale odločitve v realnem času (spremembe poti, izogibanje oviram) brez človeških voznikov. Generativni vidik je v tem, kako se te umetne inteligence v vozilih učijo iz ogromnih količin podatkov in simulacij ter se učinkovito "usposabljajo" na neštetih scenarijih. Popolnoma avtonomna flota bi lahko delovala 24 ur na dan, 7 dni v tednu, ljudje pa bi jo le nadzorovali na daljavo. To odpravlja velik človeški element (voznike) iz logističnih operacij in dramatično povečuje avtonomijo.

• Samozdravilne dobavne verige: Generativna umetna inteligenca se bo verjetno uporabljala za nenehno simuliranje scenarijev dobavne verige in pripravo načrtov za nepredvidene razmere. Do leta 2035 bi lahko umetna inteligenca samodejno zaznala, kdaj se je tovarna dobaviteljev zaprla (prek novic ali podatkovnih virov) in takoj preusmerila dobavo na alternativne dobavitelje, ki jih je že preverila v simulaciji. To pomeni, da se dobavna veriga »pozdravi« sama od motenj, pri čemer umetna inteligenca prevzame pobudo. Človeški menedžerji bi bili obveščeni o tem, kaj je storila umetna inteligenca, namesto tistih, ki bi sprožili rešitev.

• Optimizacija zalog od začetka do konca: Umetna inteligenca bi lahko avtonomno upravljala zaloge v celotnem omrežju skladišč in trgovin. Odločala bi se, kdaj in kam premakniti zaloge (morda z uporabo robotov ali avtomatiziranih vozil), pri čemer bi na vsaki lokaciji vzdrževala ravno dovolj zalog. Umetna inteligenca v bistvu upravlja nadzorni stolp dobavne verige: spremlja vse tokove in izvaja prilagoditve v realnem času. Do leta 2035 bi ideja o »samoupravljajoči« dobavni verigi lahko pomenila, da sistem vsak dan določi najboljši načrt distribucije, naroča izdelke, načrtuje tovarniške obrate in sam organizira prevoz. Ljudje bi nadzorovali celotno strategijo in obravnavali izjeme, ki jih umetna inteligenca trenutno ne razume.

• Generativno oblikovanje v logistiki: Lahko bi videli, kako umetna inteligenca oblikuje nova omrežja dobavnih verig. Recimo, da se podjetje širi v novo regijo; umetna inteligenca bi lahko na podlagi podatkov ustvarila optimalne lokacije skladišč, prometne povezave in politike zalog za to regijo – nekaj, kar svetovalci in analitiki počnejo danes. Do leta 2030 se bodo podjetja morda zanašala na priporočila umetne inteligence pri izbiri zasnove dobavne verige, zaupala ji bo, da bo hitreje pretehtala dejavnike in morda našla kreativne rešitve (kot so nevidna distribucijska središča), ki jih ljudje spregledajo.

• Integracija s proizvodnjo (Industrija 4.0): Logistika ne stoji sama po sebi; je povezana s proizvodnjo. Tovarne prihodnosti bodo morda imele generativno umetno inteligenco, ki bo načrtovala proizvodne serije, naročala surovine ravno ob pravem času in nato logističnemu omrežju dajala navodila za takojšnjo odpremo izdelkov. Ta integrirana umetna inteligenca bi lahko pomenila manj človeškega načrtovanja na splošno – brezhibno verigo od proizvodnje do dostave, ki jo poganjajo algoritmi, ki optimizirajo stroške, hitrost in trajnost. Že do leta 2025 bodo visoko učinkovite dobavne verige temeljile na podatkih; do leta 2035 pa bodo morda v veliki meri temeljile na umetni inteligenci.

• Dinamična storitev za stranke v logistiki: Na podlagi umetne inteligence za storitve za stranke se lahko umetna inteligenca v dobavni verigi neposredno poveže s strankami ali naročniki. Če na primer želi velika stranka v zadnjem trenutku spremeniti svoje naročilo v razsutem stanju, se lahko agent umetne inteligence pogaja o izvedljivih alternativah (kot je »Polovico lahko dostavimo zdaj, polovico naslednji teden zaradi omejitev«), ne da bi čakal na človeškega vodjo. To vključuje generativno umetno inteligenco, ki razume obe strani (potrebe strank v primerjavi z operativno zmogljivostjo) in sprejema odločitve, ki zagotavljajo nemoteno poslovanje, hkrati pa zadovoljujejo stranke.

Pričakovana korist je učinkovitejši , odpornejši in odzivnejši logistični sistem. Podjetja predvidevajo ogromne prihranke – McKinsey je ocenil, da bi optimizacije dobavne verige, ki jih poganja umetna inteligenca, lahko znatno zmanjšale stroške in izboljšale raven storitev, kar bi lahko v različnih panogah dodalo potencialno bilijonsko vrednost ( Stanje umetne inteligence leta 2023: Leto preboja generativne umetne inteligence | McKinsey ).

Vendar pa prenos večjega nadzora na umetno inteligenco prinaša tudi tveganja, kot je kaskadno kopičenje napak, če je logika umetne inteligence pomanjkljiva (npr. zloglasni scenarij dobavne verige umetne inteligence, ki nenamerno povzroči, da podjetje izgubi zaloge zaradi napake v modeliranju). Zaščitni ukrepi, kot je »človeška vključenost v velike odločitve« ali vsaj nadzorne plošče, ki omogočajo hitro človeško preglasitev, bodo verjetno ostali do leta 2035. Sčasoma, ko se bodo odločitve umetne inteligence izkazale za učinkovite, se bodo ljudje počutili bolj udobno, če se bodo umaknili.

Zanimivo je, da lahko umetna inteligenca z optimizacijo za učinkovitost včasih sprejema odločitve, ki so v nasprotju s človeškimi preferencami ali tradicionalnimi praksami. Na primer, čista optimizacija lahko vodi do zelo nizkih zalog, kar je učinkovito, vendar se lahko zdi tvegano. Strokovnjaki za dobavne verige bodo leta 2030 morda morali prilagoditi svojo intuicijo, saj bi umetna inteligenca, ki obdeluje ogromne količine podatkov, lahko dokazala, da njena nenavadna strategija dejansko deluje bolje.

Nenazadnje moramo upoštevati, da fizične omejitve (infrastruktura, hitrosti fizičnih procesov) omejujejo hitrost sprememb logistike, zato gre tukaj za pametnejše načrtovanje in uporabo sredstev, ne pa za povsem novo fizično realnost. Toda tudi znotraj teh meja bi lahko kreativne rešitve generativne umetne inteligence in nenehna optimizacija dramatično izboljšale način gibanja blaga po svetu z minimalnim ročnim načrtovanjem.

Če povzamemo, bi logistika do leta 2035 lahko delovala podobno dobro naoljenemu avtomatiziranemu stroju: blago bi teklo učinkovito, poti bi se v realnem času prilagajale motnjam, skladišča bi se upravljala sama z roboti in celoten sistem bi se nenehno učil in izboljševal iz podatkov – vse to bi orkestrirala generativna umetna inteligenca, ki deluje kot možgani delovanja.

Generativna umetna inteligenca v financah in poslovanju

Finančna industrija se močno ukvarja z informacijami – poročili, analizami, komunikacijo s strankami – kar ustvarja plodna tla za generativno umetno inteligenco. Od bančništva do upravljanja naložb in zavarovalništva organizacije raziskujejo umetno inteligenco za avtomatizacijo in ustvarjanje vpogledov. Vprašanje je, katere finančne naloge lahko umetna inteligenca zanesljivo opravi brez človeškega nadzora, glede na pomen natančnosti in zaupanja na tem področju?

Trenutne zmogljivosti (2025): Avtomatizirana poročila in podpora odločanju

Danes generativna umetna inteligenca prispeva k financam na več načinov, pogosto pod človeškim nadzorom:

• Generiranje poročil: Banke in finančna podjetja pripravljajo številna poročila – povzetke dobička, komentarje trga, analizo portfelja itd. Za njihovo pripravo se že uporablja umetna inteligenca. Bloomberg je na primer razvil BloombergGPT , obsežen jezikovni model, usposobljen za finančne podatke, ki pomaga pri nalogah, kot so razvrščanje novic ter vprašanja in odgovori za uporabnike terminalov ( generativna umetna inteligenca prihaja v finance ). Čeprav je njena primarna uporaba pomoč ljudem pri iskanju informacij, kaže na naraščajočo vlogo umetne inteligence. Automated Insights (podjetje, s katerim je sodeloval AP) je prav tako ustvarilo finančne članke. Številna investicijska glasila uporabljajo umetno inteligenco za povzetek dnevnih gibanj na trgu ali ekonomskih kazalnikov. Običajno ljudje ta poročila pregledajo, preden jih pošljejo strankam, vendar gre za hitro urejanje in ne za pisanje iz nič.

• Komunikacija s strankami: V bančništvu na drobno klepetalni roboti z umetno inteligenco obravnavajo poizvedbe strank o stanju na računih, transakcijah ali informacijah o izdelkih (kar se zliva z domeno storitev za stranke). Umetna inteligenca lahko ustvari tudi prilagojena pisma s finančnimi nasveti ali spodbude. Umetna inteligenca lahko na primer prepozna, da bi stranka lahko prihranila pri provizijah, in samodejno pripravi sporočilo, v katerem ji predlaga prehod na drugo vrsto računa, ki se nato pošlje z minimalnim človeškim posredovanjem. Ta vrsta prilagojene komunikacije v velikem obsegu je trenutna uporaba umetne inteligence v financah.

• Odkrivanje goljufij in opozorila: Generativna umetna inteligenca lahko pomaga ustvariti pripovedi ali razlage za anomalije, ki jih zaznajo sistemi za goljufije. Če je na primer označena sumljiva dejavnost, lahko umetna inteligenca za stranko ustvari pojasnjevalno sporočilo (»Opazili smo prijavo iz nove naprave ...«) ali poročilo za analitike. Zaznavanje je avtomatizirano (z uporabo odkrivanja anomalij z umetno inteligenco/strojnim učenjem), komunikacija pa je vse bolj avtomatizirana, čeprav končna dejanja (blokiranje računa) pogosto zahtevajo nekaj človeškega preverjanja.

• Finančno svetovanje (omejeno): Nekateri robo-svetovalci (avtomatizirane investicijske platforme) uporabljajo algoritme (ne nujno generativno umetno inteligenco) za upravljanje portfeljev brez človeških svetovalcev. Generativna umetna inteligenca vstopa na trg, recimo, z ustvarjanjem komentarjev o tem, zakaj so bili določeni posli opravljeni, ali povzetka uspešnosti portfelja, prilagojenega stranki. Vendar pa je čisto finančno svetovanje (kot je kompleksno finančno načrtovanje) še vedno večinoma človeško ali na pravilih temelječe algoritmično; prosto generativno svetovanje brez nadzora je tvegano zaradi odgovornosti, če je napačno.

• Ocene tveganja in zavarovanje: Zavarovalnice testirajo umetno inteligenco za samodejno pisanje poročil o oceni tveganja ali celo osnutkov dokumentov o zavarovanju. Na primer, na podlagi podatkov o nepremičnini bi lahko umetna inteligenca ustvarila osnutek zavarovalne police ali poročilo zavarovanca, ki opisuje dejavnike tveganja. Ljudje trenutno pregledujejo te rezultate, ker je lahko vsaka napaka v pogodbi draga.

• Analiza podatkov in vpogledi: Umetna inteligenca lahko prečesava finančne izkaze ali novice in ustvarja povzetke. Analitiki uporabljajo orodja, ki lahko takoj povzamejo 100-stransko letno poročilo v ključne točke ali pa izvlečejo glavne ugotovitve iz prepisa klica o zaslužku. Ti povzetki prihranijo čas in jih je mogoče neposredno uporabiti pri odločanju ali posredovati naprej, vendar preudarni analitiki dvakrat preverijo ključne podrobnosti.

V bistvu trenutna umetna inteligenca v financah deluje kot neutrudni analitik/pisec , ki ustvarja vsebine, ki jih ljudje izpopolnjujejo. Popolnoma avtonomna uporaba je večinoma na dobro opredeljenih področjih, kot so novice, ki temeljijo na podatkih (subjektivna presoja ni potrebna) ali odzivi na storitve za stranke. Neposredno zaupanje umetni inteligenci pri odločitvah o denarju (kot so prenos sredstev, izvrševanje poslov zunaj vnaprej določenih algoritmov) je redko zaradi visokih vložkov in regulativnega nadzora.

Napovedi za obdobje 2030–2035: Analitiki umetne inteligence in avtonomne finančne operacije

V prihodnosti bi lahko bila generativna umetna inteligenca do leta 2035 globoko vgrajena v finančno poslovanje in bi lahko avtonomno opravljala številne naloge:

• Finančni analitiki z umetno inteligenco: Morda bomo videli sisteme umetne inteligence, ki bodo lahko analizirali podjetja in trge ter ustvarjali priporočila ali poročila na ravni analitika raziskav človeškega kapitala. Do leta 2030 bi lahko umetna inteligenca sama prebrala vse finančne dokumente podjetja, jih primerjala s podatki iz panoge in sama pripravila poročilo o naložbenih priporočilih (»Nakup/prodaja« z utemeljitvijo). Nekateri hedge skladi že uporabljajo umetno inteligenco za ustvarjanje trgovalnih signalov; do leta 2030 bi lahko raziskovalna poročila z umetno inteligenco postala običajna. Upravitelji portfeljev s strani ljudi bi lahko začeli zaupati analizam, ki jih ustvari umetna inteligenca, kot enemu od vhodnih podatkov. Obstaja celo potencial, da umetna inteligenca avtonomno upravlja portfelje: nenehno spremlja in uravnotežuje naložbe v skladu z vnaprej določeno strategijo. Pravzaprav je algoritemsko trgovanje že močno avtomatizirano – generativna umetna inteligenca bi lahko strategije naredila bolj prilagodljive, saj bi sama ustvarjala in preizkušala nove modele trgovanja.

• Avtomatizirano finančno načrtovanje: Svetovalci z umetno inteligenco, ki so v stiku s potrošniki, bi lahko opravljali rutinsko finančno načrtovanje za posameznike. Do leta 2030 bi lahko umetni inteligenci povedali svoje cilje (nakup hiše, varčevanje za študij) in ta bi lahko ustvarila celoten finančni načrt (proračun, razporeditev naložb, predlogi za zavarovanja), prilagojen vam. Sprva bi ga lahko pregledal človeški finančni načrtovalec, ko pa bi zaupanje raslo, bi se takšni nasveti lahko dajali neposredno potrošnikom, z ustreznimi opozorili. Ključno bo zagotoviti, da so nasveti umetne inteligence skladni s predpisi in v najboljšem interesu stranke. Če bo to rešeno, bi lahko umetna inteligenca osnovno finančno svetovanje naredila veliko bolj dostopno po nizki ceni.

• Avtomatizacija zalednih dokumentov: Generativna umetna inteligenca bi lahko avtonomno obravnavala številne dokumente zalednih dokumentov – vloge za posojila, poročila o skladnosti, povzetke revizij. Umetna inteligenca bi na primer lahko zbrala vse podatke o transakcijah in ustvarila revizijsko poročilo, v katerem bi opozorila na morebitne pomisleke. Revizorji bi leta 2035 morda porabili več časa za pregled izjem, ki jih je označila umetna inteligenca, namesto da bi vse prečesavali sami. Podobno bi lahko umetna inteligenca za regulatorje ustvarjala poročila o sumljivih dejavnostih (SAR), ne da bi jih analitik pisal od začetka. Avtonomno ustvarjanje teh rutinskih dokumentov, pri čemer bi se človeški nadzor premaknil na podlago izjem, bi lahko postalo standard.

• Zavarovalni zahtevki in zavarovanje: Umetna inteligenca bi lahko obdelala zavarovalni zahtevek (s foto dokazi itd.), določila kritje in samodejno ustvarila pismo o odločitvi o izplačilu. Morda bomo dosegli točko, ko bo umetna inteligenca v nekaj minutah po oddaji v celoti poravnala preproste zahtevke (kot so prometne nesreče z jasnimi podatki). Zavarovanje novih polic bi lahko bilo podobno: umetna inteligenca oceni tveganje in ustvari pogoje police. Do leta 2035 se bodo morda le še zapleteni ali mejni primeri posredovali človeškim zavarovancem.

• Goljufije in varnost: Umetna inteligenca bo verjetno še bolj ključna pri odkrivanju in odzivanju na goljufije ali kibernetske grožnje v financah. Avtonomni agenti umetne inteligence bi lahko spremljali transakcije v realnem času in takoj ukrepali (blokirali račune, zamrznili transakcije), ko so izpolnjeni določeni kriteriji, nato pa pripravili utemeljitev. Hitrost je tukaj ključnega pomena, zato je zaželena minimalna človeška vpletenost. Generativni del bi lahko bil v jasnem sporočanju teh ukrepov strankam ali regulatorjem.

• Podpora vodstvu: Predstavljajte si »vodjo osebja« z umetno inteligenco, ki lahko sproti ustvarja poslovna poročila za vodstvo. Vprašajte: »Kako se je naša evropska divizija odrezala v tem četrtletju in kateri so bili glavni dejavniki v primerjavi z lanskim letom?« in umetna inteligenca bo pripravila jedrnato poročilo z natančnimi grafikoni, ki bodo črpali podatke. Ta vrsta dinamičnega, avtonomnega poročanja in analize bi lahko postala tako preprosta kot pogovor. Do leta 2030 bi lahko poizvedovanje po poslovni inteligenci in zaupanje v pravilne odgovore pri umetni inteligenci v veliki meri nadomestilo statična poročila in morda celo nekatere vloge analitikov.

Zanimiva napoved: do leta 2030 bi lahko večino finančnih vsebin (novic, poročil itd.) ustvarila umetna inteligenca . Mediji, kot sta Dow Jones in Reuters, že uporabljajo avtomatizacijo za nekatere novice. Če se bo ta trend nadaljeval in glede na eksplozijo finančnih podatkov, bi lahko umetna inteligenca postala odgovorna za filtriranje in posredovanje večine teh podatkov.

Vendar bosta zaupanje in preverjanje osrednjega pomena. Finančna industrija je strogo regulirana in vsaka umetna inteligenca, ki deluje samostojno, bo morala izpolnjevati stroge standarde:

• Zagotavljanje odsotnosti halucinacij (analitik umetne inteligence ne more izumiti finančne metrike, ki ni resnična – to bi lahko zavedlo trge).

• Izogibanje pristranskosti ali nezakonitim praksam (kot je nenamerno prepoved posojanja zaradi pristranskih podatkov o usposabljanju).

• Revidabilnost: regulatorji bodo verjetno zahtevali, da so odločitve umetne inteligence razložljive. Če umetna inteligenca zavrne posojilo ali sprejme odločitev o trgovanju, mora obstajati utemeljitev, ki jo je mogoče preučiti. Generativni modeli so lahko nekoliko črna skrinjica, zato pričakujte razvoj razložljivih tehnik umetne inteligence , da bodo njihove odločitve pregledne.

Naslednjih 10 let bo verjetno vključevalo tesno sodelovanje med umetno inteligenco in finančnimi strokovnjaki, pri čemer se bo meja avtonomije postopoma premikala, ko bo zaupanje raslo. Prve zmage bodo prišle pri avtomatizaciji z nizkim tveganjem (kot je ustvarjanje poročil). Težje bodo ključne presoje, kot so kreditne odločitve ali naložbene izbire, a tudi tam bodo podjetja, ko bo umetna inteligenca pridobivala večjo avtonomijo, morda podelila večjo avtonomijo. Na primer, sklad umetne inteligence bo morda deloval s človeškim nadzornikom, ki bo posredoval le, če se uspešnost razlikuje ali če umetna inteligenca pokaže negotovost.

McKinsey je z ekonomskega vidika ocenil, da bi lahko umetna inteligenca (zlasti generacija umetne inteligence) letno povečala vrednost bančništva za 200–340 milijard dolarjev, podobno pa bi lahko vplivala tudi na zavarovalniške in kapitalske trge ( Stanje umetne inteligence leta 2023: leto preboja generativne umetne inteligence | McKinsey ) ( Kakšna je prihodnost generativne umetne inteligence? | McKinsey ). To se doseže z učinkovitostjo in boljšimi odločitvami. Da bi zajeli to vrednost, bo verjetno veliko rutinskih finančnih analiz in komunikacije prepuščenih sistemom umetne inteligence.

Če povzamemo, bi lahko generativna umetna inteligenca do leta 2035 postala kot vojska mlajših analitikov, svetovalcev in uradnikov, ki delajo v finančnem sektorju in avtonomno opravljajo večino najnujnejšega dela in nekaj sofisticiranih analiz. Ljudje bodo še vedno postavljali cilje in se ukvarjali s strategijo na visoki ravni, odnosi s strankami in nadzorom. Finančni svet bo zaradi previdnosti postopoma širil avtonomijo – vendar je smer jasna, da bo vedno več obdelave informacij in celo priporočil za odločitve prihajalo iz umetne inteligence. V idealnem primeru bi to vodilo do hitrejše storitve (takojšnja posojila, 24-urno svetovanje), nižjih stroškov in potencialno večje objektivnosti (odločitve na podlagi podatkovnih vzorcev). Vendar bo ohranjanje zaupanja ključnega pomena; ena sama odmevna napaka umetne inteligence v financah bi lahko povzročila ogromno škodo (predstavljajte si bliskovni zlom, ki ga sproži umetna inteligenca, ali neupravičeno zavrnjeno ugodnost tisočim ljudem). Zato bodo verjetno še vedno obstajale varovalne ograje in človeški pregledi, zlasti pri dejanjih, ki so obrnjena proti potrošnikom, tudi ko bodo procesi v zaledju postali zelo avtonomni.

Izzivi in ​​etični vidiki

Na vseh teh področjih se s prevzemanjem vse več avtonomnih odgovornosti generativne umetne inteligence pojavlja vrsta skupnih izzivov in etičnih vprašanj. Zagotavljanje, da je umetna inteligenca zanesljiv in koristen avtonomni agent, ni le tehnična, temveč družbena naloga. Tukaj opisujemo ključne pomisleke in kako se z njimi ukvarjamo (ali jih bo treba obravnavati):

Zanesljivost in natančnost

Problem halucinacij: Generativni modeli umetne inteligence lahko ustvarijo napačne ali popolnoma izmišljene rezultate, ki so videti samozavestni. To je še posebej nevarno, kadar ni v zanki nobenega človeka, ki bi odkril napake. Klepetalni robot lahko stranki da napačna navodila ali pa poročilo, ki ga napiše umetna inteligenca, vsebuje izmišljeno statistiko. Od leta 2025 organizacije netočnost prepoznavajo kot največje tveganje generativne umetne inteligence ( Stanje umetne inteligence leta 2023: Leto preboja generativne umetne inteligence | McKinsey ) ( Stanje umetne inteligence: Globalna raziskava | McKinsey ). V prihodnje se za zmanjšanje halucinacij uporabljajo tehnike, kot so preverjanje dejstev v podatkovnih bazah, izboljšave arhitekture modelov in učenje z okrepitvijo s povratnimi informacijami. Avtonomni sistemi umetne inteligence bodo verjetno potrebovali strogo testiranje in morda formalno preverjanje za kritične naloge (kot je generiranje kode, ki bi lahko v primeru napake povzročila napake/varnostne pomanjkljivosti).

Doslednost: Sistemi umetne inteligence morajo zanesljivo delovati skozi čas in v različnih scenarijih. Umetna inteligenca se lahko na primer dobro odreza pri standardnih vprašanjih, vendar se spotika pri robnih primerih. Zagotavljanje dosledne učinkovitosti bo zahtevalo obsežne podatke o usposabljanju, ki bodo zajemali različne situacije, in nenehno spremljanje. Številne organizacije načrtujejo hibridne pristope – umetna inteligenca deluje, vendar naključne vzorce pregledujejo ljudje – da bi ocenile stopnje stalne natančnosti.

Varnostni ukrepi: Ko je umetna inteligenca avtonomna, je ključnega pomena, da prepozna lastno negotovost. Sistem mora biti zasnovan tako, da »ve, kdaj ne ve«. Če na primer zdravnik z umetno inteligenco ni prepričan o diagnozi, bi moral to označiti za človeški pregled, namesto da bi podal naključno ugibanje. Vgradnja ocene negotovosti v izhode umetne inteligence (in določitev pragov za samodejno predajo s strani človeka) je aktivno področje razvoja.

Pristranskost in pravičnost

Generativna umetna inteligenca se uči iz zgodovinskih podatkov, ki lahko vsebujejo pristranskosti (rasne, spolne itd.). Avtonomna umetna inteligenca lahko te pristranskosti ohranja ali celo krepi:

• Pri zaposlovanju ali sprejemu bi lahko odločevalec na področju umetne inteligence nepravično diskriminiral, če bi bili njegovi podatki o usposabljanju pristranski.

• V storitvah za stranke se lahko umetna inteligenca na uporabnike odzove drugače glede na narečje ali druge dejavnike, razen če je skrbno preverjena.

• Na ustvarjalnih področjih lahko umetna inteligenca premalo zastopa določene kulture ali sloge, če je bil učni nabor neuravnotežen.

Reševanje tega problema zahteva skrbno kuriranje naborov podatkov, testiranje pristranskosti in morda algoritmične prilagoditve za zagotovitev pravičnosti. Ključna je preglednost: podjetja bodo morala razkriti merila za odločanje o umetni inteligenci, zlasti če avtonomna umetna inteligenca vpliva na priložnosti ali pravice nekoga (kot je pridobitev posojila ali službe). Regulatorji že pozorno spremljajo to; npr. zakon EU o umetni inteligenci (ki je v pripravi od sredine dvajsetih let 21. stoletja) bo verjetno zahteval ocene pristranskosti za visoko tvegane sisteme umetne inteligence.

Odgovornost in pravna odgovornost

Kdo je odgovoren, ko sistem umetne inteligence, ki deluje avtonomno, povzroči škodo ali naredi napako? Pravni okviri se izboljšujejo:

• Podjetja, ki uvajajo umetno inteligenco, bodo verjetno nosila odgovornost, podobno kot so odgovorna za dejanja zaposlenega. Če na primer umetna inteligenca da slab finančni nasvet, ki povzroči izgubo, bo podjetje morda moralo stranki povrniti škodo.

• Razpravlja se o "osebnosti" umetne inteligence oziroma o tem, ali bi lahko bila napredna umetna inteligenca delno odgovorna, vendar je to zdaj bolj teoretično. Praktično bo krivdo pripisali razvijalcem ali operaterjem.

• Za okvare umetne inteligence se lahko pojavijo novi zavarovalni produkti. Če samovozeči tovornjak povzroči nesrečo, jo lahko krije proizvajalčevo zavarovanje, analogno odgovornosti za izdelek.

• Dokumentiranje in beleženje odločitev umetne inteligence bo pomembno za naknadne analize. Če gre kaj narobe, moramo pregledati sled odločitev umetne inteligence, da se iz tega kaj naučimo in določimo odgovornost. Regulatorji lahko prav iz tega razloga predpisujejo beleženje za avtonomna dejanja umetne inteligence.

Preglednost in razložljivost

Avtonomna umetna inteligenca bi idealno morala biti sposobna razložiti svoje sklepanje na človeku razumljiv način, zlasti na posledičnih področjih (finance, zdravstvo, pravosodje). Razložljiva umetna inteligenca je področje, ki si prizadeva odpreti črno skrinjico:

• Za zavrnitev posojila s strani umetne inteligence lahko predpisi (kot v ZDA, ECOA) zahtevajo, da se prosilcu navede razlog. Zato mora umetna inteligenca kot pojasnilo navesti dejavnike (npr. »visoko razmerje med dolgom in dohodkom«).

• Uporabniki, ki komunicirajo z umetno inteligenco (kot so študenti z inštruktorjem ali pacienti z zdravstveno aplikacijo, ki jo podpira umetna inteligenca), si zaslužijo vedeti, kako umetna inteligenca pride do nasvetov. Prizadevamo si, da bi sklepanje umetne inteligence postalo bolj sledljivo, bodisi s poenostavitvijo modelov bodisi z vzporednimi pojasnjevalnimi modeli.

• Preglednost pomeni tudi, da bi morali uporabniki vedeti, kdaj imajo opravka z umetno inteligenco in kdaj s človekom. Etične smernice (in verjetno tudi nekateri zakoni) se nagibajo k zahtevi po razkritju, če se stranka pogovarja z botom. To preprečuje prevaro in omogoča uporabnikovo soglasje. Nekatera podjetja zdaj izrecno označujejo vsebino, ki jo je napisala umetna inteligenca (na primer »Ta članek je ustvarila umetna inteligenca«), da bi ohranila zaupanje.

Zasebnost in varstvo podatkov

Generativna umetna inteligenca za delovanje ali učenje pogosto potrebuje podatke – vključno s potencialno občutljivimi osebnimi podatki. Avtonomne operacije morajo spoštovati zasebnost:

• Agent za pomoč strankam z umetno inteligenco bo dostopal do podatkov o računu, da bi pomagal stranki; ti podatki morajo biti zaščiteni in uporabljeni samo za nalogo.

• Če imajo inštruktorji z umetno inteligenco dostop do profilov učencev, obstajajo pomisleki v skladu z zakoni, kot je FERPA (v ZDA), za zagotavljanje zasebnosti izobraževalnih podatkov.

• Veliki modeli si lahko nenamerno zapomnijo podrobnosti iz svojih učnih podatkov (npr. ponovitev naslova osebe, ki je bila vidna med učenjem). Tehnike, kot sta diferencialna zasebnost in anonimizacija podatkov pri učenju, so pomembne za preprečevanje uhajanja osebnih podatkov v ustvarjenih izhodih.

• Predpisi, kot je GDPR, dajejo posameznikom pravice glede avtomatiziranih odločitev, ki jih zadevajo. Ljudje lahko zahtevajo človeški pregled ali odločitve, ki niso izključno avtomatizirane, če nanje pomembno vplivajo. Do leta 2030 se lahko ti predpisi razvijejo, ko bo umetna inteligenca postala bolj razširjena, in morda bodo uvedene pravice do pojasnila ali zavrnitve obdelave z umetno inteligenco.

Varnost in zloraba

Avtonomni sistemi umetne inteligence bi lahko bili tarče hekerskih vdorov ali pa bi jih lahko izkoristili za zlonamerne dejavnosti:

• Generator vsebin z umetno inteligenco bi se lahko zlorabil za ustvarjanje dezinformacij v velikem obsegu (videoposnetki z globokimi ponaredi, članki z lažnimi novicami), kar predstavlja družbeno tveganje. Etika objavljanja zelo močnih generativnih modelov je predmet vročih razprav (OpenAI je bil na primer sprva previden glede slikovnih zmogljivosti GPT-4). Rešitve vključujejo dodajanje vodnega žiga vsebinam, ki jih ustvari umetna inteligenca, za pomoč pri odkrivanju ponaredkov in uporabo umetne inteligence za boj proti umetni inteligenci (kot so algoritmi za odkrivanje globokih ponaredkov).

• Če umetna inteligenca nadzoruje fizične procese (drone, avtomobile, industrijski nadzor), je njena zaščita pred kibernetskimi napadi ključnega pomena. Vdor v avtonomni sistem lahko povzroči škodo v resničnem svetu. To pomeni robustno šifriranje, varnostne mehanizme in možnost človeškega preglasitve ali zaustavitve, če se zdi, da je kaj ogroženo.

• Obstaja tudi skrb, da umetna inteligenca presega predvidene meje (scenarij »prevarantske umetne inteligence«). Medtem ko trenutne umetne inteligence nimajo agencije ali namena, bodo v primeru, da bodo prihodnji avtonomni sistemi bolj agentni, potrebne stroge omejitve in spremljanje, da se zagotovi, da na primer ne izvajajo nepooblaščenih poslov ali kršijo zakonov zaradi napačno določenega cilja.

Etična uporaba in vpliv na človeka

Končno, širši etični vidiki:

• Premestitev delovnih mest: Če lahko umetna inteligenca opravlja naloge brez človeškega posredovanja, kaj se bo zgodilo s temi delovnimi mesti? Zgodovinsko gledano je tehnologija avtomatizirala nekatera delovna mesta, ustvarila pa so druga. Prehod je lahko boleč za delavce, katerih znanja so povezana z nalogami, ki postanejo avtomatizirane. Družba bo to morala obvladati s prekvalifikacijo, izobraževanjem in morebitnim ponovnim razmislekom o ekonomski podpori (nekateri menijo, da bi umetna inteligenca lahko zahtevala ideje, kot je univerzalni temeljni dohodek, če bi bilo veliko dela avtomatiziranega). Ankete že kažejo mešane občutke – ena študija je pokazala, da je tretjina delavcev zaskrbljena, da bi umetna inteligenca nadomestila delovna mesta, medtem ko drugi menijo, da jim bo umetna inteligenca odvzela mukotrpno delo.

• Erozija človeških veščin: Če bodo učitelji umetne inteligence poučevali, avtopiloti vozili in pisali kodo, ali bodo ljudje izgubili te veščine? Pretirano zanašanje na umetno inteligenco bi v najslabšem primeru lahko spodkopalo strokovno znanje; to je nekaj, čemur se bodo morali prilagoditi izobraževalni in usposobljevalni programi, s čimer se bo zagotovilo, da se bodo ljudje še vedno učili osnov, tudi če bo umetna inteligenca pomagala.

• Etično odločanje: Umetni inteligenci manjka človeška moralna presoja. V zdravstvu ali pravu so lahko odločitve, ki temeljijo izključno na podatkih, v posameznih primerih v nasprotju s sočutjem ali pravičnostjo. Morda bomo morali v umetno inteligenco vkodirati etične okvire (področje raziskav etike umetne inteligence, npr. usklajevanje odločitev umetne inteligence s človeškimi vrednotami). Priporočljivo je vsaj, da so ljudje obveščeni o etično obremenjenih odločitvah.

• Vključenost: Zagotavljanje široke porazdelitve koristi umetne inteligence je etični cilj. Če si lahko napredno umetno inteligenco privoščijo le velika podjetja, bi lahko manjša podjetja ali revnejše regije ostale zapostavljene. Prizadevanja za odprtokodno tehnologijo in cenovno dostopne rešitve umetne inteligence lahko pomagajo demokratizirati dostop. Prav tako bi morali biti vmesniki zasnovani tako, da lahko orodja umetne inteligence uporablja vsak (različni jeziki, dostopnost za invalide itd.), da ne bi ustvarili novega digitalnega razkoraka »kdo ima pomočnika umetne inteligence in kdo ga ne«.

Trenutno zmanjševanje tveganj: Pozitivno je, da se z uvajanjem generične umetne inteligence v podjetjih povečuje ozaveščenost in ukrepanje glede teh vprašanj. Do konca leta 2023 si je skoraj polovica podjetij, ki uporabljajo umetno inteligenco, aktivno prizadevala za zmanjševanje tveganj, kot je netočnost ( Stanje umetne inteligence leta 2023: Leto preboja generativne umetne inteligence | McKinsey ) ( Stanje umetne inteligence: Globalna raziskava | McKinsey ), in to število še narašča. Tehnološka podjetja so ustanovila etične odbore za umetno inteligenco; vlade pripravljajo predpise. Ključno je, da se etika vključi v razvoj umetne inteligence že od samega začetka (»Etika že po zasnovi«) in ne da se odzovemo pozneje.

Skratka, o izzivih: podelitev večje avtonomije umetni inteligenci je dvorezen meč. Lahko prinese učinkovitost in inovativnost, vendar zahteva visoko raven odgovornosti. V prihodnjih letih bomo verjetno priča mešanici tehnoloških rešitev (za izboljšanje vedenja umetne inteligence), procesnih rešitev (okviri politik in nadzora) in morda novim standardom ali certifikatom (sistemi umetne inteligence bodo morda revidirani in certificirani, tako kot so danes motorji ali elektronika). Uspešno premagovanje teh izzivov bo določilo, kako gladko bomo lahko avtonomno umetno inteligenco vključili v družbo na način, ki bo povečal človekovo blaginjo in zaupanje.

Zaključek

Generativna umetna inteligenca se je hitro razvila iz novega eksperimenta v transformativno tehnologijo splošnega namena, ki se dotika vseh kotičkov našega življenja. Ta bela knjiga je raziskala, kako bodo sistemi umetne inteligence do leta 2025 že pisali članke, oblikovali grafiko, kodirali programsko opremo, se pogovarjali s strankami, povzemali zdravniške zapiske, poučevali študente, optimizirali dobavne verige in pripravljali finančna poročila. Pomembno je, da lahko umetna inteligenca pri mnogih od teh nalog deluje z malo ali nič človeškega posredovanja , zlasti pri dobro opredeljenih, ponovljivih opravilih. Podjetja in posamezniki začenjajo zaupati umetni inteligenci, da bo te naloge opravljala samostojno, kar prinaša koristi v hitrosti in obsegu.

Če pogledamo v leto 2035, stojimo na robu dobe, ko bo umetna inteligenca še bolj vseprisotna sodelavka – pogosto nevidna digitalna delovna sila , ki bo opravljala rutinske naloge, da se bodo ljudje lahko osredotočili na nekaj izjemnega. Pričakujemo, da bo generativna umetna inteligenca zanesljivo vozila avtomobile in tovornjake po naših cestah, čez noč upravljala zaloge v skladiščih, odgovarjala na naša vprašanja kot izkušena osebna asistentka, zagotavljala individualna navodila študentom po vsem svetu in celo pomagala odkrivati ​​nova zdravila v medicini – vse z vedno manjšim neposrednim nadzorom. Meja med orodjem in agentom se bo zabrisala, ko se bo umetna inteligenca preusmerila od pasivnega sledenja navodil k proaktivnemu ustvarjanju rešitev.

Vendar pa je treba pot do te avtonomne prihodnosti umetne inteligence prehoditi previdno. Kot smo že omenili, vsako področje prinaša svoj nabor omejitev in odgovornosti:

• Današnja realnost: Umetna inteligenca ni nezmotljiva. Odlikuje se pri prepoznavanju vzorcev in ustvarjanju vsebin, vendar ji manjka pravega razumevanja in zdrave pameti v človeškem smislu. Zato zaenkrat človeški nadzor ostaja varnostna mreža. Ključnega pomena je prepoznati, kdaj je umetna inteligenca pripravljena leteti samostojno (in kdaj ne). Številni današnji uspehi izvirajo iz ekipe človek-umetna inteligenca , ta hibridni pristop pa bo še naprej dragocen tam, kjer popolna avtonomija še ni preudarna.

• Obljuba za prihodnost: Z napredkom v arhitekturi modelov, tehnikah usposabljanja in mehanizmih nadzora se bodo zmogljivosti umetne inteligence še naprej širile. Naslednje desetletje raziskav in razvoja bi lahko rešilo številne trenutne težave (zmanjšanje halucinacij, izboljšanje interpretabilnosti, uskladitev umetne inteligence s človeškimi vrednotami). Če bo tako, bi lahko bili sistemi umetne inteligence do leta 2035 dovolj robustni, da bi jim lahko zaupali veliko večjo avtonomijo. Projekcije v tem dokumentu – od učiteljev umetne inteligence do večinoma samostojnih podjetij – bi lahko bile naša realnost ali pa bi jih inovacije, ki si jih danes težko predstavljamo, celo presegle.

• Človeška vloga in prilagajanje: Namesto da bi umetna inteligenca popolnoma nadomestila ljudi, predvidevamo, da se bodo vloge razvijale. Strokovnjaki na vseh področjih se bodo verjetno morali naučiti delati z umetno inteligenco – voditi jo, preverjati in se osredotočati na vidike dela, ki zahtevajo izrazito človeške prednosti, kot so empatija, strateško razmišljanje in reševanje kompleksnih problemov. Izobraževanje in usposabljanje delovne sile bi se moralo usmeriti tako, da bi poudarilo te edinstveno človeške veščine, pa tudi pismenost vseh na področju umetne inteligence. Oblikovalci politik in poslovni vodje bi morali načrtovati prehode na trgu dela in zagotoviti podporne sisteme za tiste, ki jih je avtomatizacija prizadela.

• Etika in upravljanje: Morda najpomembnejše je, da mora ta tehnološki razvoj temeljiti na okviru etične uporabe in upravljanja umetne inteligence. Zaupanje je valuta sprejetja – ljudje bodo dovolili umetni inteligenci voziti avto ali pomagati pri operacijah le, če bodo zaupali, da je varna. Gradnja tega zaupanja vključuje strogo testiranje, preglednost, sodelovanje deležnikov (npr. vključevanje zdravnikov v načrtovanje medicinske umetne inteligence, učiteljev v izobraževalna orodja za umetno inteligenco) in ustrezno regulacijo. Za reševanje izzivov, kot so ponaredki ali umetna inteligenca v vojskovanju, bo morda potrebno mednarodno sodelovanje, s čimer se bodo zagotovile globalne norme za odgovorno uporabo.

Skratka, generativna umetna inteligenca predstavlja močno gonilo napredka. Če jo uporabljamo pametno, lahko ljudi razbremeni napornega dela, sprosti ustvarjalnost, personalizira storitve in odpravi vrzeli (prinaša strokovno znanje tja, kjer strokovnjakov primanjkuje). Ključno je, da jo uporabimo na način, ki poveča človeški potencial in ga ne marginalizira . Kratkoročno to pomeni, da so ljudje vedno v koraku z usmerjanjem umetne inteligence. Dolgoročno to pomeni, da so humanistične vrednote vgrajene v jedro sistemov umetne inteligence, tako da tudi, ko delujejo neodvisno, delujejo v našem skupnem interesu.

Domena	Zanesljiva avtonomija danes (2025)	Pričakovana zanesljiva avtonomija do leta 2035
Pisanje in vsebina	- Samodejno generirane rutinske novice (šport, zaslužki). - Ocene izdelkov, povzete z umetno inteligenco. - Osnutki člankov ali e-poštnih sporočil za urejanje s strani ljudi. ( Philana Patterson – profil skupnosti ONA ) ( Amazon izboljšuje izkušnjo strank z ocenami z umetno inteligenco )	- Večina novic in trženjskih vsebin je samodejno napisanih z natančnostjo dejstev. - Umetna inteligenca ustvarja popolne članke in sporočila za javnost z minimalnim nadzorom. - Visoko prilagojena vsebina, ustvarjena na zahtevo.
Vizualne umetnosti in oblikovanje	- Umetna inteligenca ustvarja slike iz pozivov (človek izbere najboljše). - Konceptualna umetnost in različice oblikovanja, ustvarjene avtonomno.	- Umetna inteligenca ustvarja celotne video/filmske prizore in kompleksno grafiko. - Generativno oblikovanje izdelkov/arhitekture, ki ustreza specifikacijam. - Prilagojeni mediji (slike, videoposnetki), ustvarjeni na zahtevo.
Kodiranje programske opreme	- Umetna inteligenca samodejno dokonča kodo in piše preproste funkcije (pregledal razvijalec). - Avtomatizirano generiranje testov in predlogi za napake. ( Kodiranje na Copilotu: Podatki za leto 2023 kažejo na pritisk na kakovost kode (vključno s projekcijami za leto 2024) - GitClear ) ( GitHub Copilot na vrhu raziskovalnega poročila o pomočnikih za kodo umetne inteligence -- revija Visual Studio )	- Umetna inteligenca zanesljivo izvaja celotne funkcije iz specifikacij. - Avtonomno odpravljanje napak in vzdrževanje kode za znane vzorce. - Ustvarjanje aplikacij z malo kode in malo človeškega prispevka.
Storitve za stranke	- Klepetalni roboti odgovarjajo na pogosta vprašanja, rešujejo preproste težave (prepuščajo zapletene primere). - Umetna inteligenca obravnava ~70 % rutinskih poizvedb na nekaterih kanalih. ( 59 statističnih podatkov o storitvah za stranke z umetno inteligenco za leto 2025 ) ( Do leta 2030 bo 69 % odločitev med interakcijami s strankami ... )	- Umetna inteligenca obravnava večino interakcij s strankami od začetka do konca, vključno s kompleksnimi poizvedbami. - Odločanje o koncesijah za storitve (vračila, nadgradnje) v realnem času z umetno inteligenco. - Človeški agenti samo za eskalacije ali posebne primere.
Zdravstvo	- Umetna inteligenca piše zdravniške zapiske; predlaga diagnoze, ki jih zdravniki preverijo. - Umetna inteligenca nadzorno prebere nekatere posnetke (radiologijo); opravi triažo preprostih primerov. ( Ponudba medicinskih slikovnih izdelkov umetne inteligence bi se lahko do leta 2035 povečala za petkrat .)	- Umetna inteligenca zanesljivo diagnosticira pogoste bolezni in interpretira večino medicinskih slik. - Umetna inteligenca spremlja paciente in uvaja oskrbo (npr. opomnike za zdravila, opozorila v nujnih primerih). - Virtualne "medicinske sestre" z umetno inteligenco opravljajo rutinske preglede; zdravniki se osredotočajo na kompleksno oskrbo.
Izobraževanje	- Tutorji z umetno inteligenco odgovarjajo na vprašanja učencev in ustvarjajo praktične naloge (učitelj spremlja). - Umetna inteligenca pomaga pri ocenjevanju (z učiteljevim pregledom). ([Generativna umetna inteligenca za izobraževanje od vrtca do 12. razreda]	Raziskovalno poročilo podjetja Applify]( https://www.applify.co/research-report/gen-ai-for-k12#:~:text=AI%20tutors%3A%20Virtual%20AI,individual%20learning%20styles%20and%20paces ))
Logistika	- Umetna inteligenca optimizira dostavne poti in pakiranje (ljudje postavljajo cilje). - Umetna inteligenca opozarja na tveganja v dobavni verigi in predlaga ukrepe za zmanjšanje tveganj. ( Najboljši primeri uporabe generativne umetne inteligence v logistiki )	- V veliki meri samovozeče dostave (tovornjaki, droni), ki jih nadzorujejo krmilniki umetne inteligence. - Umetna inteligenca avtonomno preusmerja pošiljke ob motnjah in prilagaja zaloge. - Koordinacija dobavne verige od začetka do konca (naročanje, distribucija), ki jo upravlja umetna inteligenca.
Finance	- Umetna inteligenca ustvarja finančna poročila/povzetke novic (pregledane s strani človeka). - Robo-svetovalci upravljajo preproste portfelje; klepet z umetno inteligenco obravnava poizvedbe strank. ( Generativna umetna inteligenca prihaja v finance )	- Analitiki umetne inteligence pripravljajo naložbena priporočila in poročila o tveganjih z visoko natančnostjo. - Avtonomno trgovanje in ponovno uravnoteženje portfelja znotraj določenih omejitev. - Umetna inteligenca samodejno odobrava standardna posojila/terjatve; ljudje obravnavajo izjeme.

Reference:

1. Patterson, Philana. Avtomatizirane zgodbe o zaslužku se množijo . The Associated Press (2015) – Opisuje AP-jevo avtomatizirano generiranje tisočev poročil o zaslužku brez človeškega pisca ( Automated earners story multiply | The Associated Press ).

2. McKinsey & Company. Stanje umetne inteligence v začetku leta 2024: Sprejemanje generacije umetne inteligence strmo narašča in začenja ustvarjati vrednost . (2024) – Poroča, da 65 % organizacij redno uporablja generativno umetno inteligenco, kar je skoraj dvakrat več kot leta 2023 ( Stanje umetne inteligence v začetku leta 2024 | McKinsey ), in obravnava prizadevanja za zmanjšanje tveganj ( Stanje umetne inteligence: Globalna raziskava | McKinsey ).

3. Gartner. Beyond ChatGPT: Prihodnost generativne umetne inteligence za podjetja (2023) – Napoveduje, da bo do leta 2030 90 % filmskih uspešnic ustvarjenih z umetno inteligenco ( Primeri uporabe generativne umetne inteligence za industrije in podjetja ) in poudarja primere uporabe generativne umetne inteligence, kot je načrtovanje zdravil ( Primeri uporabe generativne umetne inteligence za industrije in podjetja ).

4. Twipe. 12 načinov, kako novinarji uporabljajo orodja umetne inteligence v redakciji . (2024) – Primer umetne inteligence »Klara« v medijski hiši, ki piše 11 % člankov, pri čemer človeški uredniki pregledujejo vso vsebino umetne inteligence ( 12 načinov, kako novinarji uporabljajo orodja umetne inteligence v redakciji – Twipe ).

5. Novice Amazon.com. Amazon z umetno inteligenco izboljšuje izkušnjo strank z ocenami . (2023) – Naznanja, da bodo povzetki ocen, ki jih ustvari umetna inteligenca, na straneh izdelkov pomagali kupcem ( Amazon z umetno inteligenco izboljšuje izkušnjo strank z ocenami ).

6. Zendesk. 59 Statistika storitev za stranke z umetno inteligenco za leto 2025. (2023) – Kaže, da več kot dve tretjini organizacij za uporabniško izkušnjo meni, da bo generativna umetna inteligenca dodala »toplino« storitvam ( 59 Statistika storitev za stranke z umetno inteligenco za leto 2025 ) in napoveduje, da bo umetna inteligenca sčasoma prisotna v 100 % interakcij s strankami ( 59 Statistika storitev za stranke z umetno inteligenco za leto 2025 ).

7. Futurum Research & SAS. Izkušnja 2030: Prihodnost uporabniške izkušnje . (2019) – Raziskava je pokazala, da blagovne znamke pričakujejo, da bodo do leta 2030 ~69 % odločitev med interakcijo s strankami sprejele pametne naprave ( Da bi si na novo zamislili prehod na uporabniško izkušnjo, morajo tržniki storiti ti dve stvari ).

8. Dataiku. Najboljši primeri uporabe generativne umetne inteligence v logistiki . (2023) – Opisuje, kako GenAI optimizira natovarjanje (zmanjšanje praznega prostora v tovornjakih za ~30 %) ( Najboljši primeri uporabe generativne umetne inteligence v logistiki ) in opozarja na tveganja v dobavni verigi s pregledovanjem novic.

9. Revija Visual Studio. GitHub Copilot na vrhu raziskovalnega poročila o pomočnikih za kodo z umetno inteligenco . (2024) – Gartnerjeve predpostavke strateškega načrtovanja: do leta 2028 bo 90 % razvijalcev v podjetjih uporabljalo pomočnike za kodo z umetno inteligenco (v primerjavi s 14 % leta 2024) ( GitHub Copilot na vrhu raziskovalnega poročila o pomočnikih za kodo z umetno inteligenco -- Revija Visual Studio ).

10. Bloomberg News. Predstavljamo BloombergGPT . (2023) – Podrobnosti o Bloombergovem modelu s 50 milijardami parametrov, namenjenem finančnim nalogam, vgrajenem v Terminal za podporo vprašanjem in odgovorom ter analizam ( Generativna umetna inteligenca prihaja v finance ).

Članki, ki jih boste morda želeli prebrati po tem:

🔗 Delovna mesta, ki jih umetna inteligenca ne more nadomestiti – in katera delovna mesta bo nadomestila umetna inteligenca?
Globalni pogled na razvijajočo se delovno okolje, ki preučuje, katera delovna mesta so varna pred motnjami zaradi umetne inteligence in katera so najbolj ogrožena.

🔗 Ali lahko umetna inteligenca napove borzni trg?
Poglobljen vpogled v zmogljivosti, omejitve in etične vidike uporabe umetne inteligence za napovedovanje borze.

🔗 Kako se lahko generativna umetna inteligenca uporablja v kibernetski varnosti?
Spoznajte, kako se generativna umetna inteligenca uporablja za obrambo pred kibernetskimi grožnjami, od odkrivanja anomalij do modeliranja groženj.