Kakšna je prihodnost umetne inteligence?

Kakšna je prihodnost umetne inteligence?

Kratek odgovor: Prihodnost umetne inteligence združuje večje zmogljivosti s strožjimi pričakovanji: premaknila se bo od odgovarjanja na vprašanja k opravljanju nalog kot nekakšen »sodelavec«, medtem ko se bodo manjši modeli na napravah širili zaradi hitrosti in zasebnosti. Kjer umetna inteligenca vpliva na odločitve z visokimi vložki, bodo funkcije zaupanja – pregledi, odgovornost in smiselne pritožbe – postale nepogrešljive.

Ključne ugotovitve:

Agenti : Uporabite umetno inteligenco za celovite naloge z namernimi preverjanji, da napake ne morejo ostati neopažene.

Dovoljenje : Dostop do podatkov obravnavajte kot nekaj, o čemer se je dogovorilo; zgradite varne, zakonite in ugledno varne poti do soglasja.

Infrastruktura : Načrtujte umetno inteligenco kot privzeto plast v izdelkih, pri čemer sta čas delovanja in integracija obravnavana kot prioriteti prvega reda.

Zaupanje : Preden se lotite odločitev z visokimi posledicami, vzpostavite sledljivost, varovala in človeški nadzor.

Veščine : Preusmeritev ekip k opredelitvi problemov, preverjanju in presoji za zmanjšanje stiskanja nalog in ohranjanje kakovosti.

Kakšna je prihodnost umetne inteligence? Infografika

Članki, ki jih boste morda želeli prebrati po tem:

🔗 Razlaga temeljnih modelov v generativni umetni inteligenci
Razumevanje osnovnih modelov, njihovega učenja in generativnih aplikacij umetne inteligence.

🔗 Kako umetna inteligenca vpliva na okolje
Raziščite porabo energije, emisije in kompromise trajnosti pri uporabi umetne inteligence.

🔗 Kaj je podjetje za umetno inteligenco
Spoznajte, kaj opredeljuje podjetje za umetno inteligenco in ključne poslovne modele.

🔗 Kako deluje nadgradnja umetne inteligence
Oglejte si, kako povečanje ločljivosti izboljša ločljivost z ustvarjanjem podrobnosti, ki ga poganja umetna inteligenca.

Zakaj se vprašanje "Kakšna je prihodnost umetne inteligence?" nenadoma zdi nujno 🚨

Nekaj ​​razlogov, zakaj se je to vprašanje pojavilo v turbo načinu:

  • Umetna inteligenca se je iz novosti preobrazila v uporabnost. Ni več »kul predstavitev«, ampak »to je v mojem nabiralniku, telefonu, delovnem mestu, domači nalogi mojega otroka« 😬 ( Stanfordsko poročilo o indeksu umetne inteligence 2025 )

  • Hitrost je dezorientirajoča. Ljudje imajo radi postopne spremembe. Umetna inteligenca je bolj kot - presenečenje! nova pravila.

  • Vložek je postal oseben. Če umetna inteligenca vpliva na vašo službo, vašo zasebnost, vaše učenje, vaše zdravstvene odločitve ... nehajte jo obravnavati kot pripomoček. ( Raziskovalni center Pew o umetni inteligenci na delu )

In morda največji premik sploh ni tehnični. Je psihološki. Ljudje se prilagajajo ideji, da je inteligenco mogoče zapakirati, najeti, vgraditi in tiho izboljšati med spanjem. To je veliko za čustveno premišljevanje, tudi če ste optimistični.

Velike sile, ki oblikujejo prihodnost (tudi ko nihče ne opazi) ⚙️🧠

Če pogledamo pomanjšamo sliko, "prihodnost umetne inteligence" vleče peščica sil gravitacijskega vrtine:

1) Udobje vedno zmaga ... dokler ne preneha 😌

Ljudje sprejmejo tisto, kar prihrani čas. Če vas umetna inteligenca naredi hitrejše, mirnejše, bogatejše ali manj razdražene – se je navadijo. Tudi če je etika nejasna. (Da, to je neprijetno.)

2) Podatki so še vedno gorivo, toda »dovoljenje« je nova valuta 🔐

Prihodnost ni le v tem, koliko podatkov obstaja – temveč v tem, katere podatke je mogoče uporabiti zakonito, kulturno in ugledno brez negativnih posledic. ( Smernice ICO o pravni podlagi )

3) Modeli postajajo infrastruktura 🏗️

Umetna inteligenca drsi v vlogo "elektrike" - ne dobesedno, ampak družbeno. Nekaj, kar pričakujete, da bo tam. Nekaj, na kar gradite. Nekaj, kar preklinjate, ko ne deluje.

4) Zaupanje bo postalo značilnost izdelka (ne opomba) ✅

Bolj ko se umetna inteligenca dotika odločitev v resničnem življenju, bolj bomo zahtevali:

Kaj naredi dobro različico prihodnosti umetne inteligence? ✅ (del, ki ga ljudje preskočijo)

»Dobra« umetna inteligenca prihodnosti ni le pametnejša. Je boljša , bolj pregledna in bolj usklajena z načinom življenja ljudi. Če bi moral na kratko opisati, dobra različica umetne inteligence prihodnosti vključuje:

Slaba prihodnost ni "umetna inteligenca postane zlobna". To so filmski možgani. Slaba prihodnost je bolj vsakdanja - umetna inteligenca postane vseprisotna, nekoliko nezanesljiva, težko podvomljiva in nadzorovana s spodbudami, za katere niste glasovali. Kot prodajni avtomat, ki upravlja svet. Super.

Ko torej vprašate, kakšna je prihodnost umetne inteligence?, je ostrejši kot prihodnost, ki jo toleriramo, in tista, pri kateri vztrajamo.

Primerjalna tabela: najverjetnejše »poti«, ki jih ubira prihodnost umetne inteligence 📊🤝

Tukaj je hitra, nekoliko nepopolna tabela (ker je življenje nekoliko nepopolno), ki prikazuje, kam se zdi, da se umetna inteligenca giblje. Cene so namerno nejasne, ker ... no ... cenovni modeli se spreminjajo kot nihanje razpoloženja.

Možnost / »Smer orodja« Najboljše za (občinstvo) Cena Zakaj deluje (in majhno opozorilo)
Agenti umetne inteligence, ki opravljajo naloge 🧾 Ekipe, operacije, zaposleni ljudje naročniško Avtomatizira delovne procese od začetka do konca – vendar lahko stvari neopazno prekine, če ni nadzorovano… ( Anketa: avtonomni agenti, ki temeljijo na LLM )
Manjša umetna inteligenca v napravi 📱 Uporabniki, ki dajejo prednost zasebnosti, naprave na robu omrežja v paketu / skoraj brezplačno Hitrejši, cenejši, bolj zaseben – vendar morda manj zmogljiv kot velikani v oblaku ( pregled TinyML )
Multimodalna umetna inteligenca (besedilo + slika + zvok) 👀🎙️ Ustvarjalci, podpora, izobraževanje freemium za podjetja Bolje razume kontekst resničnega sveta – prav tako poveča tveganje nadzora, ja ( sistemska kartica GPT-4o )
Modeli, specializirani za industrijo 🏥⚖️ Regulirane organizacije, specialisti drago, oprosti Večja natančnost v ozkih domenah - vendar je lahko zunaj svojega pasu krhka
Odprti ekosistemi 🧩 Razvijalci, mojstri, zagonska podjetja brezplačno + računanje Hitrost inovacij je divja – kakovost se spreminja, kot nakupovanje rabljenih izdelkov
Varnost umetne inteligence + sloji upravljanja 🛡️ Podjetja, javni sektor "Plačilo za zaupanje" Zmanjša tveganje, doda revizijo - vendar upočasni uvajanje (kar je tudi bistvo) ( NIST AI RMF , EU AI Act )
Sintetični podatkovni cevovodi 🧪 Ekipe strojnega učenja, razvijalci izdelkov orodja + stroški infrastrukture Pomaga pri učenju brez postrganja vsega - vendar lahko okrepi skrite pristranskosti ( NIST o diferencialno zasebnih sintetičnih podatkih )
Orodja za sodelovanje med človekom in umetno inteligenco ✍️ Vsi, ki se ukvarjajo z delom z znanjem nizka do srednja Izboljša kakovost rezultatov – vendar lahko otupi veščine, če jih nikoli ne vadiš ( OECD o umetni inteligenci in spreminjajočem se povpraševanju po znanjih in spretnostih )

Manjka en sam "zmagovalec". Prihodnost bo zapletena mešanica. Kot bife, kjer nisi zahteval polovice jedi, pa jih vseeno ješ.

Podrobnejši pogled: umetna inteligenca postane vaš sodelavec (ne vaš robotski služabnik) 🧑💻🤖

Eden največjih premikov je prehod umetne inteligence od "odgovarjanja na vprašanja" k opravljanju dela . ( Raziskava: avtonomni agenti, ki temeljijo na LLM )

To izgleda takole:

  • pisanje osnutkov, urejanje in povzemanje v vseh vaših orodjih

  • triažiranje sporočil strank

  • pisanje kode, nato njeno testiranje in nato posodabljanje

  • načrtovanje urnikov, upravljanje vstopnic, premikanje informacij med sistemi

  • spremljanje nadzornih plošč in spodbujanje odločitev

Ampak tukaj je človeška resnica: najboljši sodelavec z umetno inteligenco se ne bo počutil kot čarovnija. Občutek bo kot:

  • kompetenten asistent, ki je včasih nenavadno dobeseden

  • hiter pri dolgočasnih nalogah

  • včasih samozavesten, medtem ko se moti (ugh) ( Anketa: halucinacije pri magistrih prava )

  • in zelo odvisno od tega, kako ga nastaviš

Prihodnost umetne inteligence na delovnem mestu ni toliko v slogu »umetna inteligenca nadomešča vse«, temveč bolj v slogu »umetna inteligenca spreminja način zapakiranja dela«. Videli boste:

  • manj čisto začetnih "grubih" vlog

  • bolj hibridne vloge, ki združujejo nadzor + strategijo + uporabo orodij

  • večji poudarek na presoji, okusu in odgovornosti

To je kot da bi vsem dali električno orodje. Ne postanejo vsi tesarji, ampak se vsakomur spremeni delovno mesto.

Podrobnejši pogled: manjši modeli umetne inteligence in inteligenca v napravi 📱⚡

Ne bodo vse ogromni možgani v oblaku. Velik del zgodbe o prihodnosti umetne inteligence je, da umetna inteligenca postaja manjša, cenejša in bližje vaši lokaciji. ( Pregled TinyML )

Umetna inteligenca v napravi pomeni:

  • hitrejši odziv (manj čakanja)

  • večji potencial zasebnosti (podatki ostanejo lokalni)

  • manjša odvisnost od dostopa do interneta

  • več personalizacije, ki ne zahteva pošiljanja celotnega življenja na strežnik

In ja, obstajajo kompromisi:

  • manjši modeli se lahko spopadajo s kompleksnim sklepanjem

  • posodobitve so lahko počasnejše

  • omejitve naprave so pomembne

Kljub temu je ta smer podcenjena. Gre za razliko med »umetna inteligenca je spletna stran, ki jo obiščeš« in »umetna inteligenca je funkcija, od katere se tvoje življenje tiho zanaša«. Kot samodejni popravki, vendar ... pametnejši. In upajmo, da se manj motiš glede imena svojega najboljšega prijatelja 😵

Podrobnejši pogled: multimodalna umetna inteligenca – ko lahko umetna inteligenca vidi, sliši in interpretira 🧠👀🎧

Umetna inteligenca, ki deluje samo z besedilom, je zmogljiva, vendar multimodalna umetna inteligenca spreminja pravila igre, ker lahko interpretira:

  • slike (posnetki zaslona, ​​diagrami, fotografije izdelkov)

  • zvok (sestanki, klici, ambientalni namigi)

  • video (postopki, gibanje, dogodki)

  • in mešanih kontekstih (kot je »kaj je narobe s tem obrazcem IN tem sporočilom o napaki«) ( sistemska kartica GPT-4o )

Tu se umetna inteligenca bolj približa temu, kako ljudje dojemajo svet. Kar je vznemirljivo ... in nekoliko strašljivo.

Pozitivno:

  • boljša orodja za inštrukcije in dostopnost

  • boljša podpora medicinski triaži (s strogimi zaščitnimi ukrepi)

  • bolj naravni vmesniki

  • manj ozkih grl, ki zahtevajo razlago z besedami

Slaba stran:

To je del, kjer se mora družba odločiti, ali je udobje vredno menjave. In družba, zgodovinsko gledano, ni ravno dobra v dolgoročnem razmišljanju. Bolj smo takšni - ooh, sijoče! 😬✨

Problem zaupanja: varnost, upravljanje in »dokaz« 🛡️🧾

Tukaj je nekaj preprostega: prihodnost umetne inteligence bo odvisna od zaupanja , ne le od zmogljivosti. ( Okvir za upravljanje tveganj na področju umetne inteligence NIST 1.0 )

Ker ko se umetna inteligenca dotakne:

  • zaposlovanje

  • posojanje

  • zdravstvene smernice

  • pravne odločitve

  • izidi izobraževanja

  • varnostni sistemi

  • javne storitve

... ne moreš kar skomigniti z rameni in reči »model je haluciniral«. To ni sprejemljivo. ( Zakon EU o umetni inteligenci: Uredba (EU) 2024/1689 )

Torej, videli bomo več:

  • revizije (testiranje vedenja modelov)

  • nadzor dostopa (kdo lahko kaj počne)

  • spremljanje (zaradi zlorabe in odnašanja)

  • plasti razložljivosti (ni popolno, ampak bolje kot nič)

  • procesi človeškega pregleda, kjer je to najpomembnejše ( NIST AI RMF )

In ja, nekateri se bodo pritoževali, da to upočasnjuje inovacije. Ampak to je podobno, kot če bi se pritoževali, da varnostni pasovi upočasnjujejo vožnjo. Tehnično gledano ... seveda ... ampak dajte no.

Zaposlitve in spretnosti: nerodna srednja faza (znana tudi kot energija, ki se šele zdaj zdi) 💼😵💫

Mnogi ljudje si želijo jasnega odgovora na vprašanje, ali jim umetna inteligenca vzame delo.

Bolj neposreden odgovor je: umetna inteligenca bo spremenila vašo službo, pri nekaterih delovnih mestih pa se bo ta sprememba zdela kot zamenjava, četudi gre tehnično za »prestrukturiranje«. (To je korporativni žargon in ima okus po kartonu.) ( Delovni dokument ILO: Generativna umetna inteligenca in delovna mesta )

Videli boste tri vzorce:

1) Stiskanje nalog

Delovno mesto, ki je prej zahtevalo 5 ljudi, zdaj zahteva 2, ker umetna inteligenca zmanjšuje ponavljajoče se naloge. ( Delovni dokument ILO: Generativna umetna inteligenca in delovna mesta )

2) Nove hibridne vloge

Ljudje, ki lahko učinkovito usmerjajo umetno inteligenco, postanejo multiplikatorji. Ne zato, ker so geniji, ampak zato, ker lahko:

  • jasno navedite rezultate

  • preveri rezultate

  • napake pri lovljenju

  • uporabiti presojo domene

  • in razumeti posledice

3) Polarizacija spretnosti

Tisti, ki se prilagodijo, pridobijo prednost. Tisti, ki se ne ... so prisiljeni. Nerad to rečem, ampak resnično je. ( OECD o umetni inteligenci in spreminjajočem se povpraševanju po znanjih in spretnostih )

Praktične veščine, ki postanejo še bolj dragocene:

Prihodnost je naklonjena ljudem, ki znajo krmariti , ne le delati .

Poslovna prihodnost: umetna inteligenca se vgrajuje, združuje in tiho monopolizira 🧩💰

Subtilen del knjige Kakšna je prihodnost umetne inteligence? je, kako se bo umetna inteligenca prodajala.

Večina uporabnikov ne bo "kupila umetne inteligence". Kupili bodo:

  • programska oprema, ki vključuje umetno inteligenco

  • platforme, kjer je umetna inteligenca funkcija

  • naprave, v katerih je prednaložena umetna inteligenca

  • storitve, kjer umetna inteligenca znižuje stroške (in vam morda sploh ne povedo)

Podjetja bodo tekmovala na področju:

  • zanesljivost

  • integracije

  • dostop do podatkov

  • hitrost

  • varnost

  • in zaupanje v blagovno znamko (kar se sliši milo, dokler se enkrat ne opečeš)

Pričakujte tudi več "inflacije umetne inteligence" - kjer vse trdi, da je poganjano z umetno inteligenco, četudi je v bistvu samodokončano in nosi fensi klobuk 🎩🤖

Kaj to pomeni za vsakdanje življenje – tihe, osebne spremembe 🏡📲

V vsakdanjem življenju je prihodnost umetne inteligence videti manj dramatična, a bolj intimna:

  • osebni asistenti , ki si zapomnijo kontekst

  • zdravstveni dražljaji (spanje, hrana, stres), ki se zdijo podporni ali nadležni, odvisno od razpoloženja

  • izobraževalna podpora , ki se prilagaja vašemu tempu

  • nakupovanje in načrtovanje , ki zmanjšuje utrujenost od odločanja

  • filtri vsebine , ki določajo, kaj vidite in česa nikoli ne (veliko veselje)

  • izzivi digitalne identitete , saj je ustvarjanje lažnih medijev vse lažje ( NIST: Zmanjševanje tveganj, ki jih predstavljajo sintetične vsebine )

Pomemben je tudi čustveni vpliv. Če bo umetna inteligenca postala privzeti spremljevalec, se bodo nekateri ljudje počutili manj izolirane. Nekateri se bodo počutili manipulirane. Nekateri bodo v istem tednu čutili oboje.

Mislim, da hočem povedati, da prihodnost umetne inteligence ni le tehnološka zgodba. Je zgodba o odnosih. In odnosi so zapleteni ... tudi če je ena stran koda.

Zaključni povzetek na temo »Kakšna je prihodnost umetne inteligence?« 🧠✅

Prihodnost umetne inteligence ni ena sama končna točka. Gre za skupek poti:

In odločilni dejavnik ni surova inteligenca. Gre za to, ali gradimo prihodnost, kjer je umetna inteligenca:

Ko torej vprašate, kakšna je prihodnost umetne inteligence? ... je najbolj utemeljen odgovor: to je prihodnost, ki jo aktivno oblikujemo. Ali tista, v katero hodimo v spanju. Ciljajmo na prvo 😅🌍

Pogosta vprašanja

Kakšna je prihodnost umetne inteligence v naslednjih nekaj letih?

V bližnji prihodnosti bo prihodnost umetne inteligence manj podobna »pametnemu klepetu« in bolj praktičnemu sodelavcu. Sistemi bodo vse bolj opravljali naloge od začetka do konca prek različnih orodij, namesto da bi se ustavljali pri odgovorih. Hkrati se bodo pričakovanja zaostrila: zanesljivost, sledljivost in odgovornost bodo pomembnejše, ko bo umetna inteligenca začela vplivati ​​na resnične odločitve. Smer je jasna – večja zmogljivost v kombinaciji s strožjimi standardi.

Kako bodo agenti umetne inteligence dejansko spremenili vsakdanje delo?

Agenti umetne inteligence bodo delo preusmerili od ročnega opravljanja vsakega koraka k nadzoru delovnih procesov, ki se premikajo med aplikacijami in sistemi. Pogoste uporabe vključujejo pripravo osnutkov, razvrščanje sporočil, premikanje podatkov med orodji in spremljanje sprememb na nadzornih ploščah. Največje tveganje je tiha napaka, zato močne nastavitve vključujejo namerne preglede, beleženje in človeški pregled, ko so posledice velike. Razmišljajte o »delegiranju« in ne o »avtopilotu«

Zakaj manjši modeli na napravah postajajo pomemben del prihodnosti umetne inteligence?

Umetna inteligenca na napravah se širi, ker je lahko hitrejša in bolj zasebna, z manjšo odvisnostjo od dostopa do interneta. Ohranjanje lokalnih podatkov lahko zmanjša izpostavljenost in poveča občutek varnosti pri personalizaciji. Kompromis pa je, da se lahko manjši modeli v primerjavi z velikimi oblačnimi sistemi spopadajo s kompleksnim sklepanjem. Mnogi izdelki bodo verjetno združevali oboje: lokalno okolje za hitrost in zasebnost ter oblak za težka opravila.

Kaj pomeni »dovoljenje je nova valuta« za dostop do podatkov umetne inteligence?

To pomeni, da vprašanje ni le, kateri podatki obstajajo, temveč tudi, kateri podatki se lahko uporabljajo zakonito in brez negativnih posledic za ugled. V mnogih cevovodih bo dostop obravnavan kot dogovorjen: jasne poti soglasja, nadzor dostopa in politike, ki so skladne s pravnimi in kulturnimi pričakovanji. Zgodnja gradnja dovoljenih poti lahko prepreči motnje pozneje, ko se standardi zaostrujejo. To postaja strategija, ne več papirologija.

Katere funkcije zaupanja bodo postale nepogajalne za umetno inteligenco z visokimi vložki?

Ko se umetna inteligenca dotakne zaposlovanja, posojanja, zdravstva, izobraževanja ali varnosti, navedba »model je bil napačen« ne bo sprejemljiva. Funkcije zaupanja običajno vključujejo revizije in testiranja, sledljivost rezultatov, varovala in pristen človeški nadzor. Pomemben je tudi smiseln postopek pritožbe, da lahko ljudje izpodbijajo rezultate in popravijo napake. Cilj je odgovornost, ki ne izgine, ko se kaj pokvari.

Kako bo multimodalna umetna inteligenca spremenila izdelke in tveganja?

Multimodalna umetna inteligenca lahko skupaj interpretira besedilo, slike, zvok in video, kar izboljša vsakodnevno vrednost – na primer diagnosticiranje napake v obrazcu na podlagi posnetka zaslona ali povzemanje sestankov. Prav tako lahko naredi orodja za poučevanje in dostopnost bolj naravne. Slaba stran je okrepljen nadzor in prepričljivejši sintetični mediji. Z širjenjem multimodalnosti bodo meje zasebnosti potrebovale jasnejša pravila in močnejši nadzor.

Bo umetna inteligenca prevzela delovna mesta ali jih le spremenila?

Bolj realističen vzorec je zgoščevanje nalog: za ponavljajoče se delo je potrebnih manj ljudi, ker umetna inteligenca strnjuje korake. To se lahko zdi kot zamenjava, tudi če je predstavljeno kot prestrukturiranje. Nove hibridne vloge se razvijajo okoli nadzora, strategije in uporabe orodij, kjer ljudje usmerjajo sisteme in obvladujejo posledice. Prednost imajo tisti, ki znajo usmerjati, preverjati in uporabljati presojo.

Katere veščine so najpomembnejše, ko umetna inteligenca postane »sodelavec«?

Ključnega pomena postane opredelitev problemov: jasna opredelitev rezultatov in prepoznavanje, kaj bi lahko šlo narobe. Izboljšajo se tudi sposobnosti preverjanja – testiranje rezultatov, odkrivanje napak in poznavanje časa, ko je treba zadevo posredovati ljudem. Presoja in strokovno znanje na določenem področju sta pomembnejši, saj se lahko umetna inteligenca samozavestno moti. Ekipe se morajo zavedati tudi tveganj, zlasti kadar odločitve vplivajo na življenja ljudi. Kakovost izhaja iz nadzora, ne le iz hitrosti.

Kako naj podjetja načrtujejo umetno inteligenco kot infrastrukturo izdelkov?

Z umetno inteligenco ravnajte kot s privzeto plastjo in ne kot s poskusom: načrtujte čas delovanja, spremljanje, integracije in jasno lastništvo. Zgradite varne podatkovne poti in nadzor dostopa, da dovoljenja kasneje ne bodo postala ozko grlo. Zgodaj dodajte upravljanje – dnevnike, vrednotenje in načrte za vračanje prejšnjih sprememb – zlasti tam, kjer rezultati vplivajo na odločitve. Zmagovalci ne bodo le »pametni«, temveč bodo zanesljivi in ​​dobro integrirani.

Reference

  1. Stanford HAI - Stanford AI Index Report 2025 - hai.stanford.edu

  2. Raziskovalni center Pew - Ameriški delavci so bolj zaskrbljeni kot upanja polni glede prihodnje uporabe umetne inteligence na delovnem mestu - pewresearch.org

  3. Urad informacijskega pooblaščenca (ICO) - Vodnik po pravnih podlagah - ico.org.uk

  4. Nacionalni inštitut za standarde in tehnologijo (NIST) - Okvir za obvladovanje tveganj umetne inteligence 1.0 (NIST AI 100-1) - nvlpubs.nist.gov

  5. Organizacija za gospodarsko sodelovanje in razvoj (OECD) - Načela OECD za umetno inteligenco (Pravni instrument OECD 0449) - oecd.org

  6. Zakonodaja Združenega kraljestva - člen 25 GDPR: Varstvo podatkov že vgrajeno in privzeto - legislation.gov.uk

  7. EUR-Lex - Zakon EU o AI: Uredba (EU) 2024/1689 - eur-lex.europa.eu

  8. Mednarodna agencija za energijo (IEA) - Energija in umetna inteligenca (povzetek) - iea.org

  9. arXiv - Anketa: Avtonomni agenti, ki temeljijo na LLM - arxiv.org

  10. Harvard Online (Harvard/edX) - Osnove TinyML - pll.harvard.edu

  11. OpenAI - Sistemska kartica GPT-4o - openai.com

  12. arXiv - Anketa: halucinacije pri magistrih prava - arxiv.org

  13. Nacionalni inštitut za standarde in tehnologijo (NIST) - Okvir za upravljanje tveganj umetne inteligence - nist.gov

  14. Nacionalni inštitut za standarde in tehnologijo (NIST) - Zmanjševanje tveganj, ki jih predstavljajo sintetične vsebine (NIST AI 100-4, IPD) - airc.nist.gov

  15. Mednarodna organizacija dela (ILO) - Delovni dokument: Generativna umetna inteligenca in delovna mesta (WP140) - ilo.org

  16. Nacionalni inštitut za standarde in tehnologijo (NIST) - Diferencialno zasebni sintetični podatki - nist.gov

  17. Organizacija za gospodarsko sodelovanje in razvoj (OECD) - Umetna inteligenca in spreminjajoče se povpraševanje po znanjih in spretnostih na trgu dela - oecd.org

Poiščite najnovejšo umetno inteligenco v uradni trgovini z umetno inteligenco

O nas

Nazaj na blog