OpenAI pripravlja preobrat 'superaplikacije' ChatGPT ↗
OpenAI naj bi ChatGPT iz klepetalnega robota za vprašanja in odgovore spremenil v širšo »super aplikacijo« – orodja za kodiranje, agenti, ustvarjanje slik in partnerske aplikacije, vse zbrano na enem mestu. Skoraj razorožujoče preprosta ideja, a ogromen preobrat v izdelku. (Fortune)
Bolj verjetno je, da uporabniki ne bodo samo spraševali umetne inteligence po odgovorih. Predali ji bodo okorne naloge – rezervacije, koledarje, kodo, poteke dela – in pričakovali, da jih bo opravila pravilno. To je zdaj lov na obrambni jarek.
Perplexity omogoča modelom umetne inteligence, da pišejo lastne iskalne cevovode ↗
Perplexityjeva rešitev »Iskanje kot koda« preusmeri iskanje iz fiksnih klicev API-ja v modelno napisane delovne tokove Pythona. Namesto da bi model s poizvedbo za poizvedbo prerival črno skrinjico, si zgradi svoj majhen iskalni stroj. (Dekoder)
Podjetje pravi, da je v primerjalnem testu kibernetske varnosti uporabilo veliko manj žetonov in da je v večini testov vodilo. Seveda je treba pohvalo s primerjalnim testom vzemiti z rezervo – vendar je ideja bistra.
Nvidia sklenila nove pogodbe o infrastrukturi umetne inteligence v Južni Koreji ↗
Nvidia je napovedala sveženj južnokorejskih partnerstev, ki zajemajo pomnilniške čipe, umetno inteligenco v oblaku, podatkovne centre, robotiko in proizvodnjo. SK Hynix, SK Telecom, Naver, Doosan, LG Group in Hyundai so se pojavili na seznamu podjetij, ki se ukvarjajo s strojno opremo. (Reuters)
Pomemben praktični del: Nvidia želi omejiti dobavo naprednega pomnilnika, hkrati pa potiska »tovarne umetne inteligence« globlje v industrijski sklad. Glamurozno? Ne posebej. Pomembno? Zelo.
Poslovanje z umetno inteligenco se sooča s štirimi krutimi realnostmi ↗
Zgodba o trgu umetne inteligence je dobila bolj hladen pogled: visoki stroški, počasnejša odplačilna vlaga, močno, a ne magično neskončno povpraševanje po infrastrukturi in financiranje, ki lahko ostane drago. To je moker karton pod pozlačeno raketo. (Axios)
Ključna napetost je preprosta: umetna inteligenca kot tehnologija je lahko zelo obetavna, medtem ko je umetna inteligenca kot posel lahko še vedno videti draga, neenakomerna in premalo monetizirana. Oboje je lahko resnično – nadležno, a resnično.
Banke postavljajo temelje za množično odpuščanje zaposlenih, saj se uveljavlja umetna inteligenca ↗
Banke naj bi krčile razrede mlajših analitikov, v nekaterih primerih celo drastično, medtem ko se za bodoče talente na področju umetne inteligence še vedno zanašajo na te zgodnje karierne skupine. To je svojevrsten mali ouroboros, ki grize lastno shemo za podiplomski študij. (Fortune)
Kratkoročni primeri uporabe umetne inteligence so bolj ciljno usmerjeni kot znanstvenofantastični: storitve za stranke, spremljanje transakcij, spremljanje trgovine. Manj »robotskih bank«, več »veliko majhnih rezov in avtomatizacij«
V Amazonovem najbolj prometnem evropskem skladišču, kjer roboti, laserji in ljudje ustvarjajo prihodnost ↗
Amazonovo skladišče LCY3 v Dartfordu deluje z mobilnimi roboti, programsko opremo za umetno inteligenco, skenerji in transportnimi sistemi, ki premikajo milijone enot na teden. Sliši se kot pol izpolnitvenega centra, pol industrijskega fliperja. (euronews)
Del umetne inteligence je praktičen: koordinacija robotov, optimizacija poti, merjenje paketov, branje etiket in razvrščanje po voznih pasovih. Ne bleščeče klepetalne robote – bolj kot nevidni skelet hitrejše maloprodaje.
Pogosta vprašanja
Kaj pomeni OpenAI-jeva poročana sprememba superaplikacije ChatGPT?
OpenAI naj bi ChatGPT potisnil izpod preprostega klepetalnega robota za vprašanja in odgovore v širše središče, podobno aplikaciji. Ideja je združiti orodja za kodiranje, agente umetne inteligence, ustvarjanje slik in partnerske aplikacije na enem mestu. Namesto da bi le odgovarjal na vprašanja, bi ChatGPT pomagal pri opravljanju večjih nalog, kot so rezervacije, koledarji, kodiranje in poteki dela.
Zakaj so agenti umetne inteligence tako v središču pozornosti v novicah o umetni inteligenci?
Agenti umetne inteligence so pomembni, ker cilj izdelka premaknejo od dajanja odgovorov k ukrepanju. V tem članku je osrednja tema uporabniki, ki obravnavajo kompleksne naloge umetne inteligence in pričakujejo, da jih bo pravilno opravila. Zaradi tega so zanesljivost, upravljanje poteka dela in dragocene integracije pomembnejše od zgolj ustvarjanja dovršenega odgovora.
Kaj je Perplexityjev pristop »Iskanje kot koda«?
Perplexityjeva funkcija »Iskanje kot koda« omogoča modelom umetne inteligence, da pišejo delovne tokove v Pythonu za iskanje, namesto da kličejo le fiksne API-je za iskanje. To pomeni, da lahko model za nalogo zgradi majhen postopek iskanja po meri. Članek navaja, da Perplexity trdi, da je pri tem v primerjalnem testu kibernetske varnosti uporabljenih manj žetonov, čeprav je treba trditve o primerjalnih testih obravnavati previdno.
Zakaj so pomembni posli z Nvidijino južnokorejsko infrastrukturo za umetno inteligenco?
Južnokorejski posli družbe Nvidia so pomembni, ker povezujejo infrastrukturo umetne inteligence s pomnilniškimi čipi, oblakom, podatkovnimi centri, robotiko in proizvodnjo. Med omenjenimi podjetji so SK Hynix, SK Telecom, Naver, Doosan, LG Group in Hyundai. Praktični cilj je zagotoviti dobavo naprednega pomnilnika, hkrati pa »tovarne umetne inteligence« potisniti globlje v industrijske obrate.
S kakšnimi težkimi poslovnimi realnostmi se soočajo podjetja z umetno inteligenco?
Članek izpostavlja štiri širše pritiske na poslovanje z umetno inteligenco: visoke stroške, počasnejšo povračilo naložbe, omejeno povpraševanje po infrastrukturi in drago financiranje. Bistvo ni v tem, da umetna inteligenca kot tehnologija propada. Gre za to, da je gradnja dobičkonosnih podjetij z umetno inteligenco še vedno lahko draga, neenakomerna in težje monetizirajoča, kot kažejo napihnjena pričakovanja.
Kako umetna inteligenca vpliva na delovna mesta v bankah in financah?
Banke naj bi zmanjšale število razredov mlajših analitikov, medtem ko so še vedno odvisne od delavcev na začetku kariere kot prihodnjega nabora talentov za umetno inteligenco. Opisane kratkoročne uporabe so praktične in ciljno usmerjene, vključno s storitvami za stranke, spremljanjem transakcij in spremljanjem trgovanja. Namesto da bi nadomestila celotne banke, se zdi, da umetna inteligenca ustvarja veliko manjših avtomatizacij v obstoječih delovnih procesih.