Firmy uwikłane w kosztowny wyścig zbrojeń oparty na sztucznej inteligencji

Nie ma wątpliwości, że uczestniczymy w wyścigu zbrojeń AI, mówi Jon Collins.

Przez 35 lat pracował w IT, zajmując różne stanowiska, w tym programista, menedżer systemów i dyrektor ds. technologii.

Dziś jest analitykiem branżowym w firmie badawczej Gigaom.

„Obecny wyścig zbrojeń napędzany jest uruchomieniem ChatGPT pod koniec 2022 r.”, mówi Collins.

Od tego czasu pojawiło się wiele takich generatywnych systemów sztucznej inteligencji, z których miliony ludzi korzystają codziennie do tworzenia dzieł sztuki, tekstów lub filmów.

Przed liderami biznesu stoi wiele wyzwań. Generacyjne systemy AI to bardzo potężne narzędzia, które w ciągu kilku minut mogą przetworzyć więcej danych, niż człowiek byłby w stanie przetworzyć przez kilka wcieleń.

Nagle liderzy biznesu stają się świadomi tego, co sztuczna inteligencja może umożliwić im i ich konkurentom, wyjaśnił Collins.

„Napędzają go strach i chciwość” – mówi. „A to wyzwala lawinę impetu”.

Przy odpowiednim szkoleniu dostosowany system sztucznej inteligencji może pozwolić firmie wyprzedzić konkurencję poprzez przełomowe badania lub obniżyć koszty poprzez automatyzację pracy wykonywanej obecnie przez ludzi.

W sektorze farmaceutycznym firmy dostosowują sztuczną inteligencję do odkrywania nowych składników aktywnych w leczeniu chorób. Ale to kosztowny proces.

„Potrzebujesz analityków danych i inżynierów modeli” – wyjaśnia pan Collins.

Ci naukowcy i inżynierowie muszą przynajmniej w pewnym stopniu zrozumieć, w jakim obszarze farmaceutycznej sztucznej inteligencji będzie działać.

I to nie koniec. „Potrzebujesz inżynierów infrastruktury, którzy potrafią zbudować platformy sztucznej inteligencji” – kontynuuje.

Znalezienie tak wysoko wykwalifikowanych pracowników nie jest łatwe.

Po prostu nie ma wystarczającej liczby osób, które „rozumieją, jak stworzyć te systemy, jak uczynić je naprawdę potężnymi i jak sprostać niektórym przyszłym wyzwaniom” – mówi Andrew Rogoyski, dyrektor ds. innowacji w Surrey Institute for People-Centred AI na Uniwersytecie w Surrey.

Zarobki osób, które mogą sprostać tym wyzwaniom, stały się „śmieszne” – dodaje, ponieważ są tak ważne.

„Gdybyśmy mieli taką możliwość, moglibyśmy wyprodukować setki doktoratów w dziedzinie sztucznej inteligencji, ponieważ ludzie daliby im pracę”.

Oprócz niedoboru umiejętności wyzwaniem może być sam dostęp do infrastruktury fizycznej wymaganej do sztucznej inteligencji na dużą skalę.

Typ systemów komputerowych niezbędnych do uruchomienia sztucznej inteligencji w badaniach nad lekami przeciwnowotworowymi wymaga zazwyczaj od dwóch do trzech tysięcy najnowszych chipów komputerowych.

Koszt samego takiego sprzętu komputerowego może z łatwością przekroczyć 60 milionów dolarów (48 milionów funtów), przed kosztami innych niezbędnych elementów, takich jak przechowywanie danych i łączność sieciowa.

Częścią problemu firm jest to, że tego typu sztuczna inteligencja pojawiła się dość nagle. Poprzednie technologie, takie jak pojawienie się Internetu, rozwijały się wolniej.

Duży bank, firma farmaceutyczna lub producent może mieć środki na zakup technologii potrzebnej do korzystania z najnowszej sztucznej inteligencji, ale co z mniejszą firmą?

Włoski startup Restworld to portal rekrutacyjny dla personelu gastronomicznego z bazą 100 000 pracowników.

Edoardo Conte, dyrektor ds. technologii, chciał wiedzieć, czy sztuczna inteligencja może przynieść firmie korzyści.

Firma rozważała opracowanie chatbota opartego na sztucznej inteligencji do komunikacji z użytkownikami usługi.

Conte stwierdził jednak, że przy tysiącach użytkowników „koszty rosną bardzo gwałtownie”.

Zamiast tego chodziło o węższy problem – problem polegający na tym, że kandydaci nie zawsze prezentują swoje doświadczenia w najlepszy możliwy sposób.

Na przykład kandydat może nie wymienić kelnerstwa jako umiejętności. Algorytmy opracowane przez pana Conte ułatwiają jednak odkrycie dodatkowych informacji, w tym tego, czy dana osoba ubiegała się w przeszłości o stanowisko oczekujące i je otrzymała.

„Sztuczna inteligencja może wywnioskować, że są to kelnerzy lub że mogą być zainteresowani innymi ofertami pracy jako kelnerzy” – mówi.

Jedną z przeszkód w rekrutacji w branży hotelarsko-gastronomicznej jest zaproszenie kandydatów na rozmowę kwalifikacyjną.

Zatem kolejnym wyzwaniem dla pana Conte jest wykorzystanie sztucznej inteligencji do automatyzacji i dostosowania procesu rozmów kwalifikacyjnych dla jego kandydatów.

Sztuczna inteligencja mogłaby nawet prowadzić „rozmowę” z kandydatami i tworzyć podsumowania, którymi dzieliłaby się z rekruterami.

Może to przyspieszyć cały proces, który obecnie może zająć kilka dni, jeśli kelner lub kucharz znalazł inną pracę.

W międzyczasie większe firmy będą nadal inwestować w projekty związane ze sztuczną inteligencją, nawet jeśli nie zawsze jest jasne, co prawdopodobnie osiągną.

Jak mówi pan Rogoyski, przyjęcie AI jest w „darwinowskiej, eksperymentalnej fazie” i trudno oszacować, jakie będzie to miało konsekwencje.

„Właśnie wtedy robi się interesująco. Myślę jednak, że musimy sobie z tym poradzić” – mówi, po czym dodaje: „Nie jestem pewien, czy mamy wybór”.