Na czym można polegać generatywne AI bez interwencji człowieka?

Streszczenie

Generatywna sztuczna inteligencja (AI) – technologia umożliwiająca maszynom tworzenie tekstu, obrazów, kodu i innych elementów – odnotowała w ostatnich latach gwałtowny rozwój. Niniejszy dokument techniczny przedstawia przystępny przegląd możliwości generatywnej sztucznej inteligencji. niezawodnie Co robi AI dzisiaj bez ingerencji człowieka i czego oczekuje się od niej w następnej dekadzie? Analizujemy jej zastosowanie w pisaniu, sztuce, kodowaniu, obsłudze klienta, opiece zdrowotnej, edukacji, logistyce i finansach, podkreślając, gdzie AI działa autonomicznie, a gdzie nadzór ludzki pozostaje kluczowy. Przykłady z życia wzięte ilustrują zarówno sukcesy, jak i ograniczenia. Do najważniejszych ustaleń należą:

Powszechna adopcja: W 2024 r. 65% ankietowanych firm deklarowało regularne korzystanie z generatywnej sztucznej inteligencji – odsetek ten stanowił prawie dwukrotność udziału z roku poprzedniego (Stan sztucznej inteligencji na początku 2024 r. | McKinsey). Zastosowania obejmują tworzenie treści marketingowych, chatboty do obsługi klienta, generowanie kodów i wiele innych.
Obecne możliwości autonomiczne: Dzisiejsza generatywna sztuczna inteligencja niezawodnie sobie z tym radzi zadania strukturalne, powtarzalne z minimalnym nadzorem. Przykłady obejmują automatyczne generowanie szablonowych raportów informacyjnych (e.g. podsumowania zysków spółek) (Philana Patterson – profil społeczności ONA), tworzenie opisów produktów i podsumowań recenzji na stronach e-commerce oraz automatyczne uzupełnianie kodu. W tych obszarach sztuczna inteligencja często wspomaga pracę ludzi, przejmując rutynowe generowanie treści.
Człowiek w pętli dla złożonych zadań: W przypadku zadań bardziej złożonych lub otwartych – takich jak kreatywne pisanie, szczegółowa analiza czy porada medyczna – nadzór ludzki jest nadal zazwyczaj wymagany, aby zapewnić poprawność merytoryczną, etyczny osąd i jakość. Wiele współczesnych wdrożeń sztucznej inteligencji wykorzystuje model „człowiek w pętli”, w którym sztuczna inteligencja tworzy treści, a ludzie je weryfikują.
Poprawa w krótkim terminie: Prognozuje się, że w ciągu najbliższych 5–10 lat sztuczna inteligencja generatywna stanie się znacznie bardziej niezawodny i autonomicznyPostęp w zakresie dokładności modeli i mechanizmów zabezpieczających może umożliwić sztucznej inteligencji obsługę większej części zadań kreatywnych i decyzyjnych przy minimalnym udziale człowieka. Na przykład, eksperci przewidują, że do 2030 roku sztuczna inteligencja będzie obsługiwać większość interakcji i decyzji w obsłudze klienta w czasie rzeczywistym (Aby na nowo wyobrazić sobie przejście na CX, marketerzy muszą wykonać te 2 czynności), a duży film mógłby zostać wyprodukowany w 90% przy użyciu sztucznej inteligencji (Przykłady zastosowań generatywnej sztucznej inteligencji w przemyśle i przedsiębiorstwach).
Do roku 2035: Za dekadę spodziewamy się autonomiczni agenci AI być powszechne w wielu dziedzinach. Tutorzy AI mogliby zapewniać spersonalizowaną edukację na dużą skalę, asystenci AI mogliby niezawodnie sporządzać umowy prawne lub raporty medyczne do zatwierdzenia przez ekspertów, a systemy autonomicznej jazdy (wspomagane symulacją generatywną) mogłyby kompleksowo zarządzać operacjami logistycznymi. Jednak niektóre wrażliwe obszary (e.g(.wieloznaczne diagnozy medyczne, ostateczne decyzje prawne) prawdopodobnie nadal będą wymagać ludzkiej oceny w celu zapewnienia bezpieczeństwa i odpowiedzialności.
Obawy dotyczące etyki i rzetelności: Wraz ze wzrostem autonomii sztucznej inteligencji rosną również obawy. Obecne problemy obejmują: halucynacja (sztuczna inteligencja zmyślająca fakty), stronniczość w generowanych treściach, brak przejrzystości i potencjalne nadużycia w dezinformacji. Zapewnienie możliwości wykorzystania sztucznej inteligencji zaufany Kiedy działanie bez nadzoru jest najważniejsze. Postępy są widoczne – na przykład organizacje inwestują więcej w ograniczanie ryzyka (zajmując się dokładnością, cyberbezpieczeństwem, kwestiami własności intelektualnej) (Stan sztucznej inteligencji: globalne badanie | McKinsey) – ale potrzebne są solidne ramy zarządzania i etyki.
Struktura niniejszego dokumentu: Zacznijmy od wprowadzenia do sztucznej inteligencji generatywnej i koncepcji zastosowań autonomicznych i nadzorowanych.Następnie, dla każdej głównej dziedziny (pisarstwo, sztuka, kodowanie itp.), omawiamy, co sztuczna inteligencja może niezawodnie robić dziś, a co jest na horyzoncie. Na koniec omawiamy wyzwania przekrojowe, prognozy na przyszłość i rekomendacje dotyczące odpowiedzialnego wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji.

Ogólnie rzecz biorąc, generatywna sztuczna inteligencja udowodniła już, że jest w stanie poradzić sobie z zaskakująco szeroką gamą zadań bez stałego wsparcia człowieka. Rozumiejąc jej obecne ograniczenia i przyszły potencjał, organizacje i społeczeństwo mogą lepiej przygotować się na erę, w której sztuczna inteligencja nie będzie jedynie narzędziem, ale autonomicznym partnerem w pracy i kreatywności.

Wstęp

Sztuczna inteligencja od dawna potrafi analizować danych, ale dopiero niedawno systemy sztucznej inteligencji nauczyły się tworzyć – pisanie prozy, komponowanie obrazów, programowanie oprogramowania i wiele więcej. Te generatywna sztuczna inteligencja Modele (takie jak GPT-4 dla tekstu czy DALL·E dla obrazów) są trenowane na rozległych zbiorach danych, aby generować nowe treści w odpowiedzi na polecenia. Ten przełom zapoczątkował falę innowacji w różnych branżach. Pojawia się jednak kluczowe pytanie: Co tak naprawdę możemy powierzyć sztucznej inteligencji, jeśli chodzi o jej samodzielne działania, bez konieczności dwukrotnego sprawdzania wyników przez człowieka?

Aby odpowiedzieć na to pytanie, ważne jest rozróżnienie nadzorowany I autonomiczny zastosowania sztucznej inteligencji:

Sztuczna inteligencja nadzorowana przez człowieka Odnosi się do scenariuszy, w których wyniki sztucznej inteligencji są weryfikowane lub redagowane przez ludzi przed ich sfinalizowaniem. Na przykład dziennikarz może skorzystać z asystenta pisania AI do napisania artykułu, ale redaktor go edytuje i zatwierdza.
Autonomiczna sztuczna inteligencja (Sztuczna inteligencja bez ingerencji człowieka) odnosi się do systemów AI, które wykonują zadania lub generują treści, które trafiają bezpośrednio do użytkowników, z niewielką lub zerową edycją ze strony człowieka. Przykładem jest zautomatyzowany chatbot rozwiązujący pytania klientów bez ingerencji człowieka lub serwis informacyjny automatycznie publikujący podsumowanie wyników sportowych wygenerowane przez AI.

Sztuczna inteligencja generatywna jest już wdrażana w obu trybach. W latach 2023–2025 liczba adopcji gwałtownie wzrosła, a organizacje chętnie eksperymentują. Globalne badanie przeprowadzone w 2024 roku wykazało, że 65% firm regularnie korzysta z generatywnej sztucznej inteligencji, w porównaniu z około jedną trzecią zaledwie rok wcześniej (Stan sztucznej inteligencji na początku 2024 r. | McKinsey). Również osoby prywatne zaczęły korzystać z narzędzi takich jak ChatGPT – szacuje się, że do połowy 2023 r. około 79% profesjonalistów miało przynajmniej pewną styczność z generatywną sztuczną inteligencją (Stan sztucznej inteligencji w 2023 r.: przełomowy rok dla sztucznej inteligencji generatywnej | McKinsey). Ten szybki wzrost wynika z obietnicy wzrostu wydajności i kreatywności. Jednak to wciąż „wczesnych dni”, a wiele firm wciąż opracowuje zasady odpowiedzialnego korzystania ze sztucznej inteligencji (Stan sztucznej inteligencji w 2023 r.: przełomowy rok dla sztucznej inteligencji generatywnej | McKinsey).

Dlaczego autonomia jest ważna: Umożliwienie sztucznej inteligencji działania bez nadzoru człowieka może przynieść ogromne korzyści w zakresie wydajności – całkowicie automatyzując żmudne zadania – ale jednocześnie podnosi stawkę niezawodności. Autonomiczny agent AI musi wykonywać zadania poprawnie (lub znać swoje ograniczenia), ponieważ może nie być w stanie w czasie rzeczywistym wychwycić błędów. Niektóre zadania nadają się do tego bardziej niż inne. Zasadniczo, sztuczna inteligencja działa najlepiej autonomicznie, gdy:

Zadanie ma wyraźna struktura lub wzór (e.g. generowanie rutynowych raportów z danych).
Błędy są mało ryzykowne lub łatwo tolerowane (e.g.generowanie obrazu, który można odrzucić, jeśli okaże się niezadowalający (w przeciwieństwie do diagnozy medycznej).
Jest pod dostatkiem dane treningowe obejmując scenariusze, dzięki czemu wyniki sztucznej inteligencji opierają się na prawdziwych przykładach (zmniejszając ryzyko zgadywania).

W przeciwieństwie do tego zadania, które są otwarty, o wysokiej stawcelub wymagające niuansowej oceny są dziś mniej przystosowane do braku nadzoru.

W kolejnych sekcjach przyjrzymy się szeregowi dziedzin, aby zobaczyć, co generatywna sztuczna inteligencja robi teraz i co będzie w przyszłości. Przyjrzymy się konkretnym przykładom – od artykułów prasowych pisanych przez sztuczną inteligencję i grafik generowanych przez nią, po asystentów piszących kod i wirtualnych agentów obsługi klienta – pokazując, które zadania mogą być wykonywane kompleksowo przez sztuczną inteligencję, a które nadal wymagają udziału człowieka. W każdej dziedzinie wyraźnie oddzielamy obecne możliwości (około 2025 roku) od realistycznych prognoz dotyczących tego, co mogłoby być niezawodne do 2035 roku.

Mapując teraźniejszość i przyszłość autonomicznej sztucznej inteligencji w różnych dziedzinach, staramy się przedstawić czytelnikom zrównoważone podejście: nie przesadzając z lansowaniem sztucznej inteligencji jako magicznej nieomylności, ani nie umniejszając jej realnych i rozwijających się kompetencji. Na tym fundamencie omawiamy następnie nadrzędne wyzwania związane z zaufaniem do sztucznej inteligencji bez nadzoru, w tym kwestie etyczne i zarządzanie ryzykiem, a na koniec przedstawiamy kluczowe wnioski.

Generatywna sztuczna inteligencja w pisaniu i tworzeniu treści

Jedną z pierwszych dziedzin, w których sztuczna inteligencja generatywna zrobiła furorę, było generowanie tekstu. Duże modele językowe mogą generować wszystko, od artykułów prasowych i tekstów marketingowych, po posty w mediach społecznościowych i podsumowania dokumentów. Ale ile z tego pisania można wykonać bez udziału redaktora?

Obecne możliwości (2025): sztuczna inteligencja jako automatyczny twórca rutynowych treści

Obecnie sztuczna inteligencja generatywna niezawodnie radzi sobie z wieloma rutynowe zadania pisemne Z minimalną lub zerową ingerencją człowieka. Doskonałym przykładem jest dziennikarstwo: Associated Press od lat wykorzystuje automatyzację do generowania tysięcy raportów o zyskach firm co kwartał bezpośrednio z danych finansowych (Philana Patterson – profil społeczności ONA). Te krótkie artykuły informacyjne są zgodne ze schematem (e.g„Firma X odnotowała zyski w wysokości Y, wzrost o Z%...”), a sztuczna inteligencja (wykorzystująca oprogramowanie do generowania języka naturalnego) potrafi uzupełniać liczby i słowa szybciej niż jakikolwiek człowiek. System AP publikuje te raporty automatycznie, znacząco zwiększając ich zasięg (ponad 3000 artykułów kwartalnie) bez konieczności angażowania autorów (Zautomatyzowane historie o zarobkach mnożą się | Associated Press).

Dziennikarstwo sportowe również uległo rozszerzeniu: systemy sztucznej inteligencji mogą pobierać statystyki z meczów sportowych i generować podsumowania. Ponieważ te dziedziny opierają się na danych i opierają się na schematach, błędy zdarzają się rzadko, o ile dane są poprawne. W takich przypadkach widzimy prawdziwa autonomia – sztuczna inteligencja pisze, a treść jest natychmiast publikowana.

Firmy wykorzystują również generatywną sztuczną inteligencję do tworzenia opisów produktów, newsletterów e-mail i innych treści marketingowych. Na przykład gigant e-commerce, Amazon, wykorzystuje teraz sztuczną inteligencję do podsumowywania recenzji produktów. Sztuczna inteligencja skanuje tekst wielu recenzji i tworzy zwięzły akapit podsumowujący, co użytkownicy lubią lub nie lubią w danym produkcie, który jest następnie wyświetlany na stronie produktu bez konieczności ręcznej edycji (Amazon ulepsza wrażenia klientów związane z recenzjami dzięki sztucznej inteligencji). Poniżej znajduje się ilustracja tej funkcji wdrożonej w aplikacji mobilnej Amazon, gdzie sekcja „Opinie klientów” jest w całości generowana przez sztuczną inteligencję na podstawie danych z recenzji:

(Amazon ulepsza wrażenia klientów związane z recenzjami dzięki sztucznej inteligencji) Podsumowanie recenzji wygenerowane przez sztuczną inteligencję na stronie produktu w e-commerce. System Amazona podsumowuje wspólne punkty z recenzji użytkowników (e.g., łatwość użytkowania, wydajność) w krótkim akapicie, wyświetlanym kupującym jako „wygenerowane przez sztuczną inteligencję na podstawie tekstu recenzji klientów”.

Takie przypadki użycia pokazują, że gdy treść podąża za przewidywalnym wzorcem lub jest agregowana z istniejących danych, sztuczna inteligencja często może sobie z nią poradzić samodzielnieInne aktualne przykłady obejmują:

Aktualizacje pogody i ruchu drogowego: Placówki medialne wykorzystują sztuczną inteligencję do sporządzania codziennych prognoz pogody lub komunikatów o ruchu drogowym na podstawie danych z czujników.
Sprawozdania finansowe: Firmy automatycznie generują przejrzyste podsumowania finansowe (wyniki kwartalne, raporty giełdowe). Od 2014 roku Bloomberg i inne serwisy informacyjne wykorzystują sztuczną inteligencję do wspomagania tworzenia krótkich informacji o zyskach firm – proces ten działa w dużej mierze automatycznie po wprowadzeniu danych („Dziennikarze-roboty” AP piszą teraz własne artykuły | The Verge) (Reporter z Wyoming przyłapany na używaniu sztucznej inteligencji do tworzenia fałszywych cytatów i artykułów).
Tłumaczenie i transkrypcja: Usługi transkrypcyjne wykorzystują teraz sztuczną inteligencję do tworzenia transkrypcji spotkań lub napisów bez udziału maszynistów. Choć nie są one kreatywne, te zadania językowe działają autonomicznie i z dużą dokładnością, zapewniając czysty dźwięk.
Generowanie wersji roboczej: Wielu profesjonalistów korzysta z narzędzi typu ChatGPT do pisania wiadomości e-mail lub pierwszych wersji dokumentów, czasami wysyłając je z niewielkimi zmianami lub bez nich, jeśli ich treść jest niskiego ryzyka.

Jednakże, w przypadku bardziej złożonej prozy nadzór ludzki pozostaje normą w roku 2025Organizacje informacyjne rzadko publikują artykuły śledcze lub analityczne bezpośrednio od sztucznej inteligencji – redaktorzy sprawdzają fakty i udoskonalają wersje napisane przez sztuczną inteligencję. Sztuczna inteligencja może naśladować styl i strukturę Cóż, ale może wprowadzać błędy rzeczowe (często nazywane „halucynacjami”) lub niezręczne sformułowania, które człowiek musi wyłapać. Na przykład niemiecka gazeta Wyrazić wprowadziła „cyfrową współpracowniczkę” opartą na sztucznej inteligencji o imieniu Klara, która pomaga w pisaniu pierwszych artykułów. Klara potrafi sprawnie redagować relacje sportowe, a nawet pisać nagłówki przyciągające czytelników, przyczyniając się do powstania 11% artykułów w Expressie – ale redaktorzy nadal sprawdzają każdy artykuł pod kątem dokładności i rzetelności dziennikarskiej, zwłaszcza w przypadku złożonych historii (12 sposobów, w jakie dziennikarze wykorzystują narzędzia sztucznej inteligencji w redakcji - Twipe). Taka współpraca człowieka ze sztuczną inteligencją jest dziś powszechna: sztuczna inteligencja zajmuje się trudną pracą związaną z generowaniem tekstu, a ludzie go selekcjonują i poprawiają w razie potrzeby.

Perspektywy na lata 2030–2035: w kierunku zaufanego, autonomicznego pisania

Oczekujemy, że w ciągu następnej dekady generatywna sztuczna inteligencja stanie się znacznie bardziej niezawodna w generowaniu wysokiej jakości, merytorycznie poprawnego tekstu, co poszerzy zakres zadań pisarskich, które może wykonywać autonomicznie. Potwierdza to kilka trendów:

Poprawiona dokładność: Trwające badania szybko zmniejszają tendencję sztucznej inteligencji do generowania fałszywych lub nieistotnych informacji. Do 2030 roku zaawansowane modele językowe z lepszym szkoleniem (w tym techniki weryfikacji faktów w bazach danych w czasie rzeczywistym) będą mogły osiągnąć wewnętrzną weryfikację faktów zbliżoną do tej, którą wykonuje człowiek. Oznacza to, że sztuczna inteligencja mogłaby automatycznie napisać pełny artykuł prasowy z poprawnymi cytatami i statystykami pobranymi z materiału źródłowego, wymagając jedynie niewielkiej edycji.
Sztuczna inteligencja specyficzna dla danej domeny: Zobaczymy bardziej wyspecjalizowane modele generatywne dopracowane pod kątem określonych dziedzin (prawo, medycyna, pisanie techniczne). Model sztucznej inteligencji w prawie w 2030 roku mógłby niezawodnie sporządzać standardowe umowy lub streszczać orzecznictwo – zadania, które mają formułkową strukturę, ale obecnie wymagają czasu prawnika. Jeśli sztuczna inteligencja zostanie wyszkolona na sprawdzonych dokumentach prawnych, jej projekty mogą być na tyle wiarygodne, że prawnik jedynie pobieżnie je przejrzy.
Naturalny styl i spójność: Modele coraz lepiej radzą sobie z utrzymywaniem kontekstu w długich dokumentach, co prowadzi do bardziej spójnych i trafnych treści w długich formach. Do 2035 roku jest prawdopodobne, że sztuczna inteligencja będzie w stanie samodzielnie stworzyć przyzwoity pierwszy szkic książki non-fiction lub podręcznika technicznego, a ludzie będą pełnić głównie rolę doradczą (wyznaczając cele lub dostarczając specjalistyczną wiedzę).

Jak to może wyglądać w praktyce? Rutynowe dziennikarstwo W przypadku niektórych tematów może stać się niemal w pełni zautomatyzowany. W 2030 roku możemy zobaczyć agencję informacyjną, w której system sztucznej inteligencji będzie pisał pierwszą wersję każdego raportu o zarobkach, artykułu sportowego czy aktualizacji wyników wyborów, a redaktor będzie jedynie pobierał próbki kilku z nich w celu zapewnienia jakości. Eksperci prognozują wręcz, że coraz większa część treści online będzie generowana maszynowo – jedna ze śmiałych prognoz analityków branżowych sugerowała, że do 2026 roku aż 90% treści online może być generowanych przez sztuczną inteligencję (Do 2026 roku liczba treści generowanych online przez istoty niebędące ludźmi znacznie przewyższy liczbę treści generowanych przez ludzi — OODAloop), choć ta liczba jest przedmiotem debaty. Nawet bardziej konserwatywny wynik oznaczałby, że w połowie lat 30. XXI wieku większość rutynowych artykułów internetowych, opisów produktów, a może nawet spersonalizowanych kanałów informacyjnych, będzie tworzona przez sztuczną inteligencję.

W marketing i komunikacja korporacyjnaGeneratywna sztuczna inteligencja prawdopodobnie zostanie powierzona autonomicznemu prowadzeniu całych kampanii. Będzie mogła generować i wysyłać spersonalizowane e-maile marketingowe, posty w mediach społecznościowych i wariacje tekstów reklamowych, stale modyfikując przekaz w oparciu o reakcje klientów – a wszystko to bez udziału copywritera. Analitycy Gartnera prognozują, że do 2025 roku co najmniej 30% komunikatów marketingowych dużych przedsiębiorstw będzie generowanych syntetycznie przez sztuczną inteligencję (Przykłady zastosowań generatywnej sztucznej inteligencji w przemyśle i przedsiębiorstwach), a odsetek ten będzie wzrastał do roku 2030.

Należy jednak pamiętać, że ludzka kreatywność i osąd nadal będą odgrywać rolę, zwłaszcza w przypadku treści o dużej wadzeDo 2035 roku sztuczna inteligencja może samodzielnie obsługiwać komunikat prasowy lub wpis na blogu, ale w przypadku dziennikarstwa śledczego, które wiąże się z odpowiedzialnością lub poruszaniem drażliwych tematów, media nadal będą nalegać na nadzór ze strony człowieka. Przyszłość prawdopodobnie przyniesie wielopoziomowe podejście: sztuczna inteligencja autonomicznie tworzy większość codziennych treści, podczas gdy ludzie skupiają się na edycji i produkcji strategicznych lub drażliwych treści. Zasadniczo granica tego, co uznaje się za „rutynowe”, będzie się wydłużać wraz ze wzrostem kompetencji sztucznej inteligencji.

Ponadto nowe formy treści, takie jak Interaktywne narracje generowane przez sztuczną inteligencję lub spersonalizowane raporty Mogą pojawić się nowe rozwiązania. Na przykład, raport roczny firmy mógłby być generowany przez sztuczną inteligencję w wielu stylach – w formie briefu dla kadry kierowniczej, wersji narracyjnej dla pracowników, wersji bogatej w dane dla analityków – każdy z nich tworzony automatycznie na podstawie tych samych danych bazowych. W edukacji, podręczniki mogłyby być dynamicznie tworzone przez sztuczną inteligencję, dostosowując je do różnych poziomów czytania. Aplikacje te mogłyby być w dużej mierze autonomiczne, ale oparte na zweryfikowanych informacjach.

Z przedstawionej trajektorii wynika, że do połowy lat 30. XXI w. Sztuczna inteligencja będzie płodnym pisarzemKluczem do prawdziwie autonomicznego działania będzie zbudowanie zaufania do jej wyników. Jeśli sztuczna inteligencja będzie konsekwentnie wykazywać się dokładnością merytoryczną, jakością stylistyczną i zgodnością z normami etycznymi, potrzeba weryfikacji przez człowieka linijka po linijce zmaleje. Do 2035 roku fragmenty niniejszej białej księgi mogą zostać opracowane przez badacza zajmującego się sztuczną inteligencją bez potrzeby udziału redaktora – perspektywa, do której podchodzimy z ostrożnym optymizmem, pod warunkiem wdrożenia odpowiednich zabezpieczeń.

Sztuczna inteligencja generatywna w sztukach wizualnych i projektowaniu

Zdolność sztucznej inteligencji generatywnej do tworzenia obrazów i dzieł sztuki zawładnęła wyobraźnią opinii publicznej – od obrazów generowanych przez sztuczną inteligencję, które wygrywają konkursy artystyczne, po filmy deepfake, nieodróżnialne od prawdziwych nagrań. W domenach wizualnych modele sztucznej inteligencji, takie jak generatywne sieci adwersarskie (GAN) i modele dyfuzyjne (e.g. Stable Diffusion, Midjourney) może tworzyć oryginalne obrazy w oparciu o podpowiedzi tekstowe.Czy zatem sztuczna inteligencja może teraz pełnić rolę autonomicznego artysty lub projektanta?

Obecne możliwości (2025): AI jako asystent kreatywny

Od 2025 roku modele generatywne są w stanie tworzyć obrazy na żądanie Z imponującą wiernością. Użytkownicy mogą poprosić sztuczną inteligencję obrazu o narysowanie „średniowiecznego miasta o zachodzie słońca w stylu van Gogha” i w ciągu kilku sekund otrzymać przekonująco artystyczny obraz. Doprowadziło to do powszechnego wykorzystania sztucznej inteligencji w projektowaniu graficznym, marketingu i rozrywce do tworzenia grafik koncepcyjnych, prototypów, a w niektórych przypadkach nawet finalnych wizualizacji. W szczególności:

Projektowanie graficzne i zdjęcia stockowe: Firmy generują grafiki, ilustracje i zdjęcia stockowe na strony internetowe za pomocą sztucznej inteligencji, co zmniejsza potrzebę zamawiania każdego dzieła u artysty. Wiele zespołów marketingowych korzysta z narzędzi sztucznej inteligencji do tworzenia różnych wersji reklam lub zdjęć produktów, aby sprawdzić, co jest atrakcyjne dla konsumentów.
Sztuka i ilustracja: Poszczególni artyści współpracują ze sztuczną inteligencją, aby wspólnie wymyślać pomysły lub uzupełniać szczegóły. Na przykład, ilustrator może użyć sztucznej inteligencji do wygenerowania tła, które następnie integruje z rysowanymi przez siebie postaciami. Niektórzy twórcy komiksów eksperymentowali z panelami lub kolorami generowanymi przez sztuczną inteligencję.
Media i rozrywka: Sztuka generowana przez sztuczną inteligencję pojawiała się na okładkach magazynów i książek. Znanym przykładem była publikacja z sierpnia 2022 roku. Kosmopolityczny Okładka przedstawiała astronautę – podobno pierwszą okładkę magazynu stworzoną przez sztuczną inteligencję (DALL·E firmy OpenAI) pod kierunkiem dyrektora artystycznego. Chociaż wymagało to ludzkiej podpowiedzi i selekcji, sama grafika została wyrenderowana maszynowo.

Co najważniejsze, większość z tych obecnych zastosowań nadal wymaga ludzkiej selekcji i iteracjiSztuczna inteligencja może wygenerować dziesiątki obrazów, a człowiek wybiera najlepszy i ewentualnie go poprawia. W tym sensie sztuczna inteligencja pracuje autonomicznie, wytwarzać opcji, ale to ludzie kierują kierunkiem kreatywnym i dokonują ostatecznych wyborów. Jest niezawodny w szybkim generowaniu dużej ilości treści, ale nie gwarantuje spełnienia wszystkich wymagań za pierwszym razem. Problemy takie jak nieprawidłowe dane (e.g. Jeśli sztuczna inteligencja rysuje dłonie z nieprawidłową liczbą palców (co jest znanym dziwactwem) lub pojawiają się niezamierzone rezultaty, zazwyczaj nadzór nad jakością wydruku musi sprawować człowiek-dyrektor artystyczny.

Istnieją jednak dziedziny, w których sztuczna inteligencja zbliża się do pełnej autonomii:

Projektowanie generatywne: W dziedzinach takich jak architektura i projektowanie produktów, narzędzia sztucznej inteligencji (AI) mogą autonomicznie tworzyć prototypy projektów, które spełniają określone ograniczenia. Na przykład, biorąc pod uwagę pożądane wymiary i funkcje mebla, algorytm generatywny może wygenerować kilka wykonalnych projektów (niektóre dość niekonwencjonalne) bez ingerencji człowieka wykraczającej poza wstępne specyfikacje. Projekty te mogą być następnie bezpośrednio wykorzystywane lub udoskonalane przez ludzi. Podobnie, w inżynierii, generatywna AI może projektować części (np. komponent samolotu) zoptymalizowane pod kątem masy i wytrzymałości, tworząc nowe kształty, których człowiek mógłby nie wymyślić.
Zasoby gier wideo: Sztuczna inteligencja może automatycznie generować tekstury, modele 3D, a nawet całe poziomy gier wideo. Deweloperzy wykorzystują je do przyspieszenia tworzenia treści. Niektóre gry niezależne zaczęły wykorzystywać proceduralnie generowane grafiki, a nawet dialogi (za pomocą modeli językowych), aby tworzyć rozległe, dynamiczne światy gier z minimalną ilością zasobów tworzonych przez ludzi.
Animacja i wideo (nowe): Choć mniej dojrzała niż statyczne obrazy, generatywna sztuczna inteligencja w wideo rozwija się. Sztuczna inteligencja potrafi już generować krótkie klipy wideo lub animacje z komunikatów, choć jakość jest niespójna. Technologia deepfake – która jest generatywna – pozwala na tworzenie realistycznych zamian twarzy lub klonów głosu.W kontrolowanych warunkach studio mogłoby używać sztucznej inteligencji do automatycznego generowania tła lub animacji tłumu.

Warto zauważyć, że Gartner przewiduje, że do 2030 roku zobaczymy wielki przebój filmowy, którego 90% treści zostało wygenerowane przez sztuczną inteligencję (od scenariusza do wizualizacji) (Przykłady zastosowań generatywnej sztucznej inteligencji w przemyśle i przedsiębiorstwach). W 2025 roku jeszcze nie osiągnęliśmy tego celu – sztuczna inteligencja nie jest w stanie samodzielnie stworzyć filmu pełnometrażowego. Elementy tej układanki jednak się rozwijają: generowanie scenariusza (sztuczna inteligencja tekstu), generowanie postaci i scen (sztuczna inteligencja obrazu/wideo), dubbing (klonowanie głosu przez sztuczną inteligencję) oraz pomoc w montażu (sztuczna inteligencja może już pomagać w cięciach i przejściach).

Perspektywy na lata 2030–2035: media generowane przez sztuczną inteligencję na dużą skalę

Patrząc w przyszłość, rola generatywnej sztucznej inteligencji w sztukach wizualnych i projektowaniu ma się znacząco zwiększyć. Przewidujemy, że do 2035 roku sztuczna inteligencja stanie się główny twórca treści w wielu mediach wizualnych, często funkcjonujących przy minimalnym udziale człowieka, wykraczającym poza początkowe wytyczne. Niektóre oczekiwania:

Filmy i materiały wideo w pełni generowane przez sztuczną inteligencję: W ciągu najbliższych dziesięciu lat całkiem możliwe, że zobaczymy pierwsze filmy lub seriale, które w dużej mierze będą produkowane przez sztuczną inteligencję. Ludzie mogą zapewnić wysoki poziom reżyserii (e.g(konspekt scenariusza lub pożądany styl), a sztuczna inteligencja będzie renderować sceny, tworzyć podobizny aktorów i animować wszystko. Wczesne eksperymenty z filmami krótkometrażowymi są prawdopodobne w ciągu kilku lat, a pełnometrażowe próby pojawią się w latach 30. XXI wieku. Filmy oparte na sztucznej inteligencji mogą początkowo być niszowe (animacja eksperymentalna itp.), ale wraz z poprawą jakości mogą stać się mainstreamowe. Prognoza Gartnera dotycząca 90% udziału w filmach do 2030 roku (Przykłady zastosowań generatywnej sztucznej inteligencji w przemyśle i przedsiębiorstwach), choć ambitny, podkreśla przekonanie branży, że tworzenie treści przy użyciu sztucznej inteligencji będzie wystarczająco zaawansowane, aby udźwignąć większość ciężaru produkcji filmowej.
Automatyzacja projektowania: W dziedzinach takich jak moda czy architektura, generatywna sztuczna inteligencja prawdopodobnie będzie wykorzystywana do autonomicznego tworzenia setek koncepcji projektowych w oparciu o parametry takie jak „koszt, materiały, styl X”, pozostawiając ludziom wybór ostatecznego projektu. To zmienia obecną dynamikę: zamiast tworzyć od podstaw i ewentualnie czerpać inspirację ze sztucznej inteligencji, projektanci przyszłości będą mogli pełnić rolę kuratorów, wybierając najlepsze projekty generowane przez sztuczną inteligencję i ewentualnie je modyfikując. Do 2035 roku architekt będzie mógł wprowadzić wymagania dotyczące budynku i otrzymać kompletne plany jako sugestie od sztucznej inteligencji (wszystkie solidne pod względem konstrukcyjnym, dzięki wbudowanym zasadom inżynierii).
Tworzenie spersonalizowanych treści: Możemy zobaczyć SI tworzące wizualizacje na bieżąco dla poszczególnych użytkowników. Wyobraźmy sobie grę wideo lub doświadczenie wirtualnej rzeczywistości w 2035 roku, gdzie sceneria i postacie dostosowują się do preferencji gracza, generowane w czasie rzeczywistym przez SI. Albo spersonalizowane komiksy generowane na podstawie dnia użytkownika – autonomiczną sztuczną inteligencję „dziennika komiksowego”, która automatycznie zamienia Twój dziennik tekstowy w ilustracje każdego wieczoru.
Kreatywność multimodalna: Generatywne systemy AI są coraz bardziej multimodalne – co oznacza, że mogą obsługiwać tekst, obrazy, dźwięk itp. jednocześnie. Łącząc je, sztuczna inteligencja mogłaby przyjąć proste polecenie, takie jak „Stwórz dla mnie kampanię marketingową dla produktu X”, i generować nie tylko teksty, ale także dopasowane grafiki, a może nawet krótkie klipy promocyjne, wszystkie spójne stylistycznie. Tego rodzaju pakiet treści dostępny za jednym kliknięciem prawdopodobnie pojawi się na początku lat 30. XXI wieku.

Czy sztuczna inteligencja zastąpić ludzkich artystówTo pytanie często się pojawia. Prawdopodobnie sztuczna inteligencja przejmie znaczną część prac produkcyjnych (zwłaszcza powtarzalną lub szybko przetwarzalną grafikę potrzebną w biznesie), ale ludzka kreatywność pozostanie kluczowa dla oryginalności i innowacyjności.Do 2035 roku autonomiczna sztuczna inteligencja będzie mogła niezawodnie namalować obraz w stylu znanego artysty, ale stworzenie nowy Styl lub sztuka głęboko rezonująca kulturowo mogą nadal być mocną stroną człowieka (potencjalnie ze sztuczną inteligencją jako partnerem). Przewidujemy przyszłość, w której artyści-ludzie będą współpracować z autonomicznymi „współtwórcami” sztucznej inteligencji. Można na przykład zlecić osobistej sztucznej inteligencji ciągłe generowanie dzieł sztuki do cyfrowej galerii w domu, zapewniając stale zmieniającą się atmosferę twórczą.

Z punktu widzenia niezawodności, wizualna sztuczna inteligencja generatywna ma pod pewnymi względami łatwiejszą drogę do autonomii niż tekst: obraz może być subiektywnie „wystarczająco dobry”, nawet jeśli nie jest idealny, podczas gdy błąd rzeczowy w tekście jest bardziej problematyczny. Widzimy zatem już stosunkowo adopcja o niskim ryzyku – jeśli projekt stworzony przez sztuczną inteligencję jest brzydki lub błędny, po prostu się go nie używa, ale sam w sobie nie powoduje on żadnych szkód. Oznacza to, że w latach 30. XXI wieku firmy mogą bez obaw pozwolić sztucznej inteligencji na tworzenie projektów bez nadzoru i angażować ludzi tylko wtedy, gdy potrzebne jest coś naprawdę nowatorskiego lub ryzykownego.

Podsumowując, oczekuje się, że do 2035 roku generatywna sztuczna inteligencja stanie się potężnym twórcą treści wizualnych, prawdopodobnie odpowiedzialnym za znaczną część obrazów i mediów wokół nas. Będzie niezawodnie generować treści na potrzeby rozrywki, designu i codziennej komunikacji. Autonomiczny artysta jest na horyzoncie – choć czy sztuczna inteligencja jest postrzegana jako… twórczy lub po prostu bardzo inteligentnego narzędzia – to temat do dyskusji, który będzie się rozwijał, gdy jego produkty staną się nieodróżnialne od tych wytworzonych przez człowieka.

Generatywna sztuczna inteligencja w rozwoju oprogramowania (kodowanie)

Tworzenie oprogramowania może wydawać się zadaniem wysoce analitycznym, ale ma też w sobie element kreatywny – pisanie kodu to w gruncie rzeczy tworzenie tekstu w języku strukturalnym. Współczesne generatywne AI, zwłaszcza modele języków o dużej objętości, okazały się bardzo sprawne w kodowaniu. Narzędzia takie jak GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer i inne działają jak programiści parzyści, sugerując fragmenty kodu, a nawet całe funkcje w miarę pisania kodu przez programistów. Jak daleko może to zajść w kierunku programowania autonomicznego?

Obecne możliwości (2025): AI jako drugi pilot kodowania

Do 2025 roku generatory kodu AI stały się powszechne w wielu procesach pracy programistów. Narzędzia te potrafią automatycznie uzupełniać linie kodu, generować szablony (takie jak standardowe funkcje czy testy), a nawet pisać proste programy na podstawie opisu w języku naturalnym. Co najważniejsze, działają one pod nadzorem programisty – programista analizuje i integruje sugestie AI.

Kilka aktualnych faktów i liczb:

Do końca 2023 r. ponad połowa profesjonalnych programistów wdrożyła asystentów kodowania opartych na sztucznej inteligencji (Kodowanie na drugim pilocie: dane z 2023 r. wskazują na presję na spadek jakości kodu (w tym prognozy na 2024 r.) – GitClear), co wskazuje na szybkie wdrożenie. GitHub Copilot, jedno z pierwszych powszechnie dostępnych narzędzi, generuje średnio 30–40% kodu w projektach, w których jest używane (Kodowanie nie jest już FOSĄ. 46% kodów na GitHubie jest już...). Oznacza to, że sztuczna inteligencja już pisze znaczną część kodu, chociaż steruje nim i go weryfikuje człowiek.
Te narzędzia AI doskonale sprawdzają się w zadaniach takich jak pisanie powtarzalnego kodu (e.g., klasy modeli danych, metody getter/setter), konwersję jednego języka programowania na inny lub tworzenie prostych algorytmów przypominających przykłady szkoleniowe. Na przykład, programista może dodać komentarz „// funkcja sortująca listę użytkowników według nazwy”, a sztuczna inteligencja niemal natychmiast wygeneruje odpowiednią funkcję sortującą.
Pomagają również w naprawianie błędów i wyjaśnienia:programiści mogą wkleić komunikat o błędzie, a sztuczna inteligencja może zasugerować rozwiązanie lub zapytać: „Co robi ten kod?” i otrzymać wyjaśnienie w języku naturalnym. Jest to w pewnym sensie autonomiczne (sztuczna inteligencja może samodzielnie diagnozować problemy), ale to człowiek decyduje, czy zastosować rozwiązanie.
Co ważne, obecni asystenci kodowania AI nie są nieomylni. Mogą sugerować kod niebezpieczny lub taki, który… prawie Rozwiązuje problem, ale ma subtelne błędy. Dlatego najlepszą praktyką jest dziś utrzymywać człowieka w pętli – programista testuje i debuguje kod napisany przez sztuczną inteligencję tak samo, jak kod napisany przez człowieka. W regulowanych branżach lub w oprogramowaniu o znaczeniu krytycznym (takim jak systemy medyczne czy lotnicze) każdy wkład w sztuczną inteligencję podlega rygorystycznej kontroli.

Żaden popularny system oprogramowania nie jest obecnie wdrożony w całości przez sztuczną inteligencję od podstaw bez nadzoru programistów. Pojawiają się jednak pewne autonomiczne lub półautonomiczne zastosowania:

Automatycznie generowane testy jednostkowe: Sztuczna inteligencja może analizować kod i tworzyć testy jednostkowe obejmujące różne przypadki. Framework testowy może autonomicznie generować i uruchamiać te testy napisane przez sztuczną inteligencję w celu wykrycia błędów, uzupełniając testy napisane przez ludzi.
Platformy low-code/no-code ze sztuczną inteligencją: Niektóre platformy pozwalają osobom niebędącym programistami na opisanie tego, czego chcą (e.g„zbuduj stronę internetową z formularzem kontaktowym i bazą danych do zapisywania wpisów”), a system generuje kod. Choć proces jest wciąż na wczesnym etapie, wskazuje on na przyszłość, w której sztuczna inteligencja będzie mogła autonomicznie tworzyć oprogramowanie do standardowych zastosowań.
Skryptowanie i kod klejący: Automatyzacja IT często wiąże się z pisaniem skryptów łączących systemy. Narzędzia AI często generują te małe skrypty automatycznie. Na przykład, pisząc skrypt do analizy pliku dziennika i wysyłania alertów e-mail – sztuczna inteligencja może wygenerować działający skrypt z minimalną lub zerową edycją.

Perspektywy na lata 2030–2035: w kierunku „samorozwoju” oprogramowania

Oczekuje się, że w następnej dekadzie generatywna sztuczna inteligencja przejmie większą część obowiązków związanych z kodowaniem, zbliżając się do w pełni autonomicznego tworzenia oprogramowania dla niektórych klas projektów. Niektóre przewidywane kierunki rozwoju:

Pełna implementacja funkcji: Przewidujemy, że do 2030 roku sztuczna inteligencja będzie w stanie kompleksowo wdrażać proste funkcje aplikacji. Menedżer produktu mógłby opisać funkcję prostym językiem („Użytkownicy powinni mieć możliwość zresetowania hasła za pomocą linku e-mail”), a sztuczna inteligencja mogłaby wygenerować niezbędny kod (formularz front-end, logikę back-end, aktualizację bazy danych, wysyłkę e-maili) i zintegrować go z bazą kodu. Sztuczna inteligencja działałaby w praktyce jak początkujący programista, który potrafi przestrzegać specyfikacji. Inżynier mógłby jedynie przeprowadzić przegląd kodu i testy. Wraz ze wzrostem niezawodności sztucznej inteligencji, przegląd kodu może stać się, o ile w ogóle, jedynie pobieżnym.
Autonomiczna konserwacja kodu: Istotną częścią inżynierii oprogramowania jest nie tylko pisanie nowego kodu, ale także jego aktualizacja – naprawianie błędów, poprawa wydajności i dostosowywanie się do nowych wymagań. Przyszli programiści AI prawdopodobnie będą w tym mistrzami. Mając bazę kodu i dyrektywę („nasza aplikacja się zawiesza, gdy zbyt wielu użytkowników loguje się jednocześnie”), AI może zlokalizować problem (np. błąd współbieżności) i go naprawić. Do 2035 roku systemy AI będą mogły automatycznie obsługiwać rutynowe zgłoszenia konserwacyjne z dnia na dzień, pełniąc rolę niestrudzonego zespołu konserwacyjnego systemów oprogramowania.
Integracja i wykorzystanie API: W miarę jak coraz więcej systemów oprogramowania i interfejsów API zawiera dokumentację zrozumiałą dla sztucznej inteligencji, agent AI mógłby samodzielnie ustalić, jak połączyć System A z Usługą B, pisząc kod łączący. Na przykład, jeśli firma chce zsynchronizować swój wewnętrzny system HR z nowym interfejsem API do obsługi płac, może zlecić sztucznej inteligencji „umożliwienie im komunikacji”, a ta napisze kod integracyjny po zapoznaniu się ze specyfikacją obu systemów.
Jakość i optymalizacja: Przyszłe modele generowania kodu prawdopodobnie będą obejmować pętle sprzężenia zwrotnego w celu sprawdzenia, czy kod działa (e.g.(uruchamianie testów lub symulacji w piaskownicy). Oznacza to, że sztuczna inteligencja mogłaby nie tylko pisać kod, ale także samodzielnie go korygować, testując. Do 2035 roku moglibyśmy sobie wyobrazić sztuczną inteligencję, która po otrzymaniu zadania będzie iterować swój kod, aż wszystkie testy zakończą się sukcesem – proces, którego człowiek mógłby nie musieć monitorować wiersz po wierszu. To znacznie zwiększyłoby zaufanie do autonomicznie generowanego kodu.

Można sobie wyobrazić scenariusz do 2035 roku, w którym niewielki projekt oprogramowania – na przykład dedykowana aplikacja mobilna dla firmy – mógłby być rozwijany w dużej mierze przez agenta AI otrzymującego ogólne instrukcje. W takim scenariuszu „programista” pełni raczej rolę kierownika projektu lub walidatora, określając wymagania i ograniczenia (bezpieczeństwo, wytyczne stylistyczne) i pozwalając sztucznej inteligencji wykonać ciężką pracę związaną z kodowaniem.

Jednak w przypadku złożonego, wielkoskalowego oprogramowania (systemy operacyjne, zaawansowane algorytmy sztucznej inteligencji itp.) eksperci nadal będą głęboko zaangażowani. Kreatywne rozwiązywanie problemów i projektowanie architektury oprogramowania prawdopodobnie pozostaną przez jakiś czas w gestii człowieka. Sztuczna inteligencja może wykonywać wiele zadań związanych z kodowaniem, ale podejmowanie decyzji Co Zbudowanie i zaprojektowanie całościowej struktury stanowi odrębne wyzwanie. Niemniej jednak, wraz ze współpracą generatywnej sztucznej inteligencji (AI) – wielu agentów AI obsługujących różne komponenty systemu – możliwe jest, że będą oni mogli w pewnym stopniu współprojektować architektury (na przykład jedna AI proponuje projekt systemu, inna go krytykuje, a następnie iterują, a człowiek nadzoruje proces).

Główną oczekiwaną korzyścią ze stosowania sztucznej inteligencji w kodowaniu jest zwiększenie produktywnościGartner przewiduje, że do 2028 r. aż 90% inżynierów oprogramowania będzie korzystać z asystentów kodu opartych na sztucznej inteligencji (w porównaniu z niecałymi 15% w 2024 r.) (GitHub Copilot na szczycie raportu badawczego na temat asystentów kodu AI — Visual Studio MagazineSugeruje to, że osoby odstające od normy – niekorzystające ze sztucznej inteligencji – będą nieliczne. Możemy również zaobserwować niedobór programistów w niektórych obszarach, który zostanie złagodzony przez sztuczną inteligencję wypełniającą luki; zasadniczo każdy programista może zdziałać znacznie więcej z pomocą sztucznej inteligencji, która może samodzielnie tworzyć kod.

Zaufanie pozostanie kwestią kluczową. Nawet w 2035 roku organizacje będą musiały zadbać o bezpieczeństwo autonomicznie generowanego kodu (sztuczna inteligencja nie może wprowadzać luk w zabezpieczeniach) i zgodność z normami prawnymi/etycznymi (e.g., AI nie zawiera plagiatowanego kodu z biblioteki open-source bez odpowiedniej licencji). Oczekujemy ulepszonych narzędzi do zarządzania AI, które będą weryfikować i śledzić pochodzenie kodu napisanego przez AI, co umożliwi bardziej autonomiczne kodowanie bez ryzyka.

Podsumowując, do połowy lat 30. XXI wieku generatywna sztuczna inteligencja prawdopodobnie zajmie się lwią częścią kodowania rutynowych zadań programistycznych i znacząco wesprze w zadaniach złożonych. Cykl życia oprogramowania będzie znacznie bardziej zautomatyzowany – od wymagań do wdrożenia – a sztuczna inteligencja potencjalnie będzie generować i wdrażać zmiany w kodzie automatycznie. Ludzcy programiści będą koncentrować się bardziej na logice wysokiego poziomu, doświadczeniu użytkownika i nadzorze, podczas gdy agenci sztucznej inteligencji będą dopracowywać szczegóły implementacji.

Generatywna sztuczna inteligencja w obsłudze klienta i wsparciu

Jeśli ostatnio korzystałeś z czatu obsługi klienta online, istnieje duże prawdopodobieństwo, że przynajmniej przez część rozmowy po drugiej stronie znajdowała się sztuczna inteligencja. Obsługa klienta to domena idealna do automatyzacji przez sztuczną inteligencję: polega ona na odpowiadaniu na zapytania użytkowników, co generatywna sztuczna inteligencja (zwłaszcza modele konwersacyjne) potrafi robić całkiem dobrze, i często korzysta ze skryptów lub artykułów z bazy wiedzy, których sztuczna inteligencja potrafi się nauczyć. Jak autonomicznie sztuczna inteligencja może obsługiwać klientów?

Obecne możliwości (2025): Chatboty i wirtualni agenci na pierwszej linii frontu

Obecnie wiele organizacji wdraża Chatboty oparte na sztucznej inteligencji jako pierwszy punkt kontaktu w obsłudze klienta. Rozciągają się one od prostych botów opartych na regułach („Naciśnij 1, aby otrzymać fakturę, 2, aby uzyskać wsparcie…”) po zaawansowane generatywne chatboty oparte na sztucznej inteligencji, które potrafią interpretować pytania o dowolnej formie i odpowiadać na nie w formie konwersacji.Najważniejsze punkty:

Obsługa często zadawanych pytań: Agenci AI doskonale radzą sobie z odpowiadaniem na często zadawane pytania, udzielaniem informacji (godziny otwarcia sklepu, zasady zwrotów, sposoby rozwiązywania znanych problemów) i prowadzeniem użytkowników przez standardowe procedury. Na przykład, chatbot AI dla banku może autonomicznie pomóc użytkownikowi sprawdzić saldo konta, zresetować hasło lub wyjaśnić, jak złożyć wniosek o pożyczkę, bez pomocy człowieka.
Rozumienie języka naturalnego: Nowoczesne modele generatywne pozwalają na bardziej płynną i „ludzką” interakcję. Klienci mogą wpisać pytanie własnymi słowami, a sztuczna inteligencja zazwyczaj rozumie intencję. Firmy zgłaszają, że dzisiejsi agenci AI są o wiele bardziej satysfakcjonujący dla klientów niż toporne boty sprzed kilku lat – prawie połowa klientów uważa obecnie, że agenci AI potrafią być empatyczni i skutecznie rozwiązywać problemy (59 statystyk obsługi klienta AI na rok 2025), co pokazuje rosnące zaufanie do usług opartych na sztucznej inteligencji.
Wsparcie wielokanałowe: Sztuczna inteligencja nie ogranicza się tylko do czatów. Asystenci głosowi (np. telefoniczne systemy IVR z obsługą sztucznej inteligencji) zaczynają obsługiwać połączenia, a sztuczna inteligencja może również tworzyć odpowiedzi e-mail na zapytania klientów, które mogą zostać wysłane automatycznie, jeśli zostaną uznane za trafne.
Kiedy wkraczają ludzie: Zazwyczaj, jeśli sztuczna inteligencja się pogubi lub pytanie jest zbyt złożone, przekaże je człowiekowi. Obecne systemy radzą sobie z tym dobrze. znając swoje ograniczenia W wielu przypadkach. Na przykład, jeśli klient zapyta o coś nietypowego lub okaże frustrację („Kontaktuję się z tobą już trzeci raz i jestem bardzo zdenerwowany…”), sztuczna inteligencja może to oznaczyć, aby człowiek przejął kontrolę. Próg przejęcia jest ustalany przez firmy, aby zrównoważyć wydajność z zadowoleniem klienta.

Wiele firm zgłosiło, że znaczną część interakcji rozwiązuje wyłącznie sztuczna inteligencja. Według badań branżowych, obecnie około 70-80% rutynowych zapytań klientów może być obsługiwanych przez chatboty oparte na sztucznej inteligencji, a około 40% interakcji firm z klientami w różnych kanałach jest już zautomatyzowanych lub wspomaganych przez sztuczną inteligencję (52 statystyki obsługi klienta AI, które warto znać – Plivo). Globalny indeks wdrażania sztucznej inteligencji IBM (2022) wskazał, że do 2025 r. 80% firm będzie korzystać z chatbotów opartych na sztucznej inteligencji do obsługi klienta lub planuje to zrobić.

Ciekawym zjawiskiem jest to, że sztuczna inteligencja nie tylko odpowiada klientom, ale proaktywne pomaganie agentom ludzkim W czasie rzeczywistym. Na przykład, podczas czatu na żywo lub rozmowy, sztuczna inteligencja może słuchać i natychmiast udzielać konsultantowi sugerowanych odpowiedzi lub istotnych informacji. To zaciera granicę autonomii – sztuczna inteligencja nie jest sama w kontakcie z klientem, ale aktywnie uczestniczy w jego obsłudze bez wyraźnego zapytania ze strony człowieka. W efekcie działa jako autonomiczny doradca konsultanta.

Perspektywy na lata 2030–2035: Interakcje z klientami w dużej mierze oparte na sztucznej inteligencji

Przewiduje się, że do 2030 roku większość interakcji z obsługą klienta będzie realizowana za pomocą sztucznej inteligencji, a wiele z nich będzie w całości obsługiwanych przez sztuczną inteligencję od początku do końca. Prognozy i trendy potwierdzające tę tezę:

Rozwiązane zapytania o wyższej złożoności: W miarę jak modele sztucznej inteligencji integrują rozległą wiedzę i usprawniają rozumowanie, będą w stanie obsługiwać bardziej złożone prośby klientów. Zamiast po prostu odpowiadać na pytanie „Jak zwrócić produkt?”, sztuczna inteligencja przyszłości będzie mogła obsługiwać wieloetapowe problemy, takie jak „Nie mam internetu, próbowałem zrestartować komputer, czy możesz pomóc?”, diagnozując problem poprzez dialog, prowadząc klienta przez zaawansowane procedury rozwiązywania problemów i tylko wtedy, gdy wszystko inne zawiedzie, umawiając wizytę technika – zadania, które dziś prawdopodobnie wymagałyby pomocy człowieka. W obsłudze klienta w służbie zdrowia sztuczna inteligencja mogłaby kompleksowo obsługiwać umawianie wizyt pacjentów lub zapytania dotyczące ubezpieczeń.
Rozwiązanie usługi typu end-to-end: Możemy zobaczyć, że sztuczna inteligencja nie tylko będzie mówić klientowi, co ma robić, ale także robię to w imieniu klienta w systemach zaplecza. Na przykład, jeśli klient powie: „Chcę zmienić lot na przyszły poniedziałek i dodać kolejny bagaż”, agent AI w 2030 roku mógłby bezpośrednio połączyć się z systemem rezerwacji linii lotniczych, dokonać zmiany, przetworzyć płatność za bagaż i potwierdzić klientowi – wszystko autonomicznie. AI staje się agentem oferującym pełną obsługę, a nie tylko źródłem informacji.
Wszechobecni agenci AI: Firmy prawdopodobnie wdrożą sztuczną inteligencję we wszystkich punktach styku z klientem – telefonie, czacie, e-mailu i mediach społecznościowych. Wielu klientów może nawet nie zdawać sobie sprawy, czy rozmawiają ze sztuczną inteligencją, czy z człowiekiem, zwłaszcza że głosy sztucznej inteligencji stają się bardziej naturalne, a odpowiedzi na czacie bardziej kontekstowe. Do 2035 roku kontakt z obsługą klienta może często oznaczać interakcję z inteligentną sztuczną inteligencją, która pamięta poprzednie interakcje, rozumie preferencje i dostosowuje się do tonu – w zasadzie jest to spersonalizowany wirtualny konsultant dla każdego klienta.
Podejmowanie decyzji przez sztuczną inteligencję w interakcjach: Poza odpowiadaniem na pytania, sztuczna inteligencja zacznie podejmować decyzje, które obecnie wymagają zgody przełożonego. Na przykład, obecnie konsultant może potrzebować zgody przełożonego, aby zaoferować zwrot pieniędzy lub specjalną zniżkę, aby uspokoić niezadowolonego klienta. W przyszłości decyzje te, w określonych granicach, mogłyby zostać powierzone sztucznej inteligencji, w oparciu o obliczoną wartość klienta w całym cyklu jego życia (CV) i analizę sentymentu. Badanie przeprowadzone przez Futurum/IBM prognozowało, że do 2030 roku około 69% decyzji podejmowanych podczas interakcji z klientami w czasie rzeczywistym będzie podejmowanych przez inteligentne maszyny (Aby na nowo wyobrazić sobie przejście na CX, marketerzy muszą wykonać te 2 czynności) – w praktyce sztuczna inteligencja decyduje o najlepszym sposobie działania w interakcji.
100% zaangażowania sztucznej inteligencji: W jednym z raportów sugeruje się, że sztuczna inteligencja ostatecznie odegra rolę w każdy interakcja z klientem (59 statystyk obsługi klienta AI na rok 2025), zarówno z przodu, jak i w tle. Może to oznaczać, że nawet jeśli człowiek wchodzi w interakcję z klientem, będzie mu pomagała sztuczna inteligencja (udzielając sugestii, pobierając informacje). Alternatywnie, interpretacja jest taka, że żadne pytanie klienta nie pozostanie bez odpowiedzi – nawet jeśli ludzie są offline, sztuczna inteligencja jest zawsze obecna.

Do roku 2035 możemy się spodziewać, że ludzcy agenci obsługi klienta będą specjalizować się wyłącznie w najbardziej delikatnych i wymagających dużej ingerencji sytuacjach (e.g., klientów VIP lub złożonego rozwiązywania reklamacji, wymagającego ludzkiej empatii). Regularne zapytania – od bankowości, przez handel detaliczny, po wsparcie techniczne – mogłyby być obsługiwane przez flotę agentów AI pracujących 24/7, nieustannie ucząc się na podstawie każdej interakcji. Ta zmiana mogłaby sprawić, że obsługa klienta byłaby bardziej spójna i natychmiastowa, ponieważ AI nie każe ludziom czekać na połączenie i teoretycznie może wykonywać wiele zadań jednocześnie, aby obsłużyć nieograniczoną liczbę klientów.

Wizja ta wiąże się z wyzwaniami do pokonania: sztuczna inteligencja musi być niezwykle odporna na nieprzewidywalność ludzkich klientów. Musi radzić sobie ze slangiem, złością, dezorientacją i nieskończoną różnorodnością sposobów komunikacji. Wymaga również aktualnej wiedzy (nie ma sensu, jeśli informacje AI są nieaktualne). Inwestując w integrację sztucznej inteligencji z firmowymi bazami danych (w celu uzyskania informacji w czasie rzeczywistym o zamówieniach, awariach itp.), można pokonać te przeszkody.

Z etycznego punktu widzenia firmy będą musiały zdecydować, kiedy ujawnić, że „rozmawiasz ze sztuczną inteligencją”, i zapewnić uczciwość (sztuczna inteligencja nie traktuje niektórych klientów w sposób odmienny i negatywny z powodu tendencyjnego szkolenia). Zakładając, że te kwestie są zarządzane, argument biznesowy jest silny: obsługa klienta z wykorzystaniem sztucznej inteligencji może radykalnie obniżyć koszty i skrócić czas oczekiwania.Prognozuje się, że do 2030 r. rynek sztucznej inteligencji w obsłudze klienta wzrośnie do dziesiątek miliardów dolarów (Raport rynkowy dotyczący sztucznej inteligencji w obsłudze klienta 2025-2030: Studium przypadku) (Jak generatywna sztuczna inteligencja wspomaga logistykę | Ryder) w miarę jak organizacje inwestują w te możliwości.

Podsumowując, spodziewaj się przyszłości, w której autonomiczna obsługa klienta oparta na sztucznej inteligencji jest normąUzyskanie pomocy często będzie oznaczać interakcję z inteligentną maszyną, która może szybko rozwiązać problem. Ludzie nadal będą nadzorować i obsługiwać przypadki skrajne, ale bardziej jako przełożeni zespołu AI. Rezultatem może być szybsza, bardziej spersonalizowana obsługa klientów – pod warunkiem, że sztuczna inteligencja będzie odpowiednio przeszkolona i monitorowana, aby zapobiec frustracjom związanym z kontaktami z „infolinią robotów” z przeszłości.

Sztuczna inteligencja generatywna w opiece zdrowotnej i medycynie

Opieka zdrowotna to dziedzina, w której stawka jest wysoka. Myśl o sztucznej inteligencji działającej bez nadzoru człowieka w medycynie budzi zarówno entuzjazm (ze względu na wydajność i zasięg), jak i ostrożność (ze względów bezpieczeństwa i empatii). Generatywna sztuczna inteligencja zaczęła zdobywać popularność w takich obszarach jak analiza obrazowania medycznego, dokumentacja kliniczna, a nawet odkrywanie leków. Co może ona zrobić samodzielnie?

Obecne możliwości (2025): Wspieranie lekarzy, a nie ich zastępowanie

Obecnie sztuczna inteligencja generatywna w opiece zdrowotnej służy przede wszystkim jako potężny asystent do personelu medycznego, a nie do autonomicznego decydenta. Na przykład:

Dokumentacja medyczna: Jednym z najskuteczniejszych wdrożeń sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej jest pomoc lekarzom w wypełnianiu dokumentów. Modele języka naturalnego mogą transkrybować wizyty pacjentów i generować notatki kliniczne lub wypisy ze szpitala. Firmy zatrudniają „skryptorów AI”, którzy słuchają podczas badania (przez mikrofon) i automatycznie tworzą wersję roboczą notatek z wizyty, które lekarz może przejrzeć. Oszczędza to lekarzom czas poświęcany na pisanie. Niektóre systemy automatycznie uzupełniają nawet fragmenty elektronicznej dokumentacji medycznej. Można to zrobić przy minimalnej interwencji – lekarz jedynie poprawia drobne błędy w wersji roboczej, co oznacza, że pisanie notatek jest w dużej mierze autonomiczne.
Radiologia i obrazowanie: Sztuczna inteligencja, w tym modele generatywne, może analizować zdjęcia rentgenowskie, rezonans magnetyczny i tomografię komputerową w celu wykrywania anomalii (takich jak guzy czy złamania). W 2018 roku FDA zatwierdziła system sztucznej inteligencji do autonomicznego wykrywania retinopatii cukrzycowej (choroby oczu) na obrazach siatkówki – co istotne, został on upoważniony do podejmowania decyzji bez konsultacji ze specjalistą w tym konkretnym kontekście badań przesiewowych. System ten nie był generatywnym systemem sztucznej inteligencji, ale pokazuje, że organy regulacyjne zezwoliły na autonomiczne diagnozowanie za pomocą sztucznej inteligencji w ograniczonych przypadkach. Modele generatywne odgrywają rolę w tworzeniu kompleksowych raportów. Na przykład, sztuczna inteligencja może analizować zdjęcie rentgenowskie klatki piersiowej i sporządzić raport radiologa „Brak ostrych objawów. Płuca czyste. Serce w normie”. Radiolog po prostu potwierdza i podpisuje. W niektórych rutynowych przypadkach te raporty mogłyby zostać opublikowane bez poprawek, jeśli radiolog zaufa sztucznej inteligencji i przeprowadzi jedynie szybką kontrolę.
Kontrolery objawów i wirtualne pielęgniarki: Generatywne chatboty oparte na sztucznej inteligencji są wykorzystywane jako narzędzia do weryfikacji objawów na pierwszej linii frontu. Pacjenci mogą wprowadzać swoje objawy i otrzymywać porady (e.g., „To może być zwykłe przeziębienie; odpoczywaj i pij płyny, ale skonsultuj się z lekarzem, jeśli wystąpi X lub Y.”). Aplikacje takie jak Babylon Health wykorzystują sztuczną inteligencję do udzielania rekomendacji. Obecnie są one zazwyczaj przedstawiane jako porady informacyjne, a nie ostateczne porady medyczne, i zachęcają do dalszej konsultacji z lekarzem w przypadku poważnych problemów.
Odkrywanie leków (chemia generatywna): Generatywne modele sztucznej inteligencji mogą proponować nowe struktury molekularne leków. To bardziej dziedzina badań niż opieki nad pacjentem.Te sztuczne inteligencje działają autonomicznie, proponując tysiące potencjalnych związków o pożądanych właściwościach, które następnie chemicy analizują i testują w laboratorium. Firmy takie jak Insilico Medicine wykorzystały sztuczną inteligencję do tworzenia nowych kandydatów na leki w znacznie krótszym czasie. Chociaż nie ma to bezpośredniej interakcji z pacjentami, jest to przykład autonomicznego tworzenia przez sztuczną inteligencję rozwiązań (projektów cząsteczek), których znalezienie zajęłoby ludziom znacznie więcej czasu.
Operacje opieki zdrowotnej: Sztuczna inteligencja pomaga optymalizować harmonogramy, zarządzanie dostawami i inne aspekty logistyczne w szpitalach. Na przykład, model generatywny może symulować przepływ pacjentów i sugerować zmiany w harmonogramie, aby skrócić czas oczekiwania. Choć nie jest to tak widoczne, są to decyzje, które sztuczna inteligencja może podejmować przy minimalnych zmianach wprowadzanych ręcznie.

Ważne jest, aby to stwierdzić od 2025 r. żaden szpital nie pozwoli sztucznej inteligencji na samodzielne podejmowanie ważnych decyzji medycznych lub zabiegów bez zgody człowieka. Diagnoza i planowanie leczenia pozostają w rękach człowieka, a sztuczna inteligencja zapewnia im wsparcie. Zaufanie wymagane, aby sztuczna inteligencja mogła w pełni autonomicznie powiedzieć pacjentowi: „Masz raka” lub przepisać leki, nie jest jeszcze wystarczające i nie powinno być dostępne bez gruntownej walidacji. Specjaliści medyczni wykorzystują sztuczną inteligencję jako drugą parę oczu lub narzędzie oszczędzające czas, ale to ona weryfikuje kluczowe dane wyjściowe.

Perspektywy na lata 2030–2035: sztuczna inteligencja jako współpracownik lekarza (a może pielęgniarki lub farmaceuty)

Oczekujemy, że w nadchodzącej dekadzie sztuczna inteligencja generatywna będzie autonomicznie wykonywać więcej rutynowych zadań klinicznych i zwiększy zasięg usług opieki zdrowotnej:

Zautomatyzowane wstępne diagnozy: Do 2030 roku sztuczna inteligencja będzie w stanie niezawodnie przeprowadzać wstępną analizę wielu powszechnych schorzeń. Wyobraźmy sobie system sztucznej inteligencji w klinice, który odczytuje objawy pacjenta, historię choroby, a nawet jego ton głosu i mimikę twarzy za pomocą kamery, a następnie proponuje diagnozę i zaleca badania – wszystko to, zanim lekarz w ogóle przyjmie pacjenta. Lekarz może wówczas skupić się na potwierdzeniu i omówieniu diagnozy. W telemedycynie pacjent mógłby najpierw porozmawiać z SI, która zawęża problem (e.g., prawdopodobna infekcja zatok w porównaniu z czymś poważniejszym) i w razie potrzeby łączy ich z lekarzem. Organy regulacyjne mogą zezwolić sztucznej inteligencji na oficjalnie diagnozować pewne mniej poważne schorzenia bez nadzoru człowieka, jeśli okażą się niezwykle dokładne – na przykład sztuczna inteligencja mogłaby zdiagnozować prostą infekcję ucha na podstawie obrazu otoskopowego.
Osobiste monitory zdrowia: Wraz z upowszechnieniem się urządzeń noszonych (smartwatchy, czujników monitorujących stan zdrowia), sztuczna inteligencja będzie stale monitorować pacjentów i autonomicznie ostrzegać o problemach. Na przykład, do 2035 roku sztuczna inteligencja Twojego urządzenia noszonego będzie mogła wykryć nieprawidłowy rytm serca i autonomicznie zaplanować pilną wirtualną konsultację, a nawet wezwać karetkę, jeśli wykryje objawy zawału serca lub udaru. Wkracza to w obszar autonomicznych decyzji – decydowania o tym, czy sytuacja jest nagła i działania – co jest prawdopodobnym i ratującym życie zastosowaniem sztucznej inteligencji.
Zalecenia dotyczące leczenia: Generatywna sztuczna inteligencja, wyszkolona w oparciu o literaturę medyczną i dane pacjentów, może sugerować spersonalizowane plany leczenia. Do 2030 roku, w przypadku złożonych chorób, takich jak nowotwory, systemy diagnozowania nowotworów oparte na sztucznej inteligencji mogłyby analizować geny pacjenta i jego historię medyczną, a następnie autonomicznie opracowywać zalecany schemat leczenia (plan chemioterapii, dobór leków). Lekarze-ludzie analizowaliby te plany, ale z czasem, w miarę wzrostu zaufania, mogliby zacząć akceptować plany generowane przez sztuczną inteligencję, szczególnie w przypadku rutynowych przypadków, dostosowując je tylko w razie potrzeby.
Wirtualne pielęgniarki i opieka domowa: Sztuczna inteligencja, która potrafi rozmawiać i udzielać porad medycznych, mogłaby zająć się wieloma sprawami związanymi z monitorowaniem opieki długoterminowej i opieki nad pacjentami.Na przykład pacjenci w domu z chorobami przewlekłymi mogliby codziennie raportować dane do asystenta pielęgniarskiego opartego na sztucznej inteligencji, który udzielałby porad („Masz nieco wysoki poziom cukru we krwi, rozważ dostosowanie wieczornej przekąski”) i włączał pielęgniarkę tylko wtedy, gdy odczyty wykraczają poza zakres lub pojawiają się problemy. Ta sztuczna inteligencja mogłaby działać w dużej mierze autonomicznie pod zdalnym nadzorem lekarza.
Obrazowanie medyczne i analiza laboratoryjna – w pełni zautomatyzowane systemy: Do 2035 roku odczytywanie skanów medycznych w niektórych dziedzinach może być wykonywane głównie przez sztuczną inteligencję. Radiolodzy będą nadzorować systemy sztucznej inteligencji i zajmować się skomplikowanymi przypadkami, ale większość prawidłowych skanów (które rzeczywiście są prawidłowe) będzie mogła być „odczytywana” i zatwierdzana bezpośrednio przez sztuczną inteligencję. Podobnie, analiza preparatów histopatologicznych (na przykład wykrywanie komórek nowotworowych w biopsji) mogłaby być przeprowadzana autonomicznie w ramach wstępnego badania przesiewowego, co znacznie przyspieszyłoby uzyskiwanie wyników laboratoryjnych.
Odkrywanie leków i badania kliniczne: Sztuczna inteligencja prawdopodobnie zaprojektuje nie tylko cząsteczki leków, ale także wygeneruje syntetyczne dane pacjentów na potrzeby badań klinicznych lub znajdzie optymalnych kandydatów do badań. Może autonomicznie przeprowadzać wirtualne badania (symulując reakcję pacjentów), aby zawęzić opcje przed rozpoczęciem rzeczywistych badań klinicznych. Pozwoli to na szybsze wprowadzanie leków na rynek z mniejszą liczbą eksperymentów prowadzonych przez ludzi.

Wizja Lekarz AI Całkowite zastąpienie lekarza-człowieka jest wciąż dość odległe i pozostaje kontrowersyjne. Oczekuje się, że nawet do 2035 roku sztuczna inteligencja będzie pełnić rolę kolega z pracy dla lekarzy, a nie zastępować ludzkiego dotyku. Złożona diagnoza często wymaga intuicji, etyki i rozmów, aby zrozumieć kontekst pacjenta – obszary, w których lekarze-ludzie przodują. Mimo to, sztuczna inteligencja mogłaby zająć się, powiedzmy, 80% rutynowej pracy: papierkową robotą, prostymi przypadkami, monitorowaniem itp., pozwalając klinicystom skupić się na trudnych 20% i relacjach z pacjentami.

Istnieją istotne przeszkody: regulacje prawne dotyczące autonomicznej sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej są rygorystyczne (i słusznie). Systemy sztucznej inteligencji będą wymagały szeroko zakrojonej walidacji klinicznej. Możemy być świadkami stopniowej akceptacji – e.g., sztuczna inteligencja może autonomicznie diagnozować i leczyć pacjentów w obszarach o niedostatecznym dostępie do lekarzy, co ma na celu rozszerzenie dostępu do opieki zdrowotnej (wyobraźmy sobie „klinikę AI” w odległej wiosce do 2030 r., która będzie działać pod okresowym nadzorem telemedycznym lekarza z miasta).

Kwestie etyczne są niezwykle istotne. Odpowiedzialność (jeśli autonomiczna sztuczna inteligencja popełni błąd w diagnozie, kto ponosi odpowiedzialność?), świadoma zgoda (pacjenci muszą wiedzieć, czy sztuczna inteligencja jest zaangażowana w ich opiekę) oraz zapewnienie równości (sztuczna inteligencja działa dobrze dla wszystkich grup społecznych, unikając stronniczości) to wyzwania, z którymi trzeba się zmierzyć. Zakładając, że te kwestie zostaną rozwiązane, do połowy lat 30. XXI wieku generatywna sztuczna inteligencja mogłaby zostać wpleciona w strukturę opieki zdrowotnej, wykonując wiele zadań, odciążając ludzkich świadczeniodawców i potencjalnie docierając do pacjentów, którzy obecnie mają ograniczony dostęp.

Podsumowując, do 2035 roku opieka zdrowotna prawdopodobnie będzie w pełni zintegrowana ze sztuczną inteligencją, ale głównie w ukryciu lub w rolach pomocniczych. Będziemy ufać sztucznej inteligencji, zrobić wiele samodzielnie – odczytywać skany, monitorować parametry życiowe, tworzyć plany – ale z siatką bezpieczeństwa ludzkiego nadzoru, która nadal będzie działać w przypadku kluczowych decyzji. Rezultatem może być bardziej wydajny i responsywny system opieki zdrowotnej, w którym sztuczna inteligencja zajmie się najważniejszymi zadaniami, a ludzie zapewnią empatię i ostateczną ocenę.

Sztuczna inteligencja generatywna w edukacji

Edukacja to kolejna dziedzina, w której generatywna sztuczna inteligencja robi furorę – od botów korepetycyjnych opartych na sztucznej inteligencji po automatyczne ocenianie i tworzenie treści. Nauczanie i uczenie się wymagają komunikacji i kreatywności, które są mocnymi stronami modeli generatywnych.Ale czy można zaufać sztucznej inteligencji w kwestii edukacji bez nadzoru nauczyciela?

Obecne możliwości (2025): Tutorzy i twórcy treści na smyczy

Obecnie sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w edukacji przede wszystkim jako narzędzie uzupełniające zamiast samodzielnego nauczyciela. Przykłady obecnego użycia:

Asystenci korepetytorów AI: Narzędzia takie jak „Khanmigo” Khan Academy (oparte na GPT-4) czy różne aplikacje do nauki języków obcych wykorzystują sztuczną inteligencję do symulowania indywidualnego korepetytora lub partnera do rozmowy. Uczniowie mogą zadawać pytania w języku naturalnym i otrzymywać odpowiedzi lub wyjaśnienia. Sztuczna inteligencja może udzielać wskazówek do zadań domowych, wyjaśniać pojęcia na różne sposoby, a nawet odgrywać rolę postaci historycznej podczas interaktywnej lekcji historii. Jednak te korepetycje oparte na sztucznej inteligencji są zazwyczaj wykorzystywane pod nadzorem; nauczyciele lub osoby zarządzające aplikacjami często monitorują dialogi lub wyznaczają granice tematów, o których może rozmawiać sztuczna inteligencja (aby uniknąć dezinformacji lub nieodpowiednich treści).
Tworzenie treści dla nauczycieli: Generatywna sztuczna inteligencja pomaga nauczycielom, tworząc pytania testowe, podsumowania lektur, konspekty lekcji i tak dalej. Nauczyciel może poprosić sztuczną inteligencję o „wygenerowanie 5 zadań praktycznych z równań kwadratowych z odpowiedziami”, oszczędzając czas na przygotowania. Jest to autonomiczne generowanie treści, ale nauczyciel zazwyczaj sprawdza poprawność wyników i ich zgodność z programem nauczania. Jest to więc raczej urządzenie oszczędzające pracę niż w pełni niezależne.
Ocenianie i informacje zwrotne: Sztuczna inteligencja może automatycznie oceniać testy wielokrotnego wyboru (nic nowego) i coraz częściej oceniać krótkie odpowiedzi lub eseje. Niektóre systemy szkolne wykorzystują sztuczną inteligencję do oceniania odpowiedzi pisemnych i przekazywania uczniom informacji zwrotnych (e.g., poprawki gramatyczne, sugestie dotyczące rozszerzenia argumentacji). Choć samo w sobie nie jest to zadanie generatywne, nowe SI mogą nawet spowodować Spersonalizowany raport z informacją zwrotną dla ucznia, oparty na jego wynikach, wskazujący obszary do poprawy. Nauczyciele często sprawdzają na tym etapie eseje oceniane przez sztuczną inteligencję, ponieważ obawiają się niuansów.
Systemy uczenia adaptacyjnego: Są to platformy, które dostosowują poziom trudności lub styl materiału do wyników ucznia. Generatywna sztuczna inteligencja usprawnia to, tworząc nowe problemy lub przykłady na bieżąco, dostosowane do potrzeb ucznia. Na przykład, jeśli uczeń ma problem z jakimś pojęciem, sztuczna inteligencja może wygenerować kolejną analogię lub pytanie praktyczne dotyczące tego pojęcia. Jest to w pewnym stopniu autonomiczne, ale w ramach systemu zaprojektowanego przez nauczycieli.
Wykorzystanie przez uczniów do nauki: Sami studenci korzystają z narzędzi takich jak ChatGPT, aby ułatwić sobie naukę – prosząc o wyjaśnienia, tłumaczenia, a nawet wykorzystując sztuczną inteligencję do uzyskania opinii na temat szkicu eseju („popraw mój akapit wprowadzający”). Jest to proces samodzielny i może odbywać się bez wiedzy nauczyciela. W tym scenariuszu sztuczna inteligencja działa jako korepetytor lub korektor na żądanie. Wyzwaniem jest zapewnienie, aby studenci korzystali z niej w celach edukacyjnych, a nie tylko w celu uzyskania odpowiedzi (uczciwość akademicka).

Oczywiste jest, że w 2025 roku sztuczna inteligencja w edukacji jest potężna, ale zazwyczaj działa z udziałem nauczyciela, który nadzoruje jej działania. Istnieje zrozumiała ostrożność: nie chcemy ufać sztucznej inteligencji w przekazywaniu nieprawdziwych informacji lub w obsłudze wrażliwych interakcji z uczniami w oderwaniu od kontekstu. Nauczyciele postrzegają korepetytorów opartych na sztucznej inteligencji jako pomocnych asystentów, którzy mogą zapewnić uczniom więcej praktyki i natychmiastowe odpowiedzi na rutynowe pytania, pozwalając nauczycielom skupić się na głębszym mentoringu.

Perspektywy na lata 2030–2035: spersonalizowani korepetytorzy AI i zautomatyzowani asystenci dydaktyczni

Oczekujemy, że w następnej dekadzie sztuczna inteligencja generatywna umożliwi więcej spersonalizowane i autonomiczne doświadczenia edukacyjne, podczas gdy rola nauczycieli ewoluuje:

Personalni korepetytorzy AI dla każdego ucznia: Wizja (podzielana przez ekspertów, takich jak Sal Khan z Khan Academy) zakłada, że do roku 2030 każdy uczeń będzie miał dostęp do korepetytora opartego na sztucznej inteligencji, który pod wieloma względami będzie tak samo skuteczny jak korepetytor ludzki (Twórca tego nauczyciela opartego na sztucznej inteligencji twierdzi, że może on sprawić, że ludzie będą 10 razy mądrzejsi). Ci korepetytorzy AI byliby dostępni 24/7, znaliby szczegółowo historię nauki ucznia i odpowiednio dostosowywali swój styl nauczania. Na przykład, jeśli uczeń jest wzrokowcem i ma trudności z pojęciem algebry, AI może dynamicznie stworzyć wizualne wyjaśnienie lub interaktywną symulację, aby mu pomóc. Ponieważ AI może śledzić postępy ucznia w czasie, może autonomicznie decydować, który temat omówić jako następny lub kiedy przejść do nowej umiejętności – skutecznie. zarządzanie planem lekcji dla tego ucznia w sensie mikro.
Mniejsze obciążenie nauczycieli zadaniami rutynowymi: Ocenianie, tworzenie arkuszy ćwiczeń, przygotowywanie materiałów dydaktycznych – te zadania mogłyby zostać niemal całkowicie przeniesione na sztuczną inteligencję do 2030 roku. Sztuczna inteligencja mogłaby generować tygodniowe, spersonalizowane zadania domowe dla klasy, oceniać wszystkie zadania z zeszłego tygodnia (nawet te otwarte) wraz z informacją zwrotną i sygnalizować nauczycielowi, którzy uczniowie potrzebują dodatkowej pomocy w określonych tematach. Mogłoby to odbywać się przy minimalnym udziale nauczyciela, być może jedynie szybkim spojrzeniu, aby upewnić się, że oceny sztucznej inteligencji wydają się sprawiedliwe.
Autonomiczne, adaptacyjne platformy edukacyjne: Możemy zobaczyć kursy w pełni oparte na sztucznej inteligencji z niektórych przedmiotów. Wyobraźmy sobie kurs online bez instruktora, gdzie agent AI wprowadza materiał, podaje przykłady, odpowiada na pytania i dostosowuje tempo do ucznia. Doświadczenie ucznia mogłoby być unikalne i generowane w czasie rzeczywistym. Niektóre szkolenia korporacyjne i edukacja dorosłych mogłyby przejść na ten model wcześniej, gdzie do 2035 roku pracownik mógłby powiedzieć: „Chcę nauczyć się zaawansowanych makr w Excelu”, a nauczyciel AI uczyłby go w ramach spersonalizowanego programu nauczania, w tym generował ćwiczenia i oceniał ich rozwiązania, bez udziału trenera.
Asystenci AI w klasie: W klasach fizycznych i wirtualnych sztuczna inteligencja mogłaby przysłuchiwać się dyskusjom klasowym i pomagać nauczycielowi na bieżąco (e.g., szepcząc sugestie przez słuchawkę: „Kilku studentów wygląda na zdezorientowanych tą koncepcją, może podaj inny przykład”). Mógłby również moderować fora internetowe, odpowiadać na proste pytania zadawane przez studentów („Kiedy jest termin oddania zadania?” lub nawet wyjaśniać jakiś punkt wykładu), aby nauczyciel nie był bombardowany e-mailami. Do 2035 roku obecność współnauczyciela opartego na sztucznej inteligencji w sali, podczas gdy nauczyciel skupia się na zaawansowanym wsparciu i aspektach motywacyjnych, mogłaby być standardem.
Globalny dostęp do edukacji: Autonomiczne korepetycje oparte na sztucznej inteligencji (AI) mogłyby pomóc w edukacji uczniów w regionach, w których brakuje nauczycieli. Tablet z korepetytorem AI mógłby służyć jako główny nauczyciel dla uczniów, którzy w przeciwnym razie mieliby ograniczony dostęp do edukacji, obejmując podstawowe umiejętności czytania i pisania oraz matematykę. Do 2035 roku może to być jedno z najbardziej znaczących zastosowań – AI wypełnia luki, w których brakuje nauczycieli. Jednak zapewnienie jakości i kulturowej adekwatności edukacji opartej na AI w różnych kontekstach będzie kluczowe.

Czy sztuczna inteligencja całkowicie zastąpi nauczycieli? Mało prawdopodobne. Nauczanie to coś więcej niż tylko przekazywanie treści – to mentoring, inspiracja i wsparcie społeczno-emocjonalne. Te ludzkie elementy są trudne do odtworzenia przez sztuczną inteligencję.Ale sztuczna inteligencja może stać się drugi nauczyciel w klasie lub nawet jako pierwszy nauczyciel przekazujący wiedzę, dzięki czemu nauczyciele mogą skupić się na tym, co ludzie robią najlepiej: wczuwaniu się w sytuację innych, motywowaniu ich i wspieraniu krytycznego myślenia.

Istnieją kwestie, którymi należy się zająć: zapewnienie, że sztuczna inteligencja dostarcza dokładnych informacji (brak edukacyjnych halucynacji fałszywych faktów), unikanie stronniczości w treściach edukacyjnych, ochrona prywatności danych uczniów oraz utrzymanie zaangażowania uczniów (sztuczna inteligencja musi motywować, a nie tylko poprawiać). Prawdopodobnie zobaczymy akredytację lub certyfikację systemów edukacyjnych opartych na sztucznej inteligencji – podobnie jak w przypadku podręczników – aby zapewnić ich zgodność ze standardami.

Kolejnym wyzwaniem jest nadmierne poleganie na wiedzy: jeśli nauczyciel ze sztuczną inteligencją będzie udzielał odpowiedzi zbyt łatwo, uczniowie mogą nie nauczyć się wytrwałości ani rozwiązywania problemów. Aby temu zaradzić, przyszli nauczyciele ze sztuczną inteligencją mogą być tak zaprojektowani, aby czasami pozwalali uczniom na trudności (jak nauczyciel-człowiek) lub zachęcali ich do rozwiązywania problemów za pomocą podpowiedzi, zamiast podpowiadać rozwiązania.

Do 2035 roku klasa może ulec transformacji: każdy uczeń będzie miał urządzenie połączone ze sztuczną inteligencją, które poprowadzi go we własnym tempie, podczas gdy nauczyciel będzie organizował zajęcia grupowe i dostarczał mu wiedzy z zakresu humanistyki. Edukacja może stać się bardziej efektywna i zindywidualizowana. Obietnicą jest to, że każdy uczeń otrzyma pomoc, której potrzebuje, wtedy, gdy jej potrzebuje – prawdziwe doświadczenie „osobistego nauczyciela” na dużą skalę. Istnieje ryzyko utraty ludzkiego kontaktu lub niewłaściwego wykorzystania sztucznej inteligencji (jak np. oszukiwanie uczniów za jej pomocą). Ogólnie rzecz biorąc, przy odpowiednim zarządzaniu, generatywna sztuczna inteligencja ma szansę zdemokratyzować i ulepszyć proces uczenia się, będąc zawsze dostępnym, kompetentnym towarzyszem w edukacyjnej podróży ucznia.

Generatywna sztuczna inteligencja w logistyce i łańcuchu dostaw

Logistyka – sztuka i nauka transportu towarów i zarządzania łańcuchami dostaw – może wydawać się nietradycyjną dziedziną dla „generatywnej” sztucznej inteligencji, ale kreatywne rozwiązywanie problemów i planowanie są w tej dziedzinie kluczowe. Generatywna sztuczna inteligencja może wspomagać działania poprzez symulowanie scenariuszy, optymalizację planów, a nawet sterowanie systemami robotycznymi. Celem w logistyce jest wydajność i oszczędność kosztów, co dobrze wpisuje się w mocne strony sztucznej inteligencji w analizie danych i proponowaniu rozwiązań. Jak daleko może posunąć się autonomia sztucznej inteligencji w zarządzaniu łańcuchami dostaw i operacjami logistycznymi?

Obecne możliwości (2025): optymalizacja i usprawnianie dzięki nadzorowi człowieka

Obecnie sztuczną inteligencję (w tym niektóre podejścia generatywne) stosuje się w logistyce przede wszystkim jako narzędzie wspomagające podejmowanie decyzji:

Optymalizacja trasy: Firmy takie jak UPS i FedEx już wykorzystują algorytmy sztucznej inteligencji do optymalizacji tras dostaw, zapewniając kierowcom wybór najefektywniejszej trasy. Tradycyjnie były to algorytmy badań operacyjnych, ale teraz podejścia generatywne mogą pomóc w opracowaniu alternatywnych strategii wyznaczania tras w różnych warunkach (ruch uliczny, pogoda). Podczas gdy sztuczna inteligencja sugeruje trasy, to dyspozytorzy lub menedżerowie ustalają parametry (e.g., priorytety) i można je zastąpić, jeśli zajdzie taka potrzeba.
Planowanie załadunku i przestrzeni: W przypadku pakowania ciężarówek lub kontenerów transportowych, sztuczna inteligencja może generować optymalne plany załadunku (gdzie który karton ma trafić). Generatywna sztuczna inteligencja może tworzyć wiele konfiguracji pakowania, aby zmaksymalizować wykorzystanie przestrzeni, w istocie „tworząc” rozwiązania, z których ludzie mogą wybierać. Zostało to podkreślone w badaniu, w którym odnotowano, że ciężarówki często jeżdżą puste w 30% w ciągu roku. U.S., a lepsze planowanie – wspomagane przez sztuczną inteligencję – może ograniczyć te marnotrawstwo (Najważniejsze przypadki użycia sztucznej inteligencji generatywnej w logistyce). Te generowane przez sztuczną inteligencję plany załadunku mają na celu obniżenie kosztów paliwa i emisji, a w niektórych magazynach są one realizowane przy minimalnych zmianach wprowadzanych ręcznie.
Prognozowanie popytu i zarządzanie zapasami: Modele sztucznej inteligencji (AI) mogą przewidywać popyt na produkty i generować plany uzupełniania zapasów. Model generatywny może symulować różne scenariusze popytu (np. AI „wyobraża” sobie wzrost popytu z powodu zbliżających się świąt) i odpowiednio planować zapasy.Pomaga to menedżerom łańcucha dostaw w przygotowaniach. Obecnie sztuczna inteligencja dostarcza prognozy i sugestie, ale to ludzie zazwyczaj podejmują ostateczną decyzję o poziomie produkcji lub składaniu zamówień.
Ocena ryzyka: Globalny łańcuch dostaw stoi w obliczu zakłóceń (klęski żywiołowe, opóźnienia w portach, problemy polityczne). Systemy sztucznej inteligencji analizują obecnie wiadomości i dane, aby identyfikować potencjalne zagrożenia. Na przykład, jedna firma logistyczna wykorzystuje sztuczną inteligencję generacji do skanowania internetu i oznaczania ryzykownych korytarzy transportowych (obszarów, w których mogą wystąpić problemy, na przykład z powodu nadchodzącego huraganu lub zamieszek) (Najważniejsze przypadki użycia sztucznej inteligencji generatywnej w logistyce). Dzięki tym informacjom planiści mogą autonomicznie przekierowywać przesyłki, omijając punkty problemowe. W niektórych przypadkach sztuczna inteligencja może automatycznie rekomendować zmiany trasy lub środka transportu, które następnie zatwierdzają ludzie.
Automatyzacja magazynu: Wiele magazynów jest częściowo zautomatyzowanych, a roboty zajmują się kompletacją i pakowaniem. Generatywna sztuczna inteligencja (AI) może dynamicznie przydzielać zadania robotom i ludziom, aby zapewnić optymalny przepływ. Na przykład, AI może generować kolejkę zadań dla robotów kompletujących zamówienia każdego ranka na podstawie zamówień. Proces ten jest często w pełni autonomiczny, a menedżerowie jedynie monitorują wskaźniki KPI – jeśli liczba zamówień niespodziewanie wzrośnie, AI samodzielnie dostosowuje operacje.
Zarządzanie flotą: Sztuczna inteligencja pomaga w planowaniu przeglądów pojazdów poprzez analizę wzorców i generowanie optymalnych harmonogramów konserwacji, które minimalizują przestoje. Może również grupować przesyłki, aby skrócić czas podróży. Decyzje te mogą być podejmowane automatycznie przez oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji, o ile spełnia ono wymagania serwisowe.

Ogólnie rzecz biorąc, w roku 2025 ludzie wyznaczali sobie cele (e.g„minimalizuj koszty, ale zapewnij dwudniową dostawę”), a sztuczna inteligencja opracowuje rozwiązania lub harmonogramy, aby to osiągnąć. Systemy mogą działać bez interwencji, dopóki nie wydarzy się coś nietypowego. Wiele procesów logistycznych wiąże się z powtarzalnymi decyzjami (kiedy ta przesyłka powinna wyjechać? z którego magazynu zrealizować to zamówienie?), które sztuczna inteligencja może nauczyć się konsekwentnie podejmować. Firmy stopniowo ufają sztucznej inteligencji w zakresie obsługi tych mikrodecyzji i powiadamiania menedżerów tylko w przypadku wystąpienia wyjątków.

Perspektywy na lata 2030–2035: autonomiczne łańcuchy dostaw

W następnej dekadzie możemy sobie wyobrazić znacznie więcej autonomiczna koordynacja w logistyce napędzanej sztuczną inteligencją:

Pojazdy autonomiczne i drony: Samojezdne ciężarówki i drony dostawcze, choć stanowią szerszy temat sztucznej inteligencji i robotyki, bezpośrednio wpływają na logistykę. Do 2030 roku, jeśli uda się pokonać wyzwania regulacyjne i techniczne, możemy mieć sztuczną inteligencję prowadzącą ciężarówki na autostradach lub drony obsługujące dostawy na ostatnim kilometrze w miastach. Te sztuczne inteligencje będą podejmować decyzje w czasie rzeczywistym (zmiany tras, omijanie przeszkód) bez udziału kierowców. Generacja polega na tym, jak te sztuczne inteligencje pojazdów uczą się na podstawie ogromnych danych i symulacji, skutecznie „ucząc się” w niezliczonych scenariuszach. W pełni autonomiczna flota mogłaby działać 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, a ludzie monitorowaliby ją jedynie zdalnie. To eliminuje ogromny czynnik ludzki (kierowców) z operacji logistycznych, radykalnie zwiększając autonomię.
Samonaprawiające się łańcuchy dostaw: Generatywna sztuczna inteligencja prawdopodobnie będzie wykorzystywana do ciągłego symulowania scenariuszy łańcucha dostaw i przygotowywania planów awaryjnych. Do 2035 roku sztuczna inteligencja może automatycznie wykrywać zamknięcie fabryki dostawcy (za pośrednictwem wiadomości lub kanałów danych) i natychmiast przesunąć źródła zaopatrzenia do alternatywnych dostawców, których już zweryfikowano w symulacji. Oznacza to, że łańcuch dostaw „naprawia się” sam po zakłóceniach, a inicjatywę przejmuje sztuczna inteligencja. Menedżerowie byliby informowani o działaniach sztucznej inteligencji, a nie o tych, którzy inicjują obejście problemu.
Kompleksowa optymalizacja zapasów: Sztuczna inteligencja mogłaby autonomicznie zarządzać zapasami w całej sieci magazynów i sklepów.System decydowałby, kiedy i gdzie przemieścić zapasy (być może za pomocą robotów lub pojazdów autonomicznych), utrzymując w każdej lokalizacji odpowiednią ilość zapasów. Sztuczna inteligencja zasadniczo zarządza wieżą kontroli łańcucha dostaw: monitoruje wszystkie przepływy i wprowadza korekty w czasie rzeczywistym. Do 2035 roku koncepcja „samojezdnego” łańcucha dostaw mogłaby oznaczać, że system każdego dnia samodzielnie opracowuje najlepszy plan dystrybucji, zamawia produkty, planuje przebiegi fabryczne i organizuje transport. Ludzie nadzorowaliby ogólną strategię i obsługiwali wyjątki wykraczające poza obecne rozumienie sztucznej inteligencji.
Projektowanie generatywne w logistyce: Moglibyśmy zobaczyć sztuczną inteligencję projektującą nowe sieci łańcucha dostaw. Załóżmy, że firma rozszerza działalność na nowy region; sztuczna inteligencja mogłaby generować optymalne lokalizacje magazynów, połączenia transportowe i polityki zapasów dla tego regionu na podstawie danych – coś, co robią dziś konsultanci i analitycy. Do 2030 roku firmy mogłyby polegać na rekomendacjach sztucznej inteligencji w zakresie wyboru rozwiązań dotyczących łańcucha dostaw, ufając, że będzie ona szybciej oceniać czynniki i być może znajdować kreatywne rozwiązania (takie jak nieoczywiste centra dystrybucyjne), których ludzie nie dostrzegają.
Integracja z produkcją (Przemysł 4.0): Logistyka nie jest odrębną dziedziną; jest powiązana z produkcją. Fabryki przyszłości mogą korzystać z generatywnej sztucznej inteligencji, która będzie planować cykle produkcyjne, zamawiać surowce na czas, a następnie wydawać polecenia sieci logistycznej, aby natychmiast wysyłała produkty. Zintegrowana sztuczna inteligencja może oznaczać mniej planowania przez człowieka – płynny łańcuch dostaw od produkcji do dostawy, oparty na algorytmach optymalizujących koszty, szybkość i zrównoważony rozwój. Już do 2025 roku wydajne łańcuchy dostaw będą oparte na danych; do 2035 roku mogą być w dużej mierze oparte na sztucznej inteligencji.
Dynamiczna obsługa klienta w logistyce: Bazując na sztucznej inteligencji w obsłudze klienta, systemy sztucznej inteligencji w łańcuchu dostaw mogą bezpośrednio komunikować się z klientami. Na przykład, jeśli duży klient chce w ostatniej chwili zmienić zamówienie hurtowe, agent AI może negocjować realne alternatywy (np. „Możemy dostarczyć połowę teraz, połowę w przyszłym tygodniu z powodu ograniczeń”), nie czekając na ludzkiego menedżera. Wymaga to generatywnego zrozumienia przez sztuczną inteligencję obu stron (potrzeb klienta a możliwości operacyjne) i podejmowania decyzji, które zapewnią płynność operacji, a jednocześnie zadowolą klientów.

Oczekiwana korzyść to więcej wydajny, odporny i responsywny System logistyczny. Firmy przewidują ogromne oszczędności – McKinsey oszacował, że optymalizacja łańcucha dostaw oparta na sztucznej inteligencji może znacząco obniżyć koszty i poprawić poziom usług, dodając potencjalnie biliony dolarów wartości w różnych branżach (Stan sztucznej inteligencji w 2023 r.: przełomowy rok dla sztucznej inteligencji generatywnej | McKinsey).

Jednak oddanie większej kontroli sztucznej inteligencji niesie ze sobą również ryzyko, takie jak kaskadowe występowanie błędów, jeśli logika sztucznej inteligencji jest wadliwa (e.g..., niesławny scenariusz łańcucha dostaw AI, który nieumyślnie doprowadza firmę do wyczerpania zapasów z powodu błędu modelowania). Zabezpieczenia takie jak „człowiek w pętli podejmowania ważnych decyzji” lub przynajmniej panele sterowania umożliwiające szybkie zastąpienie ich przez człowieka prawdopodobnie pozostaną do 2035 roku. Z czasem, w miarę jak decyzje podejmowane przez AI będą się potwierdzać, ludzie będą coraz bardziej skłonni do wycofania się.

Co ciekawe, optymalizując wydajność, sztuczna inteligencja może czasami podejmować decyzje sprzeczne z ludzkimi preferencjami lub tradycyjnymi praktykami. Na przykład, sama optymalizacja może prowadzić do bardzo szczupłych zapasów, co jest efektywne, ale może wydawać się ryzykowne. Specjaliści ds. łańcucha dostaw w 2030 roku mogą być zmuszeni do skorygowania swoich intuicji, ponieważ sztuczna inteligencja, analizując ogromne ilości danych, może wykazać, że jej nietypowa strategia faktycznie działa lepiej.

Na koniec musimy wziąć pod uwagę, że ograniczenia fizyczne (infrastruktura, szybkość procesów fizycznych) ograniczają szybkość zmian w logistyce, więc rewolucja tutaj polega na inteligentniejszym planowaniu i wykorzystaniu aktywów, a nie na zupełnie nowej rzeczywistości fizycznej.Ale nawet w tych ramach kreatywne rozwiązania i nieustanna optymalizacja generatywnej sztucznej inteligencji mogą znacząco usprawnić transport towarów na całym świecie, minimalizując konieczność ręcznego planowania.

Podsumowując, logistyka do 2035 roku może działać niczym dobrze naoliwiona zautomatyzowana maszyna: towary będą przepływać sprawnie, trasy będą dostosowywać się do zakłóceń w czasie rzeczywistym, magazyny będą zarządzać się same za pomocą robotów, a cały system będzie nieustannie uczył się i udoskonalał na podstawie danych – a wszystko to będzie sterowane przez generatywną sztuczną inteligencję, która będzie działać jako mózg operacji.

Generatywna sztuczna inteligencja w finansach i biznesie

Branża finansowa intensywnie wykorzystuje informacje – raporty, analizy, komunikację z klientami – co czyni ją podatnym gruntem dla generatywnej sztucznej inteligencji. Od bankowości po zarządzanie inwestycjami i ubezpieczenia, organizacje badają możliwości sztucznej inteligencji w zakresie automatyzacji i generowania analiz. Pytanie brzmi: jakie zadania finansowe sztuczna inteligencja może wykonywać niezawodnie bez nadzoru człowieka, biorąc pod uwagę wagę dokładności i zaufania w tej dziedzinie?

Obecne możliwości (2025): automatyczne raporty i wsparcie decyzyjne

Obecnie sztuczna inteligencja generatywna wnosi swój wkład w finanse na kilka sposobów, często pod nadzorem człowieka:

Generowanie raportu: Banki i firmy finansowe przygotowują liczne raporty – podsumowania zysków, komentarze rynkowe, analizy portfeli itp. Do ich tworzenia wykorzystuje się już sztuczną inteligencję. Na przykład Bloomberg opracował BloombergGPT, duży model językowy przeszkolony na danych finansowych, wspomagający takie zadania, jak klasyfikacja wiadomości i pytania i odpowiedzi dla użytkowników terminali (Generatywna sztuczna inteligencja wkracza do finansów). Chociaż jej głównym zastosowaniem jest pomoc ludziom w wyszukiwaniu informacji, pokazuje to rosnącą rolę sztucznej inteligencji. Automated Insights (firma, z którą współpracowała AP) również generowała artykuły finansowe. Wiele newsletterów inwestycyjnych wykorzystuje sztuczną inteligencję do podsumowania codziennych ruchów rynkowych lub wskaźników ekonomicznych. Zazwyczaj ludzie przeglądają je przed wysłaniem do klientów, ale jest to szybka edycja, a nie pisanie od podstaw.
Komunikacja z klientem: W bankowości detalicznej chatboty oparte na sztucznej inteligencji (AI) obsługują zapytania klientów dotyczące sald kont, transakcji lub informacji o produktach (integrując się z obsługą klienta). AI może również generować spersonalizowane listy z poradami finansowymi lub zachęty. Na przykład, AI może zidentyfikować klienta, który mógłby zaoszczędzić na opłatach i automatycznie utworzyć wiadomość sugerującą zmianę rodzaju konta, która następnie zostanie wysłana z minimalną ingerencją człowieka. Tego rodzaju spersonalizowana komunikacja na dużą skalę jest obecnie powszechnym zastosowaniem AI w finansach.
Wykrywanie oszustw i alerty: Generatywna sztuczna inteligencja (AI) może pomóc w tworzeniu narracji lub wyjaśnień anomalii wykrytych przez systemy wykrywania oszustw. Na przykład, jeśli podejrzana aktywność zostanie oznaczona, AI może wygenerować komunikat wyjaśniający dla klienta („Zauważyliśmy logowanie z nowego urządzenia…”) lub raport dla analityków. Proces wykrywania jest zautomatyzowany (z wykorzystaniem wykrywania anomalii za pomocą sztucznej inteligencji/uczenia maszynowego), a komunikacja jest coraz bardziej zautomatyzowana, choć ostateczne działania (blokowanie konta) często wymagają weryfikacji przez człowieka.
Doradztwo finansowe (ograniczone): Niektóre robo-doradcy (zautomatyzowane platformy inwestycyjne) wykorzystują algorytmy (niekoniecznie generatywną sztuczną inteligencję) do zarządzania portfelami bez udziału doradców. Generatywna sztuczna inteligencja wkracza na rynek, na przykład generując komentarze dotyczące przyczyn dokonania określonych transakcji lub podsumowania wyników portfela dostosowane do klienta. Jednak czyste doradztwo finansowe (jak złożone planowanie finansowe) nadal opiera się głównie na algorytmach lub regułach; doradztwo generatywne w dowolnej formie bez nadzoru jest ryzykowne ze względu na odpowiedzialność prawną w przypadku jego błędnego działania.
Oceny ryzyka i ubezpieczenia: Towarzystwa ubezpieczeniowe testują sztuczną inteligencję, aby automatycznie tworzyć raporty oceny ryzyka, a nawet tworzyć dokumenty dotyczące polis.Na przykład, mając dane o nieruchomości, sztuczna inteligencja mogłaby wygenerować projekt polisy ubezpieczeniowej lub raport ubezpieczyciela opisujący czynniki ryzyka. Obecnie to ludzie weryfikują te wyniki, ponieważ każdy błąd w umowie może być kosztowny.
Analiza danych i spostrzeżenia: Sztuczna inteligencja potrafi analizować sprawozdania finansowe lub wiadomości i generować podsumowania. Analitycy korzystają z narzędzi, które potrafią błyskawicznie podsumować 100-stronicowy raport roczny, przedstawiając kluczowe punkty, lub wyodrębnić najważniejsze wnioski z transkrypcji telekonferencji dotyczącej wyników finansowych. Takie podsumowania oszczędzają czas i mogą być wykorzystywane bezpośrednio w procesie decyzyjnym lub przekazywane dalej, ale roztropni analitycy dokładnie sprawdzają kluczowe szczegóły.

W istocie, obecna sztuczna inteligencja w finansach działa jak niestrudzony analityk/pisarz, generując treści, które ludzie dopracowują. W pełni autonomiczne wykorzystanie występuje głównie w dobrze zdefiniowanych obszarach, takich jak wiadomości oparte na danych (bez potrzeby subiektywnej oceny) lub odpowiedzi obsługi klienta. Bezpośrednie zaufanie sztucznej inteligencji w decyzjach dotyczących pieniędzy (takich jak przelewanie środków, realizacja transakcji wykraczających poza ustalone algorytmy) jest rzadkie ze względu na wysokie ryzyko i kontrolę regulacyjną.

Perspektywy na lata 2030–2035: analitycy sztucznej inteligencji i autonomiczne operacje finansowe

Patrząc w przyszłość, do 2035 roku sztuczna inteligencja generatywna będzie mogła być głęboko osadzona w operacjach finansowych i potencjalnie wykonywać wiele zadań autonomicznie:

Analitycy finansowi wykorzystujący sztuczną inteligencję: Możemy zobaczyć systemy AI, które będą analizować firmy i rynki oraz generować rekomendacje lub raporty na poziomie analityka akcji. Do 2030 roku sztuczna inteligencja będzie mogła odczytywać wszystkie sprawozdania finansowe firmy, porównywać je z danymi branżowymi i samodzielnie generować raporty rekomendacji inwestycyjnych („Kup/Sprzedaj” z uzasadnieniem). Niektóre fundusze hedgingowe już wykorzystują sztuczną inteligencję do generowania sygnałów transakcyjnych; do lat 30. XXI wieku raporty z badań oparte na sztucznej inteligencji mogą stać się powszechne. Zarządzający portfelami mogą zacząć ufać analizom generowanym przez sztuczną inteligencję jako jednemu z wielu danych wejściowych. Istnieje nawet potencjał, aby sztuczna inteligencja autonomicznie zarządzała portfelami: stale monitorowała i rebalansowała inwestycje zgodnie z predefiniowaną strategią. W rzeczywistości handel algorytmiczny jest już w dużym stopniu zautomatyzowany – generatywna sztuczna inteligencja może sprawić, że strategie będą bardziej adaptacyjne, generując i testując nowe modele handlowe.
Zautomatyzowane planowanie finansowe: Doradcy AI zorientowani na klienta mogliby zajmować się rutynowym planowaniem finansowym. Do 2030 roku możesz przekazać sztucznej inteligencji swoje cele (kupno domu, oszczędzanie na studia), a ona wygeneruje kompletny plan finansowy (budżet, alokacje inwestycyjne, sugestie dotyczące ubezpieczeń) dostosowany do Twoich potrzeb. Początkowo może go przejrzeć ludzki doradca finansowy, ale wraz ze wzrostem zaufania, porady te mogą być udzielane bezpośrednio konsumentom, z odpowiednimi zastrzeżeniami. Kluczem będzie zapewnienie, że porady sztucznej inteligencji są zgodne z przepisami i leżą w najlepszym interesie klienta. Jeśli problem zostanie rozwiązany, sztuczna inteligencja może znacznie zwiększyć dostępność podstawowych porad finansowych przy niskich kosztach.
Automatyzacja zaplecza: Generatywna sztuczna inteligencja może autonomicznie obsługiwać wiele dokumentów back-office – wnioski kredytowe, raporty zgodności, podsumowania audytów. Na przykład, sztuczna inteligencja mogłaby gromadzić wszystkie dane transakcyjne i… wygeneruj raport z audytu sygnalizowanie wszelkich obaw. Audytorzy w 2035 roku mogliby poświęcać więcej czasu na przeglądanie wyjątków zgłoszonych przez sztuczną inteligencję zamiast analizować wszystko samodzielnie. Podobnie, w celu zapewnienia zgodności, sztuczna inteligencja mogłaby generować raporty o podejrzanej aktywności (SAR) dla organów regulacyjnych bez konieczności angażowania analityka, który musiałby je pisać od podstaw. Autonomiczne generowanie tych rutynowych dokumentów, z nadzorem ludzkim na zasadzie wyjątków, mogłoby stać się standardem.
Roszczenia ubezpieczeniowe i ocena ryzyka: Sztuczna inteligencja mogłaby przetwarzać roszczenia ubezpieczeniowe (na podstawie zdjęć itp.), określać zakres ochrony i automatycznie generować decyzję o wypłacie.Możemy dojść do punktu, w którym proste roszczenia (takie jak wypadki samochodowe z przejrzystymi danymi) będą w całości rozstrzygane przez sztuczną inteligencję w ciągu kilku minut od złożenia wniosku. Podobnie mogłoby wyglądać ubezpieczanie nowych polis: sztuczna inteligencja ocenia ryzyko i generuje warunki polisy. Do 2035 roku prawdopodobnie tylko skomplikowane lub graniczne przypadki będą kierowane do ludzkich ubezpieczycieli.
Oszustwa i bezpieczeństwo: Sztuczna inteligencja prawdopodobnie będzie odgrywać jeszcze ważniejszą rolę w wykrywaniu oszustw i cyberzagrożeń w sektorze finansowym oraz reagowaniu na nie. Autonomiczne agenty oparte na sztucznej inteligencji mogłyby monitorować transakcje w czasie rzeczywistym i podejmować natychmiastowe działania (blokowanie kont, zamrażanie transakcji) po spełnieniu określonych kryteriów, a następnie generować uzasadnienie. Szybkość ma tu kluczowe znaczenie, dlatego pożądany jest minimalny udział człowieka. Kluczowe może być jasne komunikowanie tych działań klientom lub organom regulacyjnym.
Wsparcie kadry kierowniczej: Wyobraź sobie „szefa sztabu” AI, który może na bieżąco generować raporty biznesowe dla kadry kierowniczej. Zapytaj: „Jak wypadł nasz europejski oddział w tym kwartale i jakie były główne czynniki w porównaniu z ubiegłym rokiem?”, a sztuczna inteligencja wygeneruje zwięzły raport z wykresami, wszystkie dokładne, oparty na danych. Ten rodzaj dynamicznego, autonomicznego raportowania i analizy może stać się tak prosty, jak rozmowa. Do 2030 roku wysyłanie zapytań do sztucznej inteligencji w celu uzyskania informacji biznesowych i zaufanie jej w kwestii poprawnych odpowiedzi może w dużej mierze zastąpić statyczne raporty, a może nawet niektóre role analityków.

Ciekawa prognoza: do lat 30. XXI wieku większość treści finansowych (wiadomości, raporty itp.) może być generowana przez sztuczną inteligencjęJuż teraz agencje takie jak Dow Jones i Reuters wykorzystują automatyzację w przypadku niektórych wiadomości. Jeśli ten trend się utrzyma, biorąc pod uwagę eksplozję danych finansowych, sztuczna inteligencja może być odpowiedzialna za filtrowanie i przekazywanie większości z nich.

Jednak zaufanie i weryfikacja będą kluczowe. Sektor finansowy jest ściśle regulowany, a każda sztuczna inteligencja działająca autonomicznie będzie musiała spełniać surowe standardy:

Zapewnienie braku halucynacji (analityk sztucznej inteligencji nie może wymyślić wskaźnika finansowego, który nie jest prawdziwy, gdyż może wprowadzić rynki w błąd).
Unikanie stronniczości i nielegalnych praktyk (np. nieumyślne pomijanie decyzji o udzieleniu pożyczek w oparciu o stronnicze dane szkoleniowe).
Audytowalność: organy regulacyjne prawdopodobnie będą wymagać, aby decyzje sztucznej inteligencji były możliwe do wyjaśnienia. Jeśli sztuczna inteligencja odmówi pożyczki lub podejmie decyzję handlową, musi istnieć uzasadnienie, które można zbadać. Modele generatywne mogą być trochę jak czarna skrzynka, więc spodziewaj się rozwoju wyjaśnialna sztuczna inteligencja techniki, które sprawiają, że ich decyzje stają się przejrzyste.

Następne 10 lat prawdopodobnie będzie okresem ścisłej współpracy między sztuczną inteligencją a specjalistami ds. finansów, stopniowo przesuwając granicę autonomii w miarę wzrostu zaufania. Pierwsze sukcesy przyniosą automatyzacja o niskim ryzyku (np. generowanie raportów). Trudniejsze będą podstawowe osądy, takie jak decyzje kredytowe czy decyzje inwestycyjne, ale nawet w tym przypadku, wraz z rozwojem sztucznej inteligencji, firmy mogą przyznać jej większą autonomię. Na przykład, fundusz oparty na sztucznej inteligencji może działać pod nadzorem człowieka, który interweniuje tylko w przypadku odchyleń od normy lub gdy sztuczna inteligencja zasygnalizuje niepewność.

Z ekonomicznego punktu widzenia McKinsey oszacował, że sztuczna inteligencja (zwłaszcza sztuczna inteligencja generacji) mogłaby dodać bankowości wartość rzędu 200–340 miliardów dolarów rocznie, a także wywrzeć podobnie duży wpływ na rynki ubezpieczeniowe i kapitałowe (Stan sztucznej inteligencji w 2023 r.: przełomowy rok dla sztucznej inteligencji generatywnej | McKinsey) (Jaka jest przyszłość generatywnej sztucznej inteligencji? | McKinsey). Dzieje się tak dzięki wydajności i lepszym wynikom decyzji. Aby uchwycić tę wartość, znaczna część rutynowych analiz finansowych i komunikacji prawdopodobnie zostanie przekazana systemom sztucznej inteligencji.

Podsumowując, do 2035 roku generatywna sztuczna inteligencja może przypominać armię młodszych analityków, doradców i urzędników pracujących w całym sektorze finansowym, wykonujących autonomicznie znaczną część prac podstawowych i zaawansowanych analiz. Ludzie nadal będą wyznaczać cele i zajmować się strategią wysokiego szczebla, relacjami z klientami i nadzorem. Świat finansów, zachowując ostrożność, będzie stopniowo rozszerzał autonomię – ale kierunek jest jasny: coraz więcej zadań związanych z przetwarzaniem informacji, a nawet rekomendacjami decyzyjnymi, będzie pochodzić od sztucznej inteligencji. W idealnym przypadku prowadzi to do szybszej obsługi (pożyczki natychmiastowe, całodobowe doradztwo), niższych kosztów i potencjalnie większej obiektywności (decyzje oparte na wzorcach danych). Kluczowe będzie jednak utrzymanie zaufania; pojedynczy, głośny błąd sztucznej inteligencji w finansach może spowodować ogromne szkody (wyobraźmy sobie awarię błyskawiczną wywołaną przez sztuczną inteligencję lub niesłusznie odmówione świadczenie tysiącom osób). W związku z tym zabezpieczenia i kontrole ludzkie prawdopodobnie utrzymają się, zwłaszcza w przypadku działań skierowanych do konsumentów, nawet gdy procesy back-office staną się wysoce autonomiczne.

Wyzwania i rozważania etyczne

We wszystkich tych dziedzinach, wraz z przejmowaniem przez sztuczną inteligencję generatywną coraz większej autonomii, pojawia się szereg wspólnych wyzwań i pytań etycznych. Zapewnienie, że sztuczna inteligencja będzie niezawodnym i użytecznym autonomicznym agentem, to nie tylko zadanie techniczne, ale i społeczne. Poniżej przedstawiamy kluczowe problemy i sposoby ich rozwiązania (lub konieczności rozwiązania):

Niezawodność i dokładność

Problem halucynacji: Modele generatywnej sztucznej inteligencji (AI) mogą generować nieprawidłowe lub całkowicie zmyślone wyniki, które wydają się wiarygodne. Jest to szczególnie niebezpieczne, gdy żaden człowiek nie jest zaangażowany w proces, aby wychwycić błędy. Chatbot może udzielić klientowi błędnych instrukcji, a raport napisany przez AI może zawierać zmyślone statystyki. Od 2025 roku niedokładność jest uznawana przez organizacje za największe ryzyko związane z generatywną sztuczną inteligencją (Stan sztucznej inteligencji w 2023 r.: przełomowy rok dla sztucznej inteligencji generatywnej | McKinsey) (Stan sztucznej inteligencji: globalne badanie | McKinseyW przyszłości, aby zminimalizować halucynacje, wdrażane są techniki takie jak weryfikacja faktów w bazach danych, ulepszanie architektury modeli oraz uczenie przez wzmacnianie z wykorzystaniem informacji zwrotnej. Autonomiczne systemy sztucznej inteligencji (AI) prawdopodobnie będą wymagały rygorystycznych testów, a być może i formalnej weryfikacji w przypadku kluczowych zadań (takich jak generowanie kodu, który w przypadku błędu może prowadzić do błędów/luk bezpieczeństwa).

Konsystencja: Systemy AI muszą działać niezawodnie w czasie i w różnych scenariuszach. Na przykład, AI może dobrze radzić sobie ze standardowymi pytaniami, ale mieć problemy z przypadkami brzegowymi. Zapewnienie spójnej wydajności będzie wymagało obszernych danych szkoleniowych obejmujących różne sytuacje i ciągłego monitorowania. Wiele organizacji planuje wdrożenie podejścia hybrydowego – AI działa, ale losowe próbki są audytowane przez ludzi – aby mierzyć bieżące wskaźniki dokładności.

Zabezpieczenia awaryjne: Gdy sztuczna inteligencja jest autonomiczna, kluczowe jest, aby rozpoznawała własną niepewność. System powinien być zaprojektowany tak, aby „wiedzieć, kiedy nie wie”. Na przykład, jeśli lekarz sterowany sztuczną inteligencją nie jest pewien diagnozy, powinien oznaczyć ją do weryfikacji przez człowieka, zamiast dawać losowe przypuszczenie. Wbudowanie szacowania niepewności w wyniki działania sztucznej inteligencji (i ustalenie progów automatycznego przekazywania danych przez człowieka) to aktywny obszar rozwoju.

Stronniczość i uczciwość

Sztuczna inteligencja generatywna uczy się na podstawie danych historycznych, które mogą zawierać uprzedzenia (rasowe, płciowe itp.). Autonomiczna sztuczna inteligencja może utrwalać, a nawet wzmacniać te uprzedzenia:

Podczas rekrutacji lub przyjmowania kandydatów sztuczna inteligencja mogłaby niesłusznie dyskryminować, gdyby jej dane szkoleniowe zawierały błędy.
W obsłudze klienta sztuczna inteligencja może reagować inaczej na potrzeby użytkowników w zależności od dialektu lub innych czynników, chyba że zostanie to dokładnie sprawdzone.
W branży kreatywnej sztuczna inteligencja mogłaby niedoreprezentować pewne kultury lub style, gdyby zestaw szkoleniowy był niezrównoważony.

Rozwiązanie tego problemu wymaga starannej selekcji zbiorów danych, testowania stronniczości i być może wprowadzenia korekt algorytmicznych w celu zapewnienia uczciwości. Przejrzystość jest kluczowa: firmy będą musiały ujawnić kryteria decyzyjne sztucznej inteligencji, zwłaszcza jeśli autonomiczna sztuczna inteligencja wpływa na czyjeś możliwości lub prawa (np. uzyskanie pożyczki lub pracy). Organy regulacyjne już zwracają na to uwagę; e.gUstawa UE o sztucznej inteligencji (która będzie przygotowywana od połowy lat dwudziestych XXI w.) prawdopodobnie będzie wymagać oceny stronniczości w przypadku systemów sztucznej inteligencji obarczonych wysokim ryzykiem.

Odpowiedzialność i odpowiedzialność prawna

Kiedy autonomicznie działający system sztucznej inteligencji wyrządzi szkodę lub popełni błąd, kto ponosi odpowiedzialność? Ramy prawne nadążają:

Firmy wdrażające sztuczną inteligencję prawdopodobnie będą ponosić odpowiedzialność podobną do odpowiedzialności za działania pracowników. Na przykład, jeśli sztuczna inteligencja udzieli złej porady finansowej, która doprowadzi do straty, firma może być zobowiązana do wypłaty odszkodowania klientowi.
Trwają debaty na temat „osobowości” sztucznej inteligencji i ewentualnej częściowej odpowiedzialności zaawansowanej sztucznej inteligencji, ale to już bardziej teoretyczne. W praktyce winę ponoszą deweloperzy lub operatorzy.
Mogą pojawić się nowe produkty ubezpieczeniowe na wypadek awarii sztucznej inteligencji. Jeśli autonomiczna ciężarówka spowoduje wypadek, ubezpieczenie producenta może go pokryć, analogicznie do ubezpieczenia odpowiedzialności cywilnej za produkt.
Dokumentowanie i rejestrowanie decyzji podejmowanych przez sztuczną inteligencję będzie istotne dla analiz post mortem. Jeśli coś pójdzie nie tak, musimy przeprowadzić audyt ścieżki decyzyjnej sztucznej inteligencji, aby wyciągnąć z tego wnioski i przypisać odpowiedzialność. Organy regulacyjne mogą nakazać rejestrowanie działań autonomicznej sztucznej inteligencji właśnie z tego powodu.

Przejrzystość i wyjaśnialność

Autonomiczna sztuczna inteligencja powinna w idealnym przypadku potrafić wyjaśnić swoje rozumowanie w sposób zrozumiały dla człowieka, zwłaszcza w dziedzinach o istotnym znaczeniu (finanse, opieka zdrowotna, wymiar sprawiedliwości). Wyjaśnialna sztuczna inteligencja to dziedzina dążąca do otwarcia czarnej skrzynki:

W przypadku odmowy udzielenia pożyczki przez sztuczną inteligencję, przepisy (np. w USA, ECOA) mogą wymagać podania wnioskodawcy przyczyny. Dlatego sztuczna inteligencja musi podać czynniki (e.g., „wysoki wskaźnik zadłużenia do dochodu”) jako wyjaśnienie.
Użytkownicy wchodzący w interakcje ze sztuczną inteligencją (np. studenci korzystający z korepetytora opartego na sztucznej inteligencji lub pacjenci korzystający z aplikacji medycznej opartej na sztucznej inteligencji) zasługują na wiedzę na temat tego, jak AI formułuje zalecenia. Trwają prace nad ułatwieniem śledzenia rozumowania sztucznej inteligencji, poprzez uproszczenie modeli lub zastosowanie równoległych modeli wyjaśniających.
Przejrzystość oznacza również, że użytkownicy powinni wiedzieć Kiedy Mają do czynienia ze sztuczną inteligencją kontra człowiek. Wytyczne etyczne (i prawdopodobnie niektóre przepisy) skłaniają się ku wymogowi ujawnienia, jeśli klient rozmawia z botem. Zapobiega to oszustwom i pozwala użytkownikowi na uzyskanie zgody. Niektóre firmy obecnie wyraźnie oznaczają treści tworzone przez sztuczną inteligencję (np. „Ten artykuł został wygenerowany przez sztuczną inteligencję”), aby podtrzymać zaufanie.

Prywatność i ochrona danych

Generatywna sztuczna inteligencja często potrzebuje danych – w tym potencjalnie wrażliwych danych osobowych – do funkcjonowania lub uczenia się. Autonomiczne operacje muszą szanować prywatność:

Agent obsługi klienta wykorzystujący sztuczną inteligencję będzie miał dostęp do informacji o koncie, aby pomóc klientowi; dane te muszą być chronione i wykorzystywane wyłącznie do tego celu.
Jeśli korepetytorzy wykorzystujący sztuczną inteligencję mają dostęp do profili uczniów, muszą wziąć pod uwagę przepisy, takie jak FERPA (w USA), aby zapewnić prywatność danych edukacyjnych.
Duże modele mogą nieświadomie zapamiętywać szczegóły ze swoich danych treningowych (e.g., powtarzając adres osoby widziany podczas szkolenia). Techniki takie jak prywatność różnicowa i anonimizacja danych w szkoleniu są ważne, aby zapobiec wyciekowi danych osobowych w generowanych wynikach.
Przepisy takie jak RODO dają osobom fizycznym prawa do kontroli zautomatyzowanych decyzji, które ich dotyczą.Użytkownicy mogą wnioskować o to, aby ludzka kontrola lub decyzje nie były wyłącznie zautomatyzowane, jeśli mają one na nich istotny wpływ. Do 2030 roku przepisy te mogą ewoluować wraz ze wzrostem popularności sztucznej inteligencji, potencjalnie wprowadzając prawo do wyjaśnienia lub rezygnacji z przetwarzania przez sztuczną inteligencję.

Bezpieczeństwo i nadużycia

Autonomiczne systemy sztucznej inteligencji mogą stać się celem ataków hakerskich lub zostać wykorzystane do szkodliwych działań:

Generator treści oparty na sztucznej inteligencji (AI) mógłby zostać wykorzystany do tworzenia dezinformacji na dużą skalę (filmy deepfake, fałszywe artykuły), co stanowi ryzyko społeczne. Kwestia etyki udostępniania bardzo zaawansowanych modeli generatywnych jest przedmiotem gorących dyskusji (OpenAI początkowo podchodziło ostrożnie do możliwości przetwarzania obrazów w GPT-4). Rozwiązania obejmują znakowanie wodne treści generowanych przez AI, aby ułatwić wykrywanie podróbek, oraz wykorzystanie sztucznej inteligencji do walki z AI (np. algorytmy wykrywania deepfake).
Jeśli sztuczna inteligencja kontroluje procesy fizyczne (drony, samochody, sterowanie przemysłowe), zabezpieczenie jej przed cyberatakami jest kluczowe. Zhakowany system autonomiczny może spowodować realne szkody. Oznacza to solidne szyfrowanie, zabezpieczenia przed awariami oraz możliwość obejścia lub wyłączenia systemu przez człowieka, jeśli coś wydaje się zagrożone.
Istnieje również obawa, że sztuczna inteligencja przekroczy zamierzone granice (scenariusz „nieuczciwej sztucznej inteligencji”). O ile obecne sztuczne inteligencje nie mają sprawczości ani intencji, o tyle jeśli przyszłe systemy autonomiczne będą bardziej sprawcze, konieczne będą ścisłe ograniczenia i monitorowanie, aby zapewnić, że na przykład nie będą one wykonywać nieautoryzowanych transakcji ani naruszać prawa z powodu błędnie określonego celu.

Etyczne wykorzystanie i wpływ na człowieka

Na koniec szersze rozważania etyczne:

Zmiana miejsca pracy: Jeśli sztuczna inteligencja będzie w stanie wykonywać zadania bez ingerencji człowieka, co stanie się z tymi miejscami pracy? Historycznie rzecz biorąc, technologia automatyzuje niektóre miejsca pracy, ale tworzy inne. Przejście to może być bolesne dla pracowników, których umiejętności obejmują zadania, które stają się zautomatyzowane. Społeczeństwo będzie musiało sobie z tym poradzić poprzez przekwalifikowanie, edukację i ewentualne przemyślenie wsparcia ekonomicznego (niektórzy sugerują, że sztuczna inteligencja może wymagać wprowadzenia takich rozwiązań jak powszechny dochód podstawowy, jeśli wiele zadań zostanie zautomatyzowanych). Już teraz ankiety wykazują mieszane odczucia – w jednym z badań jedna trzecia pracowników obawia się, że sztuczna inteligencja zastąpi miejsca pracy, podczas gdy inni postrzegają ją jako pozbawioną monotonii.
Erozja umiejętności człowieka: Jeśli nauczyciele AI będą uczyć, autopiloty AI będą prowadzić, a AI będzie pisać kod, czy ludzie stracą te umiejętności? Nadmierne poleganie na AI może w najgorszym przypadku doprowadzić do utraty wiedzy; programy edukacyjne i szkoleniowe będą musiały się do tego dostosować, zapewniając, że ludzie nadal będą uczyć się podstaw, nawet jeśli AI im w tym pomoże.
Podejmowanie decyzji etycznych: Sztuczna inteligencja nie posiada ludzkiego osądu moralnego. W opiece zdrowotnej lub prawie decyzje oparte wyłącznie na danych mogą w indywidualnych przypadkach kolidować z współczuciem lub sprawiedliwością. Być może będziemy musieli zakodować ramy etyczne w sztucznej inteligencji (obszar badań nad etyką sztucznej inteligencji, e.g(., dostosowując decyzje sztucznej inteligencji do ludzkich wartości). Co najmniej wskazane jest informowanie ludzi o decyzjach etycznych.
Inkluzywność: Zapewnienie powszechnej dystrybucji korzyści płynących z AI jest celem etycznym. Jeśli tylko duże firmy będą mogły sobie pozwolić na zaawansowaną AI, mniejsze firmy lub biedniejsze regiony mogą zostać w tyle. Działania open source i niedrogie rozwiązania AI mogą pomóc w demokratyzacji dostępu. Ponadto interfejsy powinny być zaprojektowane tak, aby każdy mógł korzystać z narzędzi AI (różne języki, dostępność dla osób z niepełnosprawnościami itp.), aby uniknąć tworzenia nowego cyfrowego podziału, polegającego na tym, „kto ma asystenta AI, a kto nie”.

Obecne ograniczanie ryzyka: Pozytywnym aspektem jest to, że wraz z wdrażaniem sztucznej inteligencji przez firmy, wzrasta świadomość tych kwestii i podejmowane są działania w tym zakresie.Pod koniec 2023 r. prawie połowa firm wykorzystujących sztuczną inteligencję aktywnie pracowała nad łagodzeniem ryzyka, takiego jak niedokładność (Stan sztucznej inteligencji w 2023 r.: przełomowy rok dla sztucznej inteligencji generatywnej | McKinsey) (Stan sztucznej inteligencji: globalne badanie | McKinsey), a liczba ta rośnie. Firmy technologiczne powołały rady ds. etyki w dziedzinie sztucznej inteligencji; rządy opracowują przepisy. Kluczem jest wbudowanie etyki w rozwój sztucznej inteligencji od samego początku („etyka w fazie projektowania”), a nie reagowanie na nią z opóźnieniem.

Podsumowując wyzwania: zapewnienie sztucznej inteligencji większej autonomii to miecz obosieczny. Może przynieść wydajność i innowacyjność, ale wymaga wysokiego poziomu odpowiedzialności. W nadchodzących latach prawdopodobnie pojawi się mieszanka rozwiązań technologicznych (mających na celu poprawę działania sztucznej inteligencji), rozwiązań procesowych (polityki i ram nadzoru), a być może także nowych standardów lub certyfikatów (systemy sztucznej inteligencji mogą podlegać audytom i certyfikacji, podobnie jak obecnie silniki czy elektronika). Skuteczne sprostanie tym wyzwaniom zadecyduje o tym, jak sprawnie będziemy mogli zintegrować autonomiczną sztuczną inteligencję ze społeczeństwem w sposób, który zwiększy ludzkie dobrostan i zaufanie.

Wniosek

Generatywna sztuczna inteligencja szybko przekształciła się z nowatorskiego eksperymentu w rewolucyjną technologię ogólnego przeznaczenia, która dotyka każdego aspektu naszego życia. Niniejszy dokument wyjaśnia, jak do 2025 roku systemy sztucznej inteligencji będą już pisać artykuły, projektować grafikę, programować oprogramowanie, rozmawiać z klientami, streszczać notatki medyczne, udzielać korepetycji studentom, optymalizować łańcuchy dostaw i sporządzać raporty finansowe. Co ważne, w wielu z tych zadań sztuczna inteligencja może działać. z niewielką lub żadną ingerencją człowieka, zwłaszcza w przypadku ściśle określonych, powtarzalnych zadań. Firmy i osoby prywatne zaczynają ufać sztucznej inteligencji, która będzie wykonywać te zadania autonomicznie, czerpiąc korzyści z szybkości i skali.

Patrząc w przyszłość, na rok 2035, stoimy na progu ery, w której sztuczna inteligencja będzie jeszcze bardziej wszechobecnym współpracownikiem – często niewidoczna cyfrowa siła robocza który zajmuje się rutyną, dzięki czemu ludzie mogą skupić się na tym, co wyjątkowe. Oczekujemy, że generatywna sztuczna inteligencja będzie niezawodnie prowadzić samochody osobowe i ciężarowe na naszych drogach, zarządzać zapasami w magazynach przez noc, odpowiadać na nasze pytania jako kompetentni asystenci osobiści, udzielać indywidualnych lekcji studentom na całym świecie, a nawet pomagać w odkrywaniu nowych leków – a wszystko to przy coraz mniejszym bezpośrednim nadzorze. Granica między narzędziem a agentem zatrze się, gdy sztuczna inteligencja przejdzie od biernego wykonywania instrukcji do proaktywnego generowania rozwiązań.

Jednak podróż do przyszłości autonomicznej sztucznej inteligencji musi być prowadzona z ostrożnością. Jak już wspomnieliśmy, każda dziedzina niesie ze sobą własny zestaw ograniczeń i obowiązków:

Dzisiejsza weryfikacja rzeczywistości: Sztuczna inteligencja nie jest nieomylna. Doskonale radzi sobie z rozpoznawaniem wzorców i generowaniem treści, ale brakuje jej prawdziwego zrozumienia i zdrowego rozsądku w ludzkim rozumieniu tego słowa. Dlatego na razie nadzór ludzki pozostaje siatką bezpieczeństwa. Kluczowe jest rozpoznanie, gdzie sztuczna inteligencja jest gotowa do samodzielnego działania (a gdzie nie). Wiele dzisiejszych sukcesów pochodzi z… zespół człowiek-sztuczna inteligencja model, a to hybrydowe podejście nadal będzie wartościowe tam, gdzie pełna autonomia nie jest jeszcze rozsądna.
Obietnica na jutro: Dzięki postępowi w architekturze modeli, technikach szkoleniowych i mechanizmach nadzoru, możliwości sztucznej inteligencji (AI) będą się nadal rozwijać. Kolejna dekada badań i rozwoju może rozwiązać wiele obecnych problemów (redukcja halucynacji, poprawa interpretowalności, dostosowanie AI do ludzkich wartości). Jeśli tak się stanie, systemy AI do 2035 roku będą na tyle solidne, że będzie można im powierzyć znacznie większą autonomię. Prognozy zawarte w tym opracowaniu – od nauczycieli AI po w dużej mierze samodzielne firmy – mogą stać się naszą rzeczywistością, a nawet zostać przekroczone przez innowacje trudne do wyobrażenia dzisiaj.
Rola człowieka i adaptacja: Zamiast całkowitego zastąpienia ludzi przez sztuczną inteligencję, przewidujemy ewolucję jej ról.Profesjonaliści w każdej dziedzinie prawdopodobnie będą musieli nauczyć się pracować z Sztuczna inteligencja (AI) – kierowanie nią, weryfikowanie jej i koncentrowanie się na aspektach pracy wymagających typowo ludzkich umiejętności, takich jak empatia, myślenie strategiczne i rozwiązywanie złożonych problemów. Edukacja i szkolenia zawodowe powinny być ukierunkowane na podkreślenie tych unikalnych umiejętności ludzkich, a także na zapewnienie powszechnej znajomości AI. Decydenci i liderzy biznesu powinni planować zmiany na rynku pracy i zapewniać systemy wsparcia osobom dotkniętym automatyzacją.
Etyka i zarządzanie: Być może najważniejsze jest to, że ten rozwój technologiczny musi opierać się na ramach etycznego wykorzystania i zarządzania sztuczną inteligencją. Zaufanie jest walutą adopcji – ludzie pozwolą sztucznej inteligencji prowadzić samochód lub asystować przy operacji tylko wtedy, gdy będą przekonani, że jest to bezpieczne. Budowanie tego zaufania wymaga rygorystycznych testów, przejrzystości i zaangażowania interesariuszy (e.g., angażując lekarzy w projektowanie medycznych AI, nauczycieli w narzędzia edukacyjne AI) oraz odpowiednie regulacje. Współpraca międzynarodowa może być niezbędna do stawienia czoła wyzwaniom, takim jak deepfake czy sztuczna inteligencja w działaniach wojennych, zapewniając globalne normy odpowiedzialnego użytkowania.

Podsumowując, generatywna sztuczna inteligencja to potężny motor postępu. Mądrze wykorzystana, może uwolnić ludzi od monotonii, uwolnić kreatywność, spersonalizować usługi i wypełnić luki (wnosząc wiedzę specjalistyczną tam, gdzie brakuje ekspertów). Kluczem jest wdrożenie jej w sposób, który wzmacnia potencjał ludzki, a nie go marginalizujeW perspektywie krótkoterminowej oznacza to utrzymanie ludzi w pętli sterowania sztuczną inteligencją. W dłuższej perspektywie oznacza to zakodowanie humanistycznych wartości w rdzeniu systemów sztucznej inteligencji, aby nawet działając niezależnie, działały w naszym wspólnym najlepszym interesie.

Domena	Niezawodna autonomia dzisiaj (2025)	Oczekiwana niezawodna autonomia do 2035 r.
Pisanie i treść	- Rutynowe wiadomości (sport, wyniki) generowane automatycznie.- Recenzje produktów podsumowane przez sztuczną inteligencję.- Wersje robocze artykułów lub wiadomości e-mail do edycji przez człowieka. (Philana Patterson – profil społeczności ONA) (Amazon ulepsza wrażenia klientów związane z recenzjami dzięki sztucznej inteligencji)	- Większość treści informacyjnych i marketingowych jest tworzona automatycznie, z zachowaniem faktów.- Sztuczna inteligencja tworzy kompletne artykuły i komunikaty prasowe z minimalnym nadzorem.- Wysoce spersonalizowana treść generowana na żądanie.
Sztuki wizualne i projektowanie	- Sztuczna inteligencja generuje obrazy na podstawie podpowiedzi (człowiek wybiera najlepsze).- Koncepcja artystyczna i wariacje projektu tworzone są autonomicznie.	- Sztuczna inteligencja tworzy pełne sceny wideo/filmowe i złożoną grafikę.- Generatywne projektowanie produktów/architektury spełniającej specyfikacje.- Spersonalizowane media (obrazy, wideo) tworzone na żądanie.
Kodowanie oprogramowania	- Sztuczna inteligencja automatycznie uzupełnia kod i pisze proste funkcje (sprawdzane przez programistów).- Automatyczne generowanie testów i sugestii dotyczących błędów. (Kodowanie na drugim pilocie: dane z 2023 r. wskazują na presję na spadek jakości kodu (w tym prognozy na 2024 r.) – GitClear) (GitHub Copilot na szczycie raportu badawczego na temat asystentów kodu AI — Visual Studio Magazine)	- Sztuczna inteligencja niezawodnie wdraża wszystkie funkcje ze specyfikacji.- Autonomiczne debugowanie i konserwacja kodu dla znanych wzorców.- Tworzenie aplikacji low-code z niewielkim udziałem człowieka.
Obsługa klienta	- Chatboty odpowiadają na często zadawane pytania, rozwiązują proste problemy (przekazują skomplikowane przypadki).- Sztuczna inteligencja obsługuje ok. 70% rutynowych zapytań na niektórych kanałach.(59 statystyk obsługi klienta AI na rok 2025) (Do 2030 roku 69% decyzji podejmowanych w trakcie interakcji z klientami będzie ...)	- Sztuczna inteligencja obsługuje większość interakcji z klientami od początku do końca, łącznie ze złożonymi zapytaniami.- Podejmowanie decyzji przez sztuczną inteligencję w czasie rzeczywistym w przypadku ustępstw w zakresie usług (zwroty, aktualizacje).- Obsługa przez agentów wyłącznie w przypadku eskalacji lub szczególnych przypadków.
Opieka zdrowotna	- Sztuczna inteligencja sporządza notatki medyczne; sugeruje diagnozy, które weryfikują lekarze. - Sztuczna inteligencja odczytuje niektóre skany (radiologiczne) pod nadzorem; dokonuje selekcji prostych przypadków.Produkty do obrazowania medycznego oparte na sztucznej inteligencji mogą wzrosnąć pięciokrotnie do 2035 r.)	- Sztuczna inteligencja niezawodnie diagnozuje powszechne schorzenia i interpretuje większość obrazów medycznych. - Sztuczna inteligencja monitoruje pacjentów i inicjuje opiekę (e.g., przypomnienia o lekach, alerty alarmowe).- Wirtualne „pielęgniarki” oparte na sztucznej inteligencji zajmują się rutynowymi badaniami kontrolnymi; lekarze koncentrują się na złożonej opiece.
Edukacja	- Korepetytorzy AI odpowiadają na pytania uczniów, generują zadania praktyczne (nauczyciel monitoruje). - AI wspomaga ocenianie (z nadzorem nauczyciela). ([Generative AI for K-12 education	Raport badawczy Applify](https://www.applify.co/research-report/gen-ai-for-k12#:~:text=AI%20tutors%3A%20Virtual%20AI,individual%20learning%20styles%20and%20paces))
Logistyka	- Sztuczna inteligencja optymalizuje trasy dostaw i pakowanie (cele wyznaczają ludzie).- Sztuczna inteligencja sygnalizuje zagrożenia w łańcuchu dostaw i sugeruje sposoby ich ograniczenia.Najważniejsze przypadki użycia sztucznej inteligencji generatywnej w logistyce)	- Dostawy w dużej mierze autonomiczne (ciężarówki, drony) nadzorowane przez kontrolerów AI.- AI autonomicznie przekierowuje przesyłki, omijając zakłócenia i dostosowuje zapasy.- Kompleksowa koordynacja łańcucha dostaw (zamawianie, dystrybucja) zarządzana przez AI.
Finanse	- Sztuczna inteligencja generuje raporty finansowe/podsumowania wiadomości (recenzowane przez ludzi).- Doradcy robo-zarządzają prostymi portfelami; czat ze sztuczną inteligencją obsługuje zapytania klientów.Generatywna sztuczna inteligencja wkracza do finansów)	- Analitycy wykorzystujący sztuczną inteligencję (AI) przygotowują rekomendacje inwestycyjne i raporty dotyczące ryzyka o wysokiej dokładności.- Autonomiczne transakcje i rebalansowanie portfela w ramach ustalonych limitów.- Sztuczna inteligencja automatycznie zatwierdza standardowe pożyczki/roszczenia; wyjątki obsługuje człowiek.

Odniesienia:

Patterson, Philana. Zautomatyzowane historie zarobków mnożą się. Associated Press (2015) – Opisuje zautomatyzowane generowanie przez AP tysięcy raportów o zarobkach bez udziału człowieka (Zautomatyzowane historie o zarobkach mnożą się | Associated Press).
McKinsey & Company. Stan sztucznej inteligencji na początku 2024 r.: wzrost adopcji sztucznej inteligencji generacji i rozpoczęcie generowania wartości. (2024) – Raporty wskazują, że 65% organizacji regularnie korzysta z generatywnej sztucznej inteligencji, co stanowi prawie dwukrotność liczby z 2023 r. (Stan sztucznej inteligencji na początku 2024 r. | McKinsey) i omawia działania mające na celu ograniczenie ryzyka (Stan sztucznej inteligencji: globalne badanie | McKinsey).
Gartner. Poza ChatGPT: przyszłość generatywnej sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw. (2023) – Przewiduje, że do 2030 roku 90% hitu filmowego będzie generowane przez sztuczną inteligencję (Przykłady zastosowań generatywnej sztucznej inteligencji w przemyśle i przedsiębiorstwach) i podkreśla przypadki zastosowania sztucznej inteligencji generatywnej, takie jak projektowanie leków (Przykłady zastosowań generatywnej sztucznej inteligencji w przemyśle i przedsiębiorstwach).
Przetrzyj. 12 sposobów, w jakie dziennikarze wykorzystują narzędzia sztucznej inteligencji w redakcji. (2024) – Przykład sztucznej inteligencji „Klara” w redakcji informacyjnej piszącej 11% artykułów, przy czym redaktorzy ludzcy recenzują całą treść AI (12 sposobów, w jakie dziennikarze wykorzystują narzędzia sztucznej inteligencji w redakcji - Twipe).
Amazon.com Aktualności. Amazon ulepsza wrażenia klientów związane z recenzjami dzięki sztucznej inteligencji.(2023) – Ogłasza, że na stronach produktów pojawią się podsumowania recenzji generowane przez sztuczną inteligencję, które pomogą kupującym (Amazon ulepsza wrażenia klientów związane z recenzjami dzięki sztucznej inteligencji).
Zendesk. 59 statystyk obsługi klienta AI na rok 2025. (2023) – Wskazuje, że ponad dwie trzecie organizacji CX uważa, że generatywna sztuczna inteligencja doda „ciepła” obsłudze (59 statystyk obsługi klienta AI na rok 2025) i ostatecznie przewiduje, że sztuczna inteligencja będzie miała zastosowanie w 100% interakcji z klientami (59 statystyk obsługi klienta AI na rok 2025).
Futurum Research i SAS. Doświadczenie 2030: przyszłość doświadczeń klienta. (2019) – Wyniki badania wskazują, że marki oczekują, że do 2030 r. ~69% decyzji podejmowanych w trakcie interakcji z klientami będzie podejmowanych przez inteligentne maszyny (Aby na nowo wyobrazić sobie przejście na CX, marketerzy muszą wykonać te 2 czynności).
Dataiku. Najważniejsze przypadki użycia sztucznej inteligencji generatywnej w logistyce. (2023) – Opisuje, w jaki sposób GenAI optymalizuje załadunek (zmniejszając o ~30% pustą przestrzeń w ciężarówce) (Najważniejsze przypadki użycia sztucznej inteligencji generatywnej w logistyce) i sygnalizuje zagrożenia dla łańcucha dostaw poprzez przeglądanie wiadomości.
Czasopismo Visual Studio. GitHub Copilot na szczycie raportu badawczego na temat asystentów kodu AI. (2024) – Założenia strategicznego planowania firmy Gartner: do 2028 r. 90% programistów korporacyjnych będzie korzystać z asystentów kodu opartych na sztucznej inteligencji (w porównaniu z 14% w 2024 r.) (GitHub Copilot na szczycie raportu badawczego na temat asystentów kodu AI — Visual Studio Magazine).
Wiadomości Bloomberga. Przedstawiamy BloombergGPT. (2023) – Szczegóły modelu parametrów 50B firmy Bloomberg przeznaczonego do zadań finansowych, wbudowanego w Terminal w celu zapewnienia wsparcia w zakresie pytań i odpowiedzi oraz analiz (Generatywna sztuczna inteligencja wkracza do finansów).

Artykuły, które mogą Ci się spodobać po przeczytaniu tego:

🔗 Zawody, których sztuczna inteligencja nie zastąpi – a jakie zawody zastąpi sztuczna inteligencja?
Globalna perspektywa zmieniającego się krajobrazu zawodowego, analiza ról, które są odporne na zmiany spowodowane przez sztuczną inteligencję, a które są najbardziej narażone.

🔗 Czy sztuczna inteligencja potrafi przewidzieć zachowanie rynku giełdowego?
Głęboka analiza możliwości, ograniczeń i kwestii etycznych związanych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji do prognozowania rynku giełdowego.

🔗 Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję generatywną w cyberbezpieczeństwie?
Dowiedz się, w jaki sposób sztuczna inteligencja generatywna jest wykorzystywana do obrony przed zagrożeniami cybernetycznymi, od wykrywania anomalii po modelowanie zagrożeń.

Powrót do bloga

Kraj/region

Język