Na czym można polegać generatywne AI bez interwencji człowieka ?

Streszczenie

Generatywna sztuczna inteligencja (AI) – technologia umożliwiająca maszynom tworzenie tekstu, obrazów, kodu i innych rzeczy – doświadczyła eksplozywnego wzrostu w ostatnich latach. Niniejszy dokument techniczny zapewnia przystępny przegląd tego, co może generatywna AI niezawodnie dziś bez ingerencji człowieka i czego oczekuje się od niej w następnej dekadzie. Badamy jej zastosowanie w pisaniu, sztuce, kodowaniu, obsłudze klienta, opiece zdrowotnej, edukacji, logistyce i finansach, podkreślając, gdzie AI działa autonomicznie, a gdzie nadzór człowieka pozostaje kluczowy. Przykłady z życia wzięte są dołączone, aby zilustrować zarówno sukcesy, jak i ograniczenia. Główne ustalenia obejmują:

• Powszechna adopcja: W 2024 r. 65% ankietowanych firm przyznało, że regularnie korzysta z generatywnej sztucznej inteligencji – jest to prawie dwukrotnie większy odsetek niż w roku poprzednim (Stan sztucznej inteligencji na początku 2024 r. | McKinsey). Zastosowania obejmują tworzenie treści marketingowych, chatboty obsługi klienta, generowanie kodu i wiele innych.

• Obecne możliwości autonomiczne: Dzisiejsza generatywna sztuczna inteligencja niezawodnie sobie radzi zadania strukturalne, powtarzalne z minimalnym nadzorem. Przykłady obejmują automatyczne generowanie szablonowych raportów informacyjnych (np. podsumowań zysków korporacyjnych) (Philana Patterson – Profil społeczności ONA), tworząc opisy produktów i podsumowania recenzji na stronach e-commerce oraz automatycznie uzupełniając kod. W tych domenach sztuczna inteligencja często wspomaga pracowników ludzkich, przejmując rutynowe generowanie treści.

• Udział człowieka w złożonych zadaniach: W przypadku zadań bardziej złożonych lub otwartych – takich jak twórcze pisanie, szczegółowa analiza lub porada medyczna – nadzór ludzki jest nadal zazwyczaj wymagany w celu zapewnienia dokładności faktów, osądu etycznego i jakości. Wiele wdrożeń AI obecnie wykorzystuje model „człowiek w pętli”, w którym AI tworzy treść, a ludzie ją sprawdzają.

• Poprawa w krótkim okresie: Przewiduje się, że w ciągu najbliższych 5–10 lat sztuczna inteligencja generatywna stanie się o wiele bardziej niezawodny i autonomicznyPostępy w dokładności modeli i mechanizmach ochronnych mogą umożliwić AI obsługę większej części zadań kreatywnych i decyzyjnych przy minimalnym udziale człowieka. Na przykład eksperci przewidują, że do 2030 r. AI będzie obsługiwać większość interakcji i decyzji dotyczących obsługi klienta w czasie rzeczywistym (Aby ponownie wyobrazić sobie przejście na CX, marketerzy muszą wykonać te 2 rzeczy), a duży film mógłby zostać wyprodukowany w 90% przy użyciu treści wygenerowanych przez sztuczną inteligencję (Przykłady zastosowań generatywnej sztucznej inteligencji w przemyśle i przedsiębiorstwach).

• Do roku 2035: Za dekadę spodziewamy się autonomiczni agenci AI być powszechne w wielu dziedzinach. Nauczyciele AI mogliby zapewnić spersonalizowaną edukację na dużą skalę, asystenci AI mogliby niezawodnie sporządzać umowy prawne lub raporty medyczne do zatwierdzenia przez ekspertów, a systemy autonomicznej jazdy (wspomagane przez symulację generatywną) mogłyby prowadzić operacje logistyczne od początku do końca. Jednak pewne wrażliwe obszary (np. diagnozy medyczne o wysokiej wadze, ostateczne decyzje prawne) prawdopodobnie nadal będą wymagały ludzkiej oceny w zakresie bezpieczeństwa i odpowiedzialności.

• Obawy dotyczące etyki i niezawodności: Wraz ze wzrostem autonomii AI rosną również obawy. Problemy obejmują dziś: halucynacja (AI wymyślająca fakty), stronniczość w generowanej treści, brak przejrzystości i potencjalne niewłaściwe wykorzystanie do dezinformacji. Zapewnienie, że AI może być zaufany gdy działanie bez nadzoru jest najważniejsze. Postęp jest czyniony – na przykład organizacje inwestują więcej w łagodzenie ryzyka (zajmując się dokładnością, cyberbezpieczeństwem, problemami IP) (Stan AI: globalne badanie | McKinsey) – ale potrzebne są solidne ramy zarządzania i etyki.

• Struktura niniejszego dokumentu: Na początek przedstawimy wprowadzenie do sztucznej inteligencji generatywnej i koncepcję zastosowań autonomicznych i nadzorowanych.Następnie dla każdej głównej domeny (pisanie, sztuka, kodowanie itd.) omawiamy, co AI może robić niezawodnie dzisiaj, a co jest na horyzoncie. Kończymy przekrojowymi wyzwaniami, prognozami na przyszłość i zaleceniami dotyczącymi odpowiedzialnego wykorzystywania generatywnej AI.

Ogólnie rzecz biorąc, generatywna sztuczna inteligencja udowodniła już, że jest w stanie poradzić sobie z zaskakująco wieloma zadaniami bez stałego ludzkiego kierownictwa. Rozumiejąc jej obecne ograniczenia i przyszły potencjał, organizacje i społeczeństwo mogą lepiej przygotować się na erę, w której sztuczna inteligencja nie jest tylko narzędziem, ale autonomicznym współpracownikiem 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 lub DALL·E dla obrazów) są trenowane na rozległych zbiorach danych, aby produkować nową treść w odpowiedzi na monity. To przełomowe odkrycie wywołało falę innowacji w różnych branżach. Jednak pojawia się krytyczne pytanie: Co tak naprawdę możemy powierzyć sztucznej inteligencji, jeśli chodzi o samodzielne wykonywanie zadań, bez konieczności dwukrotnego sprawdzania wyników przez człowieka?

Aby odpowiedzieć na to pytanie, ważne jest rozróżnienie nadzorowany I autonomiczny Zastosowania AI:

• Sztuczna inteligencja nadzorowana przez człowieka odnosi się do scenariuszy, w których wyniki AI są sprawdzane lub redagowane przez ludzi przed ich sfinalizowaniem. Na przykład dziennikarz może użyć asystenta pisania AI do napisania artykułu, ale redaktor go edytuje i zatwierdza.

• Autonomiczna sztuczna inteligencja (AI bez ingerencji człowieka) odnosi się do systemów AI, które wykonują zadania lub produkują treści, które trafiają bezpośrednio do użytku z niewielką lub żadną edycją ludzką. Przykładem jest zautomatyzowany chatbot rozwiązujący zapytanie klienta bez udziału 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. Jedno globalne badanie przeprowadzone w 2024 r. wykazało, że 65% firm regularnie korzysta z generatywnej AI, w porównaniu z około jedną trzecią zaledwie rok wcześniej (Stan sztucznej inteligencji na początku 2024 r. | McKinsey). Osoby prywatne również przyjęły narzędzia takie jak ChatGPT – szacunkowo 79% profesjonalistów miało przynajmniej pewną styczność z generatywną sztuczną inteligencją do połowy 2023 r. (Stan sztucznej inteligencji w 2023 r.: rok przełomu w generatywnej sztucznej inteligencji | McKinsey). To szybkie upowszechnienie jest napędzane obietnicą wzrostu wydajności i kreatywności. Jednak to wciąż „wczesnych dni”, a wiele firm wciąż formułuje zasady dotyczące odpowiedzialnego korzystania ze sztucznej inteligencji (Stan sztucznej inteligencji w 2023 r.: rok przełomu w generatywnej sztucznej inteligencji | McKinsey).

Dlaczego autonomia jest ważna: Pozwolenie AI na działanie bez nadzoru człowieka może przynieść ogromne korzyści w zakresie wydajności – całkowicie automatyzując żmudne zadania – ale podnosi również stawkę niezawodności. Autonomiczny agent AI musi robić rzeczy poprawnie (lub znać swoje ograniczenia), ponieważ może nie być człowieka w czasie rzeczywistym, który wyłapuje błędy. Niektóre zadania nadają się do tego bardziej niż inne. Ogólnie rzecz biorąc, AI działa najlepiej autonomicznie, gdy:

• Zadanie ma wyraźna struktura lub wzór (np. generowanie rutynowych raportów z danych).

• Błędy są mało ryzykowne lub łatwo tolerowane (np. generowanie obrazu, który można odrzucić, jeśli okaże się niezadowalający, w przeciwieństwie do diagnozy medycznej).

• Jest pod dostatkiem dane treningowe obejmując scenariusze, dzięki czemu wyniki działania sztucznej inteligencji opierają się na prawdziwych przykładach (zmniejszając konieczność zgadywania).

Natomiast zadania, które są otwarty, o dużej stawcelub wymagają niuansowej oceny, są dziś mniej przystosowane do zerowego nadzoru.

W poniższych sekcjach przyjrzymy się szeregowi dziedzin, aby zobaczyć, co obecnie robi generatywna sztuczna inteligencja i co będzie dalej. Przyjrzymy się konkretnym przykładom – od artykułów prasowych pisanych przez sztuczną inteligencję i generowanych przez nią dzieł sztuki, po asystentów piszących kod i wirtualnych agentów obsługi klienta – podkreślając, które zadania mogą być wykonywane kompleksowo przez sztuczną inteligencję, a które nadal wymagają udziału człowieka. W przypadku każdej dziedziny wyraźnie oddzielamy obecne możliwości (około 2025 r.) od realistycznych prognoz tego, co mogłoby być niezawodne do 2035 r.

Mapując teraźniejszość i przyszłość autonomicznej AI w różnych domenach, chcemy zapewnić czytelnikom zrównoważone zrozumienie: ani nie przesadzając z wychwalaniem AI jako magicznie nieomylnej, ani nie umniejszając jej bardzo realnych i rosnących kompetencji. Na tym fundamencie omawiamy następnie nadrzędne wyzwania w zaufaniu do AI bez nadzoru, w tym kwestie etyczne i zarządzanie ryzykiem, zanim zakończymy kluczowymi wnioskami.

Generatywna sztuczna inteligencja w pisaniu i tworzeniu treści

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

Obecne możliwości (2025): AI jako automatyczny autor rutynowych treści

Obecnie sztuczna inteligencja generatywna niezawodnie radzi sobie z wieloma problemami rutynowe zadania pisemne z minimalną lub żadną ingerencją człowieka. Doskonałym przykładem jest dziennikarstwo: Associated Press od lat wykorzystuje automatyzację do generowania tysięcy raportów o zyskach firm co kwartał bezpośrednio z kanałów danych finansowych (Philana Patterson – Profil społeczności ONA). Te krótkie newsy są zgodne ze schematem (np. „Firma X zgłosiła zyski Y, wzrost o Z%...”), a sztuczna inteligencja (używająca oprogramowania do generowania języka naturalnego) może uzupełniać liczby i słowa szybciej niż jakikolwiek człowiek. System AP publikuje te raporty automatycznie, znacznie zwiększając ich zasięg (ponad 3000 artykułów na kwartał) bez potrzeby pisania przez ludzi (Zautomatyzowane historie o zarobkach mnożą się | The Associated Press).

Podobnie rozszerzono dziennikarstwo sportowe: systemy AI mogą pobierać statystyki z gier sportowych i generować historie podsumowujące. Ponieważ te domeny są oparte na danych i formułowe, 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, biuletynów e-mail i innych treści marketingowych. Na przykład gigant e-commerce Amazon wykorzystuje teraz sztuczną inteligencję do podsumowywania opinii klientów o produktach. Sztuczna inteligencja skanuje tekst wielu indywidualnych recenzji i tworzy zwięzły akapit podsumowujący to, co ludziom się podoba lub nie podoba w danym produkcie, który jest następnie wyświetlany na stronie produktu bez 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 AI na stronie produktu e-commerce. System Amazon podsumowuje wspólne punkty z recenzji użytkowników (np. łatwość użytkowania, wydajność) w krótkim akapicie, wyświetlanym kupującym jako „wygenerowane przez AI z 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 samodzielnie. Inne 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 generujące proste podsumowania finansowe (wyniki kwartalne, informacje giełdowe) automatycznie. Od 2014 r. Bloomberg i inne serwisy informacyjne używają sztucznej inteligencji, aby pomóc w pisaniu krótkich informacji o zyskach firm – proces ten przebiega 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 transkrypcji wykorzystują teraz sztuczną inteligencję do tworzenia transkrypcji spotkań lub napisów bez udziału maszynistek. Choć nie są one generatywne w sensie kreatywnym, te zadania językowe działają autonomicznie z dużą dokładnością, zapewniając czysty dźwięk.

• Generowanie projektu: 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 treść jest niskiego ryzyka.

Jednakże, w przypadku bardziej złożonej prozy nadzór ludzki nadal będzie normą w roku 2025. Organizacje informacyjne rzadko publikują artykuły śledcze lub analityczne bezpośrednio od AI – redaktorzy sprawdzają fakty i udoskonalają wersje robocze napisane przez AI. AI może naśladować styl i strukturę dobrze, ale może wprowadzać błędy faktyczne (często nazywane „halucynacjami”) lub niezręczne sformułowania, które człowiek musi wyłapać. Na przykład niemiecka gazeta Wyrazić wprowadziła „cyfrowego współpracownika” AI o imieniu Klara, który pomaga pisać pierwsze artykuły informacyjne. Klara może sprawnie redagować raporty sportowe, a nawet pisać nagłówki, które przyciągają czytelników, przyczyniając się do 11% artykułów Expressu – ale redaktorzy wciąż sprawdzają każdy artykuł pod kątem dokładności i rzetelności dziennikarskiej, zwłaszcza w przypadku skomplikowanych historii (12 sposobów, w jakie dziennikarze wykorzystują narzędzia AI w redakcji - Twipe). To partnerstwo człowieka i sztucznej inteligencji jest dziś powszechne: sztuczna inteligencja zajmuje się ciężkim generowaniem tekstu, a ludzie go selekcjonują i poprawiają w razie potrzeby.

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

W ciągu następnej dekady spodziewamy się, że generatywna sztuczna inteligencja stanie się o wiele bardziej niezawodna w generowaniu wysokiej jakości, poprawnych pod względem faktów tekstów, co poszerzy zakres zadań pisarskich, które może wykonywać autonomicznie. Potwierdza to kilka trendów:

• Poprawiona dokładność: Trwające badania szybko zmniejszają tendencję AI do produkowania fałszywych lub nieistotnych informacji. Do 2030 r. zaawansowane modele językowe z lepszym szkoleniem (w tym techniki weryfikacji faktów w bazach danych w czasie rzeczywistym) mogłyby osiągnąć wewnętrzną weryfikację faktów na poziomie zbliżonym do ludzkiego. Oznacza to, że AI mogłaby automatycznie opracować pełny artykuł informacyjny z poprawnymi cytatami i statystykami pobranymi z materiału źródłowego, wymagając niewielkiej edycji.

• Sztuczna inteligencja specyficzna dla danej domeny: Zobaczymy bardziej wyspecjalizowane modele generatywne dostrojone do określonych dziedzin (prawo, medycyna, pisanie techniczne). Model AI prawniczej z 2030 r. mógłby niezawodnie tworzyć standardowe umowy lub podsumowywać orzecznictwo – zadania, które mają formułkową strukturę, ale obecnie wymagają czasu prawnika. Jeśli AI jest szkolona na sprawdzonych dokumentach prawnych, jej projekty mogą być na tyle wiarygodne, że prawnik rzuca na nie tylko szybkie, ostateczne spojrzenie.

• Naturalny styl i spójność: Modele są coraz lepsze w utrzymywaniu kontekstu w długich dokumentach, co prowadzi do bardziej spójnej i trafnej treści w długiej formie. Do 2035 r. prawdopodobne jest, że sztuczna inteligencja mogłaby samodzielnie napisać przyzwoity pierwszy szkic książki non-fiction lub podręcznika technicznego, a ludzie pełniliby głównie rolę doradczą (ustalając cele lub dostarczając specjalistycznej wiedzy).

Jak to może wyglądać w praktyce? Rutynowe dziennikarstwo może stać się niemal całkowicie zautomatyzowane w przypadku niektórych tematów. Możemy zobaczyć agencję informacyjną w 2030 r., w której system AI będzie pisał pierwszą wersję każdego raportu o zarobkach, historii sportowej lub aktualizacji wyników wyborów, a redaktor będzie pobierał próbki tylko kilku w celu zapewnienia jakości. Rzeczywiście, eksperci przewidują, że coraz większa część treści online będzie generowana maszynowo – jedna śmiała prognoza analityków branżowych sugerowała, że do 2026 r. 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, tekstów produktów, a może nawet spersonalizowanych kanałów informacyjnych będzie tworzona przez sztuczną inteligencję.

W marketing i komunikacja korporacyjnageneratywnej sztucznej inteligencji prawdopodobnie powierzone zostanie autonomiczne prowadzenie całych kampanii. Może ona generować i wysyłać spersonalizowane e-maile marketingowe, posty w mediach społecznościowych i wariacje tekstów reklamowych, stale dostosowując komunikaty na podstawie reakcji klientów – wszystko bez udziału copywritera. Analitycy Gartnera przewidują, że do 2025 r. co najmniej 30% wychodzących komunikatów marketingowych dużych przedsiębiorstw będzie syntetycznie generowanych przez sztuczną inteligencję (Przykłady zastosowań generatywnej sztucznej inteligencji w przemyśle i przedsiębiorstwach), a odsetek ten będzie tylko wzrastał do roku 2030.

Należy jednak pamiętać, że ludzka kreatywność i osąd nadal będą odgrywać rolę, zwłaszcza w przypadku treści o dużej wadze. Do 2035 r. AI może samodzielnie obsługiwać komunikat prasowy lub wpis na blogu, ale w przypadku dziennikarstwa śledczego, które obejmuje rozliczalność lub wrażliwe tematy, media mogą nadal nalegać na nadzór człowieka. Przyszłość prawdopodobnie przyniesie podejście wielopoziomowe: AI autonomicznie produkuje większość codziennych treści, podczas gdy ludzie skupiają się na edycji i produkcji strategicznych lub wrażliwych treści. Zasadniczo granica tego, co uznaje się za „rutynę”, będzie się rozszerzać wraz ze wzrostem kompetencji AI.

Ponadto nowe formy treści, takie jak Interaktywne narracje lub spersonalizowane raporty generowane przez sztuczną inteligencję mogą się pojawić. Na przykład roczny raport firmy mógłby zostać wygenerowany w wielu stylach przez AI – skrót dla kadry kierowniczej, wersja narracyjna dla pracowników, wersja bogata w dane dla analityków – każdy tworzony automatycznie z tych samych podstawowych danych. W edukacji podręczniki mogłyby być dynamicznie pisane przez AI, aby dostosować je do różnych poziomów czytania. Te aplikacje mogłyby być w dużej mierze autonomiczne, ale oparte na zweryfikowanych informacjach.

Z przedstawionej na piśmie trajektorii wynika, że ​​do połowy lat trzydziestych XXI w. AI będzie płodnym pisarzemKluczem do prawdziwie autonomicznego działania będzie zbudowanie zaufania do jego wyników. Jeśli AI będzie w stanie konsekwentnie wykazywać dokładność faktograficzną, jakość stylistyczną i zgodność ze standardami etycznymi, potrzeba przeglądu wiersz po wierszu przez człowieka zmaleje. Sekcje tego białego dokumentu, do 2035 r., mogą być bardzo dobrze opracowane przez badacza AI bez potrzeby redaktora – perspektywa, co do której podchodzimy z ostrożnym optymizmem, pod warunkiem, że zostaną wdrożone odpowiednie zabezpieczenia.

Generatywna sztuczna inteligencja w sztukach wizualnych i projektowaniu

Zdolność generatywnej sztucznej inteligencji do tworzenia obrazów i dzieł sztuki zawładnęła wyobraźnią opinii publicznej, od obrazów generowanych przez sztuczną inteligencję, wygrywających konkursy artystyczne, po filmy deepfake nieodróżnialne od prawdziwych materiałów filmowych. W domenach wizualnych modele sztucznej inteligencji, takie jak generatywne sieci przeciwstawne (GAN) i modele dyfuzyjne (np. Stable Diffusion, Midjourney), mogą tworzyć oryginalne obrazy na podstawie podpowiedzi tekstowych.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, aby narysowała „średniowieczne miasto o zachodzie słońca w stylu Van Gogha” i otrzymać przekonująco artystyczny obraz w ciągu kilku sekund. Doprowadziło to do powszechnego wykorzystania sztucznej inteligencji w projektowaniu graficznym, marketingu i rozrywce do tworzenia koncepcji artystycznych, prototypów, a nawet w niektórych przypadkach ostatecznych wizualizacji. W szczególności:

• Projektowanie graficzne i zdjęcia stockowe: Firmy generują grafiki stron internetowych, ilustracje lub zdjęcia stockowe za pośrednictwem AI, zmniejszając potrzebę zamawiania każdego dzieła u artysty. Wiele zespołów marketingowych używa narzędzi AI do tworzenia wariantów reklam lub obrazów produktów, aby przetestować, co jest atrakcyjne dla konsumentów.

• Sztuka i ilustracja: Indywidualni artyści współpracują z AI, aby wymyślać pomysły lub uzupełniać szczegóły. Na przykład ilustrator może użyć AI do generowania scenerii tła, którą następnie integruje ze swoimi postaciami narysowanymi przez ludzi. Niektórzy twórcy komiksów eksperymentowali z panelami lub kolorowaniem generowanymi przez AI.

• Media i rozrywka: Sztuka generowana przez AI pojawiała się na okładkach magazynów i książek. Znanym przykładem była sierpniowa edycja z 2022 r. Kosmopolityczny okładka, na której był astronauta – podobno pierwsza okładka magazynu stworzona przez AI (DALL·E firmy OpenAI) pod kierunkiem dyrektora artystycznego. Choć wymagało to ludzkiej podpowiedzi i wyboru, sama grafika została wyrenderowana przez maszynę.

Co najważniejsze, większość z tych obecnych zastosowań nadal wymaga ludzkiej selekcji i iteracji. AI może wypluć dziesiątki obrazów, a człowiek wybiera najlepszy i ewentualnie go poprawia. W tym sensie AI pracuje autonomicznie, aby wytwarzać opcji, ale ludzie kierują kierunkiem kreatywnym i dokonują ostatecznych wyborów. Jest niezawodny w szybkim generowaniu dużej ilości treści, ale nie gwarantuje spełnienia wszystkich wymagań przy pierwszej próbie. Problemy, takie jak nieprawidłowe szczegóły (np. AI rysująca dłonie z niewłaściwą liczbą palców, znana dziwaczność) lub niezamierzone wyniki oznaczają, że ludzki dyrektor artystyczny zazwyczaj musi nadzorować jakość wyników.

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

• Projektowanie generatywne: W dziedzinach takich jak architektura i projektowanie produktów narzędzia 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 całkiem niekonwencjonalne) bez ingerencji człowieka wykraczającej poza początkowe 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 wagi i wytrzymałości, tworząc nowe kształty, których człowiek mógłby nie wymyślić.

• Zasoby gier wideo: AI może automatycznie generować tekstury, modele 3D, a nawet całe poziomy gier wideo. Deweloperzy używają ich do przyspieszenia tworzenia treści. Niektóre gry niezależne zaczęły włączać proceduralnie generowane grafiki, a nawet dialogi (za pośrednictwem modeli językowych), aby tworzyć rozległe, dynamiczne światy gier z minimalną liczbą zasobów tworzonych przez ludzi.

• Animacje i wideo (nowe): Choć mniej dojrzała niż statyczne obrazy, generatywna sztuczna inteligencja dla wideo rozwija się. Sztuczna inteligencja może już generować krótkie klipy wideo lub animacje z komunikatów, choć jakość jest niespójna. Technologia deepfake – która jest generatywna – może produkować realistyczne zamiany twarzy lub klony głosu.W kontrolowanych warunkach studio mogłoby używać sztucznej inteligencji do automatycznego generowania tła lub animacji tłumu.

Co ciekawe, Gartner przewidział, że do 2030 r. 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 tam nie jesteśmy – AI nie może samodzielnie stworzyć pełnometrażowego filmu. Ale elementy tej układanki się rozwijają: generowanie scenariusza (AI tekstu), generowanie postaci i scen (AI obrazu/wideo), dubbing (klony głosu AI) i pomoc w montażu (AI 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 AI w sztukach wizualnych i projektowaniu ma się dramatycznie zwiększyć. Przewidujemy, że do 2035 r. AI będzie główny twórca treści w wielu mediach wizualnych, często działających z minimalnym wkładem człowieka poza początkowymi wskazówkami. Niektóre oczekiwania:

• Filmy i materiały wideo w całości generowane przez sztuczną inteligencję: W ciągu następnych dziesięciu lat całkiem możliwe, że zobaczymy pierwsze filmy lub seriale, które w dużej mierze będą produkowane przez AI. Ludzie mogą zapewnić reżyserię wysokiego szczebla (np. zarys scenariusza lub pożądany styl), a AI będzie renderować sceny, tworzyć podobizny aktorów i animować wszystko. Wczesne eksperymenty z filmami krótkometrażowymi są prawdopodobne w ciągu kilku lat, a próby pełnometrażowe w latach 30. XXI wieku. Te filmy AI mogą zacząć się jako nisza (eksperymentalna animacja itp.), ale mogą stać się głównym nurtem w miarę poprawy jakości. Prognoza Gartnera na 90% do 2030 r. (Przykłady zastosowań generatywnej sztucznej inteligencji w przemyśle i przedsiębiorstwach), choć ambitny, podkreśla przekonanie branży, że tworzenie treści przy użyciu sztucznej inteligencji będzie na tyle zaawansowane, że będzie mogło udźwignąć większość ciężaru produkcji filmowej.

• Automatyzacja projektowania: W dziedzinach takich jak moda czy architektura, generatywna sztuczna inteligencja prawdopodobnie będzie używana do autonomicznego szkicowania setek koncepcji projektowych w oparciu o parametry takie jak „koszt, materiały, styl X”, pozostawiając ludziom wybór ostatecznego projektu. To odwraca obecną dynamikę: zamiast projektantów tworzących od podstaw i być może wykorzystujących sztuczną inteligencję do inspiracji, przyszli projektanci mogą działać bardziej jako kuratorzy, wybierając najlepszy projekt wygenerowany przez sztuczną inteligencję i być może go modyfikując. Do 2035 r. architekt może wprowadzić wymagania dotyczące budynku i uzyskać kompletne plany jako sugestie od sztucznej inteligencji (wszystkie konstrukcyjnie solidne, dzięki wbudowanym zasadom inżynierii).

• Tworzenie spersonalizowanych treści: Możemy zobaczyć AI tworzące wizualizacje w locie dla poszczególnych użytkowników. Wyobraź sobie grę wideo lub doświadczenie wirtualnej rzeczywistości w 2035 r., w którym sceneria i postacie dostosowują się do preferencji gracza, generowane w czasie rzeczywistym przez AI. Lub spersonalizowane paski komiksowe generowane na podstawie dnia użytkownika – autonomiczna „dziennik komiksowy” AI, która automatycznie zamienia Twój dziennik tekstowy w ilustracje każdego wieczoru.

• Kreatywność multimodalna: Systemy generatywnej sztucznej inteligencji są coraz bardziej multimodalne – co oznacza, że ​​mogą obsługiwać tekst, obrazy, dźwięk itp. razem. Łącząc je, sztuczna inteligencja mogłaby przyjąć prosty monit, taki jak „Zrób mi kampanię marketingową dla produktu X” i wygenerować nie tylko tekst, ale także pasujące grafiki, a może nawet krótkie promocyjne klipy wideo, wszystkie spójne pod względem stylu. Tego rodzaju pakiet treści za jednym kliknięciem jest prawdopodobną usługą na początku lat 30. XXI wieku.

Czy sztuczna inteligencja zastąpić ludzkich artystów? To pytanie często się pojawia. Jest prawdopodobne, że AI przejmie wiele prac produkcyjnych (zwłaszcza powtarzalną lub szybko przetwarzaną sztukę potrzebną dla biznesu), ale ludzka sztuka pozostanie dla oryginalności i innowacji.Do 2035 roku autonomiczna sztuczna inteligencja będzie mogła niezawodnie namalować obraz w stylu znanego artysty, ale stworzenie nowy styl lub głęboko kulturowo rezonująca sztuka może być nadal mocną stroną człowieka (potencjalnie z AI jako współpracownikiem). Przewidujemy przyszłość, w której ludzcy artyści będą pracować obok autonomicznych AI „współartystów”. Można zlecić osobistej AI ciągłe generowanie sztuki do cyfrowej galerii w domu, na przykład, zapewniając stale zmieniającą się kreatywną atmosferę.

Z punktu widzenia niezawodności wizualna sztuczna inteligencja generatywna ma w pewnym sensie łatwiejszą drogę do autonomii niż tekst: obraz może być subiektywnie „wystarczająco dobry”, nawet jeśli nie jest doskonały, podczas gdy błąd rzeczowy w tekście jest bardziej problematyczny. Widzimy więc już stosunkowo adopcja o niskim ryzyku – jeśli projekt wygenerowany przez AI jest brzydki lub błędny, po prostu go nie używasz, ale sam w sobie nie powoduje żadnych szkód. Oznacza to, że w latach 30. XXI wieku firmy mogą czuć się komfortowo, pozwalając AI na tworzenie projektów bez nadzoru i angażować ludzi tylko wtedy, gdy jest potrzebne coś naprawdę nowego lub ryzykownego.

Podsumowując, oczekuje się, że do 2035 r. generatywna sztuczna inteligencja stanie się potężnym twórcą treści wizualnych, prawdopodobnie odpowiedzialnym za znaczną część obrazów i mediów wokół nas. Będzie niezawodnie generować treści do rozrywki, projektowania i codziennej komunikacji. Autonomiczny artysta jest na horyzoncie – choć czy sztuczna inteligencja jest postrzegana jako twórczy lub po prostu bardzo inteligentne narzędzie – to temat do dyskusji, który będzie się rozwijał, w miarę jak jego produkty staną się nieodróżnialne od tych stworzonych przez człowieka.

Generatywna sztuczna inteligencja w rozwoju oprogramowania (kodowanie)

Rozwój oprogramowania może wydawać się zadaniem wysoce analitycznym, ale ma też element kreatywny – pisanie kodu to w zasadzie tworzenie tekstu w ustrukturyzowanym języku. Nowoczesne generatywne AI, zwłaszcza duże modele językowe, okazały się całkiem biegłe w kodowaniu. Narzędzia takie jak GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer i inne działają jak programiści par AI, sugerując fragmenty kodu lub nawet całe funkcje, gdy programiści piszą. Jak daleko może to zajść w kierunku autonomicznego programowania?

Obecne możliwości (2025): AI jako drugi pilot kodowania

Do 2025 r. generatory kodu AI stały się powszechne w wielu procesach pracy programistów. Narzędzia te mogą automatycznie uzupełniać wiersze kodu, generować szablony (takie jak standardowe funkcje lub testy), a nawet pisać proste programy z opisem w języku naturalnym. Co najważniejsze, działają pod nadzorem programisty – programista przegląda 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 Copilocie: Dane z 2023 r. sugerują presję na spadek jakości kodu (w tym prognozy na 2024 r.) - GitClear), co wskazuje na szybkie wykorzystanie. GitHub Copilot, jedno z pierwszych powszechnie dostępnych narzędzi, wygenerowało średnio 30–40% kodu w projektach, w których jest używane (Kodowanie nie jest już FOSĄ. 46% kodów na GitHub jest już...). Oznacza to, że AI już pisze znaczące części kodu, chociaż steruje nim i go weryfikuje człowiek.

• Te narzędzia AI doskonale radzą sobie z zadaniami takimi jak pisanie powtarzalnego kodu (np. klasy modeli danych, metody getter/setter), konwertowanie jednego języka programowania na inny lub tworzenie prostych algorytmów przypominających przykłady szkoleniowe. Na przykład programista może skomentować „// funkcja sortowania listy użytkowników według nazwy”, a AI wygeneruje odpowiednią funkcję sortowania niemal natychmiast.

• Pomagają również w naprawianie błędów i wyjaśnienia: programiści mogą wkleić komunikat o błędzie, a AI może zasugerować poprawkę lub zapytać „Co robi ten kod?” i uzyskać wyjaśnienie w języku naturalnym. Jest to w pewnym sensie autonomiczne (AI może samodzielnie diagnozować problemy), ale człowiek decyduje, czy zastosować poprawkę.

• Co ważne, obecni asystenci kodowania AI nie są nieomylni. Mogą sugerować niebezpieczny kod lub kod, który prawie rozwiązuje problem, ale ma subtelne błędy. Dlatego najlepszą praktyką dzisiaj jest informować człowieka na bieżąco – programista testuje i debugguje kod napisany przez AI tak samo, jak kod napisany przez człowieka. W regulowanych branżach lub krytycznym oprogramowaniu (takim jak systemy medyczne lub lotnicze) wszelkie wkłady AI przechodzą rygorystyczną kontrolę.

Żaden główny system oprogramowania nie jest obecnie wdrażany w całości przez AI od podstaw bez nadzoru programisty. Jednak pojawiają się pewne autonomiczne lub półautonomiczne zastosowania:

• Automatycznie generowane testy jednostkowe: AI może analizować kod i tworzyć testy jednostkowe, aby objąć różne przypadki. Struktura testowa może autonomicznie generować i uruchamiać te testy napisane przez AI, aby wyłapać błędy, rozszerzając testy napisane przez ludzi.

• Platformy Low-code/No-code ze sztuczną inteligencją: Niektóre platformy pozwalają osobom niebędącym programistami opisać, czego chcą (np. „zbudować stronę internetową z formularzem kontaktowym i bazą danych do zapisywania wpisów”), a system generuje kod. Choć jest to jeszcze wczesne stadium, wskazuje to na przyszłość, w której AI mogłaby autonomicznie tworzyć oprogramowanie do standardowych przypadków użycia.

• Skryptowanie i kodowanie: Automatyzacja IT często obejmuje pisanie skryptów w celu łączenia systemów. Narzędzia AI mogą często generować te małe skrypty automatycznie. Na przykład pisanie skryptu w celu analizy pliku dziennika i wysłania alertu e-mail — AI może wytworzyć działający skrypt z minimalną lub żadną edycją.

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

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

• Pełna implementacja funkcji: Przewidujemy, że do 2030 r. sztuczna inteligencja będzie w stanie implementować proste funkcje aplikacji od początku do końca. Menedżer produktu może opisać funkcję prostym językiem („Użytkownicy powinni móc zresetować swoje hasło za pomocą łącza e-mail”), a sztuczna inteligencja może wygenerować niezbędny kod (formularz front-end, logika back-end, aktualizacja bazy danych, wysyłka e-mailem) i zintegrować go z bazą kodu. Sztuczna inteligencja będzie skutecznie działać jako początkujący programista, który potrafi przestrzegać specyfikacji. Inżynier człowiek może po prostu przeprowadzić przegląd kodu i uruchomić testy. W miarę poprawy niezawodności sztucznej inteligencji przegląd kodu może stać się szybkim pobieżnym przeglądem, jeśli w ogóle.

• Autonomiczna konserwacja kodu: Dużą częścią inżynierii oprogramowania jest nie tylko pisanie nowego kodu, ale także aktualizowanie istniejącego kodu – naprawianie błędów, poprawa wydajności, dostosowywanie się do nowych wymagań. Przyszli programiści AI prawdopodobnie będą w tym świetni. 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 r. systemy AI mogą automatycznie obsługiwać rutynowe zgłoszenia konserwacyjne w ciągu nocy, pełniąc funkcję niestrudzonej ekipy konserwacyjnej dla systemów oprogramowania.

• Integracja i wykorzystanie API: Ponieważ coraz więcej systemów oprogramowania i interfejsów API jest dostarczanych z dokumentacją czytelną dla AI, agent AI może samodzielnie ustalić, jak połączyć System A z usługą B, pisząc kod łączący. Na przykład, jeśli firma chce, aby jej wewnętrzny system HR zsynchronizował się z nowym interfejsem API listy płac, może zlecić AI „sprawienie, aby te systemy ze sobą komunikowały się”, a ona napisze kod integracyjny po odczytaniu specyfikacji obu systemów.

• Jakość i optymalizacja: Przyszłe modele generowania kodu będą prawdopodobnie obejmować pętle sprzężenia zwrotnego w celu sprawdzenia, czy kod działa (np. poprzez uruchamianie testów lub symulacji w piaskownicy).Oznacza to, że AI mogłaby nie tylko pisać kod, ale także samodzielnie go korygować, testując go. Do 2035 r. moglibyśmy sobie wyobrazić AI, która po otrzymaniu zadania będzie iterować swój kod, aż wszystkie testy przejdą pomyślnie – proces, którego człowiek może nie musieć monitorować wiersz po wierszu. To znacznie zwiększyłoby zaufanie do autonomicznie generowanego kodu.

Można sobie wyobrazić scenariusz do 2035 r., w którym mały projekt oprogramowania – powiedzmy niestandardowa aplikacja mobilna dla firmy – mógłby być rozwijany w dużej mierze przez agenta AI otrzymującego instrukcje wysokiego poziomu. Ludzki „programista” w tym scenariuszu jest bardziej kierownikiem projektu lub walidatorem, określającym wymagania i ograniczenia (bezpieczeństwo, wytyczne dotyczące stylu) i pozwalającym AI wykonać ciężką pracę związaną z faktycznym kodowaniem.

Jednak w przypadku złożonego, wielkoskalowego oprogramowania (systemy operacyjne, zaawansowane algorytmy AI itp.) eksperci-ludzie nadal będą głęboko zaangażowani. Kreatywne rozwiązywanie problemów i projektowanie architektoniczne w oprogramowaniu prawdopodobnie pozostaną kierowane przez ludzi przez jakiś czas. AI może obsługiwać wiele zadań kodowania, ale decydowanie Co zbudowanie i zaprojektowanie całej struktury to inne wyzwanie. To powiedziawszy, gdy generatywna sztuczna inteligencja zaczyna współpracować – wielu agentów sztucznej inteligencji obsługuje różne komponenty systemu – można sobie wyobrazić, że mogliby współprojektować architektury do pewnego stopnia (na przykład jedna sztuczna inteligencja proponuje projekt systemu, inna go krytykuje, a oni 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 AI (w porównaniu z mniej niż 15% w 2024 r.) (GitHub Copilot na szczycie raportu badawczego na temat asystentów kodu AI -- Visual Studio Magazine). Sugeruje to, że obserwacje odstające – te, które nie korzystają ze sztucznej inteligencji – będą nieliczne. Możemy również zaobserwować niedobór ludzkich programistów w niektórych obszarach, który zostanie złagodzony przez wypełnianie luk przez sztuczną inteligencję; zasadniczo każdy programista może zrobić znacznie więcej z pomocą pomocnika AI, który może autonomicznie tworzyć kod.

Zaufanie pozostanie kwestią centralną. Nawet w 2035 r. organizacje będą musiały zapewnić, że autonomicznie generowany kod jest bezpieczny (AI nie może wprowadzać luk) i jest zgodny z normami prawnymi/etycznymi (np. AI nie obejmuje splagiatowanego kodu z biblioteki open-source bez odpowiedniej licencji). Oczekujemy ulepszonych narzędzi do zarządzania AI, które mogą weryfikować i śledzić pochodzenie kodu napisanego przez AI, aby umożliwić bardziej autonomiczne kodowanie bez ryzyka.

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

Generatywna sztuczna inteligencja w obsłudze klienta i wsparciu

Jeśli ostatnio rozmawiałeś z obsługą klienta online, istnieje duże prawdopodobieństwo, że przynajmniej przez część rozmowy po drugiej stronie znajdowała się sztuczna inteligencja. Obsługa klienta to domena dojrzała do automatyzacji za pomocą sztucznej inteligencji: obejmuje ona odpowiadanie na zapytania użytkowników, co sztuczna inteligencja generatywna (zwłaszcza modele konwersacyjne) potrafi robić całkiem dobrze, a często postępuje zgodnie ze skryptami lub artykułami z bazy wiedzy, których sztuczna inteligencja może 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 AI jako pierwszy punkt kontaktu w obsłudze klienta. Obejmują one zarówno proste boty oparte na regułach („Naciśnij 1, aby otrzymać fakturę, 2, aby uzyskać pomoc…”), jak i zaawansowane generatywne chatboty AI, które potrafią interpretować pytania w dowolnej formie i odpowiadać konwersacyjnie.Najważniejsze punkty:

• Obsługa często zadawanych pytań: Agenci AI doskonale radzą sobie z odpowiadaniem na często zadawane pytania, dostarczaniem informacji (godziny otwarcia sklepu, zasady zwrotu pieniędzy, kroki rozwiązywania problemów 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 AI zazwyczaj potrafi zrozumieć intencję. Firmy zgłaszają, że dzisiejsi agenci AI są o wiele bardziej satysfakcjonujący dla klientów niż niezdarne boty sprzed kilku lat – prawie połowa klientów uważa obecnie, że agenci AI mogą być empatyczni i skuteczni w rozwiązywaniu problemów (59 statystyk obsługi klienta AI na rok 2025), co pokazuje rosnące zaufanie do usług opartych na sztucznej inteligencji.

• Wsparcie wielokanałowe: AI nie jest tylko na czacie. Asystenci głosowi (jak telefoniczne systemy IVR z AI za nimi) zaczynają obsługiwać połączenia, a AI może również tworzyć odpowiedzi e-mailowe na zapytania klientów, które mogą zostać wysłane automatycznie, jeśli zostaną uznane za dokładne.

• Kiedy wkraczają ludzie: Zazwyczaj, jeśli AI jest zdezorientowana lub pytanie jest zbyt skomplikowane, przekazuje je ludzkiemu agentowi. Obecne systemy są dobre w znając swoje ograniczenia w wielu przypadkach. Na przykład, jeśli klient zapyta o coś niezwykłego lub okaże frustrację („To już trzeci raz, kiedy się z tobą kontaktuję i jestem bardzo zdenerwowany…”), AI może to oznaczyć, aby człowiek przejął kontrolę. Próg przekazania jest ustalany przez firmy w celu zrównoważenia wydajności z zadowoleniem klienta.

Wiele firm zgłosiło, że znaczną część interakcji rozwiązuje wyłącznie sztuczna inteligencja. Według badań branżowych około 70–80% rutynowych zapytań klientów może być obecnie obsługiwanych przez chatboty AI, a około 40% interakcji klientów firm w różnych kanałach jest już zautomatyzowanych lub wspomaganych przez sztuczną inteligencję (52 statystyki obsługi klienta AI, które powinieneś znać - PlivoZ raportu IBM Global AI Adoption Index (2022) wynika, że ​​do 2025 r. 80% firm będzie korzystać z chatbotów opartych na sztucznej inteligencji (AI) w obsłudze 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, AI może słuchać i natychmiast udzielać ludzkiemu agentowi sugerowanych odpowiedzi lub istotnych informacji. To zaciera granicę autonomii – AI nie stoi przed klientem sama, ale jest aktywnie zaangażowana bez wyraźnego zapytania człowieka. Działa skutecznie jako autonomiczny doradca agenta.

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

Oczekuje się, że do 2030 r. większość interakcji z obsługą klienta będzie obejmować sztuczną inteligencję, a wiele z nich będzie w całości obsługiwanych przez sztuczną inteligencję od początku do końca. Prognozy i trendy wspierające to:

• Rozwiązane zapytania o wyższej złożoności: Gdy modele AI integrują rozległą wiedzę i udoskonalają rozumowanie, będą w stanie obsługiwać bardziej złożone prośby klientów. Zamiast po prostu odpowiadać na pytanie „Jak zwrócić przedmiot?”, przyszła AI może obsługiwać problemy wieloetapowe, takie jak „Nie mam połączenia z Internetem, próbowałem zrestartować, czy możesz pomóc?”, diagnozując problem za pomocą dialogu, prowadząc klienta przez zaawansowane rozwiązywanie problemów i tylko wtedy, gdy wszystko inne zawiedzie, umawiając technika – zadania, które obecnie prawdopodobnie wymagałyby pomocy technicznej człowieka. W obsłudze klienta w służbie zdrowia AI może obsługiwać umawianie wizyt pacjentów lub zapytania dotyczące ubezpieczeń od początku do końca.

• Rozwiązanie usługi typu end-to-end: Możemy zobaczyć, że sztuczna inteligencja nie tylko będzie mówiła 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 r. mógłby bezpośrednio połączyć się z systemem rezerwacji linii lotniczych, dokonać zmiany, przetworzyć płatność za bagaż i potwierdzić klientowi – wszystko autonomicznie. AI staje się agentem pełnej obsługi, a nie tylko źródłem informacji.

• Wszechobecni agenci AI: Firmy prawdopodobnie wdrożą AI we wszystkich punktach styku z klientem – telefon, czat, e-mail, media społecznościowe. Wielu klientów może nawet nie zdawać sobie sprawy, czy rozmawiają z AI czy człowiekiem, zwłaszcza że głosy AI stają się bardziej naturalne, a odpowiedzi na czacie bardziej zależne od kontekstu. Do 2035 r. kontakt z obsługą klienta może często oznaczać interakcję z inteligentną AI, która pamięta Twoje poprzednie interakcje, rozumie Twoje preferencje i dostosowuje się do Twojego tonu – w zasadzie spersonalizowany wirtualny agent dla każdego klienta.

• Podejmowanie decyzji przez sztuczną inteligencję w interakcjach: Oprócz odpowiadania na pytania, AI zacznie podejmować decyzje, które obecnie wymagają zatwierdzenia przez kierownictwo. Na przykład, dzisiaj agent ludzki może potrzebować zatwierdzenia przełożonego, aby zaoferować zwrot pieniędzy lub specjalny rabat, aby uspokoić rozgniewanego klienta. W przyszłości AI może zostać powierzona podejmowaniu takich decyzji, w określonych granicach, na podstawie obliczonej wartości klienta w całym okresie jego życia i analizy nastrojów. Badanie przeprowadzone przez Futurum/IBM prognozowało, że do 2030 r. około 69% decyzji podejmowanych podczas interakcji z klientami w czasie rzeczywistym będzie podejmowanych przez inteligentne maszyny (Aby ponownie wyobrazić sobie przejście na CX, marketerzy muszą wykonać te 2 rzeczy) – w praktyce sztuczna inteligencja decyduje o najlepszym sposobie działania w interakcji.

• 100% zaangażowania sztucznej inteligencji: W jednym raporcie wskazano, że sztuczna inteligencja ostatecznie odegra rolę w każdy interakcja z klientem (59 statystyk obsługi klienta AI na rok 2025), czy to z przodu, czy w tle. Może to oznaczać, że nawet jeśli człowiek wchodzi w interakcję z klientem, będzie wspomagany przez AI (udzielanie sugestii, pobieranie informacji). Alternatywnie, interpretacja jest taka, że ​​żadne zapytanie klienta nie pozostanie bez odpowiedzi w żadnym momencie – jeśli ludzie są offline, AI jest zawsze obecna.

Do 2035 roku możemy odkryć, że ludzcy agenci obsługi klienta będą specjalizować się tylko w najbardziej wrażliwych lub wymagających dużego kontaktu scenariuszach (np. klienci VIP lub złożone rozwiązywanie skarg, które wymagają ludzkiej empatii). Regularne zapytania – od bankowości po handel detaliczny i pomoc techniczną – mogłyby być obsługiwane przez flotę agentów AI pracujących 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, nieustannie ucząc się z 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 obsługiwać nieograniczoną liczbę klientów jednocześnie.

Istnieją wyzwania do pokonania dla tej wizji: AI musi być bardzo wytrzymała, aby poradzić sobie z nieprzewidywalnością ludzkich klientów. Musi być w stanie poradzić sobie ze slangiem, gniewem, dezorientacją i nieskończoną różnorodnością sposobów komunikacji ludzi. Potrzebuje również aktualnej wiedzy (nie ma sensu, jeśli informacje AI są nieaktualne). Inwestując w integrację między AI a bazami danych firmy (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 „rozmawiasz z AI” i zapewnić uczciwość (AI nie traktuje niektórych klientów w odmienny, negatywny sposób z powodu stronniczego szkolenia). Zakładając, że są one zarządzane, biznesplan jest silny: obsługa klienta AI może radykalnie obniżyć koszty i czas oczekiwania.Szacuje się, że do 2030 r. rynek sztucznej inteligencji w obsłudze klienta wzrośnie do dziesiątek miliardów dolarów (Raport rynkowy AI w obsłudze klienta 2025-2030: Przypadek) (Jak generatywna sztuczna inteligencja wzmacnia logistykę | Ryder) w miarę jak organizacje inwestują w te możliwości.

Podsumowując, spodziewaj się przyszłości, w której autonomiczna obsługa klienta oparta na sztucznej inteligencji jest normą. Uzyskanie pomocy często oznacza interakcję z inteligentną maszyną, która może szybko rozwiązać Twój problem. Ludzie nadal będą w pętli nadzoru i obsługi skrajnych przypadków, ale bardziej jako nadzorcy siły roboczej AI. Rezultatem może być szybsza, bardziej spersonalizowana obsługa dla konsumentów – pod warunkiem, że AI zostanie odpowiednio przeszkolona i monitorowana, aby zapobiec frustracjom związanym z doświadczeniami „infolinii robotów” z przeszłości.

Generatywna sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej i medycynie

Opieka zdrowotna to dziedzina, w której stawka jest wysoka. Pomysł, aby sztuczna inteligencja działała bez nadzoru człowieka w medycynie, wywołuje zarówno ekscytację (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 odpowiedzialnie zrobić samodzielnie?

Obecne możliwości (2025): pomoc lekarzom, a nie ich zastępowanie

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

• Dokumentacja medyczna: Jednym z najbardziej udanych wdrożeń AI 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 mają „skrybentów AI”, którzy słuchają podczas badania (przez mikrofon) i automatycznie tworzą wersję roboczą notatek ze spotkania, które lekarz może przejrzeć. Oszczędza to lekarzom czas na pisaniu. Niektóre systemy nawet automatycznie wypełniają części elektronicznej dokumentacji medycznej. Można to zrobić przy minimalnej interwencji – lekarz po prostu poprawia drobne błędy w wersji roboczej, co oznacza, że ​​pisanie notatek jest w dużej mierze autonomiczne.

• Radiologia i obrazowanie: AI, w tym modele generatywne, mogą analizować zdjęcia rentgenowskie, MRI i tomografię komputerową w celu wykrywania anomalii (takich jak guzy lub złamania). W 2018 r. FDA zatwierdziła system AI do autonomicznego wykrywania retinopatii cukrzycowej (choroby oczu) na obrazach siatkówki – co ciekawe, został upoważniony do podejmowania decyzji bez przeglądu przez specjalistę w tym konkretnym kontekście przesiewowym. Ten system nie był generatywnym AI, ale pokazuje, że organy regulacyjne zezwoliły na autonomiczną diagnostykę AI w ograniczonych przypadkach. Modele generatywne wchodzą do gry w celu tworzenia kompleksowych raportów. Na przykład AI może zbadać zdjęcie rentgenowskie klatki piersiowej i sporządzić raport radiologa mówiąc „Brak ostrych wyników. Płuca są czyste. Serce normalnej wielkości”. Radiolog po prostu potwierdza i podpisuje. W niektórych rutynowych przypadkach te raporty mogłyby zostać wysłane bez edycji, jeśli radiolog zaufa AI i wykona tylko szybką kontrolę.

• Kontrolery objawów i wirtualne pielęgniarki: Generative AI chatbots są używane jako sprawdzacze objawów na pierwszej linii. Pacjenci mogą wprowadzać swoje objawy i otrzymywać porady (np. „To może być zwykłe przeziębienie; odpoczywaj i pij płyny, ale idź do lekarza, jeśli wystąpi X lub Y.”). Aplikacje takie jak Babylon Health wykorzystują AI do udzielania rekomendacji. Obecnie są one zazwyczaj przedstawiane jako porady informacyjne, a nie ostateczne porady medyczne, i zachęcają do dalszych działań u lekarza w przypadku poważnych problemów.

• Odkrywanie leków (chemia generatywna): Modele generatywnej sztucznej inteligencji mogą proponować nowe struktury molekularne leków. Jest to bardziej w domenie badań niż opieki nad pacjentem.Te AI działają autonomicznie, aby sugerować tysiące związków kandydackich o pożądanych właściwościach, które następnie chemicy-ludzie przeglądają i testują w laboratorium. Firmy takie jak Insilico Medicine wykorzystały AI do generowania nowych kandydatów na leki w znacznie krótszym czasie. Chociaż nie wchodzi to w bezpośrednią interakcję z pacjentami, jest to przykład autonomicznego tworzenia przez AI rozwiązań (projektów cząsteczek), których znalezienie zajęłoby ludziom znacznie więcej czasu.

• Operacje opieki zdrowotnej: AI pomaga optymalizować harmonogramowanie, zarządzanie dostawami i inne kwestie logistyczne w szpitalach. Na przykład model generatywny może symulować przepływ pacjentów i sugerować zmiany w harmonogramie w celu skrócenia czasu oczekiwania. Choć nie są tak widoczne, są to decyzje, które AI może podejmować przy minimalnych zmianach ręcznych.

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 AI dostarcza danych wejściowych. Zaufanie wymagane, aby AI mogła w pełni autonomicznie powiedzieć pacjentowi „Masz raka” lub przepisać leki, jeszcze nie istnieje, ani nie powinno istnieć bez obszernej walidacji. Specjaliści medyczni wykorzystują AI jako drugą parę oczu lub jako narzędzie oszczędzające czas, ale weryfikują krytyczne wyniki.

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 r. AI będzie w stanie niezawodnie obsługiwać wstępną analizę wielu powszechnych schorzeń. Wyobraź sobie system AI w klinice, który odczytuje objawy pacjenta, historię choroby, a nawet jego ton głosu i wskazówki dotyczące twarzy za pomocą kamery, a następnie przedstawia sugestie diagnostyczne i zalecane testy – wszystko to zanim lekarz-człowiek w ogóle zobaczy pacjenta. Lekarz może następnie skupić się na potwierdzeniu i omówieniu diagnozy. W telemedycynie pacjent może najpierw porozmawiać z AI, która zawęża problem (np. prawdopodobne zapalenie zatok w porównaniu z czymś poważniejszym), a następnie łączy go z lekarzem, jeśli zajdzie taka potrzeba. Organy regulacyjne mogą zezwolić AI na oficjalnie diagnozować pewne mniej poważne schorzenia bez nadzoru człowieka, jeśli okaże się to niezwykle dokładne – na przykład sztuczna inteligencja mogłaby zdiagnozować prostą infekcję ucha na podstawie obrazu otoskopowego.

• Osobiste monitory zdrowia: Wraz z rozprzestrzenianiem się urządzeń noszonych (smartwatche, czujniki zdrowia) AI będzie stale monitorować pacjentów i autonomicznie ostrzegać przed problemami. Na przykład do 2035 r. AI Twojego urządzenia noszonego może 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, że ​​sytuacja jest nagła i działania – co jest prawdopodobnym i ratującym życie zastosowaniem AI.

• Zalecenia dotyczące leczenia: Generatywna sztuczna inteligencja wyszkolona na literaturze medycznej i danych pacjentów może sugerować spersonalizowane plany leczenia. Do 2030 r. w przypadku złożonych chorób, takich jak rak, rady ds. nowotworów AI mogłyby analizować skład genetyczny pacjenta i historię medyczną oraz autonomicznie opracowywać zalecany schemat leczenia (plan chemioterapii, wybór leków). Lekarze-ludzie mogliby go przejrzeć, ale z czasem, gdy wzrośnie ich pewność siebie, mogliby zacząć akceptować plany generowane przez AI, zwłaszcza w przypadku rutynowych przypadków, dostosowując je tylko wtedy, gdy jest to konieczne.

• Wirtualne pielęgniarki i opieka domowa: Sztuczna inteligencja potrafiąca 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 przewlekłymi chorobami mogliby codziennie raportować metryki asystentowi pielęgniarki AI, który udziela porad („Twój poziom cukru we krwi jest trochę wysoki, rozważ dostosowanie wieczornej przekąski”) i włącza ludzką pielęgniarkę tylko wtedy, gdy odczyty są poza zakresem lub pojawiają się problemy. Ta AI mogłaby działać w dużej mierze autonomicznie pod zdalnym nadzorem lekarza.

• Obrazowanie medyczne i analiza laboratoryjna – w pełni zautomatyzowane linie produkcyjne: Do 2035 r. odczytywanie skanów medycznych może być w niektórych dziedzinach wykonywane głównie przez AI. Radiolodzy będą nadzorować systemy AI i obsługiwać złożone przypadki, ale większość normalnych skanów (które są rzeczywiście normalne) może być „odczytywana” i podpisywana bezpośrednio przez AI. Podobnie, analiza preparatów patologicznych (na przykład wykrywanie komórek nowotworowych w biopsji) może być wykonywana autonomicznie w celu wstępnego przesiewu, co znacznie przyspieszy wyniki badań laboratoryjnych.

• Odkrywanie leków i badania kliniczne: AI prawdopodobnie zaprojektuje nie tylko cząsteczki leków, ale także wygeneruje syntetyczne dane pacjentów na potrzeby badań lub znajdzie optymalnych kandydatów do badań. Może autonomicznie przeprowadzać wirtualne badania (symulując reakcję pacjentów), aby zawęzić opcje przed prawdziwymi badaniami. Może to przyspieszyć wprowadzanie leków na rynek przy mniejszej liczbie eksperymentów prowadzonych przez człowieka.

Wizja Lekarz AI całkowite zastąpienie ludzkiego lekarza jest wciąż dość odległe i pozostaje kontrowersyjne. Nawet do 2035 roku oczekuje się, że sztuczna inteligencja będzie służyć jako kolega z pracy do lekarzy, a nie zastępować ludzkiego dotyku. Złożona diagnoza często wymaga intuicji, etyki i rozmów, aby zrozumieć kontekst pacjenta – obszary, w których ludzcy lekarze są najlepsi. To powiedziawszy, sztuczna inteligencja mogłaby obsłużyć, powiedzmy, 80% rutynowego obciążenia pracą: papierkową robotę, proste przypadki, monitorowanie itp., pozwalając ludzkim klinicystom skupić się na trudnych 20% i na relacjach z pacjentami.

Istnieją znaczące przeszkody: zatwierdzenie regulacyjne autonomicznej AI w opiece zdrowotnej jest rygorystyczne (i słusznie). Systemy AI będą wymagały rozległej walidacji klinicznej. Możemy zobaczyć stopniową akceptację – np. AI będzie mogła autonomicznie diagnozować lub leczyć w niedostatecznie obsługiwanych obszarach, gdzie nie ma dostępnych lekarzy, jako sposób na rozszerzenie dostępu do opieki zdrowotnej (wyobraźmy sobie „klinikę AI” w odległej wiosce do 2030 r., która działa z okresowym telenadzorem lekarza w mieście).

Rozważania etyczne są bardzo ważne. 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) i zapewnienie równości (sztuczna inteligencja działa dobrze dla wszystkich populacji, unikając stronniczości) to wyzwania, z którymi trzeba sobie poradzić. Zakładając, że te kwestie zostaną rozwiązane, do połowy lat 30. XXI wieku generatywna sztuczna inteligencja mogłaby zostać wpleciona w tkankę świadczenia opieki zdrowotnej, wykonując wiele zadań, które uwolnią ludzkich dostawców i potencjalnie dotrą do pacjentów, którzy obecnie mają ograniczony dostęp.

Podsumowując, do 2035 roku opieka zdrowotna prawdopodobnie będzie miała głęboko zintegrowaną sztuczną inteligencję, ale głównie pod maską lub w rolach pomocniczych. Będziemy ufać sztucznej inteligencji, zrobić wiele samodzielnie – odczytywać skany, oglądać parametry życiowe, szkicować plany – ale z siatką bezpieczeństwa nadzoru ludzkiego nadal na miejscu w przypadku kluczowych decyzji. Rezultatem może być bardziej wydajny, responsywny system opieki zdrowotnej, w którym sztuczna inteligencja zajmuje się ciężką pracą, a ludzie zapewniają empatię i ostateczną ocenę.

Generatywna sztuczna inteligencja w edukacji

Edukacja to kolejna dziedzina, w której generatywna sztuczna inteligencja robi furorę, od botów korepetycyjnych zasilanych przez sztuczną inteligencję po automatyczne ocenianie i tworzenie treści. Nauczanie i uczenie się obejmuje komunikację i kreatywność, 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 korepetycji AI: Narzędzia takie jak „Khanmigo” Khan Academy (obsługiwane przez GPT-4) lub różne aplikacje do nauki języków wykorzystują AI do symulowania indywidualnego korepetytora lub partnera do konwersacji. Uczniowie mogą zadawać pytania w języku naturalnym i otrzymywać odpowiedzi lub wyjaśnienia. AI może udzielać wskazówek dotyczących zadań domowych, wyjaśniać koncepcje na różne sposoby, a nawet odgrywać rolę postaci historycznej na interaktywnej lekcji historii. Jednak ci korepetytorzy AI są zazwyczaj wykorzystywani pod nadzorem; nauczyciele lub opiekunowie aplikacji często monitorują dialogi lub ustalają granice tego, co AI może omawiać (aby uniknąć dezinformacji lub nieodpowiednich treści).

• Tworzenie treści dla nauczycieli: Generative AI pomaga nauczycielom, tworząc pytania testowe, podsumowania lektur, konspekty planów lekcji itd. Nauczyciel może zapytać AI: „Wygeneruj 5 zadań ćwiczeniowych dotyczących równań kwadratowych z odpowiedziami”, oszczędzając czas na przygotowanie. Jest to autonomiczne generowanie treści, ale nauczyciel zazwyczaj sprawdza dokładność wyników i ich zgodność z programem nauczania. Jest to więc urządzenie bardziej oszczędzające pracę niż w pełni niezależne.

• Ocenianie i opinie: AI może automatycznie oceniać testy wielokrotnego wyboru (nic nowego) i coraz częściej może oceniać krótkie odpowiedzi lub eseje. Niektóre systemy szkolne wykorzystują AI do oceniania odpowiedzi pisemnych i przekazywania uczniom informacji zwrotnych (np. poprawki gramatyczne, sugestie dotyczące rozszerzenia argumentu). Chociaż nie jest to zadanie generatywne samo w sobie, nowe AI mogą nawet spowodować spersonalizowany raport z informacją zwrotną dla ucznia na podstawie jego wyników, wskazujący obszary do poprawy. Nauczyciele często sprawdzają dwukrotnie eseje oceniane przez AI na tym etapie z powodu obaw o niuanse.

• Systemy uczenia adaptacyjnego: Są to platformy, które dostosowują trudność lub styl materiału na podstawie wyników ucznia. Generative AI wzmacnia to, tworząc nowe problemy lub przykłady w locie, dostosowane do potrzeb ucznia. Na przykład, jeśli uczeń ma problemy z jakimś pojęciem, AI może wygenerować inną analogię lub pytanie ćwiczeniowe skupiające się na tym pojęciu. Jest to w pewnym stopniu autonomiczne, ale w ramach systemu zaprojektowanego przez nauczycieli.

• Zastosowanie przez uczniów w celach edukacyjnych: Sami uczniowie korzystają z narzędzi, takich jak ChatGPT, aby pomóc w nauce – prosząc o wyjaśnienia, tłumaczenia, a nawet używając AI, aby uzyskać opinię na temat szkicu eseju („popraw mój akapit wprowadzający”). Jest to samodzielne i może odbywać się bez wiedzy nauczyciela. AI w tym scenariuszu działa jako korepetytor na żądanie lub korektor. Wyzwaniem jest zapewnienie, aby uczniowie używali go do nauki, a nie tylko do uzyskiwania odpowiedzi (uczciwość akademicka).

Jest jasne, że od 2025 r. sztuczna inteligencja w edukacji jest potężna, ale zazwyczaj działa z ludzkim edukatorem w pętli, który kuruje wkład sztucznej inteligencji. Istnieje zrozumiała ostrożność: nie chcemy ufać sztucznej inteligencji, że będzie nauczać nieprawdziwych informacji lub obsługiwać wrażliwe interakcje uczniów w próżni. Nauczyciele postrzegają korepetytorów AI jako pomocnych asystentów, którzy mogą dać uczniom więcej praktyki i natychmiastowe odpowiedzi na rutynowe pytania, uwalniając nauczycieli, aby mogli skupić się na głębszym mentoringu.

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

Przewidujemy, że w ciągu następnej dekady 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 nauczyciela sterowanego sztuczną inteligencją, który pod wieloma względami będzie równie skuteczny jak nauczyciel ludzki (Twórca tego nauczyciela AI twierdzi, że może on sprawić, że ludzie staną się 10 razy mądrzejsi). Ci korepetytorzy AI byliby dostępni 24/7, znaliby historię nauki ucznia dogłębnie i odpowiednio dostosowywaliby swój styl nauczania. Na przykład, jeśli uczeń jest uczniem wzrokowcem, który ma problemy z pojęciem algebry, AI może dynamicznie tworzyć wizualne wyjaśnienie lub interaktywną symulację, aby pomóc. Ponieważ AI może śledzić postępy ucznia w czasie, może autonomicznie decydować, jaki temat przejrzeć jako następny lub kiedy przejść do nowej umiejętności – skutecznie zarządzanie planem lekcji dla tego ucznia w mikroskali.

• Mniejsze obciążenie nauczycieli zadaniami rutynowymi: Ocenianie, tworzenie arkuszy roboczych, opracowywanie materiałów lekcyjnych – te zadania można by niemal całkowicie przekazać AI do 2030 r. AI mogłaby generować tygodniowe, dostosowane prace domowe dla klasy, oceniać wszystkie zadania z poprzedniego tygodnia (nawet te otwarte) z informacją zwrotną i podkreślać nauczycielowi, którzy uczniowie mogą potrzebować dodatkowej pomocy w określonych tematach. Mogłoby się to odbywać przy minimalnym udziale nauczyciela, być może tylko szybkim spojrzeniu, aby upewnić się, że oceny AI wydają się sprawiedliwe.

• Autonomiczne, adaptacyjne platformy edukacyjne: Możemy zobaczyć kursy w pełni oparte na sztucznej inteligencji dla niektórych przedmiotów. Wyobraź sobie kurs online bez instruktora, gdzie agent AI wprowadza materiał, podaje przykłady, odpowiada na pytania i dostosowuje tempo do ucznia. Doświadczenie ucznia może być unikalne dla niego, generowane w czasie rzeczywistym. Niektóre szkolenia korporacyjne i edukacja dorosłych mogą przejść na ten model wcześniej, gdzie do 2035 r. pracownik mógłby powiedzieć „Chcę nauczyć się zaawansowanych makr programu Excel”, a korepetytor AI nauczy go za pomocą spersonalizowanego programu nauczania, w tym generowania ćwiczeń i oceniania ich rozwiązań, bez trenera.

• Asystenci AI w klasie: W klasach fizycznych lub wirtualnych AI mogłaby słuchać dyskusji klasowych i pomagać nauczycielowi w locie (np. szepcząc sugestie przez słuchawkę: „Kilku uczniów wygląda na zdezorientowanych tym pojęciem, może podaj inny przykład”). Mogłaby również moderować fora klasowe online, odpowiadać na proste pytania zadawane przez uczniów („Kiedy jest termin oddania zadania?” lub nawet wyjaśniać punkt wykładu), aby nauczyciel nie był bombardowany e-mailami. Do 2035 r. obecność współnauczyciela AI w klasie, podczas gdy nauczyciel ludzki skupia się na przewodnictwie wyższego poziomu i aspektach motywacyjnych, mogłaby być standardem.

• Globalny dostęp do edukacji: Autonomiczne korepetycje AI mogłyby pomóc w edukacji uczniów w obszarach, w których brakuje nauczycieli. Tablet z korepetytorem AI mógłby służyć jako główny instruktor dla uczniów, którzy w przeciwnym razie mieliby ograniczoną edukację, obejmującą podstawową umiejętność czytania i pisania oraz matematykę. Do 2035 r. może to być jedno z najbardziej wpływowych zastosowań – AI łączące luki, w których nie ma ludzkich nauczycieli. Jednak zapewnienie jakości i kulturowej adekwatności edukacji AI w różnych kontekstach będzie miało kluczowe znaczenie.

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

Istnieją kwestie do rozwiązania: zapewnienie, że AI dostarcza dokładnych informacji (brak edukacyjnych halucynacji fałszywych faktów), unikanie stronniczości w treściach edukacyjnych, zachowanie prywatności danych uczniów i utrzymanie zaangażowania uczniów (AI musi motywować, a nie tylko poprawiać). Prawdopodobnie zobaczymy akredytację lub certyfikację systemów edukacyjnych AI – podobnie jak podręczniki są zatwierdzane – aby zapewnić, że spełniają standardy.

Innym wyzwaniem jest nadmierne poleganie: jeśli nauczyciel AI udziela odpowiedzi zbyt łatwo, uczniowie mogą nie nauczyć się wytrwałości ani rozwiązywania problemów. Aby temu zaradzić, przyszli nauczyciele AI mogą być tak zaprojektowani, aby czasami pozwalać uczniom na zmagania (jak nauczyciel ludzki) lub zachęcać ich do rozwiązywania problemów za pomocą wskazówek, zamiast podawać rozwiązania.

Do 2035 roku klasa może ulec transformacji: każdy uczeń z urządzeniem połączonym ze sztuczną inteligencją, które prowadzi go we własnym tempie, podczas gdy nauczyciel organizuje zajęcia grupowe i zapewnia ludzkie spostrzeżenia. Edukacja może stać się bardziej wydajna i dostosowana. Obiecuje się, że każdy uczeń otrzyma pomoc, której potrzebuje, kiedy jej potrzebuje – prawdziwe doświadczenie „osobistego korepetytora” na dużą skalę. Istnieje ryzyko utraty ludzkiego kontaktu lub niewłaściwego wykorzystania sztucznej inteligencji (jak uczniowie ściągający za pomocą sztucznej inteligencji). Jednak ogólnie rzecz biorąc, jeśli jest dobrze zarządzana, generatywna sztuczna inteligencja może zdemokratyzować i ulepszyć naukę, będąc zawsze dostępnym, kompetentnym towarzyszem w edukacyjnej podróży ucznia.

Generatywna sztuczna inteligencja w logistyce i łańcuchu dostaw

Logistyka – sztuka i nauka przemieszczania towarów i zarządzania łańcuchami dostaw – może nie wydawać się tradycyjną domeną „generatywnej” AI, ale kreatywne rozwiązywanie problemów i planowanie są kluczowe w tej dziedzinie. Generatywna AI może pomóc poprzez symulowanie scenariuszy, optymalizację planów, a nawet kontrolowanie systemów robotycznych. Celem w logistyce jest wydajność i oszczędności kosztów, co dobrze współgra z mocnymi stronami AI w analizowaniu danych i proponowaniu rozwiązań. Jak więc autonomiczna może być AI w prowadzeniu łańcuchów dostaw i operacji logistycznych?

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

Obecnie sztuczna inteligencja (w tym niektóre podejścia generatywne) jest stosowana w logistyce przede wszystkim jako narzędzie wspomagające podejmowanie decyzji:

• Optymalizacja trasy: Firmy takie jak UPS i FedEx już używają algorytmów AI do optymalizacji tras dostaw – zapewniając kierowcom wybór najefektywniejszej ścieżki. Tradycyjnie były to algorytmy badań operacyjnych, ale teraz podejścia generatywne mogą pomóc w eksploracji alternatywnych strategii trasowania w różnych warunkach (ruch uliczny, pogoda). Podczas gdy AI sugeruje trasy, ludzcy dyspozytorzy lub menedżerowie ustawiają parametry (np. priorytety) i mogą je zastąpić, jeśli zajdzie taka potrzeba.

• Planowanie załadunku i przestrzeni: W przypadku pakowania ciężarówek lub kontenerów transportowych, AI może generować optymalne plany załadunku (które pudełko gdzie trafia). Generatywna AI może tworzyć wiele konfiguracji pakowania, aby zmaksymalizować wykorzystanie przestrzeni, zasadniczo „tworząc” rozwiązania, z których ludzie mogą wybierać. Zostało to podkreślone w badaniu, w którym zauważono, że ciężarówki w USA często jeżdżą puste w 30%, a lepsze planowanie – wspomagane przez AI – może zmniejszyć te straty (Najlepsze przypadki użycia generatywnej sztucznej inteligencji w logistyce). Te generowane przez AI plany załadunku mają na celu obniżenie kosztów paliwa i emisji, a w niektórych magazynach są wykonywane przy minimalnych zmianach ręcznych.

• Prognozowanie popytu i zarządzanie zapasami: Modele 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 zbliżającego się święta) i odpowiednio planować zapasy.Pomaga to menedżerom łańcucha dostaw w przygotowaniu. Obecnie AI dostarcza prognoz i sugestii, ale ludzie zazwyczaj podejmują ostateczną decyzję w sprawie poziomów produkcji lub zamówień.

• Ocena ryzyka: Globalny łańcuch dostaw stoi w obliczu zakłóceń (klęski żywiołowe, opóźnienia w portach, problemy polityczne). Systemy AI przeszukują teraz wiadomości i dane, aby identyfikować zagrożenia na horyzoncie. Na przykład jedna firma logistyczna używa gen AI do skanowania Internetu i oznaczania ryzykownych korytarzy transportowych (obszarów, w których prawdopodobnie wystąpią problemy z powodu, powiedzmy, nadchodzącego huraganu lub zamieszek) (Najlepsze przypadki użycia generatywnej sztucznej inteligencji w logistyce). Dzięki tym informacjom planiści mogą autonomicznie przekierowywać przesyłki wokół punktów zapalnych. W niektórych przypadkach sztuczna inteligencja może automatycznie zalecać zmiany trasy lub zmiany środka transportu, które następnie zatwierdzają ludzie.

• Automatyzacja magazynu: Wiele magazynów jest częściowo zautomatyzowanych, a roboty zajmują się kompletowaniem i pakowaniem. Generatywna sztuczna inteligencja może dynamicznie przydzielać zadania robotom i ludziom w celu zapewnienia optymalnego przepływu. Na przykład sztuczna inteligencja może generować kolejkę zadań dla robotów kompletujących każdego ranka na podstawie zamówień. Często jest to w pełni autonomiczne w realizacji, a menedżerowie monitorują jedynie wskaźniki KPI – jeśli zamówienia niespodziewanie wzrosną, sztuczna inteligencja sama dostosowuje operacje.

• Zarządzanie flotą: AI pomaga w planowaniu konserwacji pojazdów poprzez analizowanie wzorców i generowanie optymalnych harmonogramów konserwacji, które minimalizują przestoje. Może również grupować przesyłki w celu zmniejszenia liczby podróży. Decyzje te mogą być podejmowane automatycznie przez oprogramowanie AI, o ile spełnia ono wymagania serwisowe.

Ogólnie rzecz biorąc, od 2025 r. ludzie wyznaczają cele (np. „minimalizuj koszty, ale zapewnij dwudniową dostawę”), a sztuczna inteligencja wypuszcza rozwiązania lub harmonogramy, aby je osiągnąć. Systemy mogą działać dzień po dniu bez interwencji, dopóki nie wydarzy się coś niezwykłego. Wiele kwestii logistycznych wiąże się z powtarzalnymi decyzjami (kiedy ta przesyłka powinna wyjechać? z którego magazynu zrealizować to zamówienie?), których sztuczna inteligencja może nauczyć się podejmować w sposób spójny. Firmy stopniowo ufają sztucznej inteligencji, że zajmie się tymi mikrodecyzjami i powiadomi menedżerów tylko wtedy, gdy wystąpią wyjątki.

Perspektywy na lata 2030–2035: autonomiczne łańcuchy dostaw

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

• Pojazdy autonomiczne i drony: Samojezdne ciężarówki i drony dostawcze, choć są szerszym tematem sztucznej inteligencji/robotyki, bezpośrednio wpływają na logistykę. Do 2030 r., jeśli uda się pokonać wyzwania regulacyjne i techniczne, możemy mieć sztuczną inteligencję prowadzącą ciężarówki na autostradach lub drony obsługujące dostawy na ostatniej mili w miastach. Te sztuczne inteligencje będą podejmować decyzje w czasie rzeczywistym (zmiany tras, omijanie przeszkód) bez kierowców-ludzi. Kąt generatywny dotyczy tego, w jaki sposób te sztuczne inteligencje pojazdów uczą się z ogromnych danych i symulacji, skutecznie „szkoląc” w niezliczonych scenariuszach. W pełni autonomiczna flota mogłaby działać 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, a ludzie monitorowaliby ją tylko zdalnie. To usuwa ogromny czynnik ludzki (kierowców) z operacji logistycznych, co drastycznie zwiększa autonomię.

• Samonaprawiające się łańcuchy dostaw: Generatywna sztuczna inteligencja prawdopodobnie będzie używana do symulowania scenariuszy łańcucha dostaw i przygotowywania planów awaryjnych. Do 2035 r. sztuczna inteligencja może automatycznie wykrywać zamknięcie fabryki dostawcy (za pośrednictwem wiadomości lub kanałów danych) i natychmiast przesunięcie źródeł do alternatywnych dostawców, których już zweryfikowano w symulacji. Oznacza to, że łańcuch dostaw „leczy się” sam z zakłóceń, gdy inicjatywę przejmuje AI. Ludzkie kierownictwo byłoby informowane o tym, co zrobiła AI, a nie o tym, kto zainicjował obejście.

• Kompleksowa optymalizacja zapasów: Sztuczna inteligencja może autonomicznie zarządzać stanem magazynowym w całej sieci magazynów i sklepów.Decydowałby, kiedy i gdzie przemieścić zapasy (być może wykorzystując do tego roboty lub pojazdy automatyczne), utrzymując w każdej lokalizacji wystarczającą ilość zapasów. Sztuczna inteligencja zasadniczo zarządza wieżą kontroli łańcucha dostaw: widzi wszystkie przepływy i dokonuje korekt w czasie rzeczywistym. Do 2035 r. idea „samojezdnego” łańcucha dostaw może oznaczać, że system każdego dnia ustala najlepszy plan dystrybucji, zamawia produkty, planuje przebiegi fabryczne i organizuje transport samodzielnie. Ludzie nadzorowaliby ogólną strategię i obsługiwali wyjątki wykraczające poza obecne zrozumienie sztucznej inteligencji.

• Projektowanie generatywne w logistyce: Moglibyśmy zobaczyć AI projektującą nowe sieci łańcucha dostaw. Załóżmy, że firma rozszerza się na nowy region; AI mogłaby generować optymalne lokalizacje magazynów, połączenia transportowe i zasady dotyczące zapasów dla tego regionu na podstawie danych – coś, co robią dziś konsultanci i analitycy. Do 2030 r. firmy mogłyby polegać na rekomendacjach AI dotyczących wyboru projektu łańcucha dostaw, ufając, że będzie ona szybciej ważyć czynniki i może znajdować kreatywne rozwiązania (takie jak nieoczywiste centra dystrybucyjne), których ludzie nie dostrzegają.

• Integracja z produkcją (Przemysł 4.0): Logistyka nie jest odrębna; jest powiązana z produkcją. Fabryki przyszłości mogą mieć generatywną sztuczną inteligencję, która będzie planować przebiegi produkcyjne, zamawiać surowce dokładnie na czas, a następnie wydawać polecenia sieci logistycznej, aby wysyłała produkty natychmiast. Ta zintegrowana sztuczna inteligencja może oznaczać mniej planowania ludzkiego w ogólnym rozrachunku – płynny łańcuch od produkcji do dostawy napędzany przez algorytmy optymalizujące koszty, szybkość i zrównoważony rozwój. Już do 2025 r. wydajne łańcuchy dostaw będą oparte na danych; do 2035 r. mogą być w dużej mierze oparte na sztucznej inteligencji.

• Dynamiczna obsługa klienta w logistyce: Bazując na AI obsługi klienta, AI łańcucha dostaw mogą bezpośrednio komunikować się z klientami. Na przykład, jeśli duży klient chce zmienić swoje zamówienie hurtowe w ostatniej chwili, agent AI może negocjować wykonalne alternatywy (takie jak „Możemy dostarczyć połowę teraz, połowę w przyszłym tygodniu z powodu ograniczeń”), nie czekając na ludzkiego menedżera. Wiąże się to z generatywnym zrozumieniem AI obu stron (potrzeby klienta kontra możliwości operacyjne) i podejmowaniem decyzji, które zapewniają płynność operacji, jednocześnie zadowalając 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 znacznie obniżyć koszty i poprawić poziom usług, dodając potencjalnie biliony wartości w różnych branżach (Stan sztucznej inteligencji w 2023 r.: rok przełomu w generatywnej sztucznej inteligencji | McKinsey).

Jednak oddanie większej kontroli AI niesie ze sobą również ryzyko, takie jak kaskadowe błędy, jeśli logika AI jest wadliwa (np. niesławny scenariusz łańcucha dostaw AI, który nieumyślnie doprowadza do wyczerpania zapasów firmy z powodu błędu modelowania). Zabezpieczenia takie jak „człowiek w pętli dla ważnych decyzji” lub przynajmniej pulpity nawigacyjne, które umożliwiają szybkie zastąpienie ich przez człowieka, prawdopodobnie pozostaną do 2035 r. Z czasem, w miarę jak decyzje AI będą się sprawdzać, ludzie będą bardziej komfortowo wycofywać się.

Co ciekawe, optymalizując wydajność, AI może czasami dokonywać wyborów, które są sprzeczne z ludzkimi preferencjami lub tradycyjnymi praktykami. Na przykład, czysta optymalizacja może prowadzić do bardzo szczupłych zapasów, co jest wydajne, ale może wydawać się ryzykowne. Profesjonaliści z łańcucha dostaw w 2030 r. mogą musieć dostosować swoje intuicje, ponieważ AI, przetwarzając ogromne dane, może wykazać, że jej niezwykła 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.Jednak nawet w tych ramach kreatywne rozwiązania i nieustanna optymalizacja oferowane przez sztuczną inteligencję generatywną mogą znacząco usprawnić przepływ towarów na całym świecie, przy minimalnym ręcznym planowaniu.

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

Generatywna sztuczna inteligencja w finansach i biznesie

Branża finansowa w dużym stopniu zajmuje się informacją – raportami, analizami, komunikacją z klientami – co czyni ją żyznym gruntem dla generatywnej AI. Od bankowości po zarządzanie inwestycjami i ubezpieczenia, organizacje badają AI pod kątem automatyzacji i generowania spostrzeżeń. Pytanie brzmi, jakie zadania finansowe AI może wykonywać niezawodnie bez nadzoru człowieka, biorąc pod uwagę znaczenie dokładności i zaufania w tej dziedzinie?

Obecne możliwości (2025): Automatyczne raporty i wsparcie decyzyjne

Obecnie sztuczna inteligencja generatywna przyczynia się do rozwoju finansów 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 sporządzania wykorzystuje się już sztuczną inteligencję. Na przykład Bloomberg opracował BloombergGPT, duży model językowy wyszkolony na danych finansowych, wspomagający takie zadania, jak klasyfikacja wiadomości i pytania i odpowiedzi dla użytkowników terminali (Generatywna sztuczna inteligencja wkracza do finansów). Podczas gdy jego głównym zastosowaniem jest pomoc ludziom w znajdowaniu informacji, pokazuje rosnącą rolę AI. Automated Insights (firma, z którą współpracowała AP) również generowała artykuły finansowe. Wiele newsletterów inwestycyjnych wykorzystuje AI 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 AI obsługują zapytania klientów dotyczące sald kont, transakcji lub informacji o produktach (wtapiając się w domenę obsługi klienta). Ponadto AI może generować spersonalizowane listy z poradami finansowymi lub bodźce. Na przykład AI może zidentyfikować, że klient może zaoszczędzić na opłatach i automatycznie napisać wiadomość sugerującą zmianę typu konta, która następnie zostanie wysłana z minimalną ingerencją człowieka. Ten rodzaj spersonalizowanej komunikacji na dużą skalę jest obecnym zastosowaniem AI w finansach.

• Wykrywanie oszustw i alerty: Generative AI może pomóc w tworzeniu narracji lub wyjaśnień anomalii wykrytych przez systemy oszustw. Na przykład, jeśli podejrzana aktywność zostanie oznaczona, AI może wygenerować wiadomość wyjaśniającą dla klienta („Zauważyliśmy logowanie z nowego urządzenia…”) lub raport dla analityków. Wykrywanie jest zautomatyzowane (przy użyciu wykrywania anomalii AI/ML), a komunikacja jest coraz bardziej zautomatyzowana, chociaż ostateczne działania (blokowanie konta) często podlegają pewnej kontroli przez człowieka.

• Doradztwo finansowe (ograniczone): Niektórzy robo-doradcy (zautomatyzowane platformy inwestycyjne) wykorzystują algorytmy (niekoniecznie generatywne AI) do zarządzania portfelami bez ludzkich doradców. Generatywna AI wchodzi, na przykład, poprzez generowanie komentarzy na temat przyczyn dokonania pewnych transakcji lub podsumowania wyników portfela dostosowanego do klienta. Jednak czyste porady finansowe (takie jak złożone planowanie finansowe) są nadal w większości oparte na algorytmach ludzkich lub regułach; porady generatywne w dowolnej formie bez nadzoru są ryzykowne ze względu na odpowiedzialność, jeśli są błędne.

• Oceny ryzyka i ocena ryzyka: Towarzystwa ubezpieczeniowe testują sztuczną inteligencję, aby automatycznie sporządzać raporty oceny ryzyka, a nawet opracowywać dokumenty dotyczące polis.Na przykład, biorąc pod uwagę dane o nieruchomości, AI może wygenerować projekt polisy ubezpieczeniowej lub raport ubezpieczyciela opisujący czynniki ryzyka. Ludzie obecnie sprawdzają te wyniki, ponieważ każdy błąd w umowie może być kosztowny.

• Analiza danych i spostrzeżenia: AI może przeszukiwać sprawozdania finansowe lub wiadomości i generować podsumowania. Analitycy używają narzędzi, które mogą natychmiast podsumować 100-stronicowy raport roczny w kluczowych punktach lub wyodrębnić główne wnioski z transkryptu telekonferencji dotyczącej wyników finansowych. Te podsumowania oszczędzają czas i mogą być wykorzystywane bezpośrednio w podejmowaniu decyzji lub przekazywane dalej, ale ostrożni analitycy sprawdzają kluczowe szczegóły.

W istocie, obecna sztuczna inteligencja w finansach działa jak niestrudzony analityk/pisarz, generując treści, które ludzie polerują. W pełni autonomiczne wykorzystanie ma miejsce głównie w dobrze zdefiniowanych obszarach, takich jak wiadomości oparte na danych (bez potrzeby subiektywnej oceny) lub odpowiedzi obsługi klienta. Bezpośrednie zaufanie AI w decyzjach dotyczących pieniędzy (takich jak przelewanie środków, wykonywanie transakcji poza wstępnie ustawionymi algorytmami) jest rzadkie ze względu na wysokie stawki i kontrolę regulacyjną.

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

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

• Analitycy finansowi AI: Możemy zobaczyć systemy AI, które mogą analizować firmy i rynki oraz tworzyć rekomendacje lub raporty na poziomie analityka badań kapitału ludzkiego. Do 2030 r. AI mogłaby teoretycznie odczytać wszystkie sprawozdania finansowe firmy, porównać je z danymi branżowymi i samodzielnie wygenerować raport rekomendacji inwestycyjnych („Kup/Sprzedaj” z uzasadnieniem). Niektóre fundusze hedgingowe już używają AI do generowania sygnałów handlowych; do lat 30. XXI wieku raporty badawcze AI mogą być powszechne. Ludzkie menedżerowie portfeli mogą zacząć ufać analizom generowanym przez AI jako jednemu z wielu danych wejściowych. Istnieje nawet potencjał, aby AI autonomicznie zarządzała portfelami: ciągłe monitorowanie i rebalansowanie inwestycji zgodnie z predefiniowaną strategią. W rzeczywistości handel algorytmiczny jest już w dużym stopniu zautomatyzowany – generatywna AI może sprawić, że strategie będą bardziej adaptacyjne, generując i testując nowe modele handlowe.

• Zautomatyzowane planowanie finansowe: Doradcy AI zorientowani na konsumenta mogliby zająć się rutynowym planowaniem finansowym dla osób fizycznych. Do 2030 r. możesz powiedzieć AI o swoich celach (zakup domu, oszczędzanie na studia), a ona może wygenerować pełny plan finansowy (budżet, alokacje inwestycyjne, sugestie dotyczące ubezpieczeń) dostosowany do Ciebie. Początkowo może go przejrzeć ludzki doradca finansowy, ale w miarę wzrostu zaufania takie porady mogą być udzielane bezpośrednio konsumentom, z odpowiednimi wyłączeniami odpowiedzialności. Kluczem będzie zapewnienie, że porady AI są zgodne z przepisami i leżą w najlepszym interesie klienta. Jeśli problem zostanie rozwiązany, AI może sprawić, że podstawowe porady finansowe będą znacznie bardziej dostępne przy niskich kosztach.

• Automatyzacja zaplecza: Generatywna sztuczna inteligencja może autonomicznie obsługiwać wiele dokumentów back-office – wnioski o pożyczkę, raporty zgodności, podsumowania audytów. Na przykład sztuczna inteligencja może przyjmować wszystkie dane transakcyjne i wygeneruj raport audytu oznaczanie wszelkich obaw. Audytorzy w 2035 r. mogliby spędzać więcej czasu na przeglądaniu wyjątków oznaczonych przez AI, niż na samodzielnym przeszukiwaniu wszystkiego. Podobnie, w celu zapewnienia zgodności, AI mogłaby generować raporty o podejrzanej aktywności (SAR) dla organów regulacyjnych bez analityka piszącego je od podstaw. Autonomiczne generowanie tych rutynowych dokumentów, z ludzkim nadzorem przechodzącym na podstawę wyjątku, mogłoby stać się standardem.

• Roszczenia ubezpieczeniowe i ocena ryzyka: Sztuczna inteligencja mogłaby przetwarzać roszczenia ubezpieczeniowe (na podstawie dowodów fotograficznych itp.), określać zakres ochrony i automatycznie generować decyzję o wypłacie.Możemy dojść do punktu, w którym proste roszczenia (jak wypadki samochodowe z jasnymi danymi) będą rozstrzygane w całości przez AI w ciągu kilku minut od złożenia wniosku. Ubezpieczanie nowych polis może być podobne: AI ocenia ryzyko i generuje warunki polisy. Do 2035 r. być może tylko złożone lub graniczne przypadki będą przekazywane ludzkim ubezpieczycielom.

• Oszustwa i bezpieczeństwo: AI prawdopodobnie będzie jeszcze bardziej krytyczna w wykrywaniu i reagowaniu na oszustwa lub cyberzagrożenia w finansach. Autonomiczne agenci AI mogą monitorować transakcje w czasie rzeczywistym i podejmować natychmiastowe działania (blokowanie kont, zamrażanie transakcji), gdy zostaną spełnione określone kryteria, a następnie przedstawiać uzasadnienie. Szybkość ma tutaj kluczowe znaczenie, więc pożądane jest minimalne zaangażowanie człowieka. Część generatywna może polegać na jasnym komunikowaniu tych działań klientom lub organom regulacyjnym.

• Wsparcie kadry kierowniczej: Wyobraź sobie „szefa sztabu” AI, który może generować raporty biznesowe dla kadry kierowniczej w locie. Zapytaj: „Jak wypadł nasz europejski oddział w tym kwartale i jakie były główne czynniki napędowe w porównaniu z ubiegłym rokiem?”, a AI wygeneruje zwięzły raport z wykresami, wszystkie dokładne, korzystając z danych. Ten typ dynamicznego, autonomicznego raportowania i analizy może stać się tak prosty jak rozmowa. Do 2030 r. przeszukiwanie AI w celu uzyskania informacji biznesowych i zaufanie jej, że udzieli prawidłowych odpowiedzi, może w dużej mierze zastąpić statyczne raporty, a może nawet niektóre role analityków.

Ciekawa prognoza: do lat 30. XXI w. większość treści finansowych (wiadomości, raporty itp.) może być generowana przez sztuczną inteligencję. Już teraz takie media jak Dow Jones i Reuters używają automatyzacji do niektórych wiadomości. Jeśli ten trend się utrzyma, a biorąc pod uwagę eksplozję danych finansowych, AI może odpowiadać za filtrowanie i komunikowanie większości z nich.

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

• Zapewnienie braku halucynacji (nie można pozwolić analitykowi AI na wymyślenie wskaźnika finansowego, który nie jest prawdziwy – mogłoby to wprowadzić rynki w błąd).

• Unikanie stronniczości lub nielegalnych praktyk (takich jak nieumyślne pomijanie decyzji o udzieleniu pożyczek na podstawie stronniczych danych szkoleniowych).

• Audytowalność: organy regulacyjne prawdopodobnie będą wymagać, aby decyzje AI były możliwe do wyjaśnienia. Jeśli AI odrzuci pożyczkę lub podejmie decyzję handlową, musi istnieć uzasadnienie, które można zbadać. Modele generatywne mogą być trochę czarną skrzynką, więc spodziewaj się rozwoju wytłumaczalna sztuczna inteligencja techniki, które sprawiają, że ich decyzje stają się przejrzyste.

Następne 10 lat prawdopodobnie będzie obejmować ścisłą współpracę między AI i profesjonalistami finansowymi, stopniowo przesuwając granicę autonomii w miarę wzrostu zaufania. Wczesne zwycięstwa przyjdą w automatyzacji niskiego ryzyka (jak generowanie raportów). Trudniejsze będą podstawowe osądy, takie jak decyzje kredytowe lub wybory inwestycyjne, ale nawet tam, w miarę budowania historii AI, firmy mogą przyznać jej większą autonomię. Na przykład fundusz AI może działać z ludzkim nadzorcą, który interweniuje tylko wtedy, gdy wyniki odbiegają od normy lub gdy AI sygnalizuje niepewność.

Z ekonomicznego punktu widzenia McKinsey oszacował, że sztuczna inteligencja (zwłaszcza tej generacji) może zwiększyć wartość sektora bankowego o około 200–340 miliardów dolarów rocznie, a także wywrzeć podobnie duży wpływ na rynki ubezpieczeniowe i kapitałowe (Stan sztucznej inteligencji w 2023 r.: rok przełomu w generatywnej sztucznej inteligencji | McKinsey) (Jaka jest przyszłość generatywnej AI? | McKinsey). Dzieje się tak dzięki wydajności i lepszym wynikom decyzyjnym. Aby uchwycić tę wartość, wiele rutynowych analiz finansowych i komunikacji prawdopodobnie zostanie przekazanych systemom AI.

Podsumowując, do 2035 r. generatywna sztuczna inteligencja może przypominać armię młodszych analityków, doradców i urzędników pracujących w sektorze finansowym, wykonujących znaczną część ciężkiej pracy i niektóre zaawansowane analizy autonomicznie. 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, że coraz więcej przetwarzania informacji, a nawet rekomendacji decyzyjnych będzie pochodzić od sztucznej inteligencji. W idealnym przypadku prowadzi to do szybszej obsługi (pożyczki natychmiastowe, całodobowe porady), niższych kosztów i potencjalnie większej obiektywności (decyzje oparte na wzorcach danych). Jednak utrzymanie zaufania będzie kluczowe; pojedynczy głośny błąd sztucznej inteligencji w finansach może spowodować ogromne szkody (wyobraź sobie błyskawiczną awarię wywołaną przez sztuczną inteligencję lub niesłusznie odmówioną korzyść tysiącom osób). Stąd też prawdopodobnie utrzymają się bariery ochronne i kontrole ludzkie, zwłaszcza w przypadku działań skierowanych do konsumentów, nawet gdy procesy zaplecza staną się wysoce autonomiczne.

Wyzwania i rozważania etyczne

We wszystkich tych domenach, gdy generatywna sztuczna inteligencja przejmuje bardziej autonomiczne obowiązki, pojawia się zestaw wspólnych wyzwań i pytań etycznych. Zapewnienie, że sztuczna inteligencja jest niezawodnym i korzystnym autonomicznym agentem, to nie tylko zadanie techniczne, ale społeczne. Tutaj przedstawiamy kluczowe problemy i sposób, w jaki są one rozwiązywane (lub będą musiały być rozwiązywane):

Niezawodność i dokładność

Problem halucynacji: Modele generatywnej AI mogą generować nieprawidłowe lub całkowicie zmyślone wyniki, które wyglądają pewnie. Jest to szczególnie niebezpieczne, gdy żaden człowiek nie jest w pętli, aby wyłapać błędy. Chatbot może udzielić klientowi błędnych instrukcji lub raport napisany przez AI może zawierać wymyślone statystyki. Od 2025 r. niedokładność jest uznawana za największe ryzyko generatywnej AI przez organizacje (Stan sztucznej inteligencji w 2023 r.: rok przełomu w generatywnej sztucznej inteligencji | McKinsey) (Stan AI: globalne badanie | McKinsey). W przyszłości wdrażane są techniki takie jak sprawdzanie faktów w bazach danych, udoskonalanie architektury modeli i uczenie wzmacniające z sprzężeniem zwrotnym, aby zminimalizować halucynacje. Autonomiczne systemy AI prawdopodobnie będą wymagały rygorystycznych testów i być może formalnej weryfikacji w przypadku zadań krytycznych (takich jak generowanie kodu, który może wprowadzać błędy/luki bezpieczeństwa, jeśli jest błędny).

Konsystencja: Systemy AI muszą działać niezawodnie w czasie i w różnych scenariuszach. Na przykład AI może dobrze radzić sobie ze standardowymi pytaniami, ale potykać się w przypadkach skrajnych. Zapewnienie spójnej wydajności będzie wymagało obszernych danych szkoleniowych obejmujących różne sytuacje i ciągłego monitorowania. Wiele organizacji planuje podejście hybrydowe – AI działa, ale losowe próbki są audytowane przez ludzi – w celu oceny bieżących wskaźników dokładności.

Zabezpieczenia awaryjne: Gdy AI jest autonomiczna, kluczowe jest, aby rozpoznawała własną niepewność. System powinien być zaprojektowany tak, aby „wiedzieć, kiedy nie wie”. Na przykład, jeśli lekarz AI nie jest pewien diagnozy, powinien oznaczyć ją do przeglądu przez człowieka, zamiast dawać losowe przypuszczenie. Wbudowanie szacowania niepewności w wyniki AI (i posiadanie progów dla automatycznego przekazywania przez człowieka) jest aktywnym obszarem rozwoju.

Stronniczość i uczciwość

Generative AI uczy się z danych historycznych, które mogą zawierać uprzedzenia (rasowe, płciowe itp.). Autonomiczna AI może utrwalać lub nawet wzmacniać te uprzedzenia:

• Podczas rekrutacji lub przyjęć osoba podejmująca decyzje za pomocą sztucznej inteligencji mogłaby niesprawiedliwie 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 branżach kreatywnych sztuczna inteligencja mogłaby niedoreprezentować pewne kultury lub style, gdyby zestaw treningowy był niezrównoważony.

Rozwiązanie tego problemu wymaga starannej selekcji zbiorów danych, testowania stronniczości i być może dostosowań algorytmicznych w celu zapewnienia uczciwości. Kluczowa jest przejrzystość: firmy będą musiały ujawnić kryteria decyzyjne AI, zwłaszcza jeśli autonomiczna AI wpływa na czyjeś możliwości lub prawa (np. uzyskanie pożyczki lub pracy). Organy regulacyjne już zwracają na to uwagę; np. ustawa UE o AI (w przygotowaniu od połowy lat 20.) prawdopodobnie będzie wymagać oceny stronniczości w przypadku systemów AI wysokiego ryzyka.

Odpowiedzialność i odpowiedzialność prawna

Kiedy autonomicznie działający system AI wyrządza krzywdę lub popełnia błąd, kto ponosi odpowiedzialność? Ramy prawne nadrabiają zaległości:

• Firmy wdrażające AI prawdopodobnie będą ponosić odpowiedzialność, podobnie jak za działania pracownika. Na przykład, jeśli AI udzieli złej porady finansowej, która spowoduje stratę, firma może być zmuszona do rekompensaty klientowi.

• Trwa debata na temat „osobowości” AI lub czy zaawansowana AI może być częściowo odpowiedzialna, ale teraz to bardziej teoretyczne. W praktyce winę ponoszą programiści lub operatorzy.

• Mogą pojawić się nowe produkty ubezpieczeniowe na wypadek awarii AI. Jeśli autonomiczna ciężarówka spowoduje wypadek, ubezpieczenie producenta może go pokryć, analogicznie do odpowiedzialności za produkt.

• Dokumentowanie i rejestrowanie decyzji AI będzie ważne dla post mortemów. Jeśli coś pójdzie nie tak, musimy przeprowadzić audyt ścieżki decyzyjnej AI, aby wyciągnąć z niej wnioski i przypisać odpowiedzialność. Organy regulacyjne mogą nakazać rejestrowanie działań autonomicznej AI właśnie z tego powodu.

Przejrzystość i możliwość wyjaśnienia

Autonomiczna sztuczna inteligencja powinna idealnie być w stanie wyjaśnić swoje rozumowanie w kategoriach zrozumiałych dla człowieka, zwłaszcza w domenach o znaczeniu skutkowym (finanse, opieka zdrowotna, system sprawiedliwości). Wyjaśnialna sztuczna inteligencja to dziedzina dążąca do otwarcia czarnej skrzynki:

• W przypadku odmowy pożyczki przez AI przepisy (jak w USA, ECOA) mogą wymagać podania wnioskodawcy powodu. Dlatego AI musi wyprowadzić czynniki (np. „wysoki wskaźnik zadłużenia do dochodu”) jako wyjaśnienie.

• Użytkownicy wchodzący w interakcje z AI (jak studenci z korepetytorem AI lub pacjenci z aplikacją AI health) zasługują na wiedzę, w jaki sposób AI dochodzi do porad. Trwają prace nad uczynieniem rozumowania AI bardziej śledalnym, albo poprzez uproszczenie modeli, albo poprzez równoległe modele wyjaśniające.

• Przejrzystość oznacza również, że użytkownicy powinni wiedzieć Kiedy mają do czynienia z AI kontra człowiek. Wytyczne etyczne (i prawdopodobnie niektóre prawa) skłaniają się ku wymaganiu ujawnienia, jeśli klient rozmawia z botem. Zapobiega to oszustwu i pozwala użytkownikowi na wyrażenie zgody. Niektóre firmy teraz wyraźnie tagują treści napisane przez AI (np. „Ten artykuł został wygenerowany przez AI”), aby utrzymać zaufanie.

Prywatność i ochrona danych

Generative AI często potrzebuje danych – w tym potencjalnie wrażliwych danych osobowych – aby funkcjonować lub się uczyć. Autonomiczne operacje muszą szanować prywatność:

• Agent obsługi klienta wspomagany sztuczną inteligencją będzie miał dostęp do informacji o koncie, aby udzielić klientowi pomocy; 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 zapamiętać szczegóły ze swoich danych treningowych (np. powtarzając adres osoby widziany podczas treningu). Techniki takie jak prywatność różnicowa i anonimizacja danych w treningu są ważne, aby zapobiec wyciekowi danych osobowych w generowanych wynikach.

• Przepisy takie jak RODO dają osobom prawa do kontrolowania zautomatyzowanych decyzji, które ich dotyczą.Ludzie mogą żądać, aby ludzka kontrola lub decyzje nie były wyłącznie zautomatyzowane, jeśli mają na nich znaczący wpływ. Do 2030 r. przepisy te mogą ewoluować, ponieważ sztuczna inteligencja staje się bardziej powszechna, prawdopodobnie wprowadzając prawa do wyjaśnienia lub rezygnacji z przetwarzania przez sztuczną inteligencję.

Bezpieczeństwo i nadużycia

Autonomiczne systemy sztucznej inteligencji mogą stać się celem hakerów lub zostać wykorzystane do wykonywania złośliwych działań:

• Generator treści AI może być niewłaściwie wykorzystywany do tworzenia dezinformacji na dużą skalę (wideo deepfake, artykuły fake news), co stanowi ryzyko społeczne. Etyka udostępniania bardzo wydajnych modeli generatywnych jest gorąco dyskutowana (na przykład OpenAI początkowo ostrożnie podchodziło do możliwości obrazowania GPT-4). Rozwiązania obejmują znakowanie wodne treści generowanych przez AI, aby pomóc w wykrywaniu podróbek, oraz wykorzystanie AI 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 autonomiczny system może spowodować szkody w świecie rzeczywistym. Oznacza to solidne szyfrowanie, zabezpieczenia przed awariami i możliwość obejścia lub wyłączenia przez człowieka, jeśli coś wydaje się zagrożone.

• Istnieje również obawa, że ​​AI przekroczy zamierzone granice (scenariusz „łobuzerskiej AI”). Podczas gdy obecne AI nie mają agencji ani intencji, jeśli przyszłe systemy autonomiczne będą bardziej sprawcze, potrzebne są ścisłe ograniczenia i monitorowanie, aby zapewnić, że na przykład nie będą wykonywać nieautoryzowanych transakcji lub naruszać prawa z powodu błędnie określonego celu.

Etyczne wykorzystanie i wpływ na człowieka

Na koniec szersze rozważania etyczne:

• Zmiana miejsca pracy: Jeśli AI może wykonywać zadania bez ingerencji człowieka, co się stanie z tymi pracami? Historycznie rzecz biorąc, technologia automatyzuje niektóre prace, ale tworzy inne. Przejście może być bolesne dla pracowników, których umiejętności dotyczą zadań, które stają się zautomatyzowane. Społeczeństwo będzie musiało sobie z tym poradzić poprzez przekwalifikowanie, edukację i być może przemyślenie wsparcia ekonomicznego (niektórzy sugerują, że AI może wymagać takich pomysłów jak powszechny dochód podstawowy, jeśli wiele prac zostanie zautomatyzowanych). Już teraz ankiety pokazują mieszane uczucia – jedno badanie wykazało, że jedna trzecia pracowników martwi się, że AI zastąpi miejsca pracy, podczas gdy inni uważają, że pozbawia ich to mozolnej pracy.

• Erozja umiejętności człowieka: Jeśli nauczyciele AI uczą, autopiloty AI prowadzą, a AI pisze kod, czy ludzie stracą te umiejętności? Nadmierne poleganie na AI może w najgorszym przypadku podkopać wiedzę specjalistyczną; to coś, do czego programy edukacyjne i szkoleniowe będą musiały się dostosować, zapewniając, że ludzie nadal będą uczyć się podstaw, nawet jeśli AI pomaga.

• Podejmowanie decyzji etycznych: AI nie ma ludzkiego osądu moralnego. W opiece zdrowotnej lub prawie decyzje oparte wyłącznie na danych mogą być sprzeczne z współczuciem lub sprawiedliwością w indywidualnych przypadkach. Być może będziemy musieli zakodować ramy etyczne w AI (obszar badań nad etyką AI, np. dostosowywanie decyzji AI do wartości ludzkich). Przynajmniej wskazane jest, aby ludzie byli na bieżąco z decyzjami o charakterze etycznym.

• Inkluzywność: Zapewnienie szerokiej dystrybucji korzyści AI jest celem etycznym. Jeśli tylko duże firmy mogą sobie pozwolić na zaawansowaną AI, mniejsze firmy lub biedniejsze regiony mogą zostać w tyle. Działania typu 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 niepełnosprawnych itp.), aby nie stworzyć nowego cyfrowego podziału „kto ma asystenta AI, a kto nie”.

Obecne ograniczanie ryzyka: Pozytywnym aspektem jest to, że wraz z wdrażaniem przez firmy sztucznej inteligencji nowej generacji, rośnie świadomość tych kwestii i podejmowane są działania w tym zakresie.Pod koniec 2023 r. prawie połowa firm wykorzystujących sztuczną inteligencję aktywnie pracowała nad ograniczeniem ryzyka, takiego jak niedokładność (Stan sztucznej inteligencji w 2023 r.: rok przełomu w generatywnej sztucznej inteligencji | McKinsey) (Stan AI: globalne badanie | McKinsey), a liczba ta rośnie. Firmy technologiczne powołały rady etyki AI; rządy opracowują przepisy. Kluczem jest wbudowanie etyki w rozwój AI od samego początku („Etyka w projektowaniu”), a nie reagowanie później.

Podsumowując wyzwania: przyznanie AI większej autonomii jest mieczem obosiecznym. Może przynieść wydajność i innowacyjność, ale wymaga wysokiego poziomu odpowiedzialności. W nadchodzących latach prawdopodobnie zobaczymy mieszankę rozwiązań technologicznych (w celu poprawy zachowania AI), rozwiązań procesowych (polityki i ram nadzoru), a być może także nowych standardów lub certyfikatów (systemy AI mogą być audytowane i certyfikowane tak jak obecnie silniki lub elektronika). Pomyślne pokonanie tych wyzwań określi, jak płynnie będziemy mogli zintegrować autonomiczną AI ze społeczeństwem w sposób, który zwiększy ludzkie samopoczucie i zaufanie.

Wniosek

Generative AI szybko ewoluowało od nowatorskiego eksperymentu do transformacyjnej technologii ogólnego przeznaczenia, która dotyka każdego zakątka naszego życia. W tym dokumencie zbadano, w jaki sposób do 2025 r. systemy AI będą już pisać artykuły, projektować grafikę, kodować oprogramowanie, rozmawiać z klientami, podsumowywać notatki medyczne, udzielać korepetycji studentom, optymalizować łańcuchy dostaw i sporządzać raporty finansowe. Co ważne, w wielu z tych zadań AI może działać z niewielką lub żadną ingerencją człowieka, zwłaszcza w przypadku dobrze zdefiniowanych, powtarzalnych zadań. Firmy i osoby zaczynają ufać AI, że będzie wykonywać te obowiązki autonomicznie, czerpiąc korzyści z szybkości i skali.

Patrząc w przyszłość, w rok 2035, stoimy u 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 i ciężarówki na naszych drogach, zarządzać zapasami w magazynach przez noc, odpowiadać na nasze pytania jako kompetentni asystenci osobiści, udzielać indywidualnych instrukcji studentom na całym świecie, a nawet pomagać w odkrywaniu nowych lekarstw w medycynie – 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 tej autonomicznej przyszłości AI musi być prowadzona ostrożnie. Jak już zaznaczyliśmy, każda domena niesie ze sobą własny zestaw ograniczeń i obowiązków:

• Dzisiejsza weryfikacja rzeczywistości: AI nie jest nieomylna. Doskonale radzi sobie z rozpoznawaniem wzorców i generowaniem treści, ale brakuje jej prawdziwego zrozumienia i zdrowego rozsądku w ludzkim sensie. Dlatego na razie nadzór ludzki pozostaje siatką bezpieczeństwa. Rozpoznanie, gdzie AI jest gotowa do samodzielnego lotu (a gdzie nie), jest kluczowe. 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 postępom w architekturze modeli, technikach szkoleniowych i mechanizmach nadzoru, możliwości AI będą się nadal rozwijać. Kolejna dekada badań i rozwoju może rozwiązać wiele obecnych problemów (zmniejszenie halucynacji, poprawa interpretowalności, dostosowanie AI do wartości ludzkich). Jeśli tak, systemy AI do 2035 r. mogą być wystarczająco solidne, aby powierzyć im znacznie większą autonomię. Prognozy w tym dokumencie – od nauczycieli AI po w dużej mierze samodzielne przedsiębiorstwa – 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 raczej ewolucję jej ról.Profesjonaliści w każdej dziedzinie prawdopodobnie będą musieli nauczyć się pracować z AI – kierowanie nią, weryfikowanie jej i skupianie się na aspektach pracy, które wymagają wyraźnie ludzkich mocnych stron, takich jak empatia, myślenie strategiczne i złożone rozwiązywanie problemów. Edukacja i szkolenia zawodowe powinny być ukierunkowane na podkreślenie tych wyjątkowo ludzkich umiejętności, a także umiejętności posługiwania się AI przez wszystkich. Decydenci i liderzy biznesowi powinni planować zmiany na rynku pracy i zapewniać systemy wsparcia dla osób dotkniętych automatyzacją.

• Etyka i zarządzanie: Być może najważniejsze jest to, że ramy etycznego wykorzystania i zarządzania AI muszą stanowić podstawę tego technologicznego rozwoju. Zaufanie jest walutą adopcji – ludzie pozwolą AI prowadzić samochód lub pomagać w operacji tylko wtedy, gdy będą ufać, że jest to bezpieczne. Budowanie tego zaufania wymaga rygorystycznych testów, przejrzystości, zaangażowania interesariuszy (np. angażowania lekarzy w projektowanie medycznych AI, nauczycieli w narzędzia edukacyjne AI) i odpowiednich regulacji. Międzynarodowa współpraca może być konieczna, aby sprostać wyzwaniom, takim jak deepfakes lub AI w wojnie, zapewniając globalne normy odpowiedzialnego użytkowania.

Podsumowując, generatywna sztuczna inteligencja jest potężnym motorem postępu. Używana mądrze, może uwolnić ludzi od żmudnej pracy, odblokować kreatywność, spersonalizować usługi i rozwiązać luki (wnosząc wiedzę specjalistyczną tam, gdzie brakuje ekspertów). Kluczem jest wdrożenie jej w sposób, który wzmacnia ludzki potencjał, zamiast go marginalizowaćW krótkim okresie oznacza to utrzymywanie ludzi w pętli, aby kierowali AI. W dłuższej perspektywie oznacza to kodowanie wartości humanistycznych w rdzeniu systemów AI, aby nawet gdy działają niezależnie, działały w naszym zbiorowym najlepszym interesie.

Domena	Niezawodna autonomia dziś (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 przy minimalnym nadzorze.- 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 spełniających specyfikacje.- Spersonalizowane media (obrazy, wideo) tworzone na żądanie.
Kodowanie oprogramowania	- Sztuczna inteligencja automatycznie uzupełnia kod i pisze proste funkcje (sprawdzone przez programistów).- Automatyczne generowanie testów i sugestii dotyczących błędów. (Kodowanie na Copilocie: Dane z 2023 r. sugerują 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 implementuje wszystkie funkcje ze specyfikacji.- Autonomiczne debugowanie i konserwacja kodu dla znanych wzorców.- Tworzenie aplikacji o małej ilości kodu z niewielkim udziałem człowieka.
Obsługa klienta	- Chatboty odpowiadają na często zadawane pytania, rozwiązują proste problemy (przekazują złożone przypadki).- Sztuczna inteligencja obsługuje ok. 70% rutynowych zapytań w 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, włączając w to złożone zapytania.- Podejmowanie decyzji przez sztuczną inteligencję w czasie rzeczywistym w przypadku ustępstw na rzecz usług (zwroty pieniędzy, uaktualnienia).- Ludzcy agenci obsługują wyłącznie eskalacje lub przypadki szczególne.
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 AI mogą wzrosnąć pięciokrotnie do 2035 r.)	- Sztuczna inteligencja niezawodnie diagnozuje powszechne schorzenia i interpretuje większość obrazów medycznych.- Sztuczna inteligencja monitoruje pacjentów i inicjuje opiekę (np. przypomina o lekach, powiadamia o nagłych wypadkach).- Wirtualne „pielęgniarki” ze sztuczną inteligencją zajmują się rutynowymi badaniami kontrolnymi; lekarze koncentrują się na złożonej opiece.
Edukacja	- Tutorzy 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 ryzyka w łańcuchu dostaw i sugeruje sposoby ich ograniczenia.Najlepsze przypadki użycia generatywnej sztucznej inteligencji 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 (zamówienia, 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.- Autonomiczny handel i rebalansowanie portfela w ramach ustalonych limitów.- Sztuczna inteligencja automatycznie zatwierdza standardowe pożyczki/roszczenia; wyjątki obsługuje człowiek.

Odnośniki:

1. Patterson, Filadelfia. Zautomatyzowane historie o zarobkach mnożą się. The Associated Press (2015) – Opisuje zautomatyzowane generowanie przez AP tysięcy raportów o zarobkach bez udziału człowieka (Zautomatyzowane historie o zarobkach mnożą się | The Associated Press).

2. McKinsey & Company. Stan sztucznej inteligencji na początku 2024 r.: wzrost adopcji sztucznej inteligencji generacji, która zaczyna generować wartość. (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 AI: globalne badanie | McKinsey).

3. Gartnera. Poza ChatGPT: przyszłość generatywnej sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw. (2023) – Przewiduje, że do 2030 r. 90% hitu filmowego może być generowane przez sztuczną inteligencję (Przykłady zastosowań generatywnej sztucznej inteligencji w przemyśle i przedsiębiorstwach) i podkreśla przypadki użycia sztucznej inteligencji generatywnej, takie jak projektowanie leków (Przykłady zastosowań generatywnej sztucznej inteligencji w przemyśle i przedsiębiorstwach).

4. Przetrzyj. 12 sposobów, w jaki dziennikarze wykorzystują narzędzia AI w redakcji. (2024) – Przykład sztucznej inteligencji „Klara” w redakcji informacyjnej piszącej 11% artykułów, przy czym redaktorzy-ludzie sprawdzają całą treść AI (12 sposobów, w jakie dziennikarze wykorzystują narzędzia AI w redakcji - Twipe).

5. Wiadomości Amazon.com. Amazon ulepsza wrażenia klientów związane z recenzjami dzięki sztucznej inteligencji.(2023) – Zapowiada generowane przez sztuczną inteligencję podsumowania recenzji na stronach produktów, aby pomóc kupującym (Amazon ulepsza wrażenia klientów związane z recenzjami dzięki sztucznej inteligencji).

6. Zendesk-a.pl - strona internetowa 59 statystyk obsługi klienta AI na rok 2025. (2023) – Wskazuje, że ponad dwie trzecie organizacji CX uważa, że ​​generatywna sztuczna inteligencja doda „ciepła” do obsługi (59 statystyk obsługi klienta AI na rok 2025) i ostatecznie przewiduje wykorzystanie sztucznej inteligencji w 100% interakcji z klientami (59 statystyk obsługi klienta AI na rok 2025).

7. Badania Futurum i SAS. Doświadczenie 2030: przyszłość doświadczeń klientów. (2019) – Badanie wykazało, że marki oczekują, że do 2030 r. ~69% decyzji podejmowanych w trakcie interakcji z klientami będzie podejmowanych przez inteligentne maszyny (Aby ponownie wyobrazić sobie przejście na CX, marketerzy muszą wykonać te 2 rzeczy).

8. Daneiku. Najlepsze przypadki użycia generatywnej sztucznej inteligencji w logistyce. (2023) – Opisuje, w jaki sposób GenAI optymalizuje załadunek (zmniejszając ~30% pustej przestrzeni ciężarówki) (Najlepsze przypadki użycia generatywnej sztucznej inteligencji w logistyce) i sygnalizuje zagrożenia dla łańcucha dostaw poprzez przeglądanie wiadomości.

9. Czasopismo Visual Studio. GitHub Copilot na szczycie raportu badawczego na temat asystentów kodu AI. (2024) – Założenia strategicznego planowania Gartnera: do 2028 r. 90% programistów korporacyjnych będzie korzystać z asystentów kodu AI (w porównaniu z 14% w 2024 r.) (GitHub Copilot na szczycie raportu badawczego na temat asystentów kodu AI -- Visual Studio Magazine).

10. Wiadomości Bloomberga. Przedstawiamy BloombergGPT. (2023) – Szczegóły 50-parametrowego modelu firmy Bloomberg ukierunkowanego na zadania finansowe, wbudowanego w Terminal w celu zapewnienia wsparcia w zakresie pytań i odpowiedzi oraz analiz (Generatywna sztuczna inteligencja wkracza do finansów).