Chat with us, powered by LiveChat
×Drogi Użytkowniku, przez dalsze aktywne korzystanie z naszego Serwisu (scrollowanie, zamknięcie komunikatu, kliknięcie na elementy na stronie poza komunikatem) bez zmian ustawień w zakresie prywatności, wyrażasz zgodę na przechowywanie na urządzeniu, z którego korzystasz tzw. plików cookies oraz na przetwarzanie Twoich danych osobowych pozostawianych w czasie korzystania przeze Ciebie z serwisów internetowych Stowarzyszenia Inwestorów Indywidualnych oraz innych parametrów zapisywanych w plikach cookies w celach analitycznych, reklamowych oraz funkcjonalnych. Jeżeli nie wyrażasz zgody na używanie przez nas cookies powinieneś zablokować ich zapisywanie na swoim urządzeniu zmieniając ustawienia swojej przeglądarki lub opuścić tę stronę. Aby uzyskać więcej informacji na temat plików cookies i przetwarzania danych osobowych, zapoznaj się z naszą polityką prywatności i zasadami dotyczącymi plików cookies.

Rewolucja sztucznej inteligencji. AI coraz lepsza, ale to nie powód do obaw

Skomentuj artykuł
ipopba/AdobeStock

Praktycznie nie ma tygodnia, w trakcie którego nie usłyszelibyśmy o nowej firmie, która opracowała rewolucyjną technologię bazującą na sztucznej inteligencji . Jak sztuczna inteligencja wpłynie na rynek pracy i na nasze życie?

 

Chociaż mogłoby się wydawać, że o sztucznej inteligencji (ang. artificial intelligence - AI) zrobiło się głośno dopiero w ostatnich miesiącach, to w rzeczywistości od lat rewolucjonizuje ona świat biznesu, dostarczając nowych możliwości i zmieniając sposób, w jaki prowadzi się działalność gospodarczą. Jej wpływ jest niezaprzeczalny i wciąż rośnie. Dzięki zaawansowanym algorytmom i ogromnym zasobom danych, AI przyczynia się do efektywności, innowacyjności i rozwoju przedsiębiorstw na całym świecie.

 

🟢 Zobacz też: Inwestowanie w sztuczną inteligencję – akcje i ETF-y zagraniczne

 

Jednym z głównych obszarów, w których AI wywiera wpływ, jest zarządzanie danymi. Dzięki technikom analizy danych i uczenia maszynowego, firmy mogą odkrywać wartościowe wzorce i trendy, które pomagają w podejmowaniu lepszych decyzji biznesowych. Na przykład, analiza danych może pomóc w identyfikacji preferencji klientów, predykcji popytu na produkty lub optymalizacji procesów produkcyjnych. Według badań przeprowadzonych przez McKinsey, firmy korzystające z AI do analizy danych mają o 23% większą szansę na osiągnięcie wyższej rentowności niż ich konkurenci.

 

Kolejnym obszarem, w którym AI ma duże znaczenie, jest obsługa klienta. Chatboty, czyli programy komputerowe działające na zasadzie sztucznej inteligencji, są w stanie dostarczać szybką i skuteczną obsługę klienta, odpowiadając na pytania, udzielając informacji i rozwiązując problemy. Według badań Gartnera, do 2025 r. aż 70% interakcji z klientami będzie prowadzonych za pośrednictwem takich chatbotów. Dzięki temu przedsiębiorstwa mogą zwiększyć zadowolenie klientów, redukując jednocześnie koszty związane z obsługą.

 

Kolejnym obszarem, który zyskuje na znaczeniu dzięki AI, jest personalizacja oferty. Dzięki analizie danych dotyczących preferencji i zachowań konsumentów, przedsiębiorstwa mogą dostosować ofertę do indywidualnych potrzeb i preferencji każdego klienta. Na przykład, rekomendacje produktów oparte na algorytmach uczenia maszynowego pozwalają firmom zwiększyć sprzedaż i zadowolenie klientów poprzez dostarczenie im produktów, które odpowiadają ich zainteresowaniom. Według badania przeprowadzonego przez Accenture, personalizacja oferty może zwiększyć przychody firm o 5-15%.

 

AI ma również wpływ na procesy produkcyjne i logistyczne. Zaawansowane algorytmy planowania i optymalizacji mogą pomóc w zoptymalizowaniu łańcucha dostaw, redukując koszty i czas realizacji zamówień. Na przykład, algorytmy AI mogą analizować dane dotyczące zapotrzebowania, stanów magazynowych, tras dostaw oraz warunków pogodowych, co umożliwia bardziej efektywne planowanie logistyczne, minimalizację opóźnień i optymalizację kosztów transportu. Według raportu firmy Deloitte, zastosowanie AI w procesach logistycznych może przynieść oszczędności na poziomie 10-20% kosztów transportu.

 

Sztuczna inteligencja przyczynia się również do wzrostu automatyzacji w procesach biznesowych. Robotyka procesów biznesowych (RPA) wykorzystuje technologie AI do wykonywania powtarzalnych i czasochłonnych zadań, takich jak przetwarzanie danych, weryfikacja dokumentów czy tworzenie raportów. To pozwala na zwiększenie efektywności, eliminację błędów ludzkich oraz zwolnienie zasobów, które mogą być skierowane na bardziej wartościowe zadania. Według raportu firmy PwC, do 2024 roku automatyzacja procesów biznesowych przy użyciu AI może przynieść globalne oszczędności w wysokości 6,7 biliona dolarów.

 

Wpływ sztucznej inteligencji na świat biznesu jest nieodłączny i z każdym rokiem staje się coraz bardziej widoczny. Dzięki możliwościom analizy danych, personalizacji oferty, obsługi klienta i automatyzacji procesów, przedsiębiorstwa mają szansę na osiągnięcie większej efektywności, zwiększenie konkurencyjności oraz generowanie większych zysków.

 

Jednak warto pamiętać, że sukces w wykorzystaniu AI wymaga odpowiednich zasobów, kompetencji oraz świadomego podejścia do etycznych i prywatnościowych aspektów związanych z gromadzeniem i przetwarzaniem danych.

Nowa technologia, stare problemy. Luddyzm a AI

Biorąc pod uwagę zakres zadań i możliwości jakie oferują rozwiązania oparte o sztuczną inteligencję, nie ma co się dziwić temu, że coraz więcej osób zaczyna się zastanawiać, czy AI nie doprowadzi do likwidacji ich stanowiska pracy.

 

Obecnie obawy te wydają się przesadzone ze względu na dwie kwestie:

 

  • Mimo całej swojej użyteczności AI wciąż wymaga nadzoru człowieka, aby generować poprawne i użyteczne wyniki

 

  • Z dużym prawdopodobieństwem można oczekiwać, że powstanie sporo nowych miejsc pracy w branży sztucznej inteligencji.

 

Dzisiejsze obawy osób bojących się wpływu AI na rynek pracy przypominają nieco to, co działa się w Wielkiej Brytanii w pierwszej połowie XIX wieku. Na szczęście tym razem bez elementów przemocowych. W XIX w. w Wielkiej Brytanii pojawił się ruch, który obawiał się wpływu nowych maszyn na miejsca pracy. Byli nazywani luddystami.

 

Luddyzm, znany również jako ruch luddystów, był reakcją na postępującą industrializację i wprowadzanie maszyn w przemyśle tekstylnym w pierwszej połowie XIX wieku. Luddyści byli głównie tkaczami i innymi pracownikami związanymi z produkcją materiałów tekstylnych. Obawiali się, że nowe maszyny spowodują utratę miejsc pracy i pogorszenie warunków życia. Ruch luddystów walczył o swoje prawa i interesy. Często dochodziło do aktów sabotażu i niszczenia maszyn. Ich postulaty były skierowane przede wszystkim do właścicieli fabryk i władz. Luddyści żądali ochrony swoich miejsc pracy, ograniczenia wprowadzania nowych maszyn oraz poprawy warunków pracy.

 

Władze Wielkiej Brytanii nie były obojętne na działania luddystów. Ruch spotkał się z twardą reakcją ze strony rządu. Wprowadzono specjalne ustawy, które karały za niszczenie maszyn. Luddyści zostali zdelegalizowani, a ich liderzy skazywani na surowe kary.

 

Dziś, w dobie rozwoju sztucznej inteligencji, obawy o miejsca pracy są podobne. Jednak warto pamiętać, że technologia nie zawsze oznacza utratę pracy. Nowe technologie mogą tworzyć także nowe możliwości zatrudnienia. Zamiast obawiać się, powinniśmy przyjrzeć się możliwościom, jakie niesie za sobą rozwój sztucznej inteligencji.

 

Podsumowując, luddyzm był reakcją na obawy o utratę pracy związanej z wprowadzaniem nowych maszyn. Obecnie, w kontekście sztucznej inteligencji, warto zastanowić się, jak można przystosować się do nowych technologii i wykorzystać je w naszym codziennym życiu i pracy. Właściwe przygotowanie i odpowiednie inwestycje ze strony władz i przedsiębiorstw mogą pomóc zminimalizować negatywne skutki rozwoju sztucznej inteligencji na rynku pracy.

 

Warto podkreślić, że sztuczna inteligencja nie tylko zagraża miejscom pracy, ale także tworzy nowe możliwości. Wprowadzenie nowych technologii często prowadzi do automatyzacji rutynowych i monotonnych zadań, co daje pracownikom szansę skupienia się na bardziej kreatywnych i wartościowych zadaniach. Sztuczna inteligencja może wspierać procesy decyzyjne, analizować ogromne ilości danych oraz dostarczać cenne informacje i rekomendacje, co pozwala firmom podejmować lepsze decyzje biznesowe.

 

Również instytucje edukacyjne odgrywają kluczową rolę w przygotowaniu przyszłych pokoleń do pracy w erze sztucznej inteligencji. Wprowadzanie programów nauczania, które uwzględniają podstawy sztucznej inteligencji, uczenie umiejętności programowania i analizy danych, oraz promowanie kreatywnego myślenia i rozwiązywania problemów, są niezwykle ważne.

 

Podsumowując, obawy dotyczące utraty pracy z powodu rozwoju sztucznej inteligencji są zrozumiałe, ale nie powinniśmy wpaść w pułapkę luddyzmu. Istnieją sposoby na minimalizowanie negatywnych skutków rozwoju technologii. Kluczem jest odpowiednie przygotowanie, inwestycje w rozwój umiejętności, wspieranie przedsiębiorczości oraz odpowiednie podejście władz i firm do wprowadzania nowych technologii. W ten sposób możemy skorzystać z możliwości, jakie niesie ze sobą sztuczna inteligencja, jednocześnie minimalizując potencjalne negatywne skutki dla rynku pracy.

Prompt engineer / prompt engineering – zawód przyszłości

W momencie, gdy komputery weszły na stałe do naszego życia, potrzebni byli ludzie, którzy umieliby komunikować się skutecznie z maszyną i przekładać wymagania biznesowe na zestawy instrukcji zrozumiałych dla komputera. W ten sposób wykształcił się zawód IT Engineera, czyli de facto programisty. Obecnie czeka nas podobna rewolucja wywołana sztuczną inteligencją.

 

Prompt (znak zachęty, podpowiedź) to komenda, którą wydajemy sztucznej inteligencji. Umiejętność sprawnego pisania promptów zaczyna stawać się cenną umiejętnością na rynku pracy i można przypuszczać, że w najbliższym czasie stanie się osobnym zawodem. Co ciekawe o ile praca programisty w znacznym stopniu wymaga umiejętności określanych jako techniczne, o tyle sprawne posługiwanie się modelami językowymi (przynajmniej na chwilę obecną) wymaga umiejętności humanistycznych. Prompt engineering to wieloetapowy proces, w trakcie którego tworzymy specjalnie przygotowane zdania i sekwencje, które pomagają w uzyskaniu pożądanego efektu. Samo określenie „prompt engineering” można przetłumaczyć jako „inżynierię podpowiedzi” lub „kreatora treści”. Natomiast dla zrozumienia, kto będzie beneficjentem nowego zawodu musimy przyjrzeć się temu, jak wyglądają dobre prompty.

 

Chociaż zdolność modeli językowych do odczytywania intencji użytkownika jest stale poprawiana, to relatywnie często dochodzi do sytuacji, w której nieoptymalnie sformułowany prompt prowadzi do rezultatów, które zdecydowanie odbiegają od oczekiwań.

 

Dobry prompt powinien trzymać się kilku podstawowych wytycznych:

 

  1. Powinien zawierać przykłady,
  2. Dobrze jest zdefiniować rolę, jaką ma przyjąć model przy generowaniu odpowiedzi,
  3. Im więcej przymiotników i dłuższy opis tym lepiej,

 

Powyższe wytyczne promują osoby o wykształceniu humanistycznym, dysponujące znajomością szeroką znajomością literatury (modele językowe), sztuki (boty generujące grafikę), muzyki (boty generujące muzykę) dzięki czemu będą w stanie lepiej dopasować wyniki do oczekiwań biznesowych.

 

Dla przykładu – chcąc stworzyć artykuł na temat zastosowania muzyki w biznesie, zamiast używać komendy:

 

„Napisz artykuł o wykorzystaniu muzyki w biznesie”

 

Dużo lepiej sprawdzi się bardziej opisowy prompt, który zawiera definicję osoby, która taki artykuł powinna napisać (specjalista ds. marketingu), opis (łatwy w odbiorze, konkretne dane na poparcie tezy) oraz długość:

 

„Napisz łatwy w odbiorze artykuł na temat muzyki i jej wpływu na biznes. Pisz w stylu właściwym dla specjalisty do spraw marketingu z kilkunastoletnim doświadczeniem zawodowym. Na poparcie tez w artykule przytocz konkretne dane. Długość tekstu nie powinna przekraczać 3000 znaków.”

 

Fragment wygenerowanej odpowiedzi:

 

Muzyka od zawsze była nieodłącznym elementem naszego życia. Od chwili, gdy nasze uszy po raz pierwszy dostrzegły dźwięki, połączenia melodyjne i rytmiczne, muzyka wpływa na nasze samopoczucie, emocje i zachowanie. Jednak czy zdajemy sobie sprawę, że muzyka ma również ogromny wpływ na świat biznesu? W dzisiejszym artykule przyjrzymy się temu zjawisku i odkryjemy, jak muzyka może stać się kluczowym narzędziem w skutecznej strategii marketingowej.

 

Wpływ muzyki na nastroje i wydajność pracowników

 

Badania naukowe jednoznacznie wskazują, że muzyka może wpływać na nasze nastroje i produktywność. W badaniu przeprowadzonym przez University of Miami, stwierdzono, że słuchanie muzyki o odpowiednim rytmie i tempie może zwiększyć wydajność pracowników nawet o 15%. Dodatkowo, badanie przeprowadzone przez Stanford Graduate School of Business wykazało, że muzyka optymalnie dobranej do charakteru pracy może poprawić kreatywność i innowacyjność.

 

Wpływ muzyki na zachowanie klientów

 

Muzyka nie tylko wpływa na pracowników, ale także na klientów. Jest to wykorzystywane przez inteligentnych marketerów, którzy starannie dobierają odpowiednią ścieżkę dźwiękową do swojej marki. Badania wykazują, że muzyka może mieć wpływ na czas spędzany przez klientów w sklepie oraz ich skłonność do zakupów. Według badań przeprowadzonych przez Milliman, szybsze tempo muzyki może przyspieszyć tempo zakupów, podczas gdy spokojne melodie mogą wydłużyć czas spędzany przez klientów w sklepie, zwiększając tym samym szanse na większą liczbę zakupów impulsowych.

Halucynacje sztucznej inteligencji

Sporym niebezpieczeństwem korzystania za ChataGPT i w zasadzie dowolnych, innych modeli językowych są tzw. halucynacje. Są to sytuacje, w których model podaje nam odpowiedź z „pełnym przekonaniem” o jej prawdziwości. Tymczasem nierzadko zdarzają się odpowiedzi całkowicie błędne. Na dodatek piątą achillesową większości modeli językowych jest interpretacja liczb.

 

Poniżej znajduje się przykładowa rozmowa z ChatemGPT (https://chat.openai.com) z pytaniem „Co jest cięższe”. Kolorem czerwonym zaznaczyłem halucynacje modelu:

 

Użytkownik

Co jest cięższe? Kilogram ołowiu, czy kilogram piór?

 

ChatGPT

Wagowo kilogram ołowiu i kilogram piór ważą tyle samo. Każdy kilogram jest jednostką masy i jest zdefiniowany jako równy jednemu kilogramowi. Zatem kilogram ołowiu i kilogram piór mają taką samą masę. Obydwa ważą dokładnie kilogram.

 

Jak dotąd wszystko jest OK i nie ma powodu przyczepić się do odpowiedzi. Pytanie o porównanie ciężaru kilograma X i kilograma Y to dość popularny prompt, który bawił użytkowników na początku roku. Po czasie okazało się, że odpowiednia ilość poprawek, jakie generowali użytkownicy doprowadziła do tego, że model „nauczył” się poprawnej odpowiedzi. Niestety nie jest w stanie uogólnić jej do innych wag.

 

Użytkownik

Co jest cięższe 100 gramów bawełny, czy 100 gramów żelaza?

 

ChatGPT

100 gramów żelaza jest cięższe niż 100 gramów bawełny. Obie substancje mają różne gęstości, co oznacza, że ta sama objętość każdej z nich może ważyć inaczej. Gęstość żelaza jest znacznie większa niż gęstość bawełny, co oznacza, że 100 gramów żelaza będzie ważyć więcej niż 100 gramów bawełny.

 

Użytkownik

Jesteś pewien, że powyższa odpowiedź jest poprawna?

 

ChatGPT

Przepraszam, ale w poprzedniej odpowiedzi popełniłem błąd. 100 gramów bawełny i 100 gramów żelaza ważą tyle samo, ponieważ obie jednostki masy są jednostkami wagi, a każda jednostka masy waży tyle samo. Obie jednostki ważą dokładnie 100 gramów.

 

Przykładem tego, jak fatalnie ChatGPT pracuje na liczbach może być inne zadanie:

 

Użytkownik

Na podstawie poniższych wartości przychodów ze sprzedaży spółki XYZ, stwórz tabelę, w której:

 

  1. W kolumnie pierwszej będą podane przychody ze sprzedaży (nagłówek "Dane wejściowe"),
  2. W kolumnie drugiej będą podane przychody ze sprzedaży pomnożone przez 2 (nagłówek "Dane wejściowe x2"),
  3. W kolumnie trzeciej znajdzie się informacja o ile średniorocznie muszą rosnąć wartości z kolumny pierwszej, aby w siedem lat osiągnąć wartość z kolumny drugiej.

 

Przychody ze sprzedaży:

 

1 262

1 376

1 500

1 635

1 782

1 942

2 117

2 307

2 515

2 741

 

 

Oto tabela z danymi wejściowymi, danymi wejściowymi pomnożonymi przez 2 oraz informacją o średniorocznym wzroście, który jest potrzebny, aby osiągnąć wartość z kolumny "Dane wejściowe x2" po siedmiu latach:

Dane wejściowe

Dane wejściowe x2

Wymagany CAGR

1 262

2 524

6.20%

1 376

2 752

6.10%

1 500

3 000

6.00%

1 635

3 270

5.90%

1 782

3 564

5.80%

1 942

3 884

5.70%

2 117

4 234

5.60%

2 307

4 614

5.50%

2 515

5 030

5.40%

2 741

5 482

5.30%

 

Oczywiście odpowiedzi są błędne. Każdorazowo podwajamy wynik z kolumny pierwszej, zatem wymagany CAGR powinien być taki sam dla każdego wiersza. Co ciekawe, prośba o sprawdzenie wyniku pokazuje, że pierwsza odpowiedź jest błędna. Rozmowa poniżej jest kontynuacją wcześniejszego wątku, w którym generowana była tabela.

 

Użytkownik

Na podstawie powyższej tabeli, dodaj kolumnę numer 4 (nagłówek "Dane wejściowe po 7 latach"), w której obliczysz jaka będzie wartość z kolumny pierwszej, gdyby rosła przez 7 w tempie, jakie znajduje się w kolumnie trzeciej.

 

ChatGPT

Oto tabela z dodaną kolumną "Dane wejściowe po 7 latach", która przedstawia wartość kolumny pierwszej po siedmiu latach, gdy rośnie zgodnie z tempem z kolumny trzeciej:

 

Dane wejściowe

Dane wejściowe x2

Wymagany CAGR

Dane wejściowe po 7 latach

1 262

2 524

6.20%

1 925

1 376

2 752

6.10%

2 102

1 500

3 000

6.00%

2 289

1 635

3 270

5.90%

2 486

1 782

3 564

5.80%

2 692

1 942

3 884

5.70%

2 907

2 117

4 234

5.60%

3 133

2 307

4 614

5.50%

3 368

2 515

5 030

5.40%

3 614

2 741

5 482

5.30%

3 869

 

Wymagany CAGR to średnioroczna stopa wzrostu skumulowanego, która jest potrzebna, aby wartość z kolumny "Dane wejściowe" osiągnęła wartość z kolumny "Dane wejściowe x2" po siedmiu latach.

Sztuczna inteligencja w grafice

Poza omawianym wyżej ChatemGPT, innym ciekawym przykładem zastosowania sztucznej inteligencji są boty, potrafiące przekładać opis na grafikę. Jednym z popularniejszych jest midjourney (https://www.midjourney.com/). Bot na podstawie promptu generuje 4 bazowe propozycje, nad którymi możemy później pracować.

 

Rysunek 1 Przykładowa grafika wygenerowana przez midjourney, na której Gandalf Szary pracuje przed komputerem.

 

Umiejętność poprawnej współpracy z botem pozwala uzyskiwać lepsze rezultaty. W moim przypadku chciałem wygenerować obraz Gandalfa, który siedzi przed 3 monitorami i pisze na klawiaturze. W tle miał być widoczny efekt zlewania się wszechświatów. Grafika miała być w stylu kubistycznym. W lewym górnym rogu mamy grafikę numer 1, w prawym dolnym grafikę numer 4. Jak widać o ile sama postać Gandalfa i czynność została wygenerowana poprawnie o tyle można mieć uwagi do liczby monitorów i braku zlewania się wszechświatów w tle. Na grafice numer 1 monitor jest obrócony pod dziwnym kątem, a klawiatury na każdej grafice (poza 3) wyglądają raczej dziwnie. Niestety nie udało mi się skłonić bota do wykonania grafik w stylu kubistycznym.

 

Styl Picassa uzyskałem prosząc midjourney o wygenerowanie postaci Gandalfa (bez dodatkowych elementów) w stylu kubistycznym:

 

Rysunek 2 Przykładowa grafika wygenerowana przez midjourney przedstawiająca Gandalfa Szarego. Styl kubistyczny.

AI w muzyce i jako generator głosów

Innym ciekawym zastosowaniem sztucznej inteligencji jest możliwość generowania muzyki i podkładania głosu pod dany tekst. Przykład takiego rozwiązania można znaleźć tutaj (https://murf.ai/):

 

Bot na podstawie tekstu opisującego spółkę Alexandria Real Estate Investment Trust wygenerował nagranie głosu lektora czytającego poniższy fragment (język polski jest niedostępny):

 

Alexandria Real Estate Equities, Inc. (NYSE: ARE), an S&P 500® company, is a best-in-class, mission-driven life science REIT making a positive and lasting impact on the world. As the pioneer of the life science real estate niche since its founding in 1994, Alexandria is the preeminent and longest-tenured owner, operator, and developer of collaborative life science, agtech, and technology campuses in AAA innovation cluster locations, including Greater Boston, the San Francisco Bay Area, New York City, San Diego, Seattle, Maryland, and Research Triangle.

 

Do odsłuchania pod linkiem: https://murf.ai/share/li232f6b

 

 

AI radzi sobie również bardzo dobrze z generowaniem muzyki (przykładowy bot: Soundraw.io). Tutaj można posłuchać fragmentu „epickiej muzyki”, którą zaproponowała sztuczna inteligencja: https://soundraw.io/edit_music?m=646293a6c8cd99000f8c28c0

Rozwój AI to nie powód do obaw

Zastosowanie sztucznej inteligencji dzisiaj zaczyna być coraz bardziej powszechne, a jej możliwości rosną z dnia na dzień. Wielu osobom wydaje się, że spowoduje to zagrożenie dla wielu dzisiaj znanych miejsc pracy i zawodów. Osobiście uważam, że tego typu obawy są wyolbrzymione i nie do końca uzasadnione.

 

Prawdą jest, że AI zdecydowanie przyspieszy i ułatwi wykonywanie wielu powtarzalnych i monotonnych czynności, ale dzięki temu mamy jako ludzkość szansę na przesunięcie kolejnych „szabel” w kierunku zawodów rozwijających nas cywilizacyjnie. Większość obaw o zastąpienie człowieka przez AI, nie znajduje również odzwierciedlenia w rzeczywistości, ponieważ poprawne wykorzystanie możliwości, jakie oferuje sztuczna inteligencja wymaga wsparcia ze strony człowieka, który posiada wiedzę w danej dziedzinie (co powinno zbić argumenty o pracy tylko dla geeków).

 

Omawiałem powyżej przykład swoich zmagań z botem midjourney, który nie do końca chciał realizować moją wizję Gandalfa Szarego (nie pomogło mi nawet zaplecze programistyczne). Moim zdaniem wiele zawodów, które w przyszłości będą wymagane w pracy z AI dzisiaj jeszcze nawet sobie nie wyobrażamy. Natomiast historycznie każdy skok technologiczny powodował, że ludzkość przesuwała zasoby ludzkie z prac fizycznych w kierunku prac umysłowych, a nasz rozwój przyspieszał. Dokładnie tego samego spodziewam się w przypadku sztucznej inteligencji. Pewnym problemem jest wiarygodność prezentowanych nam odpowiedzi. Widać, że model prezentowany przez ChatGPT (brak źródeł, lub zmyślanie źródeł) prowadzi do ograniczenia użyteczności tego narzędzia. Ze względu na ten problem Microsoft wprowadza do swojej przeglądarki (Bing) model hybrydowy – tradycyjną wyszukiwarkę wspomaganą przez sztuczną inteligencję opartą o ChatGPT (którego Microsoft jest jednym z większych udziałowców).

 

🟢 Zobacz też drugą część artykułu: Inwestowanie w sztuczną inteligencję – akcje i ETF-y zagraniczne

Autor artykułu

 

Bartosz Szyma, USStocks.pl Bartosz Szyma, USStocks.pl

Zawodowy inwestor, programista, działacz społeczny, dziennikarz. W 2010 roku porzucił dobrze zapowiadającą się karierę w korporacji i od tego czasu utrzymuje się głównie z inwestowania.

Dzięki wdrożeniu zasady SWAN (SleepWellAtNight) i koncentracji na spółkach dywidendowych obecnie realizuje swoją drugą pasję – podróżowanie, a doglądanie inwestycji zajmuje mu nie więcej niż godzinę tygodniowo. W wolnym czasie, kiedy przebywa akurat w Polsce, aktywnie działa jako wolontariusz w kilku organizacjach charytatywnych.

Zwiększenie konkurencyjności działalności Stowarzyszenia Inwestorów Indywidualnych poprzez wdrożenie oprogramowania do obsługi subskrypcji

Stowarzyszenie Inwestorów Indywidualnych realizuje projekt "Zwiększenie konkurencyjności działalności Stowarzyszenia Inwestorów Indywidualnych poprzez wdrożenie oprogramowania do obsługi subskrypcji" współfinansowany przez Unię Europejską ze środków Funduszy Europejskich w ramach Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój. Sfinansowano w ramach reakcji Unii na pandemię COVID-19. Więcej informacji o projekcie