В исследовании рассматриваются причины популярности генеративного ИИ и потенциал его внедрения.
Ключевые вопросы, определяющие будущее генеративного ИИ:
- При обучении базовых моделей разработчики обычно используют данные для обучения из Интернета. Иногда это могут быть защищенные авторским правом изображения, новостные статьи, данные социальных сетей или даже персональные данные.
- Действующие законы и нормативные акты также не дают четкого ответа на вопрос, кому принадлежат авторские права на конечный “результат” генеративной системы искусственного интеллекта.
- Мы уже видели множество примеров систем, предоставляющих неточный или предвзятый контент и плагиат. На данный момент неясно, смогут ли модели исключить такие выходные данные.
Потенциал внедрения в отраслях:
- Информационные технологии. Генеративный искусственный интеллект может помочь командам в написании кода и документации. Уже сейчас автоматизированные программисты, представленные на рынке, повысили производительность разработчиков более чем на 50 процентов, помогая ускорить разработку программного обеспечения.
- Маркетинг и продажи. Команды могут использовать генеративные приложения искусственного интеллекта для создания контента для работы с клиентами. Ожидается, что в течение двух лет 30 процентов всех исходящих маркетинговых сообщений будут разрабатываться с помощью систем генеративного ИИ.
- Обслуживание клиентов. Персонализированные чат-боты и виртуальные помощники могут обрабатывать запросы клиентов, рекомендовать быстрое решение и направлять клиентов к нужной им информации. Такие компании, как Salesforce, Dialpad и Ada, уже анонсировали предложения в этой области.
- Разработка продукта. Компании могут использовать генеративный искусственный интеллект для быстрого создания прототипов продуктов. Например, компании, занимающиеся наукой о жизни, уже начали изучать возможность использования ИИ для создания последовательностей аминокислот и нуклеотидов ДНК, что сократит фазу разработки лекарств с месяцев до недель.
