Інструменти генеративного штучного інтелекту служать для збереження часу та підвищення продуктивності.
Про вплив ШІ на ринок праці розповідає видання zdnet.com.
Зазначається, що ці переваги зменшуються через великий обсяг прихованої праці, необхідної для розвитку та підтримки великих мовних моделей.
Професор менеджменту в Пенсильванському університеті Пітер Каппеллі вважає, що генеративний штучний інтелект і ВММ зможуть створити більше робочих місць, ніж забрати. Так, з’явиться багато завдань з управління базами даних. До того ж генеративний ШІ виконує багато функцій, які не є критичними.
Штучний інтелект часто не виправдовує очікувань. Наприклад, обіцянки про автономні вантажівки і автомобілі, діючі ще з 2018 року, так і залишаються нереалізованими.
Великі технологічні плани часто не враховують практичність. Проблеми з програмним забезпеченням, страхуванням та юридичними питаннями залишаються без уваги. Каппеллі зауважує, що водії вантажівок роблять багато інших речей, крім водіння.
Потенційна економія часу генеративного ШІ зменшується через складнощі створення та підтримки мовних моделей. Штучний інтелект та операційний ШІ створюють нові завдання, які потребують людської участі.
Операційний ШІ залишається недосконалим, а машинне навчання мало використовується через проблеми з даними. Каппеллі вказує на декілька проблем генеративного ШІ і ВММ:
- Надмірність рішень: Великі мовні моделі можуть бути занадто потужними для простих завдань.
- Витрати: Зі зростанням використання ВММ збільшуються витрати на обчислювальні ресурси.
- Проблеми з валідацією: Для складніших завдань потрібна перевірка точності, що збільшує час і витрати.
- Перевантаження інформацією: Легке створення звітів може призвести до надмірної інформації.
- Людський фактор: Люди впливають на прийняття рішень, обмежуючи застосування ВММ.
Каппеллі вважає, що генеративний ШІ може бути корисним для аналізу даних. “У нас є багато даних, які потребують аналізу. ШІ може допомогти з цим“, – каже він.
