νέα

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Li Ning/Κείμενο Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη (AI), γνωστή ως η τέταρτη βιομηχανική επανάσταση, αντιπροσωπεύει πραγματικά μια νέα επανάσταση παραγωγικότητας;

Κοιτάζοντας πίσω στην ιστορία, οι προηγούμενες βιομηχανικές επαναστάσεις έφεραν τεράστια άλματα στην παραγωγικότητα. Η πρώτη βιομηχανική επανάσταση ξεκίνησε τη δεκαετία του 1760, που χαρακτηρίστηκε από τη βελτιωμένη ατμομηχανή του Watt, η οποία προκάλεσε μια στροφή από τη χειρωνακτική εργασία στην παραγωγή μηχανών. Η δεύτερη βιομηχανική επανάσταση χαρακτηρίστηκε από την ευρεία εφαρμογή της ηλεκτρικής ενέργειας. Αυτές οι δύο επαναστάσεις μείωσαν σημαντικά το κόστος χρήσης της βιοενέργειας, του ανθρώπινου δυναμικού και της ζωικής ενέργειας, και σε πολλά σενάρια έφεραν το οριακό κόστος της αξίας που παράγεται από τη χειρωνακτική εργασία κοντά στο μηδέν. Η τρίτη βιομηχανική επανάσταση, γνωστή και ως επανάσταση της τεχνολογίας της πληροφορίας, ξεκίνησε μετά τον Δεύτερο Παγκόσμιο Πόλεμο και σημαδεύτηκε από τη διάδοση των υπολογιστών και του Διαδικτύου. Σε αυτό το στάδιο, οι εταιρείες του Διαδικτύου που εκπροσωπούνται από την Google έχουν μειώσει το κόστος απόκτησης και διάδοσης πληροφοριών σε εξαιρετικά χαμηλά επίπεδα.

Όπως τόνισε ο Lu Qi, πρώην πρόεδρος της Baidu, οι εταιρείες του Διαδικτύου έχουν επιτύχει έναν βασικό μετασχηματισμό: τη μετατροπή του οριακού κόστους απόκτησης πληροφοριών σε σταθερό κόστος. Πάρτε για παράδειγμα την Google Επενδύει περίπου 1 δισεκατομμύριο δολάρια στην παραγωγή χαρτών κάθε χρόνο, αλλά για κάθε χρήστη, το κόστος απόκτησης πληροφοριών χάρτη είναι σχεδόν μηδενικό. Αυτό το μοντέλο όχι μόνο αλλάζει τον τρόπο με τον οποίο λαμβάνονται οι πληροφορίες, αλλά επηρεάζει επίσης βαθιά όλα τα κοινωνικά στρώματα.

Ωστόσο, πρέπει να αναγνωρίσουμε την ουσιαστική διαφορά μεταξύ πληροφοριών και γνώσης. Η επανάσταση της πληροφορίας έχει μειώσει το κόστος για εμάς να αποκτήσουμε υπάρχουσες πληροφορίες, αλλά αυτές οι πληροφορίες είναι συνήθως γνώσεις που δημιουργούνται από προηγούμενες γενιές, όπως βιβλία, σημεία γνώσης ή κώδικες. Μετά την απόκτηση πληροφοριών, η αναδημιουργία και η εφαρμογή της γνώσης εξακολουθεί να βασίζεται κυρίως στους ανθρώπους.

Η εμφάνιση της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης άλλαξε αυτή τη λογική. Μειώνει σημαντικά το κόστος παραγωγής γνώσης. Η δημιουργία γνώσης είναι η βασική δύναμη που οδηγεί την κοινωνική πρόοδο, καλύπτοντας τα πάντα, από την επιστημονική έρευνα αιχμής, την εταιρική έρευνα και ανάπτυξη, τις λύσεις πωλήσεων στον κλάδο των υπηρεσιών έως την εκπαίδευση και τον καθημερινό προγραμματισμό της ζωής στον οικογενειακό τομέα. Στην ουσία, αυτές οι δραστηριότητες είναι διαδικασίες ανασυνδυασμού και δημιουργίας υπαρχουσών πληροφοριών.

Για παράδειγμα, με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης, μπορούμε να δημιουργήσουμε ένα αντίγραφο υψηλής ποιότητας σε λίγα δευτερόλεπτα, να ολοκληρώσουμε έναν μεγάλο αριθμό δημιουργικών καταιγισμού ιδεών σε λίγα μόλις λεπτά και ακόμη και να δημιουργήσουμε γρήγορα εικόνες, βίντεο και μουσικά έργα.

Στον τομέα της επιστημονικής έρευνας, η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης είναι ακόμα πιο εντυπωσιακή. Για παράδειγμα, το AlphaFold (ένα νέο μοντέλο που αναπτύχθηκε από την Google DeepMind και την I-somorphic Labs, δύο εταιρείες τεχνητής νοημοσύνης υπό την Google), ως επαναστατική τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης, αλλάζει εντελώς το τοπίο της βιοϊατρικής έρευνας, συντομεύοντας σημαντικά τον κύκλο επιστημονικής έρευνας και μειώνοντας το κόστος.

Παραδοσιακά, ο προσδιορισμός της τρισδιάστατης δομής μιας πρωτεΐνης απαιτεί τη χρήση πειραματικών μεθόδων όπως η κρυσταλλογραφία ακτίνων Χ ή η κρυοηλεκτρονική μικροσκοπία επίσης ακριβό. Το AlphaFold μπορεί να προβλέψει με ακρίβεια τις πρωτεϊνικές δομές εντός ωρών ή ημερών, συντομεύοντας σημαντικά τον ερευνητικό κύκλο.

Λαμβάνοντας ως παράδειγμα την έρευνα και την ανάπτυξη φαρμάκων, το ESM3 (ένα καινοτόμο μοντέλο παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης που αναπτύχθηκε από την startup AI EvolutionaryScale και χρησιμοποιείται ειδικά για τον σχεδιασμό πρωτεϊνών) μπορεί γρήγορα να προσομοιώσει και να δημιουργήσει νέες πρωτεϊνικές αλληλουχίες, συμπεριλαμβανομένων αντισωμάτων και ενζύμων με συγκεκριμένες λειτουργίες, Επιτρέποντας στους επιστήμονες να σχεδιάσουν στοχευμένα φάρμακα με πρωτοφανή ακρίβεια.

Αυτή η ικανότητα επιτρέπει στους ερευνητές να δημιουργούν και να δοκιμάζουν γρήγορα νέα σχέδια πρωτεϊνών, παρακάμπτοντας την προσέγγιση δοκιμής και λάθους που κυριαρχεί στην παραδοσιακή ανάπτυξη φαρμάκων, εστιάζοντας έτσι την έρευνα στα πιο υποσχόμενα υποψήφια φάρμακα. Η διαδραστική φύση του ESM3 επιτρέπει στους ερευνητές να καθοδηγούν τη διαδικασία σχεδιασμού πρωτεΐνης μέσω προτροπών, βελτιώνοντας περαιτέρω την αποτελεσματικότητα της ανακάλυψης φαρμάκων. Αυτό όχι μόνο επιταχύνει την έρευνα αλλά και μειώνει σημαντικά το κόστος, καθώς οι ερευνητές μπορούν να εξερευνήσουν ένα ευρύτερο φάσμα πρωτεϊνικού χώρου σε ένα εικονικό περιβάλλον προτού το επικυρώσουν στο εργαστήριο. Η ικανότητα του ESM3 να προσομοιώνει εκατομμύρια χρόνια φυσικών εξελικτικών διαδικασιών ανοίγει νέες δυνατότητες για την ανάπτυξη καινοτόμων φαρμάκων.

Ο Διευθύνων Σύμβουλος (CEO) της Microsoft AI Mustafa Suleyman προβλέπει ότι στα επόμενα 15 έως 20 χρόνια, το κόστος παραγωγής νέας γνώσης θα πλησιάσει το μηδέν. Πιστεύει ότι αυτές οι αλλαγές θα σηματοδοτήσουν ένα πραγματικό «σημείο καμπής» στην ανθρώπινη ιστορία.

Νέο όραμα και νέα λογική

Εάν η ανάπτυξη και η εκλαΐκευση της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης πραγματοποιήσει το όραμα του οριακού κόστους της δημιουργίας γνώσης που πλησιάζει στο μηδέν, θα εισαγάγουμε ένα άνευ προηγουμένου μέλλον. Στο μέλλον, η παραγωγή γνώσης θα γίνει εξαιρετικά φθηνή και αποτελεσματική, γεγονός που θα επιφέρει βαθιές αλλαγές.

Φανταστείτε ότι οι επιστημονικοί ερευνητές μπορούν να ολοκληρώσουν τον πειραματικό σχεδιασμό και την ανάλυση δεδομένων σε λίγα λεπτά και ο κύκλος της επιστημονικής έρευνας που διαρκούσε μήνες έχει μειωθεί σημαντικά. Πολύπλοκες εργασίες όπως η πρόβλεψη της δομής των πρωτεϊνών και ο έλεγχος χημικών ουσιών θα γίνουν ακριβείς και αποτελεσματικές και η επιστημονική πρόοδος θα προωθηθεί όσο ποτέ άλλοτε. Στο εργαστήριο, οι ερευνητές θα είναι περισσότερο βυθισμένοι στη δημιουργική εξερεύνηση παρά σε κουραστικά επαναλαμβανόμενα πειράματα.

Στο μέλλον, οι γιατροί θα μπορούν να αποκτούν τις πιο πρόσφατες ιατρικές γνώσεις και τις καλύτερες επιλογές διάγνωσης και θεραπείας με ένα μόνο κλικ του ποντικιού και να προσαρμόζουν εξατομικευμένα σχέδια θεραπείας για τους ασθενείς. Κάθε ασθενής μπορεί να λάβει την καταλληλότερη ιατρική υπηρεσία και η αποτελεσματικότητα και η αποτελεσματικότητα της διάγνωσης και της θεραπείας βελτιώνονται σημαντικά. Σημαντικές βελτιώσεις στην υγεία θα επιτρέψουν στους ανθρώπους να απολαμβάνουν υψηλότερη ποιότητα ζωής και η ασθένεια δεν θα είναι πλέον ένας ανίκητος εχθρός.

Στην τάξη, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη θα παρέχει εξατομικευμένους πόρους μάθησης σύμφωνα με τη μαθησιακή πρόοδο και τα ενδιαφέροντα κάθε μαθητή, διδάσκοντας πραγματικά τους μαθητές σύμφωνα με τις ικανότητές τους. Οι μαθητές δεν θα δεσμεύονται πλέον από ένα ενιαίο πρόγραμμα σπουδών, αλλά θα μπορούν να σπουδάζουν με τρόπο και ρυθμό που τους ταιριάζει καλύτερα. Οι δυνατότητες κάθε παιδιού θα τονωθούν πλήρως, η μάθηση θα γίνει διασκεδαστική και η ποιότητα της εκπαίδευσης θα βελτιωθεί πλήρως.

Στην αίθουσα ψυχολογικής συμβουλευτικής, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη θα παρέχει εξατομικευμένη ψυχολογική συμβουλευτική και συναισθηματική υποστήριξη. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να εντοπίσει και να αναλύσει έντονα τη συναισθηματική κατάσταση ενός ατόμου και να παρέχει έγκαιρη και αποτελεσματική ψυχολογική βοήθεια. Είτε αντιμετωπίζουν άγχος, άγχος είτε αναζητούν συναισθηματική άνεση, όλοι μπορούν να βρουν εσωτερική γαλήνη και ευτυχία με τη φροντίδα και την υποστήριξη της AI.

Το Generative AI θα είναι παντού στην καθημερινή ζωή στο μέλλον. Η διδασκαλία των εισαγωγικών εξετάσεων στο κολέγιο, οι συμβουλευτικές υπηρεσίες και η δημιουργική εργασία, η τεχνητή νοημοσύνη θα βελτιώσει σημαντικά την αποδοτικότητα και την αποτελεσματικότητα. Οι άνθρωποι μπορούν να ολοκληρώσουν μια ποικιλία εργασιών με ευκολία, απελευθερώνοντας περισσότερο χρόνο και ενέργεια για να αφιερώσουν σε δημιουργική και στρατηγική εργασία. Οι επαναλαμβανόμενες και μηχανικές εργασίες θα αναληφθούν από την τεχνητή νοημοσύνη και η ζωή των ανθρώπων θα γίνει ευκολότερη και πιο ευχάριστη.

Αφού ξεκαθαρίσουμε το μελλοντικό όραμα που μπορεί να φέρει η γενετική τεχνητή νοημοσύνη, πρέπει να σκεφτούμε τη νέα λογική λήψης αποφάσεων. Δεδομένου ότι το οριακό κόστος παραγωγής γνώσης θα πλησιάσει το μηδέν, όλοι, από άτομα έως επιχειρήσεις πρέπει να προσαρμόσουν τις αποφάσεις και τις στρατηγικές τους για να προσαρμοστούν σε αυτήν την αλλαγή.

Τα άτομα πρέπει να επαναξιολογήσουν την αξία τους. Σε μια εποχή όπου η γνώση είναι άμεσα διαθέσιμη, ποιες ικανότητες και ποιότητες εξακολουθούν να είναι πολύτιμες; Αν και η τεχνητή νοημοσύνη έχει επιδείξει ισχυρές ικανότητες σε πολλούς τομείς, η πραγματική καινοτομία από το 0 έως το 1 εξακολουθεί να είναι αδιαχώριστη από την ανθρώπινη έμπνευση και διαίσθηση. Αυτό που απαιτεί αυτού του είδους η καινοτομία είναι μια σπίθα έμπνευσης, μια στιγμή επιφανείας και η τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι επί του παρόντος σε θέση να αναπαράγει πλήρως αυτού του είδους τη δημιουργικότητα από την αρχή.

Επομένως, πρέπει να σκεφτούμε πώς να διατηρήσουμε τη μοναδικότητά μας σε αυτό το περιβάλλον. Η συνεχής μάθηση και η αυτοβελτίωση όχι μόνο μας βοηθούν να προσαρμοστούμε στον ταχέως μεταβαλλόμενο κόσμο, αλλά μας επιτρέπουν επίσης να συνεχίσουμε να καινοτομούμε στους δικούς μας τομείς και να παραμείνουμε ανταγωνιστικοί. Η καινοτομία από το 0 έως το 1 απαιτεί απρόβλεπτη έμπνευση και διαίσθηση, μια μικρή σπίθα στην ανθρώπινη σκέψη, που μπορεί να πυροδοτήσει όλη τη δημιουργική διαδικασία. Θα πρέπει να αγαπάμε αυτή την ικανότητα και να συνεχίσουμε να την καλλιεργούμε και να την διεγείρουμε.

Το πιο σημαντικό, αν και η τεχνητή νοημοσύνη είναι ισχυρή, επί του παρόντος δεν έχει αίσθηση κατεύθυνσης και σκοπού. Ένας από τους βασικούς ρόλους των ανθρώπων σε αυτήν την εποχή είναι να παρέχει κατεύθυνση και νόημα στην τεχνητή νοημοσύνη. Πρέπει να αποφασίσουμε ποια προβλήματα θα πρέπει να επιλύσει η τεχνητή νοημοσύνη, πώς να χρησιμοποιήσουμε την τεχνητή νοημοσύνη για τη βελτίωση της ανθρώπινης ζωής και πώς να διασφαλίσουμε ότι η ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης πληροί τα ηθικά και ηθικά πρότυπα. Αυτή η ικανότητα απαιτεί από εμάς να έχουμε μια μακροσκοπική προοπτική, βαθιές γνώσεις και μια έντονη κατανόηση των ανθρώπινων αξιών και των κοινωνικών αναγκών.

Το πεδίο της επιστημονικής έρευνας παρέχει ένα εντυπωσιακό παράδειγμα του βαθύτατου αντίκτυπου που μπορεί να έχει η παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη στη διαδικασία δημιουργίας γνώσης.

Παραδοσιακά, η επιστημονική έρευνα θεωρείται ως το παλάτι της δημιουργίας νέας γνώσης και η διαδικασία είναι συχνά χρονοβόρα, έντασης εργασίας και δαπανηρή. Λαμβάνοντας ως παράδειγμα τη διαχείριση, η έρευνα δεν αφορά μόνο την ανακάλυψη νέων φαινομένων και θεωριών, αλλά απαιτεί επίσης προσεκτική στίλβωση και αυστηρή επίδειξη. Όπως περιγράφουν οι μελετητές του μάνατζμεντ Markus Baer και Jason Shaw στο άρθρο τους, αυτό στο οποίο ασχολούνται οι μελετητές του management είναι μια «ακαδημαϊκή δεξιοτεχνία».

Ωστόσο, η εμφάνιση της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να έχει βαθύ αντίκτυπο στην αξία αυτής της «ακαδημαϊκής δεξιοτεχνίας». Αυτό μας θυμίζει τον αντίκτυπο των προηγούμενων βιομηχανικών επαναστάσεων στους παραδοσιακούς τεχνίτες.

Πριν από τη Βιομηχανική Επανάσταση, οι ειδικευμένοι τεχνίτες είχαν μεγάλη εκτίμηση και οι δεξιότητές τους ήταν σπάνιες και πολύτιμες. Ωστόσο, με την εισαγωγή των μηχανών και την άνοδο της μαζικής παραγωγής, πολλές άλλοτε εξαιρετικά εξειδικευμένες χειροτεχνίες αντικαταστάθηκαν σταδιακά από τυποποιημένες βιομηχανικές διαδικασίες και η θέση και η αξία των παραδοσιακών τεχνιτών στην κοινωνία μειώθηκε σημαντικά.

Τώρα, φαίνεται ότι αντιμετωπίζουμε ένα παρόμοιο σημείο καμπής. Το Generative AI μπορεί γρήγορα να επεξεργαστεί τεράστιο όγκο δεδομένων, να δημιουργήσει φαινομενικά λογικές υποθέσεις και συμπεράσματα και μπορεί ακόμη και να μιμηθεί το στυλ της ακαδημαϊκής γραφής. Αυτό μας κάνει να σκεφτούμε: Η τεχνητή νοημοσύνη θα μειώσει σημαντικά την αξία των ακαδημαϊκών «τεχνιτών»; Εργασίες που κάποτε απαιτούσαν από τους ερευνητές να επενδύσουν πολύ χρόνο και ενέργεια, όπως η ανασκόπηση της βιβλιογραφίας, η ανάλυση δεδομένων και ακόμη και η προκαταρκτική κατασκευή θεωρίας, μπορεί τώρα να χρειαστούν μόνο λίγα λεπτά για να ολοκληρωθούν με την τεχνητή νοημοσύνη.

Αυτή η αλλαγή θα έχει αναμφίβολα βαθύ αντίκτυπο στον ακαδημαϊκό κόσμο. Ακριβώς όπως η βιομηχανική επανάσταση άλλαξε την αξία των χειροτεχνιών και κατέστησε τις προηγουμένως ανέφικτες δεξιότητες των τεχνιτών πλέον σπάνιες, η εμφάνιση της γενεσιουργής τεχνητής νοημοσύνης θα προκαλέσει επίσης την απώλεια της μοναδικότητάς τους σε ορισμένες παραδοσιακές ακαδημαϊκές δεξιότητες; Ως επάγγελμα για τη μειονότητα, η επιστημονική έρευνα αντιμετωπίζει προκλήσεις ως προς το αναντικατάστατό της;

Αυτά τα ερωτήματα έχουν πυροδοτήσει μια σειρά βαθύτερης σκέψης: Στην εποχή της τεχνητής νοημοσύνης, ποια είναι η πιο ουσιαστική αξία των μελετητών; Χρειάζεται να επαναπροσδιορίσουμε τι εννοούμε με τον όρο «ακαδημαϊκή καινοτομία»; Ίσως, ο ρόλος των μελετητών να αλλάξει ριζικά στο μέλλον, αλλά πώς ακριβώς; Θα επικεντρωθούν περισσότερο στο να θέσουν πραγματικά καινοτόμες ερωτήσεις και θα αφήσουν τη συνήθη ερευνητική εργασία στην τεχνητή νοημοσύνη; Ή μήπως η αξία των μελετητών θα αντικατοπτρίζεται περισσότερο στον τρόπο καθοδήγησης της τεχνητής νοημοσύνης στη διεξαγωγή έρευνας και στον τρόπο αξιολόγησης της αξιοπιστίας και της σημασίας των αποτελεσμάτων που δημιουργούνται από την τεχνητή νοημοσύνη;

Επιπλέον, χρειάζεται να ξανασκεφτούμε ολόκληρη τη διαδικασία δημιουργίας γνώσης; Σε μια εποχή όπου η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί γρήγορα να δημιουργήσει φαινομενικά λογικά ερευνητικά αποτελέσματα, πώς να διασφαλίσουμε το βάθος και την πρωτοτυπία της ακαδημαϊκής έρευνας; Τι ρόλο θα παίξει η ανθρώπινη δημιουργικότητα και διορατικότητα σε αυτή τη διαδικασία;

Στην εποχή της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης, οι επιχειρήσεις, ως σημαντικές οντότητες στη δημιουργία γνώσης, αντιμετωπίζουν πρωτόγνωρες προκλήσεις και ευκαιρίες. Η παραδοσιακή αλυσίδα αξίας δημιουργίας γνώσης ανατρέπεται πλήρως και οι βασικές εταιρικές δραστηριότητες όπως ο σχεδιασμός προϊόντων, η καινοτομία υπηρεσιών και οι γνώσεις αγοράς ενδέχεται να υποστούν θεμελιώδεις αλλαγές λόγω της παρέμβασης της τεχνητής νοημοσύνης. Σε αυτό το πλαίσιο, οι εταιρείες πρέπει επίσης να επανεξετάσουν τη θέση τους και την ανταγωνιστικότητά τους.

Όταν η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί γρήγορα να δημιουργήσει σχέδια σχεδίασης, ιδέες προϊόντων και ανάλυση αγοράς, πώς μπορούν οι εταιρείες να βρουν τη δική τους μοναδική αξία στην αλυσίδα δημιουργίας γνώσης; Μια πιθανή κατεύθυνση είναι να μετατοπιστεί η εστίαση σε τομείς που είναι δύσκολο να αναπαραχθούν εύκολα με την τεχνητή νοημοσύνη, όπως η οικοδόμηση αξίας επωνυμίας, η οικοδόμηση συναισθηματικής σύνδεσης ή η διασυνοριακή καινοτομία. Αυτό απαιτεί από τις εταιρείες να επαναξιολογήσουν τα δυνατά τους σημεία και να επενδύσουν περισσότερο στον εξανθρωπισμό και τη δημιουργικότητα. Αυτές οι ερωτήσεις έχουν πυροδοτήσει βαθιά σκέψη σχετικά με τη μελλοντική κατεύθυνση ανάπτυξης της εταιρείας.

Η διαμόρφωση και η εκτέλεση στρατηγικής πρέπει να βασίζονται στην πραγματικότητα ότι το οριακό κόστος της γνώσης πλησιάζει το μηδέν. Χρειάζεται η εταιρεία να προσαρμόσει ευέλικτα τη στρατηγική της για να ανταποκρίνεται γρήγορα στις αλλαγές της αγοράς και τις τεχνολογικές εξελίξεις; Η διαδικασία λήψης αποφάσεων θα καθοδηγείται περισσότερο από δεδομένα. Ταυτόχρονα, χρειάζεται η εταιρική κουλτούρα να είναι πιο ανοιχτή και χωρίς αποκλεισμούς, να ενθαρρύνει την καινοτομία και τη διασυνοριακή συνεργασία και να προσαρμοστεί στο ταχέως μεταβαλλόμενο περιβάλλον;

Σε αυτή τη διαδικασία, χρειάζεται να έχουμε μια ανοιχτή συζήτηση: Πώς εξισορροπούν οι εταιρείες την αποτελεσματικότητα και την καινοτομία; Σε μια εποχή όπου η γνώση είναι άμεσα διαθέσιμη, ποιες στρατηγικές προσαρμογές μπορούν να διασφαλίσουν ότι οι εταιρείες ξεχωρίζουν στον σκληρό ανταγωνισμό; Θα γίνουν οι μελλοντικές εταιρικές οργανωτικές μορφές πιο επίπεδες και πιο ευέλικτες;

Δεν υπάρχουν έτοιμες απαντήσεις σε αυτά τα ερωτήματα, αλλά είναι αυτές οι σκέψεις και οι εξερευνήσεις που θα μας οδηγήσουν να προσαρμοστούμε και να ελέγξουμε αυτή τη νέα τεχνολογική αλλαγή.

Πώς να το πετύχετε: ένα αμφίδρομο ταξίδι μεταξύ ανθρώπων και τεχνολογίας

Στο μελλοντικό όραμα της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης, το οριακό κόστος της δημιουργίας γνώσης πλησιάζει το μηδέν, πράγμα που σημαίνει ότι θα εισαγάγουμε μια εποχή άνευ προηγουμένου αποτελεσματικότητας και καινοτομίας. Για να επιτευχθεί αυτός ο στόχος, το κλειδί βρίσκεται στην αμφίδρομη βιασύνη των ανθρώπων και της τεχνολογίας.

Το Generative AI δεν είναι ένα απλό εργαλείο χωρίς σαφείς οδηγίες, αλλά μια ικανότητα και δυνατότητες που απαιτεί από τους ανθρώπους να το κατακτήσουν. Ο ανθρώπινος ρόλος είναι καθοριστικός σε αυτή τη διαδικασία. Τα άτομα πρέπει να βελτιώσουν τις δυνατότητές τους τεχνητής νοημοσύνης, η οποία αναφέρεται στη συνολική ικανότητα χρήσης τεχνητής νοημοσύνης για την ολοκλήρωση εργασιών και την επίλυση προβλημάτων στην εποχή της τεχνητής νοημοσύνης. Η ισχύς της τεχνητής νοημοσύνης δεν είναι μόνο η ικανότητα χειρισμού εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης, αλλά και ένας νέος τρόπος σκέψης και δομή ικανότητας.

Στη διαδικασία βελτίωσης των δυνατοτήτων τεχνητής νοημοσύνης, τα άτομα πρέπει να μαθαίνουν και να προσαρμόζονται συνεχώς και να κυριαρχούν στις μεθόδους και τις τεχνικές της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης. Για παράδειγμα, πώς να σχεδιάσετε αποτελεσματικές προτροπικές λέξεις για αλληλεπίδραση με την τεχνητή νοημοσύνη, πώς να αποδομήσετε εργασίες και να συνεργαστείτε με την τεχνητή νοημοσύνη για να ολοκληρώσετε πολύπλοκες εργασίες. Η καλλιέργεια αυτής της ικανότητας θα επιτρέψει σε όλους να γίνουν «σούπερ άτομο» και να ενισχύσουν κατά πολύ τις ικανότητες και την αποτελεσματικότητά τους με τη βοήθεια της AI.

Εκτός από τη βελτίωση των ικανοτήτων των ανθρώπων, η ανάπτυξη της τεχνολογίας είναι επίσης ένας σημαντικός τρόπος για την επίτευξη αυτού του στόχου. Το Generative AI όχι μόνο απαιτεί τις βασικές δυνατότητες μεγάλων μοντέλων, αλλά απαιτεί επίσης συνεχή ανάπτυξη και βελτιστοποίηση σε διάφορα σενάρια. Για παράδειγμα, η εμφάνιση του Suno (μια εφαρμογή παραγωγής μουσικής με τεχνητή νοημοσύνη) έχει κάνει τη δημιουργία μουσικής, μια δεξιότητα που απαιτεί επαγγελματική γνώση, εύκολη πρόσβαση. Αυτή η τεχνολογική πρόοδος έχει μειώσει σημαντικά το κατώφλι για τη δημιουργία γνώσης.

Στον τομέα της μετάφρασης, το πρόσφατο μεταφραστικό έργο ανοιχτού κώδικα του καθηγητή Andrew Ng καθιστά πολύ εύκολη τη μετάφραση μιας επαγγελματικής εργασίας, αποδεικνύοντας την ταχεία εφαρμογή της τεχνολογίας σε συγκεκριμένα σενάρια. Σε τομείς όπως η ανάλυση δεδομένων, η πολύπλοκη ιατρική διάγνωση και η επιστημονική έρευνα, αν και υπάρχουν ακόμη πολλά να γίνουν, η κατεύθυνση της τεχνολογικής ανάπτυξης είναι σαφής, δηλαδή, μέσω της συνεχούς καινοτομίας και βελτιστοποίησης, το κόστος της δημιουργίας γνώσης θα μειωθεί τελικά σημαντικά .

Ένας κόσμος όπου το κόστος δημιουργίας γνώσης πλησιάζει το μηδέν

Όταν το οριακό κόστος δημιουργίας γνώσης πλησιάσει το μηδέν, θα αντιμετωπίσουμε μια σειρά από βαθιά και ανοιχτά ερωτήματα. Μπορεί να μην υπάρχουν ακόμη σαφείς απαντήσεις σε αυτά τα ερωτήματα και ορισμένες συζητούνται έντονα σε όλο τον κόσμο.

Όταν το κόστος της δημιουργίας γνώσης είναι μηδενικό, πού θα πάει η ανθρωπότητα; Ποιο είναι το νόημα του να είσαι άνθρωπος; Σε έναν κόσμο όπου η γνώση είναι άμεσα διαθέσιμη, πώς θα επαναπροσδιορίσουν οι άνθρωποι τη δική τους αξία και ύπαρξη; Θα γίνουν οι νέες ικανότητες και ιδιότητες το κλειδί για την ανταγωνιστικότητα του ανθρώπινου πυρήνα; Χρειάζεται να επανεξετάσουμε τομείς όπως η δημιουργικότητα, το συναίσθημα, η ηθική και η κοινωνική ευθύνη που δεν μπορούν να αντικατασταθούν πλήρως από την τεχνητή νοημοσύνη;

Σε έναν κόσμο όπου η γνώση μπορεί εύκολα να αποκτηθεί και να παραχθεί, εξακολουθούν να είναι επίκαιρες οι παραδοσιακές μορφές επιχειρηματικής οργάνωσης; Πώς θα αναδιαρθρωθούν και θα λειτουργήσουν οι οργανισμοί για να προσαρμοστούν σε αυτή την τάση; Οι οργανισμοί του μέλλοντος θα γίνουν πιο επίπεδες, πιο αποκεντρωμένες και πιο ευέλικτες; Πώς θα αλλάξει η βασική ανταγωνιστικότητα των επιχειρήσεων; Σε μια εποχή άπειρης γνώσης, πώς διατηρούν οι εταιρείες την καινοτομία και τα ανταγωνιστικά πλεονεκτήματα;

Το πιο σημαντικό, πώς μπορούμε να διασφαλίσουμε ότι όλοι επωφελούνται από αυτήν την αλλαγή; Η μείωση του κόστους δημιουργίας γνώσης δεν πρέπει να είναι μόνο προνόμιο λίγων ανθρώπων, αλλά πρέπει να είναι ο κοινός πλούτος ολόκληρης της κοινωνίας. Πώς να σχεδιάσετε έναν μηχανισμό δίκαιης διανομής για να διασφαλίσετε ότι τα μερίσματα γνώσης και τεχνολογίας μπορούν να ωφελήσουν όλους; Αυτό περιλαμβάνει τη διάδοση και τη βελτίωση της εκπαίδευσης, τη βελτίωση του συστήματος κοινωνικής ασφάλισης και τη διαμόρφωση και εφαρμογή πολιτικών και κανονισμών. Πώς αντιμετωπίζεται η πιθανή ανεργία και η κοινωνική αδικία; Πώς διασφαλίζουμε ότι τα οφέλη της τεχνολογικής προόδου κατανέμονται ομοιόμορφα;

Όπως προέβλεψε ευθαρσώς ο Διευθύνων Σύμβουλος της Microsoft AI, το κόστος της δημιουργίας γνώσης θα είναι κοντά στο μηδέν σε 10 έως 15 χρόνια. Εκείνη την εποχή, πρέπει να αντιμετωπίσουμε αυτά τα βαθιά προβλήματα και να βρούμε τρόπους να τα λύσουμε. Έχουμε αρκετούς κοινωνικούς μηχανισμούς και πολιτικές για να καθοδηγήσουμε και να προστατέψουμε αυτόν τον μετασχηματισμό;

Το νόημα και η αξία των ανθρώπων, το σχήμα και η λειτουργία των οργανισμών, η κοινωνική δικαιοσύνη και πρόοδος είναι όλα τα κύρια θέματα που πρέπει να προετοιμάσουμε και να σκεφτούμε εκ των προτέρων. Οι απαντήσεις σε αυτά τα ερωτήματα μπορεί να μην είναι εύκολο να βρεθούν, αλλά αυτές οι σκέψεις και οι εξερευνήσεις είναι που θα μας οδηγήσουν σε ένα καλύτερο και δικαιότερο μέλλον. Είμαστε έτοιμοι για αυτήν την αλλαγή; Πώς θα μοιάζει ο κόσμος στο μέλλον και πώς θα βρούμε τη θέση μας σε αυτή τη μεταμόρφωση;

(Ο συγγραφέας είναι Καθηγητής Έδρας Flextronics και Διευθυντής του Τμήματος Ηγεσίας και Οργανωτικής Διοίκησης, Σχολή Οικονομικών και Διοίκησης, Πανεπιστήμιο Tsinghua)

Δήλωση πνευματικών δικαιωμάτων: Το παραπάνω περιεχόμενο είναι το πρωτότυπο έργο του "Economic Observer", και τα πνευματικά δικαιώματα ανήκουν στον "Economic Observer". Απαγορεύεται αυστηρά η επανεκτύπωση ή το mirroring χωρίς την άδεια του Economic Observer, διαφορετικά οι αρμόδιοι φορείς θα θεωρηθούν νομικά υπεύθυνοι. Για συνεργασία πνευματικών δικαιωμάτων, καλέστε στο: [010-60910566-1260].