.webp){kind=icon}
Iako umjetna inteligencija (engl. Artificial Intelligence, skraćeno AI) datira još od polovine prošlog stoljeća uz izuzetno uspješne primjene kroz historiju, postala je sveprisutna tek u posljednjih godinu dana. Primjene su zaista raznolike, od medicine, raznih vrsta industrija pa do digitalnog marketinga i društvenih mreža koje svakodnevno koristimo.
Naime, umjetna inteligencija je uveliko postala integralni dio mnogih procesa. Jednostavno, AI ima moć da ubrza, obogati i učini preciznijim i efikasnijim aktivnosti, odluke i strategije. Stoga je za uspjeh u ovim sferama potrebno upoznavanje s raznolikim mogućnostima i modelima umjetne inteligencije, te dostupnim platformama kao što su trenutno izuzetno popularni ChatGPT i Midjourney.
Drugim riječima, korisnici iz raznih oblasti ove godine dobijaju novog "kolegu" s kojim će morati da sarađuju i pronađu zajednički jezik. Često se kaže da je AI postala "virtuelna ruka pomoći" i to s veoma opipljivim rezultatima i doprinosima.
Također, i društvene mreže kao neizostavan dio naših svakodnevnica velikom brzinom integrišu umjetnu inteligenciju, a neki od primjera su:
-
TikTok omogućava korisnicama da im AI personalizuje feed;
-
Instagram eksperimentiše sa stikerima čiji je tvorac umjetna inteligencija;
-
LinkedIn nudi premium korisnicima AI pomoć u objavljivanju i pronalaženju posla;
-
YouTube koristi AI za Shorts i muziku.
Budući da je u 2023. umjetna inteligencija stekla enormnu popularnost i nagovijestila velike mogućnosti, istovremeno je i uzburkala duhove i izazvala prilično zabrinutosti. Stoga, iako će u 2024. umjetna inteligencija definitivno biti važan trend, niko ne može sa sigurnošću da predvidi kako će teći njena implementacija u ovoj, ali i u narednim godinama.
Nadovezujući se na prethodni tekst o ovoj temi, u nastavku su predstavljeni dodatni AI trendovi koji će svakako biti od velikog interesa u narednom periodu.
1. Izrazita potreba za AI i ML talentima i ekspertima
Dizajniranje, obuka i testiranje modela mašinskog učenja (engl. Machine Learning, skraćeno ML) nije lagan poduhvat - a još manje njegova primjena u proizvodnji i održavanju u složenom organizacijskom IT okruženju. Stoga ne čudi da se očekuje da će se rastuća potreba za AI i ML talentima nastaviti tokom 2024. i kasnije.
"Tržište je još uvijek jako vruće oko ovih profila talenata", rekao je Shane Luke, potpredsjednik za AI i mašinsko učenje u kompaniji Workday. "Vrlo je lako dobiti posao u ovom prostoru", dodao je.
Konkretno, kako se AI i mašinsko učenje sve više integriraju u poslovne operacije, postoji sve veća potreba za stručnjacima koji mogu premostiti jaz između teorije i prakse. To zahtijeva sposobnost implementacije, nadzora i održavanja AI sistema u stvarnim postavkama - disciplina koja se često naziva MLOps, skraćenica za operacije mašinskog učenja.
Emir Žunić
U nedavnom izvještaju O'Reillyja, ispitanici su naveli programiranje sistema i aplikacija umjetne inteligencije, analizu podataka i statistiku te operacije za umjetnu inteligenciju i mašinsko učenje kao tri najveće vještine koje njihove organizacije trebaju za generativne projekte umjetne inteligencije. Međutim, ove vrste vještina nedostaju. "To će biti jedan od izazova u vezi s umjetnom inteligencijom - moći imati talente na raspolaganju", izjavila je Gillian Crossan, voditeljica savjetovanja za rizike i voditeljica globalnog tehnološkog sektora u kompaniji Deloitte.
Uz IT i podatke koji su gotovo sveprisutni kao poslovne funkcije i inicijative AI-a koje rastu u popularnosti, izgradnja interne AI i sposobnosti mašinskog učenja spremna je da bude sljedeća faza u digitalnoj transformaciji.
Crossan je također naglasila važnost raznolikosti u inicijativama umjetne inteligencije na svim nivoima, od tehničkih timova koji grade modele do odbora. "Jedan od velikih problema s umjetnom inteligencijom i javnim modelima je količina pristrasnosti koja postoji u podacima o obuci", rekla je. "I osim ako nemate taj raznoliki tim unutar vaše organizacije koji dovodi u pitanje rezultate i izaziva ono što vidite, potencijalno ćete završiti na gorem mjestu nego što ste bili prije AI", zaključila je. Umjetna inteligencija sve više uzima maha i da biste bili ukorak s ovom digitalnom transformacijom, morate imati adekvatne eksperte na koje se možete osloniti u narednom, očito vrlo izazovnom i inovativnom periodu.
2. "AI iz sjene" (engl. Shadow AI)
Kako zaposlenici na svim radnim mjestima postaju zainteresirani za generativnu umjetnu inteligenciju, organizacije se suočavaju s problemom umjetne inteligencije u sjeni: korištenje umjetne inteligencije unutar organizacije bez izričitog odobrenja ili nadzora IT odjela. Ovaj trend postaje sve rašireniji kako umjetna inteligencija postaje dostupnija, omogućavajući čak i netehničkim radnicima da je koriste samostalno.
AI u sjeni obično se pojavljuje kada zaposlenici trebaju brza rješenja za problem ili žele istražiti novu tehnologiju brže nego što službeni kanali dopuštaju. To je posebno uobičajeno za AI chatbotove jednostavne za korištenje, koje zaposlenici mogu vrlo jednostavno isprobati u svojim web preglednicima bez dodatnih korporativnih odobrenja i zahtjeva.
S pozitivne strane, istraživanje načina za korištenje ovih tehnologija u nastajanju pokazuje proaktivan, inovativan duh. To također nosi rizik, jer krajnji korisnici često nemaju relevantne informacije o sigurnosti, privatnosti podataka i usklađenosti. Na primjer, korisnik može dati poslovne tajne javnom LLM-u (engl. Large Language Model), a da nije svjestan da time izlaže te osjetljive informacije trećim stranama.
"Jednom kada nešto izađe na vidjelo u ovim javnim modelima, ne možete to povući", rekao je Matt Barrington, voditelj tehnologija za razvoj u američkom ogranku kompanije EY. "Dakle, postoji dio faktora straha i rizika koji je prikladan za razmišljanje za većinu kompanija, bez obzira na sektor", zaključio je.
U narednom periodu organizacije će trebati poduzeti korake za upravljanje umjetnom inteligencijom u sjeni putem okvira upravljanja koji uravnotežuju podržavanje inovacija sa zaštitom privatnosti i sigurnosti. To bi moglo uključivati postavljanje jasnih prihvatljivih politika korištenja umjetne inteligencije i pružanje odobrenih platformi, kao i poticanje saradnje između IT-a i poslovnih lidera kako bi se razumjelo kako različiti odjeli žele, mogu i smiju koristiti umjetnu inteligenciju.
"Stvarnost je takva da je svi koriste", rekao je Barrington, govoreći o nedavnom istraživanju EY-a prema kojem je 90 posto ispitanika koristilo AI na poslu. "Sviđalo se to vama ili ne, vaši ga ljudi danas koriste, pa biste trebali smisliti kako ih uskladiti s etičkim i odgovornim korištenjem", dodao je na kraju svog izlaganja.
3. Generativne AI aplikacije u realnim primjenama
Kako organizacije budu napredovale od početnog uzbuđenja oko generativne umjetne inteligencije pa do stvarnog usvajanja i integracije, vjerovatno će se suočiti s provjerom stvarnosti datog perioda u kojem se koriste.
"Definitivno vidimo brzi pomak od onoga što smo nazivali eksperimentalnom fazom u sferi sveprisutne umjetne inteligencije", rekao je Barrington.
Kako rani entuzijazam počinje jenjavati, organizacije se suočavaju s ograničenjima generativne umjetne inteligencije, kao što su izlazni kvalitet, sigurnosni i etički problemi te poteškoće integracije s postojećim sistemima i radnim procesima. Složenost implementacije i skaliranja AI-a u poslovnom okruženju često se potcjenjuje, a zadaci kao što su osiguranje kvaliteta podataka, modeli obuke i održavanje AI sistema u proizvodnji mogu biti izazovniji nego što se u početku očekivalo.
"Zapravo, nije tako lako izgraditi generativnu AI aplikaciju i staviti je u proizvodnju u realnom okruženju", rekao je Luke.
Važna podloga u cijelom tom poduhvatu je da ove poteškoće rasta, iako su kratkoročno neugodne, mogu dugoročno rezultirati zdravijom, umjerenijom primjenom AI sistema u realnim okruženjima. Prolazak ove faze zahtijevat će postavljanje realnih očekivanja od umjetne inteligencije i razvijanje nijansiranijeg razumijevanja onoga šta umjetna inteligencija može, a šta ne. Projekti umjetne inteligencije trebaju biti jasno povezani s poslovnim ciljevima i praktičnim slučajevima upotrebe, s jasnim planom za mjerenje rezultata.
4. Povećana pozornost na etiku umjetne inteligencije i sigurnosne rizike
Povećan broj (proliferacija) dubokih krivotvorina i sofisticiranog sadržaja generiranog umjetnom inteligencijom izaziva uzbunu zbog potencijala dezinformacija i manipulacije u medijima i politici, kao i krađe identiteta i drugih vrsta prevara. AI također može poboljšati učinkovitost raznih hakerskih napada, čineći ih uvjerljivijim, prilagodljivijim i težim za otkrivanje.
Iako su u toku značajni napori da se razviju tehnologije za otkrivanje sadržaja generiranog umjetnom inteligencijom, to je i dalje izazov.
Depositphotos
Sve veća prisutnost sistema umjetne inteligencije također naglašava važnost osiguravanja da su transparentni i pravedni - na primjer, pažljivom provjerom podataka o obuci i algoritama za pristrasnost. Crossan je naglasila da se ova pitanja etike i usklađenosti trebaju ispreplesti kroz cijeli proces razvoja strategije umjetne inteligencije.
"Morate razmišljati o tome, kao kompanija koja implementira ili pak inkorporira AI, koje su sve kontrole koje će vam zaista trebati?", rekla je. "Bitno je da tokom implementacije ili primjene AI rješenja u isto vrijeme radite i na svim vrstama kontrola koje dolaze s ovim primjenama", dodala je.
Sigurnost i etika također mogu biti još jedan razlog da pogledate manje (ali svrsishodne) modele, istaknuo je Luke. "Ovi manji, usklađeni modeli specifični za domenu jednostavno su daleko manje sposobni od stvarno velikih, ali koji su nam vjerovatno nepotrebni za datu primjenu", rekao je. "Manja je vjerovatnost da će moći prouzrokovati nešto što vi ne želite jer jednostavno nisu sposobni za nešto takvo", konstatovao je. Nerijetko ovakvim jednostavnim modelima i pojednostavljenim pristupom inkorporiranja AI modela u realne aplikacije možete dobiti mnogo efikasnije rezultate. Osim toga, kasnije održavanje takvih sistema mnogo je lakše i u konačnici jeftinije.
5. Razvoj AI regulative
Nije iznenađujuće, s obzirom na sve etičke i sigurnosne probleme, 2024. se oblikuje kao ključna godina za regulaciju umjetne inteligencije, sa zakonima, politikama i industrijskim okvirima koji se brzo i globalno razvijaju. Organizacije će morati ostati informirane i prilagodljive u predstojećim godinama jer bi promjenjivi zahtjevi usklađenosti mogli imati značajne implikacije na operacije i razvojne strategije umjetne inteligencije.
Zakon o umjetnoj inteligenciji EU-a, o kojem su članovi Parlamenta i Vijeća EU-a nedavno postigli privremeni dogovor, predstavlja prvi sveobuhvatni zakon o umjetnoj inteligenciji u svijetu. Njime će se zabraniti određene upotrebe umjetne inteligencije, nametnut će obveze za programere visokorizičnih sistema umjetne inteligencije i zahtijevati transparentnost od kompanija koje koriste generativnu umjetnu inteligenciju, a nepridržavanje potencijalno može rezultirati izrazito visokim novčanim kaznama. Važno je naglasiti da nisu samo novi zakoni ti koji bi mogli imati učinak u narednom periodu.
"Zanimljivo je da je regulatorno pitanje za koje vidim da bi moglo imati najveći utjecaj GDPR, zbog potrebe za ispravljanjem i brisanjem, pravom na zaborav, s javnim velikim jezičnim modelima", rekao je Crossan. "Kako to kontrolirati kada oni uče iz golemih količina podataka i kako možete biti sigurni da ste zaboravljeni?", postavlja pitanje svima nama.
Zajedno s GDPR-om, Zakon o umjetnoj inteligenciji mogao bi pozicionirati EU kao globalnog regulatora umjetne inteligencije, potencijalno utječući na standarde upotrebe i razvoja umjetne inteligencije u cijelom svijetu.
Emir Žunić
Osim valovitih učinaka EU politike, nedavne aktivnosti u izvršnoj vlasti SAD-a također sugeriraju kako bi se regulacija umjetne inteligencije mogla odigrati u toj svjetskoj velesili. Oktobarska izvršna uredba predsjednika Joea Bidena implementirala je nove mandate, kao što je zahtijevanje od programera umjetne inteligencije da podijele rezultate testova sigurnosti s vladom SAD-a i nametanje ograničenja za zaštitu od rizika umjetne inteligencije u inženjeringu opasnih bioloških materijala. Različite savezne agencije također su izdale upute usmjerene na određene sektore, kao što je NIST-ov Okvir za upravljanje rizikom AI i izjava Savezne komisije za trgovinu koja upozorava kompanije da ne iznose lažne tvrdnje o upotrebi AI u svojim proizvodima.
Stvari u tom pogledu se dodatno kompliciraju jer je 2024. izborna godina u SAD-u, a trenutni popis predsjedničkih kandidata pokazuje širok raspon stajališta o pitanjima tehnološke politike. Nova administracija bi teoretski mogla promijeniti pristup izvršne vlasti nadzoru umjetne inteligencije poništavanjem ili revidiranjem Bidenove izvršne naredbe i neobavezujućih smjernica agencije. Stoga, uzbudljiv period u svakom pogledu razvoja i primjene umjetne inteligencije, uključujući i regulative, očito je pred nama.
Dr. Emir Žunić je docent i Al ekspert.
Sadržaj, stavovi i mišljenja izneseni u komentarima objavljenim na Bloomberg Adriji pripadaju autoru i ne predstavljaju nužno stavove uredništva Bloomberg Adrije.
