Адамның араласуынсыз генеративтік жасанды интеллектке не істеуге болады?

Талдамалы жазбахат

Генеративтік жасанды интеллект (ЖИ) – машиналарға мәтін, кескіндер, код және т.б. жасауға мүмкіндік беретін технология – соңғы жылдары қарқынды өсімге қол жеткізді. Бұл ақ қағазда генеративті ЖИ сенімді түрде істей алатыны және алдағы онжылдықта не істеуі күтілетіні туралы қолжетімді шолу берілген. Біз оны жазу, өнер, кодтау, тұтынушыларға қызмет көрсету, денсаулық сақтау, білім беру, логистика және қаржы салаларында қолдануды қарастырамыз, ЖИ-дің дербес жұмыс істейтін және адамның бақылауы маңызды болып қалатын жерлерін атап өтеміз. Табыстар мен шектеулерді көрсету үшін нақты мысалдар келтірілген. Негізгі тұжырымдар:

• Кеңінен қолдану: 2024 жылы сауалнамаға қатысқан компаниялардың 65%-ы генеративті жасанды интеллектті үнемі пайдаланатынын хабарлады – бұл алдыңғы жылмен салыстырғанда екі есеге жуық көп ( 2024 жылдың басындағы жасанды интеллекттің жағдайы | McKinsey ). Қолдану салалары маркетингтік контентті жасауды, тұтынушыларды қолдау чатботтарын, кодты жасауды және т.б. қамтиды.

• Қазіргі автономды мүмкіндіктер: Бүгінгі генеративтік жасанды интеллект құрылымдалған, қайталанатын тапсырмаларды минималды бақылаумен сенімді түрде орындайды. Мысал ретінде формулалық жаңалықтар есептерін (мысалы, корпоративтік табыс туралы қысқаша мәліметтер) автоматты түрде жасау ( Филана Паттерсон – ONA қауымдастық профилі ), электрондық коммерция сайттарында өнім сипаттамалары мен шолулардың негізгі сәттерін жасау және кодты автоматты түрде толтыру жатады. Бұл салаларда жасанды интеллект көбінесе күнделікті мазмұн жасауды өз мойнына алу арқылы адами қызметкерлердің жұмысын арттырады.

• Күрделі тапсырмалар үшін адамның қатысуы: шығармашылық жазу, егжей-тегжейлі талдау немесе медициналық кеңес сияқты күрделі немесе ашық тапсырмалар үшін фактілердің дәлдігін, этикалық пайымдауды және сапаны қамтамасыз ету үшін әдетте адамның бақылауы қажет. Бүгінгі таңда көптеген жасанды интеллект орналастыруларында жасанды интеллект мазмұнды жобалайтын және адамдар оны қарап шығатын «адам қатысуы» моделі қолданылады.

• Жақын арадағы жақсартулар: Алдағы 5-10 жыл ішінде генеративті жасанды интеллект әлдеқайда сенімді және автономды . Модель дәлдігі мен қорғаныс механизмдеріндегі жетістіктер жасанды интеллектке шығармашылық және шешім қабылдау тапсырмаларының үлкен бөлігін минималды адами қатысумен шешуге мүмкіндік береді. Мысалы, 2030 жылға қарай сарапшылар жасанды интеллект тұтынушыларға қызмет көрсету өзара әрекеттесуінің және шешімдердің көпшілігін нақты уақыт режимінде шешетінін болжайды ( CX-ке көшуді қайта елестетіп көру үшін маркетологтар осы 2 нәрсені істеуі керек ) және жасанды интеллект жасаған мазмұнның 90%-ымен ірі фильм түсірілуі мүмкін ( Салалар мен кәсіпорындар үшін жасанды интеллект пайдалану жағдайлары ).

• 2035 жылға қарай: Он жылдан кейін біз автономды жасанды интеллект агенттерінің көптеген салаларда кең таралған болатынын күтеміз. Жасанды интеллект бойынша оқытушылар ауқымды түрде жекелендірілген білім бере алады, жасанды интеллект бойынша көмекшілер сарапшылардың қол қоюы үшін заңды келісімшарттар немесе медициналық есептерді сенімді түрде жасай алады, ал өзін-өзі басқаратын жүйелер (генеративті модельдеудің көмегімен) логистикалық операцияларды толықтай басқара алады. Дегенмен, кейбір сезімтал салалар (мысалы, жоғары тәуекелді медициналық диагноздар, соңғы заңды шешімдер) қауіпсіздік пен есеп беру үшін әлі де адамның пікірін қажет етеді.

• Этикалық және сенімділік мәселелері: Жасанды интеллекттің автономиясы өскен сайын, мәселелер де артады. Бүгінгі таңдағы мәселелерге галлюцинация (жасанды интеллекттің фактілерді ойдан шығаруы), жасалған мазмұндағы бейтараптық, ашықтықтың болмауы және дезинформацияны теріс пайдалану мүмкіндігі жатады. Бақылаусыз жұмыс істеген кезде жасанды интеллектке сенімді өте маңызды. Прогресс байқалады – мысалы, ұйымдар тәуекелдерді азайтуға (дәлдік, киберқауіпсіздік, зияткерлік меншік мәселелерін шешуге) көбірек инвестиция салуда ( Жасанды интеллекттің жағдайы: жаһандық сауалнама | McKinsey ) – бірақ сенімді басқару және этикалық негіздер қажет.

• Осы мақаланың құрылымы: Біз генеративті жасанды интеллектке кіріспеден және автономды және бақыланатын пайдалану тұжырымдамасынан бастаймыз. Содан кейін әрбір негізгі сала (жазу, өнер, кодтау және т.б.) үшін біз жасанды интеллекттің бүгінде сенімді түрде не істей алатынын және көкжиекте не бар екенін талқылаймыз. Біз генеративті жасанды интеллектті жауапкершілікпен пайдалану бойынша өзара байланысты қиындықтармен, болашақ болжамдармен және ұсыныстармен қорытындылаймыз.

Жалпы алғанда, генеративті жасанды интеллект адамның тұрақты басшылығынсыз таңқаларлықтай көптеген тапсырмаларды орындай алатынын дәлелдеді. Оның қазіргі шектеулері мен болашақ әлеуетін түсіну арқылы ұйымдар мен қоғам жасанды интеллект тек құрал ғана емес, жұмыс пен шығармашылықтағы дербес серіктес болатын дәуірге жақсы дайындала алады.

Кіріспе

талдай алатын уақыт өте келе пайда болды жазуды , суреттерді құрастыруды, бағдарламалық жасақтаманы бағдарламалауды және т.б. үйренді генеративті жасанды интеллект модельдері (мысалы, мәтін үшін GPT-4 немесе суреттер үшін DALL·E) сұраныстарға жауап ретінде жаңа мазмұн жасау үшін кең көлемді деректер жиынтығында оқытылады. Бұл жетістік салалар бойынша инновациялар толқынын тудырды. Дегенмен, маңызды сұрақ туындайды: адам оның нәтижесін екі рет тексермей, жасанды интеллектке өз бетінше не істеуге сене аламыз?

жасанды интеллекттің бақыланатын және автономды ажырату маңызды

• Адам басқаратын жасанды интеллект дегеніміз - жасанды интеллект нәтижелерін адамдар қарап, қорытындылайтын немесе сұрыптайтын сценарийлер. Мысалы, журналист мақала жазу үшін жасанды интеллект жазу көмекшісін пайдалануы мүмкін, бірақ редактор оны өңдеп, бекітеді.

• Автономды жасанды интеллект (адамның араласуынсыз жасанды интеллект) тапсырмаларды орындайтын немесе адамның аз немесе мүлдем өңдеусіз тікелей пайдалануға берілетін мазмұнды жасайтын жасанды интеллект жүйелерін білдіреді. Мысал ретінде адам агентінсіз тұтынушы сұрауын шешетін автоматтандырылған чатботты немесе жасанды интеллект жасаған спорттық нәтижелердің қысқаша мазмұнын автоматты түрде жариялайтын жаңалықтар агенттігін айтуға болады.

Генеративтік жасанды интеллект екі режимде де қолданылуда. 2023-2025 жылдары ұйымдардың оны қабылдауы күрт өсті , ұйымдар оны ынтамен эксперименттер жүргізуде. 2024 жылы жүргізілген бір жаһандық сауалнама компаниялардың 65%-ы генеративтік жасанды интеллектті үнемі пайдаланатынын көрсетті, бұл бір жыл бұрынғы үштен бір бөлігімен салыстырғанда жоғары ( 2024 жылдың басындағы жасанды интеллекттің жағдайы | McKinsey ). Жеке тұлғалар да ChatGPT сияқты құралдарды қабылдады - мамандардың шамамен 79%-ы 2023 жылдың ортасына қарай генеративтік жасанды интеллектпен кем дегенде біраз танысқан ( 2023 жылғы жасанды интеллекттің жағдайы: Генеративтік жасанды интеллекттің серпінді жылы | McKinsey ). Бұл тез таралу тиімділік пен шығармашылықтың артуына уәде берумен байланысты. Дегенмен, бұл әлі де «алғашқы күндер» және көптеген компаниялар әлі де жасанды интеллектті жауапкершілікпен қалай пайдалану керектігі туралы саясатты әзірлеуде ( 2023 жылғы жасанды интеллекттің жағдайы: Генеративтік жасанды интеллекттің серпінді жылы | McKinsey ).

Неліктен автономия маңызды: Жасанды интеллекттің адамның бақылауынсыз жұмыс істеуіне мүмкіндік беру тиімділіктің үлкен артықшылықтарын аша алады – жалықтыратын тапсырмаларды толығымен автоматтандырады – бірақ сонымен бірге сенімділікке де қауіп төндіреді. Жасанды интеллекттің автономды агенті қателіктерді анықтайтын нақты уақыт режимінде адам болмауы мүмкін болғандықтан, бәрін дұрыс жасауы (немесе оның шектеулерін білуі) керек. Кейбір тапсырмалар басқаларына қарағанда мұны жақсырақ жасайды. Жалпы, Жасанды интеллект келесі жағдайларда ең жақсы автономды жұмыс істейді:

• Тапсырманың айқын құрылымы немесе үлгісі (мысалы, деректерден күнделікті есептер жасау).

• Қателер төмен қауіпті немесе оңай төзімді (мысалы, медициналық диагнозбен салыстырғанда қанағаттанарлықсыз болған жағдайда бас тартуға болатын кескін генерациясы).

• оқыту деректері бар , сондықтан жасанды интеллекттің нәтижесі нақты мысалдарға негізделген (болжамдарды азайтады).

Керісінше, ашық , жоғары тәуекелді немесе егжей-тегжейлі пайымдауды қажет ететін тапсырмалар бүгінде нөлдік бақылауға онша жарамайды.

Келесі бөлімдерде біз генеративті жасанды интеллекттің қазір не істеп жатқанын және келесіде не істейтінін көру үшін бірқатар салаларды қарастырамыз. Біз нақты мысалдарды қарастырамыз – жасанды интеллектпен жазылған жаңалықтар мақалалары мен жасанды интеллектпен жасалған көркем шығармалардан бастап, код жазу көмекшілері мен виртуалды тұтынушыларға қызмет көрсету агенттеріне дейін – қандай тапсырмаларды жасанды интеллект толықтай орындай алатынын және қайсысы әлі де адамның бақылауында болуын қажет ететінін көрсетеді. Әрбір сала үшін біз ағымдағы мүмкіндіктерді (шамамен 2025 жыл) 2035 жылға қарай сенімді болуы мүмкін нәрселердің нақты болжамдарынан анық бөлеміз.

Автономды жасанды интеллекттің бүгіні мен болашағын әртүрлі салаларда бейнелеу арқылы біз оқырмандарға теңгерімді түсінік беруді мақсат етеміз: жасанды интеллектті сиқырлы түрде қатесіз деп асыра бағалау да, оның нақты және өсіп келе жатқан құзыреттіліктерін төмендету де емес. Осы негізге сүйене отырып, біз негізгі қорытындылармен аяқтамас бұрын, этикалық мәселелер мен тәуекелдерді басқаруды қоса алғанда, бақылаусыз жасанды интеллектке сенудің негізгі қиындықтарын талқылаймыз.

Жазу және контент жасаудағы генеративті жасанды интеллект

Генеративті жасанды интеллекттің алғашқы танымал болған салаларының бірі мәтін генерациясы болды. Ірі тілді модельдер жаңалықтар мақалалары мен маркетингтік мәтіннен бастап әлеуметтік желілердегі жазбалар мен құжаттардың қысқаша мазмұнына дейін бәрін жасай алады. Бірақ бұл жазудың қаншалықты бөлігін адам редакторынсыз жасауға болады?

Ағымдағы мүмкіндіктер (2025): Жасанды интеллект күнделікті мазмұнды автоматты түрде жазушы ретінде

Бүгінгі таңда генеративті жасанды интеллект адамның араласуынсыз немесе минималды түрде әртүрлі күнделікті жазу тапсырмаларын . Мұның айқын мысалы журналистикада: Associated Press жылдар бойы қаржылық деректер арналарынан тікелей әр тоқсан сайын мыңдаған компанияның табысы туралы есептерді жасау үшін автоматтандыруды қолданып келеді ( Филана Паттерсон – ONA қауымдастық профилі ). Бұл қысқа жаңалықтар үлгі бойынша жасалады (мысалы, «X компаниясы Y табысын хабарлады, Z%-ға өсті...») және жасанды интеллект (табиғи тілді генерациялау бағдарламалық жасақтамасын пайдалана отырып) кез келген адамға қарағанда сандар мен сөз тіркестерін тезірек толтыра алады. AP жүйесі бұл есептерді автоматты түрде жариялайды, олардың қамту аясын адам жазушыларын қажет етпей айтарлықтай кеңейтеді (тоқсанына 3000-нан астам әңгіме) ( Автоматтандырылған табыс тарихы көбейтіледі | The Associated Press ).

Спорт журналистикасы да осылайша кеңейтілді: жасанды интеллект жүйелері спорттық ойындар статистикасын алып, қысқаша әңгімелер жасай алады. Бұл салалар деректерге негізделген және формулалық болғандықтан, деректер дұрыс болған жағдайда қателіктер сирек кездеседі. Мұндай жағдайларда біз шынайы автономияны – жасанды интеллект жазады және мазмұн бірден жарияланады.

Кәсіпорындар сонымен қатар өнім сипаттамаларын, электрондық пошта арқылы ақпараттық бюллетеньдерді және басқа да маркетингтік мазмұнды жасау үшін генеративті жасанды интеллектті пайдаланады. Мысалы, электрондық коммерция алыбы Amazon қазір өнімдерге арналған тұтынушылардың пікірлерін қорытындылау үшін жасанды интеллектті пайдаланады. Жасанды интеллект көптеген жеке пікірлердің мәтінін сканерлейді және адамдарға өнім туралы ұнайтын немесе ұнатпайтын қысқаша абзацты жасайды, содан кейін ол өнім бетінде қолмен өңдеусіз көрсетіледі ( Amazon жасанды интеллект арқылы тұтынушылардың пікірлерін жақсартуға көмектеседі ). Төменде Amazon мобильді қосымшасында орналастырылған бұл мүмкіндіктің мысалы келтірілген , мұнда «Тұтынушылар айтады» бөлімі толығымен жасанды интеллект арқылы шолу деректерінен жасалады:

( Amazon жасанды интеллект арқылы тұтынушылардың пікірлерін жақсарту тәжірибесін жақсартады ) Электрондық коммерция өнімі бетіндегі жасанды интеллект арқылы жасалған шолу қысқаша мазмұны. Amazon жүйесі пайдаланушылардың пікірлерінен алынған жалпы ойларды (мысалы, пайдаланудың қарапайымдылығы, өнімділік) қысқа абзацқа жинақтайды, ол сатып алушыларға «тұтынушылардың пікірлерінің мәтінінен жасалған жасанды интеллект» ретінде көрсетіледі.

мазмұн болжамды үлгіні ұстанған кезде немесе бар деректерден жинақталған кезде, жасанды интеллект оны көбінесе жеке өңдей алатынын көрсетеді . Басқа ағымдағы мысалдарға мыналар жатады:

• Ауа райы және көлік қозғалысы туралы жаңалықтар: сенсорлық деректер негізінде күнделікті ауа райы туралы есептерді немесе көлік қозғалысы туралы бюллетеньдерді жасау үшін жасанды интеллектті пайдаланатын БАҚ.

• Қаржылық есептер: Фирмалар тікелей қаржылық қорытындыларды (тоқсандық нәтижелер, қор нарығының брифингтері) автоматты түрде жасайды. 2014 жылдан бастап Bloomberg және басқа да жаңалықтар агенттіктері компанияның табысы туралы жаңалықтарды жазуға көмектесу үшін жасанды интеллектті пайдаланып келеді – бұл процесс деректер енгізілгеннен кейін автоматты түрде іске қосылады ( AP-ның «робот журналистері» қазір өз әңгімелерін жазып жатыр | The Verge ) ( Вайоминг тілшісі жасанды интеллектті жалған дәйексөздер, әңгімелер жасау үшін пайдаланғаны анықталды ).

• Аударма және транскрипция: транскрипция қызметтері қазір жасанды интеллектті пайдаланып, кездесу транскрипттерін немесе жазуларын адам терушілерінсіз жасайды. Шығармашылық тұрғыдан генеративтік болмаса да, бұл тілдік тапсырмалар анық дыбыс үшін жоғары дәлдікпен автономды түрде орындалады.

• Жоба жасау: Көптеген мамандар электрондық пошталарды немесе құжаттардың алғашқы нұсқаларын жасау үшін ChatGPT сияқты құралдарды пайдаланады, егер мазмұн қауіптілігі төмен болса, кейде оларды аз өзгертулермен немесе ешқандай өзгертулерсіз жібереді.

Дегенмен, күрделі проза үшін 2025 жылы адамның бақылауы қалыпты жағдай болып қала береді . Жаңалықтар ұйымдары сирек жағдайда тергеу немесе аналитикалық мақалаларды тікелей жасанды интеллекттен жариялайды – редакторлар жасанды интеллект жазған жобаларды фактілерді тексеріп, жетілдіреді. Жасанды интеллект стиль мен құрылымды жақсы имитациялай алады, бірақ фактілік қателіктерді (көбінесе «галлюцинациялар» деп аталады) немесе адамның түсінуі керек ыңғайсыз сөз тіркестерін енгізуі мүмкін. Мысалы, неміс Express алғашқы жаңалықтар мақалаларын жазуға көмектесу үшін Клара есімді жасанды интеллект бойынша «сандық әріптесті» ұсынды. Клара спорттық репортаждарды тиімді түрде дайындай алады және тіпті оқырмандарды тартатын тақырыптар жаза алады, бұл Express мақалаларының 11%-ына үлес қосады – бірақ адам редакторлары әрбір мақаланы, әсіресе күрделі оқиғалардағы дәлдік пен журналистік тұтастық үшін әлі де қарастырады ( Журналистердің жаңалықтар бөлмесінде жасанды интеллект құралдарын пайдалануының 12 тәсілі - Twipe ). Бұл адам-жасанды интеллект серіктестігі бүгінде кең таралған: жасанды интеллект мәтін жасаудың ауыр жұмысын атқарады, ал адамдар қажет болған жағдайда түзетеді және түзетеді.

2030-2035 жылдарға арналған болжам: Сенiмдi өзiндiк жазуға қарай

Алдағы онжылдықта біз генеративті жасанды интеллекттің жоғары сапалы, фактілерге сәйкес мәтін жасауда әлдеқайда сенімді болатынын күтеміз, бұл оның өздігінен шеше алатын жазу тапсырмаларының ауқымын кеңейтеді. Мұны бірнеше үрдістер растайды:

• Дәлдіктің жақсаруы: Үздіксіз зерттеулер жасанды интеллекттің жалған немесе маңызды емес ақпарат беру үрдісін тез төмендетуде. 2030 жылға қарай жақсырақ дайындықтан өткен озық тілдік модельдер (оның ішінде нақты уақыт режимінде дерекқорлармен салыстыру әдістері) адам деңгейінде ішкі фактілерді тексеруге қол жеткізе алады. Бұл жасанды интеллект бастапқы материалдан автоматты түрде алынған дұрыс дәйексөздер мен статистикамен толық жаңалықтар мақаласын жазуы мүмкін дегенді білдіреді, бұл аз редакциялауды қажет етеді.

• Доменге тән жасанды интеллект: Біз белгілі бір салалар (заңдық, медициналық, техникалық жазу) үшін жетілдірілген мамандандырылған генеративті модельдерді көреміз. 2030 жылғы құқықтық жасанды интеллект моделі стандартты келісімшарттарды сенімді түрде жобалауы немесе сот ісін қорытындылауы мүмкін – құрылымы бойынша формулалық, бірақ қазіргі уақытта адвокаттың уақытын қажет ететін тапсырмалар. Егер жасанды интеллект расталған құқықтық құжаттар бойынша оқытылған болса, оның жобалары адвокат тек қысқаша шолу жасайтындай сенімді болуы мүмкін.

• Табиғи стиль және үйлесімділік: Модельдер ұзын құжаттарға қарағанда контекстті сақтауда жақсырақ болып келеді, бұл үйлесімді және нақты ұзақ мазмұнға әкеледі. 2035 жылға қарай жасанды интеллект көркем емес кітаптың немесе техникалық нұсқаулықтың лайықты алғашқы жобасын өз бетінше жасай алады, ал адамдар негізінен кеңесші рөлін атқарады (мақсат қою немесе мамандандырылған білім беру).

Іс жүзінде бұл қалай көрінуі мүмкін? Кәдімгі журналистика белгілі бір кезеңдер үшін толығымен дерлік автоматтандырылуы мүмкін. 2030 жылы жаңалықтар агенттігінің әрбір табыс туралы есептің, спорттық сюжеттің немесе сайлау нәтижелерінің жаңартуларының алғашқы нұсқасын жасанды интеллект жүйесімен жазуын, ал редактор сапаны қамтамасыз ету үшін тек бірнешеуін ғана таңдайтынын көруіміз мүмкін. Шынында да, сарапшылар онлайн контенттің үнемі өсіп келе жатқан үлесі машинамен жасалатынын болжайды - салалық сарапшылардың бір батыл болжамы бойынша, 2026 жылға қарай онлайн контенттің 90%-ға дейіні жасанды интеллект арқылы жасалуы мүмкін ( 2026 жылға қарай адамдар емес адамдар жасаған онлайн контент адамдар жасаған контенттен айтарлықтай көп болады - OODAloop ), бірақ бұл сан әлі де талқылануда. Тіпті консервативті нәтиже 2030 жылдардың ортасына қарай кәдімгі веб-мақалалардың, өнім мәтінінің және тіпті жекелендірілген жаңалықтар ленталарының көпшілігі жасанды интеллект арқылы жасалады дегенді білдіреді.

Маркетинг және корпоративтік коммуникацияларда генеративті жасанды интеллект бүкіл науқандарды өздігінен жүргізуге сеніп тапсырылады. Ол жекелендірілген маркетингтік электрондық хаттарды, әлеуметтік желілердегі жазбаларды және жарнама мәтіндерінің нұсқаларын жасай және жібере алады, тұтынушылардың реакцияларына негізделген хабарламаларды үнемі өзгерте алады - мұның бәрі адами копирайтерсіз. Gartner аналитиктерінің болжауынша, 2025 жылға қарай ірі кәсіпорындардың шығыс маркетингтік хабарламаларының кем дегенде 30%-ы жасанды интеллект арқылы жасанды интеллект арқылы жасалады ( өнеркәсіптер мен кәсіпорындарға арналған генеративті жасанды интеллектті пайдалану жағдайлары ) және бұл пайыз 2030 жылға қарай ғана артады.

адамның шығармашылығы мен пайымдауы, әсіресе жоғары деңгейлі мазмұн үшін, әлі де рөл атқаратынын атап өту маңызды . 2035 жылға қарай жасанды интеллект баспасөз хабарламасын немесе блог жазбасын өз бетінше өңдеуі мүмкін, бірақ жауапкершілікті немесе сезімтал тақырыптарды қамтитын тергеу журналистикасы үшін БАҚ әлі де адамның бақылауын талап етуі мүмкін. Болашақта деңгейлік тәсіл пайда болады: жасанды интеллект күнделікті мазмұнның көп бөлігін өздігінен жасайды, ал адамдар стратегиялық немесе сезімтал мақалаларды өңдеуге және жасауға назар аударады. Негізінде, жасанды интеллект шеберлігі артқан сайын «күнделікті» деп саналатын нәрселердің қатары кеңейе түседі.

жасанды интеллект арқылы жасалған интерактивті әңгімелер немесе жекелендірілген есептер сияқты мазмұнның жаңа түрлері пайда болуы мүмкін. Мысалы, компанияның жылдық есебі жасанды интеллект арқылы бірнеше стильде жасалуы мүмкін – басшыларға арналған қысқаша есеп, қызметкерлерге арналған әңгіме нұсқасы, талдаушыларға арналған деректерге бай нұсқа – әрқайсысы бірдей негізгі деректерден автоматты түрде жасалады. Білім беру саласында оқулықтарды әртүрлі оқу деңгейлеріне сәйкестендіру үшін жасанды интеллект арқылы динамикалық түрде жазуға болады. Бұл қолданбалар негізінен автономды болуы мүмкін, бірақ тексерілген ақпаратпен қамтамасыз етілуі мүмкін.

Жазудағы даму бағыты 2030 жылдардың ортасына қарай жасанды интеллекттің өнімді жазушы болатынын . Шынымен де автономды жұмыс істеудің кілті оның нәтижелеріне сенімділік орнату болады. Егер жасанды интеллект фактілердің дәлдігін, стилистикалық сапаны және этикалық стандарттарға сәйкестігін үнемі көрсете алса, жол сайын адами шолуға қажеттілік азаяды. Бұл ақ қағаздың бөлімдерін 2035 жылға қарай жасанды интеллект зерттеушісі редактордың көмегінсіз жазуы мүмкін – бұл тиісті қорғаныс шаралары болған жағдайда біз абайлап оптимистік көзқараспен қарайтын әлеуетті тұлға.

Бейнелеу өнері мен дизайндағы генеративті жасанды интеллект

Генеративтік жасанды интеллекттің кескіндер мен көркем шығармалар жасау қабілеті көпшіліктің қиялын баурап алды, ол жасанды интеллект арқылы жасалған суреттерден бастап, көркем байқауларда жеңіске жеткеннен бастап, нақты кадрлардан ажыратылмайтын терең жалған бейнелерге дейін. Көрнекі салаларда генеративті қарсылас желілер (GAN) және диффузиялық модельдер (мысалы, тұрақты диффузия, Midjourney) сияқты жасанды интеллект модельдері мәтіндік шақыруларға негізделген түпнұсқа кескіндерді жасай алады. Сонымен, жасанды интеллект енді автономды суретші немесе дизайнер ретінде жұмыс істей ала ма?

Ағымдағы мүмкіндіктер (2025): Шығармашылық көмекші ретіндегі жасанды интеллект

сұраныс бойынша суреттерді жасауға шебер . Пайдаланушылар жасанды интеллект кескінінен «Ван Гог стиліндегі күн батқан кездегі ортағасырлық қаланы» салуды сұрай алады және бірнеше секунд ішінде сенімді көркем сурет ала алады. Бұл жасанды интеллекттің графикалық дизайнда, маркетингте және ойын-сауықта концептуалды өнер, прототиптер және тіпті кейбір жағдайларда соңғы визуалды материалдар үшін кеңінен қолданылуына әкелді. Атап айтқанда:

• Графикалық дизайн және қордағы суреттер: Компаниялар веб-сайт графикасын, иллюстрацияларды немесе қордағы фотосуреттерді жасанды интеллект арқылы жасайды, бұл суретшінің әрбір туындысына тапсырыс беру қажеттілігін азайтады. Көптеген маркетингтік топтар тұтынушыларға не ұнайтынын тексеру үшін жарнамалардың немесе өнім суреттерінің вариацияларын жасау үшін жасанды интеллект құралдарын пайдаланады.

• Өнер және иллюстрация: Жеке суретшілер идеяларды ойлап табу немесе егжей-тегжейлі мәліметтерді толтыру үшін жасанды интеллектпен бірлесіп жұмыс істейді. Мысалы, иллюстратор жасанды интеллектті фондық көріністерді жасау үшін пайдалануы мүмкін, содан кейін олар оны адам салған кейіпкерлермен біріктіреді. Кейбір комикс жасаушылар жасанды интеллект арқылы жасалған панельдермен немесе бояулармен тәжірибе жасаған.

• БАҚ және ойын-сауық: Жасанды интеллект арқылы жасалған өнер туындылары журналдар мен кітап мұқабаларында пайда болды. Соның бір мысалы - 2022 жылдың тамыз айындағы Cosmopolitan мұқабасы, онда ғарышкер бейнеленген - бұл арт-директордың нұсқауымен жасанды интеллект (OpenAI-дің DALL·E) жасаған алғашқы журнал мұқабасының суреті деп хабарланады. Бұл адамның шабыты мен таңдауын қамтығанымен, нақты өнер туындысы машинамен бейнеленген.

Ең бастысы, қазіргі қолданыстардың көпшілігі әлі де адамның курациясы мен итерациясын қамтиды . Жасанды интеллект ондаған кескіндерді шығара алады, ал адам ең жақсысын таңдап, мүмкін оны түзетеді. Осы тұрғыдан алғанда, жасанды интеллект жасау , бірақ адамдар шығармашылық бағытты басқарып, соңғы таңдау жасайды. Ол көп мазмұнды тез жасау үшін сенімді, бірақ алғашқы әрекетте барлық талаптарға сай келетініне кепілдік бермейді. Дұрыс емес мәліметтер (мысалы, жасанды интеллекттің қолды дұрыс емес саусақтармен салуы, белгілі бір ерекшелік) немесе күтпеген нәтижелер сияқты мәселелер адамның арт-директорының әдетте шығарылым сапасын бақылауы керек екенін білдіреді.

Дегенмен, жасанды интеллект толық автономияға жақындап келе жатқан салалар бар:

• Генеративті дизайн: Сәулет және өнім дизайны сияқты салаларда жасанды интеллект құралдары белгіленген шектеулерге сәйкес келетін дизайн прототиптерін өздігінен жасай алады. Мысалы, жиһаздың қажетті өлшемдері мен функцияларын ескере отырып, генеративті алгоритм бастапқы сипаттамаларға сәйкес келмейтін бірнеше өміршең дизайндарды (кейбірі өте ерекше) адамның араласуынсыз шығаруы мүмкін. Бұл дизайндарды адамдар тікелей пайдалана алады немесе жетілдіре алады. Сол сияқты, инженерияда генеративті жасанды интеллект салмағы мен беріктігіне оңтайландырылған бөлшектерді (мысалы, ұшақ компонентін) жобалай алады, бұл адам ойлап таппаған жаңа пішіндерді шығарады.

• Бейне ойын активтері: Жасанды интеллект бейне ойындарға арналған текстураларды, 3D модельдерді немесе тіпті тұтас деңгейлерді автоматты түрде жасай алады. Әзірлеушілер оларды мазмұн жасауды жеделдету үшін пайдаланады. Кейбір тәуелсіз ойындар процедуралық түрде жасалған көркем шығармаларды және тіпті диалогтарды (тілдік модельдер арқылы) адам жасаған минималды активтермен кең, динамикалық ойын әлемдерін жасау үшін пайдалана бастады.

• Анимация және бейне (дамыған): Статикалық кескіндерге қарағанда онша жетілген емес болса да, бейнеге арналған генеративті жасанды интеллект дамып келеді. Жасанды интеллект қысқа бейнеклиптерді немесе анимацияларды сұраныстардан жасай алады, бірақ сапасы тұрақсыз. Deepfake технологиясы – генеративті – шынайы бет-әлпетті ауыстыруларды немесе дауыс клондарын жасай алады. Басқарылатын жағдайда студия фондық көріністі немесе көпшілік анимациясын автоматты түрде жасау үшін жасанды интеллектті пайдалана алады.

Gartner компаниясының болжамы бойынша, 2030 жылға қарай біз мазмұнның 90%-ы жасанды интеллект арқылы жасалған (сценарийден бастап визуалды материалдарға дейін) ірі блокбастер фильмін көреміз ( өнеркәсіптер мен кәсіпорындарға арналған генеративті жасанды интеллектті пайдалану жағдайлары ). 2025 жылға қарай біз әлі ондай деңгейге жеткен жоқпыз – жасанды интеллект өз бетінше толықметражды фильм жасай алмайды. Бірақ бұл жұмбақтың бөліктері дамып келеді: сценарий генерациясы (мәтіндік жасанды интеллект), кейіпкерлер мен көріністерді генерациялау (сурет/бейне жасанды интеллект), дауыстық актерлік шеберлік (жасанды интеллект дауысының клондары) және монтаждау көмегі (жасанды интеллект қазірдің өзінде қысқартулар мен ауысуларға көмектесе алады).

2030-2035 жылдарға арналған болжам: Жасанды интеллект арқылы жасалған медиа ауқымды

Болашаққа көз жүгіртсек, бейнелеу өнері мен дизайндағы генеративті жасанды интеллекттің рөлі айтарлықтай кеңейеді. 2035 жылға қарай біз жасанды интеллект көптеген көрнекі медиада негізгі контент жасаушы

• Толығымен жасанды интеллектпен жасалған фильмдер мен бейнелер: Алдағы он жылда біз негізінен жасанды интеллектпен жасалған алғашқы фильмдерді немесе сериалдарды көруіміз әбден мүмкін. Адамдар жоғары деңгейлі режиссураны қамтамасыз етуі мүмкін (мысалы, сценарий жоспары немесе қалаған стиль), ал жасанды интеллект көріністерді бейнелейді, актерлердің бейнелерін жасайды және барлығын анимациялайды. Қысқа метражды фильмдердегі алғашқы эксперименттер бірнеше жылдан кейін, ал 2030 жылдарға қарай толықметражды фильмдерге түсіру әрекеттері болуы мүмкін. Бұл жасанды интеллект фильмдері бастапқыда (эксперименттік анимация және т.б.) басталуы мүмкін, бірақ сапа жақсарған сайын негізгі ағымға айналуы мүмкін. Gartner компаниясының 2030 жылға қарай фильмдердің 90%-ға жететініне болжамы ( өнеркәсіптер мен кәсіпорындар үшін жасанды интеллектті пайдаланудың генеративтік жағдайлары ) амбициялы болғанымен, саланың жасанды интеллект контентін жасау кино түсірудегі жүктеменің көп бөлігін көтеруге жеткілікті күрделі болады деген сенімін көрсетеді.

• Дизайнды автоматтандыру: Сән немесе сәулет сияқты салаларда генеративті жасанды интеллект «құны, материалдары, X стилі» сияқты параметрлерге негізделген жүздеген дизайн тұжырымдамаларын өздігінен жобалау үшін пайдаланылуы мүмкін, бұл адамдарға соңғы дизайнды таңдауға мүмкіндік береді. Бұл қазіргі динамиканы өзгертеді: дизайнерлердің нөлден бастап жасауының және шабыт алу үшін жасанды интеллектті пайдалануының орнына, болашақ дизайнерлер куратор ретінде көбірек әрекет етуі, жасанды интеллект жасаған ең жақсы дизайнды таңдап, оны өзгертуі мүмкін. 2035 жылға қарай сәулетші ғимаратқа қойылатын талаптарды енгізіп, жасанды интеллекттен ұсыныстар ретінде толық сызбалар алуы мүмкін (барлығы құрылымдық тұрғыдан дұрыс, ендірілген инженерлік ережелердің арқасында).

• Жекелендірілген мазмұн жасау: Біз жасанды интеллекттің жеке пайдаланушылар үшін визуалды бейнелерді жылдам жасайтынын көруіміз мүмкін. 2035 жылы бейне ойын немесе виртуалды шындық тәжірибесін елестетіп көріңіз, онда көріністер мен кейіпкерлер ойыншының қалауына бейімделеді, оларды жасанды интеллект нақты уақыт режимінде жасайды. Немесе пайдаланушының күніне негізделген жекелендірілген комикс жолақтары – мәтіндік күнделігіңізді әр кеш сайын автоматты түрде иллюстрацияларға айналдыратын автономды «күнделікті күнделік комикс» жасанды интеллекті.

• Мультимодальды шығармашылық: Генеративтік жасанды интеллект жүйелері барған сайын мультимодальды болып келеді, яғни олар мәтінді, кескіндерді, аудионы және т.б. бірге өңдей алады. Оларды біріктіру арқылы жасанды интеллект «Маған X өнімі үшін маркетингтік науқан жасаңыз» сияқты қарапайым сұрақты қабылдап, тек жазбаша мәтінді ғана емес, сонымен қатар сәйкес графиканы, тіпті қысқа жарнамалық бейнеклиптерді де жасай алады, барлығы стиль жағынан сәйкес келеді. Бір рет басу арқылы мазмұн жиынтығының бұл түрі 2030 жылдардың басында пайда болуы мүмкін.

Жасанды интеллект адам суретшілерін алмастыра ? Бұл сұрақ жиі туындайды. Жасанды интеллект көптеген өндірістік жұмыстарды (әсіресе бизнес үшін қажетті қайталанатын немесе тез өзгеретін өнерді) өз мойнына алуы мүмкін, бірақ адами шеберлік түпнұсқалық пен инновация үшін қалады. 2035 жылға қарай автономды жасанды интеллект әйгілі суретшінің стилінде сенімді түрде сурет салуы мүмкін, бірақ жаңа стиль немесе терең мәдени резонанс тудыратын өнер жасау әлі де адамның күші болуы мүмкін (мүмкін, жасанды интеллект серіктес ретінде). Біз болашақта адами суретшілер автономды жасанды интеллект «бірлескен суретшілерімен» бірге жұмыс істейтінін болжаймыз. Мысалы, үйдегі сандық галерея үшін үздіксіз өнер туындыларын жасау үшін жеке жасанды интеллектке тапсырыс беруге болады, бұл үнемі өзгеріп отыратын шығармашылық атмосфераны қамтамасыз етеді.

Сенімділік тұрғысынан алғанда, визуалды генеративті жасанды интеллект мәтінге қарағанда кейбір жағынан автономияға оңай жолмен жетеді: кескін мінсіз болмаса да, субъективті түрде «жеткілікті жақсы» болуы мүмкін, ал мәтіндегі фактілік қателік проблемалырақ. Осылайша, біз қазірдің өзінде салыстырмалы түрде төмен тәуекелді қабылдауды – егер жасанды интеллект жасаған дизайн ұнамсыз немесе дұрыс емес болса, сіз оны жай ғана пайдаланбайсыз, бірақ ол өздігінен ешқандай зиян келтірмейді. Бұл 2030 жылдарға қарай компаниялар жасанды интеллекттің дизайндарды бақылаусыз шығаруына және тек шынымен жаңа немесе қауіпті нәрсе қажет болған кезде адамдарды тартуға мүмкіндік беретінін білдіреді.

Қысқаша айтқанда, 2035 жылға қарай генеративті жасанды интеллект визуалды мазмұн жасаушының қуатты құралына айналады деп күтілуде, бұл айналамыздағы кескіндер мен медианың айтарлықтай бөлігіне жауапты болуы мүмкін. Ол ойын-сауық, дизайн және күнделікті коммуникациялар үшін сенімді түрде мазмұн жасайды. Автономды суретші көкжиекте тұр - дегенмен жасанды интеллект шығармашылық , әлде өте ақылды құрал ретінде қарастырыла ма, бұл пікірталас оның нәтижелері адам жасағаннан ажыратылмайтын болған сайын дами береді.

Бағдарламалық жасақтаманы әзірлеудегі (кодтау) генеративті жасанды интеллект

Бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу өте аналитикалық міндет болып көрінуі мүмкін, бірақ оның шығармашылық элементі де бар - код жазу негізінен құрылымдалған тілде мәтін жасау болып табылады. Қазіргі заманғы генеративті жасанды интеллект, әсіресе үлкен тілдік модельдер, кодтауда өте шебер екенін дәлелдеді. GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer және басқа да құралдар жасанды интеллект жұп бағдарламашылары ретінде әрекет етеді, әзірлеушілер терген кезде код үзінділерін немесе тіпті тұтас функцияларды ұсынады. Бұл автономды бағдарламалауға қаншалықты жете алады?

Ағымдағы мүмкіндіктер (2025): Кодтаудың бірлескен пилоттық жобасы ретіндегі жасанды интеллект

2025 жылға қарай жасанды интеллект код генераторлары көптеген әзірлеушілердің жұмыс процестерінде кең таралған. Бұл құралдар код жолдарын автоматты түрде толтыра алады, шаблондық үлгіні (стандартты функциялар немесе тесттер сияқты) жасай алады және тіпті табиғи тіл сипаттамасы берілген қарапайым бағдарламаларды жаза алады. Дегенмен, ең бастысы, олар әзірлеушінің бақылауымен жұмыс істейді – әзірлеуші ​​жасанды интеллект ұсыныстарын қарап, біріктіреді.

Қазіргі кездегі кейбір фактілер мен сандар:

• Кәсіби әзірлеушілердің жартысынан көбі 2023 жылдың соңына дейін жасанды интеллект кодтау көмекшілерін қолданған ( Copilot-та кодтау: 2023 жылғы деректер код сапасына төмендеу қысымын көрсетеді (2024 жылғы болжамдарды қоса алғанда) - GitClear ), бұл оның тез сіңіп кетуін көрсетеді. GitHub Copilot, кеңінен қолжетімді алғашқы құралдардың бірі, қолданылатын жобаларда кодтың орташа есеппен 30-40%-ын жасайтыны туралы хабарланды ( кодтау енді MOAT емес. GitHub-тағы кодтардың 46%-ы қазірдің өзінде ... ). Бұл жасанды интеллект кодтың айтарлықтай бөліктерін жазып жатқанын білдіреді, дегенмен адам оны басқарып, тексеріп жатыр.

• Бұл жасанды интеллект құралдары қайталанатын код жазу (мысалы, деректер моделінің кластары, getter/setter әдістері), бір бағдарламалау тілін екіншісіне түрлендіру немесе оқыту мысалдарына ұқсайтын қарапайым алгоритмдерді жасау сияқты тапсырмаларды орындауда тамаша. Мысалы, әзірлеуші ​​«// пайдаланушылар тізімін аты бойынша сұрыптау функциясы» деп түсініктеме бере алады, ал жасанды интеллект тиісті сұрыптау функциясын бірден жасайды.

• қателерді түзетуге және түсіндіруге көмектеседі : әзірлеушілер қате туралы хабарламаны қоя алады, ал жасанды интеллект түзетуді ұсынуы немесе «Бұл код не істейді?» деп сұрауы және табиғи тілде түсіндірме алуы мүмкін. Бұл белгілі бір мағынада автономды (жасанды интеллект мәселелерді өз бетінше анықтай алады), бірақ түзетуді қолдану-қолданбау туралы шешімді адам өзі қабылдайды.

• Маңыздысы, қазіргі жасанды интеллект кодтау көмекшілері қатесіз емес. Олар қауіпсіз емес кодты немесе мәселені дерлік адамды бақылауда ұстау - әзірлеуші ​​жасанды интеллектпен жазылған кодты адам жазған код сияқты тексереді және түзетеді. Реттелетін салаларда немесе маңызды бағдарламалық жасақтамада (мысалы, медициналық немесе авиациялық жүйелерде) кез келген жасанды интеллектке қосқан үлесі мұқият тексеруден өтеді.

Бүгінгі таңда ешбір негізгі бағдарламалық жасақтама жүйесі әзірлеушінің бақылауынсыз толығымен жасанды интеллектпен жазылған күйінде орналастырылмайды. Дегенмен, кейбір автономды немесе жартылай автономды қолданыстар пайда болуда:

• Автоматты түрде жасалған бірлік сынақтары: Жасанды интеллект кодты талдай алады және әртүрлі жағдайларды қамту үшін бірлік сынақтарын жасай алады. Тестілеу жүйесі қателерді анықтау үшін осы жасанды интеллектпен жазылған сынақтарды автоматты түрде жасап, іске қоса алады, бұл адам жазған сынақтарды толықтырады.

• Жасанды интеллектісі бар төмен кодты/кодсыз платформалар: Кейбір платформалар бағдарламашы еместерге қалағандарын сипаттауға мүмкіндік береді (мысалы, «жазбаларды сақтау үшін байланыс формасы мен дерекқоры бар веб-бетті құру») және жүйе кодты жасайды. Әлі бастапқы кезеңде болса да, бұл болашақта жасанды интеллект стандартты пайдалану жағдайлары үшін бағдарламалық жасақтаманы өздігінен жасай алатындығын көрсетеді.

• Скрипт жазу және кодты желімдеу: IT автоматтандыру көбінесе жүйелерді қосу үшін сценарийлер жазуды қамтиды. Жасанды интеллект құралдары көбінесе бұл шағын сценарийлерді автоматты түрде жасай алады. Мысалы, журнал файлын талдау және электрондық пошта арқылы ескерту жіберу үшін сценарий жазу – жасанды интеллект жұмыс істейтін сценарийді минималды өңдеумен немесе ешқандай өңдеусіз жасай алады.

2030-2035 жылдарға арналған болжам: «Өзін-өзі дамытатын» бағдарламалық жасақтамаға қарай

Алдағы онжылдықта генеративті жасанды интеллект кодтау жүктемесінің үлкен бөлігін алады деп күтілуде, бұл белгілі бір жобалар кластары үшін толықтай автономды бағдарламалық жасақтама әзірлеуге жақындайды. Кейбір болжамды әзірлемелер:

• Функцияларды толық енгізу: 2030 жылға қарай біз жасанды интеллект қарапайым қолданбалы функцияларды толықтай енгізе алады деп күтеміз. Өнім менеджері функцияны қарапайым тілде сипаттауы мүмкін («Пайдаланушылар электрондық пошта сілтемесі арқылы құпия сөзін қалпына келтіре алуы керек») және жасанды интеллект қажетті кодты (алдыңғы жағындағы форма, артқы жағындағы логика, дерекқорды жаңарту, электрондық пошта арқылы жіберу) жасап, оны код базасына біріктіре алады. Жасанды интеллект техникалық сипаттамаларды орындай алатын кіші әзірлеуші ​​ретінде әрекет етеді. Адам-инженер кодты қарап шығып, сынақтар жүргізуі мүмкін. Жасанды интеллект сенімділігі жақсарған сайын, кодты қарап шығу, егер мүлдем қарап шықпаса, тез арада қарап шығуға айналуы мүмкін.

• Автономды кодты күтіп ұстау: Бағдарламалық жасақтама инженериясының үлкен бөлігі тек жаңа код жазу ғана емес, сонымен қатар бар кодты жаңарту – қателерді түзету, өнімділікті жақсарту, жаңа талаптарға бейімделу. Болашақ жасанды интеллект әзірлеушілері бұл істе шебер болуы мүмкін. Код базасы мен директиваны («біздің қолданба бір уақытта тым көп пайдаланушы кірген кезде істен шығады») ескере отырып, жасанды интеллект мәселені (мысалы, параллельдік қате) тауып, оны түзетуі мүмкін. 2035 жылға қарай жасанды интеллект жүйелері бағдарламалық жасақтама жүйелері үшін талмайтын техникалық қызмет көрсету тобы ретінде қызмет ететін күнделікті техникалық қызмет көрсету билеттерін түні бойы автоматты түрде өңдей алады.

• Интеграция және API пайдалану: Көптеген бағдарламалық жасақтама жүйелері мен API-лары жасанды интеллект оқитын құжаттамамен бірге келетіндіктен, жасанды интеллект агенті желім кодын жазу арқылы А жүйесін B қызметімен қалай байланыстыру керектігін өз бетінше анықтай алады. Мысалы, егер компания өзінің ішкі HR жүйесінің жаңа жалақы API-сымен синхрондалуын қаласа, олар жасанды интеллектке «оларды бір-бірімен байланыстыруды» тапсыруы мүмкін, ал ол екі жүйенің де сипаттамаларын оқығаннан кейін интеграция кодын жазады.

• Сапа және оңтайландыру: Болашақ код генерациялау модельдерінде кодтың жұмыс істейтінін тексеру үшін кері байланыс циклдары болуы мүмкін (мысалы, сынақтарды немесе модельдеуді құм жәшігінде жүргізу). Бұл жасанды интеллект тек код жазып қана қоймай, оны тексеру арқылы өзін-өзі түзете алатынын білдіреді. 2035 жылға қарай біз тапсырма берілгенде, барлық сынақтар өткенше кодын қайталай беретін жасанды интеллектті елестете аламыз – бұл процесс адамға жол бойынша бақылаудың қажеті болмауы мүмкін. Бұл автономды түрде жасалған кодқа сенімді айтарлықтай арттырады.

2035 жылға қарай шағын бағдарламалық жасақтама жобасын – айталық, бизнеске арналған арнайы мобильді қосымшаны – негізінен жоғары деңгейлі нұсқаулар берілген жасанды интеллект агенті жасай алатын сценарийді елестету мүмкін. Бұл сценарийдегі адами «әзірлеуші» жоба менеджері немесе валидатор болып табылады, ол талаптар мен шектеулерді (қауіпсіздік, стильдік нұсқаулар) белгілейді және жасанды интеллектке нақты кодтаудың ауыр жұмыстарын жасауға мүмкіндік береді.

Дегенмен, күрделі, ауқымды бағдарламалық жасақтама үшін (операциялық жүйелер, озық жасанды интеллект алгоритмдерінің өздері және т.б.) адами сарапшылар әлі де терең қатысады. Бағдарламалық жасақтамадағы шығармашылық мәселелерді шешу және сәулеттік дизайн біраз уақыт бойы адам басқаратын болып қала береді. Жасанды интеллект көптеген кодтау тапсырмаларын шешуі мүмкін, бірақ не құру керектігін шешу және жалпы құрылымды жобалау басқаша қиындық тудырады. Дегенмен, генеративті жасанды интеллект бірлесіп жұмыс істей бастағанда – жүйенің әртүрлі компоненттерін басқаратын бірнеше жасанды интеллект агенттері – олар белгілі бір дәрежеде сәулеттерді бірлесіп жобалай алады деп болжауға болады (мысалы, бір жасанды интеллект жүйенің дизайнын ұсынады, екіншісі оны сынайды және олар процесті адам басқаратын кезде қайталайды).

Кодтаудағы жасанды интеллекттің күтілетін негізгі пайдасы - өнімділікті арттыру . Gartner компаниясының болжамы бойынша, 2028 жылға қарай бағдарламалық жасақтама инженерлерінің 90%-ы жасанды интеллект код көмекшілерін пайдаланады (2024 жылы 15%-дан аз болған) ( GitHub Copilot жасанды интеллект код көмекшілері бойынша зерттеу есебінде бірінші орында - Visual Studio Magazine ). Бұл жасанды интеллектті пайдаланбайтындардың аз болатынын көрсетеді. Сондай-ақ, кейбір салаларда жасанды интеллект олқылықтарды толтыру арқылы адам әзірлеушілерінің жетіспеушілігін азайтуы мүмкін; негізінен әрбір әзірлеуші ​​кодты өздігінен жасай алатын жасанды интеллект көмекшісімен әлдеқайда көп нәрсе істей алады.

Сенім басты мәселе болып қала береді. Тіпті 2035 жылы да ұйымдар автономды түрде жасалған кодтың қауіпсіздігін (жасанды интеллект осалдықтарды енгізбеуі керек) және заңды/этикалық нормаларға сәйкес келетініне көз жеткізуі керек (мысалы, жасанды интеллект тиісті лицензиясы жоқ ашық бастапқы кодты кітапханадан плагиатталған кодты қамтымайды). Біз жасанды интеллектпен жазылған кодтың шығу тегін тексеріп, бақылай алатын жасанды интеллектті басқару құралдарының жақсаруын күтеміз, бұл тәуекелсіз автономды кодтауды қамтамасыз етуге көмектеседі.

Қорытындылай келе, 2030 жылдардың ортасына қарай генеративті жасанды интеллект күнделікті бағдарламалық жасақтама тапсырмаларын кодтаудың көп бөлігін орындап, күрделі тапсырмаларға айтарлықтай көмектесетін болады. Бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу циклі талаптардан бастап орналастыруға дейін әлдеқайда автоматтандырылады, бұл ретте жасанды интеллект код өзгерістерін автоматты түрде генерациялауы және орналастыруы мүмкін. Адами әзірлеушілер жоғары деңгейлі логикаға, пайдаланушы тәжірибесіне және бақылауға көбірек көңіл бөледі, ал жасанды интеллект агенттері енгізудің егжей-тегжейлерін қарастырады.

Тұтынушыларға қызмет көрсету және қолдау саласындағы генеративті жасанды интеллект

Егер сіз соңғы кездері онлайн тұтынушыларды қолдау чатымен әрекеттескен болсаңыз, онда жасанды интеллекттің кем дегенде бір бөлігінде болуы мүмкін. Тұтынушыларға қызмет көрсету - жасанды интеллектті автоматтандыруға арналған сала: ол пайдаланушылардың сұрауларына жауап беруді қамтиды, оны генеративтік жасанды интеллект (әсіресе сөйлесу модельдері) жақсы орындай алады және көбінесе жасанды интеллект үйрене алатын сценарийлерді немесе білім базасының мақалаларын ұстанады. Жасанды интеллект тұтынушыларды қалай дербес өңдей алады?

Ағымдағы мүмкіндіктер (2025): Чатботтар мен виртуалды агенттер алдыңғы қатарда

Бүгінгі таңда көптеген ұйымдар алғашқы байланыс нүктесі ретінде жасанды интеллект чатботтарын . Олар қарапайым ережеге негізделген боттардан («Есеп айырысу үшін 1, қолдау үшін 2 басыңыз...») бастап, еркін формадағы сұрақтарды түсіндіріп, әңгімелесу арқылы жауап бере алатын кеңейтілген генеративті жасанды интеллект чатботтарына дейін. Негізгі ойлар:

• Жиі қойылатын сұрақтарды шешу: Жасанды интеллект агенттері жиі қойылатын сұрақтарға жауап беруде, ақпарат беруде (дүкеннің жұмыс уақыты, ақшаны қайтару саясаты, белгілі мәселелерді шешу қадамдары) және пайдаланушыларды стандартты процедуралар бойынша бағыттауда тамаша жұмыс істейді. Мысалы, банкке арналған жасанды интеллект чатботы пайдаланушыға шоттағы қалдықты тексеруге, құпия сөзді қалпына келтіруге немесе несиеге қалай өтініш беру керектігін түсіндіруге адамның көмегінсіз дербес көмектесе алады.

• Табиғи тілді түсіну: Қазіргі заманғы генеративті модельдер икемді және «адам тәрізді» өзара әрекеттесуге мүмкіндік береді. Тұтынушылар сұрақты өз сөздерімен жаза алады, ал жасанды интеллект әдетте мақсатты түсіне алады. Компаниялар бүгінгі жасанды интеллект агенттері бірнеше жыл бұрынғы ебедейсіз боттарға қарағанда тұтынушыларды әлдеқайда қанағаттандыратынын хабарлайды - қазір тұтынушылардың жартысына жуығы жасанды интеллект агенттері мәселелерді шешуде жанашыр және тиімді бола алады деп санайды ( 2025 жылға арналған жасанды интеллект тұтынушыларға қызмет көрсетудің 59 статистикасы ), бұл жасанды интеллектке негізделген қызметке деген сенімнің артып келе жатқанын көрсетеді.

• Көп арналы қолдау: Жасанды интеллект тек чатта ғана емес. Дауыстық көмекшілер (мысалы, артында жасанды интеллект бар телефон IVR жүйелері) қоңырауларды өңдей бастады, ал жасанды интеллект тұтынушылардың сұрауларына электрондық пошта арқылы жауаптар дайындай алады, егер олар дұрыс деп саналса, автоматты түрде жіберілуі мүмкін.

• Адамдар араласқан кезде: Әдетте, егер жасанды интеллект шатасып кетсе немесе сұрақ тым күрделі болса, ол адам агентіне беріледі. Қазіргі жүйелер өз шектеулерін білуде . Мысалы, егер тұтынушы ерекше нәрсе сұраса немесе ашуланса («Мен сізбен үшінші рет хабарласып отырмын және мен қатты ренжідім...»), жасанды интеллект мұны адамның басқаруын белгілеуі мүмкін. Тапсыру шегі компаниялармен тиімділік пен тұтынушының қанағаттанушылығын теңестіру үшін белгіленеді.

Көптеген компаниялар өзара әрекеттесудің айтарлықтай бөлігі тек жасанды интеллект арқылы шешілетінін хабарлады. Салалық сауалнамаларға сәйкес, бүгінгі таңда тұтынушылардың күнделікті сұраныстарының шамамен 70-80%-ын жасанды интеллект чатботтары өңдей алады, ал компаниялардың тұтынушылармен арналар арқылы өзара әрекеттесуінің шамамен 40%-ы қазірдің өзінде автоматтандырылған немесе жасанды интеллект көмегімен жүзеге асырылады ( 52 Сіз білуіңіз керек жасанды интеллект тұтынушыларға қызмет көрсету статистикасы - Plivo ). IBM компаниясының Жаһандық жасанды интеллектті енгізу индексі (2022) компаниялардың 80%-ы 2025 жылға қарай тұтынушыларға қызмет көрсету үшін жасанды интеллект чатботтарын пайдаланатынын немесе пайдалануды жоспарлап отырғанын көрсетті.

Қызықты жаңалық - жасанды интеллект тек тұтынушыларға жауап беріп қана қоймай, сонымен қатар адам агенттеріне белсенді түрде көмектеседі . Мысалы, тікелей чат немесе қоңырау кезінде жасанды интеллект тыңдап, адам агентіне ұсынылған жауаптарды немесе тиісті ақпаратты бірден бере алады. Бұл автономия шегі мен шекарасын бұлдыратады - жасанды интеллект тұтынушымен жалғыз бетпе-бет келмейді, бірақ ол адами сұраусыз белсенді түрде қатысады. Ол агентке тиімді түрде дербес кеңесші ретінде әрекет етеді.

2030-2035 жылдарға арналған болжам: Негізінен жасанды интеллектке негізделген тұтынушылармен өзара әрекеттесу

2030 жылға қарай тұтынушыларға қызмет көрсетудің көпшілігі жасанды интеллектпен байланысты болады деп күтілуде, олардың көпшілігі басынан аяғына дейін толығымен жасанды интеллектпен өңделеді. Мұны растайтын болжамдар мен үрдістер:

• Күрделілігі жоғары сұрақтар шешілді: Жасанды интеллект модельдері кең білімді біріктіріп, ойлауды жақсартқан сайын, олар тұтынушының күрделірек сұраныстарын өңдей алады. «Тауарды қалай қайтарамын?» деп жауап берудің орнына, болашақ жасанды интеллект «Интернетім істен шықты, қайта жүктеуге тырыстым, көмектесе аласыз ба?» сияқты көп сатылы мәселелерді диалог арқылы мәселені анықтау, тұтынушыға кеңейтілген ақаулықтарды жоюға бағыт беру және басқа ештеңе сәтсіз болған жағдайда ғана техникті жоспарлау арқылы шеше алады – бүгінгі таңда адами қолдау технигін қажет ететін тапсырмалар. Денсаулық сақтау саласындағы тұтынушыларға қызмет көрсету саласында жасанды интеллект пациенттердің кездесулерін жоспарлау немесе сақтандыру бойынша сұрақтарды толықтай шеше алады.

• Толық қызмет көрсету шешімі: Біз жасанды интеллекттің тұтынушыға не істеу керектігін айтып қана қоймай, оны тұтынушының атынан серверлік жүйелерде орындайтынын көруіміз мүмкін. Мысалы, егер тұтынушы «Мен рейсімді келесі дүйсенбіге ауыстырып, тағы бір сөмке қосқым келеді» десе, 2030 жылы жасанды интеллект агенті әуе компаниясының брондау жүйесімен тікелей байланысып, өзгерісті жүзеге асырып, сөмке үшін төлемді өңдеп, тұтынушыға растауы мүмкін – мұның бәрі дербес түрде. Жасанды интеллект тек ақпарат көзі емес, толық қызмет көрсететін агентке айналады.

• Барлық жерде қолданылатын жасанды интеллект агенттері: Компаниялар жасанды интеллектті барлық тұтынушылармен байланыс нүктелеріне – телефон, чат, электрондық пошта, әлеуметтік желілерге орналастыруы мүмкін. Көптеген тұтынушылар жасанды интеллектпен немесе адаммен сөйлесіп жатқанын түсінбеуі мүмкін, әсіресе жасанды интеллект дауыстары табиғи бола бастағандықтан және чат жауаптары контекстке бейімделгендіктен. 2035 жылға қарай тұтынушыларға қызмет көрсету орталығына хабарласу көбінесе сіздің өткен қарым-қатынастарыңызды есте сақтайтын, қалауларыңызды түсінетін және сіздің үніңізге бейімделетін ақылды жасанды интеллектпен – яғни әрбір тұтынушыға арналған жекелендірілген виртуалды агентпен – өзара әрекеттесуді білдіруі мүмкін.

• Өзара әрекеттесудегі жасанды интеллект шешім қабылдауы: Сұрақтарға жауап беруден басқа, жасанды интеллект қазіргі уақытта басшылықтың мақұлдауын қажет ететін шешімдер қабылдай бастайды. Мысалы, бүгінде адам агенті ашулы тұтынушыны тыныштандыру үшін ақшаны қайтару немесе арнайы жеңілдік ұсыну үшін басшының мақұлдауын қажет етуі мүмкін. Болашақта жасанды интеллектке тұтынушының өмірлік құндылығы мен көңіл-күйін талдау негізінде белгіленген шектерде осы шешімдерді қабылдау сеніп тапсырылуы мүмкін. Futurum/IBM зерттеуі 2030 жылға қарай нақты уақыт режиміндегі тұтынушылармен жұмыс істеу кезінде қабылданатын шешімдердің шамамен 69%-ын ақылды машиналар қабылдайтынын болжады ( CX-ке ауысуды қайта елестету үшін маркетологтар осы 2 нәрсені істеуі керек ) – жасанды интеллект өзара әрекеттесудегі ең жақсы әрекет бағытын анықтайды.

• 100% жасанды интеллекттің қатысуы: әрбір рөл атқаратыны айтылған ( 2025 жылға арналған 59 жасанды интеллект тұтынушыларға қызмет көрсету статистикасы ), тікелей немесе артқы жағында болсын. Бұл адам тұтынушымен өзара әрекеттесіп жатса да, оларға жасанды интеллект көмектеседі (ұсыныстар береді, ақпарат алады). Балама ретінде, тұтынушының ешбір сұрағы ешқашан жауапсыз қалмайды - егер адамдар желіден тыс болса, жасанды интеллект әрқашан бар деген түсінік бар.

2035 жылға қарай біз тұтынушыларға қызмет көрсету агенттерінің тек ең сезімтал немесе маңызды жағдайларға ғана маманданғанын байқауымыз мүмкін (мысалы, VIP клиенттер немесе адамның эмпатиясын қажет ететін күрделі шағымдарды шешу). Банк саласынан бастап бөлшек саудаға және техникалық қолдауға дейінгі тұрақты сұрауларға тәулік бойы жұмыс істейтін және әрбір өзара әрекеттесуден үздіксіз білім алатын жасанды интеллект агенттерінің флоты қызмет көрсете алады. Бұл өзгеріс тұтынушыларға қызмет көрсетуді тұрақты және жедел етуі мүмкін, себебі жасанды интеллект адамдарды күттірмейді және теориялық тұрғыдан шексіз тұтынушыларды бір уақытта өңдеу үшін бірнеше тапсырманы орындай алады.

Бұл көзқарас үшін жеңуге тура келетін қиындықтар бар: жасанды интеллект адам тұтынушыларының болжанбайтындығына төтеп беру үшін өте мықты болуы керек. Ол сленг, ашу, шатасу және адамдардың шексіз әртүрлі қарым-қатынас тәсілдерімен күресе білуі керек. Сондай-ақ, оған заманауи білім қажет (егер жасанды интеллект туралы ақпарат ескірген болса, бұл маңызды емес). Жасанды интеллект пен компания дерекқорлары арасындағы интеграцияға инвестиция салу арқылы (тапсырыстар, үзілістер және т.б. туралы нақты уақыт режиміндегі ақпарат алу үшін) бұл кедергілерді шешуге болады.

Этикалық тұрғыдан алғанда, компаниялар «сіз жасанды интеллектпен сөйлесіп жатырсыз» деген ақпаратты қашан жариялау керектігін шешіп, әділдікті қамтамасыз етуі керек (жасанды интеллект кейбір тұтынушыларға бейтарап оқытуға байланысты теріс көзқараспен қарамайды). Егер бұлар басқарылса, бизнес-дәлел күшті: жасанды интеллект тұтынушыларға қызмет көрсету шығындар мен күту уақытын айтарлықтай қысқарта алады. Ұйымдар осы мүмкіндіктерге инвестиция салған сайын, 2030 жылға қарай жасанды интеллект тұтынушыларға қызмет көрсету нарығы ондаған миллиард долларға дейін өседі деп болжануда ( 2025-2030 жылдарға арналған жасанды интеллект тұтынушыларға қызмет көрсету нарығындағы жасанды интеллект нарығы туралы есеп: жағдай ) ( Жасалма интеллект логистиканы қалай күшейтеді | Райдер ), бұл ұйымдардың осы мүмкіндіктерге инвестиция салуына байланысты.

автономды жасанды интеллект тұтынушыларға қызмет көрсету қалыпты жағдайға айналатын болашақты күтіңіз . Көмек алу көбінесе мәселеңізді тез шеше алатын ақылды машинамен өзара әрекеттесуді білдіреді. Адамдар әлі де бақылау және шеткі істерді шешу үшін циклде болады, бірақ жасанды интеллект жұмыс күшінің жетекшілері ретінде көбірек болады. Нәтижесінде тұтынушылар үшін жылдамырақ, жекелендірілген қызмет көрсетілуі мүмкін – егер жасанды интеллект өткендегі «роботтық сенім телефоны» тәжірибесінің қиындықтарын болдырмау үшін тиісті түрде оқытылған және бақыланған болса.

Денсаулық сақтау және медицинадағы генеративті жасанды интеллект

Денсаулық сақтау саласы – тәуекелге бел буатын сала. Медицинада жасанды интеллекттің адамның бақылауынсыз жұмыс істеуі идеясы (тиімділік пен қамту үшін) және сақтықты (қауіпсіздік және эмпатия себептері үшін) тудырады. Генеративтік жасанды интеллект медициналық бейнелеуді талдау, клиникалық құжаттама және тіпті дәрі-дәрмектерді ашу сияқты салаларда кеңінен тарала бастады. Ол жауапкершілікпен өз бетінше не істей алады?

Қазіргі мүмкіндіктер (2025): Клиниктерге көмектесу, оларды ауыстыру емес

Қазіргі уақытта денсаулық сақтау саласындағы генеративті жасанды интеллект негізінен күшті көмекші . Мысалы:

• Медициналық құжаттама: Денсаулық сақтау саласындағы жасанды интеллектті ең сәтті енгізудің бірі - дәрігерлерге құжаттарды рәсімдеуге көмектесу. Табиғи тіл модельдері пациенттердің келуін транскрипциялай алады және клиникалық жазбаларды немесе ауруханадан шығу туралы қысқаша мәліметтерді жасай алады. Компанияларда тексеру кезінде (микрофон арқылы) тыңдайтын және дәрігердің қарауы үшін кездесу жазбаларының жобасын автоматты түрде жасайтын «жасанды интеллект хатшылары» бар. Бұл дәрігерлердің теру уақытын үнемдейді. Кейбір жүйелер тіпті электрондық денсаулық сақтау жазбаларының бөліктерін автоматты түрде толтырады. Мұны минималды араласумен жасауға болады - дәрігер жобадағы кез келген ұсақ қателерді түзетеді, яғни жазба жазу көбінесе автономды.

• Радиология және бейнелеу: Генеративтік модельдерді қоса алғанда, жасанды интеллект рентген, МРТ және КТ сканерлеу арқылы аномалияларды (мысалы, ісіктер немесе сынықтар) анықтай алады. 2018 жылы FDA торлы қабық суреттерінде диабеттік ретинопатияны (көз ауруы) автономды түрде анықтауға арналған жасанды интеллект жүйесін бекітті - атап айтқанда, сол нақты скринингтік контексте маманның шолуынсыз қоңырау шалуға рұқсат етілді. Бұл жүйе генеративтік жасанды интеллект болған жоқ, бірақ реттеушілердің шектеулі жағдайларда жасанды интеллектке автономды диагноз қоюға мүмкіндік бергенін көрсетеді. Генеративтік модельдер кешенді есептер жасау үшін қолданылады. Мысалы, жасанды интеллект кеуде қуысының рентгенін тексеріп, радиологтың «Жедел белгілер жоқ. Өкпе таза. Жүректің өлшемі қалыпты» деген есебін жазуы мүмкін. Содан кейін радиолог растап, қол қояды. Кейбір әдеттегі жағдайларда, егер радиолог жасанды интеллектке сеніп, тез тексеру жүргізсе, бұл есептер өңдеусіз шығуы мүмкін.

• Симптомдарды тексерушілер және виртуалды медбикелер: Генеративті жасанды интеллект чатботтары симптомдарды тексерушілер ретінде пайдаланылуда. Пациенттер өз симптомдарын енгізіп, кеңес ала алады (мысалы, «Бұл кәдімгі суық тию болуы мүмкін; демалу және сұйықтық ішу, бірақ X немесе Y пайда болса, дәрігерге қаралыңыз»). Babylon Health сияқты қолданбалар ұсыныстар беру үшін жасанды интеллектті пайдаланады. Қазіргі уақытта бұлар әдетте нақты медициналық кеңес емес, ақпараттық ретінде тұжырымдалады және олар күрделі мәселелер бойынша адам-клинициспен кейінгі байланысқа шығуға шақырады.

• Дәрілік заттарды ашу (генеративті химия): Генеративті жасанды интеллект модельдері дәрілік заттарға арналған жаңа молекулалық құрылымдарды ұсына алады. Бұл пациенттерге күтім жасаудан гөрі зерттеу саласында көбірек. Бұл жасанды интеллекттер қажетті қасиеттері бар мыңдаған кандидат қосылыстарды ұсыну үшін автономды түрде жұмыс істейді, оларды адам химиктері зертханада қарап, тексереді. Insilico Medicine сияқты компаниялар жаңа дәрілік кандидаттарды айтарлықтай аз уақыт ішінде жасау үшін жасанды интеллектті пайдаланды. Бұл пациенттермен тікелей әрекеттеспесе де, бұл жасанды интеллекттің адамдар табу үшін әлдеқайда көп уақыт кететін шешімдерді (молекулалардың дизайнын) автономды түрде жасауының мысалы.

• Денсаулық сақтау операциялары: Жасанды интеллект ауруханаларда кесте құруды, жабдықтауды басқаруды және басқа да логистиканы оңтайландыруға көмектеседі. Мысалы, генеративті модель пациенттердің ағынын модельдеп, күту уақытын азайту үшін кестеге түзетулер енгізуді ұсынуы мүмкін. Бұл соншалықты көрінбесе де, жасанды интеллект қолмен минималды өзгертулермен қабылдай алатын шешімдер.

2025 жылғы жағдай бойынша ешбір аурухана жасанды интеллектке адамның қатысуынсыз негізгі медициналық шешімдерді немесе емдеу әдістерін өз бетінше қабылдауға мүмкіндік бермейтінін айту маңызды Диагностика және емдеуді жоспарлау адамның қолында, ал жасанды интеллект ақпарат береді. Жасанды интеллекттің пациентке «Сізде қатерлі ісік бар» деп толықтай дербес айтуы немесе дәрі-дәрмек тағайындауы үшін қажетті сенім әлі жоқ, және ол кең ауқымды тексерусіз болмауы керек. Медицина мамандары жасанды интеллектті екінші көз жұбы немесе уақытты үнемдейтін құрал ретінде пайдаланады, бірақ олар маңызды нәтижелерді тексереді.

2030-2035 жылдарға арналған болжам: Жасанды интеллект дәрігердің әріптесі (және мүмкін медбике немесе фармацевт) ретінде

Алдағы онжылдықта біз генеративті жасанды интеллекттің күнделікті клиникалық міндеттерді өз бетінше шешуін және денсаулық сақтау қызметтерінің қолжетімділігін арттыруын күтеміз:

• Автоматтандырылған алдын ала диагноздар: 2030 жылға қарай жасанды интеллект көптеген кең таралған аурулардың бастапқы талдауын сенімді түрде жүргізе алады. Клиникадағы пациенттің симптомдарын, медициналық тарихын, тіпті олардың тонусын және бет-әлпетін камера арқылы оқитын және диагностикалық ұсыныс пен ұсынылған тесттерді ұсынатын жасанды интеллект жүйесін елестетіп көріңіз - мұның бәрі адам дәрігері пациентті қабылдағанға дейін. Содан кейін дәрігер диагнозды растауға және талқылауға назар аудара алады. Телемедицинада пациент алдымен мәселені тарылтып (мысалы, ықтимал синусит немесе ауыр нәрсе), содан кейін қажет болған жағдайда оны дәрігермен байланыстыратын жасанды интеллектпен сөйлесе алады. Реттеушілер жасанды интеллектке ресми түрде диагностикалауға рұқсат беруі мүмкін, егер бұл өте дәл дәлелденсе - мысалы, жасанды интеллект отоскоптың кескінінен қарапайым құлақ инфекциясын диагностикалауы мүмкін.

• Жеке денсаулық мониторлары: Киетін құрылғылардың (ақылды сағаттар, денсаулық сенсорлары) көбеюімен жасанды интеллект пациенттерді үздіксіз бақылап, мәселелер туралы автоматты түрде ескертеді. Мысалы, 2035 жылға қарай сіздің киетін құрылғыңыздың жасанды интеллекті жүрек ырғағының бұзылуын анықтап, сізді шұғыл виртуалды кеңеске автоматты түрде жоспарлауы немесе тіпті жүрек талмасы немесе инсульт белгілерін анықтаған жағдайда жедел жәрдем шақыруы мүмкін. Бұл дербес шешім қабылдау аймағына – жағдайдың төтенше жағдай екенін шешуге және әрекет етуге – өтеді, бұл жасанды интеллектті пайдаланудың ықтимал және өмірді сақтап қалуы болып табылады.

• Емдеу бойынша ұсыныстар: Медициналық әдебиеттер мен пациенттердің деректері бойынша оқытылған генеративті жасанды интеллект жеке емдеу жоспарларын ұсынуы мүмкін. 2030 жылға қарай қатерлі ісік сияқты күрделі аурулар үшін жасанды интеллект ісіктері бойынша кеңестер пациенттің генетикалық құрамы мен медициналық тарихын талдап, ұсынылған емдеу режимін (химиялық жоспар, дәрі-дәрмек таңдау) өз бетінше жасай алады. Адам дәрігерлері оны қайта қарайды, бірақ уақыт өте келе сенімділік артқан сайын, олар жасанды интеллект жасаған жоспарларды, әсіресе күнделікті жағдайлар үшін, тек қажет болған жағдайда ғана түзете бастайды.

• Виртуалды медбикелер және үйде күтім жасау: Әңгімелесіп, медициналық нұсқаулық бере алатын жасанды интеллект көптеген бақылау және созылмалы күтімді бақылауды жүзеге асыра алады. Мысалы, созылмалы аурулары бар үйдегі пациенттер күнделікті көрсеткіштерді жасанды интеллект медбикесінің көмекшісіне хабарлай алады, ол кеңес береді («Сіздің қандағы қантыңыз сәл жоғары, кешкі асыңызды реттеуді қарастырыңыз») және көрсеткіштер диапазоннан тыс болғанда немесе мәселелер туындаған кезде ғана адам медбикесін қайталай алады. Бұл жасанды интеллект дәрігердің қашықтан бақылауымен көбінесе автономды түрде жұмыс істей алады.

• Медициналық бейнелеу және зертханалық талдау – толық автоматтандырылған құбырлар: 2035 жылға қарай медициналық сканерлеуді оқуды кейбір салаларда негізінен жасанды интеллект жүзеге асыруы мүмкін. Радиологтар жасанды интеллект жүйелерін бақылап, күрделі жағдайларды қарастыратын болады, бірақ қалыпты сканерлеудің көпшілігін (шын мәнінде қалыпты) жасанды интеллект маманы тікелей «оқып», қол қоюы мүмкін. Сол сияқты, патологиялық слайдтарды талдау (мысалы, биопсиядағы қатерлі ісік жасушаларын анықтау) бастапқы скрининг үшін дербес жүргізілуі мүмкін, бұл зертханалық нәтижелерді айтарлықтай жылдамдатады.

• Дәрілік заттарды ашу және клиникалық сынақтар: Жасанды интеллект тек дәрілік молекулаларды ғана емес, сонымен қатар сынақтар үшін синтетикалық пациенттер деректерін жасайды немесе сынаққа оңтайлы кандидаттарды табады. Ол нақты сынақтар алдында нұсқаларды тарылту үшін виртуалды сынақтарды (пациенттердің қалай әрекет ететінін модельдей отырып) автоматты түрде жүргізуі мүмкін. Бұл дәрі-дәрмектерді адамдар басқаратын эксперименттерді азайту арқылы нарыққа тезірек шығаруға мүмкіндік береді.

Жасанды интеллект дәрігерінің адам дәрігерін толығымен алмастыруы туралы көзқарас әріптесі . Күрделі диагноз көбінесе пациенттердің мәнмәтінін түсіну үшін интуицияны, этика мен әңгімелерді қажет етеді - адам дәрігерлері ерекшеленетін салалар. Дегенмен, жасанды интеллект күнделікті жұмыс жүктемесінің 80%-ын: қағазбастылықты, қарапайым жағдайларды, бақылауды және т.б. орындай алады, бұл адам дәрігерлеріне күрделі 20%-ға және пациенттермен қарым-қатынасқа назар аударуға мүмкіндік береді.

Айтарлықтай кедергілер бар: денсаулық сақтау саласындағы автономды жасанды интеллектке арналған реттеуші органдардың бекітуі қатаң (тиісті түрде). Жасанды интеллект жүйелері кең клиникалық валидацияны қажет етеді. Біз біртіндеп қабылдауды көруіміз мүмкін – мысалы, жасанды интеллектке дәрігерлер жоқ, қызмет көрсетілмейтін аудандарда өздігінен диагноз қоюға немесе емдеуге рұқсат етіледі, бұл денсаулық сақтауға қолжетімділікті кеңейту тәсілі ретінде (2030 жылға қарай қаладағы дәрігерден мерзімді телебақылаумен жұмыс істейтін шалғай ауылдағы «жасанды интеллект клиникасын» елестетіп көріңіз).

Этикалық мәселелер маңызды рөл атқарады. Есеп беру (егер автономды жасанды интеллект диагноз қоюда қателессе, кім жауапты?), хабардар келісім (пациенттер жасанды интеллекттің олардың күтіміне қатысатынын білуі керек) және теңдікті қамтамасыз ету (жасанды интеллект барлық халық үшін жақсы жұмыс істейді, бейтараптықтан аулақ болады) - бұл мәселелерді шешу қиын. Егер бұл мәселелер шешілсе, 2030 жылдардың ортасына қарай генеративті жасанды интеллект денсаулық сақтау саласының құрылымына еніп, көптеген міндеттерді орындай алады, бұл адами қызмет көрсетушілерді босатады және қазіргі уақытта қолжетімділігі шектеулі пациенттерге қол жеткізуі мүмкін.

Қорытындылай келе, 2035 жылға қарай денсаулық сақтау саласы жасанды интеллекттің терең интеграциялануын, бірақ көбінесе оның астында немесе қолдаушы рөлдерде болуын күтеді. Біз жасанды интеллекттің өз бетінше көп нәрсе істейтініне – сканерлеуді оқитынына, өмірлік маңызды көрсеткіштерді бақылайтынына, жоспарлар жасайтынына – бірақ маңызды шешімдер қабылдау үшін әлі де адами бақылаудың қауіпсіздік желісі бар екеніне сенеміз. Нәтижесінде, жасанды интеллект ауыр жұмысты өзі атқаратын, ал адамдар эмпатия мен түпкілікті шешім қабылдайтын тиімдірек, жауапты денсаулық сақтау жүйесі пайда болуы мүмкін.

Білім берудегі генеративті жасанды интеллект

Білім беру - жасанды интеллектпен жұмыс істейтін репетиторлық боттардан бастап автоматтандырылған бағалау және мазмұн жасау сияқты генеративті жасанды интеллект толқындарын тудыратын тағы бір сала. Оқыту мен оқу генеративті модельдердің күшті жақтары болып табылатын коммуникация мен шығармашылықты қамтиды. Бірақ мұғалімнің бақылауынсыз жасанды интеллектке білім беруге сенуге бола ма?

Ағымдағы мүмкіндіктер (2025): Бірлескен репетиторлар мен контент генераторлары

жеке мұғалім ретінде емес, қосымша құрал ретінде қолданылуда

• Жасанды интеллект бойынша репетиторлық көмекшілер: Khan Academy-дің «Khanmigo» (GPT-4 негізінде) немесе әртүрлі тіл үйрену қолданбалары сияқты құралдар жеке репетиторды немесе әңгімелесуші серіктесті модельдеу үшін жасанды интеллектті пайдаланады. Оқушылар табиғи тілде сұрақтар қойып, жауаптар немесе түсініктемелер ала алады. Жасанды интеллект үй тапсырмаларына кеңестер бере алады, ұғымдарды әртүрлі жолдармен түсіндіре алады немесе тіпті интерактивті тарих сабағында тарихи тұлға ретінде рөлдік ойын ойнай алады. Дегенмен, бұл жасанды интеллект бойынша репетиторлар әдетте бақылаумен пайдаланылады; мұғалімдер немесе қолданбаны басқарушылар көбінесе диалогтарды бақылайды немесе жасанды интеллект талқылай алатын нәрселерге шектеу қояды (дұрыс емес ақпараттан немесе орынсыз мазмұннан аулақ болу үшін).

• Мұғалімдерге арналған контент жасау: Генеративтік жасанды интеллект мұғалімдерге викториналық сұрақтар, оқылған материалдардың қысқаша мазмұны, сабақ жоспарының құрылымдары және т.б. жасау арқылы көмектеседі. Мұғалім жасанды интеллекттен: «Квадрат теңдеулер бойынша жауаптары бар 5 жаттығу есебін шығарыңыз» деп сұрауы мүмкін, бұл дайындыққа уақытты үнемдейді. Бұл мазмұнды дербес жасау, бірақ мұғалім әдетте нәтиженің дәлдігі мен оқу бағдарламасына сәйкестігін тексереді. Сондықтан бұл толық тәуелсіздіктен гөрі еңбекті үнемдейтін құрал.

• Бағалау және кері байланыс: Жасанды интеллект бірнеше жауап нұсқасын таңдау арқылы емтихандарды автоматты түрде бағалай алады (мұнда жаңалық жоқ) және қысқа жауаптарды немесе эсселерді бағалауды барған сайын күшейте түседі. Кейбір мектеп жүйелері жазбаша жауаптарды бағалау және оқушыларға кері байланыс беру үшін жасанды интеллектті пайдаланады (мысалы, грамматикалық түзетулер, дәлелді кеңейту бойынша ұсыныстар). Өздігінен генеративтік тапсырма болмаса да, жаңа жасанды интеллект тіпті жасай , жақсарту қажет салаларды белгілейді. Мұғалімдер көбінесе нюанстарға қатысты алаңдаушылықтарға байланысты жасанды интеллектпен бағаланған эсселерді осы кезеңде қайта тексереді.

• Бейімделгіш оқыту жүйелері: Бұл оқушылардың үлгеріміне байланысты материалдың қиындығын немесе стилін реттейтін платформалар. Генеративтік жасанды интеллект оқушының қажеттіліктеріне бейімделген жаңа мәселелерді немесе мысалдарды тез арада жасау арқылы мұны жақсартады. Мысалы, егер оқушы тұжырымдамамен күресіп жатса, жасанды интеллект сол тұжырымдамаға бағытталған басқа аналогия немесе жаттығу сұрағын тудыруы мүмкін. Бұл біршама автономды, бірақ педагогтар әзірлеген жүйе шеңберінде.

• Студенттердің оқу үшін пайдалануы: Студенттердің өздері оқуға көмектесу үшін ChatGPT сияқты құралдарды пайдаланады – түсініктемелер, аудармалар сұрайды немесе тіпті эссе жобасы бойынша кері байланыс алу үшін жасанды интеллектті пайдаланады («кіріспе абзацымды жақсарту»). Бұл өзін-өзі басқарады және мұғалімнің білімінсіз болуы мүмкін. Бұл жағдайда жасанды интеллект сұраныс бойынша репетитор немесе корректор ретінде әрекет етеді. Қиындық - студенттердің оны тек жауап алу үшін емес, оқу үшін пайдалануын қамтамасыз ету (академиялық тұтастық).

2025 жылғы жағдай бойынша білім берудегі жасанды интеллекттің қуатты екені анық, бірақ әдетте оның үлестерін басқаратын адами тәрбиешімен жұмыс істейді. Түсінікті ескерту бар: біз жасанды интеллектке дұрыс емес ақпарат беретініне немесе оқушылардың сезімтал өзара әрекеттесуін бос орынға шешетініне сенгіміз келмейді. Мұғалімдер жасанды интеллект бойынша тәлімгерлерді оқушыларға көбірек тәжірибе бере алатын және күнделікті сұрақтарға дереу жауап бере алатын пайдалы көмекшілер ретінде қарастырады, бұл мұғалімдерге тереңірек тәлімгерлікке назар аударуға мүмкіндік береді.

2030-2035 жылдарға арналған болжам: Жекешелендірілген жасанды интеллект репетиторлары және автоматтандырылған оқыту көмекшілері

Алдағы онжылдықта біз генеративті жасанды интеллект жекелендірілген және дербес оқу тәжірибесін , ал мұғалімдердің рөлі өзгереді:

• Әрбір оқушыға арналған жасанды интеллект бойынша жеке репетиторлар: 2030 жылға қарай (Khan Academy-дің Сал Хан сияқты сарапшылары бөліскен) әрбір оқушының көп жағынан адам репетиторы сияқты тиімді жасанды интеллект бойынша репетиторға қол жеткізуі мүмкін деген болжам бар ( бұл жасанды интеллект бойынша репетитор адамдарды 10 есе ақылды ете алады, дейді оны жасаушы ). Бұл жасанды интеллект бойынша репетиторлар тәулік бойы қолжетімді болады, оқушының оқу тарихын жақсы біледі және оқыту стилін соған сәйкес бейімдейді. Мысалы, егер оқушы алгебра тұжырымдамасымен күресетін көрнекі оқушы болса, жасанды интеллект көмектесу үшін көрнекі түсіндірме немесе интерактивті модельдеуді динамикалық түрде жасай алады. Жасанды интеллект оқушының уақыт өте келе ілгерілеуін бақылай алатындықтан, ол келесіде қай тақырыпты қайталау керектігін немесе жаңа дағдыға қашан көшу керектігін өз бетінше шеше алады – сабақ жоспарын микро мағынада тиімді басқара алады.

• Мұғалімдердің күнделікті тапсырмалар бойынша жүктемесін азайту: Бағалау, жұмыс парақтарын жасау, сабақ материалдарын жобалау – бұл тапсырмалар 2030 жылға қарай толығымен дерлік жасанды интеллектке жүктелуі мүмкін. Жасанды интеллект сабақ үшін бір апталық үй тапсырмасын дайындай алады, өткен аптадағы барлық тапсырмаларды (тіпті ашық тапсырмаларды да) кері байланыспен бағалай алады және мұғалімге қай оқушыларға қандай тақырыптар бойынша қосымша көмек қажет болуы мүмкін екенін көрсете алады. Бұл мұғалімнің минималды қатысуымен, жасанды интеллекттің бағаларының әділ екеніне көз жеткізу үшін бір шолу жасау арқылы мүмкін болуы мүмкін.

• Автономды бейімделгіш оқыту платформалары: Біз белгілі бір пәндер бойынша толығымен жасанды интеллектке негізделген курстарды көруіміз мүмкін. Жасанды интеллект агенті материалды енгізетін, мысалдар келтіретін, сұрақтарға жауап беретін және оқушыға байланысты қарқынын реттейтін адам нұсқаушысы жоқ онлайн курсты елестетіп көріңіз. Студенттің тәжірибесі олар үшін ерекше болуы мүмкін, нақты уақыт режимінде жасалады. Кейбір корпоративтік оқыту және ересектерге арналған оқыту осы модельге тезірек көшуі мүмкін, мұнда 2035 жылға қарай қызметкер «Мен кеңейтілген Excel макростарын үйренгім келеді» деп айта алады, ал жасанды интеллект бойынша тәлімгер оларға жаттығулар жасауды және олардың шешімдерін бағалауды қоса алғанда, жекелендірілген оқу бағдарламасы арқылы адам нұсқаушысысыз сабақ береді.

• Сыныптағы жасанды интеллект көмекшілері: Физикалық немесе виртуалды сыныптарда жасанды интеллект сабақтағы талқылауларды тыңдап, мұғалімге жедел көмектесе алады (мысалы, құлаққап арқылы сыбырлап ұсыныстар жасай алады: «Бірнеше оқушы бұл тұжырымдаманы түсінбей қалған сияқты, мүмкін тағы бір мысал келтірер»). Сондай-ақ, ол онлайн сабақ форумдарын модерациялай алады, оқушылар қойған қарапайым сұрақтарға («Тапсырма қашан тапсырылады?» немесе тіпті дәріс тақырыбын түсіндіре алады), сондықтан мұғалім электрондық пошталармен бомбаланбайды. 2035 жылға қарай, адам мұғалімі жоғары деңгейдегі басшылық пен мотивациялық аспектілерге назар аударған кезде, бөлмеде жасанды интеллект бойынша бірлескен мұғалімнің болуы стандартты болуы мүмкін.

• Білім беруге жаһандық қолжетімділік: Автономды жасанды интеллект бойынша репетиторлар мұғалімдер жетіспейтін аймақтардағы оқушыларды оқытуға көмектесе алады. Жасанды интеллект бойынша репетиторы бар планшет білімі шектеулі оқушылар үшін негізгі оқытушы ретінде қызмет ете алады, бұл сауаттылық пен математиканың негізгі пәндерін қамтиды. 2035 жылға қарай бұл ең тиімді пайдаланудың бірі болуы мүмкін – адам мұғалімдері жоқ жерлерде жасанды интеллектті пайдалану олқылықтарды жою. Дегенмен, әртүрлі жағдайларда жасанды интеллект бойынша білім берудің сапасы мен мәдени сәйкестігін қамтамасыз ету өте маңызды болады.

Жасанды интеллект мұғалімдерді алмастыра ма? Толықтай алғанда бұл екіталай. Оқыту мазмұнды жеткізуден де көп нәрсе – ол тәлімгерлік, шабыттандыру, әлеуметтік-эмоционалдық қолдау. Жасанды интеллект үшін бұл адами элементтерді қайталау қиын. Бірақ Жасанды интеллект екінші мұғалімге немесе тіпті білім беру үшін бірінші мұғалімге айналуы мүмкін, бұл адами педагогтарға адамдардың ең жақсы істейтін нәрсесіне: эмпатияға, ынталандыруға және сыни ойлауды дамытуға назар аударуға мүмкіндік береді.

Басқаруды қажет ететін мәселелер бар: жасанды интеллекттің дәл ақпарат беруін қамтамасыз ету (жалған фактілердің білім беру галлюцинацияларының болмауы), білім беру мазмұнындағы бейтараптықты болдырмау, оқушылардың деректерінің құпиялылығын сақтау және оқушылардың қызығушылығын арттыру (жасанды интеллект тек дұрыс емес, ынталандырушы болуы керек). Біз жасанды интеллект білім беру жүйелерінің – оқулықтар сияқты – стандарттарға сәйкес келетініне көз жеткізу үшін аккредитациядан немесе сертификаттаудан өтуін көретін шығармыз.

Тағы бір қиындық - шамадан тыс сенім арту: егер жасанды интеллект бойынша репетитор жауаптарды тым оңай берсе, оқушылар табандылықты немесе мәселелерді шешуді үйренбеуі мүмкін. Мұны азайту үшін болашақ жасанды интеллект бойынша репетиторлар кейде оқушылардың қиналуына мүмкіндік беретіндей етіп (адам репетиторы сияқты) немесе оларды шешімдерді ұсынбай, кеңестермен мәселелерді шешуге шақыратындай етіп жасалуы мүмкін.

2035 жылға қарай сынып өзгеруі мүмкін: әрбір оқушыға жасанды интеллектке қосылған құрылғы өз қарқынымен бағыттайды, ал мұғалім топтық іс-шараларды ұйымдастырады және адами түсінік береді. Білім беру тиімдірек және бейімделген болуы мүмкін. Әрбір оқушы қажет болған кезде қажетті көмекті алады – бұл ауқымды нағыз «жеке тәлімгерлік» тәжірибесі. Тәуекел адами байланысын жоғалту немесе жасанды интеллектті дұрыс пайдаланбау (мысалы, оқушылардың жасанды интеллект арқылы алдауы) болып табылады. Бірақ тұтастай алғанда, егер жақсы басқарылса, генеративті жасанды интеллект оқушының білім алу жолында әрқашан қолжетімді, білімді серік бола отырып, оқуды демократияландыруға және жақсартуға мүмкіндік береді.

Логистика және жеткізу тізбегіндегі генеративтік жасанды интеллект

Логистика – тауарларды тасымалдау және жеткізу тізбегін басқару өнері мен ғылымы – «генеративті» жасанды интеллект үшін дәстүрлі сала болып көрінбеуі мүмкін, бірақ бұл салада шығармашылық мәселелерді шешу және жоспарлау маңызды рөл атқарады. Генеративті жасанды интеллект сценарийлерді модельдеу, жоспарларды оңтайландыру және тіпті роботтық жүйелерді басқару арқылы көмектесе алады. Логистикадағы мақсат – тиімділік пен шығындарды үнемдеу, бұл деректерді талдау және шешімдер ұсынудағы жасанды интеллекттің күшті жақтарымен жақсы үйлеседі. Сонымен, жасанды интеллект жеткізу тізбектері мен логистикалық операцияларды басқаруда қаншалықты автономды бола алады?

Ағымдағы мүмкіндіктер (2025): Адами бақылаумен оңтайландыру және жетілдіру

Бүгінгі таңда жасанды интеллект (кейбір генеративті тәсілдерді қоса алғанда) логистикада негізінен шешім қабылдауды қолдау құралы :

• Маршрутты оңтайландыру: UPS және FedEx сияқты компаниялар жеткізу бағыттарын оңтайландыру үшін жасанды интеллект алгоритмдерін қазірдің өзінде пайдаланады – бұл жүргізушілердің ең тиімді жолды таңдауын қамтамасыз етеді. Дәстүрлі түрде бұл операцияларды зерттеу алгоритмдері болды, бірақ қазір генеративті тәсілдер әртүрлі жағдайларда (жол қозғалысы, ауа райы) балама маршруттау стратегияларын зерттеуге көмектесе алады. Жасанды интеллект бағыттарды ұсынса, адами диспетчерлер немесе менеджерлер параметрлерді (мысалы, басымдықтар) орнатады және қажет болған жағдайда оларды қайта анықтай алады.

• Жүк және кеңістікті жоспарлау: Жүк көліктері немесе контейнерлерді орау үшін жасанды интеллект оңтайлы жүктеме жоспарларын жасай алады (қай қорап қайда барады). Генеративті жасанды интеллект кеңістікті пайдалануды барынша арттыру үшін бірнеше орау конфигурацияларын жасай алады, негізінен адамдар таңдай алатын шешімдерді «жасайды». Бұл зерттеуде атап өтілді, онда АҚШ-та жүк көліктері көбінесе 30% бос жүретіні және жасанды интеллект көмегімен жақсы жоспарлау бұл қалдықтарды азайта алатыны атап өтілді ( Логистикадағы жасанды интеллектті пайдаланудың ең жақсы жағдайлары ). Бұл жасанды интеллект арқылы жасалған жүктеме жоспарлары отын шығындары мен шығарындыларды азайтуға бағытталған, ал кейбір қоймаларда олар қолмен минималды өзгертулермен орындалады.

• Сұранысты болжау және қорларды басқару: Жасанды интеллект модельдері өнімге деген сұранысты болжай алады және қорларды қайта толтыру жоспарларын жасай алады. Генеративті модель әртүрлі сұраныс сценарийлерін модельдеуі мүмкін (мысалы, жасанды интеллект алдағы мерекеге байланысты сұраныстың күрт өсуін «елестете» алады) және соған сәйкес қорларды жоспарлауы мүмкін. Бұл жеткізу тізбегі менеджерлеріне дайындалуға көмектеседі. Қазіргі уақытта жасанды интеллект болжамдар мен ұсыныстар береді, бірақ әдетте өндіріс деңгейлері немесе тапсырыс беру бойынша соңғы шешімді адамдар қабылдайды.

• Тәуекелдерді бағалау: Әлемдік жеткізу тізбегі үзілістерге тап болады (табиғи апаттар, порттағы кідірістер, саяси мәселелер). Жасанды интеллект жүйелері қазір көкжиекте болатын тәуекелдерді анықтау үшін жаңалықтар мен деректерді талдайды. Мысалы, бір логистикалық фирма интернетті сканерлеу және қауіпті көлік дәліздерін (мысалы, жақындап келе жатқан дауыл немесе тәртіпсіздіктерге байланысты қиындықтар туындауы мүмкін аймақтарды) белгілеу үшін жасанды интеллект буынын пайдаланады ( логистикадағы жасанды интеллектті пайдаланудың негізгі жағдайлары ). Бұл ақпаратпен жоспарлаушылар жүктерді ақаулы жерлер бойынша автоматты түрде қайта бағыттай алады. Кейбір жағдайларда жасанды интеллект бағытты өзгертуді немесе көлік түрін өзгертуді автоматты түрде ұсынуы мүмкін, содан кейін адамдар оны мақұлдайды.

• Қоймаларды автоматтандыру: Көптеген қоймалар жартылай автоматтандырылған, жинау және орау үшін роботтармен жабдықталған. Генеративті жасанды интеллект оңтайлы ағын үшін тапсырмаларды роботтар мен адамдарға динамикалық түрде бөле алады. Мысалы, жасанды интеллект тапсырыстарға негізделген робот жинаушылар үшін жұмыс кезегін әр таңертең жасай алады. Бұл көбінесе толығымен автономды түрде орындалады, менеджерлер тек KPI-ді бақылайды - егер тапсырыстар күтпеген жерден күрт өссе, жасанды интеллект операцияларды өздігінен реттейді.

• Автопаркті басқару: Жасанды интеллект көлік құралдарына техникалық қызмет көрсету кестесін жасауға көмектеседі, бұл үлгілерді талдау және тоқтап қалу уақытын азайтатын оңтайлы техникалық қызмет көрсету кестелерін жасау арқылы жүзеге асырылады. Сондай-ақ, ол сапарларды азайту үшін жөнелтімдерді топтастыра алады. Бұл шешімдерді жасанды интеллект бағдарламалық жасақтамасы қызмет көрсету талаптарына сай болған жағдайда автоматты түрде қабылдай алады.

Жалпы алғанда, 2025 жылға қарай адамдар мақсаттарды белгілейді (мысалы, «шығындарды азайту, бірақ 2 күндік жеткізуді қамтамасыз ету»), ал жасанды интеллект соған жету үшін шешімдер немесе кестелер жасайды. Жүйелер ерекше бірдеңе болғанша араласусыз күнделікті жұмыс істей алады. Логистиканың көп бөлігі қайталанатын шешімдерді қамтиды (бұл жөнелту қашан кетуі керек? Бұл тапсырысты қай қоймадан орындау керек?), оларды жасанды интеллект үнемі қабылдауды үйрене алады. Компаниялар біртіндеп жасанды интеллектке осы микрошешімдерді өңдеуге сеніп, тек ерекше жағдайлар орын алған кезде ғана менеджерлерге хабарлауда.

2030-2035 жылдарға арналған болжам: Өзін-өзі басқаратын жеткізу тізбектері

Алдағы онжылдықта біз жасанды интеллекттің көмегімен логистикада автономды үйлестіруді

• Автономды көліктер мен дрондар: Өздігінен жүретін жүк көліктері мен жеткізу дрондары, кеңірек жасанды интеллект/робототехника тақырыбы болғанымен, логистикаға тікелей әсер етеді. 2030 жылға қарай, егер реттеушілік және техникалық қиындықтар шешілсе, бізде тас жолдарда жүк көліктерін үнемі жүргізетін жасанды интеллект немесе қалаларда соңғы мильдегі жеткізуді жүзеге асыратын дрондар болуы мүмкін. Бұл жасанды интеллект адамдар жүргізушілерінсіз нақты уақыт режимінде шешімдер қабылдайды (маршрутты өзгерту, кедергілерді болдырмау). Генеративтік бұрыш - бұл көлік жасанды интеллектінің кең ауқымды деректер мен модельдеулерден қалай үйренетінінде, сансыз сценарийлер бойынша тиімді түрде «жаттығуда». Толық автономды автопарк тәулік бойы жұмыс істей алады, адамдар тек қашықтан бақылайды. Бұл логистикалық операциялардан үлкен адами элементті (жүргізушілерді) алып тастайды, бұл автономияны айтарлықтай арттырады.

• Өзін-өзі қалпына келтіретін жеткізу тізбегі: Генеративті жасанды интеллект жеткізу тізбегінің сценарийлерін үнемі модельдеу және төтенше жағдайлар жоспарларын дайындау үшін пайдаланылатын болады. 2035 жылға қарай жасанды интеллект жеткізуші зауыттың жабылғанын автоматты түрде анықтап (жаңалықтар немесе деректер ағындары арқылы), содан кейін дереу модельдеу кезінде тексерген балама жеткізушілерге ауыстыруы мүмкін. Бұл жеткізу тізбегі жасанды интеллект бастаманы қолға алған кезде үзілістерден «айығатынын» білдіреді. Адами менеджерлер айналып өту шешімін бастағандар емес, жасанды интеллекттің не істегені туралы хабардар болады.

• Толық қорды оңтайландыру: Жасанды интеллект қоймалар мен дүкендердің бүкіл желісіндегі қорды дербес басқара алады. Ол қорды қашан және қайда жылжыту керектігін шешеді (мүмкін, бұл үшін роботтарды немесе автоматтандырылған көліктерді пайдаланады), әр жерде жеткілікті қорды сақтайды. Жасанды интеллект негізінен жеткізу тізбегін басқару мұнарасын басқарады: барлық ағындарды көріп, нақты уақыт режимінде түзетулер енгізеді. 2035 жылға қарай «өзін-өзі басқаратын» жеткізу тізбегі идеясы жүйенің күн сайын ең жақсы тарату жоспарын анықтайтынын, өнімдерге тапсырыс беретінін, зауыт жұмысын жоспарлайтынын және тасымалдауды өз бетінше ұйымдастыратынын білдіруі мүмкін. Адамдар жалпы стратегияны бақылап, жасанды интеллекттің қазіргі түсінігінен тыс ерекшеліктерді өңдейді.

• Логистикадағы генеративті дизайн: Біз жасанды интеллекттің жаңа жеткізу тізбегі желілерін жобалап жатқанын көре аламыз. Мысалы, компания жаңа аймаққа кеңейеді делік; жасанды интеллект деректер берілген аймақ үшін оңтайлы қойма орындарын, көлік байланыстарын және қор саясатын жасай алады - бұл бүгінде кеңесшілер мен аналитиктер жасайтын нәрсе. 2030 жылға қарай компаниялар жеткізу тізбегін жобалауды таңдау үшін жасанды интеллект ұсыныстарына сүйенуі мүмкін, оның факторларды тезірек өлшейтініне және адамдар жіберіп алатын шығармашылық шешімдерді (мысалы, айқын емес тарату орталықтары) табатынына сенуі мүмкін.

• Өндіріспен интеграция (4.0 саласы): Логистика жалғыз емес; ол өндіріспен байланысты. Болашақ зауыттарында генеративті жасанды интеллект өндірісті жоспарлайтын, шикізатты уақытында тапсырыс беретін, содан кейін логистикалық желіге өнімдерді дереу жеткізуді тапсыратын болуы мүмкін. Бұл интеграцияланған жасанды интеллект жалпы алғанда адами жоспарлаудың аз болуын білдіруі мүмкін – өндірістен жеткізуге дейінгі үздіксіз тізбек шығындарды, жылдамдықты және тұрақтылықты оңтайландыратын алгоритмдермен басқарылады. Қазірдің өзінде, 2025 жылға қарай жоғары өнімді жеткізу тізбектері деректерге негізделген; 2035 жылға қарай олар негізінен жасанды интеллектке негізделген болуы мүмкін.

• Логистикадағы динамикалық тұтынушыларға қызмет көрсету: Тұтынушыларға қызмет көрсетудің жасанды интеллектіне негізделген жеткізу тізбегіндегі жасанды интеллект тұтынушылармен немесе клиенттермен тікелей өзара әрекеттесуі мүмкін. Мысалы, егер ірі клиент өзінің жаппай тапсырысын соңғы сәтте өзгерткісі келсе, жасанды интеллект агенті адам менеджерін күтпей-ақ мүмкін болатын баламаларды келіссөздер жүргізе алады («Біз қазір жартысын, келесі аптада шектеулерге байланысты жартысын жеткізе аламыз» сияқты). Бұл генеративтік жасанды интеллекттің екі жағын да (тұтынушының қажеттілігі мен операциялық қуаты) түсінуін және клиенттерді қанағаттандыра отырып, операцияларды үздіксіз жүргізуге мүмкіндік беретін шешімдер қабылдауды қамтиды.

Күтілетін пайда - тиімдірек , тұрақты және жауапты логистикалық жүйе. Компаниялар үлкен үнемдеуді болжайды - McKinsey жасанды интеллектке негізделген жеткізу тізбегін оңтайландыру шығындарды айтарлықтай қысқартып, қызмет көрсету деңгейін жақсарта алады, бұл салалар бойынша триллиондаған құнды қосады деп есептеді ( 2023 жылы жасанды интеллекттің жағдайы: генеративті жасанды интеллекттің серпінді жылы | McKinsey ).

Дегенмен, бақылауды жасанды интеллектке көбірек беру тәуекелдерді де тудырады, мысалы, жасанды интеллект логикасы ақаулы болған жағдайда каскадты қателіктер (мысалы, модельдеу қателігіне байланысты компанияны байқаусызда қордан шығаратын жасанды интеллект жеткізу тізбегінің атақты сценарийі). «Үлкен шешімдер қабылдау үшін адам циклде» немесе кем дегенде адамның жылдам бақылауына мүмкіндік беретін басқару тақталары сияқты қорғаныс шаралары 2035 жылға дейін сақталуы мүмкін. Уақыт өте келе, жасанды интеллект шешімдері дәлелденген сайын, адамдар шегінуге бейім болады.

Бір қызығы, тиімділікті оңтайландыру арқылы жасанды интеллект кейде адамның қалауына немесе дәстүрлі тәжірибелерге қайшы келетін таңдаулар жасауы мүмкін. Мысалы, таза оңтайландыру өте аз қорларға әкелуі мүмкін, бұл тиімді, бірақ қауіпті болып көрінуі мүмкін. 2030 жылы жеткізу тізбегінің мамандары өздерінің интуицияларын түзетуге мәжбүр болуы мүмкін, себебі жасанды интеллект үлкен деректерді өңдеп, өзінің ерекше стратегиясының шынымен жақсырақ жұмыс істейтінін көрсетуі мүмкін.

физикалық шектеулер ескеруіміз керек , сондықтан мұндағы революция мүлдем жаңа физикалық шындыққа емес, ақылды жоспарлау мен активтерді пайдалану туралы. Бірақ тіпті осы шектеулердің ішінде де генеративті жасанды интеллекттің шығармашылық шешімдері мен үздіксіз оңтайландыру тауарлардың әлем бойынша қозғалысын минималды қолмен жоспарлау арқылы айтарлықтай жақсарта алады.

Қысқаша айтқанда, логистика 2035 жылға қарай жақсы жұмыс істейтін автоматтандырылған машина сияқты жұмыс істей алады: тауарлардың тиімді ағыны, бағыттардың нақты уақыт режимінде бұзушылықтарға бейімделуі, қоймалардың роботтармен өзін-өзі басқаруы және бүкіл жүйенің деректерден үздіксіз үйренуі және жетілдірілуі – мұның бәрі операцияның миы ретінде әрекет ететін генеративті жасанды интеллектпен басқарылады.

Қаржы және бизнес саласындағы генеративтік жасанды интеллект

Қаржы саласы ақпаратпен – есептермен, талдаумен, тұтынушылармен байланыспен – көп айналысады, бұл оны жасанды интеллект үшін құнарлы ортаға айналдырады. Банк ісінен бастап инвестициялық басқару мен сақтандыруға дейін ұйымдар автоматтандыру және түсініктерді қалыптастыру үшін жасанды интеллектті зерттеп жатыр. Сұрақ туындайды, бұл салада дәлдік пен сенімділіктің маңыздылығын ескере отырып, жасанды интеллект қандай қаржылық міндеттерді адамның бақылауынсыз сенімді түрде шеше алады?

Ағымдағы мүмкіндіктер (2025): Автоматтандырылған есептер және шешім қабылдауды қолдау

Бүгінгі таңда генеративті жасанды интеллект қаржыға бірнеше жолмен үлес қосуда, көбінесе адамның бақылауымен:

• Есептерді жасау: Банктер мен қаржы фирмалары көптеген есептер шығарады – табыс қорытындылары, нарықтық түсініктемелер, портфолио талдауы және т.б. Жасанды интеллект бұларды жасау үшін қазірдің өзінде қолданылады. Мысалы, Bloomberg компаниясы жаңалықтарды жіктеу және терминалды пайдаланушыларға арналған сұрақ-жауап сияқты тапсырмаларды орындауға көмектесу үшін қаржылық деректер бойынша оқытылған үлкен тілдік модель BloombergGPT Жалпы жасанды интеллект қаржыландыруға келеді ). Оның негізгі қолданылуы адамдарға ақпарат табуға көмектесу болғанымен, ол жасанды интеллекттің өсіп келе жатқан рөлін көрсетеді. Automated Insights (AP бірге жұмыс істеген компания) сонымен қатар қаржылық мақалалар шығарады. Көптеген инвестициялық ақпараттық бюллетеньдер күнделікті нарықтық қозғалыстарды немесе экономикалық көрсеткіштерді қорытындылау үшін жасанды интеллектті пайдаланады. Әдетте, адамдар клиенттерге жібермес бұрын оларды қарап шығады, бірақ бұл нөлден жазудың орнына тез өңдеу.

• Клиенттермен байланыс: Бөлшек сауда банкингінде жасанды интеллект чатботтары тұтынушылардың шот қалдықтары, транзакциялар немесе өнім туралы ақпарат (клиенттерге қызмет көрсету саласына біріктіру) туралы сұрауларын өңдейді. Сондай-ақ, жасанды интеллект жеке қаржылық кеңес хаттарын немесе ескертулерді жасай алады. Мысалы, жасанды интеллект тұтынушының комиссиялардан үнемдей алатынын анықтап, басқа шот түріне ауысуды ұсынатын хабарламаны автоматты түрде жазуы мүмкін, содан кейін ол адамның минималды араласуымен жіберіледі. Жекелендірілген коммуникацияның бұл түрі қаржы саласындағы жасанды интеллекттің қазіргі қолданылуы болып табылады.

• Алаяқтықты анықтау және ескертулер: Генеративті жасанды интеллект алаяқтық жүйелері анықтаған ауытқулар үшін әңгімелер немесе түсіндірмелер жасауға көмектеседі. Мысалы, егер күдікті әрекет белгіленсе, жасанды интеллект тұтынушыға түсініктеме хабарламасын («Біз жаңа құрылғыдан кіруді байқадық...») немесе талдаушыларға есеп жасай алады. Анықтау автоматтандырылған (жасанды интеллект/ML аномалиясын анықтауды пайдалану арқылы) және байланыс барған сайын автоматтандырылуда, дегенмен соңғы әрекеттер (тіркелгіні бұғаттау) көбінесе адами тексеруден өтеді.

• Қаржылық кеңес беру (шектеулі): Кейбір робо-кеңесшілер (автоматтандырылған инвестициялық платформалар) адам кеңесшілері жоқ портфельдерді басқару үшін алгоритмдерді (міндетті түрде генеративті жасанды интеллект емес) пайдаланады. Генеративті жасанды интеллект, мысалы, белгілі бір саудалардың неліктен жасалғаны туралы түсініктеме беру немесе клиентке бейімделген портфельдің өнімділігі туралы қысқаша ақпарат беру арқылы енеді. Дегенмен, таза қаржылық кеңес беру (мысалы, күрделі қаржылық жоспарлау) әлі де негізінен адами немесе ережеге негізделген алгоритмдік болып табылады; бақылаусыз еркін формадағы генеративті кеңес қате болған жағдайда жауапкершілікке байланысты қауіпті.

• Тәуекелдерді бағалау және сақтандыру: Сақтандыру компаниялары жасанды интеллектті тәуекелдерді бағалау туралы есептерді немесе тіпті полис құжаттарының жобаларын автоматты түрде жазу үшін сынақтан өткізуде. Мысалы, мүлік туралы деректер берілгенде, жасанды интеллект сақтандыру полисінің жобасын немесе тәуекел факторларын сипаттайтын сақтандырушының есебін жасай алады. Қазіргі уақытта адамдар бұл нәтижелерді қарастырады, себебі келісімшарттағы кез келген қате қымбатқа түсуі мүмкін.

• Деректерді талдау және түсініктер: Жасанды интеллект қаржылық есептерді немесе жаңалықтарды қарап шығып, қорытынды жасай алады. Сарапшылар 100 беттік жылдық есепті негізгі мәселелерге бірден қорытындылай алатын немесе кіріс туралы есеп стенограммасынан негізгі қорытындыларды шығара алатын құралдарды пайдаланады. Бұл қорытындылар уақытты үнемдейді және шешім қабылдауда тікелей пайдаланылуы немесе басқаларға берілуі мүмкін, бірақ ақылды аналитиктер маңызды мәліметтерді қайта тексереді.

Негізінде, қаржы саласындағы қазіргі жасанды интеллект адамдар жетілдіретін мазмұн жасай отырып, талмайтын талдаушы/жазушы ретінде әрекет етеді . Толықтай автономды пайдалану көбінесе деректерге негізделген жаңалықтар (субъективті пікір қажет емес) немесе тұтынушыларға қызмет көрсету жауаптары сияқты нақты анықталған салаларда жүзеге асырылады. Ақшаға қатысты шешімдерді (мысалы, қаражатты жылжыту, алдын ала белгіленген алгоритмдерден тыс сауда жасау) жасанды интеллектке тікелей сеніп тапсыру өте сирек кездеседі, себебі бұл жоғары тәуекелдер мен реттеуші органдардың мұқият тексеруіне байланысты.

2030-2035 жылдарға арналған болжам: Жасанды интеллект аналитиктері және автономды қаржы операциялары

Болашаққа көз жүгіртсек, 2035 жылға қарай генеративті жасанды интеллект қаржылық операцияларға терең еніп, көптеген тапсырмаларды өздігінен шешуі мүмкін:

• Жасанды интеллект қаржылық талдаушылары: Біз компаниялар мен нарықтарды талдай алатын және адам капиталын зерттеу талдаушысы деңгейінде ұсыныстар немесе есептер шығара алатын жасанды интеллект жүйелерін көруіміз мүмкін. 2030 жылға қарай жасанды интеллект компанияның барлық қаржылық құжаттарын оқып, салалық деректермен салыстырып, инвестициялық ұсыныс есебін («Сатып алу/Сату» және пайымдау) өз бетінше жасай алады. Кейбір хедж-қорлар сауда сигналдарын жасау үшін жасанды интеллектті пайдаланып жатыр; 2030 жылдарға қарай жасанды интеллект зерттеу есептері кең таралуы мүмкін. Адам портфолиосын басқарушылар жасанды интеллект жасаған талдауға басқалардың қатарында бір кіріс ретінде сене бастауы мүмкін. Тіпті жасанды интеллекттің портфолиоларды дербес басқару мүмкіндігі бар: алдын ала анықталған стратегияға сәйкес инвестицияларды үздіксіз бақылау және қайта теңгеру. Шын мәнінде, алгоритмдік сауда қазірдің өзінде қатты автоматтандырылған - генеративті жасанды интеллект жаңа сауда модельдерін өзі жасау және сынау арқылы стратегияларды бейімделгіш етуі мүмкін.

• Автоматтандырылған қаржылық жоспарлау: Тұтынушыға бағытталған жасанды интеллект бойынша кеңесшілер жеке тұлғалар үшін күнделікті қаржылық жоспарлауды жүзеге асыра алады. 2030 жылға қарай сіз жасанды интеллектке мақсаттарыңызды (үй сатып алу, колледжге ақша жинау) айта аласыз, сонда ол сізге бейімделген толық қаржылық жоспарды (бюджет, инвестициялық бөлу, сақтандыру бойынша ұсыныстар) жасай алады. Бастапқыда адами қаржылық жоспарлаушы оны қарап шығуы мүмкін, бірақ сенімділік артқан сайын мұндай кеңес тиісті ескертулермен тікелей тұтынушыларға берілуі мүмкін. Ең бастысы, жасанды интеллект кеңесінің ережелерге сәйкес келуін және клиенттің мүддесіне сай болуын қамтамасыз ету болады. Егер мәселе шешілсе, жасанды интеллект негізгі қаржылық кеңесті арзан бағамен әлдеқайда қолжетімді ете алады.

• Бэк-офисті автоматтандыру: Генеративті жасанды интеллект көптеген бэк-офис құжаттарын – несие өтінімдерін, сәйкестік туралы есептерді, аудит қорытындыларын – автономды түрде өңдей алады. Мысалы, жасанды интеллект барлық транзакция деректерін алып, аудит есебін жасай . 2035 жылы аудиторлар барлығын өздері тексерудің орнына, жасанды интеллект белгілеген ерекшеліктерді қарауға көбірек уақыт жұмсауы мүмкін. Сол сияқты, сәйкестік үшін жасанды интеллект реттеушілер үшін аналитик оларды нөлден жазбай-ақ күдікті әрекет туралы есептерді (SAR) жасай алады. Адамның бақылауымен ерекшеліктерге көшу арқылы осы күнделікті құжаттарды автономды түрде жасау стандартқа айналуы мүмкін.

• Сақтандыру талаптары және сақтандыру: Жасанды интеллект сақтандыру талабын (фотодәлелдермен және т.б.) өңдей алады, қамтуды анықтай алады және төлем туралы шешім хатын автоматты түрде жасай алады. Біз қарапайым талаптар (мысалы, анық деректері бар жол-көлік оқиғалары) жасанды интеллект арқылы берілгеннен кейін бірнеше минут ішінде толығымен шешілетін нүктеге жетуіміз мүмкін. Жаңа полистерді сақтандыру да ұқсас болуы мүмкін: жасанды интеллект тәуекелді бағалайды және полис шарттарын жасайды. 2035 жылға қарай, мүмкін, тек күрделі немесе шекаралық істер ғана адами сақтандырушыларға беріледі.

• Алаяқтық және қауіпсіздік: Жасанды интеллект қаржы саласындағы алаяқтықты немесе киберқауіптерді анықтауда және оларға жауап беруде одан да маңызды болады. Автономды жасанды интеллект агенттері транзакцияларды нақты уақыт режимінде бақылап, белгілі бір критерийлер орындалған кезде дереу шаралар қабылдауы (шоттарды бұғаттау, транзакцияларды тоқтату), содан кейін негіздеме келтіруі мүмкін. Жылдамдық мұнда өте маңызды, сондықтан адамның қатысуын минималды ету қажет. Тұжырымдамалық бөлік бұл әрекеттерді тұтынушыларға немесе реттеушілерге анық түрде жеткізуден тұруы мүмкін.

• Басшылықты қолдау: Басшыларға арналған іскерлік есептерді жедел жасай алатын жасанды интеллект «штаб бастығын» елестетіп көріңіз. «Біздің еуропалық бөлімшеміз осы тоқсанда қалай жұмыс істеді және өткен жылмен салыстырғанда негізгі қозғаушы күштер қандай болды?» деп сұраңыз, сонда жасанды интеллект деректерге сүйене отырып, дәл диаграммалары бар қысқаша есеп жасайды. Динамикалық, автономды есеп беру мен талдаудың бұл түрі әңгіме сияқты оңай болуы мүмкін. 2030 жылға қарай жасанды интеллекттен бизнес-аналитиканы сұрау және оның дұрыс жауаптар беретініне сену статикалық есептерді және тіпті кейбір аналитик рөлдерін алмастыра алады.

Бір қызықты болжам: 2030 жылдарға қарай қаржылық мазмұнның (жаңалықтар, есептер және т.б.) көпшілігі жасанды интеллект арқылы жасалуы мүмкін . Dow Jones және Reuters сияқты ақпарат құралдары қазірдің өзінде кейбір жаңалықтар бөлімдері үшін автоматтандыруды қолданады. Егер бұл үрдіс жалғаса берсе және қаржылық деректердің күрт өсуін ескере отырып, жасанды интеллект оның көп бөлігін сүзуге және жеткізуге жауапты болуы мүмкін.

Дегенмен, сенім мен тексеру басты назарда болады. Қаржы саласы қатаң реттеледі және кез келген жасанды интеллект өздігінен жұмыс істейтін қатаң стандарттарға сай болуы керек:

• Галлюцинациялардың болмауын қамтамасыз ету (сіз жасанды интеллект аналитикіне нарықтарды адастыруы мүмкін шындыққа жанаспайтын қаржылық метрика ойлап табуды тапсыра алмайсыз).

• Біржақтылықтан немесе заңсыз әрекеттерден аулақ болу (мысалы, оқыту деректерінің біржақтылығына байланысты несие беру туралы шешімдерде байқаусызда сызып тастау).

• Аудиттелуі: реттеушілер жасанды интеллект шешімдерінің түсіндірілетін болуын талап етуі мүмкін. Егер жасанды интеллект несиеден бас тартса немесе сауда туралы шешім қабылдаса, қарастырылатын негіздеме болуы керек. Генеративті модельдер қара жәшік сияқты болуы мүмкін, сондықтан шешімдерінің ашық болуы үшін түсіндірілетін жасанды интеллект

Алдағы 10 жыл жасанды интеллект пен қаржы мамандары арасындағы тығыз ынтымақтастықты қамтуы мүмкін, бұл сенімділік артқан сайын автономия сызығын біртіндеп жылжытады. Алғашқы жеңістер тәуекелі төмен автоматтандыруда (мысалы, есептерді жасау) болады. Несиелік шешімдер немесе инвестициялық таңдау сияқты негізгі шешімдер қиынырақ болады, бірақ тіпті жасанды интеллекттің жұмыс тәжірибесі қалыптасқан сайын, фирмалар оған көбірек автономия бере алады. Мысалы, жасанды интеллект қоры өнімділік ауытқыған жағдайда немесе жасанды интеллект белгісіздік тудырған жағдайда ғана араласатын адами бақылаушымен жұмыс істеуі мүмкін.

Экономикалық тұрғыдан алғанда, McKinsey компаниясы жасанды интеллект (әсіресе жасанды интеллект буыны) банк ісіне жыл сайын 200-340 миллиард доллар көлемінде құндылық қоса алады және сақтандыру және капитал нарықтарына осындай үлкен әсер етуі мүмкін деп есептеді ( 2023 жылғы жасанды интеллект жағдайы: генеративтік жасанды интеллекттің серпінді жылы | McKinsey ) ( Генеративтік жасанды интеллекттің болашағы қандай? | McKinsey ). Бұл тиімділік пен жақсы шешім қабылдау арқылы жүзеге асады. Бұл құндылықты анықтау үшін көптеген күнделікті қаржылық талдау мен коммуникация жасанды интеллект жүйелеріне берілуі мүмкін.

Қорытындылай келе, 2035 жылға қарай генеративтік жасанды интеллект қаржы секторында жұмыс істейтін, ауыр жұмыстың көп бөлігін және күрделі талдауды өз бетінше орындайтын кіші аналитиктер, кеңесшілер және хатшылар армиясы сияқты болуы мүмкін. Адамдар әлі де мақсаттар қойып, жоғары деңгейлі стратегияны, клиенттермен қарым-қатынасты және бақылауды жүзеге асыратын болады. Қаржы әлемі сақтық танытып, біртіндеп автономияны кеңейтеді - бірақ ақпарат өңдеудің және тіпті шешім қабылдау бойынша ұсыныстардың көбірек бөлігі жасанды интеллекттен келетіні анық. Идеал жағдайда бұл жылдам қызмет көрсетуге (жедел несиелер, тәулік бойы кеңес беру), шығындардың төмендеуіне және ықтимал объективтіліктің (деректер үлгілеріне негізделген шешімдер) артуына әкеледі. Бірақ сенімді сақтау өте маңызды болады; қаржыдағы бір ғана жоғары деңгейлі жасанды интеллект қателігі үлкен залал келтіруі мүмкін (жасанды интеллект тудырған кенеттен апат немесе мыңдаған адамға қателікпен бас тартылған пайданы елестетіп көріңіз). Демек, қорғаныс қоршаулары мен адами тексерулер, әсіресе тұтынушыларға бағытталған әрекеттер үшін сақталуы мүмкін, тіпті артқы кеңсе процестері өте автономды болған кезде де.

Қиындықтар және этикалық мәселелер

Осы салалардың барлығында генеративті жасанды интеллект автономды міндеттерді өз мойнына алған сайын, бірқатар ортақ қиындықтар мен этикалық сұрақтар туындайды. Жасанды интеллекттің сенімді және пайдалы автономды агент болуын қамтамасыз ету тек техникалық міндет емес, сонымен қатар қоғамдық міндет. Мұнда біз негізгі мәселелерді және олардың қалай шешіліп жатқанын (немесе шешілуі қажет болатынын) сипаттаймыз:

Сенімділік және дәлдік

Галлюцинация мәселесі: Генеративтік жасанды интеллект модельдері сенімді көрінетін дұрыс емес немесе толығымен ойдан шығарылған нәтижелер шығара алады. Бұл әсіресе қателерді анықтауға ешкімнің қатысы болмаған кезде қауіпті. Чатбот тұтынушыға дұрыс емес нұсқаулар беруі мүмкін немесе жасанды интеллект жазған есепте ойдан шығарылған статистика болуы мүмкін. 2025 жылға қарай ұйымдар дәлсіздікті генеративті жасанды интеллекттің ең үлкен қаупі деп таныды ( 2023 жылғы жасанды интеллекттің жағдайы: Генеративтік жасанды интеллекттің серпінді жылы | McKinsey ) ( Жсауал: Жаһандық сауалнама | McKinsey ). Алға қарай, галлюцинацияларды азайту үшін дерекқорларға қатысты фактілерді тексеру, модель архитектурасын жақсарту және кері байланыс арқылы күшейту сияқты әдістер қолданылуда. Автономды жасанды интеллект жүйелері маңызды тапсырмалар үшін қатаң тестілеуді және ресми тексеруді қажет етуі мүмкін (мысалы, қате болған жағдайда қателер/қауіпсіздік кемшіліктерін тудыруы мүмкін кодты генерациялау).

Тұрақтылық: Жасанды интеллект жүйелері уақыт өте келе және әртүрлі сценарийлерде сенімді жұмыс істеуі керек. Мысалы, жасанды интеллект стандартты сұрақтарда жақсы нәтиже көрсетуі мүмкін, бірақ күрделі жағдайларда қателесуі мүмкін. Тұрақты өнімділікті қамтамасыз ету үшін әртүрлі жағдайларды қамтитын кең ауқымды оқыту деректері және үздіксіз мониторинг қажет. Көптеген ұйымдар дәлдік көрсеткіштерін үнемі бағалау үшін гибридті тәсілдерді қолдануды жоспарлап отыр – жасанды интеллект жұмыс істейді, бірақ кездейсоқ үлгілерді адамдар тексереді.

Қауіпсіздік шаралары: Жасанды интеллект автономды болған кезде, оның өзінің белгісіздігін мойындауы өте маңызды. Жүйе «білмеген кезде білу» үшін жасалуы керек. Мысалы, егер жасанды интеллект дәрігері диагнозға сенімді болмаса, ол кездейсоқ болжам жасаудың орнына адами шолуды белгілеуі керек. Жасанды интеллект шығыстарына белгісіздікті бағалауды енгізу (және автоматты түрде адами беру үшін шекті мәндерді енгізу) дамудың белсенді саласы болып табылады.

Бейтараптық және әділдік

Генеративтік жасанды интеллект тарихи деректерден сабақ алады, онда теріс пікірлер (нәсілдік, жыныс және т.б.) болуы мүмкін. Автономды жасанды интеллект бұл теріс пікірлерді жалғастыруы немесе тіпті күшейтуі мүмкін:

• Жұмысқа қабылдау немесе қабылдау кезінде жасанды интеллект бойынша шешім қабылдаушы, егер оның оқыту деректерінде біржақтылық болса, әділетсіз кемсітушілікке ұшырауы мүмкін.

• Тұтынушыларға қызмет көрсетуде, мұқият тексерілмесе, жасанды интеллект пайдаланушыларға диалект немесе басқа факторларға байланысты әртүрлі жауап беруі мүмкін.

• Шығармашылық салаларда, егер жаттығулар жиынтығы теңгерімсіз болса, жасанды интеллект белгілі бір мәдениеттерді немесе стильдерді жеткіліксіз көрсетуі мүмкін.

Мұны шешу үшін деректер жиынтығын мұқият іріктеу, қателіктерді тексеру және әділдікті қамтамасыз ету үшін алгоритмдік түзетулер қажет болуы мүмкін. Ашықтық маңызды: компаниялар жасанды интеллект туралы шешім қабылдау критерийлерін ашуы керек, әсіресе автономды жасанды интеллект біреудің мүмкіндіктеріне немесе құқықтарына әсер етсе (мысалы, несие алу немесе жұмысқа орналасу). Реттеушілер қазірдің өзінде назар аударып жатыр; мысалы, ЕО-ның жасанды интеллект туралы заңы (2020 жылдардың ортасында әзірленуде) жоғары қауіпті жасанды интеллект жүйелері үшін қателіктерді бағалауды талап етуі мүмкін.

Есеп беру және заңды жауапкершілік

Автономды түрде жұмыс істейтін жасанды интеллект жүйесі зиян келтіргенде немесе қателік жібергенде, кім жауапты? Заңнамалық база келесідей болып келеді:

• Жасанды интеллектті қолданатын компаниялар қызметкердің әрекеттері үшін жауапты болғандай жауапкершілік көтеруі мүмкін. Мысалы, егер жасанды интеллект зиянға әкелетін нашар қаржылық кеңес берсе, фирма клиентке өтемақы төлеуге мәжбүр болуы мүмкін.

• Жасанды интеллекттің «жеке тұлғасы» немесе дамыған жасанды интеллект ішінара кінәлі болуы мүмкін бе деген пікірталастар бар, бірақ қазір бұл теориялық тұрғыдан маңыздырақ. Іс жүзінде кінә әзірлеушілерге немесе операторларға байланысты болады.

• Жасанды интеллекттің бұзылуына байланысты жаңа сақтандыру өнімдері пайда болуы мүмкін. Егер өздігінен жүретін жүк көлігі апатқа себеп болса, өндірушінің сақтандыруы өнім жауапкершілігіне ұқсас оны жабуы мүмкін.

• Жасанды интеллект бойынша шешімдерді құжаттау және тіркеу өлімнен кейінгі сараптама үшін маңызды болады. Егер бірдеңе дұрыс болмаса, біз одан сабақ алу және жауапкершілікті тағайындау үшін жасанды интеллекттің шешім қабылдау ізін тексеруіміз керек. Реттеушілер дәл осы себепті жасанды интеллект бойынша автономды әрекеттер үшін тіркеуді талап етуі мүмкін.

Ашықтық және түсіндірмелілік

Автономды жасанды интеллект өзінің пайымдауын адам түсінетіндей етіп түсіндіре алуы керек, әсіресе салдарлық салаларда (қаржы, денсаулық сақтау, сот жүйесі). Түсіндірмелі жасанды интеллект - бұл қара жәшікті ашуға тырысатын сала:

• Жасанды интеллект бойынша несие берушінің несиеден бас тартуы үшін ережелер (АҚШ-тағы сияқты, ECOA) өтініш берушіге себеп көрсетуді талап етуі мүмкін. Сондықтан, Жасанды интеллект түсіндірме ретінде факторларды (мысалы, «қарыздың табысқа қатынасы жоғары») көрсетуі керек.

• Жасанды интеллектпен әрекеттесетін пайдаланушылар (мысалы, жасанды интеллект бойынша оқытушысы бар студенттер немесе жасанды интеллект бойынша денсаулық сақтау қолданбасы бар пациенттер) оның кеңеске қалай жететінін білуге ​​​​лайық. Модельдерді жеңілдету немесе параллель түсіндірме модельдер арқылы жасанды интеллект бойынша ойлауды бақылауды жеңілдету үшін күш-жігер жұмсалуда.

• арасындағы білуі керек дегенді білдіреді . Этикалық нұсқаулар (және, мүмкін, кейбір заңдар) тұтынушы ботпен сөйлесіп жатқанда ақпаратты жария етуді талап етуге бейім. Бұл алдаудың алдын алады және пайдаланушының келісімін береді. Кейбір компаниялар қазір сенімді сақтау үшін жасанды интеллектпен жазылған мазмұнды (мысалы, «Бұл мақала жасанды интеллектпен жасалған») тікелей белгілейді.

Құпиялылық және деректерді қорғау

Генеративті жасанды интеллект жұмыс істеуі немесе үйренуі үшін көбінесе деректерді, соның ішінде ықтимал құпия жеке деректерді қажет етеді. Автономды операциялар құпиялылықты сақтауы керек:

• Жасанды интеллект клиенттерге қызмет көрсету агенті тұтынушыға көмектесу үшін тіркелгі ақпаратына қол жеткізеді; бұл деректер қорғалуы және тек тапсырма үшін пайдаланылуы керек.

• Егер жасанды интеллект бойынша оқытушылар студенттердің профильдеріне қол жеткізе алса, білім беру деректерінің құпиялылығын қамтамасыз ету үшін FERPA (АҚШ-та) сияқты заңдарға сәйкес шаралар қолданылады.

• Ірі модельдер өздерінің оқу деректеріндегі нақты деректерді байқаусызда есте сақтай алады (мысалы, оқу кезінде көрінген адамның мекенжайын қайта жазу). Оқытудағы дифференциалды құпиялылық және деректерді анонимдеу сияқты әдістер жасалған шығыстарда жеке ақпараттың ағып кетуін болдырмау үшін маңызды.

• GDPR сияқты ережелер жеке тұлғаларға оларға әсер ететін автоматтандырылған шешімдерге қатысты құқықтар береді. Адамдар шешімдер оларға айтарлықтай әсер еткен жағдайда, оларды тек адами шолудан немесе автоматтандырылмаудан бас тартуды сұрай алады. 2030 жылға қарай бұл ережелер жасанды интеллект кең таралған сайын өзгеруі мүмкін, бұл түсіндірме алу құқығын енгізуі немесе жасанды интеллектті өңдеуден бас тартуы мүмкін.

Қауіпсіздік және теріс пайдалану

Автономды жасанды интеллект жүйелері хакерлік шабуылдардың нысанасы болуы немесе зиянды әрекеттер жасау үшін пайдаланылуы мүмкін:

• Жасанды интеллект контент генераторы ауқымды дезинформация жасау үшін дұрыс пайдаланылмауы мүмкін (deepfake бейнелері, жалған жаңалықтар мақалалары), бұл қоғамға қауіп төндіреді. Өте қуатты генеративті модельдерді шығару этикасы қызу талқылануда (мысалы, OpenAI бастапқыда GPT-4 кескін мүмкіндіктеріне сақтықпен қарады). Шешімдерге жасанды интеллектпен жасалған мазмұнға су белгісін қою және жасанды интеллектпен күресу үшін жасанды интеллектті пайдалану (мысалы, deepfake үшін анықтау алгоритмдері) кіреді.

• Егер жасанды интеллект физикалық процестерді (дрондар, автомобильдер, өнеркәсіптік басқару) басқарса, оны кибершабуылдардан қорғау өте маңызды. Бұзылған автономды жүйе нақты өмірде зиян келтіруі мүмкін. Бұл сенімді шифрлауды, істен шығудан қорғауды және бірдеңе бұзылған болып көрінген жағдайда адамның бақылауы немесе өшіру мүмкіндігін білдіреді.

• Сондай-ақ, жасанды интеллекттің белгіленген шектен асып кетуіне қатысты алаңдаушылық бар («жалған жасанды интеллект» сценарийі). Қазіргі жасанды интеллекттердің агенттігі немесе ниеті болмаса да, болашақ автономды жүйелер агенттік болса, олардың, мысалы, дұрыс көрсетілмеген мақсатқа байланысты рұқсатсыз сауда жасамауы немесе заңдарды бұзбауы үшін қатаң шектеулер мен бақылау қажет.

Этикалық пайдалану және адамға әсері

Соңында, кеңірек этикалық мәселелер:

• Жұмыс орындарының ауысуы: Егер жасанды интеллект адамның араласуынсыз тапсырмаларды орындай алса, онда бұл жұмыс орындарымен не болады? Тарихи тұрғыдан алғанда, технология кейбір жұмыс орындарын автоматтандырады, бірақ басқаларын жасайды. Бұл ауысу автоматтандырылған тапсырмалардағы дағдылары бар жұмысшылар үшін ауыр болуы мүмкін. Қоғам мұны қайта біліктілікті арттыру, білім беру және экономикалық қолдауды қайта қарастыру арқылы басқаруы керек болады (кейбіреулер егер көп жұмыс автоматтандырылса, жасанды интеллект әмбебап базалық табыс сияқты идеяларды қажет етуі мүмкін деп болжайды). Сауалнамалар қазірдің өзінде аралас пікірлерді көрсетеді - бір зерттеу жұмысшылардың үштен бір бөлігі жасанды интеллект жұмыс орындарын алмастырады деп алаңдайтынын, ал басқалары оны ауыр жұмысты алып тастайтынын анықтады.

• Адами дағдылардың тозуы: Егер жасанды интеллект бойынша репетиторлар сабақ берсе, ал жасанды интеллект бойынша автопилоттар жүргізсе және жасанды интеллект бойынша код жазса, адамдар бұл дағдыларын жоғалта ма? Жасанды интеллектке шамадан тыс тәуелділік ең нашар жағдайда тәжірибені төмендетуі мүмкін; бұл білім беру және оқыту бағдарламаларына бейімделуі керек нәрсе, бұл жасанды интеллект көмектессе де, адамдардың негізгі білімдерін әлі де үйренуін қамтамасыз етеді.

• Этикалық шешім қабылдау: Жасанды интеллектте адамның моральдық пайымдауы жетіспейді. Денсаулық сақтау немесе құқық саласында тек деректерге негізделген шешімдер жеке жағдайларда қайырымдылықпен немесе әділеттілікпен қайшы келуі мүмкін. Бізге жасанды интеллектке этикалық негіздерді енгізу қажет болуы мүмкін (мысалы, жасанды интеллект туралы шешімдерді адами құндылықтармен үйлестіру). Ең болмағанда, адамдарды этикалық тұрғыдан маңызды шешімдер қабылдау үшін бақылауда ұстаған жөн.

• Инклюзивтілік: Жасанды интеллект артықшылықтарының кеңінен таратылуын қамтамасыз ету - этикалық мақсат. Егер тек ірі компаниялар озық жасанды интеллектке қол жеткізе алса, шағын бизнес немесе кедей аймақтар артта қалуы мүмкін. Ашық бастапқы кодты күш-жігер және қолжетімді жасанды интеллект шешімдері қолжетімділікті демократияландыруға көмектеседі. Сондай-ақ, интерфейстер кез келген адам жасанды интеллект құралдарын (әртүрлі тілдер, мүгедектерге арналған қолжетімділік және т.б.) пайдалана алатындай етіп жасалуы керек, әйтпесе «кімде жасанды интеллект көмекшісі бар, кімде жоқ» деген жаңа сандық алшақтық пайда болады.

Қазіргі тәуекелдерді азайту: Оң жағынан алғанда, компаниялар жасанды интеллект жүйесін енгізген сайын, бұл мәселелер бойынша хабардарлық пен іс-қимыл артып келеді. 2023 жылдың соңына қарай жасанды интеллектті пайдаланатын компаниялардың жартысына жуығы дәлсіздік сияқты тәуекелдерді азайту үшін белсенді жұмыс істеді ( 2023 жылы жасанды интеллект жағдайы: жасанды интеллекттің серпінді жылы | McKinsey ) ( Жасанды интеллект жағдайы: жаһандық сауалнама | McKinsey ), және бұл сан өсіп келеді. Технологиялық фирмалар жасанды интеллект этика кеңестерін құрды; үкіметтер ережелерді әзірлеуде. Ең бастысы - кейінірек әрекет етудің орнына, жасанды интеллектті дамытуға басынан бастап этиканы енгізу («Дизайн бойынша этика»).

Қиындықтар туралы қорытынды: жасанды интеллектке көбірек автономия беру - екі жақты қылыш. Бұл тиімділік пен инновацияны қамтамасыз ете алады, бірақ бұл жоғары жауапкершілікті талап етеді. Алдағы жылдары технологиялық шешімдердің (жасанды интеллекттің мінез-құлқын жақсарту үшін), процестердің шешімдерінің (саясат және бақылау шеңберлері) және мүмкін жаңа стандарттар немесе сертификаттардың (жасанды интеллект жүйелері бүгінгі қозғалтқыштар немесе электроника сияқты аудиттеліп, сертификатталуы мүмкін) үйлесімін көруге болады. Бұл қиындықтарды сәтті шешу адамның әл-ауқаты мен сенімін арттыратындай етіп, автономды жасанды интеллектті қоғамға қаншалықты тегіс интеграциялай алатынымызды анықтайды.

Қорытынды

Генеративті жасанды интеллект жаңа эксперименттен өміріміздің барлық салаларына әсер ететін трансформациялық жалпы мақсаттағы технологияға тез дамыды. Бұл мақалада 2025 жылға қарай жасанды интеллект жүйелерінің мақалалар жазып, графика жасап, бағдарламалық жасақтаманы кодтап, тұтынушылармен сөйлесіп, медициналық жазбаларды қорытындылап, студенттерге репетиторлық жасап, жеткізу тізбегін оңтайландырып және қаржылық есептерді қалай жасайтыны қарастырылды. Маңыздысы, осы міндеттердің көпшілігінде жасанды интеллект адамның араласуынсыз немесе мүлдем араласпай , әсіресе нақты анықталған, қайталанатын жұмыстар үшін. Компаниялар мен жеке тұлғалар жасанды интеллектке бұл міндеттерді дербес орындауға сене бастады, бұл жылдамдық пен ауқымда пайда әкеледі.

2035 жылға көз жүгіртсек, біз жасанды интеллекттің одан да кең таралған әріптесі болатын дәуірдің қарсаңында тұрмыз – көбінесе көрінбейтін цифрлық жұмыс күші . Біз генеративті жасанды интеллекттің жолдарымызда автомобильдер мен жүк көліктерін сенімді түрде жүргізетінін, қоймалардағы қорларды түні бойы басқаратынын, сұрақтарымызға білікті жеке көмекшілер ретінде жауап беретінін, бүкіл әлемдегі студенттерге жеке нұсқаулық беретінін және тіпті медицинадағы жаңа емдеу әдістерін ашуға көмектесетінін күтеміз – мұның бәрі тікелей бақылауды барынша азайтады. Жасанды интеллект нұсқауларды пассивті түрде орындаудан проактивті шешімдер жасауға көшкен сайын құрал мен агент арасындағы шекара жоғалады.

Дегенмен, бұл автономды жасанды интеллект болашағына сапарды абайлап жүргізу керек. Жоғарыда атап өткеніміздей, әрбір саланың өзіндік шектеулері мен міндеттері бар:

• Бүгінгі шындықты тексеру: Жасанды интеллект қатесіз емес. Ол үлгіні тану және мазмұнды жасауда керемет, бірақ адами тұрғыдан шынайы түсінік пен ақыл-ой жетіспейді. Осылайша, әзірге адамның бақылауы қауіпсіздік торы болып қала береді. Жасанды интеллекттің қай жерде жалғыз ұшуға дайын екенін (және қай жерде болмайтынын) түсіну өте маңызды. Бүгінгі таңда көптеген жетістіктер адам-жасанды интеллект командасының моделінен келеді, және бұл гибридті тәсіл толық автономия әлі ақылға қонымды болмаған жерде құнды болып қала береді.

• Ертеңгі уәде: Модель архитектурасындағы, оқыту әдістеріндегі және бақылау механизмдеріндегі жетістіктермен жасанды интеллект мүмкіндіктері кеңейе береді. Келесі онжылдықтағы ғылыми-зерттеу және тәжірибелік-конструкторлық жұмыстар қазіргі кездегі көптеген мәселелерді шеше алады (галлюцинацияларды азайту, түсіндіруді жақсарту, жасанды интеллектті адами құндылықтармен үйлестіру). Егер солай болса, 2035 жылға қарай жасанды интеллект жүйелері әлдеқайда үлкен автономияға сеніп тапсырылатындай берік болуы мүмкін. Бұл мақаладағы болжамдар – жасанды интеллект мұғалімдерінен бастап көбінесе өзін-өзі басқаратын бизнеске дейін – біздің шындыққа айналуы немесе тіпті бүгін елестету қиын инновациялармен асып түсуі мүмкін.

• Адам рөлі және бейімделуі: Жасанды интеллект адамдарды толығымен алмастырудың орнына, біз рөлдердің өзгеретінін болжаймыз. Әрбір саладағы мамандар жасанды интеллектпен жұмыс істеуде шебер болуы керек – оны басқаруы, тексеруі және эмпатия, стратегиялық ойлау және күрделі мәселелерді шешу сияқты адамның күшті жақтарын қажет ететін жұмыс аспектілеріне назар аударуы керек. Білім беру және жұмыс күшін оқыту осы бірегей адами дағдыларға, сондай-ақ барлығы үшін жасанды интеллект сауаттылығына баса назар аударуы керек. Саясаткерлер мен бизнес көшбасшылары еңбек нарығындағы өзгерістерді жоспарлап, автоматтандырудан зардап шеккендерге қолдау жүйелерін қамтамасыз етуі керек.

• Этика және басқару: Мүмкін, ең маңыздысы, бұл технологиялық өсімнің негізін этикалық жасанды интеллектті пайдалану мен басқарудың негізі қалауы керек. Сенім - бұл қабылдаудың негізгі құралы - адамдар жасанды интеллектке көлік жүргізуге немесе хирургиялық араласуға көмектесуге тек оның қауіпсіз екеніне сенген жағдайда ғана рұқсат береді. Бұл сенімді қалыптастыру қатаң тестілеуді, ашықтықты, мүдделі тараптардың қатысуын (мысалы, дәрігерлерді медициналық жасанды интеллекттерді жобалауға, мұғалімдерді жасанды интеллект білім беру құралдарына тарту) және тиісті реттеуді қамтиды. Жауапты пайдаланудың жаһандық нормаларын қамтамасыз ету үшін соғыстағы терең жалған ақпарат немесе жасанды интеллект сияқты қиындықтарды шешу үшін халықаралық ынтымақтастық қажет болуы мүмкін.

Қорытындылай келе, генеративті жасанды интеллект прогрестің қуатты қозғалтқышы болып табылады. Ақылмен қолданылса, ол адамдарды ауыр жұмыстан босатып, шығармашылықты ашып, қызметтерді жекешелендіруге және олқылықтарды жоюға (сарапшылар тапшы болған жерде сараптаманы тартуға) мүмкіндік береді. Ең бастысы - оны адам әлеуетін шеттетудің орнына күшейтетіндей . Жақын арада бұл адамдарды жасанды интеллектке бағыт беру үшін бақылауда ұстауды білдіреді. Ұзақ мерзімді перспективада бұл гуманистік құндылықтарды жасанды интеллект жүйелерінің өзегіне кодтауды білдіреді, осылайша олар тәуелсіз әрекет еткеннің өзінде біздің ұжымдық мүддеміз үшін әрекет етеді.

Домен	Бүгінгі сенімді автономия (2025)	2035 жылға қарай сенімді автономия күтілуде
Жазу және мазмұн	- Күнделікті жаңалықтар (спорт, табыс) автоматты түрде жасалады. - Жасанды интеллект арқылы қорытындыланған өнім шолулары. - Адам редакциялауға арналған мақалалардың немесе электрондық хаттардың жобалары. ( Филана Паттерсон – ONA қауымдастық профилі ) ( Amazon жасанды интеллект арқылы тұтынушылардың шолу тәжірибесін жақсартады )	- Жаңалықтар мен маркетингтік мазмұнның көпшілігі фактілік дәлдікпен автоматты түрде жазылады. - Жасанды интеллект толық мақалалар мен баспасөз хабарламаларын минималды бақылаумен шығарады. - Сұраныс бойынша жасалған жоғары деңгейлі жекелендірілген мазмұн.
Бейнелеу өнері және дизайн	- Жасанды интеллект суреттерді шақырулардан жасайды (адам ең жақсысын таңдайды). - Концептуалды өнер және дизайн нұсқалары өздігінен жасалады.	- Жасанды интеллект толық бейне/фильм көріністерін және күрделі графиканы жасайды. - Техникалық сипаттамаларға сәйкес келетін өнімдердің/архитектураның генеративті дизайны. - Сұраныс бойынша жасалған жекелендірілген медиа (суреттер, бейне).
Бағдарламалық жасақтаманы кодтау	- Жасанды интеллект кодты автоматты түрде толтырады және қарапайым функцияларды жазады (dev қарап шыққан). - Автоматты тестілеуді генерациялау және қателіктер бойынша ұсыныстар. ( Copilot-та кодтау: 2023 жылғы деректер код сапасына төмендеу қысымын көрсетеді (2024 жылғы болжамдарды қоса алғанда) - GitClear ) ( GitHub Copilot жасанды интеллект код көмекшілері бойынша зерттеу есебінде көш бастады - Visual Studio журналы )	- Жасанды интеллект сипаттамалардағы барлық мүмкіндіктерді сенімді түрде жүзеге асырады. - Белгілі үлгілер үшін автономды отладка және кодты қолдау. - Адамның аз қатысуымен төмен кодты қолданбаларды жасау.
Клиенттерге қызмет көрсету	- Чатботтар жиі қойылатын сұрақтарға жауап береді, қарапайым мәселелерді шешеді (күрделі істерді тапсырады). - Жасанды интеллект кейбір арналардағы күнделікті сұраныстардың ~70%-ын өңдейді. ( 2025 жылға арналған жасанды интеллект тұтынушыларға қызмет көрсету статистикасы бойынша 59 ) ( 2030 жылға қарай тұтынушылармен өзара әрекеттесу кезіндегі шешімдердің 69%-ы ... болады )	- Жасанды интеллект күрделі сұраныстарды қоса алғанда, тұтынушылармен өзара әрекеттесудің көпшілігін толықтай өңдейді. - Қызмет көрсету жеңілдіктері (қайтарулар, жаңартулар) бойынша нақты уақыт режимінде жасанды интеллект шешім қабылдау. - Тек эскалациялар немесе ерекше жағдайлар үшін адами агенттер.
Денсаулық сақтау	- Жасанды интеллект медициналық жазбаларды жасайды; дәрігерлер растайтын диагноздарды ұсынады. - Жасанды интеллект кейбір сканерлеуді (рентгенологиялық зерттеулерді) бақылаусыз оқиды; қарапайым жағдайларды сұрыптайды. ( Жасанды интеллект медициналық бейнелеу өнімдері 2035 жылға қарай бес есеге артуы мүмкін )	- Жасанды интеллект кең таралған ауруларды сенімді түрде анықтайды және медициналық бейнелердің көпшілігін түсіндіреді. - Жасанды интеллект пациенттерді бақылайды және көмек көрсетеді (мысалы, дәрі-дәрмектерді еске салу, төтенше жағдайлар туралы ескертулер). - Виртуалды жасанды интеллект «медбикелері» күнделікті бақылауды жүзеге асырады; дәрігерлер күрделі көмекке баса назар аударады.
Білім беру	- Жасанды интеллект бойынша тәлімгерлер оқушылардың сұрақтарына жауап береді, жаттығу есептерін шығарады (мұғалім бақылайды). - Жасанды интеллект бағалауға көмектеседі (мұғалімнің шолуымен). ([Мектепке дейінгі және орта мектеп оқушыларына арналған генеративті жасанды интеллект]	Applify зерттеу есебі]( https://www.applify.co/research-report/gen-ai-for-k12#:~:text=AI%20tutors%3A%20Virtual%20AI,individual%20learning%20styles%20and%20paces ))
Логистика	- Жасанды интеллект жеткізу жолдары мен қаптаманы оңтайландырады (адамдар мақсаттар қояды). - Жасанды интеллект жеткізу тізбегіндегі тәуекелдерді белгілейді және азайту шараларын ұсынады. ( Логистикадағы жасанды интеллектті қолданудың негізгі генерациялық жағдайлары )	- Негізінен өздігінен жүретін жеткізулер (жүк көліктері, дрондар) жасанды интеллект контроллерлерімен бақыланады. - Жасанды интеллект жеткізілімдерді үзілістерге байланысты автоматты түрде қайта бағыттайды және қорларды реттейді. - Жасанды интеллект басқаратын жеткізу тізбегін толық үйлестіру (тапсырыс беру, тарату).
Қаржы	- Жасанды интеллект қаржылық есептерді/жаңалықтардың қысқаша мазмұнын жасайды (адам шолуы арқылы). - Робо-кеңесшілер қарапайым портфолиоларды басқарады; Жасанды интеллект чаты тұтынушылардың сұраныстарын өңдейді. ( Жаңашыл жасанды интеллект қаржыландыруға келеді )	- Жасанды интеллект аналитиктері инвестициялық ұсыныстар мен тәуекел туралы есептерді жоғары дәлдікпен жасайды. - Белгіленген шектерде автономды сауда және портфельді қайта теңгеру. - Жасанды интеллект стандартты несиелерді/талаптарды автоматты түрде мақұлдайды; адамдар ерекшеліктерді өңдейді.

Сілтемелер:

1. Паттерсон, Филана. Автоматтандырылған табыс туралы әңгімелер көбейтіледі . Associated Press (2015) – AP-ның адам жазушысы жоқ мыңдаған табыс туралы есептерді автоматты түрде жасауын сипаттайды ( Automated equipment stories multiplier | The Associated Press ).

2. McKinsey & Company. 2024 жылдың басындағы жасанды интеллекттің жағдайы: жасанды интеллект ұрпағын енгізу күрт өсіп, құндылық тудыра бастайды . (2024) – Ұйымдардың 65%-ы генеративті жасанды интеллектті үнемі пайдаланатынын хабарлайды, бұл 2023 жылмен салыстырғанда екі есеге жуық ( 2024 жылдың басындағы жасанды интеллекттің жағдайы | McKinsey ) және тәуекелдерді азайту жөніндегі күш-жігерді талқылайды ( Жасанды интеллекттің жағдайы: Әлемдік сауалнама | McKinsey ).

3. Gartner. ChatGPT-тен тыс: Кәсіпорындар үшін генеративті жасанды интеллекттің болашағы . (2023) – 2030 жылға қарай блокбастер фильмінің 90%-ы жасанды интеллект арқылы жасалуы мүмкін деп болжайды ( Өнеркәсіптер мен кәсіпорындарға арналған генеративті жасанды интеллектті пайдалану жағдайлары ) және дәрілік заттарды жобалау сияқты генеративті жасанды интеллектті пайдалану жағдайларын атап көрсетеді ( Өнеркәсіптер мен кәсіпорындарға арналған генеративті жасанды интеллектті пайдалану жағдайлары ).

4. Twipe. Журналистердің жаңалықтар бөлімінде жасанды интеллект құралдарын пайдалануының 12 тәсілі . (2024) – Жаңалықтар бөліміндегі «Клара» жасанды интеллектінің мысалы, мақалалардың 11%-ын жазады, ал редакторлар барлық жасанды интеллект мазмұнын қарап шығады ( Журналистердің жаңалықтар бөлімінде жасанды интеллект құралдарын пайдалануының 12 тәсілі - Twipe ).

5. Amazon.com жаңалықтары. Amazon жасанды интеллект арқылы тұтынушылардың пікірлерін жақсарту тәжірибесін жақсартады . (2023) – Сатып алушыларға көмектесу үшін өнім беттерінде жасанды интеллект арқылы жасалған пікірлердің қысқаша мазмұнын жариялайды ( Amazon жасанды интеллект арқылы тұтынушылардың пікірлерін жақсарту тәжірибесін жақсартады ).

6. Zendesk. 2025 жылға арналған 59 жасанды интеллект тұтынушыларға қызмет көрсету статистикасы . (2023) – CX ұйымдарының үштен екісінен көбі генеративті жасанды интеллект қызмет көрсетуге «жылулық» қосады деп ойлайтынын көрсетеді ( 2025 жылға арналған 59 жасанды интеллект тұтынушыларға қызмет көрсету статистикасы ) және тұтынушылармен өзара әрекеттесудің 100%-ында жасанды интеллект болады деп болжайды ( 2025 жылға арналған 59 жасанды интеллект тұтынушыларға қызмет көрсету статистикасы ).

7. Futurum Research & SAS. Тәжірибе 2030: Тұтынушы тәжірибесінің болашағы . (2019) – Сауалнамаға сәйкес, брендтер 2030 жылға қарай тұтынушылармен жұмыс істеу кезінде шешімдердің шамамен 69%-ы ақылды машиналар арқылы қабылданады деп күтеді ( CX-ке көшуді қайта елестету үшін маркетологтар мына 2 нәрсені істеуі керек ).

8. Dataiku. Логистикадағы жасанды интеллекттің ең жақсы пайдалану жағдайлары . (2023) – GenAI жүктемені қалай оңтайландыратынын (жүк көлігінің бос орнын ~30% азайтатынын) ( Логистикадағы жасанды интеллекттің ең жақсы пайдалану жағдайлары ) және жаңалықтарды сканерлеу арқылы жеткізу тізбегіндегі тәуекелдерді қалай белгілейтінін сипаттайды.

9. Visual Studio журналы. GitHub Copilot жасанды интеллект код көмекшілері бойынша зерттеу есебінде көш бастады . (2024) – Gartner компаниясының стратегиялық жоспарлау болжамдары: 2028 жылға қарай кәсіпорын әзірлеушілерінің 90%-ы жасанды интеллект код көмекшілерін пайдаланады (2024 жылы 14%-дан жоғары) ( GitHub Copilot жасанды интеллект код көмекшілері бойынша зерттеу есебінде көш бастады -- Visual Studio журналы ).

10. Bloomberg News. BloombergGPT-мен таныстыру . (2023) – Bloomberg-тің қаржылық міндеттерге бағытталған 50B-параметрлік моделінің егжей-тегжейлері, сұрақ-жауап және талдау қолдауы үшін терминалға енгізілген ( генеративтік жасанды интеллект қаржыландыруға келеді ).

Осыдан кейін оқуға болатын мақалалар:

🔗 Жасанды интеллект алмастыра алмайтын жұмыс орындары – және жасанды интеллект қандай жұмыс орындарын алмастырады?
Жасанды интеллекттің бұзылуынан қай лауазымдар қауіпсіз және қайсысы ең қауіпті екенін зерттейтін дамып келе жатқан жұмыс ландшафтына жаһандық көзқарас.

🔗 Жасанды интеллект қор нарығын болжай ала ма?
Қор нарығын болжау үшін жасанды интеллектті пайдаланудың мүмкіндіктеріне, шектеулеріне және этикалық аспектілеріне терең үңілу.

🔗 Киберқауіпсіздікте генеративті жасанды интеллектті қалай пайдалануға болады?
Генеративті жасанды интеллекттің аномалияларды анықтаудан бастап қауіптерді модельдеуге дейінгі киберқауіптерден қорғану үшін қалай қолданылатынын біліңіз.