Генеративті AI-ға адамның араласуынсыз не істеуге болады?

Талдамалы жазбахат

Генеративті жасанды интеллект (AI) – машиналарға мәтінді, кескіндерді, кодты және т.б. жасауға мүмкіндік беретін технология – соңғы жылдары қарқынды өсуді бастан өткерді. сенімді түрде жасай алатынын және оның алдағы онжылдықта не істейтіні туралы қол жетімді шолуды ұсынады Біз оның жазу, өнер, кодтау, тұтынушыларға қызмет көрсету, денсаулық сақтау, білім беру, логистика және қаржы салаларында қолданылуын зерттейміз, AI қай жерде автономды түрде жұмыс істейтінін және адамның бақылауы маңызды болып қала беретінін атап өтеміз. Табыстар мен шектеулерді көрсету үшін нақты мысалдар енгізілген. Негізгі қорытындыларға мыналар жатады:

• Кең таралған қабылдау: 2024 жылы сауалнамаға қатысқан компаниялардың 65%-ы генеративті AI-ны үнемі қолданатыны туралы есеп береді – бұл алдыңғы жылмен салыстырғанда екі есе дерлік ( 2024 жылдың басындағы AI жағдайы | McKinsey ). Қолданбалар маркетингтік мазмұнды құруды, тұтынушыларды қолдау чат-боттарын, кодты жасауды және т.б. қамтиды.

• Ағымдағы автономды мүмкіндіктер: Бүгінгі генеративті AI құрылымдық, қайталанатын тапсырмаларды минималды бақылаумен сенімді түрде басқарады. Мысалдар формулалық жаңалықтар есептерін автоматты түрде жасауды (мысалы, корпоративтік табыс туралы қорытындыларды) ( Philana Patterson – ONA қауымдастық профилі ), электрондық коммерция сайттарында өнім сипаттамаларын және шолудың маңызды сәттерін жасауды және автоматты толтыру кодын қамтиды. Бұл домендерде AI жиі мазмұнды күнделікті жасауды қабылдау арқылы адам жұмысшыларын арттырады.

• Күрделі тапсырмаларды орындауға арналған адам: Шығармашылық жазу, егжей-тегжейлі талдау немесе медициналық кеңес сияқты күрделі немесе ашық тапсырмалар үшін фактілердің дәлдігін, этикалық пайымдауды және сапаны қамтамасыз ету үшін әдетте адам бақылауы қажет. Көптеген AI қолданулары бүгінгі күні «адамның циклде» моделін пайдаланады, онда AI мазмұнды жобалайды және адамдар оны қарайды.

• Жақын мерзімді жақсартулар: Келесі 5-10 жылда генеративті AI әлдеқайда сенімді және автономды . Модельдік дәлдік пен қорғаныс механизмдеріндегі жетістіктер AI-ға адамның ең аз салымымен шығармашылық және шешім қабылдау тапсырмаларының үлкен бөлігін шешуге мүмкіндік береді. Мысалы, 2030 жылға қарай сарапшылардың болжауынша, AI тұтынушыларға қызмет көрсету әрекетінің және шешімдерінің көпшілігін нақты уақыт режимінде өңдейді ( CX-ке ауысуды қайта елестету үшін, маркетологтар осы 2 нәрсені істеуі керек ) және 90% AI-генерацияланған мазмұнмен үлкен фильм түсірілуі мүмкін ( Өнеркәсіптер мен кәсіпорындар үшін генеративті AI пайдалану жағдайлары ).

• 2035 жылға қарай: Онжылдықта біз дербес AI агенттері көптеген салаларда әдеттегідей болады деп күтеміз. Жасанды интеллект репетиторлары ауқымда жекелендірілген білім бере алады, AI көмекшілері сарапшыларға қол қою үшін заңды келісімшарттар немесе медициналық есептерді сенімді түрде жасай алады және өздігінен жүретін жүйелер (генеративті модельдеу арқылы) логистикалық операцияларды аяғына дейін жүргізе алады. Дегенмен, кейбір сезімтал салалар (мысалы, қауіпті медициналық диагноздар, түпкілікті заңды шешімдер) қауіпсіздік пен жауапкершілік үшін әлі де адамның пікірін қажет етеді.

• Этикалық және сенімділік мәселелері: AI автономиясы өскен сайын алаңдаушылықтар да артады. Бүгінгі мәселелерге галлюцинация (фактілерді құрайтын AI), жасалған мазмұндағы біржақтылық, мөлдірліктің болмауы және жалған ақпарат үшін ықтимал теріс пайдалану жатады. Қадағалаусыз жұмыс істегенде сенуге болатындығын қамтамасыз ету Прогресс жасалуда – мысалы, ұйымдар тәуекелдерді азайтуға (дәлдік, киберқауіпсіздік, IP мәселелерін шешу) көбірек инвестиция салуда ( AI жағдайы: жаһандық сауалнама | McKinsey ) – бірақ сенімді басқару және этикалық негіздер қажет.

• Осы мақаланың құрылымы: Біз генеративті AI-ға кіріспеден және автономды және бақыланатын пайдалану тұжырымдамасынан бастаймыз. Әрі қарай, әрбір негізгі домен үшін (жазу, өнер, кодтау және т. Біз күрделі мәселелермен, болашақ болжамдармен және генеративті AI-ны жауапкершілікпен пайдалану бойынша ұсыныстармен қорытындылаймыз.

Тұтастай алғанда, генеративті AI адамның тұрақты басшылығынсыз таңғаларлық тапсырмаларды орындай алатынын дәлелдеді. Оның қазіргі шектері мен болашақ әлеуетін түсіне отырып, ұйымдар мен жұртшылық AI жай ғана құрал емес, жұмыс пен шығармашылықтағы автономды серіктес болатын дәуірге жақсы дайындала алады.

Кіріспе

Жасанды интеллект ұзақ уақыт бойы талдай жасауды үйренді - проза жазуды, кескіндерді құрастыруды, бағдарламалық қамтамасыз етуді және т.б. Бұл генеративті AI үлгілері (мәтінге арналған GPT-4 немесе кескіндер үшін DALL·E сияқты) сұрауларға жауап ретінде жаңа мазмұнды шығару үшін үлкен деректер жиынында оқытылады. Бұл серпіліс барлық салаларда инновациялар толқынын тудырды. Дегенмен, сыни сұрақ туындайды: біз AI-ның нәтижесін екі рет тексермей-ақ, өздігінен не істейтініне сене аламыз?

бақыланатын және автономды ажырату маңызды :

• Адам бақылайтын AI AI нәтижелерін аяқтамас бұрын адамдар тексеретін немесе кураторлық ететін сценарийлерді білдіреді. Мысалы, журналист мақаланы әзірлеу үшін AI жазу көмекшісін пайдалана алады, бірақ редактор оны өңдейді және бекітеді.

• Автономды AI (адамның араласуынсыз AI) тапсырмаларды орындайтын немесе адам өңдеуі аз немесе мүлде жоқ тікелей пайдалануға болатын мазмұнды шығаратын AI жүйелеріне жатады. Мысал ретінде адам агентінсіз тұтынушы сұрауын шешетін автоматтандырылған чатботы немесе AI арқылы жасалған спорт ұпайларының қысқаша нұсқасын автоматты түрде жариялайтын жаңалықтар құралын келтіруге болады.

Генеративті AI қазірдің өзінде екі режимде де қолданылуда. 2023-2025 жылдары бала асырап алу күшейді , ұйымдар ынтамен эксперимент жүргізді. 2024 жылы жүргізілген бір жаһандық сауалнама компаниялардың 65%-ы генеративті AI-ны тұрақты түрде қолданатыны анықталды, бұл бір жыл бұрынғыдан шамамен үштен біріне ( 2024 жылдың басындағы AI жағдайы | McKinsey ). Жеке адамдар да ChatGPT сияқты құралдарды қолданды – мамандардың шамамен 79%-ы 2023 жылдың ортасына қарай генеративті AI-ге аздап әсер етті ( 2023 жылғы AI жағдайы: Генеративті AI-ның шығу жылы | McKinsey ). Бұл жылдам қабылдау тиімділік пен шығармашылық табыстар туралы уәдеге негізделген. Дегенмен, бұл «алғашқы күндер» болып қала береді және көптеген компаниялар әлі де AI-ны жауапкершілікпен пайдалану туралы саясатты әзірлеуде ( 2023 жылғы AI жағдайы: Генеративті AI-ның шығу жылы | McKinsey ).

Неліктен автономия маңызды: AI-ға адамның бақылауынсыз жұмыс істеуге мүмкіндік беру үлкен тиімділік артықшылықтарын ашуы мүмкін - жалықтыратын тапсырмаларды толығымен автоматтандыру - сонымен қатар сенімділік ставкасын арттырады. Автономды AI агенті дұрыс жұмыс істеуі керек (немесе оның шегін білуі керек), өйткені нақты уақытта қателерді анықтайтын адам болмауы мүмкін. Кейбір тапсырмалар басқаларға қарағанда бұған көбірек көмектеседі. Әдетте, AI келесі жағдайларда автономды түрде жақсы жұмыс істейді:

• Тапсырманың нақты құрылымы немесе үлгісі (мысалы, деректерден әдеттегі есептерді жасау).

• Қателердің қауіптілігі төмен немесе оңай төзімді (мысалы, қанағаттанарлықсыз болса, жоюға болатын кескінді қалыптастыру, медициналық диагнозға қарсы).

• оқу деректері бар , сондықтан AI нәтижесі нақты мысалдарға негізделген (болжамды азайту).

Керісінше, ашық , тәуекелі жоғары немесе нюансты пайымдауды қажет ететін тапсырмалар бүгінгі күні нөлдік бақылауға жарамайды.

Келесі бөлімдерде біз генеративті AI қазір не істеп жатқанын және одан әрі не істейтінін көру үшін бірқатар өрістерді қарастырамыз. Біз нақты мысалдарды қарастырамыз - AI-жазылған жаңалықтар мақалалары мен AI-генерацияланған өнер туындыларынан бастап код жазу көмекшілері мен виртуалды тұтынушыларға қызмет көрсету агенттеріне дейін - AI қандай тапсырмаларды аяғына дейін орындай алатынын және әлі де адамға қажет екенін көрсетеді. Әрбір домен үшін біз ағымдағы мүмкіндіктерді (шамамен 2025 ж.) 2035 жылға қарай сенімді болуы мүмкін болатын нақты болжамдардан нақты бөлеміз.

Домендер бойынша автономды AI-ның бүгіні мен болашағын салыстыра отырып, біз оқырмандарға теңдестірілген түсінік беруді мақсат етеміз: AI-ны сиқырлы түрде қателеспейміз деп асыра сілтеу немесе оның өте нақты және өсіп келе жатқан құзыреттерін төмендетпеу. Осы негізді қолдана отырып, біз негізгі қорытындылармен аяқтамас бұрын, этикалық ойларды және тәуекелдерді басқаруды қоса алғанда, бақылаусыз AI-ға сенудегі жалпы қиындықтарды талқылаймыз.

Жазу және мазмұнды жасаудағы генеративті AI

Генеративті AI пайда болған алғашқы домендердің бірі мәтінді құру болды. Үлкен тіл үлгілері жаңалықтар мақалалары мен маркетингтік көшірмелерден бастап әлеуметтік желідегі жазбалар мен құжаттардың қысқаша мазмұнына дейін барлығын жасай алады. Бірақ бұл жазудың қаншасын адам редакторсыз жасауға болады?

Ағымдағы мүмкіндіктер (2025): AI әдеттегі мазмұнды автоматты түрде жазушы ретінде

адамның араласуын аз немесе мүлде қолданбай әртүрлі күнделікті жазу тапсырмаларын Ең жақсы мысал журналистикадағы: Associated Press көптеген жылдар бойы қаржылық деректер арналарынан тоқсан сайын мыңдаған компанияның кірісі туралы есептерді жасау үшін автоматтандыруды қолданды ( Филана Паттерсон – ONA қауымдастық профилі ). Бұл қысқаша жаңалықтар үлгіге сәйкес келеді (мысалы, «X компаниясының табысы Y деңгейінде, Z% өсті...») және AI (табиғи тілде генерациялау бағдарламалық құралын пайдалану) кез келген адамға қарағанда сандар мен сөз тіркестерін жылдам толтыра алады. AP жүйесі бұл есептерді автоматты түрде жариялайды, адам жазушыларды қажет етпестен олардың қамтуын күрт кеңейтеді (тоқсанына 3000-нан астам әңгіме) ( Автоматтандырылған табыс туралы әңгімелер көбейеді | Associated Press ).

Спорт журналистикасы да осылай дамыды: AI жүйелері спорт ойындарының статистикасын алып, қайталау оқиғаларын жасай алады. Бұл домендер деректерге негізделген және формулалық болғандықтан, деректер дұрыс болғанша қателер сирек кездеседі. Бұл жағдайларда біз шынайы автономияны - AI жазады және мазмұн бірден жарияланады.

Кәсіпорындар сонымен қатар өнім сипаттамаларын, электрондық пошта ақпараттық бюллетеньдерін және басқа маркетингтік мазмұнды әзірлеу үшін генеративті AI пайдаланады. Мысалы, электрондық коммерция алыбы Amazon қазір өнімдерге тұтынушылардың пікірлерін қорытындылау үшін AI пайдаланады. Жасанды интеллект көптеген жеке шолулардың мәтінін сканерлейді және адамдарға бұл элементті ұнататын немесе ұнатпайтын қысқаша бөлектеу абзацын жасайды, содан кейін ол өнім бетінде қолмен өңдеусіз көрсетіледі ( Amazon AI көмегімен тұтынушылардың шолу тәжірибесін жақсартады ). Төменде Amazon мобильді қосымшасында орналастырылған осы мүмкіндіктің суреті берілген , мұнда «Тұтынушылар айтады» бөлімі шолу деректерінен толығымен AI арқылы жасалған:

( Amazon AI көмегімен тұтынушыларды шолу тәжірибесін жақсартады ) Электрондық коммерция өнімі бетіндегі AI жасаған шолу қорытындысы. Amazon жүйесі пайдаланушы шолуларының ортақ тұстарын (мысалы, пайдаланудың қарапайымдылығы, өнімділік) қысқа абзацқа жинақтайды және сатып алушыларға «Тұтынушылар шолуларының мәтінінен AI жасалған» ретінде көрсетіледі.

мазмұн болжамды үлгіні ұстанғанда немесе бар деректерден жинақталғанда, AI жиі оны жеке өңдей алатынын көрсетеді . Басқа ағымдағы мысалдар мыналарды қамтиды:

• Ауа-райы және қозғалыс жаңартулары: сенсор деректеріне негізделген күнделікті ауа райы есептерін немесе жол қозғалысы бюллетендерін құрастыру үшін AI пайдаланатын БАҚ.

• Қаржылық есептер: автоматты түрде тікелей қаржылық қорытындыларды жасайтын фирмалар (тоқсандық нәтижелер, қор нарығы туралы брифингтер). 2014 жылдан бері Bloomberg және басқа да жаңалықтар агенттіктері компанияның кірістері туралы жаңалықтарды жазуға көмектесу үшін AI-ды қолданды – бұл процесс деректер берілгеннен кейін негізінен автоматты түрде орындалады ( AP «робот журналистері» қазір өз әңгімелерін жазуда | The Verge ) ( Вайоминг тілшісі жалған дәйексөздер, әңгімелер жасау үшін AI-ды қолданды ).

• Аударма және транскрипция: Транскрипция қызметтері енді адам терушілерінсіз жиналыс транскрипттерін немесе субтитрлерін жасау үшін AI пайдаланады. Шығармашылық мағынада генеративті болмаса да, бұл тілдік тапсырмалар таза дыбыс үшін жоғары дәлдікпен автономды түрде орындалады.

• Жобаны құру: Көптеген кәсіпқойлар электрондық хаттарды немесе құжаттардың бірінші нұсқаларын әзірлеу үшін ChatGPT сияқты құралдарды пайдаланады, егер мазмұнның қауіптілігі төмен болса, анда-санда оларды өңдеулерсіз жібереді.

Дегенмен, неғұрлым күрделі проза үшін адамның қадағалауы 2025 жылы норма болып қалады . Жаңалықтар ұйымдары AI-дан тікелей зерттеу немесе аналитикалық мақалаларды сирек жариялайды - редакторлар AI-жазылған жобаларды факт-тексереді және нақтылайды. AI стильді және құрылымды жақсы еліктей алады, бірақ фактілік қателерді (көбінесе «галлюцинация» деп атайды) немесе адам ұстай алатын ыңғайсыз сөз тіркестерін енгізуі мүмкін. Мысалы, немістің Express алғашқы жаңалықтарды жазуға көмектесу үшін Клара атты AI «сандық әріптесін» ұсынды. Клара спорттық репортаждарды тиімді құрастыра алады және тіпті оқырмандарды қызықтыратын тақырыптарды жаза алады, бұл Express мақалаларының 11% -ына үлес қосады - бірақ адам редакторлары әлі де әрбір мақаланың дәлдігі мен журналистік тұтастығына, әсіресе күрделі оқиғаларға шолу жасайды ( Журналистердің жаңалықтар бөлмесінде AI құралдарын пайдалануының 12 тәсілі - Twipe ). Бұл адам мен AI серіктестігі бүгінде кең таралған: AI мәтінді құрудың ауыр жұмысын басқарады, ал адамдар қажет болған жағдайда өңдейді және түзетеді.

2030-2035 жылдарға арналған болжам: сенімді автономды жазуға

Келесі онжылдықта біз генеративті AI жоғары сапалы, шын мәнінде дұрыс мәтінді жасауда әлдеқайда сенімді болады деп күтеміз, бұл оның дербес орындай алатын жазу тапсырмаларының ауқымын кеңейтеді. Мұны бірнеше тенденциялар қолдайды:

• Жақсартылған дәлдік: Ағымдағы зерттеулер AI-ның жалған немесе маңызды емес ақпаратты шығаруға бейімділігін тез төмендетеді. 2030 жылға қарай жақсырақ оқыту (соның ішінде нақты уақыт режимінде дерекқорларға қарсы фактілерді тексеру әдістері) бар жетілдірілген тіл үлгілері ішкі адам деңгейіне жақын факт-тексеруге қол жеткізе алады. Бұл AI дұрыс тырнақшалармен және бастапқы материалдан автоматты түрде алынған статистикамен толық жаңалықтар мақаласының жобасын жасай алады, бұл аз өңдеуді қажет етеді.

• Доменге арналған AI: Біз белгілі бір салаларға (заңды, медициналық, техникалық жазу) дәл реттелген көбірек мамандандырылған генеративті үлгілерді көреміз. 2030 жылға арналған AI моделі стандартты келісім-шарттарды сенімді түрде әзірлеуі немесе сот тәжірибесін қорытындылауы мүмкін - құрылымы формулалық, бірақ қазіргі уақытта адвокаттың уақытын талап ететін тапсырмалар. Егер AI дәлелденген заңды құжаттар бойынша оқытылатын болса, оның жобалары заңгерге қысқаша шолу жасай алатындай сенімді болуы мүмкін.

• Табиғи стиль және үйлесімділік: Модельдер ұзартылған құжаттарда контекстті сақтауда жақсарып келеді, бұл неғұрлым дәйекті және нақты ұзын пішінді мазмұнға әкеледі. 2035 жылға қарай AI көркем емес кітаптың лайықты бірінші жобасын немесе техникалық нұсқаулықты өз бетінше жасай алады, бұл ретте адамдар негізінен кеңес беру рөлін атқарады (мақсаттар қою немесе арнайы білім беру үшін).

Бұл іс жүзінде қандай болуы мүмкін? Кәдімгі журналистика белгілі бір соққылар үшін толығымен дерлік автоматтандырылуы мүмкін. Біз 2030 жылы ақпараттық агенттікте AI жүйесі әрбір табыс туралы есептің, спорттық сюжетті немесе сайлау нәтижелерін жаңартудың бірінші нұсқасын жазатынын көреміз, редактор сапаны қамтамасыз ету үшін тек бірнешеуін ғана таңдайды. Шынында да, сарапшылардың болжауынша, онлайн мазмұнның үнемі өсіп келе жатқан үлесі машинамен жасалатын болады - салалық сарапшылардың бір батыл болжамы 2026 жылға қарай онлайн мазмұнның 90% -ы AI-мен жасалуы мүмкін ( 2026 жылға қарай, адам емес адамдар жасаған онлайн мазмұнның саны адам жасаған мазмұннан әлдеқайда көп болады - OO ). Тіпті анағұрлым консервативті нәтиже 2030 жылдардың ортасына қарай кәдімгі веб-мақалалардың, өнімнің көшірмесінің және тіпті жекелендірілген жаңалықтар арналарының көпшілігінің авторы AI екенін білдіреді.

Маркетинг пен корпоративтік коммуникацияда генеративті AI-ға бүкіл науқандарды автономды түрде жүргізуге сеніп тапсырылуы мүмкін. Ол жекелендірілген маркетингтік электрондық хаттарды, әлеуметтік желідегі жазбаларды және жарнамалық көшірмелердің нұсқаларын жасап, жібере алады, тұтынушылардың реакциясы негізінде хабар алмасуды үнемі өзгерте алады - мұның бәрі циклде адам копирайтерсіз. Gartner сарапшылары 2025 жылға қарай ірі кәсіпорындардың шығыс маркетингтік хабарламаларының кем дегенде 30%-ы AI арқылы синтетикалық түрде жасалады ( Индустриялар мен кәсіпорындар үшін генеративті AI пайдалану жағдайлары ) және бұл пайыз 2030 жылға қарай ғана өседі деп болжайды.

Дегенмен, адамның шығармашылығы мен пайымдауы әлі де маңызды рөл атқаратынын атап өту маңызды , әсіресе жоғары үлесті мазмұн үшін . 2035 жылға қарай AI пресс-релизді немесе блог жазбасын өздігінен өңдей алады, бірақ жауапкершілікті немесе сезімтал тақырыптарды қамтитын журналистік зерттеу үшін БАҚ әлі де адам қадағалауын талап етуі мүмкін. Болашақта деңгейлі көзқарас пайда болуы мүмкін: AI күнделікті мазмұнның негізгі бөлігін автономды түрде жасайды, ал адамдар стратегиялық немесе сезімтал бөліктерді өңдеуге және шығаруға назар аударады. Негізінде, AI біліктілігі өскен сайын «күнделікті» деп саналатын нәрселердің желісі кеңейеді.

жасанды интеллект арқылы жасалған интерактивті әңгімелер немесе жекелендірілген есептер сияқты мазмұнның жаңа формалары пайда болуы мүмкін. Мысалы, компанияның жылдық есебін AI арқылы бірнеше стильде жасауға болады – басшыларға арналған қысқаша, қызметкерлерге арналған баяндау нұсқасы, талдаушыларға арналған деректерге бай нұсқасы – әрқайсысы бірдей негізгі деректерден автоматты түрде жасалады. Білім беруде оқулықтар әртүрлі оқу деңгейлеріне сәйкес келетін AI арқылы динамикалық түрде жазылуы мүмкін. Бұл қолданбалар негізінен автономды болуы мүмкін, бірақ расталған ақпаратпен негізделеді.

Жазбаша траектория 2030 жылдардың ортасына қарай AI жемісті жазушы болатынын . Нағыз автономды жұмыстың кілті оның нәтижелеріне сенім орнату болады. Егер AI фактілік дәлдікті, стилистикалық сапаны және этикалық стандарттарға сәйкестікті дәйекті түрде көрсете алса, адамдық тексерудің қажеттілігі азаяды. Осы ақ қағаздың бөлімдерін 2035 жылға қарай AI зерттеушісі редакторды қажет етпей-ақ әзірлеуі мүмкін - бұл перспективаға біз сақтықпен оптимистік көзқараспен қараймыз, егер тиісті қауіпсіздік шаралары бар болса.

Бейнелеу өнері мен дизайндағы генеративті AI

Генеративті AI-ның кескіндер мен өнер туындыларын жасау қабілеті өнер байқауларында жеңіске жеткен AI жасаған картиналардан бастап нақты кадрлардан айырмашылығы жоқ терең фейк бейнелеріне дейін көпшіліктің қиялын жаулап алды. Көрнекі домендерде генеративті қарсылас желілер (GANs) және диффузиялық модельдер (мысалы, Тұрақты диффузия, Орташа саяхат) сияқты AI үлгілері мәтіндік нұсқауларға негізделген түпнұсқа кескіндерді жасай алады. Сонымен, AI енді автономды суретші немесе дизайнер ретінде жұмыс істей ала ма?

Ағымдағы мүмкіндіктер (2025): AI шығармашылық көмекші ретінде

әсерлі дәлдікпен сұраныс бойынша кескіндерді жасауға шебер Пайдаланушылар AI суретінен «Ван Гог стилінде күн батқан кездегі ортағасырлық қаланы» салуды сұрай алады және секундтарда сенімді көркем бейнені алады. Бұл графикалық дизайнда, маркетингте және ойын-сауықта концепциялық өнер, прототиптер және кейбір жағдайларда соңғы көрнекі бейнелер үшін AI-ны кеңінен қолдануға әкелді. Атап айтқанда:

• Графикалық дизайн және қор суреттері: Компаниялар AI арқылы веб-сайт графикасын, иллюстрацияларын немесе фотосуреттерін жасайды, бұл суретшінің әрбір туындысын тапсыру қажеттілігін азайтады. Көптеген маркетингтік топтар тұтынушыларды қызықтыратын нәрсені тексеру үшін жарнамалардың немесе өнім кескіндерінің нұсқаларын жасау үшін AI құралдарын пайдаланады.

• Өнер және иллюстрация: Жеке суретшілер идеяларды талқылау немесе мәліметтерді толтыру үшін AI-мен бірлесіп жұмыс істейді. Мысалы, иллюстратор фон декорациясын жасау үшін AI пайдалана алады, содан кейін олар адам салған кейіпкерлерімен біріктіреді. Кейбір комикстерді жасаушылар AI арқылы жасалған панельдермен немесе бояумен тәжірибе жасады.

• БАҚ және ойын-сауық: AI арқылы жасалған өнер журнал мұқабаларында және кітап мұқабаларында пайда болды. Әйгілі мысал 2022 жылдың тамыз айындағы космополит мұқабасы болды, онда астронавт бейнеленген – арт-директордың жетекшілігімен AI (OpenAI's DALL·E) жасаған алғашқы журнал мұқабасының суреті. Бұл адамның итермелеуі мен таңдауын қамтығанымен, нақты өнер туындысы машинада көрсетілді.

Ең бастысы, осы қолданыстағы пайдаланулардың көпшілігі әлі де адамның курациясын және итерациясын қамтиды . Жасанды интеллект ондаған кескіндерді түкіріп тастай алады, ал адам ең жақсысын таңдап, мүмкін оны түртіп алады. шығару үшін автономды түрде жұмыс істейді , бірақ адамдар шығармашылық бағытты басқарады және соңғы таңдауды жасайды. Ол көптеген мазмұнды жылдам жасау үшін сенімді, бірақ бірінші әрекетте барлық талаптарды қанағаттандыруға кепілдік бермейді. Қате мәліметтер (мысалы, AI саусақтардың дұрыс емес санымен қол салуы, белгілі бір қызық) немесе күтпеген нәтижелер сияқты мәселелер адам арт-директорының әдетте шығарылым сапасын қадағалауы қажет екенін білдіреді.

Дегенмен, AI толық автономияға жақындаған домендер бар:

• Генеративті дизайн: Архитектура және өнім дизайны сияқты салаларда AI құралдары көрсетілген шектеулерге жауап беретін дизайн прототиптерін дербес жасай алады. Мысалы, жиһаз бөлігінің қажетті өлшемдері мен функцияларын ескере отырып, генеративті алгоритм бастапқы сипаттамадан тыс адамның араласуынсыз бірнеше өміршең дизайнды (кейбіреулері әдеттен тыс) шығаруы мүмкін. Бұл дизайндарды адамдар тікелей пайдалана алады немесе нақтылай алады. Сол сияқты, инженерияда генеративті AI салмағы мен күші үшін оңтайландырылған бөлшектерді (мысалы, ұшақ құрамдас бөлігі) жобалай алады, адам ойламаған жаңа пішіндерді шығарады.

• Бейне ойын активтері: AI текстураларды, 3D модельдерін немесе тіпті бейне ойындар үшін бүкіл деңгейлерді автоматты түрде жасай алады. Әзірлеушілер оларды мазмұнды жасауды жылдамдату үшін пайдаланады. Кейбір инди ойындары адам жасаған ең аз активтері бар кең, динамикалық ойын әлемдерін жасау үшін процедуралық түрде жасалған өнер туындыларын және тіпті диалогты (тіл үлгілері арқылы) қоса бастады.

• Анимация және бейне (дамып келе жатқан): статикалық кескіндерге қарағанда жетілмеген болса да, бейнеге арналған генеративті AI дамып келеді. Сапа сәйкес келмесе де, AI сұраулардан қысқа бейнеклиптер немесе анимациялар жасай алады. Deepfake технологиясы – генеративті – шынайы бет айырбастарын немесе дауыс клондарын жасай алады. Басқарылатын параметрде студия фондық көріністі немесе топ анимациясын автоматты түрде жасау үшін AI пайдалана алады.

(сценарийден визуалды бейнелерге дейін) 90% мазмұны бар ірі блокбастер фильмін көреміз деп болжады Өнеркәсіптер мен кәсіпорындар үшін генеративті AI пайдалану жағдайлары ). 2025 жылға қарай біз әлі ол жерде емеспіз – AI өз бетінше толықметражды фильм түсіре алмайды. Бірақ бұл басқатырғыштың бөліктері дамып келеді: сценарий құру (мәтіндік AI), кейіпкерлер мен көріністерді құру (сурет/бейне AI), дауыстық әрекет (AI дауыс клондары) және өңдеуге көмек (AI қысқартулар мен ауысуларға көмектесе алады).

2030-2035 жылдарға арналған болжам: ауқымдағы AI-генерацияланған медиа

Болашаққа қарап, бейнелеу өнері мен дизайндағы генеративті AI рөлі күрт кеңейеді. көптеген визуалды медиада негізгі мазмұн жасаушы болады деп күтеміз Кейбір күтулер:

• Толығымен AI-мен жасалған фильмдер мен бейнелер: Алдағы он жылда біз негізінен жасанды интеллектпен жасалған алғашқы фильмдерді немесе серияларды көруіміз әбден мүмкін. Адамдар жоғары деңгейлі бағытты қамтамасыз ете алады (мысалы, сценарий құрылымы немесе қалаған стиль) және AI көріністерді көрсетеді, актерлердің ұқсастықтарын жасайды және барлығын жандандырады. Қысқа метражды фильмдердегі алғашқы эксперименттер бірнеше жыл ішінде мүмкін, ал 2030-шы жылдарға қарай толықметражды талпыныстар жасалуы мүмкін. Бұл AI фильмдері тауашаны бастауы мүмкін (эксперименттік анимация және т.б.), бірақ сапасы жақсарған сайын негізгі ағынға айналуы мүмкін. Gartner компаниясының 2030 жылға қарай фильмнің 90% болжамы ( Өнеркәсіптер мен кәсіпорындар үшін генеративті AI пайдалану жағдайлары ) өршіл болғанымен, AI мазмұнын жасау фильм түсірудегі жүктеменің көп бөлігін көтеру үшін жеткілікті күрделі болады деген саланың сенімін баса көрсетеді.

• Дизайнды автоматтандыру: Сән немесе сәулет сияқты салаларда генеративті AI «құны, материалдар, X стилі» сияқты параметрлерге негізделген жүздеген дизайн тұжырымдамаларын автономды түрде әзірлеу үшін пайдаланылады, бұл адамдарға түпкілікті дизайнды таңдауға қалдырады. Бұл қазіргі динамиканы өзгертеді: дизайнерлер нөлден жасап, шабыт алу үшін AI пайдаланудың орнына, болашақ дизайнерлер AI жасаған ең жақсы дизайнды таңдап, оны өзгерте алатын куратор ретінде әрекет етуі мүмкін. 2035 жылға қарай сәулетші ғимаратқа қойылатын талаптарды енгізіп, AI ұсыныстары ретінде толық сызбаларды ала алады (барлығы құрылымдық тұрғыдан дұрыс, енгізілген инженерлік ережелерге сәйкес).

• Жеке мазмұнды жасау: біз жеке пайдаланушылар үшін визуалды бейнелерді жасайтын AI-ді көруіміз мүмкін. 2035 жылы бейне ойынын немесе виртуалды шындық тәжірибесін елестетіп көріңіз, онда декорациялар мен кейіпкерлер AI нақты уақытта жасалған ойыншының қалауына бейімделеді. Немесе пайдаланушы күніне негізделген жекелендірілген комикстер – әр кеш сайын мәтіндік журналыңызды автоматты түрде иллюстрацияларға айналдыратын автономды «күнделікті комикс» AI.

• Мультимодальды шығармашылық: Генеративті AI жүйелері барған сайын мультимодальды болып келеді, яғни олар мәтінді, кескіндерді, дыбысты және т.б. бірге өңдей алады. Осыларды біріктіре отырып, AI «Мені X өнімі үшін маркетингтік науқан жасаңыз» сияқты қарапайым нұсқауды қабылдап, жай ғана жазбаша көшірмені емес, сәйкес графиканы, тіпті стилі сәйкес келетін қысқа жарнамалық бейнеклиптерді де жасай алады. Бір рет басатын мазмұн жиынтығының бұл түрі 2030-шы жылдардың басында болуы мүмкін қызмет.

AI адам суретшілерін алмастыра ? Бұл сұрақ жиі туындайды. AI көптеген өндірістік жұмыстарды (әсіресе бизнеске қажет қайталанатын немесе жылдам айналдыратын өнер) өз мойнына алуы мүмкін, бірақ адамның шеберлігі түпнұсқалық пен инновация үшін қалады. 2035 жылға қарай автономды AI белгілі суретшінің стилінде сенімді түрде сурет салуы мүмкін - бірақ жаңа стиль жасау немесе терең мәдени резонансты өнер әлі де адам күшіне айналуы мүмкін (әлеуетті AI серіктес ретінде). Біз адам суретшілері автономды AI «бірлескен суретшілермен» бірге жұмыс істейтін болашақты болжаймыз. Үйдегі цифрлық галерея үшін үздіксіз өнер жасау үшін, мысалы, үнемі өзгеретін шығармашылық ортаны қамтамасыз ету үшін жеке AI-ға тапсырыс беруге болады.

Сенімділік тұрғысынан көрнекі генеративті AI кейбір жолдармен мәтінге қарағанда автономияға оңай жолға ие: кескін мінсіз болмаса да, субъективті түрде «жеткілікті жақсы» болуы мүмкін, ал мәтіндегі фактілік қате проблемалық. төмен тәуекелді қабылдауды көріп отырмыз – егер AI жасаған дизайн ұсқынсыз немесе қате болса, сіз оны жай ғана қолданбайсыз, бірақ ол өздігінен зиян келтірмейді. Бұл 2030-шы жылдарға қарай компаниялар AI-ға дизайнды бақылаусыз шығаруға және шынымен жаңа немесе қауіпті нәрсе қажет болғанда ғана адамдарды тартуға ыңғайлы болуы мүмкін дегенді білдіреді.

Қорытындылай келе, 2035 жылға қарай генеративті AI көрнекі бейнелердегі қуатты мазмұнды жасаушы болады деп күтілуде, ол айналамыздағы суреттер мен медианың маңызды бөлігіне жауапты болуы мүмкін. Ол ойын-сауық, дизайн және күнделікті коммуникациялар үшін мазмұнды сенімді түрде жасайды. Автономды суретші көкжиекте тұр, бірақ AI креативті немесе өте ақылды құрал ретінде қарастырылады ма, бұл пікірталас, оның нәтижелері адам жасағаннан айырмашылығы жоқ болғандықтан дамитын болады.

Бағдарламалық жасақтаманы әзірлеудегі генеративті AI (кодтау)

Бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу жоғары аналитикалық тапсырма сияқты көрінуі мүмкін, бірақ оның шығармашылық элементі де бар – код жазу құрылымдық тілде мәтінді түбегейлі жасайды. Қазіргі заманғы генеративті AI, әсіресе үлкен тілдік модельдер, кодтауда өте шебер екенін дәлелдеді. GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer және басқалары сияқты құралдар AI жұп бағдарламашылары ретінде әрекет етеді, код үзінділерін немесе тіпті әзірлеушілер түрі ретінде бүкіл функцияларды ұсынады. Бұл автономды бағдарламалауға қаншалықты жетуі мүмкін?

Ағымдағы мүмкіндіктер (2025): AI кодтаушы қосалқы ұшқыш ретінде

2025 жылға қарай AI код генераторлары көптеген әзірлеушілердің жұмыс үрдісінде кең таралған. Бұл құралдар код жолдарын автоматты түрде толтыра алады, кестені (мысалы, стандартты функциялар немесе сынақтар) жасай алады және тіпті табиғи тіл сипаттамасы берілген қарапайым бағдарламаларды жаза алады. Ең бастысы, олар әзірлеушінің қадағалауымен жұмыс істейді – әзірлеуші ​​AI ұсыныстарын қарастырады және біріктіреді.

Кейбір қазіргі фактілер мен сандар:

• Кәсіби әзірлеушілердің жартысынан көбі AI кодтау көмекшілерін 2023 жылдың соңына қарай қабылдады ( Копилотта кодтау: 2023 деректер код сапасына төмен қысымды ұсынады (2024 жылғы болжамдарды қоса) - GitClear ), бұл жылдам қабылдауды көрсетеді. GitHub Copilot, кең таралған алғашқы құралдардың бірі, ол қолданылатын жобаларда кодтың орта есеппен 30-40% құрайды ( кодтау енді MOAT емес. GitHub-тағы кодтардың 46% қазірдің өзінде ... ). Бұл адам оны басқарып, тексеріп жатқанымен, AI кодтың маңызды бөліктерін жазып жатыр дегенді білдіреді.

• Бұл AI құралдары қайталанатын кодты жазу (мысалы, деректер моделінің сыныптары, қабылдаушы/бағдарлама әдістері), бір бағдарламалау тілін екіншісіне түрлендіру немесе оқыту мысалдарына ұқсайтын қарапайым алгоритмдерді шығару сияқты тапсырмаларда жақсы орындалады. Мысалы, әзірлеуші ​​​​пайдаланушылар тізімін аты бойынша сұрыптау үшін // функциясына түсініктеме бере алады және AI сәйкес сұрыптау функциясын дереу дерлік жасайды.

• қателерді түзетуге және түсіндіруге көмектеседі : әзірлеушілер қате туралы хабарды қоя алады және AI түзетуді ұсына алады немесе «Бұл код не істейді?» Деп сұрай алады. және табиғи тілде түсініктеме алыңыз. Бұл белгілі бір мағынада автономды (AI проблемаларды өздігінен анықтай алады), бірақ адам түзетуді қолдану-қолданбауды шешеді.

• Маңыздысы, қазіргі AI кодтау көмекшілері қателеспейді. Олар қауіпті кодты немесе мәселені дерлік Осылайша, бүгінгі күннің ең жақсы тәжірибесі адамды циклде ұстау - әзірлеуші ​​​​адам жазған код сияқты AI-жазылған кодты сынап, жөндеуден өткізеді. Реттелетін салаларда немесе маңызды бағдарламалық жасақтамада (медициналық немесе авиациялық жүйелер сияқты) кез келген AI жарналары қатаң тексеруден өтеді.

Бүгінгі күні ешбір негізгі бағдарламалық қамтамасыз ету жүйесі әзірлеушінің бақылауынсыз нөлден бастап AI арқылы толығымен жазылмаған. Дегенмен, кейбір автономды немесе жартылай автономды пайдаланулар пайда болады:

• Автоматты түрде жасалған бірлік сынақтары: AI кодты талдай алады және әртүрлі жағдайларды қамту үшін бірлік сынақтарын жасай алады. Тестілеу жүйесі қателерді анықтау үшін осы AI-жазбаша сынақтарды өздігінен жасап, іске қосуы мүмкін, бұл адам жазбаша сынақтарды кеңейтеді.

• Жасанды интеллектпен төмен кодты/кодсыз платформалар: Кейбір платформалар бағдарламашы еместерге өздері қалаған нәрсені сипаттауға мүмкіндік береді (мысалы, «жазбаларды сақтау үшін байланыс пішіні мен дерекқоры бар веб-бетті құру») және жүйе кодты жасайды. Әлі бастапқы кезеңдер болса да, бұл AI стандартты пайдалану жағдайлары үшін бағдарламалық жасақтаманы автономды түрде жасай алатын болашаққа нұсқайды.

• Сценарий және желім коды: АТ автоматтандыру көбінесе жүйелерді қосу үшін сценарийлер жазуды қамтиды. AI құралдары көбінесе осы шағын сценарийлерді автоматты түрде жасай алады. Мысалы, журнал файлын талдау және электрондық пошта ескертуін жіберу үшін сценарий жазу – AI ең аз немесе өңдеусіз жұмыс сценарийін жасай алады.

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

Алдағы онжылдықта генеративті AI жобалардың белгілі бір сыныптары үшін толық автономды бағдарламалық жасақтаманы әзірлеуге жақындай отырып, кодтау жүктемесінің үлкен бөлігін алады деп күтілуде. Кейбір болжамды әзірлемелер:

• Толық мүмкіндікті енгізу: 2030 жылға қарай біз AI қарапайым қолданба мүмкіндіктерін соңына дейін жүзеге асыруға қабілетті болады деп күтеміз. Өнім менеджері мүмкіндікті қарапайым тілде сипаттауы мүмкін («Пайдаланушылар электрондық пошта сілтемесі арқылы құпия сөзді қалпына келтіруі керек») және AI қажетті кодты (фронт-соңғы пішін, артқы логика, дерекқорды жаңарту, электрондық поштаны жіберу) жасап, оны кодтық базаға біріктіре алады. AI спецификацияларды орындай алатын кіші әзірлеуші ​​ретінде тиімді әрекет етеді. Адам инженері жай ғана кодты қарап шығып, сынақтарды жүргізе алады. Жасанды интеллект сенімділігі артқан сайын, кодты шолу жылдам қарап шығуға айналуы мүмкін.

• Автономды кодты қолдау: Бағдарламалық жасақтаманың үлкен бөлігі жай ғана жаңа код жазу емес, бар кодты жаңарту – қателерді түзету, өнімділікті жақсарту, жаңа талаптарға бейімделу. Болашақ AI әзірлеушілері бұл жағынан жоғары болуы мүмкін. Кодтық база мен директиваны ескере отырып («бір уақытта тым көп пайдаланушылар кірген кезде біздің қолданба бұзылып жатыр»), AI мәселені (бір мезгілде қате сияқты) тауып, оны түзетуі мүмкін. 2035 жылға қарай AI жүйелері бағдарламалық жүйелерге тынымсыз техникалық қызмет көрсету бригадасы ретінде қызмет ететін күнделікті техникалық қызмет көрсету билеттерін бір түнде автоматты түрде өңдей алады.

• Интеграция және API пайдалану: Көбірек бағдарламалық жүйелер мен API интерфейстері AI оқылатын құжаттамамен бірге келгендіктен, AI агенті желім кодын жазу арқылы А жүйесін B қызметімен қалай қосу керектігін дербес анықтай алады. Мысалы, егер компания өзінің ішкі HR жүйесінің жаңа жалақы API интерфейсімен синхрондалғанын қаласа, олар AI-ға «оларды бір-бірімен сөйлесуді» тапсыруы мүмкін және ол екі жүйенің сипаттамаларын оқығаннан кейін интеграция кодын жазады.

• Сапа және оңтайландыру: кодты жасаудың болашақ үлгілері кодтың жұмыс істейтінін тексеру үшін кері байланыс циклдерін қамтуы мүмкін (мысалы, құм жәшігіндегі сынақтарды немесе модельдеулерді орындау). Бұл AI кодты жазып қана қоймай, оны сынау арқылы өзін-өзі түзете алатынын білдіреді. 2035 жылға қарай біз AI-ны елестете аламыз, ол тапсырма беріліп, барлық сынақтардан өткенге дейін өз кодын қайталай береді - бұл процесті адамға бір жолды бақылау қажет болмауы мүмкін. Бұл автономды түрде жасалған кодқа деген сенімді арттырады.

2035 жылға қарай сценарийді елестетуге болады, онда шағын бағдарламалық жасақтама жобасы, айталық, бизнеске арналған пайдаланушы мобильді қосымшасы - жоғары деңгейдегі нұсқауларды бере отырып, негізінен AI агентімен әзірленуі мүмкін. Бұл сценарийдегі адам «әзірлеуші» талаптар мен шектеулерді (қауіпсіздік, стиль нұсқаулары) белгілейтін және AI-ға нақты кодтауды көтеруге мүмкіндік беретін жоба менеджері немесе валидатор болып табылады.

Дегенмен, күрделі, ауқымды бағдарламалық қамтамасыз ету үшін (операциялық жүйелер, озық AI алгоритмдерінің өздері және т.б.) адам мамандары әлі де терең тартылатын болады. Бағдарламалық жасақтамадағы шығармашылық мәселелерді шешу және архитектуралық дизайн біраз уақыт адам басқаратын болуы мүмкін. AI көптеген кодтау тапсырмаларын орындауы мүмкін, бірақ не құрастыру және жобалау керектігін шешу басқа мәселе. Айтуынша, генеративті AI бірлесіп жұмыс істей бастағанда – жүйенің әртүрлі құрамдас бөліктерін басқаратын бірнеше AI агенттері – олар белгілі бір дәрежеде архитектураларды бірлесіп жобалай алады (мысалы, бір AI жүйе дизайнын ұсынады, екіншісі оны сынайды және олар процесті бақылайтын адаммен қайталанады).

Кодтаудағы AI-ның негізгі күтілетін пайдасы өнімділікті арттыру . Gartner болжауынша, 2028 жылға қарай бағдарламалық жасақтама инженерлерінің толық 90%-ы AI код көмекшілерін пайдаланады (2024 жылы бұл көрсеткіш 15%-дан аз) ( GitHub Copilot AI Code Assistants – Visual Studio журналы бойынша ең жоғары зерттеу есебі ). Бұл AI-ны пайдаланбайтын адамдар аз болады дегенді білдіреді. Сондай-ақ, олқылықтарды толтыратын AI арқылы жеңілдетілген белгілі бір салаларда адам әзірлеушілерінің тапшылығын көруіміз мүмкін; Негізінде әрбір әзірлеуші ​​​​кодты өздігінен жасай алатын AI көмекшісімен көп нәрсені істей алады.

Сенім басты мәселе болып қала бермек. Тіпті 2035 жылы да ұйымдар автономды түрде жасалған кодтың қауіпсіз болуын (AI осалдықтарды енгізбеуі керек) және заң/этикалық нормаларға сәйкес келуін қамтамасыз етуі керек (мысалы, AI тиісті лицензиясыз ашық бастапқы кітапхананың плагиат кодын қамтымайды). Тәуекелсіз автономды кодтауға көмектесу үшін AI-жазбаша кодтың шығуын тексере және қадағалай алатын жақсартылған AI басқару құралдарын күтеміз.

Қорытындылай келе, 2030 жылдардың ортасына қарай генеративті AI кәдімгі бағдарламалық қамтамасыз ету тапсырмаларын кодтаудың негізгі үлесін басқарады және күрделі тапсырмаларды орындауға айтарлықтай көмектеседі. Бағдарламалық жасақтаманы әзірлеудің өмірлік циклі әлдеқайда автоматтандырылған болады - талаптардан бастап орналастыруға дейін - AI ықтимал код өзгерістерін автоматты түрде генерациялау және орналастыру. Адам әзірлеушілері жоғары деңгейлі логикаға, пайдаланушы тәжірибесіне және бақылауға көбірек көңіл бөледі, ал AI агенттері іске асыру мәліметтерін ұсына алады.

Тұтынушыларға қызмет көрсету және қолдау саласындағы генеративті AI

Егер сіз соңғы уақытта тұтынушыларға қолдау көрсету желісіндегі чатпен араласқан болсаңыз, оның кем дегенде бір бөлігінде AI екінші жағында болуы мүмкін. Тұтынушыларға қызмет көрсету - бұл AI автоматтандыруға арналған домен: ол генеративті AI (әсіресе сөйлесу үлгілері) өте жақсы орындай алатын пайдаланушы сұрауларына жауап беруді қамтиды және ол көбінесе AI үйрене алатын сценарийлерді немесе білім базасының мақалаларын бақылайды. AI тұтынушыларды қаншалықты автономды түрде басқара алады?

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

Бүгінгі күні көптеген ұйымдар тұтынушыларға қызмет көрсетудегі бірінші байланыс нүктесі ретінде Бұл қарапайым ережеге негізделген боттардан («Төлем үшін 1 түймесін басыңыз, қолдау көрсету үшін 2 түймесін басыңыз...») еркін пішіндегі сұрақтарды түсіндіре алатын және сөйлесу арқылы жауап бере алатын кеңейтілген генеративті AI чат-боттарына дейін. Негізгі нүктелер:

• Жалпы сұрақтарды өңдеу: AI агенттері жиі қойылатын сұрақтарға жауап беруде, ақпарат беруде (дүкен сағаттары, ақшаны қайтару саясаты, белгілі мәселелер бойынша ақауларды жою қадамдары) және стандартты процедуралар арқылы пайдаланушыларға басшылық жасауда жақсы. Мысалы, банкке арналған AI чатботы пайдаланушыға адамның көмегінсіз өз шотындағы балансты тексеруге, құпия сөзді қалпына келтіруге немесе несиеге қалай өтініш беру керектігін түсіндіре алады.

• Табиғи тілді түсіну: Заманауи генеративті модельдер көбірек сұйық және «адам тәрізді» өзара әрекеттесуге мүмкіндік береді. Тұтынушылар сұрақты өз сөздерімен жаза алады және AI әдетте ниетті түсіне алады. Компаниялар бүгінгі AI агенттері бірнеше жыл бұрынғы күрделі боттарға қарағанда тұтынушыларды әлдеқайда қанағаттандырады деп хабарлайды – тұтынушылардың жартысына жуығы AI агенттері алаңдаушылықтарды шешу кезінде эмпатикалық және тиімді бола алады деп сенеді ( 2025 жылға арналған AI тұтынушыларға қызмет көрсету статистикасы 59 ) AI басқаратын қызметке деген сенімнің артқанын көрсетеді.

• Көп арналы қолдау: AI тек чатта ғана емес. Дауыстық көмекшілер (артында AI бар телефонның IVR жүйелері сияқты) қоңырауларды өңдей бастайды, сонымен қатар AI тұтынушылардың сұрауларына электрондық пошта жауаптарының жобасын жасай алады, олар дәл деп есептелсе, автоматты түрде шығуы мүмкін.

• Адамдар кірген кезде: Әдетте, егер AI шатастырса немесе сұрақ тым күрделі болса, ол адам агентіне беріледі. көптеген жағдайларда өз шегін жақсы біледі Мысалы, егер тұтынушы әдеттен тыс бірдеңе сұраса немесе ренжісе («Мен сізге үшінші рет хабарласып тұрмын және қатты ренжідім...»), AI мұны адам қабылдауы үшін белгілеуі мүмкін. Өткізу шегін компаниялар тиімділік пен тұтынушылардың қанағаттанушылығын теңестіру үшін белгілейді.

Көптеген компаниялар өзара әрекеттесудің маңызды бөліктерін тек AI арқылы шешетінін хабарлады. Салалық сауалнамаларға сәйкес, тұтынушылардың күнделікті сұрауларының шамамен 70-80% бүгінде AI чат-боттары арқылы өңделуі мүмкін, ал компаниялардың арналар бойынша тұтынушылармен өзара әрекеттесуінің шамамен 40% автоматтандырылған немесе AI көмегімен ( сіз білуіңіз керек 52 AI тұтынушыларға қызмет көрсету статистикасы - Plivo ). IBM компаниясының Жаһандық AI қабылдау индексі (2022) компаниялардың 80%-ы 2025 жылға қарай тұтынушыларға қызмет көрсету үшін AI чат-боттарын пайдаланатынын немесе пайдалануды жоспарлағанын көрсетті.

Қызықты жаңалық - бұл AI тұтынушыларға жауап беріп қана қоймай, нақты уақытта адам агенттеріне белсенді түрде көмектеседі Мысалы, тікелей сөйлесу немесе қоңырау кезінде AI тыңдап, адам агентіне ұсынылған жауаптарды немесе тиісті ақпаратты лезде бере алады. Бұл автономия сызығын бұлдыратады - AI тұтынушыға жалғыз қарамайды, бірақ ол адамның нақты сұрауынсыз белсенді түрде қатысады. Ол агенттің автономды кеңесшісі ретінде тиімді әрекет етеді.

2030-2035 жылдарға арналған болжам: Негізінен AI-ге негізделген тұтынушылардың өзара әрекеттесуі

2030 жылға қарай тұтынушыларға қызмет көрсету бойынша өзара әрекеттесулердің көпшілігі AI-мен айналысады деп күтілуде, олардың көпшілігі басынан аяғына дейін толығымен AI-мен өңделеді. Мұны қолдайтын болжамдар мен трендтер:

• Күрделілігі жоғары сұраулар шешілді: AI үлгілері кең білімді біріктіріп, пайымдауды жақсартатындықтан, олар тұтынушылардың күрделірек сұрауларын өңдей алады. «Элементті қалай қайтаруға болады?» Деп жауап берудің орнына, болашақ AI «Интернет өшірілді, мен қайта жүктеуге тырыстым, көмектесе аласыз ба?» сияқты көп сатылы мәселелерді шешуі мүмкін. диалог арқылы мәселені диагностикалау, кеңейтілген ақаулықтарды жою арқылы тұтынушыға нұсқау беру және техникті жоспарлаудың бәрі сәтсіз болған жағдайда ғана – бүгінгі күні адами қолдау технологиясын қажет ететін тапсырмалар. Денсаулық сақтау саласындағы тұтынушыларға қызмет көрсетуде AI пациенттің кездесуін жоспарлауды немесе сақтандыру сұрауларын соңына дейін өңдей алады.

• Қызметтің түпкілікті шешімі: Біз AI тұтынушыға не істеу керектігін айтып қана қоймай, серверлік жүйелерде тұтынушы атынан жасайтынын Мысалы, егер тұтынушы «Мен рейсімді келесі дүйсенбіге ауыстырғым келеді және басқа сөмке қосқым келеді» десе, AI агенті 2030 жылы әуе компаниясының брондау жүйесімен тікелей байланысып, өзгертуді орындап, сөмкенің төлемін өңдеп, тұтынушыға растауы мүмкін – барлығы автономды. Жасанды интеллект ақпарат көзі ғана емес, толық сервистік агентке айналады.

• Барлығына бірдей AI агенттері: Компаниялар AI-ны тұтынушылардың барлық байланыс нүктелерінде – телефон, чат, электрондық пошта, әлеуметтік медиада қолдануы мүмкін. Көптеген тұтынушылар AI немесе адаммен сөйлесіп жатқанын түсінбеуі мүмкін, әсіресе AI дауыстары табиғи бола бастайды және чат жауаптары контекстке байланысты. 2035 жылға қарай тұтынушыларға қызмет көрсету орталығына хабарласу көбінесе сіздің бұрынғы әрекеттесулеріңізді есте сақтайтын, сіздің қалауларыңызды түсінетін және сіздің үніңізге бейімделетін ақылды AI-мен өзара әрекеттесу дегенді білдіреді - негізінен әрбір тұтынушы үшін жекелендірілген виртуалды агент.

• Өзара әрекеттестікте AI шешімдерін қабылдау: AI сұрақтарға жауап беруден басқа, қазіргі уақытта басқарушылық мақұлдауды қажет ететін шешімдерді қабылдай бастайды. Мысалы, бүгінде адам агентіне ашулы тұтынушыны тыныштандыру үшін ақшаны қайтару немесе арнайы жеңілдік ұсыну үшін супервайзердің рұқсаты қажет болуы мүмкін. Болашақта AI-ға тұтынушы өмірінің есептелген құны мен көңіл-күйді талдау негізінде анықталған шектеулер шегінде сол шешімдерді сеніп тапсыруға болады. Futurum/IBM зерттеуі 2030 жылға қарай нақты уақыттағы тұтынушыларды тарту кезінде қабылданған шешімдердің шамамен 69%-ы смарт машиналармен қабылданады ( CX-ке ауысуды қайта елестету үшін, маркетологтар осы 2 нәрсені істеуі керек ) – AI өзара әрекеттесудегі ең жақсы әрекет бағытын тиімді шешеді.

• 100% AI қатысуы: әрбір тұтынушы өзара әрекеттесуінде ( 2025 жылға арналған AI тұтынушыларға қызмет көрсету статистикасы ) алдын ала немесе фондық режимде рөл атқаратынын көрсетеді Бұл адам тұтынушымен қарым-қатынаста болса да, оларға AI (ұсыныстар беру, ақпаратты алу) көмектесетінін білдіруі мүмкін. Сонымен қатар, түсіндірме бойынша, тұтынушылардың бірде-бір сұрауы кез келген уақытта жауапсыз қалмайды - егер адамдар желіден тыс болса, AI әрқашан сонда болады.

2035 жылға қарай біз тұтынушыларға қызмет көрсету агенттерінің тек ең сезімтал немесе қатты әсер ететін сценарийлерге (мысалы, VIP клиенттері немесе адамның жанашырлығын қажет ететін күрделі шағымдарды шешу) маманданғанын таба аламыз. Тұрақты сұрауларға – банктік қызметтен бөлшек саудаға дейін – техникалық қолдауға дейін – тәулік бойы жұмыс істейтін AI агенттерінің паркі қызмет көрсете алады, әр әрекеттесуден үздіксіз үйренеді. Бұл ауысым тұтынушыларға қызмет көрсетуді дәйекті және жедел ете алады, өйткені AI адамдарды күтуде ұстамайды және бір уақытта шексіз тұтынушыларды өңдеу үшін теориялық тұрғыдан бірнеше тапсырманы орындай алады.

Бұл көзқарас үшін еңсеру керек қиындықтар бар: AI адам тұтынушыларының болжауға болмайтындығын шешу үшін өте берік болуы керек. Ол жаргон сөздермен, ашу-ызамен, шатасушылықпен және адамдармен қарым-қатынас жасаудың шексіз алуан түрлілігімен күресуге қабілетті болуы керек. Ол сондай-ақ жаңартылған білімді қажет етеді (егер AI ақпараты ескірген болса, мағынасы жоқ). Жасанды интеллект пен компания дерекқорлары арасындағы интеграцияны инвестициялау арқылы (тапсырмалар, үзілістер және т.б. туралы нақты уақыт ақпараты үшін) бұл кедергілерді шешуге болады.

Этикалық тұрғыдан компаниялар «сіз AI-мен сөйлесіп жатырсыз» дегенді қашан ашу керектігін және әділдікті қамтамасыз етуді шешуі керек (AI біржақты оқытуға байланысты кейбір тұтынушыларға теріс көзқараспен қарамайды). Оларды басқаратын болсақ, бизнес жағдайы күшті: AI тұтынушыларға қызмет көрсету шығындарды және күту уақытын күрт азайта алады. Тұтынушыларға қызмет көрсетудегі AI нарығы 2030 жылға қарай ондаған миллиард долларға дейін өседі деп күтілуде ( Клиенттерге қызмет көрсету нарығы туралы есеп 2025-2030: жағдай ) ( Жалпы жасанды интеллект логистиканы қалай арттырады | Райдер ) ұйымдар осы мүмкіндіктерге инвестиция салады.

AI тұтынушыларға автономды қызмет көрсету норма болып табылатын болашақты күтіңіз . Көмек алу көбінесе мәселеңізді жылдам шеше алатын смарт құрылғымен әрекеттесу дегенді білдіреді. Адамдар әлі де қадағалау және соңғы істерді өңдеу үшін циклде болады, бірақ AI жұмыс күшінің супервайзері ретінде. Нәтиже тұтынушылар үшін жылдамырақ, жекелендірілген қызмет көрсетуі мүмкін - егер AI дұрыс оқытылып, өткендегі «робот сенім телефоны» тәжірибесінің бұзылуын болдырмау үшін бақыланса.

Денсаулық сақтау және медицинадағы генеративті AI

Денсаулық сақтау – бәсі жоғары сала. Медицинада адамның бақылауынсыз жұмыс істейтін AI идеясы толқуды (тиімділік пен қол жеткізу үшін) және сақтықты (қауіпсіздік және эмпатия себептері үшін) тудырады. Генеративті AI медициналық бейнелеуді талдау, клиникалық құжаттама және тіпті дәрі-дәрмектің ашылуы сияқты салаларда ілгерілей бастады. Ол жауапкершілікпен өз бетімен не істей алады?

Ағымдағы мүмкіндіктер (2025): Клиниктерге көмектесу, оларды алмастырмайды

Қазіргі уақытта денсаулық сақтаудағы генеративті AI, ең алдымен, автономды шешім қабылдаушы емес, медицина мамандарына қуатты көмекші Мысалы:

• Медициналық құжаттама: AI-ны денсаулық сақтаудағы ең сәтті қолданудың бірі - дәрігерлерге құжаттарды рәсімдеуге көмектесу. Табиғи тіл үлгілері пациентке баруларды транскрипциялай алады және клиникалық жазбаларды немесе босату қорытындыларын жасай алады. Компанияларда емтихан кезінде (микрофон арқылы) тыңдайтын және дәрігердің қарауы үшін кездесу жазбаларының жобасын автоматты түрде дайындайтын «AI жазушылары» бар. Бұл дәрігерлердің теру уақытын үнемдейді. Кейбір жүйелер тіпті электрондық денсаулық жазбаларының бөліктерін автоматты түрде толтырады. Мұны ең аз араласумен жасауға болады – дәрігер жобадағы кез келген кішкене қателерді түзетеді, яғни жазба жазу негізінен автономды.

• Радиология және бейнелеу: АИ, оның ішінде генеративті модельдер, ауытқуларды (ісік немесе сынықтар сияқты) анықтау үшін рентген сәулелерін, МРТ және КТ сканерлеуін талдай алады. 2018 жылы FDA ретинальды бейнелерде диабеттік ретинопатияны (көздің күйі) автономды анықтауға арналған AI жүйесін мақұлдады - атап айтқанда, бұл арнайы скрининг контекстінде маманның қарауынсыз қоңырау шалуға рұқсат етілген. Бұл жүйе генеративті AI емес еді, бірақ бұл реттеушілер шектеулі жағдайларда AI-ның автономды диагностикасына рұқсат бергенін көрсетеді. Жан-жақты есептерді жасау үшін генеративті үлгілер пайда болады. Мысалы, AI кеуде қуысының рентгенін тексеріп, рентгенологтың «Жедел нәтижелер жоқ. Өкпелері анық. Жүректің өлшемі қалыпты» деп есептей алады. Рентгенолог содан кейін растайды және белгілейді. Кейбір әдеттегі жағдайларда, егер рентгенолог AI-ға сенсе және жай ғана жылдам тексерсе, бұл есептер түзетусіз шығуы мүмкін.

• Симптомдарды тексерушілер және виртуалды медбикелер: генеративті AI чат-боттары алдыңғы қатардағы белгілерді тексерушілер ретінде пайдаланылады. Пациенттер өздерінің симптомдарын енгізіп, кеңес ала алады (мысалы, «Бұл жалпы суық болуы мүмкін; демалыс және сұйықтықтар, бірақ X немесе Y пайда болса, дәрігерге барыңыз.»). Babylon Health сияқты қолданбалар ұсыныстар беру үшін AI пайдаланады. Қазіргі уақытта олар, әдетте, ақпараттық емес, түпкілікті медициналық кеңестер ретінде қарастырылады және олар маңызды мәселелер бойынша адам дәрігерінің бақылауын ынталандырады.

• Дәрілерді табу (генеративті химия): Генеративті AI модельдері дәрілік заттар үшін жаңа молекулалық құрылымдарды ұсына алады. Бұл пациенттерге күтім жасаудан гөрі зерттеу саласында көбірек. Бұл АИ-лер қажетті қасиеттері бар мыңдаған үміткер қосылыстарды ұсыну үшін автономды түрде жұмыс істейді, содан кейін адам химиктер зертханада тексереді және тексереді. Insilico Medicine сияқты компаниялар жаңа дәрі-дәрмекке үміткерлерді айтарлықтай қысқа мерзімде жасау үшін AI-ды қолданды. Бұл пациенттермен тікелей әрекеттеспесе де, бұл АИ-дің шешімдерді (молекула конструкциялары) өздігінен жасауының мысалы, адамдар оны табу үшін әлдеқайда көп уақыт алады.

• Денсаулық сақтау операциялары: AI ауруханалардағы жоспарлауды, жабдықтауды басқаруды және басқа логистиканы оңтайландыруға көмектеседі. Мысалы, генеративті үлгі емделуші ағынын имитациялауы және күту уақытын азайту үшін жоспарлау түзетулерін ұсынуы мүмкін. Көрінбейтін болса да, бұл AI ең аз қолмен өзгертулер жасай алатын шешімдер.

Айта кету керек , 2025 жылға қарай бірде-бір аурухана AI-ға адамның рұқсатынсыз маңызды медициналық шешімдерді немесе емдеуді дербес қабылдауға мүмкіндік бермейді. Диагностика мен емдеуді жоспарлау адамның қолында, AI кірісті қамтамасыз етеді. AI үшін пациентке толық автономды түрде «Сізде қатерлі ісік бар» деп айту немесе дәрі-дәрмек тағайындау үшін талап етілетін сенім әлі жоқ және ол кең тексерусіз болмауы керек. Медицина мамандары AI-ны екінші көз немесе уақытты үнемдейтін құрал ретінде пайдаланады, бірақ олар маңызды нәтижелерді тексереді.

2030-2035 жылдарға арналған болжам: AI дәрігердің әріптесі (және медбике немесе фармацевт болуы мүмкін)

Алдағы онжылдықта біз генеративті AI күнделікті клиникалық тапсырмаларды автономды түрде қабылдайды және денсаулық сақтау қызметтерінің қолжетімділігін арттырады деп күтеміз:

• Автоматтандырылған алдын ала диагноздар: 2030 жылға қарай AI көптеген жалпы жағдайлар үшін бастапқы талдауды сенімді түрде жүргізе алады. Емханадағы AI жүйесін елестетіп көріңізші, ол науқастың белгілерін, ауру тарихын, тіпті олардың тонусы мен бет-әлпетін камера арқылы оқиды және диагностикалық ұсыныстар мен ұсынылған сынақтарды береді – мұның бәрі адам дәрігері пациентті көргенге дейін. Содан кейін дәрігер диагнозды растауға және талқылауға назар аудара алады. Телемедицинада пациент алдымен мәселені қысқартатын AI-мен сөйлесуі мүмкін (мысалы, мүмкін синус инфекциясы және одан да ауыр нәрсе), содан кейін қажет болған жағдайда оларды емхана дәрігерімен байланыстырады. ресми түрде мүмкіндік беруі мүмкін , егер өте дәл дәлелденсе, мысалы, отоскоптың суретінен құлақ инфекциясын тікелей диагностикалайтын AI мүмкін болуы мүмкін.

• Жеке денсаулық мониторлары: киюге болатын құрылғылардың (ақылды сағаттар, денсаулық сенсорлары) көбеюімен AI пациенттерді үздіксіз бақылайды және мәселелер туралы автономды түрде ескертеді. Мысалы, 2035 жылға қарай киетін AI жүрек ырғағының дұрыс еместігін анықтап, сізді шұғыл виртуалды консультацияға автоматты түрде жоспарлауы немесе инфаркт немесе инсульт белгілерін анықтаса, жедел жәрдем шақыруы мүмкін. Бұл автономды шешім қабылдау аймағына өтеді - жағдай төтенше және әрекет етуші болып табылады деп шешім қабылдайды - бұл AI-ны ықтимал және өмірді сақтайтын пайдалану болып табылады.

• Емдеу бойынша ұсыныстар: Медициналық әдебиеттер мен емделуші деректері бойынша оқытылған генеративті AI жеке емдеу жоспарларын ұсынуы мүмкін. 2030 жылға қарай қатерлі ісік сияқты күрделі аурулар үшін AI ісік тақталары пациенттің генетикалық құрылымын және ауру тарихын талдап, ұсынылған емдеу режимін (химиялық жоспар, дәрі таңдау) автономды түрде жасай алады. Дәрігерлер оны қарастырады, бірақ уақыт өте сенімділік артқан сайын, олар AI жасаған жоспарларды, әсіресе әдеттегі жағдайлар үшін, қажет болған кезде ғана реттей бастайды.

• Виртуалды медбикелер және үйде күтім жасау: сөйлесе алатын және медициналық нұсқаулар бере алатын AI көптеген бақылау және созылмалы күтім мониторингін басқара алады. Мысалы, үйде созылмалы аурулары бар емделушілер AI медбикесінің көмекшісіне күнделікті көрсеткіштерді хабарлай алады, ол кеңес береді («Қандағы қант аздап жоғары, кешкі тағамдарды реттеңіз») және көрсеткіштер диапазоннан тыс болғанда немесе мәселелер туындаған кезде тек адам медбикесінде ілмек болады. Бұл АИ дәрігердің қашықтан бақылауымен негізінен автономды түрде жұмыс істей алады.

• Медициналық бейнелеу және зертханалық талдау – толық автоматтандырылған құбырлар: 2035 жылға қарай медициналық сканерлеуді негізінен кейбір салаларда AI жасауы мүмкін. Рентгенологтар AI жүйелерін қадағалап, күрделі жағдайларды шешеді, бірақ қалыпты сканерлеулердің көпшілігін (шынымен де қалыпты) AI тікелей «оқуға» және қол қоюға болады. Сол сияқты, патологиялық слайдтарды талдау (мысалы, биопсияда рак клеткаларын анықтау) бастапқы скрининг үшін автономды түрде жасалуы мүмкін, бұл зертханалық нәтижелерді айтарлықтай жылдамдатады.

• Дәрі-дәрмекті табу және клиникалық сынақтар: АИ тек дәрі молекулаларын ғана емес, сонымен қатар сынақтар үшін пациенттің синтетикалық деректерін жасауы немесе сынаққа оңтайлы үміткерлерді табуы мүмкін. Ол нақты сынақтарға дейін опцияларды қысқарту үшін виртуалды сынақтарды (пациенттердің қалай әрекет ететінін имитациялау) автономды түрде жүргізуі мүмкін. Бұл адам басқаратын тәжірибелер азырақ дәрілерді тезірек нарыққа шығаруы мүмкін.

Адам дәрігерін толығымен алмастыратын AI дәрігерінің көзқарасы адамның жанасуын алмастырушы емес, дәрігерлердің әріптесі болады деп күтілуде Кешенді диагностика пациенттің контекстін түсіну үшін жиі интуицияны, этиканы және әңгімелесуді қажет етеді - адам дәрігерлері жақсы болатын салалар. Айтуынша, AI әдеттегі жұмыс жүктемесінің 80% -ын шеше алады: құжаттарды рәсімдеу, қарапайым істер, бақылау және т.б., бұл адам дәрігеріне күрделі 20% және пациенттермен қарым-қатынасқа назар аударуға мүмкіндік береді.

Маңызды кедергілер бар: денсаулық сақтаудағы автономды AI үшін нормативтік бекіту қатаң (тиісті түрде). AI жүйелері кең клиникалық тексеруді қажет етеді. Біз қосымша қабылдауды көруіміз мүмкін – мысалы, медициналық көмекке қолжетімділікті кеңейтудің бір жолы ретінде дәрігерлер жоқ жерлерде AI-ға дербес диагноз қоюға немесе емдеуге рұқсат етіледі (2030 жылға қарай шалғай ауылда қаладағы дәрігердің мерзімді телебақылауымен жұмыс істейтін «AI емханасын» елестетіңіз).

Этикалық ойлар үлкен мәнге ие. Жауапкершілік (егер автономды AI диагнозда қателессе, кім жауапты?), ақпараттандырылған келісім (пациенттер AI олардың күтіміне қатысатынын білуі керек) және әділеттілікті қамтамасыз ету (AI барлық популяциялар үшін жақсы жұмыс істейді, біржақтылықты болдырмайды) шарлау үшін қиындықтар болып табылады. Егер олар қарастырылса, 2030 жылдардың ортасына қарай генеративті AI денсаулық сақтау саласының құрылымына еніп, адам провайдерлерін босататын және қазіргі уақытта қол жетімділігі шектеулі пациенттерге әлеуетті қол жеткізетін көптеген тапсырмаларды орындай алады.

Қорытындылай келе, 2035 жылға қарай денсаулық сақтауда AI терең интеграцияланған, бірақ көбінесе қақпақ астында немесе қолдаушы рөлдерде болуы мүмкін. өз бетімен көп нәрсені жасайтынына сенеміз - сканерлеуді оқу, өмірлік маңызы бар мәліметтерді қарау, жоспарлардың жобалары - бірақ маңызды шешімдер қабылдау үшін адам бақылауының қауіпсіздік желісі әлі де бар. Нәтижесі AI ауыр жүкті көтеретін және адамдар эмпатия мен түпкілікті пайымдауды қамтамасыз ететін тиімдірек, жауап беретін денсаулық сақтау жүйесі болуы мүмкін.

Білім берудегі генеративті AI

Білім - генеративті AI толқын тудыратын тағы бір сала, AI-мен жұмыс істейтін репетиторлық боттардан автоматтандырылған бағалау мен мазмұнды құруға дейін. Оқыту мен оқу генеративті үлгілердің күшті жақтары болып табылатын қарым-қатынас пен шығармашылықты қамтиды. Бірақ AI мұғалімнің бақылауынсыз білім береді деп сенуге бола ма?

Ағымдағы мүмкіндіктер (2025): Тьюторлар мен мазмұн генераторлары

жеке мұғалім емес, қосымша құрал ретінде пайдаланылады Ағымдағы пайдалану мысалдары:

• AI репетиторлық көмекшілері: Khan Academy компаниясының «Khanmigo» (GPT-4 арқылы жұмыс істейді) немесе әртүрлі тіл үйрену қолданбалары сияқты құралдар жеке оқытушыны немесе әңгімелесу серіктесін имитациялау үшін AI пайдаланады. Студенттер табиғи тілде сұрақтар қойып, жауап немесе түсініктеме ала алады. AI үй тапсырмасына қатысты кеңестер бере алады, ұғымдарды әртүрлі тәсілдермен түсіндіре алады, тіпті интерактивті тарих сабағында тарихи тұлға ретінде рөл ойнай алады. Дегенмен, бұл AI оқытушылары әдетте қадағалаумен пайдаланылады; мұғалімдер немесе қолданбаны қолдаушылар жиі диалогтарды бақылайды немесе AI талқылай алатын шекараларды белгілейді (жаңа ақпарат немесе орынсыз мазмұнды болдырмау үшін).

• Мұғалімдерге арналған мазмұнды құру: Генеративті AI мұғалімдерге викторина сұрақтарын, оқылған материалдардың қысқаша мазмұнын, сабақ жоспарының жоспарын және т.б. жасау арқылы көмектеседі. Мұғалім AI-дан «Жауаптары бар квадрат теңдеулер бойынша 5 тәжірибелік есеп шығар» деп сұрауы мүмкін, бұл дайындық кезінде уақытты үнемдейді. Бұл автономды мазмұнды құру, бірақ мұғалім әдетте нәтиженің дәлдігі мен оқу бағдарламасына сәйкестігін тексереді. Демек, бұл толық тәуелсіз емес, еңбекті үнемдейтін құрылғы.

• Бағалау және кері байланыс: AI бірнеше таңдау емтихандарын автоматты түрде бағалай алады (бұл жерде жаңа ештеңе жоқ) және қысқа жауаптарды немесе эсселерді көбірек бағалай алады. Кейбір мектеп жүйелері жазбаша жауаптарды бағалау және оқушыларға кері байланыс (мысалы, грамматикалық түзетулер, дәлелді кеңейту үшін ұсыныстар) беру үшін AI пайдаланады. Өздігінен генеративті тапсырма болмаса да, жаңа AI тіпті жақсартылатын аймақтарды бөліп көрсете отырып, олардың өнімділігі негізінде студент үшін жекелендірілген кері байланыс есебін жасай Мұғалімдер нюансқа қатысты алаңдаушылыққа байланысты осы кезеңде AI-бағаланған эсселерді жиі екі рет тексереді.

• Бейімделетін оқыту жүйелері: Бұл оқушының үлгеріміне қарай материалдың қиындығын немесе стилін реттейтін платформалар. Генеративті AI мұны студенттің қажеттіліктеріне бейімделген жаңа есептер немесе мысалдар жасау арқылы жақсартады. Мысалы, егер студент тұжырымдамамен күресіп жатса, AI осы тұжырымдамаға бағытталған басқа ұқсастық немесе тәжірибелік сұрақты тудыруы мүмкін. Бұл біршама автономды, бірақ тәрбиешілер әзірлеген жүйеде.

• Оқушылардың оқу үшін пайдалануы: Оқушылардың өздері оқуға көмектесу үшін ChatGPT сияқты құралдарды пайдаланады – түсіндірулер, аудармалар сұрайды немесе эссе жобасы бойынша кері байланыс алу үшін AI пайдаланады («менің кіріспе абзацымды жақсарту»). Бұл өзін-өзі басқарады және мұғалімнің білімінсіз болуы мүмкін. Бұл сценарийдегі AI сұраныс бойынша оқытушы немесе түзетуші ретінде әрекет етеді. Мәселе студенттердің оны жай ғана жауап алу емес, оқу үшін пайдалануын қамтамасыз ету (академиялық адалдық).

2025 жылдан бастап білім берудегі AI күшті екені анық, бірақ әдетте AI үлестерін реттейтін циклде адам тәрбиешісімен жұмыс істейді. Түсінікті сақтық бар: біз AI-ға дұрыс емес ақпаратты үйрету немесе вакуумда сезімтал студенттердің өзара әрекеттесуін басқару үшін сенгіміз келмейді. Мұғалімдер AI репетиторларын студенттерге көбірек тәжірибе және күнделікті сұрақтарға дереу жауап бере алатын, мұғалімдерді тереңірек тәлімгерлікке назар аударуға босататын пайдалы көмекшілер ретінде қарайды.

2030-2035 жылдарға арналған болжам: жекелендірілген AI оқытушылары және автоматтандырылған оқыту құралдары

Келесі онжылдықта біз генеративті AI көбірек жекелендірілген және автономды оқыту тәжірибесіне , ал мұғалімдердің рөлдері өзгереді:

• Әрбір студент үшін AI жеке оқытушылары: 2030 жылға қарай көзқарас (Хан академиясының Сал Хан сияқты сарапшылармен бөлісті) әр студент көптеген аспектілерде адам тәрбиешісі сияқты тиімді AI тәлімгеріне қол жеткізе алады ( бұл AI тәрбиешісі адамдарды 10 есе ақылды ете алады, дейді оның жасаушысы ). Бұл AI репетиторлары тәулік бойы жұмыс істейді, студенттің оқу тарихын жақсы біледі және оқыту стилін соған сәйкес бейімдейді. Мысалы, егер студент алгебра тұжырымдамасымен күресетін көрнекі оқушы болса, AI көмектесу үшін динамикалық түрде көрнекі түсініктеме немесе интерактивті модельдеу жасай алады. Жасанды интеллект уақыт өте келе оқушының үлгерімін қадағалай алатындықтан, ол келесі тақырыпты қайта қарауды немесе жаңа дағдыға қашан өту керектігін дербес шеше алады – микро мағынада сол оқушының сабақ жоспарын тиімді басқарады

• Күнделікті тапсырмалар бойынша мұғалімнің жүктемесі төмендеді: Баға қою, жұмыс парақтарын жасау, сабақ материалдарының жобасын жасау – бұл тапсырмалар 2030-шы жылдарға қарай толығымен дерлік AI-ға жүктелуі мүмкін. Жасанды интеллект сынып үшін бір апталық теңшелген үй тапсырмасын жасай алады, өткен аптадағы барлық тапсырмаларды (тіпті ашық тапсырмаларды) кері байланыс арқылы бағалай алады және мұғалімге қай студенттерге қандай тақырыптар бойынша қосымша көмек қажет болуы мүмкін екенін белгілей алады. Бұл мұғалімнің минималды енгізуімен болуы мүмкін, мүмкін, AI бағалары әділ болып көрінетініне көз жеткізу үшін жай ғана шолу.

• Автономды бейімделген оқыту платформалары: біз белгілі бір пәндер үшін толығымен AI басқаратын курстарды көре аламыз. Инструкторсыз онлайн курсты елестетіп көріңіз, онда AI агенті материалды енгізеді, мысалдар береді, сұрақтарға жауап береді және студентке негізделген қарқынды реттейді. Студенттің тәжірибесі нақты уақыт режимінде жасалған олар үшін бірегей болуы мүмкін. Кейбір корпоративтік оқыту және ересектерге арналған оқыту осы үлгіге тезірек көшуі мүмкін, мұнда 2035 жылға қарай қызметкер «Мен кеңейтілген Excel макростарын үйренгім келеді» деп айта алады, ал AI тәлімгері оларды жаттықтырушысыз жаттығулар жасау және олардың шешімдерін бағалауды қамтитын жекелендірілген оқу бағдарламасы арқылы үйретеді.

• Сыныптағы AI көмекшілері: Физикалық немесе виртуалды сыныптарда AI сыныптағы талқылауларды тыңдап, мұғалімге жылдам көмектесе алады (мысалы, құлаққап арқылы сыбырлау: «Бірнеше студенттер бұл тұжырымдама туралы шатастырады, мүмкін басқа мысал келтіреді»). Ол сондай-ақ онлайн сынып форумдарын басқара алады, студенттер қойған қарапайым сұрақтарға жауап бере алады («Тапсырма қашан қажет?» немесе тіпті лекция нүктесін түсіндіреді), сондықтан мұғалім электрондық пошта арқылы бомбаланбауы мүмкін. 2035 жылға қарай бөлмеде AI бойынша бірлескен мұғалім болуы, ал адам мұғалімі жоғары деңгейдегі басшылық пен мотивациялық аспектілерге назар аударатын болса, стандартты болуы мүмкін.

• Білімге жаһандық қолжетімділік: AI автономды оқытушылары мұғалімдер тапшылығы бар аймақтарда студенттерге білім беруге көмектесе алады. AI тәлімгері бар планшет негізгі сауаттылық пен математиканы қамтитын мектепте білімі шектеулі студенттер үшін негізгі нұсқаушы ретінде қызмет етуі мүмкін. 2035 жылға қарай бұл ең тиімді пайдаланудың бірі болуы мүмкін - AI адам мұғалімдері қол жетімді емес бос орындарды толтырады. Дегенмен, әртүрлі контексттерде AI білімінің сапасы мен мәдени сәйкестігін қамтамасыз ету өте маңызды болады.

AI мұғалімдерді алмастыра ма? Толық болуы екіталай. Оқыту мазмұнды жеткізуден гөрі көп нәрсе – бұл тәлімгерлік, шабыт, әлеуметтік-эмоционалды қолдау. Бұл адам элементтерін AI үшін қайталау қиын. сыныптағы екінші мұғалім бола алады

Басқаруға қатысты мәселелер бар: AI нақты ақпаратты қамтамасыз етуді қамтамасыз ету (жалған фактілердің білім беру галлюцинациялары жоқ), білім беру мазмұнында біржақтылықты болдырмау, студенттер деректерінің құпиялылығын сақтау және студенттерді қызықтыру (AI жай ғана дұрыс емес, ынталандыру керек). Біз AI білім беру жүйелерінің стандарттарға сәйкестігіне көз жеткізу үшін оқулықтарға ұқсас аккредиттеу немесе сертификаттауды көретін шығармыз.

Тағы бір қиындық - шамадан тыс сенім арту: егер AI тәлімгері тым тез жауап берсе, студенттер табандылыққа немесе мәселені шешуге үйренбеуі мүмкін. Мұны жеңілдету үшін болашақ AI мұғалімдері кейде студенттерге күресуге мүмкіндік беретін (адам тәрбиешісі сияқты) немесе оларды шешімдерді емес, кеңестер арқылы мәселелерді шешуге шақыратын етіп жасалуы мүмкін.

2035 жылға қарай сынып өзгертілуі мүмкін: әр оқушының AI қосылған құрылғысы бар, оларды өз қарқынымен басқарады, ал мұғалім топтық әрекеттерді ұйымдастырады және адамға түсінік береді. Білім беру тиімдірек және бейімделген болуы мүмкін. Уәде - әрбір студент қажет кезде қажет көмекті алу - ауқымды шынайы «жеке тәрбиеші» тәжірибесі. Тәуекел адамның кейбір байланысын жоғалту немесе AI-ны дұрыс қолданбау (мысалы, студенттердің AI арқылы алдауы). Бірақ тұтастай алғанда, егер жақсы басқарылатын болса, генеративті AI студенттің білім беру сапарында әрқашан қол жетімді, білімді серіктес бола отырып, оқуды демократияландырады және жақсартады.

Логистика және жеткізу тізбегіндегі генеративті AI

Логистика – тауарларды жылжыту және жеткізу тізбегін басқару өнері мен ғылымы – «генеративті» AI үшін дәстүрлі домен сияқты көрінбеуі мүмкін, бірақ шығармашылық мәселелерді шешу және жоспарлау осы салада маңызды болып табылады. Генеративті AI сценарийлерді модельдеу, жоспарларды оңтайландыру және тіпті роботтық жүйелерді басқару арқылы көмектесе алады. Логистикадағы мақсат - деректерді талдау және шешімдерді ұсынуда AI күшті жақтарына сәйкес келетін тиімділік пен шығындарды үнемдеу. Сонымен, AI жеткізу тізбегі мен логистикалық операцияларды жүргізуде қаншалықты автономды бола алады?

Ағымдағы мүмкіндіктер (2025): Адамның қадағалауымен оңтайландыру және оңтайландыру

Бүгінгі таңда AI (кейбір генеративті тәсілдерді қоса) логистикада негізінен шешімдерді қолдау құралы :

• Маршрутты оңтайландыру: UPS және FedEx сияқты компаниялар жеткізу бағыттарын оңтайландыру үшін AI алгоритмдерін қазірдің өзінде пайдаланады, бұл драйверлердің 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. AI маршруттарды ұсынса да, адам диспетчерлері немесе менеджерлері параметрлерді (мысалы, басымдықтар) орнатады және қажет болса, қайта анықтай алады.

• Жүкті және кеңістікті жоспарлау: Жүк машиналарын немесе жүк контейнерлерін орау үшін AI оңтайлы тиеу жоспарларын жасай алады (қай қорап қайда барады). Генеративті AI кеңістікті пайдалануды ұлғайту үшін, негізінен, адамдар таңдай алатын шешімдерді «жасау» үшін бірнеше орау конфигурацияларын жасай алады. Бұл АҚШ-та жүк көліктерінің жиі 30% бос жүретінін және AI көмегімен жақсы жоспарлау бұл қалдықтарды азайта алатынын атап өткен зерттеуде атап өтілді ( логистикадағы ең жоғары генеративті AI қолдану жағдайлары ). Бұл AI-генерацияланған жүктеме жоспарлары отын шығындары мен шығарындыларды азайтуға бағытталған және кейбір қоймаларда олар ең аз қолмен өзгертулермен орындалады.

• Сұранысты болжау және тауарлық-материалдық қорларды басқару: AI үлгілері өнім сұранысын болжай алады және қорды қайта құру жоспарларын жасай алады. Генеративті модель сұраныстың әртүрлі сценарийлерін имитациялауы мүмкін (мысалы, AI алдағы мерекеге байланысты сұраныстың өсуін «елестетеді») және түгендеуді тиісінше жоспарлауы мүмкін. Бұл жеткізу тізбегі менеджерлеріне дайындалуға көмектеседі. Қазіргі уақытта AI болжамдар мен ұсыныстарды ұсынады, бірақ адамдар әдетте өндіріс деңгейлері немесе тапсырыс бойынша соңғы қоңырауды жасайды.

• Тәуекелді бағалау: Жаһандық жеткізу тізбегі үзілістерге тап болады (табиғи апаттар, порттың кешігуі, саяси мәселелер). Жасанды интеллект жүйелері енді көкжиектегі тәуекелдерді анықтау үшін жаңалықтар мен деректерді таратады. Мысалы, бір логистикалық фирма интернетті сканерлеу және қауіпті көлік дәліздерін белгілеу үшін жасанды интеллектіні пайдаланады (мысалы, келе жатқан дауыл немесе толқуларға байланысты қиындықтар туындауы мүмкін аймақтар) ( Логистикада AI пайдаланудың ең жоғары генеративті жағдайлары ). Бұл ақпараттың көмегімен жоспарлаушылар проблемалық нүктелердің айналасында жөнелтілімдерді өздігінен басқара алады. Кейбір жағдайларда AI автоматты түрде маршрутты өзгертуді немесе көлік режимін өзгертуді ұсынуы мүмкін, содан кейін адамдар оны мақұлдайды.

• Қойманы автоматтандыру: Көптеген қоймалар жинау және орау үшін роботтармен жартылай автоматтандырылған. Генеративті AI оңтайлы ағын үшін роботтар мен адамдарға тапсырмаларды динамикалық түрде бөле алады. Мысалы, жасанды интеллект тапсырыстар негізінде күн сайын таңертең робот таңдаушылар үшін жұмыс кезегін құра алады. Бұл көбінесе орындауда толығымен автономды, менеджерлер тек KPI-ны бақылайды – егер тапсырыстар күтпеген жерден өссе, AI операцияларды өздігінен реттейді.

• Флотты басқару: AI үлгілерді талдау және тоқтау уақытын азайтатын оңтайлы техникалық қызмет көрсету кестелерін құру арқылы көліктерге техникалық қызмет көрсетуді жоспарлауға көмектеседі. Ол сондай-ақ сапарларды азайту үшін жөнелтілімдерді топтай алады. Бұл шешімдерді AI бағдарламалық құралы қызмет көрсету талаптарына сай болған кезде автоматты түрде қабылдауы мүмкін.

Жалпы алғанда, 2025 жылға қарай адамдар мақсаттар қояды (мысалы, «шығындарды азайту, бірақ 2 күндік жеткізуді қамтамасыз ету») және AI оған жету үшін шешімдерді немесе кестелерді шығарады. Жүйелер әдеттен тыс нәрсе болғанша араласусыз күнделікті жұмыс істей алады. Көптеген логистика қайталанатын шешімдерді қамтиды (бұл жөнелтілім қашан кетуі керек? Бұл тапсырысты қай қоймадан орындау керек?), қандай AI жүйелі түрде қабылдауға үйрене алады. Компаниялар бұл микро шешімдерді қабылдау үшін бірте-бірте AI-ға сенеді және ерекше жағдайлар туындаған кезде менеджерлерді ескертеді.

2030-2035 жылдарға арналған болжам: өзін-өзі басқаратын жеткізу тізбегі

Келесі онжылдықта біз AI басқаратын логистикада автономды үйлестіруді

• Автономды көліктер мен дрондар: өздігінен жүретін жүк көліктері мен жеткізуші дрондар, кеңірек AI/роботехника тақырыбы логистикаға тікелей әсер етеді. 2030 жылға қарай, егер нормативтік және техникалық қиындықтарды жеңетін болса, бізде жүк көліктерін тас жолдарда немесе қалаларда соңғы мильді жеткізуді басқаратын дрондармен жүйелі түрде AI басқарылуы мүмкін. Бұл АИ нақты уақыттағы шешімдерді (бағытты өзгерту, кедергілерді болдырмау) адам жүргізушілерсіз қабылдайды. Генеративті бұрыш - бұл көлік құралдарының АИ-лері сансыз сценарийлер бойынша тиімді «жаттығу» кең деректер мен модельдеулерден қалай үйренеді. Толық автономды флот тәулік бойы жұмыс істей алады, адамдар тек қашықтан бақылай алады. Бұл логистикалық операциялардан үлкен адам элементін (жүргізушілерді) жояды, автономияны күрт арттырады.

• Өзін-өзі сауықтыратын жеткізу тізбегі: Жеткізу тізбегі сценарийлерін үнемі модельдеу және төтенше жағдайлар жоспарларын дайындау үшін генеративті AI пайдаланылуы мүмкін. 2035 жылға қарай AI жеткізуші зауыттың жабылғанын автоматты түрде анықтай алады (жаңалықтар немесе деректер арналары арқылы) және симуляцияда тексеріп қойған балама жеткізушілерге көзді дереу Бұл жеткізу тізбегі бастаманы қолға алған AI кезіндегі үзілістерден өзін «емдейді» дегенді білдіреді. Адам менеджерлері уақытша шешімді бастағандар емес, AI не істегені туралы хабардар болады.

• Түпкілікті түгендеуді оңтайландыру: AI қоймалар мен дүкендердің бүкіл желісінде түгендеуді автономды түрде басқара алады. Ол қорды қашан және қайда жылжыту керектігін шешеді (мүмкін ол үшін роботтарды немесе автоматтандырылған көліктерді пайдалану), әр жерде жеткілікті түгендеуді сақтайды. AI негізінен жеткізу тізбегін басқару мұнарасын басқарады: барлық ағындарды көру және нақты уақытта түзетулер енгізу. 2035 жылға қарай «өзін-өзі басқаратын» жеткізу тізбегі идеясы жүйенің күн сайын ең жақсы тарату жоспарын анықтайтынын, өнімге тапсырыс беретінін, зауыттың жұмысын жоспарлайтынын және барлығын өз бетімен тасымалдауды ұйымдастыратынын білдіруі мүмкін. Адамдар жалпы стратегияны қадағалап, AI-ның қазіргі түсінігінен тыс ерекшеліктерді шешеді.

• Логистикадағы генеративті дизайн: біз AI жаңа жеткізу тізбегі желілерін жобалағанын көре аламыз. Компания жаңа аймаққа кеңейді делік; Жасанды интеллект деректер берілген аймақ үшін оңтайлы қойма орындарын, көлік байланыстарын және түгендеу саясатын жасай алады - бұл кеңесшілер мен талдаушылар бүгінде жасайды. 2030 жылға қарай компаниялар жеткізу тізбегінің дизайнын таңдауда AI ұсыныстарына сүйеніп, факторларды тезірек өлшейтін және адамдар жіберіп алатын креативті шешімдерді (айқын емес тарату орталықтары сияқты) табуы мүмкін.

• Өндіріспен интеграция (Индустрия 4.0): Логистика жалғыз тұрмайды; өндіріспен байланыстырады. Болашақтың зауыттарында генеративті AI өндірісін жоспарлау, шикізатқа дер кезінде тапсырыс беру, содан кейін логистикалық желіге өнімді дереу жөнелтуге нұсқау беру болуы мүмкін. Бұл біріктірілген AI адамның жалпы жоспарлауын азайтуды білдіреді - шығындарды, жылдамдықты және тұрақтылықты оңтайландыратын алгоритмдерге негізделген өндіруден жеткізуге дейінгі үздіксіз тізбек. Қазірдің өзінде 2025 жылға қарай жоғары өнімді жеткізу тізбегі деректерге негізделген; 2035 жылға қарай олар негізінен жасанды интеллектпен басқарылуы мүмкін.

• Логистикадағы тұтынушыларға динамикалық қызмет көрсету: тұтынушыларға қызмет көрсету AI негізінде, жеткізу тізбегі AI тұтынушылармен немесе клиенттермен тікелей байланыса алады. Мысалы, егер үлкен клиент өзінің жаппай тапсырысын соңғы минутта өзгерткісі келсе, AI агенті адам менеджерін күтпей-ақ мүмкін болатын балама нұсқаларды («Шектеулерге байланысты қазір жартысын, келесі аптада жеткізе аламыз» сияқты) келіссөздер жүргізе алады. Бұл генеративті AI екі жақты түсінуді (тұтынушы қажеттілігі мен операциялық мүмкіндікті) және клиенттерді қанағаттандыра отырып, операцияларды біркелкі ұстайтын шешімдер қабылдауды қамтиды.

Күтілетін пайда - тиімдірек , икемді және жауап беретін логистикалық жүйе. Компаниялар үлкен үнемдеуді болжап отыр – МакКинси AI негізіндегі жеткізу тізбегін оңтайландыру шығындарды айтарлықтай қысқартуға және қызмет көрсету деңгейін жақсартуға, салалар бойынша әлеуетті триллиондаған құн қосуға мүмкіндік береді деп есептеді ( 2023 жылғы AI жағдайы: Генеративті AI-ның шығу жылы | McKinsey ).

Дегенмен, AI-ға көбірек бақылауды бұру сонымен қатар AI логикасы дұрыс емес болса, каскадты қателер сияқты тәуекелдерді де тудырады (мысалы, модельдеу қатесіне байланысты компанияны байқаусызда қордан шығарып жіберетін AI жеткізу тізбегінің әйгілі сценарийі). «Адамның үлкен шешімдер қабылдауы» сияқты қауіпсіздік шаралары немесе кем дегенде, адамның жылдам қайта анықтауына мүмкіндік беретін бақылау тақталары 2035 жылға дейін сақталуы мүмкін. Уақыт өте келе, AI шешімдері дәлелденгендіктен, адамдар артқа шегінуге ыңғайлырақ болады.

Бір қызығы, тиімділікті оңтайландыру арқылы AI кейде адамның қалауына немесе дәстүрлі тәжірибеге қайшы келетін таңдау жасай алады. Мысалы, таза оңтайландыру тиімді, бірақ қауіпті сезінуі мүмкін өте аз қорларға әкелуі мүмкін. 2030 жылы жеткізу тізбегінің мамандары өздерінің түйсігін реттеуге мәжбүр болуы мүмкін, өйткені AI, ауқымды деректерді бұза отырып, оның ерекше стратегиясының шынымен жақсырақ жұмыс істейтінін көрсетуі мүмкін.

физикалық шектеулер ескеруіміз керек , сондықтан мұнда революция мүлдем жаңа физикалық шындыққа қарағанда, активтерді ақылды жоспарлау және пайдалану туралы болып табылады. Бірақ осы шектерде де генеративті AI-ның шығармашылық шешімдері мен үздіксіз оңтайландыруы ең аз қолмен жоспарлау арқылы тауарлардың әлем бойынша қозғалу жолын күрт жақсарта алады.

Қорытындылай келе, 2035 жылға қарай логистика жақсы майланған автоматтандырылған машина сияқты жұмыс істеуі мүмкін: тауарлардың тиімді ағуы, бұзылуларға нақты уақыт режимінде реттелетін маршруттар, роботтармен өзін-өзі басқаратын қоймалар және бүкіл жүйе деректерден үздіксіз үйреніп, жетілдіріледі – барлығы операцияның миы ретінде әрекет ететін генеративті AI арқылы ұйымдастырылған.

Қаржы және бизнестегі генеративті AI

Қаржы индустриясы ақпаратпен - есептермен, талдаумен, тұтынушылармен байланыспен айналысады - оны генеративті AI үшін құнарлы негіз етеді. Банктік қызметтен инвестицияны басқару мен сақтандыруға дейін ұйымдар автоматтандыру және түсінік қалыптастыру үшін AI-ны зерттейді. Мәселе мынада, бұл домендегі дәлдік пен сенімнің маңыздылығын ескере отырып, AI қандай қаржылық тапсырмаларды адамның бақылауынсыз сенімді түрде орындай алады?

Ағымдағы мүмкіндіктер (2025): Автоматтандырылған есептер және шешімдерді қолдау

Бүгінгі күні генеративті AI қаржыға бірнеше жолмен үлес қосады, көбінесе адамның бақылауымен:

• Есептерді жасау: Банктер мен қаржылық фирмалар көптеген есептерді шығарады – кірістер туралы қорытындылар, нарыққа түсініктемелер, портфельді талдау және т.б.. Оларды әзірлеу үшін AI қолданылады. Мысалы, Bloomberg терминал пайдаланушылары үшін жаңалықтарды жіктеу және сұрақ-жауап сияқты тапсырмаларды орындауға көмектесу үшін қаржылық деректерге үйретілген үлкен тіл үлгісін BloombergGPT генеративті AI қаржыландыруға келеді ). Оның негізгі қолданылуы адамдарға ақпаратты табуға көмектесетінімен, бұл AI-ның өсіп келе жатқан рөлін көрсетеді. Automated Insights (AP компаниясымен жұмыс істеген) қаржылық мақалаларды да жасады. Көптеген инвестициялық ақпараттық бюллетеньдер күнделікті нарықтық қозғалыстарды немесе экономикалық көрсеткіштерді қайталау үшін AI пайдаланады. Әдетте, адамдар оларды клиенттерге жібермес бұрын қарап шығады, бірақ бұл нөлден жазу емес, жылдам өңдеу.

• Тұтынушымен байланыс: Бөлшек банкингте AI чат-боттары шот қалдықтары, транзакциялар немесе өнім туралы ақпарат (тұтынушыға қызмет көрсету доменіне қосылу) туралы тұтынушы сұрауларын өңдейді. Сондай-ақ, AI жеке қаржылық кеңестер хаттарын немесе итермелеулерін жасай алады. Мысалы, AI тұтынушы ақыларды үнемдей алатынын анықтай алады және басқа тіркелгі түріне ауысуды ұсынатын хабарламаны автоматты түрде жасай алады, содан кейін ол адамның араласуымен азаяды. Масштабтағы дербестендірілген коммуникацияның бұл түрі AI-ны қаржыда ағымдағы пайдалану болып табылады.

• Алаяқтықты анықтау және ескертулер: Генеративті AI алаяқтық жүйелерімен анықталған ауытқулар туралы әңгімелер немесе түсініктемелер жасауға көмектеседі. Мысалы, күдікті әрекет белгіленсе, AI тұтынушы үшін түсіндірме хабарын («Біз жаңа құрылғыдан кіруді байқадық...») немесе талдаушыларға арналған есепті шығаруы мүмкін. Анықтау автоматтандырылған (AI/ML аномалиясын анықтау арқылы) және байланыс барған сайын автоматтандырылған, дегенмен соңғы әрекеттер (есептік жазбаны бұғаттау) жиі адамдық тексеруден өтеді.

• Қаржылық кеңес беру (шектелген): Кейбір робот-кеңесшілер (автоматтандырылған инвестициялық платформалар) адам кеңесшілері жоқ портфолиоларды басқару үшін алгоритмдерді (міндетті түрде генеративті AI емес) пайдаланады. Генеративті AI, айталық, белгілі бір сауда-саттықтардың неліктен жасалғаны туралы түсініктеме немесе клиентке бейімделген портфолио өнімділігінің қысқаша мазмұнын жасау арқылы кіреді. Дегенмен, таза қаржылық кеңес (күрделі қаржылық жоспарлау сияқты) әлі де негізінен адамға немесе ережеге негізделген алгоритм болып табылады; бақылаусыз еркін нысандағы генеративті кеңес қате болса, жауапкершілікке байланысты қауіпті.

• Тәуекелдерді бағалау және андеррайтинг: Сақтандыру компаниялары тәуекелдерді бағалау есептерін автоматты түрде жазу немесе тіпті саясат құжаттарының жобасын жазу үшін AI-ны сынап жатыр. Мысалы, мүлік туралы деректерді ескере отырып, AI тәуекел факторларын сипаттайтын сақтандыру полисінің жобасын немесе андеррайтер есебін жасай алады. Қазіргі уақытта адамдар бұл нәтижелерді қарастырады, себебі келісімшарттағы кез келген қате қымбатқа түсуі мүмкін.

• Деректерді талдау және түсініктер: AI қаржылық есептерді немесе жаңалықтарды қарап, қорытындыларды жасай алады. Сарапшылар 100 беттік жылдық есепті негізгі тармақтарға лезде қорытындылай алатын немесе кіріс қоңырауының транскриптінен негізгі қорытындыларды шығарып алатын құралдарды пайдаланады. Бұл қорытындылар уақытты үнемдейді және шешім қабылдауда тікелей пайдаланылуы мүмкін, бірақ сарапшылар маңызды мәліметтерді екі рет тексереді.

Негізінде, адамдар жылтырататын мазмұнды генерациялайтын тынымсыз талдаушы/жазушы ретінде әрекет етеді Толық автономды пайдалану негізінен деректерге негізделген жаңалықтар (субъективті пайымдаудың қажеті жоқ) немесе тұтынушыларға қызмет көрсету жауаптары сияқты нақты анықталған салаларда қолданылады. Ақша туралы шешім қабылдауға AI-ға тікелей сену (мысалы, қаражатты жылжыту, алдын ала белгіленген алгоритмдерден тыс сауда-саттықты орындау) жоғары үлес пен реттеуші тексеруге байланысты сирек кездеседі.

2030-2035 жылдарға арналған болжам: AI талдаушылары және автономды қаржы операциялары

Болашаққа көз жүгіртсек, 2035 жылға қарай генеративті AI қаржылық операцияларға терең еніп, көптеген тапсырмаларды автономды түрде орындауы мүмкін:

• AI қаржылық талдаушылары: Біз компаниялар мен нарықтарды талдай алатын және адам капиталын зерттеу талдаушысы деңгейінде ұсыныстар немесе есептерді шығара алатын AI жүйелерін көре аламыз. 2030 жылға қарай AI компанияның барлық қаржылық өтініштерін оқи алады, салалық деректермен салыстырады және инвестициялық ұсыныс есебін («Сатып алу/сату» негіздемесі бар) өздігінен жасай алады. Кейбір хедж-қорлар қазірдің өзінде сауда сигналдарын жасау үшін AI пайдаланады; 2030 жылдарға қарай AI зерттеулері туралы есептер кең таралған болуы мүмкін. Адам портфолиосының менеджерлері басқалардың арасында бір кіріс ретінде AI жасаған талдауға сене бастауы мүмкін. Жасанды интеллект портфолиоларды автономды басқару үшін тіпті әлеуеті бар: алдын ала анықталған стратегияға сәйкес инвестицияларды үнемі бақылау және теңгерімдеу. Шын мәнінде, алгоритмдік сауда қазірдің өзінде қатты автоматтандырылған – генеративті AI жаңа сауда үлгілерінің өзін жасау және сынау арқылы стратегияларды бейімделгіш ете алады.

• Автоматтандырылған қаржылық жоспарлау: тұтынушыларға арналған AI кеңесшілері жеке тұлғалар үшін әдеттегі қаржылық жоспарлауды басқара алады. 2030 жылға қарай сіз AI-ға өз мақсаттарыңызды (үй сатып алу, колледжге ақша жинау) айта аласыз және ол сізге бейімделген толық қаржылық жоспарды (бюджет, инвестицияларды бөлу, сақтандыру ұсыныстары) жасай алады. Бастапқыда қаржылық жоспарлаушы оны қарап шығуы мүмкін, бірақ сенімділік артқан сайын мұндай кеңес тиісті бас тартулармен тікелей тұтынушыларға берілуі мүмкін. Ең бастысы, AI кеңесінің ережелерге сәйкес келуін және клиенттің мүддесіне сай болуын қамтамасыз ету. Егер шешілсе, AI негізгі қаржылық кеңестерді арзан бағамен әлдеқайда қолжетімді ете алады.

• Бэк-офисті автоматтандыру: Генеративті AI көптеген бэк-офис құжаттарын - несиелік өтінімдерді, сәйкестік есептерін, аудит қорытындыларын дербес өңдей алады. Мысалы, AI барлық транзакция деректерін қабылдай алады және кез келген алаңдаушылықты белгілейтін аудит есебін жасай алады 2035 жылы аудиторлар барлығын өздері тексермей, AI-белгіленген ерекшеліктерді қарауға көбірек уақыт жұмсауы мүмкін. Сол сияқты, сәйкестік үшін AI реттеушілер үшін күдікті әрекет есептерін (SAR) талдаушысыз оларды нөлден жазбай жасай алады. Адамның бақылауы ерекше жағдайға ауыса отырып, осы әдеттегі құжаттарды автономды жасау стандартты болуы мүмкін.

• Сақтандыру талаптары және андеррайтинг: AI сақтандыру шағымын өңдей алады (фото дәлелдермен және т.б.), қамтуды анықтап, төлем туралы шешім хатын автоматты түрде жасай алады. Тікелей шағымдар (мысалы, анық деректері бар көлік апаттары) жіберілгеннен кейін бірнеше минут ішінде AI толығымен реттелетін нүктеге жетуіміз мүмкін. Жаңа саясаттарды андеррайтинг ұқсас болуы мүмкін: AI тәуекелді бағалайды және саясат шарттарын жасайды. 2035 жылға қарай тек күрделі немесе шекаралық істер адам андеррайтерлеріне дейін көтерілуі мүмкін.

• Алаяқтық және қауіпсіздік: AI қаржы саласындағы алаяқтықты немесе киберқауіптерді анықтау және оларға жауап беру үшін одан да маңыздырақ болуы мүмкін. Автономды AI агенттері нақты уақыт режимінде транзакцияларды бақылап, белгілі бір критерийлер орындалған кезде дереу әрекеттерді (шоттарды бұғаттау, транзакцияларды тоқтату) жасай алады, содан кейін негіздеме жасай алады. Мұнда жылдамдық өте маңызды, сондықтан адамның минималды қатысуы қажет. Генеративті бөлік бұл әрекеттерді тұтынушыларға немесе реттеушілерге анық түрде жеткізуде болуы мүмкін.

• Атқарушыны қолдау: басшылар үшін бизнес есептерін жылдам жасай алатын AI «қызметінің басшысын» елестетіңіз. «Біздің еуропалық бөлімше осы тоқсанды қалай орындады және өткен жылмен салыстырғанда негізгі драйверлер қандай болды?» Деп сұраңыз. және AI деректерден алынған диаграммалары бар қысқаша есеп береді, барлығы дәл. Динамикалық, автономды есеп беру мен талдаудың бұл түрі әңгімелесу сияқты оңай болуы мүмкін. 2030 жылға қарай, іскерлік интеллект үшін AI сұрау және оған дұрыс жауап беруге сену статикалық есептерді және тіпті кейбір талдаушы рөлдерін де алмастыруы мүмкін.

Бір қызық болжам: 2030-шы жылдарға қарай қаржылық мазмұнның көпшілігі (жаңалықтар, есептер, т.б.) AI арқылы жасалуы мүмкін . Қазірдің өзінде Dow Jones және Reuters сияқты сауда нүктелері белгілі бір жаңалықтар биттері үшін автоматтандыруды пайдаланады. Егер бұл үрдіс жалғаса берсе және қаржылық деректердің жарылуын ескере отырып, AI оның көп бөлігін сүзуге және хабарлауға жауапты болуы мүмкін.

Дегенмен, сенім мен тексеру орталық болады. Қаржы индустриясы қатаң түрде реттеледі және дербес жұмыс істейтін кез келген AI қатаң стандарттарға сай болуы керек:

• Галлюцинациялардың болмауын қамтамасыз ету (сіз AI талдаушысы нақты емес қаржылық метрика ойлап таба алмайсыз – бұл нарықтарды адастыруы мүмкін).

• Біржақтылықтан немесе заңсыз әрекеттерден аулақ болу (мысалы, оқыту деректерінің біржақты болуына байланысты несиелік шешімдерді байқаусызда өзгерту).

• Тексеру мүмкіндігі: реттеушілер AI шешімдерінің түсінікті болуын талап етуі мүмкін. Егер AI несиеден бас тартса немесе сауда туралы шешім қабылдаса, тексеруге болатын негіздеме болуы керек. Генеративті модельдер аздап қара жәшік болуы мүмкін, сондықтан олардың шешімдерін мөлдір ету үшін түсіндірілетін AI

Келесі 10 жыл AI мен қаржы мамандары арасындағы тығыз ынтымақтастықты қамтуы мүмкін, сенімділік артқан сайын автономия сызығын біртіндеп жылжытады. Ерте жеңістер тәуекелі төмен автоматтандыруда болады (есептерді жасау сияқты). Несие шешімдері немесе инвестициялық таңдау сияқты негізгі пайымдаулар қиынырақ болады, бірақ AI тәжірибесі артқан сайын фирмалар оған көбірек автономия бере алады. Мысалы, AI қоры өнімділік ауытқуы немесе AI белгісіздік белгісі болған жағдайда ғана араласатын адам бақылаушысымен жұмыс істеуі мүмкін.

Экономикалық тұрғыдан МакКинси AI (әсіресе жасанды интеллект) банк қызметіне жыл сайын 200-340 миллиард доллар құн қосуы мүмкін деп есептеді және сақтандыру және капитал нарықтарындағы ұқсас үлкен әсерлер ( 2023 жылғы AI жағдайы: Генеративті AI-ның таралу жылы | McKinsey ) ( Generative AI-ның болашағы қандай? ) Бұл тиімділік пен жақсырақ шешім нәтижелері арқылы. Бұл құндылықты алу үшін көптеген қаржылық талдаулар мен коммуникациялар AI жүйелеріне аударылуы мүмкін.

Қорытындылай келе, 2035 жылға қарай генеративті AI барлық қаржы секторында жұмыс істейтін, көп жұмысты және кейбір күрделі талдауларды автономды түрде орындайтын кіші сарапшылар, кеңесшілер мен кеңсе қызметкерлері армиясы сияқты болуы мүмкін. Адамдар әлі де мақсаттар қойып, жоғары деңгейдегі стратегияны, клиенттермен қарым-қатынасты және бақылауды басқарады. Қаржы әлемі сақтық таныта отырып, автономияны біртіндеп кеңейтеді, бірақ ақпараттарды өңдеу және тіпті шешім қабылдау бойынша ұсыныстардың көбісі AI-дан келетіні анық. Ең дұрысы, бұл жылдамырақ қызмет көрсетуге (лезде несиелер, тәулік бойы кеңестер), төмен шығындарға және ықтимал объективтілікке (деректер үлгілеріне негізделген шешімдер) әкеледі. Бірақ сенімді сақтау өте маңызды болады; қаржы саласындағы жалғыз жоғары профильді AI қатесі үлкен зиян келтіруі мүмкін (AI-ден туындаған флэш апатын немесе мыңдаған адамдар үшін қате қабылданбаған пайданы елестетіңіз). Осылайша, қоршаулар мен адамдық тексерулер әсіресе тұтынушыларға қатысты әрекеттер үшін сақталады, тіпті бэк-офис процестері өте автономды болғанымен.

Қиындықтар мен этикалық ойлар

Осы домендердің барлығында генеративті AI көбірек автономды жауапкершіліктерді қабылдайтындықтан, жалпы қиындықтар мен этикалық сұрақтар жиынтығы туындайды. AI сенімді және пайдалы автономды агент екенін қамтамасыз ету тек техникалық міндет емес, сонымен қатар қоғамдық міндет. Мұнда біз негізгі алаңдаушылықтарды және олардың қалай шешілетінін (немесе шешуді қажет ететінін) сипаттаймыз:

Сенімділік және дәлдік

Галлюцинация мәселесі: Генеративті AI үлгілері сенімді болып көрінетін қате немесе толығымен жасалған нәтижелерді бере алады. Бұл, әсіресе, қателіктер жіберетін адам болмаған кезде өте қауіпті. Чат-бот тұтынушыға қате нұсқаулар беруі мүмкін немесе AI-жазбаша есепте құрастырылған статистика болуы мүмкін. 2025 жылғы жағдай бойынша ұйымдар генеративті AI-ның ең жоғары тәуекелі ретінде дәлсіздік танылады ( 2023 жылғы AI жағдайы: Генеративті AI-ның шығу жылы | McKinsey ) ( AI жағдайы: Жаһандық сауалнама | McKinsey ). Алға қарай, галлюцинацияларды азайту үшін дерекқорларға қатысты факт-тексеру, модель архитектурасын жақсарту және кері байланыс арқылы нығайтуды үйрену сияқты әдістер қолданылуда. Автономды AI жүйелері маңызды тапсырмалар үшін қатаң тестілеуді және мүмкін ресми тексеруді қажет етуі мүмкін (мысалы, қателер/қауіпсіздік ақаулары қате болса, қателерді енгізуі мүмкін кодты жасау).

Жүйелілік: AI жүйелері уақыт бойынша және сценарийлер бойынша сенімді жұмыс істеуі керек. Мысалы, AI стандартты сұрақтарда жақсы жұмыс істей алады, бірақ шеткі жағдайларда сүрінуі мүмкін. Тұрақты өнімділікті қамтамасыз ету әртүрлі жағдайларды және үздіксіз бақылауды қамтитын ауқымды оқу деректерін қажет етеді. Көптеген ұйымдар гибридті тәсілдерге ие болуды жоспарлап отыр - AI жұмыс істейді, бірақ кездейсоқ үлгілерді адамдар тексереді - тұрақты дәлдік көрсеткіштерін өлшеу үшін.

Қауіпсіз жағдайлар: AI автономды болған кезде оның өзінің белгісіздігін мойындауы өте маңызды. Жүйе «білмейтінін білуге» арналған болуы керек. Мысалы, егер AI дәрігері диагнозға сенімді болмаса, ол кездейсоқ болжам жасаудың орнына адам тексеруі үшін белгі қоюы керек. Жасанды интеллект нәтижелерінде белгісіздікті бағалауды құру (және адамның автоматты түрде ауысу шегі) дамудың белсенді бағыты болып табылады.

Біржақтылық және әділдік

Генеративті AI тарихи деректерден үйренеді, оларда біржақтылық (нәсілдік, жыныс және т.б.) болуы мүмкін. Автономды AI осы қиялдарды жалғастыруы немесе тіпті күшейтуі мүмкін:

• Жұмысқа қабылдау немесе қабылдау кезінде AI туралы шешім қабылдаушы оның оқу деректерінде бейтараптық болса, әділетсіз кемсітуі мүмкін.

• Тұтынушыларға қызмет көрсетуде AI мұқият тексерілмейінше, диалектіге немесе басқа факторларға негізделген пайдаланушыларға басқаша жауап беруі мүмкін.

• Шығармашылық салаларда AI белгілі бір мәдениеттерді немесе стильдерді ұсынбауы мүмкін, егер жаттығулар жиынтығы теңгерімсіз болса.

Бұл мәселені шешу үшін әділеттілікті қамтамасыз ету үшін деректер жиынтығын мұқият өңдеу, біржақты тестілеу және мүмкін алгоритмдік түзетулер қажет. Транспаренттілік маңызды: компаниялар AI шешімдерінің критерийлерін ашуы керек, әсіресе автономды AI біреудің мүмкіндіктеріне немесе құқықтарына әсер ететін болса (несие алу немесе жұмысқа тұру сияқты). Реттеуші органдар қазірдің өзінде назар аударуда; Мысалы, ЕО-ның AI туралы заңы (2020 жылдардың ортасындағы жұмыстарда) қауіптілігі жоғары AI жүйелері үшін біржақты бағалауды талап етуі мүмкін.

Жауапкершілік және заңды жауапкершілік

Автономды түрде жұмыс істейтін AI жүйесі зиян келтірсе немесе қателессе, кім жауапты? Құқықтық базалар келесідей:

• Жасанды интеллектіні қолданатын компаниялар қызметкердің іс-әрекеті үшін жауапкершілікке тартылуы мүмкін. Мысалы, егер АИ шығынға әкелетін нашар қаржылық кеңес берсе, фирма клиентке өтемақы төлеуі мүмкін.

• AI «тұлғасы» немесе жетілдірілген AI ішінара жауапты болуы мүмкін бе деген пікірталас бар, бірақ бұл қазір теориялық. Іс жүзінде кінә әзірлеушілерге немесе операторларға түседі.

• AI ақаулары үшін жаңа сақтандыру өнімдері пайда болуы мүмкін. Егер өздігінен жүретін жүк көлігі апатқа себеп болса, өндірушінің сақтандыруы өнім жауапкершілігіне ұқсас оны жабуы мүмкін.

• AI шешімдерін құжаттау және тіркеу өлімнен кейінгі зерттеулер үшін маңызды болады. Егер бірдеңе дұрыс болмаса, одан сабақ алу және жауапкершілікті тағайындау үшін AI шешім қабылдау жолын тексеруіміз керек. Реттеушілер дәл осы себепті дербес AI әрекеттері үшін журналды тіркеуді міндеттей алады.

Айқындық және түсініктілік

Автономды жасанды интеллект өзінің пайымдауын адамға түсінікті терминдермен түсіндіре алуы керек, әсіресе салдарлы салаларда (қаржы, денсаулық сақтау, әділет жүйесі). Түсіндірілетін AI - қара жәшікті ашуға ұмтылатын өріс:

• AI несие беруден бас тарту үшін ережелер (АҚШ, ECOA сияқты) өтініш берушіге себеп көрсетуді талап етуі мүмкін. Осылайша, АИ түсініктеме ретінде факторларды (мысалы, «қарыздың кіріске қатынасы») шығаруы керек.

• AI-мен өзара әрекеттесетін пайдаланушылар (мысалы, AI оқытушысы бар студенттер немесе AI денсаулық қолданбасы бар пациенттер) оның кеңеске қалай келетінін білуге ​​лайық. Модельдерді жеңілдету немесе параллельді түсіндірме модельдерге ие болу арқылы AI пайымдауларын бақылауға болатын әрекеттер жасалуда.

• AI мен адамға қарсы әрекет ететінін білуі керек дегенді білдіреді Этикалық нұсқаулар (және, мүмкін, кейбір заңдар) егер тұтынушы ботпен сөйлесетін болса, ақпаратты ашуды талап етеді. Бұл алдаудың алдын алады және пайдаланушының келісімін береді. Кейбір компаниялар енді сенімді сақтау үшін AI-жазылған мазмұнды («Бұл мақаланы AI жасаған» сияқты) нақты белгілейді.

Құпиялылық және деректерді қорғау

Жұмыс істеу немесе үйрену үшін генеративті AI жиі деректерді, соның ішінде ықтимал құпия жеке деректерді қажет етеді. Автономды операциялар құпиялылықты сақтауы керек:

• AI тұтынушыларға қызмет көрсету агенті тұтынушыға көмектесу үшін тіркелгі ақпаратына қол жеткізеді; бұл деректер қорғалған және тек тапсырма үшін пайдаланылуы керек.

• Егер AI оқытушылары студент профильдеріне қол жеткізе алса, білім беру деректерінің құпиялылығын қамтамасыз ету үшін FERPA (АҚШ) сияқты заңдарға сәйкес қарастырылатын мәселелер бар.

• Үлкен үлгілер өздерінің жаттығу деректеріндегі ерекшеліктерді байқаусызда есте сақтай алады (мысалы, жаттығу кезінде көрген адамның мекенжайын регургитациялау). Оқыту кезінде дифференциалды құпиялылық және деректерді анонимизациялау сияқты әдістемелер жасалған нәтижелерде жеке ақпараттың ағып кетуін болдырмау үшін маңызды.

• GDPR сияқты ережелер адамдарға оларға әсер ететін автоматтандырылған шешімдерге құқықтар береді. Адамдар адамның қарауын немесе шешімдерді, егер олар елеулі әсер ететін болса, тек автоматтандырылмауын сұрай алады. 2030 жылға қарай бұл ережелер AI кең тараған сайын дами алады, мүмкін түсіндіру құқықтарын енгізу немесе AI өңдеуден бас тарту.

Қауіпсіздік және теріс пайдалану

Автономды AI жүйелері бұзудың нысанасы болуы мүмкін немесе зиянды әрекеттерді жасау үшін пайдаланылуы мүмкін:

• Жасанды интеллект мазмұнының генераторы қоғамға қауіп төндіретін ауқымды жалған ақпаратты (терең жалған бейнелер, жалған жаңалықтар мақалалары) жасау үшін теріс пайдаланылуы мүмкін. Өте қуатты генеративті модельдерді шығару этикасы қызу талқылануда (OpenAI бастапқыда GPT-4 кескін мүмкіндіктеріне сақтықпен қарады, мысалы). Шешімдерге жалғанды ​​анықтауға көмектесетін AI жасаған мазмұнды су таңбалау және AI-мен күресу үшін AI пайдалану (мысалы, терең фейктерді анықтау алгоритмдері) кіреді.

• Егер AI физикалық процестерді (дрондар, автомобильдер, өнеркәсіптік басқару) басқарса, оны кибершабуылдардан қорғау өте маңызды. Бұзылған автономды жүйе нақты әлемге зиян келтіруі мүмкін. Бұл сенімді шифрлауды, қателерден қорғауды және бірдеңе бұзылған болса, адамның қайта анықтау немесе өшіру мүмкіндігін білдіреді.

• Сондай-ақ, AI жоспарланған шектен шығуы туралы алаңдаушылық бар («алаяқ AI» сценарийі). Ағымдағы АИ-де агенттік немесе ниет жоқ болса да, егер болашақ автономды жүйелер неғұрлым агенттік болса, олардың рұқсат етілмеген сауда-саттықты орындамауын немесе дұрыс емес мақсатқа байланысты заңдарды бұзбауын қамтамасыз ету үшін қатаң шектеулер мен бақылау қажет.

Этикалық пайдалану және адамға әсері

Соңында, кеңірек этикалық ойлар:

• Жұмыс орнын ауыстыру: Егер AI адамның араласуынсыз тапсырмаларды орындай алса, бұл жұмыстармен не болады? Тарихи тұрғыдан алғанда, технология кейбір жұмыс орындарын автоматтандырады, бірақ басқаларын жасайды. Көшу дағдылары автоматтандырылған тапсырмаларда болатын жұмысшылар үшін ауыр болуы мүмкін. Қоғам мұны біліктілікті арттыру, білім беру және мүмкін экономикалық қолдауды қайта қарастыру арқылы басқаруы керек (кейбіреулер AI көп жұмыс автоматтандырылған болса, әмбебап негізгі табыс сияқты идеяларды қажет етуі мүмкін деп болжайды). Сауалнамалар қазірдің өзінде аралас сезімдерді көрсетеді - бір зерттеу жұмысшылардың үштен бірі AI жұмыс орнын ауыстырады деп уайымдайтынын анықтады, ал басқалары оны ауыртпалықтан арылтады деп санайды.

• Адам дағдыларының эрозиясы: AI мұғалімдері сабақ берсе және AI автопилоттары жүргізіп, AI код жазса, адамдар бұл дағдыларды жоғалтады ма? AI-ға шамадан тыс тәуелділік, ең нашар жағдайда, сараптаманы бұзуы мүмкін; бұл білім беру және оқыту бағдарламалары AI көмектессе де, адамдарға әлі де негіздерді үйренуін қамтамасыз ету үшін түзету қажет нәрсе.

• Этикалық шешім қабылдау: AI-де адамның моральдық пайымдауы жоқ. Денсаулық сақтау немесе заң саласында таза деректерге негізделген шешімдер жеке жағдайларда жанашырлық пен әділеттілікке қайшы келуі мүмкін. Бізге этикалық шеңберлерді AI-ға кодтау қажет болуы мүмкін (AI этикасын зерттеу саласы, мысалы, AI шешімдерін адам құндылықтарымен сәйкестендіру). Ең болмағанда, адамдарды этикалық тұрғыдан негізделген шешімдер қабылдауда ұстау ұсынылады.

• Инклюзивтілік: AI артықшылықтарының кеңінен таралуын қамтамасыз ету этикалық мақсат болып табылады. Егер тек ірі компаниялар озық AI-ға қол жеткізе алса, шағын кәсіпорындар немесе кедей аймақтар артта қалуы мүмкін. Ашық бастапқы күштер мен қолжетімді AI шешімдері қолжетімділікті демократияландыруға көмектеседі. Сондай-ақ, интерфейстер кез келген адам AI құралдарын (әртүрлі тілдер, мүгедектер үшін қолжетімділік және т.

Ағымдағы тәуекелді азайту: Оң жағы, компаниялар AI генін шығарған сайын, осы мәселелер бойынша хабардарлық пен әрекет өсуде. 2023 жылдың аяғына қарай AI қолданатын компаниялардың жартысына жуығы дәлсіздік сияқты тәуекелдерді азайту үшін белсенді түрде жұмыс істеді ( 2023 жылғы AI жағдайы: Генеративті AI-ның шығу жылы | МакКинси ) ( AI жағдайы: Жаһандық сауалнама | McKinsey ) және бұл сан өсіп келеді. Технологиялық фирмалар AI этикалық кеңестерін құрды; Үкімет нормативтік актілерді әзірлейді. Ең бастысы, кейінірек әрекет етпестен, әдепті AI дамытуға басынан бастап енгізу («Дизайн бойынша этика»).

Қиындықтар туралы қорытынды: AI-ға көбірек автономия беру - екі жүзді қылыш. Ол тиімділік пен инновацияны бере алады, бірақ ол жоғары жауапкершілікті талап етеді. Алдағы жылдары технологиялық шешімдердің (AI мінез-құлқын жақсарту үшін), технологиялық шешімдердің (саясат пен қадағалау шеңбері) және, мүмкін, жаңа стандарттар немесе сертификаттар (AI жүйелері бүгінгі қозғалтқыштар немесе электроника сияқты тексеріліп, сертификатталуы мүмкін) араласуы мүмкін. Осы қиындықтарды сәтті шарлау адамның әл-ауқаты мен сенімін арттыратындай автономды AI-ны қоғамға қаншалықты оңай біріктіре алатынымызды анықтайды.

Қорытынды

Генеративті AI жаңа эксперименттен біздің өміріміздің әр бұрышына әсер ететін трансформациялық жалпы мақсаттағы технологияға жылдам дамыды. Бұл ақ құжат 2025 жылға қарай AI жүйелері мақалалар жазуды, графиканы жобалауды, бағдарламалық қамтамасыз етуді кодтауды, тұтынушылармен сөйлесуді, медициналық жазбаларды қорытындылауды, студенттерге сабақ беруді, жеткізу тізбегін оңтайландыруды және қаржылық есептерді жасауды зерттеді. Маңыздысы, осы тапсырмалардың көпшілігінде AI адамның араласуынсыз немесе мүлдем жоқ , әсіресе нақты анықталған, қайталанатын жұмыстар үшін. Компаниялар мен жеке адамдар AI-ға осы міндеттерді дербес орындауға сене бастады, жылдамдық пен ауқымда пайда көреді.

Алда 2035 жылға қарай, біз AI бұрынғыдан да кең таралған серіктес болатын дәуірдің табалдырығында тұрмыз - адамдар ерекше нәрсеге назар аударуы үшін күнделікті жұмыстарды басқаратын көрінбейтін цифрлық жұмыс күші Біз генеративті жасанды интеллектіні біздің жолдарымызда жеңіл көліктер мен жүк көліктерін сенімді жүргізуге, қоймалардағы тауарлық-материалдық қорларды бір түнде басқаруға, біздің сұрақтарымызға білімді жеке көмекшілер ретінде жауап беруге, бүкіл әлем бойынша студенттерге жеке-жеке нұсқаулар беруге және тіпті медицинадағы жаңа емдеу әдістерін табуға көмектесетінін күтеміз. Құрал мен агент арасындағы сызық AI нұсқауларды пассивті орындаудан проактивті генерациялау шешімдеріне ауысқанда бұлыңғыр болады.

Дегенмен, осы автономды AI болашағына саяхатта абайлап жүру керек. Біз атап өткендей, әрбір доменнің өз шектеулері мен жауапкершілігі бар:

• Бүгінгі шындықты тексеру: AI қателеспейді. Ол үлгіні тану мен мазмұнды құруда жақсы, бірақ адамдық мағынада шынайы түсінік пен жалпы мағына жоқ. Осылайша, әзірге адамның бақылауы қауіпсіздік желісі болып қала береді. Жасанды интеллект қай жерде жеке ұшуға дайын екенін (және қайда емес) тану өте маңызды. Бүгінгі таңда көптеген жетістіктер адам-AI командасының үлгісінен келеді және бұл гибридті тәсіл толық автономия әлі саналы болмаған жерде құнды болып қала береді.

• Ертеңгі уәде: Модельдік архитектуралардағы, оқыту әдістері мен бақылау механизмдеріндегі жетістіктермен AI мүмкіндіктері кеңейе береді. ҒЗТКЖ-ның келесі онжылдығы көптеген қазіргі ауырсыну нүктелерін шеше алады (галлюцинацияларды азайту, интерпретацияны жақсарту, AI-ны адам құндылықтарымен сәйкестендіру). Олай болса, 2035 жылға қарай AI жүйелері әлдеқайда үлкен автономияны сеніп тапсыру үшін жеткілікті берік болуы мүмкін. Бұл мақаладағы болжамдар - AI мұғалімдерінен бастап, негізінен өзін-өзі басқаратын бизнеске дейін - біздің шындық болуы мүмкін немесе бүгінгі күні елестету қиын инновациялардан асып түсуі мүмкін.

• Адамның рөлі және бейімделуі: AI адамдарды толығымен алмастырғаннан гөрі, біз рөлдердің дамуын болжаймыз. мен жұмыс істеуге дағдылануы керек - оны басшылыққа алу, оны тексеру және эмпатия, стратегиялық ойлау және күрделі мәселелерді шешу сияқты адамның күшті қасиеттерін қажет ететін жұмыс аспектілеріне назар аудару. Білім беру және жұмыс күшін оқыту осы бірегей адам дағдыларын, сондай-ақ барлығына арналған AI сауаттылығын атап өтуге бағытталуы керек. Саясаткерлер мен бизнес көшбасшылары еңбек нарығындағы ауысуларды жоспарлауы және автоматтандыру әсерінен зардап шеккендерге қолдау көрсету жүйелерін қамтамасыз етуі керек.

• Этика және басқару: Мүмкін, ең маңыздысы, этикалық AI пайдалану және басқару жүйесі осы технологиялық өсуді негіздеуі керек. Сенім – бала асырап алу валютасы – адамдар AI-ға көлік жүргізуге немесе оның қауіпсіз екеніне сенсе, хирургияға көмектесуге рұқсат береді. Бұл сенімді нығайту қатаң тестілеуді, ашықтықты, мүдделі тараптарды тартуды (мысалы, медициналық АИ әзірлеуге дәрігерлерді, AI білім беру құралдарына мұғалімдерді тарту) және тиісті реттеуді қамтиды. Жауапты пайдаланудың жаһандық нормаларын қамтамасыз ете отырып, соғыстағы deepfakes немесе AI сияқты қиындықтарды шешу үшін халықаралық ынтымақтастық қажет болуы мүмкін.

Қорытындылай келе, генеративті AI прогресстің қуатты қозғалтқышы болып табылады. Ақылмен пайдаланса, ол адамдарды ауыртпалықтан арылтады, шығармашылық құлпын ашады, қызметтерді жекелендіруге және олқылықтарды жоюға (сарапшылар тапшы болған жерде тәжірибе әкеледі). адам әлеуетін шектейтін емес, күшейтетін етіп орналастыру . Жақын арада бұл AI-ға басшылық ету үшін адамдарды циклде ұстауды білдіреді. Ұзақ мерзімді перспективада бұл гуманистік құндылықтарды AI жүйелерінің өзегіне кодтауды білдіреді, осылайша олар тәуелсіз әрекет еткенде де, біздің ұжымдық мүддемізге сай әрекет етеді.

Домен	Бүгінгі сенімді автономия (2025)	2035 жылға қарай күтілетін сенімді автономия
Жазу және мазмұн	- Автоматты түрде жасалатын күнделікті жаңалықтар (спорт, табыс). ( Филана Паттерсон – ONA қауымдастық профилі ) ( Amazon AI көмегімен тұтынушыларды шолу тәжірибесін жақсартады )	- Жаңалықтар мен маркетингтік мазмұнның көпшілігі нақты дәлдікпен автоматты түрде жазылған.- AI ең аз қадағалаумен толық мақалалар мен пресс-релиздерді шығарады.- Сұраныс бойынша жасалған жоғары жекелендірілген мазмұн.
Бейнелеу өнері және дизайн	- AI нұсқаулардан кескіндерді жасайды (адам ең жақсысын таңдайды).- Концепциялық өнер және дизайн нұсқалары автономды түрде жасалған.	- AI толық бейне/фильм көріністерін және күрделі графиканы жасайды.- Өнімдердің/архитектураның генеративті дизайны спецификацияларға сәйкес келеді.- Сұраныс бойынша жасалған жекеленген медиа (суреттер, бейне).
Бағдарламалық қамтамасыз етуді кодтау	- AI кодты автоматты түрде толтырады және қарапайым функцияларды жазады (әзірлеуші ​​​​қараған).- Автоматтандырылған сынақ жасау және қате ұсыныстары. ( Копилотта кодтау: 2023 деректері код сапасына қысымның төмендеуін ұсынады (2024 болжамдарын қоса) - GitClear ) ( GitHub Copilot AI Code Assistants туралы зерттеу есебін басты -- Visual Studio журналы )	- AI спецификациялардан бастап барлық мүмкіндіктерді сенімді түрде жүзеге асырады.- Автономды жөндеу және белгілі үлгілер үшін кодты жөндеу.- Адамның аз енгізуімен төмен кодты қолданба жасау.
Клиенттерге қызмет көрсету	- Чатботтар жиі қойылатын сұрақтарға жауап береді, қарапайым мәселелерді шешеді (өткізу күрделі істер).- AI кейбір арналардағы әдеттегі сұраулардың ~70%-ын өңдейді. ( 2025 жылға арналған AI тұтынушыларға қызмет көрсету статистикасы 59 ) ( 2030 жылға қарай тұтынушылармен өзара әрекеттесу кезінде қабылданған шешімдердің 69% ... болады )	- Жасанды интеллект күрделі сұрауларды қоса алғанда, тұтынушылардың өзара әрекеттесулерінің көпшілігін аяғына дейін өңдейді.- Қызмет жеңілдіктері (қайтарулар, жаңартулар) үшін нақты уақыттағы AI шешімдерін қабылдау.- Адам агенттері тек күшею немесе ерекше жағдайлар үшін.
Денсаулық сақтау	- АИ медициналық жазбалардың жобасын жасайды; Дәрігерлер тексеретін диагноздарды ұсынады.- AI кейбір сканерлеулерді (радиологияны) бақылаумен оқиды; қарапайым жағдайларды триаждар. ( 2035 жылға қарай AI медициналық бейнелеу өнімдері бес есеге артуы мүмкін )	- AI жиі кездесетін ауруларды сенімді түрде диагностикалайды және көптеген медициналық кескіндерді түсіндіреді.- AI пациенттерді бақылайды және күтімді бастайды (мысалы, дәрі-дәрмек туралы ескертулер, төтенше жағдайлар туралы ескертулер).- Виртуалды AI «медбикелері» күнделікті бақылауларды басқарады; дәрігерлер кешенді күтімге назар аударады.
Білім	- AI тәлімгерлері студенттердің сұрақтарына жауап береді, тәжірибелік есептерді шығарады (мұғалім мониторлары).- AI бағалауға көмектеседі (мұғалімнің шолуымен). ([K-12 біліміне арналған генеративті AI	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	- AI жеткізу жолдары мен орауыштарын оңтайландырады (адамдар мақсат қояды).- AI жеткізу тізбегі тәуекелдерін белгілейді және азайту шараларын ұсынады. ( Логистикада AI қолданудың ең жоғары генеративті жағдайлары )	- Жасанды интеллект контроллерлері қадағалайтын негізінен өздігінен жүретін жеткізілімдер (жүк машиналары, дрондар).- Жасанды интеллект іркілістерге байланысты жөнелтілімдердің бағытын автономды түрде өзгертеді және инвентаризацияны реттейді.- AI басқаратын жеткізу тізбегін үздіксіз үйлестіру (тапсырыс беру, тарату).
Қаржы	- AI қаржылық есептерді/жаңалықтардың қысқаша мазмұнын жасайды (адам тексереді).- Робо-кеңесшілер қарапайым портфолиоларды басқарады; AI чаты тұтынушылардың сұрауларын өңдейді. ( Генеративті AI қаржыландыруға келеді )	- AI талдаушылары жоғары дәлдікпен инвестициялық ұсыныстар мен тәуекелдер туралы есептерді шығарады.- Автономды сауда және портфельді белгіленген лимиттерде қайта теңестіру.- AI стандартты несиелерді/талаптарды автоматты түрде бекітеді; адамдар ерекше жағдайларды шешеді.

Анықтамалар:

1. Паттерсон, Филана. Автоматтандырылған табыс туралы әңгімелер көбейеді . Associated Press (2015) – AP-тің адам жазушысыз мыңдаған табыс есептерінің автоматтандырылған генерациясын сипаттайды ( Автоматтандырылған табыс туралы әңгімелер көбейеді | Associated Press ).

2. McKinsey & Company. 2024 жылдың басындағы жасанды интеллект жағдайы: AI жасының қабылдануы күрт артып, мән бере бастайды . (2024) – Генеративті AI-ды үнемі қолданатын ұйымдардың 65%-ы туралы есеп береді, бұл 2023 жылдан бастап екі есеге жуық ( 2024 жылдың басындағы AI жағдайы | McKinsey ) және тәуекелдерді азайту әрекеттерін талқылайды ( AI жағдайы: Жаһандық сауалнама | McKinsey ).

3. Gartner. ChatGPT-тен тыс: кәсіпорындарға арналған генеративті AI болашағы . (2023) – 2030 жылға қарай блокбастерлік фильмнің 90%-ы AI-мен жасалуы мүмкін деп болжайды ( Өнеркәсіптер мен кәсіпорындар үшін генеративті AI пайдалану жағдайлары ) және есірткі дизайны сияқты генеративті AI қолдану жағдайларын көрсетеді ( Өндірістер мен кәсіпорындар үшін генеративті AI пайдалану жағдайлары ).

4. Түртіңіз. Журналистердің AI құралдарын жаңалықтар бөлмесінде пайдалануының 12 жолы . (2024) – Жаңалық бөліміндегі мақалалардың 11%-ын жазатын «Клара» AI мысалы, адам редакторлары барлық AI мазмұнын қарайды ( Журналистердің AI құралдарын жаңалықтар бөлмесінде пайдалануының 12 тәсілі - Twipe ).

5. Amazon.com жаңалықтары. Amazon AI көмегімен тұтынушыларды шолу тәжірибесін жақсартады . (2023) – Сатып алушыларға көмектесу үшін өнім беттерінде AI арқылы жасалған шолу қорытындыларын жариялайды ( Amazon AI көмегімен тұтынушылардың шолу тәжірибесін жақсартады ).

6. Zendesk. 59 2025 жылға арналған AI тұтынушыларға қызмет көрсету статистикасы . (2023) – CX ұйымдарының үштен екісінен астамы генеративті AI қызмет көрсетуге «жылулық» қосады деп ойлайтынын көрсетеді ( 2025 жылға арналған AI тұтынушыларға қызмет көрсету статистикасы 59 ) және ақыр соңында тұтынушылармен өзара әрекеттесулердің 100% AI болжайды ( 2025 жылға арналған 59 AI тұтынушыларға қызмет көрсету статистикасы ).

7. Futurum Research & SAS. Тәжірибе 2030: Тұтынушы тәжірибесінің болашағы . (2019) – Сауалнама нәтижелері бойынша брендтер тұтынушыларды тарту кезінде шешімдердің ~69% 2030 жылға қарай ақылды машиналармен қабылданады деп күтеді ( CX-ке ауысуды қайта елестету үшін маркетологтар осы 2 нәрсені істеуі керек ).

8. Датаику. Логистикада жасанды интеллектіні пайдаланудың ең жақсы жағдайлары . (2023) – GenAI жүктеуді қалай оңтайландыратынын сипаттайды (жүк көлігінің бос орнын ~30% қысқартады) ( Логистикадағы ең жоғары генеративті AI пайдалану жағдайлары ) және жаңалықтарды сканерлеу арқылы жеткізу тізбегі тәуекелдерін белгілейді.

9. Visual Studio журналы. GitHub Copilot AI Code Assistants туралы зерттеу есебін бірінші орында . (2024) – Gartner компаниясының стратегиялық жоспарлау жорамалдары: 2028 жылға қарай кәсіпорын әзірлеушілерінің 90%-ы AI код көмекшілерін пайдаланады (2024 жылы 14%-дан жоғары) ( GitHub Copilot Tops Research Report AI Code Assistants – Visual Studio Magazine ).

10. Bloomberg жаңалықтары. BloombergGPT таныстыру . (2023) – Сұрақ-жауап пен талдауды қолдауға арналған Терминалға кіріктірілген қаржылық тапсырмаларға бағытталған Bloomberg-тің 50B-параметрлі моделі туралы егжей-тегжейлі мәліметтер ( генеративті AI қаржыландыруға келеді ).

Осы мақаладан кейін оқығыңыз келетін мақалалар:

🔗 Жасанды интеллект алмастыра алмайтын жұмыстар – және AI қандай жұмыстарды алмастырады?
Қандай рөлдердің AI бұзылуынан қауіпсіз екенін және қайсысы ең қауіпті екенін зерттейтін дамып келе жатқан жұмыс ландшафтының жаһандық перспективасы.

🔗 AI қор нарығын болжай ала ма?
Қор нарығын болжау үшін AI пайдаланудың мүмкіндіктеріне, шектеулеріне және этикалық ойларына терең бойлау.

🔗 Генеративті AI-ны киберқауіпсіздікте қалай пайдалануға болады?
Аномалияны анықтаудан бастап қауіпті модельдеуге дейін киберқауіптерден қорғану үшін генеративті AI қалай қолданылатынын біліңіз.