Fidelity: Kik lesznek az AI nyertesei?

Tör fel az AI

 A generatív mesterséges intelligencia napjaink legdivatosabb technológiája. Lényege, hogy meglévő információkból új és eredeti tartalmakat hoz létre gépi tanulási algoritmusok és konfigurációk segítségével.

• A mesterséges intelligenciába való befektetés nem csupán abból áll, hogy kiválasztjuk a legjobb technológiát. Hosszú az értéklánc, amelyből válogatni lehet, miközben az elvárásokat és az értékeltségeket is figyelembe kell venni.

• Emellett a szabályozói és politikai kockázatokat is szem előtt kell tartani. A befektetők akkor járnak a legjobban ezen a területen, ha az ellátási lánc alulértékelt részeit, például a félvezetőket részesítik előnyben.

Az elmúlt hónapokban a mesterséges intelligencia (AI, magyar rövidítéssel MI) áll a figyelem középpontjában. A Fidelity egy ideje már követi e technológia fejlődését, és a közelmúltban egy deep dive kutatást is végeztek a téma legismertebb nemzetközi szakértőinek körében. 

A generatív mesterséges intelligencia gépi tanulási algoritmusok és konfigurációk segítségével új és eredeti tartalmat hoz létre a meglévő információkból. Az adatok alapján felismeri a mintázatokat és szabályszerűségeket, és ezt a tudást felhasználva az eredetiekhez hasonló, új adatokat hoz létre. Az adatokban található minták alapján új képeket, videókat, zenét, kódot és szöveget képes alkotni. Ez az új tartalom szinte a megtévesztésig élethű lehet.

A generatív mesterséges intelligencia emberi beavatkozás nélkül képes ilyen tartalmakat létrehozni, míg a hagyományos, szabályalapú mesterséges intelligencia emberi beavatkozást igényel a döntéshozatali paraméterek meghatározásához. A generatív mesterséges intelligencia két legfontosabb áttörése a látens diffúziós modellek használata, amelyek automatikusan iterálják az algoritmust, hogy a végeredmény egy valósághű végső kép legyen, valamint a nagy nyelvimodell-transzformátorok megjelenése, melyekkel a számításokat nem sorban, hanem párhuzamosan végzik, így gyorsabb és nagyobb volumenű adatfeldolgozást tesznek lehetővé.

Bár a generatív mesterséges intelligencia jelentős előrelépést jelent, mégsem úgy működik, mint az önálló emberi gondolkodás. Továbbra is a hagyományos mélytanulás (ez a gépi tanulás egyik ága) egy változatának tekinthető, nem pedig a mesterséges általános intelligencia irányába történő, mélyrehatóbb áttörésnek, amelyet olyan filmekben láthatunk, mint a Terminátor, a Mátrix vagy amilyen C-3PO volt a Csillagok háborújában.

Mi a jó és kevésbé jó a generatív AI-ben?

A generatív mesterséges intelligencia kiválóan alkalmas bizonyos feladatok gyors és magas színvonalú elvégzésére, de nem biztos, hogy pontosan és jól végzi el azokat. A legfőbb gyengesége, hogy nem mindig tudja biztosítani az általa előállított tartalom minőségét, pontosságát és eredetiségét. Képes valósághű képeket tervezni, de időnként alapvető hibákat is elkövethet, például két kormánykereket ad egy autónak vagy három lábat egy embernek.

Ebből adódóan a generatív mesterséges intelligencia nem feltétlenül képes felváltani az embert a munkahelyeken. Persze elkerülhetetlenül lesznek olyan munkakörök, amelyekben kevesebb embert kell majd foglalkoztatni, vagy amelyek elavulnak – ilyenek például az ügyfélszolgálatosok, akik többnyire ismétlődő kérdésekkel foglalkoznak, amelyeket nagyrészt automatizálni lehetne a mesterséges intelligenciával. Más munkaköröket viszont továbbfejleszthet a generatív mesterséges intelligencia, például az olyan kreatív feladatokat, mint a videojátékok tervezése, a filmes hátterek fejlesztése, a zenei produceri munka, a számítógépes programozás vagy éppen a szövegírás. Ahogyan a Microsoft Excel a kvantitatív számítási feladatok megoldásának széles körben elterjedt eszközévé vált, a generatív AI a művészeti projektek izgalmas új erőforrásává nőheti ki magát.