Generatywna sztuczna inteligencja w produkcji

Sztuczna inteligencja jest wszędzie, ale eksperci twierdzą, że dopiero zaczynamy odkrywać wartość, jaką może ona przynieść. Nie można ignorować potencjału jej wzrostu, zagrożeń i przyszłości. Jednym z obszarów sztucznej inteligencji, który coraz częściej wykorzystuje się komercyjnie, jest generatywna sztuczna inteligencja. Od pisania, przez kodowanie, po analizę, generatywna sztuczna inteligencja pozostanie stałym elementem naszej rzeczywistości. 

Aby lepiej zrozumieć, czym ona jest, jak z niej korzystać i jakie wiążą się z nią wyzwania, przeprowadziliśmy rozmowę z Jasonem Lagneaux, kierownikiem ds. badań i rozwoju usług i obsługi klienta w firmie Intralox.

Czym jest generatywna sztuczna inteligencja? 

Przed zidentyfikowaniem potencjału generatywnej sztucznej inteligencji ważne jest, aby najpierw wyjaśnić, czym właściwie ona jest. W najprostszej formie generatywna sztuczna inteligencja tworzy nowe treści, takie jak tekst, obrazy, filmy i kod, przy użyciu modeli generatywnych. Modele te są szkolone na szerokiej gamie materiałów, a następnie znajdują wzorce, aby stworzyć coś nowego na podstawie schematów leżących u ich podstaw. 

„To podzbiór sztucznej inteligencji, który do wytrenowania modelu wykorzystuje miliardy punktów danych” — wyjaśnia Lagneaux. „W tym przypadku mówimy o tekście, a generatywna sztuczna inteligencja oparta na tekście wykorzystuje zestaw danych składający się z setek miliardów słów do stworzenia modelu. Powstały model jest w rzeczywistości wzorcem słownym. Po przeszkoleniu na danych uzyskuje się model podstawowy, z którego pomocą można rozpocząć tworzenie”. Ten model podstawowy jest łączony z początkowymi danymi wejściowymi lub podpowiedziami użytkownika, które służą do zapoczątkowania nowego dzieła. 

Potencjał generatywnej sztucznej inteligencji w produkcji 

Generatywna sztuczna inteligencja oparta na tekście oferuje niemal nieskończoną liczbę praktycznych zastosowań, szczególnie biorąc pod uwagę modele, do których te narzędzia mają dostęp. Od przepisów po poezję, generatywna sztuczna inteligencja oparta na tekście pozwala osiągnąć naprawdę wiele. Jakie są jednak możliwe zastosowania produkcyjne? 

„Myślę, że właśnie to jest obszar, który próbują obecnie zbadać udziałowcy wielu firm” — wyjaśnia Lagneaux. „Widzę, jak generatywna sztuczna inteligencja może i będzie cenna przy zwiększaniu produktywności w wielu dziedzinach produkcji, na przykład w obszarze tłumaczeń, pomocy przy pisaniu, rozwiązywaniu problemów, tworzeniu ulepszonych narzędzi edukacyjnych i pomaganiu inżynierom w programowaniu sterowników automatyki”. 

Może to oznaczać więcej wykonanej pracy, zwiększoną wydajność, zoptymalizowane procesy i większą wydajność zespołów. Podsumowując, generatywna sztuczna inteligencja oferuje potencjalne rzeczywiste oszczędności czasu i pieniędzy dla zespołów i osób prywatnych. 

Ryzyko związane z wdrożeniem nowej technologii 

W erze postinternetowej postęp technologiczny w połączeniu z globalnymi mediami udostępnia nowe technologie przeciętnemu człowiekowi szybciej niż w poprzednich pokoleniach. Może to być ekscytujące, a w świecie sztucznej inteligencji — zwłaszcza generatywnej — oczekiwania są jeszcze większe, ponieważ każda interakcja z narzędziem to okazja, aby je ulepszyć. To środowisko, ekosystem, w którym wszyscy możemy wnieść swój wkład i obserwować, jak uzyskuje się realną poprawę. Ale co, jeśli nie chcesz udostępniać swojej własności intelektualnej (IP)? Kiedy służy to większemu dobru, a kiedy tak naprawdę pomagasz konkurencji?

Większość osób korzystających z narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji stosuje je zarówno w życiu osobistym, jak i zawodowym. Na przykład Lagneaux używa ich codziennie. Chociaż sztuczna inteligencja nie jest w żadnym wypadku niczym nowym — pewnie znasz chatboty internetowe i algorytmy mediów społecznościowych — generatywna sztuczna inteligencja, do której może uzyskać dostęp każdy posiadacz konta, jest rzeczywiście czymś nowym. Jakie ryzyko i wyzwania stwarza to dla firm?

„W większości przypadków, zwłaszcza w biznesie, niezwykle istotna jest analiza ryzyka i korzyści związanych z każdą nową technologią” — mówi Lagneaux. „Ponieważ wciąż jesteśmy na wczesnym etapie pracy i odkrywania, w jaki sposób generatywna sztuczna inteligencja może nas wspierać, zawsze uczymy się jako zespół, jak odkrywać wszelkie zagrożenia. Jednym z wyzwań jest postrzeganie tej kwestii przez ludzi: czy sztuczna inteligencja sprawia, że ludzie czują się niekomfortowo, czy też nie, a także jak sobie z tym radzimy. Ze względu na duży potencjał problemów musimy zbadać te narzędzia. Musimy to jednak zrobić w sposób moralny, zabezpieczający naszych pracowników i odzwierciedlający naszą filozofię biznesową”.

Należy się spodziewać wyjątkowych wyzwań, a ryzyko z pewnością jest na tyle duże, że wymaga szczególnej uwagi i troski. „Aby prawdziwie wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję na dużą skalę, trzeba jeszcze bardziej ufać firmom technologicznym w zakresie swojej własności intelektualnej” — wyjaśnia Lagneaux. „Istnieje ryzyko przypadkowego udostępnienia własności intelektualnej. Wiemy, że te podstawowe modele będą oferowane przede wszystkim przez niewielką liczbę firm technologicznych, a niektóre z nich są stosunkowo nowe i niesprawdzone. Wyzwanie polega na zrównoważeniu nowego ryzyka z nowymi — miejmy nadzieję dużymi — korzyściami”. 

Generatywna sztuczna inteligencja w automatyzacji transportu 

Lagneaux omówił potencjał, jaki widzi dla wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji w środowiskach pracy. W szczególności to, co może zaoferować światu automatyzacji transportu. 

„Wielu inżynierów zajmujących się automatyką, którzy zwykle pracują na sterownikach PLC i wykorzystują do ich programowania logikę drabinkową, już dziś korzysta z narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji” — tłumaczy Lagneaux. Ponieważ ta praca jest oparta na tekście, narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji ją upraszczają. „Trudno sobie wyobrazić, że w przyszłości nie będziemy korzystać z takiego narzędzia” — kontynuuje Lagneaux — „ponieważ inaczej nie będziemy w stanie konkurować; może się okazać, że nie będziemy tak szybcy i precyzyjni jak inni”. 

Porównuje sposób, w jaki generatywna sztuczna inteligencja może pomóc w analizie danych, umożliwiając dostęp do „osobistego asystenta zajmującego się analizą danych, przez cały czas i w każdej sytuacji, który może przetwarzać dane w ułamku sekundy.” 

I chociaż tekstowa generatywna sztuczna inteligencja oferuje duży potencjał w automatyzacji transportu, należy pamiętać, że ma ona charakter multimodalny. „Generatywna sztuczna inteligencja jest i może być bardzo wizualna” — mówi Lagneaux. „W przestrzeni CAD nie wykorzystywano do tej pory zbyt wiele generatywnej sztucznej inteligencji, ale to trend, który przyjdzie z czasem. Nie mogę się doczekać, aby zobaczyć, jak główni dostawcy CAD wykorzystają sztuczną inteligencję, aby wyeliminować zbędną pracę. Być może pewnego dnia będziemy mogli dostroić modele podstawowe w naszych systemach CAD, aby pomóc i przyspieszyć tworzenie układów linii dzięki naszemu doskonałemu know-how, który opracowaliśmy przez lata”. 

Nawigowanie w obszarze generatywnej sztucznej inteligencji i przyszłości 

W ewoluującym krajobrazie technologii sztucznej inteligencji informacja jest najważniejsza. Wiedza — lub jej pozyskiwanie — na temat tego, co jest prawdziwe, a co nie, może być kwestią decydującą. 

„W dzisiejszym krajobrazie wszyscy zmagają się z rozróżnieniem tego, co jest prawdziwe i wartościowe w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji” — mówi Lagneaux. „Nie chodzi o pogoń za błyskotkami; chodzi o znalezienie prawdziwej wartości, dla której warto podjąć ryzyko”.