11 obszarów zrewolucjonizowanych dzięki Generative AI

Rok 2023 określa się jako przełomowy w dziedzinie postępu technologicznego. Byliśmy świadkami bezprecedensowego wzrostu możliwości i zastosowań generatywnej AI. Krajobraz zadań kreatywnych, analitycznych i badawczych został nieodwracalnie zmieniony. Oznacza to rewolucyjną fazę zarówno w branży IT, jak i codziennym życiu.

Miniony rok ukazał niezmierzony potencjał narzędzi generatywnych (GenAI) w zakresie optymalizacji procesów, tworzenia wyrafinowanego kodu, dzieł sztuki oraz odblokowania nowych możliwości w jej zastosowaniach. Nastąpił gwałtowny wzrost wykorzystania GenAI w wielu sferach życia, nauki i gospodarki.Transformacje, które nastąpiły, na nowo zdefiniowały procesy tworzenia i produkcji.

11 obszarów i związane z nimi transformacje

1.  Transformacja na polu języka i komunikacji

Zaawansowane modele językowe oparte na AI umożliwiły generowanie tekstu podobnego do ludzkiego. Są w stanie pisać artykuły, komponować poezję czy sporządzać dokumenty techniczne przy minimalnej interwencji człowieka.

Ich wpływ okazał się głęboki w sektorach takich jak dziennikarstwo, marketing i edukacja, w których jakość i ilość pisanych treści ma kluczowe znaczenie. Zrewolucjonizowało to wiele obszarów, w tym obsługę klienta, a nawet literaturę.

Copywriterzy, dziennikarze i pisarze wykorzystują lub wspomagają się narzędziami GenAI dla zwiększenia swojej kreatywności i wydajność, tworząc treści na skalę i szybkość wcześniej nieosiągalną.

Google podjęło próbę odmienienia dziennikarstwa dzięki AI Genesis – rewolucyjnej inicjatywie wykorzystującej AI w pisaniu. Zademonstrował ją m.in. w „Times” , „Washington Post” i „Wall Street Journal” jako „odpowiedzialną technologię, która zbiera fakty i wypluwa kopie wiadomości”. Media te rozważają ją jako wspomagającą i usprawniającą pracę dziennikarza, nie zastępującą go.

2. Transformacja w sferze kreatywności

Głęboki wpływ GenAI na sztuki kreatywne okazał się przełomowy dla artystów, projektantów i twórców z różnych dziedzin. Wykorzystywanie jej narzędzi usprawniło proces twórczy, prowadząc do połączenia ludzkiej pomysłowości i algorytmicznej precyzji.

Największym wynalazkiem okazały się narzędzia do generowania i edycji obrazów. Za pomocą prostych podpowiedzi tekstowych można tworzyć niemal dzieła sztuki, których często nie da się odróżnić od wytworów człowieka. Świat GenAI wkroczył również w sferę generowania muzyki, prezentując coraz bardziej nowatorskie modele.

Transformacja w dziedzinie kreatywnej stanowi dowód na to, że technologia ta nie tylko naśladuje kreatywność ludzką, ale oferuje nowe perspektywy i możliwości.

Technologie te, przesuwając granice kreatywności, rzuciły wyzwanie tradycyjnym pojęciom tworzenia i autorstwa oraz podniosły filozoficzne pytania dotyczące sztuki i autorstwa.

3. Transformacja w tworzeniu oprogramowania

Kluczowym okazał się transformacyjny wpływ GenAI na rozwój oprogramowania. Modele AI zmieniły sposób generowania i utrzymywania oprogramowania. GenAI wspiera w kodowaniu, debugowaniu, a nawet konceptualizacji architektury oprogramowania. Asystenci kodowania, jak Github Copilot, stali się niezbędnymi narzędziami dla programistów, pomagając w pisaniu bardziej wydajnego i wolnego od błędów kodu.

Narzędzia GenAI oferują sugestie w czasie rzeczywistym, automatyzują rutynowe zadania, a nawet pomagają w rozwiązywaniu złożonych problemów, co znacznie przyspiesza proces rozwoju oprogramowania.

Konsekwencje tej transformacji są ogromne pod względem produktywności i dostępności tworzenia kodu. Zarówno wśród początkujących, jak i ekspertów obniżyło barierę umiejętności w tworzeniu oprogramowania, demokratyzując dostęp na tym polu.

Staliśmy się też świadkami wkładu modeli AI w projekty typu open source, sugerowania ulepszeń i optymalizacji istniejących baz kodu. Wywołało to dyskusję na temat przyszłej roli AI w tworzeniu oprogramowania, w której będzie mogła samodzielnie je tworzyć.

4. Transformacja w dziedzinie badań naukowych

Wpływ GenAI na badania naukowe i innowacje z nimi związane okazał się rewolucyjny. Jej modele wykorzystywano do symulacji złożonych eksperymentów naukowych, przewidywania struktur molekularnych, a nawet przyczyniania się do przełomowych odkryć w dziedzinach takich jak medycyna i nauki o środowisku.

Przetwarzając i interpretując duże zbiory danych, AI stała się kluczowym narzędziem w zrozumieniu złożonych problemów naukowych. Przyspieszyło to nie tylko procesy badawcze, ale umożliwiło uzyskanie spostrzeżeń, które wcześniej były nieosiągalne ze względu na ograniczenia ludzkiej analizy, otwierając nowe możliwości odkryć. Nastąpiło też znaczne ułatwienie badań interdyscyplinarnych, umożliwiając naukowcom z różnych dziedzin skuteczniejszą współpracę.

W badaniach medycznych GenAI wykorzystano do modelowania struktur białkowych, przewidywania interakcji leków oraz projektowania nowych, co znacznie skraca czas i zmniejsza koszty związane z ich opracowywaniem. W ramach kolejnego rewolucyjnego posunięcia badacze opracowali AI, która może od podstaw tworzyć sztuczne enzymy lub białka. Firma AtomAI wprowadziła AI do analizy danych mikroskopowych, co zwiększyło ich precyzję i efektywność,, otwierając nowe możliwości w takich dziedzinach, jak biologia i inżynieria materiałowa.

5. Transformacja w dziedzinie opieki zdrowotnej

Wykorzystanie zaawansowanych technologii GenAI przyczyniło się do ulepszeń w diagnostyce, identyfikacji i odkrywaniu leków.

Pacjentom posłużyło poprzez uproszczenie złożonych informacji medycznych, zaś lekarzom do praktycznych spostrzeżeń uzyskanych na podstawie skomplikowanych danych, co ułatwia podejmowanie świadomych decyzji. Tworzone w tym celu narzędzia diagnostyczne oparte na AI zwiększyły wskaźniki wykrywania nowotworów, optymalizację operacji, prognozowanie liczby pacjentów i usprawnianie administracji.

Potwierdzone klinicznie zastosowania sztucznej inteligencji wykazują znaczną poprawę badań diagnostycznych, w tym redukcję błędów wykrywania raka o 70%.

W wyniku współpracy naukowców z MIT ze szpitalem Mass General Hospital w celu opracowania modelu uczenia głębokiego, który oceniałby ryzyko zachorowania raka płuc na podstawie tomografii komputerowej o małej dawce, powstał „Sybil” – narzędzie AI, które dokładnie przewiduje takie ryzyko u pacjenta, bez konieczności stosowania dodatkowych danych demograficznych lub klinicznych.

6. Transformacja w projektowaniu produktów i ich jakości

Rewolucjonizowanie projektowania produktów za pomocą narzędzi genAI wpłynęło na redukcję czasu i kosztów, jednocześnie zwiększając wydajność i jakość produktu.

Zmodernizowano procesy produkcyjne, tworząc przepływy pracy, które zmniejszają ilość odpadów, zwiększają produktywność, podnoszą jakość produktu końcowego.

Ponadto narzędzie GenAI optymalizują łańcuchy dostaw i automatyzację oceny dostawców. W kontroli jakości zmieniło to zasady gry, identyfikując defekty za pomocą zaawansowanych metod kontroli, zwiększając dokładność, wydajność i jakość produktu, redukując czas i koszty.

7. Transformacja w sektorach mediów i rozrywki

Sektory te odniosły korzyści z GenAI w zakresie tworzenia treści, systemów rekomendacji i angażowania odbiorców. Przewiduje się się, że tendencja ta będzie się utrzymywać, w miarę jak przedsiębiorstwa dostrzegają jej potencjał w zakresie innowacji i wzrostu.

GenAI optymalizuje projekty, redukuje koszty i przekształca spersonalizowane treści, zwiększając zaangażowanie i tworząc nowe źródła przychodów.

Na przykład DALL-E OpenAI przekształcił media i rozrywkę, generując realistyczne obrazy z komunikatów tekstowych, a platformy (jak Netflix i TikTok) wykorzystują AI do przewidywania preferencji użytkowników, jeszcze bardziej ulepszając rekomendacje treści.

8. Transformacja w edukacji

W sektorze edukacyjnym dzięki AI nastąpiło wiele zmian w sposobie nauki i tworzeniu spersonalizowanych doświadczeń edukacyjnych. Narzędzia oparte na GenAI mocno wpłynęły na rekomendowanie kursów i dostosowywanie treści do indywidualnych uczniów, poprawiając jakość nauki online.

Wirtualne boty pracują jako doradcy, projektanci programów nauczania i asystenci nauczania. Powstają ponadto narzędzia oceny oparte na AI, które mają na celu utrzymanie uczciwości akademickiej podczas egzaminów online.

W dziedzinie edukacji Bill Gates przewidział przyszłość, w której chatboty oparte na AI odegrają kluczową rolę w nauczaniu dzieci czytania w ciągu zaledwie 18 miesięcy.

9. Transformacja w dziedzinie klimatu i naukach o środowisku

GenAI odegrała w 2023 roku kluczową rolę w przeciwdziałaniu niekorzystnym zmianom klimatycznym. Monitorowanie ich skutków prowadzi się w czasie rzeczywistym poprzez analizy danych z satelitów, stacji pogodowych i innych źródeł. Platformy modelowania klimatu wykorzystują AI do przewidywania przyszłych zmian klimatycznych, łagodząc punkty krytyczne.

W naukach o środowisku modele AI analizują ogromne zbiory danych do opracowania wzorców klimatycznych, oceniania wpływu klimatu na środowisko i proponowania rozwiązań związanych ze zrównoważonym rozwojem.

Systemy zarządzania energią oparte na AI zoptymalizowały zużycie energii w budynkach, przyczyniając się do osiągnięcia celów zrównoważonego rozwoju.

10. Transformacja w dziedzinie materiałoznawstwa

W dziedzinie nauk o materiałach GenAI (np. dzięki Google DeepMind), przewidziała strukturę ponad 2 milionów nowych materiałów, potencjalnie torując drogę postępowi w dziedzinie baterii, paneli słonecznych i chipów komputerowych.

Transformacja ta w efekcie prowadzi do skrócenia czasu i kosztów związanych z odkrywaniem i syntezą nowych materiałów, co tradycyjnie było procesem długotrwałym.

11. Transformacja w dziedzinie cyberbezpieczeństwa

Rozwiązania GenAI znacznie polepszyły wykrywanie zagrożeń i reagowanie na nie w czasie rzeczywistym, a skanery podatności pomogły organizacjom w proaktywnym identyfikowaniu i łataniu luk w zabezpieczeniach. Przykładem może przyjęcie modelu bezpieczeństwa zerowego zaufania.

Z kolei narzędzia do wykrywania oszustw zwiększyły zdolność instytucji finansowych do zwalczania nieuczciwych transakcji.

Trwa dalszy cybernetyczny wyścig zbrojeń, w którym postępy w mocy obliczeniowej muszą zostać zrównoważone przez wzmocnione cyfrowe mechanizmy obronne. Na horyzoncie widać już nowe rozwiązania GenAI, związane z rozwojem obliczeń kwantowych.

Prognozowanie nadchodzących trendów transformacyjnych

1. Kwantowa AI

Kwantowa AI łącząca mechanikę kwantową, AI i uczenie maszynowe, ma ogromny potencjał zrewolucjonizowania wielu znaczących obszarów życia. Na przykład w opiece zdrowotnej algorytmy wzmocnione kwantowo mogą skutkować bardziej wyrafinowanymi modelami oceny ryzyka oraz opracowaniem dokładniejszych narzędzi diagnostycznych i spersonalizowanej medycyny. W finansach algorytmy ulepszone kwantowo mogą skutkować bardziej wyrafinowanymi modelami oceny ryzyka. Technologia kwantowa z pewnością będzie miała ogromny wpływ na cyberbezpieczeństwo.

2. Półprzewodniki

Branża półprzewodników znajduje się u progu ery cyfrowej transformacji, a wiele czynników zbiega się, aby na nowo je zdefiniować w 2024 r. Chipy osiągają wielkość 2 nm, tranzystory zbliżają się do rozmiaru kilku atomów, a wymagania dotyczące inwestycji w badania i rozwój rosną. Pomimo osiągnięcia absolutnej fizycznej granicy miniaturyzacji chipów, można się spodziewać się przełomu w układaniu chipów 3D, innowacji w materiałoznawstwie i nowych form litografii, dla dalszego zwiększania mocy obliczeniowej.

3. Baterie potęgą nowej chemii

Badania w tej dziedzinie prawdopodobnie przyspieszą w 2024 roku. To poważna zmiana w technologii akumulatorów, głównie dla pojazdów elektrycznych. Zbadano już kilka technologii związanych z chemią akumulatorów, jak akumulatory bezkobaltowe (jonowo-sodowe) i półprzewodnikowe. Baterie nowego typu mają wyższą gęstość energii (tj. pojemność magazynowania) za niższą cenę wobec akumulatorów tradycyjnych, dając niezależność nie tylko od kobaltu, ale też litu, niklu czy grafitu.

4. Technologia kosmiczna

Powrót do zainteresowania technologiami kosmicznymi może stać się motorem nowych odkryć naukowych, jak też pomóc w rozwiązywaniu najważniejszych wyzwań dla Ziemi. Należą do nich monitorowanie zagrożeń klimatycznych i katastrof oraz lepszy dostępu do telekomunikacji. Nowa Era Kosmiczna jest napędzana nie tylko przez agencje rządowe, ale także przez podmioty prywatne, od startupów po korporacje. Wspierają ją różne technologie, jak 5G, zaawansowane systemy satelitarne, druk 3D, big data, obliczenia kwantowe itp.

Pierwszym tematem, który rozpali ludzką wyobraźnię w 2024 roku, będzie m.in. przyspieszenie w/w innowacji i wsparcie projektów technologicznych w dziedzinie zrównoważonego napędu statków kosmicznych (elektrycznego lub jądrowego). Drugim – nowe satelity na niskiej orbicie okołoziemskiej (MEO – Medium Earth Orbit), tj. krążące wokół Ziemi w odległości 2200 do 22 236 mil, potencjalnie do wykorzystanie dla płynnej komunikacji i bezpiecznego transportu kwantowego.

5. Multimodalna GenAI

Systemy multimodalne potrafią rozumieć i generować wiele typów danych jednocześnie. Łącząc różne typy danych, takie jak tekst, obrazy i dźwięk, GenAI doprowadzi do powstania bardziej innowacyjnych aplikacji w sferze wirtualnych asystentów i chatbotów; szczególnie napędzanych emocjami wirtualnych asystentów, zdolnych do wykrywania ludzkich emocji i reagowania na nie. Postęp ten może znacznie wpłynąć na obsługę klienta.

Podsumowanie

W miarę dalszego rozwoju i wręcz rewolucyjnego postępu w 2024 roku coraz więcej liderów będzie skoncentrowanych na przyszłości poprzez zwiększone finansowanie procesów, badań i rozwoju, programów szkoleniowych i innych inwestycji w obszarze AI.

Jeśli chcesz być na bieżąco z kolejnymi transformacjami dokonanymi przez GenAI w różnych dziedzinach, śledź nasz kanał YouTube Beyond AI, gdzie omawiamy najnowsze innowacje w dziedzinie AI!