בינה מלאכותית יוצרת הזדמנויות עבור וייטנאם

בעידן של תעשייה 4.0, בינה מלאכותית (AI) מוזכרת רבות. עם זאת, בינה מלאכותית גנרטיבית היא קטגוריה חדשה, תעשייה חדשה שמביאה הזדמנויות רבות לווייטנאם.

בינה מלאכותית גנרטיבית צפויה להביא ערכים רבים לכלכלה העולמית. (מקור: Viettimes)

בינה מלאכותית גנרטיבית היא סוג של בינה מלאכותית היוצרת תוכן חדש, כולל טקסט, תמונות, אודיו ווידאו , בהתבסס על דפוסים שלמדה מתוכן קיים.

ליצור משהו שמעולם לא היה קיים

מודלים של בינה מלאכותית גנרטיבית של ימינו אומנו על כמויות אדירות של נתונים באמצעות "למידה עמוקה" או רשתות עצביות עמוקות, והם יכולים לנהל שיחות, לענות על שאלות, לכתוב סיפורים, ליצור קוד וליצור תמונות וסרטונים מכל סוג שהוא, והכל בהתבסס על קלט טקסט קצר או "הנחיות".

בינה מלאכותית נקראת גנרטיבית משום שהיא יוצרת משהו שלא היה קיים קודם לכן. זה מה שמבדיל אותה מבינה מלאכותית מפלה, אשר מבחינה בין סוגים שונים של קלטים. במילים אחרות, בינה מלאכותית מפלה תנסה לענות על שאלות כמו "האם התמונה הזו היא ציור של ארנב או אריה?" בעוד שבינה מלאכותית גנרטיבית תגיב להנחיות כמו "צייר לי תמונה של אריה וארנב שיושבים אחד ליד השני".

מקורותיה של הבינה המלאכותית הגנרטיבית מתוארכים לשנות ה-70, כאשר מהנדסים החלו לפתח טכניקות לייצור טקסט באופן אוטומטי. הופעתן של רשתות יריבות גנרטיביות (GAN) אפשרה לבינה מלאכותית לייצר טקסט המבוסס על דגימות דיבור אנושי. התקדמות טכנולוגית בבינה מלאכותית ובעיבוד שפה טבעית מאפשרת כעת לבינה מלאכותית לשחזר דיבור אנושי בצורה כתובה.

בינה מלאכותית גנרטיבית צברה תאוצה משמעותית עם פיתוחן של רשתות יריבות גנרטיביות (GAN) בשנים האחרונות. רשתות GAN מורכבות משתי רשתות עצביות - מחולל ומבחין - העוסקות בתהליך תחרותי. המחולל יוצר תוכן, בעוד שהמבחין מעריך את איכות התוכן. באמצעות אינספור איטרציות, המחולל משכלל את כישוריו, וכתוצאה מכך נוצרות תוצאות מציאותיות ויצירתיות יותר ויותר.

ההבדל בין בינה מלאכותית גנרטיבית לבינה מלאכותית מסורתית

ההבדל העיקרי בין בינה מלאכותית מסורתית לבינה מלאכותית גנרטיבית טמון ביכולותיהן וביישומים שלהן. מערכות בינה מלאכותית מסורתיות משמשות בעיקר לניתוח נתונים ולביצוע תחזיות, בעוד שבינה מלאכותית גנרטיבית הולכת צעד קדימה על ידי יצירת נתונים חדשים הדומים לנתוני האימון שלה.

במילים אחרות, בינה מלאכותית מסורתית מצטיינת בזיהוי תבניות, בעוד שבינה מלאכותית יצירתית מצטיינת ביצירת תבניות. בינה מלאכותית מסורתית יכולה לנתח נתונים ולספר לכם מה היא רואה, אך בינה מלאכותית יצירתית יכולה להשתמש באותם נתונים כדי ליצור משהו חדש לגמרי.

ההשלכות של בינה מלאכותית גנרטיבית הן רחבות, ומספקות אפיקים חדשים ליצירתיות וחדשנות. בתכנון, בינה מלאכותית גנרטיבית יכולה לסייע ביצירת אינספור אבות טיפוס תוך דקות, ובכך להפחית את הזמן הדרוש לתהליך הרעיון.

בתעשיית הבידור, בינה מלאכותית גנרטיבית יכולה לסייע בהפקת מוזיקה חדשה, כתיבת תסריטים או אפילו יצירת דיפפייקס. בעיתונות, היא יכולה לכתוב מאמרים או דוחות. לבינה מלאכותית יצירתית יש פוטנציאל לחולל מהפכה בכל תחום שבו יצירתיות וחדשנות הן המפתח.

בינה מלאכותית מסורתית, לעומת זאת, ממשיכה להצטיין ביישומים ספציפיים למשימות. היא מפעילה את הצ'אטבוטים שלנו, מערכות המלצה, ניתוחים ניבוייים ועוד. זהו המנוע שמאחורי רוב יישומי הבינה המלאכותית הנוכחיים שמטרתם לייעל את היעילות בתעשיות השונות.

גם לבינה מלאכותית גנרטרית וגם לבינה מלאכותית מסורתית יש תפקידים חשובים בעיצוב עתיד האנושות. (מקור: VinBase)

בעוד שלבינה מלאכותית מסורתית ולבינה מלאכותית גנרטיבית יש פונקציות שונות, הן אינן סותרות זו את זו. בינה מלאכותית גנרטיבית יכולה לעבוד יחד עם בינה מלאכותית מסורתית כדי לספק פתרונות חזקים אף יותר. לדוגמה, בינה מלאכותית מסורתית יכולה לנתח נתוני התנהגות משתמשים, ובינה מלאכותית גנרטיבית יכולה להשתמש בניתוח זה כדי ליצור תוכן מותאם אישית.

ככל שאנו ממשיכים לחקור את הפוטנציאל העצום של בינה מלאכותית, חשוב להבין את ההבדלים הללו. גם לבינה מלאכותית גנרטורה וגם לבינה מלאכותית מסורתית יש תפקידים חשובים בעיצוב עתיד האנושות, כשכל אחד מהם פותח אפשרויות ייחודיות. אימוץ טכנולוגיות חדשניות אלו יהיה המפתח לעסקים ולאנשים פרטיים המעוניינים להישאר צעד אחד קדימה בנוף הדיגיטלי המתפתח במהירות של האנושות.

בינה מלאכותית בחיים החברתיים

הסיכונים הכרוכים בבינה מלאכותית גנרטיבית הם משמעותיים ומתפתחים במהירות. מגוון גורמי איום השתמשו בטכנולוגיה כדי ליצור "זיופים עמוקים", או עותקים של מוצרים, וליצור חפצים לתמיכה בפעולות הונאה מתוחכמות יותר ויותר.

ChatGPT וכלים דומים מאומנים על כמויות גדולות של נתונים הזמינים לציבור. הם אינם מיועדים לעמוד בתקנת הגנת המידע הכללית (GDPR) ובחוקי זכויות יוצרים אחרים. לכן, משתמשים נדרשים לשים לב היטב לשימוש של העסקים שלהם בפלטפורמה. סיכוני ניטור שיש לשים לב אליהם כוללים:

חוסר שקיפות. מודלים חדשניים של בינה מלאכותית וצ'אטGPT אינם ניתנים לחיזוי, ואפילו החברות שמאחוריהם לא תמיד מבינות הכל על אופן פעולתם.

דיוק. מערכות בינה מלאכותית גנרטיביות מייצרות לעיתים תשובות לא מדויקות ומפוברקות. חיוני להעריך את כל התוצרים מבחינת דיוק, רלוונטיות ותועלת מעשית לפני הסתמכות על מידע או הפצה פומבית, שכן מידע מדויק חיוני לתועלת ולמעורבות.

קניין רוחני (IP) וזכויות יוצרים. נכון לעכשיו, אין ערבויות ניתנות לאימות להגנה על נתונים וניהול מידע עסקי סודי. על המשתמשים להניח שכל נתונים או שאילתות שהם מזינים ב-ChatGPT ובמתחריה יהפכו למידע ציבורי, ועל עסקים ליישם בקרות כדי למנוע גילוי לא מכוון של קניין רוחני.

אבטחת סייבר והונאה. עסקים חייבים להיערך לגורמים זדוניים המשתמשים במערכות בינה מלאכותית סינתטיות לצורך מתקפות סייבר והונאות, כגון דיפ-זייפים כדי להטעות עובדים, ולהבטיח שקיימות בקרות הפחתה. שוחחו עם ספק ביטוח הסייבר שלכם כדי לוודא עד כמה הפוליסה הנוכחית שלכם מכסה פרצות הקשורות לבינה מלאכותית.

קיימות. בינה מלאכותית גנרטיבית משתמשת בכמויות משמעותיות של חשמל. לכן חשוב לבחור ספקים בעלי צריכת אנרגיה נמוכה ואנרגיה מתחדשת איכותית כדי למזער את ההשפעה על יעדי הקיימות.

למרות שבעיות רבות יהיו בסיכון כתוצאה מבינה מלאכותית גנרטיבית, אי אפשר שלא להזכיר כמה מהיתרונות שמביאה הבינה המלאכותית הגנרטיבית.

לבינה מלאכותית גנרטיבית יש פוטנציאל לשנות את מבנה העבודה, ולשפר את יכולותיהם של עובדים בודדים על ידי אוטומציה של חלק מהפעילויות האישיות שלהם. לבינה מלאכותית מודרנית וטכנולוגיות אחרות יש פוטנציאל להפוך פעילויות עבודה לאוטומטיות שתופסות כיום 60 עד 70 אחוז מזמנם של העובדים. בעבר, על פי דו"ח של מקינזי ושות' משנת 2017, הוערך כי לטכנולוגיה יש פוטנציאל להפוך מחצית מזמן העבודה של העובדים לאוטומטי.

ההאצה בפוטנציאל לאוטומציה טכנית נובעת במידה רבה מיכולתה המוגברת של בינה מלאכותית להבין שפה טבעית, הנדרשת לפעילויות עבודה המהוות 25% מכלל זמן העבודה. כתוצאה מכך, לבינה מלאכותית גנרטורה יש השפעה גדולה יותר על עבודות ידע, הכוללות מקצועות עם שכר גבוה יותר ודרישות השכלה גבוהות יותר, מאשר על סוגים אחרים של עבודות.

בינה מלאכותית גנרטיבית יכולה להגביר משמעותית את פריון העבודה ברחבי המשק, אך הדבר ידרוש השקעות לתמיכה בעובדים בעת מעבר פעילויות עבודה או החלפת מקומות עבודה. בינה מלאכותית גנרטיבית יכולה לאפשר עלייה בפריון של 0.1 עד 0.6 אחוזים בשנה עד 2040, בהתאם לקצב אימוץ הטכנולוגיה ולהקצאת זמנם של העובדים לפעילויות אחרות.

שילוב של בינה מלאכותית גנרטורה עם כל הטכנולוגיות האחרות, אוטומציה של עבודה יכולה להוסיף 0.2 עד 3.3 נקודות אחוז לצמיחת הפריון מדי שנה. עם זאת, עובדים יזדקקו לתמיכה כדי ללמוד מיומנויות חדשות, וחלקם ישנו קריירה. אם ניתן יהיה לנהל מעברים בין עובדים וסיכונים אחרים, בינה מלאכותית יכולה לתרום תרומה משמעותית לצמיחה כלכלית ולתמוך בעולם מכיל ובר-קיימא יותר.

לבינה מלאכותית חדשנית תהיה השפעה משמעותית על כל התעשיות. בנקאות, היי-טק ומדעי החיים הם בין התעשיות שעשויות לראות את ההשפעה הגדולה ביותר מבחינת אחוז ההכנסות שנוצרות על ידי בינה מלאכותית. לדוגמה, ברחבי ענף הבנקאות, הטכנולוגיה עשויה לספק סכום שווה ערך ל-200 מיליארד עד 340 מיליארד דולר בשנה אם מקרי השימוש ייושמו במלואם. במוצרי צריכה ארוזים קמעונאיים, גם ההשפעה הפוטנציאלית משמעותית, ועומדת על 400 מיליארד עד 660 מיליארד דולר בשנה.

ההזדמנויות של וייטנאם

כיום, וייטנאם מתעניינת מאוד בבינה מלאכותית גנרטיבית. בתחילת השנה באפריל 2023, בסדנה "עתיד הבינה המלאכותית הגנרטיבית 2023" שנערכה בעמק הסיליקון, קליפורניה, הדגיש מר וו שואן הואי, סגן מנהל המרכז הלאומי לחדשנות: "מרכז החדשנות הלאומי מקדם תיאום עם רשתות חדשנות וייטנאמיות ברחבי העולם, למשל עם הרשת בעמק הסיליקון לקידום חדשנות בכלל ובינה מלאכותית בפרט, מלווה עסקים ואינטלקטואלים וייטנאמיים בחו"ל כדי לתמוך בהם בפיתוח הקריירה שלהם, הרחבת עסקיהם במולדתם, העברת טכנולוגיה...".

מר וו שואן הואאי, סגן מנהל המרכז הלאומי לחדשנות, דיבר בסדנה "עתיד הבינה המלאכותית 2023". (מקור: Bnews)

עד אוגוסט השנה, VinBigdata (תחת Vingroup Corporation) תשלב טכנולוגיה כדי להפוך את VinBase (פלטפורמת בינה מלאכותית רב-קוגניטיבית מקיפה) לפלטפורמת הבינה המלאכותית הגנרטיבית הראשונה בווייטנאם, תוך מתן פתרונות פיתוח המבוססים על טכנולוגיית בינה מלאכותית גנרטיבית כגון צ'אטבוט בינה מלאכותית גנרטיבי, בוט קריאה או הדור החדש של העוזר הווירטואלי של ViVi...

החברה גם מסרה כי הם זקוקים רק לכמה מיליארדי פרמטרים כדי ליצור מודל שפה גדול (LLM) בדומה ל-ChatGPT אך עדיין בעל יכולת לייצר טקסטים אותנטיים ביותר, במיוחד טקסטים אלה שיהיו בנתונים של אנשים וייטנאמים וידע וייטנאמי.

הפוטנציאל של וייטנאם לפיתוח בינה מלאכותית גנרטיבית הוא עצום, אולם אם בינה מלאכותית גנרטיבית תיושם על סמך פלטפורמות מודל שפה גדולות הזמינות בעולם, וייטנאם נמצאת בסיכון להתמודד עם סיכונים רבים, ולכן שליטה בבינה מלאכותית גנרטיבית באופן מקומי חשובה משום שהיא יכולה לסייע בשליטה בתוכן, למנוע מידע שגוי, להבטיח אבטחת מידע לאומית, וכן להביא טכנולוגיה וייטנאמית לעולם. "לווייטנאם יש הזדמנות לצמצם את הפער העולמי בתחום הבינה המלאכותית הגנרטיבית".

הערכה זו שיתף את המנכ"ל של VinBigdata, ד"ר דאו דוק מין, בפורום פסגת הבינה המלאכותית שהתקיים בהו צ'י מין סיטי ב-22 בספטמבר השנה. כמו כן, בפורום, אמר מר פבלו פואנטס נטל, יועץ בכיר באוקספורד אינסייטס, כי לווייטנאם עתיד מזהיר אם תתמקד בהשקעה בבינה מלאכותית.

ניתן לראות כי בינה מלאכותית ובינה מלאכותית חדרו לכל התחומים והמקצועות של ארצנו כגון שירותי בריאות, חינוך, חיים... וייטנאם צריכה לגבש אסטרטגיה לפיתוח טכנולוגיה זו משום שזהו עתיד הטכנולוגיה בעתיד הקרוב.

[מודעה_2]
מָקוֹר