AI skaper muligheter for Vietnam

I Industri 4.0-æraen nevnes kunstig intelligens (KI) mye. Generativ KI er imidlertid en ny kategori, en ny industri som bringer mange muligheter til Vietnam.

Generativ AI forventes å bringe mange verdier til verdensøkonomien . (Kilde: Viettimes)

Generativ AI er en type kunstig intelligens som skaper nytt innhold, inkludert tekst, bilder, lyd og video , basert på mønstre den har lært fra eksisterende innhold.

Skape noe som aldri har eksistert

Dagens generative AI-modeller har blitt trent på enorme mengder data ved hjelp av «dyp læring» eller dype nevrale nettverk, og de kan føre samtaler, svare på spørsmål, skrive historier, generere kode og generere bilder og videoer av enhver art, alt basert på korte tekstinndata eller «ledetekster».

KI kalles generativ fordi den skaper noe som ikke eksisterte før. Det er dette som skiller den fra diskriminerende KI, som skiller mellom ulike typer input. Med andre ord vil diskriminerende KI prøve å svare på spørsmål som «Er dette bildet en tegning av en kanin eller en løve?», mens generativ KI vil svare på spørsmål som «Tegn meg et bilde av en løve og en kanin som sitter ved siden av hverandre.»

Opprinnelsen til generativ AI går tilbake til 1970-tallet da ingeniører begynte å utvikle teknikker for automatisk å generere tekst. Fremveksten av generative adversarial networks (GAN-er) tillot AI å generere tekst basert på menneskelige taleprøver. Teknologiske fremskritt innen AI og naturlig språkbehandling lar nå AI reprodusere menneskelig tale i skriftlig form.

Generativ AI har fått betydelig fremgang med utviklingen av Generative Adversarial Networks (GAN-er) de siste årene. GAN-er består av to nevrale nettverk – en generator og en diskriminator – som deltar i en konkurransedyktig prosess. Generatoren lager innhold, mens diskriminatoren evaluerer kvaliteten på innholdet. Gjennom utallige iterasjoner finpusser generatoren ferdighetene sine, noe som resulterer i stadig mer realistiske og kreative resultater.

Forskjellen mellom generativ AI og tradisjonell AI

Hovedforskjellen mellom tradisjonell AI og generativ AI ligger i deres muligheter og bruksområder. Tradisjonelle AI-systemer brukes primært til å analysere data og lage prediksjoner, mens generativ AI går et skritt videre ved å generere nye data som ligner på treningsdataene.

Med andre ord, tradisjonell AI utmerker seg i mønstergjenkjenning, mens kreativ AI utmerker seg i mønsterskaping. Tradisjonell AI kan analysere data og fortelle deg hva den ser, men kreativ AI kan bruke de samme dataene til å skape noe helt nytt.

Implikasjonene av generativ AI er brede og gir nye muligheter for kreativitet og innovasjon. Innen design kan generativ AI bidra til å generere utallige prototyper på få minutter, noe som reduserer tiden som trengs for idéprosessen.

I underholdningsbransjen kan generativ AI bidra til å produsere ny musikk, skrive manus eller til og med lage deepfakes. I journalistikk kan den skrive artikler eller rapporter. Kreativ AI har potensialet til å revolusjonere ethvert felt der kreativitet og innovasjon er nøkkelen.

Tradisjonell AI, derimot, fortsetter å utmerke seg i oppgavespesifikke applikasjoner. Den driver våre chatboter, anbefalingssystemer, prediktiv analyse og mer. Det er motoren bak de fleste nåværende AI-applikasjoner som tar sikte på å optimalisere effektiviteten på tvers av bransjer.

Både generativ AI og tradisjonell AI spiller viktige roller i å forme menneskehetens fremtid. (Kilde: VinBase)

Selv om tradisjonell AI og generativ AI har forskjellige funksjoner, utelukker de ikke hverandre. Generativ AI kan fungere sammen med tradisjonell AI for å gi enda kraftigere løsninger. For eksempel kan tradisjonell AI analysere data om brukeratferd, og generativ AI kan bruke denne analysen til å lage personlig tilpasset innhold.

Etter hvert som vi fortsetter å utforske det enorme potensialet til AI, er det viktig å forstå disse forskjellene. Både generativ AI og tradisjonell AI spiller viktige roller i å forme menneskehetens fremtid, og hver av dem åpner for unike muligheter. Å omfavne disse banebrytende teknologiene vil være nøkkelen for bedrifter og enkeltpersoner som ønsker å ligge i forkant av menneskehetens raskt utviklende digitale landskap.

Kunstig intelligens i det sosiale livet

Risikoene forbundet med generativ AI er betydelige og i rask utvikling. En rekke trusselaktører har brukt teknologien til å lage «deep fakes», eller kopier av produkter, og til å lage artefakter for å støtte stadig mer sofistikerte svindeloperasjoner.

ChatGPT og lignende verktøy er trent på store mengder offentlig tilgjengelige data. De er ikke utformet for å overholde personvernforordningen (GDPR) og andre lover om opphavsrett. Derfor er brukere pålagt å følge nøye med på bedriftenes bruk av plattformen. Overvåkingsrisikoer å se opp for inkluderer:

Mangel på åpenhet. Innovative AI- og ChatGPT-modeller er uforutsigbare, og selv selskapene bak dem forstår ikke alltid alt om hvordan de fungerer.

Nøyaktighet. Generative AI-systemer produserer noen ganger unøyaktige og oppdiktede svar. Det er viktig å evaluere alle resultater for nøyaktighet, relevans og praktisk nytteverdi før man stoler på eller distribuerer informasjon offentlig, ettersom nøyaktig informasjon er avgjørende for nytteverdi og engasjement.

Immaterielle rettigheter (IP) og opphavsrett. Det finnes for øyeblikket ingen verifiserbare garantier for databeskyttelse og styring av konfidensiell forretningsinformasjon. Brukere bør anta at alle data eller spørsmål de legger inn i ChatGPT og konkurrentene deres, vil bli offentlig informasjon, og bedrifter bør implementere kontroller for å unngå utilsiktet avsløring av IP.

Nettsikkerhet og svindel. Bedrifter må forberede seg på ondsinnede aktører som bruker syntetiske AI-systemer til nettangrep og svindel, som for eksempel deepfakes for å lure ansatte, og sørge for at det er på plass tiltak for å redusere dette. Snakk med nettforsikringsleverandøren din for å bekrefte i hvilken grad din nåværende forsikring dekker AI-relaterte brudd.

Bærekraft. Generativ AI bruker betydelige mengder elektrisitet. Det er derfor viktig å velge leverandører med lavt energiforbruk og fornybar energi av høy kvalitet for å minimere påvirkningen på bærekraftsmål.

Selv om mange problemer vil være i faresonen knyttet til generativ AI, er det umulig å ikke nevne noen av fordelene som generativ AI bringer med seg.

Generativ AI har potensial til å endre arbeidsstrukturen og forbedre individuelle arbeideres evner ved å automatisere noen av deres individuelle aktiviteter. Moderne AI og andre teknologier har potensial til å automatisere arbeidsaktiviteter som tar opp 60 til 70 prosent av de ansattes tid i dag. Tidligere, ifølge en rapport fra McKinsey & Company i 2017, ble det anslått at teknologi hadde potensial til å automatisere halvparten av de ansattes arbeidstid.

Akselerasjonen i potensialet for teknisk automatisering skyldes i stor grad AIs økte evne til å forstå naturlig språk, noe som er nødvendig for arbeidsaktiviteter som utgjør 25 % av den totale arbeidstiden. Som et resultat har generativ AI større innvirkning på kunnskapsarbeid, som involverer yrker med høyere lønn og høyere utdanningskrav, enn på andre typer jobber.

Generativ AI kan øke arbeidsproduktiviteten betydelig i hele økonomien, men det vil kreve investeringer for å støtte arbeidere når de overgår arbeidsaktiviteter eller bytter jobb. Generativ AI kan muliggjøre produktivitetsøkninger på 0,1 til 0,6 prosent årlig frem til 2040, avhengig av tempoet i teknologiadopsjonen og omfordelingen av arbeidernes tid til andre aktiviteter.

Ved å kombinere generativ AI med alle andre teknologier, kan jobbautomatisering øke produktivitetsveksten med 0,2 til 3,3 prosentpoeng årlig. Arbeidstakere vil imidlertid trenge støtte til å lære nye ferdigheter, og noen vil endre karriere. Hvis overganger blant arbeidstakere og andre risikoer kan håndteres, kan AI gi et betydelig bidrag til økonomisk vekst og støtte en mer inkluderende og bærekraftig verden.

Innovativ AI vil ha en betydelig innvirkning på tvers av alle bransjer. Bankvirksomhet, høyteknologi og biovitenskap er blant bransjene som kan se den største innvirkningen når det gjelder prosentandel av inntektene generert av AI. For eksempel kan teknologien i hele banknæringen levere tilsvarende 200 milliarder til 340 milliarder dollar årlig hvis brukstilfellene implementeres fullt ut. Innen detaljhandel og forbruksvarer er den potensielle innvirkningen også betydelig, på 400 milliarder til 660 milliarder dollar årlig.

Vietnams muligheter

Vietnam er for tiden svært interessert i generativ kunstig intelligens. I begynnelsen av året i april 2023, på workshopen «Fremtiden for generativ kunstig intelligens 2023» som ble holdt i Silicon Valley i California, understreket Vo Xuan Hoai, visedirektør for det nasjonale innovasjonssenteret: «Det nasjonale innovasjonssenteret fremmer koordinering med vietnamesiske innovasjonsnettverk rundt om i verden, for eksempel med nettverket i Silicon Valley for å fremme innovasjon generelt og kunstig intelligens spesielt, og følger vietnamesiske bedrifter og intellektuelle i utlandet for å støtte dem i å utvikle karrieren sin, utvide virksomheten sin i hjemlandet og overføre teknologi...».

Herr Vo Xuan Hoai, assisterende direktør for det nasjonale innovasjonssenteret, talte på workshopen «Fremtiden for kunstig intelligens 2023». (Kilde: Bnews)

Innen august i år vil VinBigdata (under Vingroup Corporation) integrere teknologi for å gjøre VinBase (en omfattende plattform for multikognitiv kunstig intelligens) til den første generative AI-plattformen i Vietnam, samtidig som de tilbyr utviklingsløsninger basert på generativ AI-teknologi som generativ AI-chatbot, callbot eller den nye generasjonen ViVi Virtual Assistant...

Selskapet sa også at de bare trenger noen få milliarder parametere for å lage en stor språkmodell (LLM) som ligner på ChatGPT, men som fortsatt har muligheten til å generere svært autentiske tekster, spesielt disse tekstene vil være i dataene til vietnamesere og vietnamesisk kunnskap.

Vietnams potensial for å utvikle generativ AI er enormt. Hvis generativ AI brukes basert på store språkmodellplattformer som er tilgjengelige i verden, risikerer Vietnam å møte mange risikoer. Det er derfor viktig å mestre generativ AI innenlands fordi det kan bidra til å mestre innhold, unngå feilinformasjon, sikre nasjonal datasikkerhet og bringe vietnamesisk teknologi til verden. «Vietnam har muligheten til å redusere det globale gapet innen generativ AI».

Denne vurderingen ble delt av VinBigdatas administrerende direktør, Dr. Dao Duc Minh, på AI-toppmøtet som ble holdt i Ho Chi Minh-byen 22. september i år. Pablo Fuentes Nettel, seniorkonsulent hos Oxford Insights, sa også på forumet at Vietnam har en lys fremtid hvis de fokuserer på å investere i AI.

Det kan sees at AI og kunstig AI har trengt inn i alle felt og yrker i landet vårt, som helsevesen, utdanning, liv ... Vietnam må legge en strategi for å utvikle denne teknologien, fordi dette er fremtidens teknologi i nær fremtid.

[annonse_2]
Kilde