Kecerdasan Buatan Di Mana-mana: Mengatasi Halangan Pengangkatan

Sebelum kecerdasan buatan menjadi lebih biasa dan perlu, kita mesti menghapuskan halangan utama untuk mencipta sistem AI yang beretika, adil dan selamat.

Diterjemahkan daripada AI Everywhere: Mengatasi Halangan untuk Pengangkatan, pengarang Rahul Pradhan.

Dalam kitaran hayat aplikasi teknologi, kecerdasan buatan sedang beralih dari peringkat "pengguna awal" kepada peringkat "majoriti awal". Peralihan ini ditandai dengan integrasi meluas kecerdasan buatan dalam pelbagai bidang. Produk pengguna menjadi lebih pintar, dilengkapi dengan pembantu dipacu AI dan operasi perniagaan diperkemas melalui alat automasi dan chatbot perkhidmatan pelanggan dipacu AI, dsb. dan bidang khusus seperti diagnostik penjagaan kesihatan dan ramalan kewangan semakin bergantung pada Kecerdasan Buatan untuk meningkatkan ketepatan dan kecekapan. Operasi perniagaan diperkemas melalui alat automasi dan chatbot perkhidmatan pelanggan dipacu AI, antara lain, kerana aplikasi yang bergantung pada AI meningkatkan ketepatan dan kecekapan bidang khusus seperti diagnostik penjagaan kesihatan dan ramalan kewangan semakin bergantung pada AI untuk meningkatkan ketepatan dan kecekapan; Memandangkan aplikasi yang bergantung pada AI meningkatkan ketepatan dan kecekapan, pakar domain akan semakin bergantung pada AI untuk meningkatkan ketepatan dan kecekapan.

Gelung maklum balas dinamik yang dicirikan oleh penambahbaikan berterusan AI dan pergantungan yang semakin meningkat pada keputusan kritikal menunjukkan bahawa kita sedang menghampiri saat kritikal dalam penggunaan AI secara besar-besaran.

Pemangkin Perubahan

Tiga pemacu utama telah memacu banyak kemajuan dan penggunaan AI yang meluas:

Sepanjang dekad yang lalu, kami telah melihat kemajuan ketara dalam algoritma AI, terutamanya dalam pembelajaran mendalam, Pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) dan aspek pembelajaran pengukuhan. Algoritma yang dipertingkatkan ini meningkatkan ketepatan, kecekapan dan kebolehgunaan kecerdasan buatan dalam pelbagai aplikasi. Pergerakan sumber terbuka juga telah memainkan peranan penting dalam mendemokrasikan teknologi AI. Model sumber terbuka, perpustakaan dan rangka kerja merendahkan halangan kepada pembangunan AI, membolehkan komuniti penyelidik, pembangun dan syarikat yang lebih luas menyumbang kepada kemajuan AI, berkongsi pengetahuan dan mempercepatkan inovasi.

Teknologi kecerdasan buatan adalah berdasarkan pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, yang memerlukan sejumlah besar data untuk belajar, membuat ramalan dan menambah baik dari semasa ke semasa. Era digital telah meningkatkan volum, kepelbagaian dan halaju data secara mendadak—bahan mentah yang sistem AI perlu pelajari daripada corak, tingkah laku dan hasil. Set data berkualiti tinggi, pelbagai dan komprehensif adalah penting untuk melatih model AI yang tepat dan teguh. Ledakan data ini disokong oleh Internet Perkara (IoT), media sosial, urus niaga perniagaan, dll., menyediakan koleksi mata data yang kaya untuk analisis oleh algoritma kecerdasan buatan.

Kuasa dan Infrastruktur Pengkomputeran: Membangun dan melatih model kecerdasan buatan, terutamanya yang melibatkan algoritma kompleks dan set data yang besar, memerlukan sumber pengkomputeran yang ketara. Kemajuan dalam perkakasan, seperti unit pemprosesan grafik (GPU) dan unit pemprosesan tensor (TPU), dan peningkatan dalam teknologi pengkomputeran awan telah meningkatkan kuasa pengkomputeran yang tersedia kepada penyelidik dan pembangun. Ini membolehkan mereka memproses dan menganalisis set data yang besar dengan kecekapan yang lebih tinggi. Platform awan juga menyediakan perkhidmatan dan infrastruktur AI berskala, membolehkan organisasi dari semua saiz mengakses sumber pengkomputeran yang berkuasa atas permintaan.

Kemajuan teknologi ini membimbing kecerdasan buatan ke arah masa depan di mana peminjaman merupakan sebahagian daripada fabrik masyarakat moden, secara asasnya mengubah cara kita berinteraksi dengan teknologi.

Melihat ke hadapan kepada masa depan kecerdasan buatan

Masa depan kecerdasan buatan menandakan era baharu hiper-peribadi, sistem autonomi dan penaakulan dan inferens terpencar. Kemajuan ini berjanji untuk menyampaikan pengalaman yang benar-benar tersuai dalam produk dan perkhidmatan, mengurangkan keperluan untuk campur tangan manusia dalam melaksanakan tugas yang kompleks, dan meningkatkan responsif, privasi dan kecekapan dengan memproses data lebih dekat dengan sumbernya.

Mengatasi Halangan

Walaupun mempunyai pandangan yang positif, laluan kepada penggunaan AI yang meluas penuh dengan cabaran yang memerlukan perhatian segera:

• Bias dan keadilan: Potensi AI untuk mengekalkan berat sebelah sedia ada menyerlahkan kepentingan membangunkan sistem AI yang beretika dan inklusif.
• Persekitaran kawal selia: Kekurangan peraturan yang komprehensif menyerlahkan keperluan untuk garis panduan yang wajar untuk memastikan privasi, keselamatan dan penggunaan AI yang saksama.
• Ketelusan dan Kepercayaan: Masalah "kotak hitam" AI, ketidakupayaan untuk melihat cara model AI membuat keputusan, merumitkan pemahaman tentang proses membuat keputusannya, menghakis kepercayaan orang ramai.
• Ketidakpercayaan dan maklumat salah orang ramai: Penyebaran halusinasi dan maklumat salah AI menimbulkan risiko ketara yang boleh mencetuskan syak wasangka dan ketakutan di kalangan orang ramai.

Untuk menangani cabaran ini dan membuka jalan untuk masa depan yang dipacu AI, beberapa strategi dan inovasi teknologi telah muncul:

• Menambah AI dengan data masa nyata: Mengemas kini model AI secara berterusan dengan data masa nyata yang segar boleh mengurangkan berat sebelah dan Meningkatkan kesaksamaan dan ketepatan sistem AI.
• Menggunakan Retrieval Augmented Generation (RAG): Teknologi seperti RAG berjanji untuk menyelesaikan masalah berat sebelah, keadilan dan halusinasi dengan membumikan output AI dalam data yang boleh disahkan.
• Leverage edge AI: Atasi kebimbangan privasi dan keselamatan dengan memproses data secara setempat, membantu memastikan data diproses dengan selamat dan mematuhi piawaian global.

Perjalanan AI ke penerimaan meluas didorong oleh tiga asas: penemuan teknologi yang meluaskan keupayaannya, pertumbuhan eksponen data yang menjanakan algoritmanya dan kebolehcapaian ekonomi yang semakin meningkat bagi teknologi AI. Bersama-sama, pemacu ini membentuk trajektori AI dan menentukan masa depan inovasi dan kecekapan merentas industri.

Semasa kita mengemudi landskap yang berubah ini, kita mesti mengambil pendekatan yang komprehensif, menggunakan strategi di atas untuk mengurangkan beberapa isu paling mendesak dalam pembangunan dan penggunaan AI. Ini membuka jalan kepada sistem AI yang lebih beretika, adil dan selamat untuk membuka tahap produktiviti dan pemperibadian baharu, menandakan era kemajuan teknologi dan faedah sosial yang belum pernah berlaku sebelum ini.

Untuk bersedia menghadapi era baharu ini, Couchbase telah melancarkan tiga ciri baharu: keupayaan AI generatif dalam Capella, analisis data masa nyata dan carian vektor untuk penglibatan pengguna yang diperibadikan hiper. Ketahui lebih lanjut tentang cara Capella iQ, perkhidmatan kolumnar Capella dan carian vektor boleh membantu organisasi anda dalam perjalanan AInya.