– Uruchomienie ChatGPT na jesieni zeszłego roku bardzo przyspieszyło pracę wszystkich graczy na rynku – i dużych, i małych. Google niedawno oficjalnie ogłosił oddanie Barda działającego w 40 językach do użytku publicznego, ale również wśród wielu małych firm oferujących rozwiązania wyspecjalizowane, oparte o duże modele językowe, widać, że to przyspieszyło pracę, ponieważ uczyniło temat rozpoznawalny – mówi agencji Newseria Innowacje Krzysztof Choroszko, członek zarządu Silver Bullet Solutions.
Jednym z języków, w jakich działa od około miesiąca Google Bard, jest język polski. Narzędzie, zapytane przez dziennikarzy jednego z portali specjalizujących się w tematyce komputerowej o to, czym się różni od ChatGPT, stwierdziło, że jest przeszkolone na 10-krotnie większym zbiorze danych, dzięki czemu może udzielać bardziej kreatywnych i wyczerpujących odpowiedzi na prompty. Jako swój dodatkowy atut i przewagę nad konkurencyjnym narzędziem Bard wskazał dostęp do zasobów wyszukiwarki Google w czasie rzeczywistym.
– W obszar rozwoju sztucznej inteligencji generatywnej zainwestowano duże pieniądze. Inwestycje w OpenAI pochłonęły miliardy dolarów. Widać, że duzi gracze oczekują dużych zwrotów z inwestycji, a Google udowodnił, że umie zarabiać na tego typu mechanizmach – mówi Krzysztof Choroszko.
Generatywna sztuczna inteligencja nie ogranicza się jednak wyłącznie do działania w obszarze pracy z tekstem. Oprócz copywritingu czy dziennikarstwa może się też sprawdzić w programowaniu, finansach czy optymalizacji kosztów działalności. Może o tym świadczyć zainteresowanie inwestorów. Według Goldman Sachs w 2016 roku o takich narzędziach wspominano zaledwie na 1 proc. konferencji raportów kwartalnych spółek notowanych na Wall Street. Teraz jest to już ponad 16 proc. Na to ożywienie wyraźnie wpłynęło udostępnienie ChatGPT pod koniec 2022 roku.
– Rozwój w zasadzie będzie wszędzie tam, gdzie mamy do czynienia z generowaniem obrazów, języka, wideo, choć jak znam życie, większości zastosowań jeszcze nie znamy. Przewidywanie przyszłości jest w tym wypadku bardzo trudne. Sądzę, że firmy w tej chwili przede wszystkim się uczą, ale i wiążą ze sztuczną inteligencją spore nadzieje. Tu chodzi o efektywność. Sztuczna inteligencja nie bierze urlopów, nie marudzi, tylko pracuje. Jednak modele generatywne oparte na dużych modelach językowych ciągle mają wiele słabości, na przykład słynne halucynowanie. Sądzę, że duża część prac będzie zatem dążyć w tym kierunku, aby wyniki działania sztucznej inteligencji generatywnej były jak najbardziej wiarygodne – ocenia ekspert Silver Bullet Solutions.
Halucynowanie to podawanie przez sztuczną inteligencję fałszywych informacji, jakby były prawdziwe. Niedawno w USA głośno było o sprawie prawników, którzy w sądzie przedstawili wygenerowane przez ChatGPT fałszywe orzeczenia sądowe. Raport NewsGuard wskazuje, że zarówno narzędzie OpenAI, jak i Google wciąż „chętnie” propagują fałszywe newsy, co więcej w porównaniu do badania z marca i kwietnia w sierpniu nie stwierdzono żadnej poprawy w tej kwestii. Twórcy deklarują jednak, że intensywnie pracują nad mechanizmami blokującymi podawanie nieprawdy.
– Na razie jest to znakomite narzędzie wspierające, jeżeli ktoś potrzebuje kawałka kodu czy chce szybko mieć formułę w Excelu, sztuczna inteligencja znakomicie mu to przyspieszy – wyjaśnia Krzysztof Choroszko.
Jak pokazuje niedawny raport No Fluff Jobs, zdecydowania większość (94 proc.) pracowników IT korzysta w swojej pracy z narzędzi wykorzystujących sztuczną inteligencję. 80 proc. zadeklarowało, że jest to ChatGPT. Ponad połowa firm zezwala na to swoim pracownikom, ale co 10. tego zakazuje. Z kolei z raportu „Generative AI Snapshot Research Series”, sporządzonego przez Salesforce na podstawie badań w USA, Wielkiej Brytanii i Australii, wynika, że 61 proc. pracowników biurowych w takich branżach jak sprzedaż, marketing i e-commerce używa lub planuje korzystać z generatywnej sztucznej inteligencji. 68 proc. jest przekonanych, że takie narzędzie pomoże im lepiej obsługiwać klientów. W ocenie zatrudnionych generatywna sztuczna inteligencja pozwoli wypracować oszczędność 5 godz. pracy tygodniowo, czyli rocznie około miesiąca pracy.
Według szacunków ekonomistów Goldman Sachs generatywna sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał gospodarczy i może zwiększyć globalną produktywność pracy o ponad 1 pkt proc. rocznie w ciągu dekady po jej powszechnym zastosowaniu. Do tego jednak konieczne są inwestycje po stronie biznesu, m.in. w kompetencje pracowników. Eksperci oceniają, że nakłady firm w sztuczną inteligencję mogą do 2025 roku osiągnąć poziom 100 mld dol. w USA i 200 mld dol. na całym świecie.
