A generatív mesterséges intelligencia körüli zűrzavar
Erick Brethenoux, a Gartner mesterséges intelligencia kutatásának vezetője, a generatív mesterséges intelligencia iránti érdeklődés robbanásának tanúja volt a ChatGPT 2022-es megjelenése óta világszerte. Brethenoux megjegyezte, hogy most először még az 83 éves édesanyja is megérti, mivel foglalkozik. „Valójában nagyon kreatív volt abban, ahogyan a generatív mesterséges intelligenciát használja” – mondta.
Azonban a vállalatok nem mindig kezdik a generatív mesterséges intelligencia teljes megértésével. Brethenoux a TechRepublic-nek nyilatkozva elmondta, hogy a piacon zűrzavar tapasztalható a technológiával kapcsolatban, amely részben a beszállítók által használt nyelvnek köszönhető. A leggyakoribb félreértések közé tartozik a szélesebb mesterséges intelligencia fogalma, összehasonlítva a generatív mesterséges intelligenciával, és hogy az AI ügynökök miként különböznek a generatív AI modellektől. Ez néhány szervezetnél téves alkalmazásokhoz vezetett.
A mesterséges intelligencia különböző típusai közötti zűrzavar
Brethenoux hangsúlyozta, hogy a mesterséges intelligencia sokkal szélesebb tudományág, amely számos más fontos alkalmazást tartalmaz a generatív mesterséges intelligencián kívül. „A mesterséges intelligencia és a generatív mesterséges intelligencia nem ugyanaz” – magyarázta. „Nem felcserélhetők.” A generatív mesterséges intelligencia az AI egyik gyakorlata, míg az AI egy nagyobb tudományág, amely sok technikát és gyakorlatot tartalmaz, beleértve a döntési intelligenciát, az adatkutatást és a generatív mesterséges intelligenciát.
A piaci terminológia zűrzavara a mesterséges intelligencia és gépi tanulás (AI/ML) mozaikszó elterjedt használatában is megjelenik. „Utálom ezt a mozaikszót, mert azt jelenti, hogy az AI egyenlő a ML-lel. Ez nem igaz” – mondta Brethenoux. „Az AI technikák közé tartoznak a szabályalapú rendszerek, optimalizálási technikák, gráftechnológiák, keresési mechanizmusok; mindenféle AI technika létezik, amelyek már öt évtizede jelen vannak.”
A generatív AI termelési használati esetekhez való viszonya
Brethenoux elmondta, hogy a generatív mesterséges intelligencia jelenleg csak a mesterséges intelligencia kis részét teszi ki a termelésben. „Ez 90 százaléka a híreknek és 5 százaléka a használati eseteknek” – magyarázta. „Ha számba vesszük az összes co-pilotot, amely kint van, akkor a szám sokkal nagyobb. De amíg nem látok megtérülést az ilyen alkalmazásokból, számomra ez nem valódi használati eset, csak egy funkció.”
Eközben Brethenoux megjegyezte, hogy más mesterséges intelligencia technológiák továbbra is sokféle használati esetben alkalmazásra kerülnek. „A mesterséges intelligencia többi része? Nos, ezért érkeznek időben a repülők, mert optimalizálási technikákat használnak a legénységek, utasok, repülőgépek, repülőterek és kapuk koordinálásához. És sok sikert kívánok ennek a megvalósításához AI nélkül. Mindezek a rendszerek azért működnek, mert a mesterséges intelligencia a háttérben van ma.”
AI ügynökök és statikus AI modellek közötti zűrzavar
A Gartner kiemelte az ügynöki mesterséges intelligenciát mint figyelmet érdemlő stratégiai technológiai trendet 2025-re. Brethenoux azonban elmondta, hogy a vásárlóknak el kell kerülniük a zűrzavart azzal kapcsolatban, hogy mit is jelent az AI ügynök, különösen, amikor „a beszállítók nagyon jók abban, hogy összezavarják az ügyfeleinket” azzal, hogy azt mondják, hogy az AI modellek és az AI ügynökök ugyanazok.
„Ezek távol állnak egymástól” – mondta. „Nagyon káros, ha egy mondatba kerülnek.” Brethenoux hozzáfűzte, hogy: „Az AI ügynök egy aktív szoftver entitás, amely feladatokat végez valaki vagy valami nevében, és gyakran függetlenül működik. Az AI modell passzív entitás, amelyet egy algoritmus és egy adat halmaz hoz létre. Míg egy ügynök használhat modelleket a feladatok végrehajtására, nem ugyanazok.”
Költséges hibák a mesterséges intelligencia zűrzavara miatt
Brethenoux elmondta, hogy látta, ahogy a szervezetek „nagy, költséges hibákat” követnek el a mesterséges intelligencia félreértése miatt. Néhány szervezet problémákba ütközött, amikor statikus AI modellt alkalmaztak anélkül, hogy megfelelő infrastruktúrával rendelkeztek volna ahhoz, hogy az dinamikus legyen, ami drága késedelmeket és egyéb problémákat okozott a termelésben. Brethenoux hangsúlyozta, hogy a Gartner Szimpóziumon is egyértelmű volt a zűrzavar, amikor egy férfi azt mondta neki: „Azt akarjuk, hogy a generatív mesterséges intelligenciát használjuk erre.” Brethenoux erre válaszul azt mondta: „Nos, amit próbálsz megoldani, sokkal egyszerűbb módon, egy gráf technikával is megoldható, sokkal olcsóbban és gyorsabban.”
A mesterséges intelligencia operatív élesítésére való fókuszálás
A mesterséges intelligencia területe hirtelen a generatív AI modellek felfedezésébe merült a ChatGPT megjelenése után. Ez a váltás egy korábbi fókuszálásról szóló operatív AI-ra és az AI rendszerek nagy léptékű telepítésével kapcsolatos technikai adósság kezelésére irányult, amelyet Brethenoux AI engineering-nek nevezett. 2024 januárjára Brethenoux elmondta, hogy a szervezetek visszatértek erről a „recess”-ről, és újra prioritássá tették az AI engineeringet, miközben próbálják hatékonyan megvalósítani az új generatív AI képességeket. „2024 januárjától hirtelen megérkeztek hozzánk a megkeresések; a recesszió véget ért, és visszatértünk az iskolapadba” – magyarázta Brethenoux.
„Miként működtetjük ezeket a dolgokat? Mennyibe kerülnek valójában? Hasznosak-e egyáltalán? És hol használjuk őket?” Az AI engineering visszatért.”
Érdekes tény: A generatív mesterséges intelligencia egyre inkább teret nyer a filmiparban, ahol a forgatókönyvek és karakterek tervezésében is alkalmazzák.
Források: TechRepublic, Gartner
