కే ఫిర్త్-బటర్ఫీల్డ్ నైతిక కృత్రిమ మేధస్సులో ప్రపంచవ్యాప్తంగా గుర్తింపు పొందిన నాయకుడు మరియు విశిష్టమైనది AI ఎథిక్స్ స్పీకర్. వరల్డ్ ఎకనామిక్ ఫోరం (WEF) లో AI మరియు యంత్ర అభ్యాసం యొక్క మాజీ అధిపతిగా మరియు AI పాలనలో ప్రధాన స్వరాలలో ఒకటిగా, ఆమె తన కెరీర్ను సాంకేతిక పరిజ్ఞానం కోసం వాదించి, హాని, సమాజం కాకుండా మెరుగుపరిచే సాంకేతిక పరిజ్ఞానం కోసం ఖర్చు చేసింది.
ఉత్పాదక AI యొక్క వాగ్దానం మరియు ఆపదలను, మెటావర్స్ యొక్క భవిష్యత్తు మరియు ఒక దశాబ్దం అపూర్వమైన డిజిటల్ పరివర్తన కోసం సంస్థలు ఎలా సిద్ధం చేయవచ్చో చర్చించడానికి మేము కేతో మాట్లాడాము.
జనరేటివ్ AI ప్రపంచ దృష్టిని ఆకర్షించింది, కాని అది వాస్తవానికి ఏమిటో ఇంకా చాలా అపార్థం ఉంది. ఉత్పాదక AI ని, ఇది ఎలా పనిచేస్తుంది మరియు కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క పరివర్తన పరిణామంగా ఎందుకు పరిగణించబడుతుంది?
ఇది చాలా ఉత్తేజకరమైనది ఎందుకంటే ఇది కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క తదుపరి పునరావృతాన్ని సూచిస్తుంది. ఉత్పాదక AI మిమ్మల్ని అనుమతించేది ఏమిటంటే, ప్రాంప్ట్ టైప్ చేయడం ద్వారా ప్రపంచ డేటా యొక్క ప్రశ్నలను అడగడం. మేము సైన్స్ ఫిక్షన్ గురించి తిరిగి ఆలోచిస్తే, అది తప్పనిసరిగా మనం ఎప్పుడూ కలలుగన్నది – కంప్యూటర్ను ఒక ప్రశ్న అడగగలిగింది మరియు సమాధానం ఇవ్వడానికి దాని అన్ని జ్ఞానాన్ని గీయండి.
అది ఎలా చేస్తుంది? బాగా, ఏ పదం ఒక క్రమంలో వచ్చే అవకాశం ఉందని ఇది ts హించింది. డేటా యొక్క అపారమైన వాల్యూమ్లను యాక్సెస్ చేయడం ద్వారా ఇది చేస్తుంది. మేము వీటిని పెద్ద భాషా నమూనాలు అని సూచిస్తాము. ముఖ్యంగా, యంత్రం ‘చదువుతుంది’ – లేదా కనీసం యాక్సెస్ – ఓపెన్ వెబ్లో అందుబాటులో ఉన్న మొత్తం డేటా. కొన్ని సందర్భాల్లో, మరియు ఇది చట్టపరమైన వివాదం ఉన్న ప్రాంతం, ఇది IP- రక్షిత మరియు కాపీరైట్ చేసిన పదార్థాన్ని కూడా యాక్సెస్ చేస్తుంది. ఈ స్థలంలో మేము చాలా చట్టపరమైన చర్చను ఆశించవచ్చు.
మోడల్ ఈ డేటా మొత్తాన్ని తీసుకున్న తర్వాత, ఇది సహజంగా మరొకదాన్ని అనుసరిస్తుందో to హించడం ప్రారంభిస్తుంది, ఇది చాలా క్లిష్టమైన మరియు సూక్ష్మ ప్రతిస్పందనలను నిర్మించటానికి వీలు కల్పిస్తుంది. దానితో ప్రయోగాలు చేసిన ఎవరికైనా ఇది ఆశ్చర్యకరంగా అనర్గళంగా మరియు తెలివైన కంటెంట్ను ఈ అంచనా సామర్ధ్యం ద్వారా తిరిగి ఇవ్వగలదని తెలుసు.
వాస్తవానికి, కొన్నిసార్లు ఇది విషయాలు తప్పుగా పొందుతుంది. AI సమాజంలో, మేము దీనిని ‘భ్రాంతులు’ అని పిలుస్తాము – ముఖ్యంగా, సిస్టమ్ సమాచారాన్ని కల్పిస్తుంది. ఇది చాలా తీవ్రమైన సమస్య ఎందుకంటే AI- ఉత్పత్తి చేసే అవుట్పుట్లపై ఆధారపడటానికి, మేము ప్రతిస్పందనలను విశ్వసించే స్థితికి చేరుకోవాలి. సమస్య ఏమిటంటే, ఒక భ్రమ డేటా పూల్లోకి ప్రవేశించిన తర్వాత, దాన్ని మోడల్ ద్వారా పునరావృతం చేయవచ్చు మరియు బలోపేతం చేయవచ్చు.
ఉత్పాదక AI యొక్క సాంకేతిక సామర్థ్యం గురించి చాలా చెప్పబడినప్పటికీ, అది అందించే అత్యంత అర్ధవంతమైన సామాజిక మరియు వ్యాపార ప్రయోజనాలుగా మీరు ఏమి చూస్తున్నారు? ఈ ప్రయోజనాలు సమానంగా గ్రహించబడతాయని నిర్ధారించడానికి మనం ఏ సవాళ్లను పరిష్కరించాలి?
AI ఇప్పుడు అందరికీ అందుబాటులో ఉంది మరియు ఇది చాలా శక్తివంతమైనది. ఇది చాలా ప్రజాస్వామ్య సాధనం. దీని అర్థం చిన్న మరియు మధ్య తరహా సంస్థలు, గతంలో AI ని ప్రభావితం చేయలేవు, ఇప్పుడు చేయగలవు.
ఏదేమైనా, ప్రపంచంలోని చాలా డేటా మొదట యునైటెడ్ స్టేట్స్లో సృష్టించబడిందని, తరువాత యూరప్ మరియు చైనా తరువాత మనం తెలుసుకోవాలి. ఈ పెద్ద భాషా నమూనాలపై శిక్షణ పొందిన డేటాసెట్లకు సంబంధించి స్పష్టమైన సవాళ్లు ఉన్నాయి. వారు నిజంగా ‘గ్లోబల్’ డేటాను ఉపయోగించడం లేదు. వారు పరిమిత ఉపసమితితో పని చేస్తున్నారు. ఇది డిజిటల్ వలసరాజ్యం చుట్టూ చర్చలకు దారితీసింది, ఇక్కడ అమెరికన్ మరియు యూరోపియన్ డేటా నుండి ఉత్పన్నమయ్యే కంటెంట్ ప్రపంచంలోని ఇతర ప్రాంతాలలో అంచనా వేయబడుతుంది, ఇతరులు దీనిని అవలంబిస్తారు మరియు ఉపయోగిస్తారనే అవ్యక్తంగా.
విభిన్న సంస్కృతులకు, వేర్వేరు స్పందనలు అవసరం. కాబట్టి, ఉత్పాదక AI కి లెక్కలేనన్ని ప్రయోజనాలు ఉన్నప్పటికీ, మేము సరసమైన మరియు సమగ్ర ఫలితాలను నిర్ధారించాలనుకుంటే మేము తప్పక పరిష్కరించాల్సిన ముఖ్యమైన సవాళ్లు కూడా ఉన్నాయి.
మెటావర్స్ ఇటీవలి సంవత్సరాలలో హైప్ మరియు సంకోచం రెండింటినీ చూసింది. మీ దృక్కోణంలో, మెటావర్స్ యొక్క ప్రస్తుత పథం ఏమిటి, రాబోయే ఐదేళ్ళలో వ్యాపార పరిసరాలలో దాని పాత్ర అభివృద్ధి చెందుతున్నట్లు మీరు ఎలా చూస్తారు?
ఇది ఆసక్తికరంగా ఉంది. మేము మెటావర్స్ చుట్టూ భారీ ఉత్సాహం యొక్క దశ ద్వారా వెళ్ళాము, అక్కడ ప్రతి ఒక్కరూ పాల్గొనాలని కోరుకున్నారు. కానీ ఇప్పుడు మేము మెటావర్స్ శీతాకాలంలో లేదా బహుశా శరదృతువులో ఎక్కువ ప్రవేశించాము, ఎందుకంటే ఈ లీనమయ్యే ప్రదేశాల కోసం బలవంతపు కంటెంట్ను సృష్టించడం ఎంత కష్టమో స్పష్టమైంది.
పారిశ్రామిక అనువర్తనాల్లో మేము బలమైన వినియోగ కేసులను చూస్తున్నాము, కాని మేము ఆ రెడీ ప్లేయర్ వన్ దృష్టిని సాధించటానికి ఇంకా దూరంగా ఉన్నాము – ఇక్కడ మేము నివసిస్తున్నాము, షాపింగ్ చేస్తాము, ఆస్తిని కొనుగోలు చేస్తాము మరియు 3D వర్చువల్ పరిసరాలలో పూర్తిగా సంకర్షణ చెందుతాము. ఇది చాలావరకు ఎందుకంటే నిజంగా లీనమయ్యే అనుభవాలను నిర్మించడానికి అవసరమైన కంప్యూట్ శక్తి మరియు సృజనాత్మక వనరుల స్థాయి అపారమైనది.
ఐదేళ్ల కాలంలో, వ్యాపారం కోసం దాని వాగ్దానాలను మెటావర్స్ అందించడం చూడటం ప్రారంభిస్తాను. కస్టమర్లు అసాధారణమైన షాపింగ్ అనుభవాలను ఆస్వాదించవచ్చు -ఆన్లైన్లో బ్రౌజ్ చేయకుండా వర్చువల్ స్టోర్లను ఎంటర్ చేయడం, అక్కడ వారు వాస్తవంగా బట్టలను ‘అనుభూతి చెందుతారు’ మరియు నిజ సమయంలో సమాచార నిర్ణయాలు తీసుకోవచ్చు.
రిమోట్ వర్కింగ్ ఎవాల్వ్ను కూడా మనం చూడవచ్చు, ఇక్కడ ఉద్యోగులు మెటావర్స్ లోపల ఒకే గదిలో ఉన్నట్లుగా సహకరిస్తారు. రిమోట్గా పనిచేసేటప్పుడు యువ కార్మికులకు తరచుగా తగిన పర్యవేక్షణ ఉండదని ఒక అధ్యయనం కనుగొంది. మెటావర్స్ సెట్టింగ్లో, మీరు నిజమైన, ఇంటరాక్టివ్ పర్యవేక్షణ మరియు మార్గదర్శకత్వాన్ని అందించవచ్చు. రిమోట్ వర్క్ సెట్టింగులలో తరచుగా తప్పిపోయిన సహోద్యోగి సంబంధాలను పెంపొందించడానికి కూడా ఇది సహాయపడుతుంది.
అంతిమంగా, మెటావర్స్ శారీరక అడ్డంకులను తొలగిస్తుంది మరియు పని చేయడానికి మరియు పరస్పర చర్య చేయడానికి కొత్త మార్గాలను అందిస్తుంది -కాని మాకు సమతుల్యత అవసరం. చాలా మంది ప్రజలు తమ సమయాన్ని పూర్తిగా లీనమయ్యే వాతావరణంలో గడపడానికి ఇష్టపడకపోవచ్చు.
ముందుకు చూస్తే, ఏ అభివృద్ధి చెందుతున్న సాంకేతికతలు మరియు AI- నడిచే పోకడలు వచ్చే దశాబ్దంలో అత్యంత లోతైన ప్రపంచ ప్రభావాన్ని చూపుతాయని మీరు ate హించారు. ఆర్థికంగా మరియు నైతికంగా వాటి చిక్కులకు మనం ఎలా సిద్ధం చేయాలి?
ఇది గొప్ప ప్రశ్న. ఇది క్రిస్టల్ బంతిని బయటకు తీయడం లాంటిది. కానీ సందేహం లేకుండా, ఈ రోజు మనం చూస్తున్న అత్యంత ముఖ్యమైన మార్పులలో ఉత్పాదక AI ఒకటి. సాంకేతికత మరింత శుద్ధి చేయబడినందున, ఇది సహజ భాషా పరస్పర చర్యల ద్వారా కొత్త AI అనువర్తనాలను ఎక్కువగా శక్తివంతం చేస్తుంది.
సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (ఎన్ఎల్పి) అనేది మానవ భాషను అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు అర్థం చేసుకోవడానికి యంత్రం యొక్క సామర్థ్యానికి AI పదం. సమీప భవిష్యత్తులో, ఎలైట్ డెవలపర్లు మాత్రమే మానవీయంగా కోడ్ చేయాలి. అభ్యర్థనలను టైప్ చేయడం లేదా మాట్లాడటం ద్వారా మిగతా వారు యంత్రాలతో సంకర్షణ చెందుతారు. ఈ వ్యవస్థలు సమాధానాలను అందించడమే కాకుండా, మా తరపున కోడ్ను వ్రాస్తాయి. ఇది చాలా శక్తివంతమైన, రూపాంతర సాంకేతికత.
కానీ నష్టాలు ఉన్నాయి. ఒక ప్రధాన ఆందోళన ఏమిటంటే AI కొన్నిసార్లు సమాచారాన్ని కల్పిస్తుంది. మరియు ఉత్పాదక AI మరింత ఫలవంతమైనదిగా మారినప్పుడు, ఇది డేటా 24/7 యొక్క భారీ పరిమాణాలను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. కాలక్రమేణా, యంత్ర-సృష్టించిన డేటా మానవ డేటాను మించిపోవచ్చు, ఇది డిజిటల్ ల్యాండ్స్కేప్ను వక్రీకరిస్తుంది. AI ఇంతకుముందు ఉత్పత్తి చేసిన అబద్ధాలను శాశ్వతం చేయలేదని మేము నిర్ధారించుకోవాలి.
మరింత ముందుకు చూస్తే, ఈ మార్పు మానవ పని యొక్క భవిష్యత్తు గురించి లోతైన ప్రశ్నలను లేవనెత్తుతుంది. AI వ్యవస్థలు అలసట లేకుండా అనేక పనులలో మానవులను అధిగమించగలిగితే, మన పాత్ర ఏమిటి? ఖర్చు పొదుపులు ఉండవచ్చు, కానీ విస్తృతమైన నిరుద్యోగం యొక్క నిజమైన ప్రమాదం కూడా ఉండవచ్చు.
AI కూడా మెటావర్స్కు శక్తినిస్తుంది, కాబట్టి పురోగతి AI సామర్థ్యాలలో మెరుగుదలలతో ముడిపడి ఉంటుంది. నేను సింథటిక్ బయాలజీ గురించి చాలా సంతోషిస్తున్నాను, ఇది AI చేత నడిచే భారీ పురోగతిని చూడవచ్చు. క్వాంటం కంప్యూటింగ్ మరియు AI ల మధ్య ముఖ్యమైన పరస్పర చర్య కూడా ఉంది, ఇది ప్రయోజనాలు మరియు తీవ్రమైన సవాళ్లను తెస్తుంది.
మేము మరిన్ని ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ (IoT) పరికరాలను కూడా చూస్తాము -కాని భద్రత మరియు డేటా రక్షణ చుట్టూ కొత్త సమస్యలను పరిచయం చేస్తుంది.
ఇది అసాధారణ అవకాశాల సమయం, కానీ తీవ్రమైన నష్టాలు. కృత్రిమ జనరల్ ఇంటెలిజెన్స్ సెంటియన్గా మారడం గురించి కొందరు ఆందోళన చెందుతారు, కాని నేను ఇంకా చూడలేదు. ప్రస్తుత మోడళ్లకు కారణ తార్కికం లేదు. అవి ఇప్పటికీ అంచనా సాధనాలు. మానవ స్థాయి మేధస్సును చేరుకోవడానికి మేము ప్రాథమికంగా భిన్నమైనదాన్ని జోడించాలి. కానీ తప్పు చేయవద్దు -మేము చాలా ఉత్తేజకరమైన యుగంలోకి ప్రవేశిస్తున్నాము.
కొత్త సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని అవలంబించడం అనేది వ్యాపారాలకు అవకాశం మరియు ప్రమాదం. మీ దృష్టిలో, సంస్థలు డిజిటల్ పరివర్తనను స్వీకరించడం మరియు AI స్వీకరణ గురించి వ్యూహాత్మక, సమాచార నిర్ణయాలు తీసుకోవడం మధ్య సరైన సమతుల్యతను ఎలా కొట్టగలవు?
ఫోటోగ్రఫీ పరిశ్రమలో షిఫ్ట్ రావడం కోడాక్కు చాలా ముఖ్యమైనది, సరికొత్త సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని అవలంబించడం చాలా ముఖ్యమైనదని నేను భావిస్తున్నాను. డిజిటల్ పరివర్తన ప్రమాదాన్ని అన్వేషించడంలో విఫలమైన వ్యాపారాలు వెనుకబడి ఉన్నాయి.
ఏదేమైనా, జాగ్రత్త వహించే పదం: చాలా త్వరగా దూకడం మరియు మీ వ్యాపారం కోసం తప్పు AI పరిష్కారం – లేదా తప్పు వ్యవస్థలతో ముగుస్తుంది. కాబట్టి, జాగ్రత్తగా ఆలోచించడంతో డిజిటల్ పరివర్తనను చేరుకోవాలని నేను సలహా ఇస్తాను. మీ కళ్ళు తెరిచి ఉంచండి మరియు ప్రతి దశను ఉద్దేశపూర్వక, వ్యూహాత్మక వ్యాపార నిర్ణయంగా పరిగణించండి.
మీరు AI ని దత్తత తీసుకోవడానికి సిద్ధంగా ఉన్నారని మీరు నిర్ణయించుకున్నప్పుడు, మీ సరఫరాదారులను ఖాతాలో ఉంచడం చాలా ముఖ్యం. కఠినమైన ప్రశ్నలు అడగండి. వివరణాత్మక ప్రశ్నలు అడగండి. మీకు ఇంట్లో ఎవరైనా ఉన్నారని నిర్ధారించుకోండి, లేదా కన్సల్టెంట్ను తీసుకురండి, సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని సరిగ్గా ప్రశ్నించడంలో మీకు సహాయపడేంత తెలుసు.
మనందరికీ తెలిసినట్లుగా, సరైన ప్రశ్నలను ముందు అడగనప్పుడు డిజిటల్ పరివర్తనలో గొప్ప డబ్బు వ్యర్థాలలో ఒకటి జరుగుతుంది. దాన్ని తప్పుగా పొందడం చాలా ఖరీదైనది, కాబట్టి దాన్ని సరిగ్గా పొందడానికి సమయం కేటాయించండి.
పరిశ్రమ నాయకుల నుండి AI మరియు పెద్ద డేటా గురించి మరింత తెలుసుకోవాలనుకుంటున్నారా? తనిఖీ చేయండి AI & పెద్ద డేటా ఎక్స్పో ఆమ్స్టర్డామ్, కాలిఫోర్నియా మరియు లండన్లలో జరుగుతోంది. సమగ్ర సంఘటనతో సహా ఇతర ప్రముఖ సంఘటనలతో సహ-స్థాపించబడింది ఇంటెలిజెంట్ ఆటోమేషన్ కాన్ఫరెన్స్, బ్లాక్ఎక్స్, డిజిటల్ ట్రాన్స్ఫర్మేషన్ వీక్మరియు సైబర్ సెక్యూరిటీ & క్లౌడ్ ఎక్స్పో.
(ట్యాగ్స్టోట్రాన్స్లేట్) డిజిటల్ ట్రాన్స్ఫర్మేషన్ (టి) మెటావర్స్
