12 жовтня всесвітньо відома дослідницька організація з інформаційного консалтингу Gartner оприлюднила дані опитування на своєму офіційному сайті, згідно з якими до 2026 року понад 80% підприємств використовуватимуть генеративні API штучного інтелекту або розгортатимуть генеративні програми штучного інтелекту. У 2023 році це менше 5%.
Арун Чандрасекаран, віце-президент і старший аналітик Gartner, сказав, що генеративний штучний інтелект став головним пріоритетом для топ-менеджерів і викликав величезну хвилю інновацій у нових інструментах, що виходять за рамки базової моделі.
Охорона здоров'я, медико-біологічні науки, юридичні, фінансові послуги та інші сектори спостерігають зростання попиту на генеративний ШІ.
У «Кривій зрілості технології генеративного штучного інтелекту 2023 року», опублікованій Gartner, все більше підприємств починають впроваджувати генеративний штучний інтелект у свій реальний бізнес, щоб досягти зниження витрат і підвищення ефективності.
Три інновації, які, як очікується, матимуть величезний вплив на організації протягом 10 років, включають: додатки, які підтримують генеративний штучний інтелект, фундаментальні великі моделі, а також управління довірою, ризиками та безпекою штучного інтелекту.
Додатки, що підтримують генеративний ШІ
Покращуйте користувацький досвід (UX) і покращуйте завдання за допомогою генеративних програм штучного інтелекту, щоб прискорити та допомогти користувачам у виконанні різних завдань. У міру того, як компанії почнуть використовувати генеративний штучний інтелект, це проникне в широкий набір навичок у робочій силі.
Чандрасекаран сказав, що в даний час найпоширенішим способом генеративного вбудовування штучного інтелекту є text-to-X (текст, код, зображення, відео тощо), який демократизує роботу, автоматично генеруючи різноманітний контент переважно за допомогою підказок природною мовою.
Однак все ще існують деякі бар'єри для цих застосувань, такі як галюцинації та неточності, що може обмежити їх широкий вплив та прийняття.
Базова велика модель
Базові великі моделі є важливим досягненням у галузі штучного інтелекту, оскільки вони попередньо навчені в масштабі та мають широке застосування варіантів використання.
За словами Чандрасекарана, фундаментальна велика модель сприятиме цифровій трансформації на підприємстві, підвищуючи продуктивність співробітників, автоматизуючи та покращуючи клієнтський досвід, а також забезпечуючи економічно ефективне створення нових продуктів і послуг.
Базова велика модель знаходиться на піку очікуваного розширення на кривій зрілості технології. Gartner прогнозує, що до 2027 року базова велика модель підтримуватиме 60% випадків використання обробки природної мови (NLP), порівняно з менш ніж 5% у 2021 році.
Управління довірою, ризиками та безпекою AI (AI TRiSM)
AI TRiSM забезпечує управління, надійність, справедливість, надійність, надійність, стійкість, ефективність і захист даних моделей штучного інтелекту. AI TRiSM включає рішення та технології для інтерпретації моделей, виявлення аномалій даних та контенту, захисту даних штучного інтелекту, операцій моделей та стійкості до атак зловмисників.
AI TRiSM є важливою основою для досягнення відповідального ШІ і, як очікується, стане мейнстрімом протягом 2-5 років. До 2026 року організації, які впроваджують прозорість, довіру та безпеку штучного інтелекту, досягнуть 50% покращення своїх моделей штучного інтелекту з точки зору прийняття, бізнес-цілей та прийняття користувачами.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Звіт про опитування: До 2026 року понад 80% підприємств використовуватимуть генеративний ШІ
Першоджерело: AIGC Open Community
12 жовтня всесвітньо відома дослідницька організація з інформаційного консалтингу Gartner оприлюднила дані опитування на своєму офіційному сайті, згідно з якими до 2026 року понад 80% підприємств використовуватимуть генеративні API штучного інтелекту або розгортатимуть генеративні програми штучного інтелекту. У 2023 році це менше 5%.
Арун Чандрасекаран, віце-президент і старший аналітик Gartner, сказав, що генеративний штучний інтелект став головним пріоритетом для топ-менеджерів і викликав величезну хвилю інновацій у нових інструментах, що виходять за рамки базової моделі.
Охорона здоров'я, медико-біологічні науки, юридичні, фінансові послуги та інші сектори спостерігають зростання попиту на генеративний ШІ.
Три інновації, які, як очікується, матимуть величезний вплив на організації протягом 10 років, включають: додатки, які підтримують генеративний штучний інтелект, фундаментальні великі моделі, а також управління довірою, ризиками та безпекою штучного інтелекту.
Додатки, що підтримують генеративний ШІ
Покращуйте користувацький досвід (UX) і покращуйте завдання за допомогою генеративних програм штучного інтелекту, щоб прискорити та допомогти користувачам у виконанні різних завдань. У міру того, як компанії почнуть використовувати генеративний штучний інтелект, це проникне в широкий набір навичок у робочій силі.
Чандрасекаран сказав, що в даний час найпоширенішим способом генеративного вбудовування штучного інтелекту є text-to-X (текст, код, зображення, відео тощо), який демократизує роботу, автоматично генеруючи різноманітний контент переважно за допомогою підказок природною мовою.
Однак все ще існують деякі бар'єри для цих застосувань, такі як галюцинації та неточності, що може обмежити їх широкий вплив та прийняття.
Базова велика модель
Базові великі моделі є важливим досягненням у галузі штучного інтелекту, оскільки вони попередньо навчені в масштабі та мають широке застосування варіантів використання.
За словами Чандрасекарана, фундаментальна велика модель сприятиме цифровій трансформації на підприємстві, підвищуючи продуктивність співробітників, автоматизуючи та покращуючи клієнтський досвід, а також забезпечуючи економічно ефективне створення нових продуктів і послуг.
Базова велика модель знаходиться на піку очікуваного розширення на кривій зрілості технології. Gartner прогнозує, що до 2027 року базова велика модель підтримуватиме 60% випадків використання обробки природної мови (NLP), порівняно з менш ніж 5% у 2021 році.
Управління довірою, ризиками та безпекою AI (AI TRiSM)
AI TRiSM забезпечує управління, надійність, справедливість, надійність, надійність, стійкість, ефективність і захист даних моделей штучного інтелекту. AI TRiSM включає рішення та технології для інтерпретації моделей, виявлення аномалій даних та контенту, захисту даних штучного інтелекту, операцій моделей та стійкості до атак зловмисників.
AI TRiSM є важливою основою для досягнення відповідального ШІ і, як очікується, стане мейнстрімом протягом 2-5 років. До 2026 року організації, які впроваджують прозорість, довіру та безпеку штучного інтелекту, досягнуть 50% покращення своїх моделей штучного інтелекту з точки зору прийняття, бізнес-цілей та прийняття користувачами.