Tisíce vedcov sa zhodli na dátume kedy AI definitívne prekoná ľudskú inteligenciu

 

KĽÚČOVÉ ZISTENIA:

• Prieskum medzi 2 778 výskumníkmi dáva 50 % šancu tomu, že stroje prekonajú ľudí v každej úlohe do roku 2047.

• Spoločnosť Johnson & Johnson otestovala 900 AI projektov a zistila, že 10 až 15 % z nich prináša 80 % hodnoty.

• Odkladanie náboru, investícií či úpravy procesov zo strachu z budúcich zmien vedie k strate konkurencieschopnosti a preťaženiu tímov.

Pojem singularita označuje moment, keď umelá inteligencia prekoná ľudskú inteligenciu a začne sa zdokonaľovať rýchlejšie, než jej ľudia dokážu stíhať. Futurista Ray Kurzweil v roku 2005 predpovedal, že tento bod nastane okolo roku 2045. Konkrétnejšiu metriku priniesol novší prieskum, do ktorého sa zapojilo 2 778 výskumníkov v oblasti umelej inteligencie. Podľa ich odhadov existuje 50 % pravdepodobnosť, že stroje prekonajú ľudí v každej mysliteľnej úlohe do roku 2047, zatiaľ čo úplná automatizácia všetkých ľudských povolaní by mala nastať v roku 2116.

Autor a strategický poradca Soren Kaplan však upozorňuje, že sledovanie týchto predpovedí často slúži len ako výhovorka na odkladanie rozhodnutí, ktoré musia firmy urobiť už dnes. Sledovanie prognóz o umelej inteligencii vyvoláva falošný pocit produktivity, no v skutočnosti vedie k nečinnosti, ktorá necháva firmy nepripravené.

Manažéri napríklad nechávajú voľné pracovné pozície neobsadené v nádeji, že prácu čoskoro prevezme umelá inteligencia, takže záťaž zatiaľ znášajú existujúci zamestnanci. Iné tímy odkladajú opravu pomalých firemných procesov s tým, že problém vyrieši najbližšia generácia AI modelov, hoci nápravu by zvládli okamžite. Firmy sa tiež často tvária vyťažene tým, že rozdelia rozpočet medzi desiatky malých experimentov bez toho, aby si vopred určili, aké výsledky oprávňujú ďalšie investície a reálnu transformáciu.

Čakanie je pritom samo osebe strategickou voľbou, hoci ho lídri málokedy vnímajú ako vedomé rozhodnutie. Opačný a funkčný prístup ukázala spoločnosť Johnson & Johnson, ktorá počas troch rokov podporovala zamestnancov naprieč oddeleniami v skúmaní generatívnej umelej inteligencie. Tento decentralizovaný experiment vygeneroval približne 900 rôznych prípadov použitia, ktoré následne vedenie metodicky vyhodnotilo.

Riaditeľ pre informačné technológie Jim Swanson pre denník The Wall Street Journal uviedol, že iba 10 až 15 % z týchto projektov vytvorilo približne 80 % celkovej hodnoty. Spoločnosť preto uprednostnila a ďalej škálovala len najefektívnejšie aplikácie, zatiaľ čo duplicitné alebo nefunkčné projekty nemilosrdne zrušila. Príprava na budúcnosť si nevyžaduje poznanie presného dátumu príchodu singularity, ale konkrétne manažérske kroky.

Prvým krokom je identifikovať odložené rozhodnutia týkajúce sa náboru, výdavkov alebo procesov, pri ktorých sa čakanie na vývoj umelej inteligencie stalo hlavnou výhovorkou. Následne treba vyčísliť reálne náklady tohto vyčkávania v podobe strateného času, ušlých príjmov či zníženej konkurencieschopnosti. Namiesto pasívneho sledovania prognóz by mali firmy spustiť malé a rýchle experimenty priamo vo svojich procesoch alebo produktoch a získané dáta z praxe okamžite zapracovať do dlhodobej stratégie.

PREČO JE TO DÔLEŽITÉ: Pasívne vyčkávanie na budúce verzie umelej inteligencie paralyzuje firmy, zatiaľ čo cielené testovanie a okamžité vyraďovanie nefunkčných AI projektov prináša reálnu trhovú výhodu.

Zdroj: inc.com foto: ChatGPT