Generativ süni intellektə insan müdaxiləsi olmadan nə etibar etmək olar?

İcra Xülasəsi

Generativ Süni İntellekt (AI) - maşınlara mətn, şəkillər, kod və daha çox şey yaratmağa imkan verən texnologiya - son illərdə sürətlə inkişaf etmişdir. etibarlı şəkildə edə biləcəyi və növbəti onillikdə nə edəcəyinin gözlənilən ümumi icmalını təqdim edir Biz onun yazı, incəsənət, kodlaşdırma, müştəri xidməti, səhiyyə, təhsil, logistika və maliyyə sahələrində istifadəsini araşdıraraq, AI-nin avtonom şəkildə işlədiyi və insan nəzarətinin vacib olaraq qaldığı yerləri vurğulayırıq. Həm uğurları, həm də məhdudiyyətləri göstərmək üçün real dünya nümunələri daxil edilmişdir. Əsas tapıntılara aşağıdakılar daxildir:

Geniş miqyaslı qəbul: 2024-cü ildə sorğuda iştirak edən şirkətlərin 65%-i müntəzəm olaraq generativ süni intellektdən istifadə etdiyini bildirir ki, bu da əvvəlki ildən təxminən iki dəfə çoxdur ( 2024-cü ilin əvvəlində AI vəziyyəti | McKinsey ). Tətbiqlər marketinq məzmununun yaradılması, müştəri dəstəyi chatbotları, kod yaradılması və s.
Cari avtonom imkanlar: Bugünkü generativ süni intellekt minimal nəzarətlə strukturlaşdırılmış, təkrarlanan tapşırıqları Nümunələr arasında avtomatik olaraq formal xəbər hesabatlarının yaradılması (məsələn, korporativ qazancların xülasəsi) ( Philana Patterson – ONA İcma Profili ), e-ticarət saytlarında məhsul təsvirləri və nəzərdən keçirilən məqamların hazırlanması və avtomatik tamamlama kodu daxildir. Bu domenlərdə süni intellekt çox vaxt rutin məzmun yaratmaqla insan işçilərini gücləndirir.
Mürəkkəb Tapşırıqlar üçün Döngədə İnsan: Yaradıcı yazı, ətraflı təhlil və ya tibbi məsləhət kimi daha mürəkkəb və ya açıq tapşırıqlar üçün faktiki dəqiqliyi, etik mühakiməni və keyfiyyəti təmin etmək üçün adətən insan nəzarəti tələb olunur. Bu gün bir çox AI tətbiqi süni intellektin məzmunu tərtib etdiyi və insanların onu nəzərdən keçirdiyi “dövrdə insan” modelindən istifadə edir.
Yaxın müddətli təkmilləşdirmələr: etibarlı və avtonom olacağı proqnozlaşdırılır . Modelin dəqiqliyi və qoruyucu mexanizmlərdəki irəliləyişlər süni intellektə minimal insan müdaxiləsi ilə yaradıcılıq və qərar qəbuletmə tapşırıqlarının daha böyük hissəsini idarə etməyə imkan verə bilər. Məsələn, 2030-cu ilə qədər ekspertlər süni intellektin müştəri xidmətləri ilə qarşılıqlı əlaqə və qərarların əksəriyyətini real vaxt rejimində idarə edəcəyini proqnozlaşdırır ( CX-ə keçidi yenidən təsəvvür etmək üçün, marketoloqlar bu 2 şeyi etməlidir Sənaye və Müəssisələr üçün Generativ AI İstifadəsi halları ) böyük bir film hazırlana bilər
2035-ci ilə qədər: On ildən sonra biz avtonom süni intellekt agentlərinin bir çox sahələrdə adi hala çevriləcəyini gözləyirik. Süni intellekt müəllimləri miqyasda fərdiləşdirilmiş təhsil verə bilər, süni intellekt üzrə köməkçilər ekspert qeydiyyatı üçün etibarlı şəkildə hüquqi müqavilələr və ya tibbi hesabatlar tərtib edə bilər və özünü idarə edən sistemlər (generativ simulyasiyanın köməyi ilə) logistik əməliyyatları başdan-başa idarə edə bilər. Bununla belə, müəyyən həssas sahələr (məsələn, yüksək riskli tibbi diaqnozlar, yekun hüquqi qərarlar) çox güman ki, təhlükəsizlik və hesabatlılıq üçün hələ də insan mühakiməsini tələb edəcək.
Etik və Etibarlılıq Narahatlıqları: Süni intellektin muxtariyyəti artdıqca, narahatlıqlar da artır. Bu gün problemlərə halüsinasiyalar (faktları təşkil edən AI), yaradılan məzmunda qərəzlilik, şəffaflığın olmaması və dezinformasiya üçün potensial sui-istifadə daxildir. Nəzarət olmadan işləyərkən süni intellektə etibar İrəliləyiş əldə edilir – məsələn, təşkilatlar risklərin azaldılmasına (dəqiqlik, kibertəhlükəsizlik, ƏM problemlərinin həlli) daha çox sərmayə qoyur ( AI vəziyyəti: Qlobal sorğu | McKinsey ) – lakin möhkəm idarəetmə və etik çərçivələrə ehtiyac var.
Bu Sənədin Strukturu: Biz generativ süni intellekt və avtonom və nəzarət edilən istifadə konsepsiyasına girişlə başlayırıq. Sonra, hər bir əsas sahə (yazı, incəsənət, kodlaşdırma və s.) üçün üfüqdə olanlarla müqayisədə bu gün AI-nin nəyi etibarlı şəkildə edə biləcəyini müzakirə edirik. Biz kəsişən problemlər, gələcək proqnozlar və generativ süni intellektdən məsuliyyətlə istifadə etmək üçün tövsiyələrlə yekunlaşdırırıq.

Ümumilikdə, generativ süni intellekt artıq insanın daimi rəhbərliyi olmadan təəccüblü bir sıra tapşırıqların öhdəsindən gəlməyə qadir olduğunu sübut etmişdir. Onun hazırkı hədlərini və gələcək potensialını dərk etməklə, təşkilatlar və ictimaiyyət süni intellektin sadəcə bir alət deyil, iş və yaradıcılıqda avtonom əməkdaşlıq etdiyi dövrə daha yaxşı hazırlaşa bilərlər.

Giriş

Süni intellekt çoxdan təhlil yaratmağı öyrəndi - nəsr yazmağı, şəkilləri tərtib etməyi, proqramlaşdırma proqramını və s. Bu generativ süni intellekt modelləri (mətn üçün GPT-4 və ya şəkillər üçün DALL·E kimi) göstərişlərə cavab olaraq yeni məzmun yaratmaq üçün geniş məlumat dəstləri üzərində öyrədilir. Bu sıçrayış sənayelər arasında yenilik dalğası yaratdı. Bununla belə, kritik bir sual yaranır: İnsan öz məhsuldarlığını iki dəfə yoxlamadan süni intellektə nə etibar edə bilərik?

nəzarət edilən və avtonom ayırd etmək vacibdir :

İnsan tərəfindən idarə olunan AI, süni intellekt nəticələrinin yekunlaşdırılmadan əvvəl insanlar tərəfindən nəzərdən keçirildiyi və ya kurasiya edildiyi ssenarilərə aiddir. Məsələn, jurnalist məqalə hazırlamaq üçün AI yazı köməkçisindən istifadə edə bilər, lakin redaktor onu redaktə edir və təsdiqləyir.
Avtonom AI (insan müdaxiləsi olmadan AI) tapşırıqları yerinə yetirən və ya çox az və ya heç bir insan redaktəsi olmadan birbaşa istifadəyə verilən məzmun istehsal edən AI sistemlərinə aiddir. Məsələn, insan agenti olmadan müştəri sorğusunu həll edən avtomatlaşdırılmış chatbot və ya süni intellekt tərəfindən yaradılan idman xallarının xülasəsini avtomatik dərc edən bir xəbər agentliyi.

Generativ AI artıq hər iki rejimdə yerləşdirilir. 2023-2025-ci illərdə övladlığa götürmə sürətlə artdı , təşkilatlar həvəslə sınaq keçirdilər. , şirkətlərin 65%-i müntəzəm olaraq generativ süni intellektdən istifadə edir . Fərdlər də ChatGPT kimi alətləri mənimsəyiblər – 2023-cü ilin ortalarına qədər mütəxəssislərin təqribən 79%-i generativ süni intellektə məruz qalıb ( 2023-cü ildə süni intellektin vəziyyəti: Generativ AI-nin başlanğıc ili | McKinsey ). Bu sürətli alış, səmərəlilik və yaradıcılıq qazancları vədi ilə idarə olunur. Yenə də “ilk günlər” olaraq qalır və bir çox şirkət hələ də süni intellektdən necə məsuliyyətlə istifadə etmək barədə siyasətlər formalaşdırır ( 2023-cü ildə AI vəziyyəti: Generativ AI-nin başlanğıc ili | McKinsey ).

Niyə muxtariyyət vacibdir: AI-nin insan nəzarəti olmadan işləməsinə icazə vermək böyük səmərəlilik faydalarını - yorucu tapşırıqları tamamilə avtomatlaşdıra bilər - həm də etibarlılıq üçün riskləri artırır. Avtonom süni intellekt agenti hər şeyi düzəltməlidir (yaxud onun hüdudlarını bilməlidir), çünki səhvləri tutmaq üçün real vaxtda insan olmaya bilər. Bəzi vəzifələr buna digərlərindən daha çox borc verir. Ümumiyyətlə, AI aşağıdakı hallarda avtonom şəkildə ən yaxşı performans göstərir:

Tapşırıq aydın struktura və ya nümunəyə (məsələn, verilənlərdən gündəlik hesabatların yaradılması).
Səhvlər aşağı risklidir və ya asanlıqla tolere edilir (məsələn, tibbi diaqnozla müqayisədə qeyri-qənaətbəxş olduqda ləğv edilə bilən təsvirin yaradılması).
təlim məlumatları var , buna görə də AI-nin çıxışı real nümunələrə əsaslanır (təxminləri azaldır).

açıq uçlu , yüksək riskli edən vəzifələr bu gün sıfır nəzarət üçün daha az uyğundur.

Aşağıdakı bölmələrdə biz generativ süni intellektin indi nə etdiyini və bundan sonra nə etdiyini görmək üçün bir sıra sahələri araşdırırıq. Biz konkret nümunələrə baxacağıq – süni intellektlə yazılmış xəbər məqalələri və süni intellekt tərəfindən yaradılan sənət əsərlərindən tutmuş kod yazan köməkçilərə və virtual müştəri xidməti agentlərinə qədər – süni intellekt tərəfindən hansı tapşırıqların başdan-başa yerinə yetirilə biləcəyini və hansıların hələ də dövrədə insana ehtiyacı olduğunu vurğulayacağıq. Hər bir domen üçün biz cari imkanları (təxminən 2025-ci il) 2035-ci ilə qədər etibarlı ola biləcək real proqnozlardan aydın şəkildə ayırırıq.

Domenlər üzrə avtonom süni intellektin bu gününü və gələcəyini xəritələşdirməklə, biz oxuculara balanslaşdırılmış bir anlayış təqdim etməyi hədəfləyirik: nə süni intellektin sehrli şəkildə yanılmaz olduğunu vurğulamırıq, nə də onun çox real və artan səriştələrini aşağı salırıq. Bu əsasla, biz əsas mülahizələrlə yekunlaşmazdan əvvəl etik mülahizələr və risklərin idarə edilməsi də daxil olmaqla nəzarətsiz süni intellektə etibar etməkdə əsas problemləri müzakirə edirik.

Yazı və Məzmun Yaradılmasında Generativ AI

Generativ AI-nin sıçrayış etdiyi ilk domenlərdən biri mətn yaratmaq idi. Böyük dil modelləri xəbər məqalələri və marketinq surətindən tutmuş sosial media yazılarına və sənədlərin xülasəsinə qədər hər şeyi istehsal edə bilər. Bəs bu yazının nə qədərini insan redaktoru olmadan etmək olar?

Cari İmkanlar (2025): Rutin Məzmunun Avtomatik Yazıçısı kimi AI

minimal və ya heç bir insan müdaxiləsi olmadan müxtəlif gündəlik yazı işlərini Bunun bariz nümunəsi jurnalistikadadır: Associated Press illərdir avtomatlaşdırmadan hər rüb birbaşa olaraq maliyyə məlumatları lentlərindən minlərlə şirkət mənfəəti hesabatını yaratmaq üçün istifadə edir ( Philana Patterson – ONA İcma Profili ). Bu qısa xəbərlər şablonu izləyir (məsələn, “X şirkəti Y qazancını bildirdi, Z% artıb...”) və AI (təbii dil yaratmaq proqramından istifadə etməklə) rəqəmləri və söz-söhbətləri istənilən insandan daha sürətli doldura bilir. AP sistemi bu hesabatları avtomatik olaraq dərc edir və insan yazıçılarına ehtiyac duymadan onların əhatə dairəsini kəskin şəkildə (rübdə 3000-dən çox hekayə) genişləndirir ( Avtomatlaşdırılmış qazanc hekayələri çoxalır | Associated Press ).

İdman jurnalistikası da eyni şəkildə artırılıb: AI sistemləri idman oyunlarının statistikasını götürə və xülasə hekayələri yarada bilər. Bu domenlər verilənlərə əsaslanan və formula xarakterli olduğundan, məlumatlar düzgün olduğu müddətcə səhvlər nadirdir. Bu hallarda biz əsl muxtariyyət – AI yazır və məzmun dərhal dərc olunur.

Müəssisələr həmçinin məhsul təsvirlərini, e-poçt bülletenlərini və digər marketinq məzmununu hazırlamaq üçün generativ süni intellektdən istifadə edirlər. Məsələn, e-ticarət nəhəngi Amazon indi məhsullar üçün müştəri rəylərini ümumiləşdirmək üçün süni intellektdən istifadə edir. Süni intellekt bir çox fərdi rəylərin mətnini skan edir və insanların bu element haqqında bəyəndikləri və ya bəyənmədiklərini qısa vurğulayan abzas hazırlayır, daha sonra əl ilə redaktə etmədən məhsul səhifəsində göstərilir ( Amazon süni intellekt ilə müştəri rəyləri təcrübəsini yaxşılaşdırır ). Aşağıda Amazon-un mobil proqramında yerləşdirilmiş bu funksiyanın təsviri verilmişdir , burada “Müştərilər deyirlər” bölməsi nəzərdən keçirilən məlumatlardan tamamilə AI tərəfindən yaradılır:

( Amazon süni intellekt ilə müştəri rəyləri təcrübəsini təkmilləşdirir ) Elektron ticarət məhsulu səhifəsində süni intellekt əsasında yaradılmış icmal xülasəsi. Amazon sistemi istifadəçi rəylərindəki ümumi məqamları (məsələn, istifadənin asanlığı, performans) qısa bir paraqrafda ümumiləşdirir və alıcılara “müştəri rəylərinin mətnindən süni intellekt tərəfindən yaradılmışdır” kimi göstərilir.

Bu cür istifadə halları göstərir ki, məzmun proqnozlaşdırıla bilən nümunəyə əməl etdikdə və ya mövcud məlumatlardan birləşdirildikdə, AI çox vaxt onu təkbaşına idarə edə bilir . Digər cari nümunələrə aşağıdakılar daxildir:

Hava və Trafik Yeniləmələri: Sensor məlumatlarına əsaslanaraq gündəlik hava hesabatlarını və ya trafik bülletenlərini tərtib etmək üçün AI-dan istifadə edən media orqanları.
Maliyyə Hesabatları: Avtomatik olaraq sadə maliyyə xülasələri (rüblük nəticələr, birja brifinqləri) yaradan firmalar. 2014-cü ildən Bloomberg və digər xəbər agentlikləri şirkətlərin qazancı ilə bağlı xəbərlərin yazılmasına kömək etmək üçün süni intellektdən istifadə edirlər – bu, məlumat daxil olduqdan sonra əsasən avtomatik işləyən bir prosesdir ( AP-nin “robot jurnalistləri” indi öz hekayələrini yazır | The Verge ) ( Vayominq müxbiri saxta sitatlar, hekayələr yaratmaq üçün süni intellektdən istifadə edib ).
Tərcümə və Transkripsiya: Transkripsiya xidmətləri indi insan yazıcıları olmadan görüş stenoqramlarını və ya başlıqlarını hazırlamaq üçün süni intellektdən istifadə edir. Yaradıcı mənada generativ olmasa da, bu dil tapşırıqları aydın audio üçün yüksək dəqiqliklə avtonom şəkildə işləyir.
Qaralama Nəsil: Bir çox peşəkarlar e-poçtları və ya sənədlərin ilk versiyalarını hazırlamaq üçün ChatGPT kimi vasitələrdən istifadə edir, məzmun aşağı risklidirsə, bəzən onları heç bir düzəliş etmədən göndərirlər.

Bununla belə, daha mürəkkəb nəsr üçün insan nəzarəti 2025-ci ildə norma olaraq qalır . Xəbər təşkilatları nadir hallarda birbaşa AI-dən araşdırma və ya analitik məqalələr dərc edirlər - redaktorlar AI ilə yazılmış qaralamaları yoxlayacaq və dəqiqləşdirəcəklər. üslub və quruluşu yaxşı təqlid edə bilər , lakin faktiki səhvlər (çox vaxt “halüsinasiyalar” adlanır) və ya insanın tutması lazım olan yöndəmsiz ifadələr təqdim edə bilər. Məsələn, Alman Express ilkin xəbərləri yazmağa kömək etmək üçün Klara adlı AI "rəqəmsal həmkarını" təqdim etdi. Klara idman hesabatlarını səmərəli şəkildə tərtib edə və hətta oxucuları cəlb edən başlıqlar yaza bilər, bu da Express-in məqalələrinin 11%-nə töhfə verir – lakin insan redaktorları hələ də hər bir məqaləni dəqiqlik və jurnalistik dürüstlük baxımından, xüsusən də mürəkkəb hekayələrdə nəzərdən keçirirlər ( Jurnalistlərin Xəbərlər otağında süni intellekt alətlərindən istifadəsinin 12 yolu - Twipe ). Bu insan-AI tərəfdaşlığı bu gün geniş yayılmışdır: Süni intellekt mətn yaratmaq üçün ağır işlərin öhdəsindən gəlir və insanlar lazım olduqda düzəldir və düzəldir.

2030-2035-ci illər üçün Outlook: Etibarlı Avtonom Yazıya doğru

Növbəti onillikdə biz generativ süni intellektin yüksək keyfiyyətli, faktiki olaraq düzgün mətn yaratmaqda daha etibarlı olmasını gözləyirik ki, bu da onun müstəqil şəkildə öhdəsindən gələ biləcəyi yazı tapşırıqlarının spektrini genişləndirəcək. Bir neçə tendensiya bunu dəstəkləyir:

Təkmilləşdirilmiş Dəqiqlik: Davam edən tədqiqat süni intellektin yalan və ya qeyri-müəyyən məlumat istehsal etmək meylini sürətlə azaldır. 2030-cu ilə qədər daha yaxşı təlimə malik qabaqcıl dil modelləri (o cümlədən, real vaxt rejimində verilənlər bazası ilə faktları yoxlamaq üsulları) daxili olaraq insan səviyyəsində faktların yoxlanılmasına nail ola bilər. Bu o deməkdir ki, süni intellekt mənbə materialından avtomatik olaraq götürülmüş düzgün sitatlar və statistika ilə tam xəbər məqaləsi hazırlaya bilər və az redaktə tələb edir.
Domenə məxsus AI-lər: Biz müəyyən sahələr (hüquqi, tibbi, texniki yazı) üçün dəqiq tənzimlənmiş daha çox ixtisaslaşmış generativ modellər görəcəyik. 2030-cu ilin qanuni süni intellekt modeli standart müqavilələri etibarlı şəkildə tərtib edə və ya presedent hüququnu ümumiləşdirə bilər – strukturda formal xarakter daşıyan, lakin hazırda vəkil vaxtı tələb edən vəzifələr. Süni intellekt təsdiqlənmiş hüquqi sənədlər üzərində təlim keçərsə, onun layihələri kifayət qədər etibarlı ola bilər ki, bir vəkil yalnız qısa bir yekun nəzər salsın.
Təbii Üslub və Uyğunluq: Modellər uzun sənədlər üzərində konteksti daha yaxşı qoruyur və bu, daha ardıcıl və uzun məzmunlu məzmuna gətirib çıxarır. 2035-ci ilə qədər süni intellektin ilkin olaraq qeyri-bədii kitabın və ya texniki təlimatın layiqli ilk layihəsini, insanların əsasən məsləhətçi rolunda (məqsədlər müəyyən etmək və ya xüsusi bilik təmin etmək üçün) müəllifi ola biləcəyi inandırıcıdır.

Bu praktikada nə kimi görünə bilər? Rutin jurnalistika müəyyən vuruşlar üçün demək olar ki, tam avtomatlaşdırıla bilər. 2030-cu ildə bir xəbər agentliyinin süni intellekt sisteminin hər bir qazanc hesabatının, idman hekayəsinin və ya seçki nəticələrinin yenilənməsinin ilk versiyasını yazmasını, redaktorun keyfiyyət təminatı üçün yalnız bir neçəsini seçdiyini görə bilərik. Həqiqətən də, ekspertlər onlayn məzmunun getdikcə artan payının maşınlar tərəfindən yaradılacağını proqnozlaşdırırlar – sənaye analitiklərinin bir cəsarətli proqnozuna görə, 2026-cı ilə qədər onlayn məzmunun 90%-ə qədəri süni intellekt tərəfindən yaradıla bilər ( 2026-cı ilə qədər qeyri-insanlar tərəfindən yaradılan onlayn məzmun İnsan tərəfindən yaradılan məzmunu xeyli üstələyəcək – OO müzakirə olunur). Hətta daha mühafizəkar bir nəticə 2030-cu illərin ortalarına qədər gündəlik internet məqalələrinin, məhsulun surətinin və bəlkə də fərdiləşdirilmiş xəbər lentlərinin əksəriyyətinin süni intellekt tərəfindən tərtib edildiyini ifadə edəcək.

Marketinq və korporativ kommunikasiyalarda generativ süni intellekt çox güman ki, bütün kampaniyaları avtonom şəkildə idarə etmək üçün həvalə olunacaq. O, fərdiləşdirilmiş marketinq e-poçtları, sosial media yazıları və reklam nüsxəsi variasiyaları yarada və göndərə bilər, müştərilərin reaksiyaları əsasında mesajlaşmanı daima düzəldə bilər – bunların hamısı dövrədə insan kopirayteri olmadan. Sənaye və Müəssisələr üçün Generativ AI İstifadəsi tərəfindən sintetik olaraq yaradılacaq və bu faiz yalnız 2030-cu ilə qədər artacaq.

Bununla belə, qeyd etmək vacibdir ki, insan yaradıcılığı və mühakiməsi hələ də rol oynayacaq, xüsusən də yüksək riskli məzmun üçün . 2035-ci ilə qədər süni intellekt press-reliz və ya blog yazısını təkbaşına idarə edə bilər, lakin hesabatlılığı və ya həssas mövzuları əhatə edən araşdırma jurnalistikası üçün media orqanları hələ də insan nəzarətində israr edə bilər. Gələcək çox güman ki, səviyyəli bir yanaşma gətirəcək: süni intellekt gündəlik məzmunun böyük hissəsini avtonom şəkildə istehsal edir, insanlar isə strateji və ya həssas parçaları redaktə etməyə və istehsal etməyə diqqət yetirir. Əslində, AI biliyi artdıqca “adi” sayılanların xətti genişlənəcək.

süni intellektlə yaradılmış interaktiv hekayələr və ya fərdiləşdirilmiş hesabatlar kimi yeni məzmun formaları yarana bilər. Məsələn, şirkətin illik hesabatı süni intellekt tərəfindən müxtəlif üslublarda yaradıla bilər - rəhbərlər üçün qısa, işçilər üçün hekayə versiyası, analitiklər üçün məlumatla zəngin versiya - hər biri eyni əsas məlumatdan avtomatik olaraq yaradılır. Təhsildə dərsliklər müxtəlif oxu səviyyələrinə uyğun olaraq AI tərəfindən dinamik şəkildə yazıla bilər. Bu proqramlar əsasən avtonom ola bilər, lakin təsdiqlənmiş məlumatlarla dəstəklənir.

Yazının trayektoriyası onu göstərir ki, 2030-cu illərin ortalarına qədər AI məhsuldar bir yazıçı olacaq . Həqiqətən avtonom əməliyyat üçün əsas onun nəticələrinə inam yaratmaq olacaq. Süni intellekt ardıcıl olaraq faktiki dəqiqliyi, stilistik keyfiyyəti və etik standartlara uyğunluğu nümayiş etdirə bilsə, sətir-sətir insan baxışına ehtiyac azalacaq. Bu ağ kağızın bölmələri, 2035-ci ilə qədər, redaktora ehtiyac duymadan süni intellekt üzrə tədqiqatçı tərəfindən hazırlana bilər - bu, lazımi təminatların mövcud olması şərti ilə, ehtiyatla nikbin baxırıq.

Vizual İncəsənət və Dizaynda Generativ AI

Generativ AI-nin şəkillər və sənət əsərləri yaratmaq qabiliyyəti süni intellektlə yaradılan rəsm müsabiqələrində qalib gələn rəsmlərdən tutmuş real görüntülərdən fərqlənməyən dərin saxta videolara qədər ictimai təxəyyülü ələ keçirdi. Vizual domenlərdə generativ rəqib şəbəkələr (GAN) və diffuziya modelləri (məsələn, Stabil Diffuziya, Midjourney) kimi AI modelləri mətn göstərişlərinə əsaslanaraq orijinal şəkillər yarada bilər. Beləliklə, AI indi avtonom rəssam və ya dizayner kimi fəaliyyət göstərə bilərmi?

Cari imkanlar (2025): Yaradıcı köməkçi kimi süni intellekt

təsirli sədaqətlə tələb olunan şəkillər yaratmaqda mahirdir İstifadəçilər süni intellektdən “Van Qoq üslubunda qürub zamanı orta əsr şəhəri” çəkməyi və saniyələr ərzində inandırıcı bədii təsviri əldə etməyi xahiş edə bilərlər. Bu, bəzi hallarda konsept sənəti, prototiplər və hətta son vizuallar üçün qrafik dizaynda, marketinqdə və əyləncədə süni intellektdən geniş istifadəyə səbəb oldu. Xüsusilə:

Qrafik Dizayn və Fond Şəkilləri: Şirkətlər süni intellekt vasitəsilə veb-sayt qrafikası, illüstrasiya və ya səhm şəkilləri yaradır, hər bir əsəri rəssamdan sifariş etmək ehtiyacını azaldır. Bir çox marketinq qrupları istehlakçıları nəyin cəlb etdiyini yoxlamaq üçün reklam və ya məhsul şəkillərinin variasiyalarını hazırlamaq üçün süni intellekt alətlərindən istifadə edir.
İncəsənət və İllüstrasiya: Fərdi rəssamlar ideyaları beyin fırtınası etmək və ya təfərrüatları doldurmaq üçün AI ilə əməkdaşlıq edirlər. Məsələn, illüstrator fon dekorasiyasını yaratmaq üçün süni intellektdən istifadə edə bilər, sonra onu insan tərəfindən çəkilmiş personajları ilə birləşdirə bilər. Bəzi komiks yaradıcıları süni intellekt tərəfindən yaradılan panellər və ya rəngləmə ilə sınaqdan keçiriblər.
Media və Əyləncə: Süni intellektlə yaradılan sənət jurnalların üz qabığında və kitab üz qabığında göründü. Məşhur nümunə 2022-ci ilin Avqust ayında astronavtı əks etdirən Kosmopolit Bu, insanın təşviqi və seçimini əhatə etsə də, əsl sənət əsəri maşınla işlənmişdir.

Ən başlıcası, bu cari istifadələrin əksəriyyəti hələ də insan kurasiyasını və iterasiyasını əhatə edir . Süni intellekt onlarla təsviri tüpürə bilər və insan ən yaxşısını seçir və bəlkə də ona toxunur. Bu mənada süni intellekt hazırlamaq , lakin insanlar yaradıcı istiqamətə rəhbərlik edir və son seçimlər edirlər. Tez bir zamanda çoxlu məzmun yaratmaq üçün etibarlıdır, lakin ilk cəhddə bütün tələblərə cavab verəcəyinə zəmanət verilmir. Yanlış təfərrüatlar (məsələn, süni intellektin yanlış sayda barmaqlarla əl çəkməsi, məlum qəribəlik) və ya gözlənilməz nəticələr kimi problemlər insanın bədii rəhbərinin adətən çıxış keyfiyyətinə nəzarət etməli olması deməkdir.

Bununla belə, AI-nin tam muxtariyyətə yaxınlaşdığı domenlər var:

Generativ Dizayn: Memarlıq və məhsul dizaynı kimi sahələrdə AI alətləri avtonom şəkildə müəyyən məhdudiyyətlərə cavab verən dizayn prototipləri yarada bilər. Məsələn, bir mebel parçasının istənilən ölçüləri və funksiyaları nəzərə alınmaqla, generativ alqoritm ilkin spesifikasiyalardan kənar insan müdaxiləsi olmadan bir neçə canlı dizayn (bəziləri olduqca qeyri-ənənəvi) çıxara bilər. Bu dizaynlar daha sonra insanlar tərəfindən birbaşa istifadə edilə və ya təkmilləşdirilə bilər. Eynilə, mühəndislikdə generativ süni intellekt çəki və güc üçün optimallaşdırılmış hissələri (məsələn, təyyarə komponenti) dizayn edə, insanın təsəvvür edə bilmədiyi yeni formalar yarada bilər.
Video Oyun Aktivləri: Süni intellekt avtomatik olaraq video oyunları üçün teksturalar, 3D modellər və ya hətta bütün səviyyələr yarada bilər. Tərtibatçılar bunlardan məzmun yaratmağı sürətləndirmək üçün istifadə edirlər. Bəzi indie oyunlar, minimal insan tərəfindən yaradılmış aktivlərlə geniş, dinamik oyun dünyaları yaratmaq üçün prosedurla yaradılmış incəsənət əsərlərini və hətta dialoqu (dil modelləri vasitəsilə) özündə birləşdirməyə başlamışdır.
Animasiya və Video (İnkişaf etməkdə olan): Statik şəkillərdən daha az yetkin olsa da, video üçün generativ süni intellekt inkişaf edir. Keyfiyyət uyğunsuz olsa da, AI artıq göstərişlərdən qısa video kliplər və ya animasiyalar yarada bilir. Generativ olan Deepfake texnologiyası real üz dəyişdirmələri və ya səs klonları yarada bilər. Nəzarət olunan bir şəraitdə, bir studiya arxa plan səhnəsi və ya izdiham animasiyasını avtomatik olaraq yaratmaq üçün süni intellektdən istifadə edə bilər.

süni intellekt tərəfindən yaradılan məzmunun 90%-i (skriptdən vizuallara qədər) görəcəyimizi proqnozlaşdırmışdı Sənaye və Müəssisələr üçün Generativ AI İstifadəsi halları ). 2025-ci ilə kimi, biz hələ orada deyilik – AI müstəqil olaraq uzun metrajlı film çəkə bilməz. Lakin bu tapmacanın hissələri inkişaf edir: skript yaratmaq (mətn AI), xarakter və səhnə yaratmaq (şəkil/video AI), səslə işləmə (AI səs klonları) və redaktə yardımı (AI artıq kəsiklər və keçidlərdə kömək edə bilər).

2030-2035-ci illər üçün perspektiv: Ölçülü AI tərəfindən yaradılan media

Gələcəyə nəzər salsaq, vizual incəsənət və dizaynda generativ AI-nin rolu dramatik şəkildə genişlənməyə hazırdır. bir çox vizual mediada əsas məzmun yaradıcısı olacağını və çox vaxt ilkin təlimatdan kənarda minimal insan girişi ilə işləyəcəyini gözləyirik Bəzi gözləntilər:

Tamamilə süni intellektlə yaradılan filmlər və videolar: Növbəti on ildə biz əsasən süni intellektlə istehsal olunan ilk filmləri və ya serialları görəcəyik. İnsanlar yüksək səviyyəli istiqamət verə bilər (məsələn, skript konturları və ya istədiyiniz üslub) və süni intellekt səhnələri göstərəcək, aktyor bənzərləri yaradacaq və hər şeyi canlandıracaq. Qısametrajlı filmlərdə ilk təcrübələr çox güman ki, bir neçə il ərzində, 2030-cu illərdə isə uzun metrajlı cəhdlər olacaq. Bu süni intellekt filmləri niş (eksperimental animasiya və s.) başlaya bilər, lakin keyfiyyət yaxşılaşdıqca əsas istiqamətə çevrilə bilər. Gartner-in 2030-cu ilə qədər 90% film proqnozu ( Sənayelər və Müəssisələr üçün Generativ AI İstifadə Nümunələri ) iddialı olsa da, sənayenin süni intellekt məzmununun yaradılmasının film çəkilişindəki yükün böyük hissəsini çiyninə almaq üçün kifayət qədər mürəkkəb olacağına inandığını vurğulayır.
Dizaynın avtomatlaşdırılması: Dəb və ya memarlıq kimi sahələrdə generativ süni intellekt çox güman ki, “qiymət, materiallar, X üslubu” kimi parametrlərə əsaslanan yüzlərlə dizayn konsepsiyasını avtonom şəkildə tərtib etmək üçün istifadə olunacaq və insanların son dizaynı seçməsinə imkan verəcək. Bu, mövcud dinamikanı dəyişdirir: dizaynerlər sıfırdan yaratmaq və bəlkə də ilham üçün süni intellektdən istifadə etmək əvəzinə, gələcək dizaynerlər daha çox kurator kimi çıxış edərək, süni intellekt tərəfindən yaradılan ən yaxşı dizaynı seçə və bəlkə də onu düzəldə bilərlər. 2035-ci ilə qədər bir memar bina üçün tələbləri daxil edə və süni intellektdən (bütün struktur cəhətdən sağlam, daxili mühəndislik qaydalarına uyğun olaraq) təkliflər kimi tam planlar əldə edə bilər.
Fərdiləşdirilmiş Məzmun Yaradılması: Biz süni intellektlərin fərdi istifadəçilər üçün tez vizual görüntülər yaratdığını görə bilərik. 2035-ci ildə süni intellekt tərəfindən real vaxtda yaradılan dekorasiya və personajların oyunçunun seçimlərinə uyğunlaşdığı bir video oyunu və ya virtual reallıq təcrübəsini təsəvvür edin. Və ya istifadəçinin gününə əsasən yaradılan fərdiləşdirilmiş komik zolaqlar – hər axşam mətn jurnalınızı avtomatik olaraq illüstrasiyaya çevirən avtonom “gündəlik gündəlik komiksi” AI.
Multimodal Yaradıcılıq: Generativ süni intellekt sistemləri getdikcə daha çox multimodal olur – yəni onlar mətn, şəkillər, audio və s. birlikdə idarə edə bilirlər. Bunları birləşdirməklə, süni intellekt “Mənə X məhsulu üçün marketinq kampaniyası hazırlayın” kimi sadə əmri qəbul edə bilər və təkcə yazılı surət deyil, uyğun qrafiklər, hətta üslub baxımından uyğun olan qısa tanıtım videoları da yarada bilər. Bu cür bir kliklə məzmun dəsti 2030-cu illərin əvvəllərində ehtimal olunan bir xidmətdir.

Süni intellekt insan rəssamlarını əvəz ? Bu sual tez-tez yaranır. Çox güman ki, süni intellekt bir çox istehsal işlərini öz üzərinə götürəcək (xüsusən də biznes üçün lazım olan təkrarlanan və ya sürətli dönüş sənəti), lakin insan sənətkarlığı orijinallıq və yenilik üçün qalacaq. 2035-ci ilə qədər avtonom süni intellekt məşhur rəssamın üslubunda etibarlı şəkildə şəkil çəkə bilər – lakin yeni üslub və ya dərin mədəni rezonans doğuran sənət yaratmaq hələ də insan gücü ola bilər (potensial olaraq AI ilə əməkdaşlıq edir). Biz insan sənətçilərinin avtonom süni intellekt “ortaq rəssamları” ilə birlikdə işlədiyi bir gələcəyi proqnozlaşdırırıq. Evində rəqəmsal qalereya üçün davamlı olaraq sənət yaratmaq, məsələn, daim dəyişən yaradıcı mühit təmin etmək üçün şəxsi süni intellektə sifariş verə bilər.

Etibarlılıq nöqteyi-nəzərindən vizual generativ süni intellekt müəyyən mənada mətndən daha asan muxtariyyət yoluna malikdir: şəkil mükəmməl olmasa belə, subyektiv olaraq “kifayət qədər yaxşı” ola bilər, mətndə faktiki səhv isə daha problemlidir. Beləliklə, biz artıq nisbətən aşağı riskli qəbulu – AI tərəfindən yaradılan dizayn çirkin və ya səhvdirsə, siz sadəcə istifadə etmirsiniz, lakin öz-özünə heç bir zərər vermir. Bu o deməkdir ki, 2030-cu illərdə şirkətlər süni intellektlə dizaynları nəzarətsiz həyata keçirməyə icazə verə bilər və yalnız həqiqətən yeni və ya riskli bir şey lazım olduqda insanları cəlb edə bilər.

Xülasə, 2035-ci ilə qədər generativ süni intellektin vizuallarda güclü məzmun yaradıcısı olacağı gözlənilir və ehtimal ki, ətrafımızdakı şəkillərin və medianın əhəmiyyətli bir hissəsinə cavabdeh olacaq. O, etibarlı şəkildə əyləncə, dizayn və gündəlik ünsiyyət üçün məzmun yaradacaq. Avtonom rəssam üfüqdədir – baxmayaraq ki, süni intellekt yaradıcı və ya sadəcə çox ağıllı bir vasitə kimi görünsə də, onun nəticələri insan istehsalı olandan fərqlənməyən kimi inkişaf edəcək bir müzakirədir.

Proqram təminatının hazırlanmasında generativ süni intellekt (kodlaşdırma)

Proqram təminatının inkişafı yüksək analitik tapşırıq kimi görünə bilər, lakin onun həm də yaradıcı elementi var – kodun yazılması əsasən strukturlaşdırılmış dildə mətn yaradır. Müasir generativ AI, xüsusən də böyük dil modelləri kodlaşdırmada kifayət qədər bacarıqlı olduğunu sübut etdi. GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer və başqaları kimi alətlər AI cüt proqramçıları kimi çıxış edərək, kod parçalarını və ya hətta tərtibatçı növü kimi bütün funksiyaları təklif edir. Bu, avtonom proqramlaşdırmaya nə qədər gedə bilər?

Cari imkanlar (2025): Kodlaşdırma üzrə köməkçi pilot kimi AI

2025-ci ilə qədər AI kod generatorları bir çox tərtibatçının iş prosesində adi hala çevrildi. Bu alətlər kod sətirlərini avtomatik tamamlaya, standart funksiyalar və ya testlər yarada bilər və hətta təbii dil təsviri ilə sadə proqramlar yaza bilər. Əsas odur ki, onlar bir tərtibatçının nəzarəti altında işləyirlər - tərtibatçı AI-nin təkliflərini nəzərdən keçirir və birləşdirir.

Bəzi cari faktlar və rəqəmlər:

Peşəkar tərtibatçıların yarıdan çoxu 2023-cü ilin sonuna kimi süni intellekt kodlaşdırma köməkçilərini qəbul etmişdilər ( Copilot-da Kodlaşdırma: 2023 Məlumat Kod Keyfiyyətinə Aşağı Təzyiq Təklif edir (2024 proqnozları daxil olmaqla) - GitClear ), bu, sürətli mənimsənilməsini göstərir. İlk geniş istifadə olunan alətlərdən biri olan GitHub Copilot-un istifadə edildiyi layihələrdə kodun orta hesabla 30-40%-ni yaratdığı bildirildi ( Kodlaşdırma artıq MOAT deyil. GitHub-da kodların 46%-i artıq... ). Bu o deməkdir ki, AI artıq kodun əhəmiyyətli hissələrini yazır, baxmayaraq ki, insan onu idarə edir və təsdiqləyir.
Bu süni intellekt alətləri təkrarlanan kodun yazılması (məsələn, verilənlər modeli sinifləri, alıcı/setter metodları), bir proqramlaşdırma dilini digərinə çevirmək və ya təlim nümunələrinə bənzəyən sadə alqoritmlər yaratmaq kimi vəzifələrdə üstündür. Məsələn, bir tərtibatçı “// istifadəçilərin siyahısını ada görə çeşidləmək funksiyası” şərhini verə bilər və AI demək olar ki, dərhal müvafiq çeşidləmə funksiyasını yaradacaq.
Onlar həmçinin səhvlərin düzəldilməsinə və izahatına : tərtibatçılar xəta mesajı yerləşdirə bilər və AI düzəliş təklif edə bilər və ya “Bu kod nə edir?” deyə soruşa bilər. və təbii dildə izahat alın. Bu, müəyyən mənada avtonomdur (AI problemləri öz-özünə diaqnoz edə bilər), lakin düzəlişin tətbiq edilib-edilməməsinə insan özü qərar verir.
Əsas odur ki, indiki AI kodlaşdırma köməkçiləri yanılmaz deyil. Onlar etibarsız kod və ya problemi demək olar ki, Beləliklə, bu gün ən yaxşı təcrübə insanı dövrədə saxlamaqdır – tərtibatçı süni intellektlə yazılmış kodu insan tərəfindən yazılmış kod kimi sınaqdan keçirir və sazlayır. Tənzimlənən sənayelərdə və ya kritik proqram təminatında (tibbi və ya aviasiya sistemləri kimi) hər hansı AI töhfələri ciddi şəkildə nəzərdən keçirilir.

Bu gün heç bir əsas proqram sistemi tam olaraq süni intellekt tərəfindən tərtibatçı nəzarəti olmadan sıfırdan yazılmayıb. Bununla belə, bəzi avtonom və ya yarı avtonom istifadələr ortaya çıxır:

Avtomatik yaradılan vahid testləri: AI kodu təhlil edə və müxtəlif halları əhatə etmək üçün vahid testləri istehsal edə bilər. Test çərçivəsi, insan tərəfindən yazılmış testləri artıraraq, səhvləri tutmaq üçün bu AI-yazılı testləri müstəqil şəkildə yarada və işlədə bilər.
AI ilə aşağı kodlu/kodsuz platformalar: Bəzi platformalar proqramçı olmayanlara istədiklərini təsvir etməyə imkan verir (məsələn, “girişləri saxlamaq üçün əlaqə forması və verilənlər bazası ilə veb səhifə yaratmaq”) və sistem kodu yaradır. Hələ ilkin mərhələdə olsa da, bu, süni intellektin standart istifadə halları üçün avtonom şəkildə proqram yarada biləcəyi gələcəyə işarə edir.
Skript və Yapışqan Kod: İT avtomatlaşdırılması çox vaxt sistemləri birləşdirmək üçün skriptlərin yazılmasını əhatə edir. Süni intellekt alətləri tez-tez bu kiçik skriptləri avtomatik olaraq yarada bilir. Məsələn, log faylını təhlil etmək və e-poçt xəbərdarlığı göndərmək üçün skript yazmaq – AI minimal və ya heç bir redaktə olmadan işləyən skript yarada bilər.

2030-2035-ci illər üçün Outlook: “Özünü inkişaf etdirən” Proqram təminatına doğru

Növbəti onillikdə generativ süni intellektin kodlaşdırma yükünün daha böyük hissəsini öz üzərinə götürməsi, müəyyən layihələr sinifləri üçün tam avtonom proqram təminatının hazırlanmasına yaxınlaşması gözlənilir. Bəzi proqnozlaşdırılan inkişaflar:

Tam Xüsusiyyətin Tətbiqi: 2030-cu ilə qədər biz süni intellektin sadə tətbiq xüsusiyyətlərini sona qədər həyata keçirə biləcəyini gözləyirik. Məhsul meneceri bir xüsusiyyəti sadə dildə təsvir edə bilər (“İstifadəçilər e-poçt linki vasitəsilə parollarını sıfırlaya bilməlidirlər”) və AI lazımi kodu yarada bilər (ön forma, arxa məntiq, verilənlər bazası yeniləməsi, e-poçt göndərişi) və onu kod bazasına inteqrasiya edə bilər. Süni intellekt effektiv şəkildə spesifikasiyalara əməl edə bilən kiçik bir tərtibatçı kimi çıxış edəcəkdir. İnsan mühəndisi sadəcə kodu nəzərdən keçirə və testlər keçirə bilər. Süni intellektin etibarlılığı yaxşılaşdıqca, kodun nəzərdən keçirilməsi tez bir zamanda nəzərdən keçirilə bilər.
Avtonom Kod Baxımı: Proqram mühəndisliyinin böyük bir hissəsi yalnız yeni kod yazmaq deyil, mövcud kodu yeniləməkdir - səhvləri düzəltmək, performansı yaxşılaşdırmaq, yeni tələblərə uyğunlaşmaq. Gələcək süni intellekt tərtibatçıları çox güman ki, bu sahədə üstün olacaqlar. Kod bazası və direktivi nəzərə alsaq (“həddən artıq çox istifadəçi eyni vaxtda daxil olduqda tətbiqimiz sıradan çıxır”), süni intellekt problemin yerini müəyyən edə bilər (məsələn, paralellik səhvi) və onu düzəldə bilər. 2035-ci ilə qədər süni intellekt sistemləri proqram sistemləri üçün yorulmaz texniki xidmət briqadası kimi xidmət edərək, bir gecədə avtomatik texniki xidmət biletlərini idarə edə bilər.
İnteqrasiya və API istifadəsi: Daha çox proqram sistemi və API süni intellektlə oxuna bilən sənədlərlə təmin olunduğundan, süni intellekt agenti yapışqan kodunu yazmaqla A Sistemini B Xidməti ilə necə birləşdirəcəyini müstəqil şəkildə anlaya bilər. Məsələn, bir şirkət daxili HR sisteminin yeni əmək haqqı API ilə sinxronlaşdırılmasını istəyirsə, onlar süni intellektə “bunları bir-biri ilə danışdırmaq” tapşırığı verə bilər və hər iki sistemin xüsusiyyətlərini oxuduqdan sonra inteqrasiya kodunu yazacaq.
Keyfiyyət və Optimallaşdırma: Gələcək kod yaratma modelləri çox güman ki, kodun işlədiyini yoxlamaq üçün əks əlaqə dövrələrini birləşdirəcək (məsələn, sandboxda testlər və ya simulyasiyalar həyata keçirin). Bu o deməkdir ki, AI təkcə kod yaza bilməz, həm də onu sınaqdan keçirərək özünü düzəldə bilər. 2035-ci ilə qədər biz süni intellekt təsəvvür edə bilərik ki, ona tapşırıq verildikdə, bütün testlər keçənə qədər öz kodunu təkrar etməyə davam edir – bu, insanın sətir-sətir izləməsinə ehtiyac qalmaya bilər. Bu, avtonom şəkildə yaradılan koda inamı xeyli artıracaq.

2035-ci ilə qədər kiçik bir proqram layihəsinin - deyək ki, biznes üçün xüsusi mobil tətbiqetmənin - yüksək səviyyəli təlimatlar verilməklə süni intellekt agenti tərəfindən hazırlana biləcəyi bir ssenari təsəvvür etmək olar. Bu ssenaridə insan “inkişafçısı” daha çox layihə meneceri və ya təsdiqləyicidir, tələbləri və məhdudiyyətləri (təhlükəsizlik, üslub qaydaları) müəyyənləşdirir və AI-yə faktiki kodlaşdırmanın ağır yükünü qaldırmağa icazə verir.

Bununla belə, mürəkkəb, irimiqyaslı proqram təminatı (əməliyyat sistemləri, qabaqcıl AI alqoritmlərinin özləri və s.) üçün insan ekspertləri hələ də dərindən cəlb olunacaqlar. Proqram təminatında yaradıcı problemlərin həlli və memarlıq dizaynı bir müddət insan tərəfindən idarə olunur. Süni intellekt bir çox kodlaşdırma tapşırıqlarını yerinə yetirə bilər, lakin nəyin qurulmasına və layihələndirilməsinə qərar vermək fərqli bir problemdir. Bununla belə, generativ süni intellekt əməkdaşlığa başladıqca – sistemin müxtəlif komponentlərini idarə edən çoxsaylı AI agentləri – onların müəyyən dərəcədə arxitekturaları birgə layihələndirə bildiklərini təsəvvür etmək olar (məsələn, bir süni intellekt sistem dizaynını təklif edir, digəri onu tənqid edir və prosesə nəzarət edən insanla birlikdə təkrarlanır).

Kodlaşdırmada AI-nin gözlənilən əsas faydası məhsuldarlığın gücləndirilməsidir . Gartner proqnozlaşdırır ki, 2028-ci ilə qədər proqram mühəndislərinin tam 90%-i süni intellekt kodu köməkçilərindən istifadə edəcək (2024-cü ildə bu rəqəm 15%-dən az idi) ( GitHub Copilot AI Code Assistants -- Visual Studio Magazine üzrə Araşdırma Hesabatını üstələyir ). Bu, AI-dan istifadə etməyənlərin az olacağını göstərir. Boşluqları dolduran süni intellekt tərəfindən azaldılan müəyyən sahələrdə insan inkişaf etdiricilərinin çatışmazlığını da görə bilərik; mahiyyətcə hər bir tərtibatçı avtonom şəkildə kod hazırlaya bilən AI köməkçisi ilə daha çox şey edə bilər.

Güvən əsas məsələ olaraq qalacaq. Hətta 2035-ci ildə təşkilatlar avtonom şəkildə yaradılan kodun təhlükəsiz olmasını (AI zəifliklər təqdim etməməlidir) və hüquqi/etik normalara uyğun olmasını təmin etməlidir (məsələn, AI müvafiq lisenziya olmadan açıq mənbəli kitabxananın plagiat kodunu daxil etmir). Risk olmadan daha avtonom kodlaşdırmaya imkan vermək üçün süni intellektlə yazılmış kodun mənşəyini yoxlaya və izləyə bilən təkmilləşdirilmiş AI idarəetmə vasitələrini gözləyirik.

Xülasə, 2030-cu illərin ortalarına qədər generativ süni intellekt, çox güman ki, rutin proqram təminatı tapşırıqları üçün kodlaşdırmada böyük paya sahib olacaq və mürəkkəb tapşırıqlara əhəmiyyətli dərəcədə kömək edəcək. Proqram təminatının hazırlanmasının həyat dövrü daha çox avtomatlaşdırılacaq – tələblərdən tutmuş yerləşdirməyə qədər – AI potensial olaraq kod dəyişikliklərini avtomatik olaraq yaradaraq və yerləşdirir. İnsan tərtibatçıları daha çox yüksək səviyyəli məntiqə, istifadəçi təcrübəsinə və nəzarətə diqqət yetirəcək, AI agentləri isə həyata keçirmə təfərrüatlarını araşdıracaqlar.

Müştəri Xidməti və Dəstəyi sahəsində generativ AI

Əgər son vaxtlar onlayn müştəri dəstəyi söhbəti ilə əlaqə saxlamısınızsa, ən azı bir hissəsi üçün süni intellektin digər tərəfdə olması şansı yüksəkdir. Müştəri xidməti süni intellektin avtomatlaşdırılması üçün yetişmiş bir domendir: o, generativ süni intellekt (xüsusilə danışıq modelləri) olduqca yaxşı bacardığı istifadəçi sorğularına cavab verməyi nəzərdə tutur və o, çox vaxt AI-nin öyrənə biləcəyi skriptləri və ya bilik bazası məqalələrini izləyir. Süni intellekt müştəriləri necə müstəqil idarə edə bilər?

Cari imkanlar (2025): Çatbotlar və Virtual Agentlər Cəbhədə

Bu gündən etibarən, bir çox təşkilat müştəri xidmətində ilk əlaqə nöqtəsi kimi Bunlar sadə qaydalara əsaslanan botlardan ("ödəniş üçün 1 düyməsini basın, dəstək üçün 2 düyməsini basın...") sərbəst formada sualları şərh edə və danışıq yolu ilə cavab verə bilən qabaqcıl generativ süni intellekt chatbotlarına qədərdir. Əsas məqamlar:

Ümumi sualların həlli: Süni intellekt agentləri tez-tez verilən suallara cavab verməkdə, məlumat verməkdə (mağaza saatları, pulun geri qaytarılması siyasəti, məlum problemlər üçün problemlərin aradan qaldırılması addımları) və standart prosedurlar vasitəsilə istifadəçilərə rəhbərlik etməkdə üstündürlər. Məsələn, bank üçün süni intellektlə işləyən chatbot istifadəçiyə insan köməyi olmadan avtonom şəkildə hesab balansını yoxlamağa, parolu sıfırlamağa və ya kredit üçün necə müraciət etməyi izah etməyə kömək edə bilər.
Təbii dil anlayışı: Müasir generativ modellər daha çox maye və “insan kimi” qarşılıqlı əlaqəyə imkan verir. Müştərilər sualı öz sözləri ilə yaza bilərlər və süni intellekt adətən niyyəti başa düşə bilər. Şirkətlər bildirirlər ki, bugünkü süni intellekt agentləri müştəriləri bir neçə il əvvəlin çətin botlarından daha çox qane edir – müştərilərin təxminən yarısı indi süni intellekt agentlərinin narahatlıqları həll edərkən empatik və effektiv ola biləcəyinə inanır ( 2025-ci il üçün 59 AI müştəri xidməti statistikası ) süni intellektə əsaslanan xidmətə artan inamı göstərir.
Çoxkanallı Dəstək: Süni intellekt təkcə söhbətdə deyil. Səs köməkçiləri (arxasında süni intellekt olan telefon IVR sistemləri kimi) zəngləri idarə etməyə başlayır və süni intellekt həmçinin müştəri sorğularına e-poçt cavabları hazırlaya bilər ki, bu da dəqiq hesab edilərsə avtomatik olaraq çıxa bilər.
İnsanlar içəri girəndə: Tipik olaraq, AI çaşqın olarsa və ya sual çox mürəkkəb olarsa, o, insan agentinə təhvil veriləcəkdir. bir çox hallarda öz məhdudiyyətlərini yaxşı Məsələn, müştəri qeyri-adi bir şey soruşarsa və ya məyusluq göstərərsə (“Bu, üçüncü dəfədir ki, sizinlə əlaqə saxlayıram və çox əsəbləşirəm…”), süni intellekt bunu bir insanın üzərinə götürməsi üçün işarələyə bilər. Təhvil-təslim həddi şirkətlər tərəfindən səmərəliliyi müştəri məmnuniyyəti ilə balanslaşdırmaq üçün müəyyən edilir.

Bir çox şirkət qarşılıqlı əlaqənin əhəmiyyətli hissəsinin tək AI tərəfindən həll edildiyini bildirdi. Sənaye sorğularına görə, gündəlik müştəri sorğularının təxminən 70-80%-i bu gün süni intellekt chatbotları tərəfindən idarə oluna bilər və şirkətlərin kanallar üzrə müştərilərlə qarşılıqlı əlaqəsinin təxminən 40%-i artıq avtomatlaşdırılmış və ya süni intellektlə dəstəklənir ( Bilməli olduğunuz 52 AI Müştəri Xidməti Statistikası - Plivo ). IBM-in Qlobal AI Adoption Index (2022), şirkətlərin 80%-nin 2025-ci ilə qədər müştəri xidməti üçün AI chatbotlarından istifadə etdiyini və ya istifadə etməyi planlaşdırdığını göstərir.

Maraqlı bir inkişaf süni intellektin təkcə müştərilərə cavab verməməsi, həm də real vaxtda insan agentlərinə proaktiv şəkildə kömək etməsidir Məsələn, canlı söhbət və ya zəng zamanı süni intellekt insan agentini dinləyə və təklif olunan cavabları və ya müvafiq məlumatları dərhal təqdim edə bilər. Bu, muxtariyyət xəttini bulandırır - AI tək müştəri ilə üzləşmir, lakin açıq insan sorğusu olmadan aktiv şəkildə iştirak edir. O, agentin müstəqil məsləhətçisi kimi effektiv fəaliyyət göstərir.

2030-2035-ci illər üçün proqnoz: Əsasən süni intellektə əsaslanan müştəri qarşılıqlı əlaqəsi

2030-cu ilə qədər müştəri xidmətləri ilə qarşılıqlı əlaqənin əksəriyyətinin süni intellektlə məşğul olacağı gözlənilir və bir çoxunun başdan sona qədər tamamilə süni intellekt tərəfindən idarə olunacağı gözlənilir. Bunu dəstəkləyən proqnozlar və tendensiyalar:

Yüksək Mürəkkəb Sorğular Həll olundu: Süni intellekt modelləri geniş bilikləri birləşdirdikcə və əsaslandırmanı təkmilləşdirdikcə, daha mürəkkəb müştəri sorğularını idarə edə biləcəklər. Sadəcə “Elementi necə qaytara bilərəm?” sualına cavab vermək əvəzinə, gələcək süni intellekt “İnternetim kəsilib, mən yenidən yükləməyə cəhd etdim, kömək edə bilərsənmi?” kimi çox mərhələli məsələləri həll edə bilər. dialoq vasitəsilə problemin diaqnostikasını aparmaqla, qabaqcıl problemlərin aradan qaldırılması vasitəsilə müştəriyə rəhbərlik etməklə və yalnız hər şey uğursuz olarsa, texniki işçini planlaşdırır - bu gün çox güman ki, insan dəstəyi texnologiyası tələb edən tapşırıqlar. Səhiyyə müştəri xidmətində süni intellekt xəstənin görüşünün planlaşdırılmasını və ya sığorta sorğularını sona qədər idarə edə bilər.
Başdan-başa xidmətin həlli: Süni intellektin yalnız müştəriyə nə edəcəyini deyil, həm də arxa sistemlərdə müştəri adından bunu etdiyini Məsələn, əgər müştəri “Mən uçuşumu gələn bazar ertəsinə dəyişmək və başqa çanta əlavə etmək istəyirəm” desə, 2030-cu ildə bir süni intellekt agenti birbaşa aviaşirkətin rezervasiya sistemi ilə əlaqə saxlaya, dəyişikliyi həyata keçirə, çantanın ödənişini emal edə və müştəriyə təsdiq edə bilər – hamısı avtonom şəkildə. Süni intellekt təkcə məlumat mənbəyinə deyil, tam xidmət agentinə çevrilir.
Hərtərəfli AI Agentləri: Şirkətlər çox güman ki, AI-ni bütün müştəri təmas nöqtələrində – telefon, söhbət, e-poçt, sosial mediada yerləşdirəcəklər. Bir çox müştərilər süni intellektlə və ya insanla danışdıqlarını belə dərk edə bilməzlər, xüsusən də süni intellekt səsləri daha təbii olur və söhbət cavabları kontekstdən daha çox xəbərdar olur. 2035-ci ilə qədər müştəri xidməti ilə əlaqə saxlamaq, çox vaxt keçmiş qarşılıqlı əlaqələrinizi xatırlayan, seçimlərinizi anlayan və tonunuza uyğunlaşan ağıllı süni intellektlə qarşılıqlı əlaqə yaratmaq demək ola bilər – mahiyyətcə hər bir müştəri üçün fərdiləşdirilmiş virtual agent.
Qarşılıqlı Münasibətlərdə Süni İntellekt Qərarlarının Qəbul edilməsi: Suallara cavab verməkdən başqa, AI hazırda idarəçiliyin təsdiqini tələb edən qərarlar qəbul etməyə başlayacaq. Məsələn, bu gün bir insan agenti qəzəbli müştərini sakitləşdirmək üçün pulu geri qaytarmaq və ya xüsusi endirim təklif etmək üçün nəzarətçinin icazəsinə ehtiyac duya bilər. Gələcəkdə, hesablanmış müştəri ömür dəyərinə və əhval-ruhiyyənin təhlilinə əsaslanaraq, müəyyən edilmiş məhdudiyyətlər daxilində bu qərarların qəbulu süni intellektə həvalə edilə bilər. Futurum/IBM tərəfindən aparılan bir araşdırma, 2030-cu ilə qədər real vaxt rejimində müştəri cəlb etmələri zamanı qəbul edilən qərarların təxminən 69%-nin ağıllı maşınlar tərəfindən veriləcəyini proqnozlaşdırdı ( CX-ə keçidi Yenidən təsəvvür etmək üçün, Marketoloqlar bu 2 şeyi etməlidirlər ) – effektiv şəkildə süni intellekt qarşılıqlı əlaqədə ən yaxşı hərəkət kursunu təyin edir.
100% AI cəlb edilməsi: hər bir müştəri qarşılıqlı əlaqəsində rol oynayacaq 2025-ci il üçün 59 AI müştəri xidməti statistikası ), istər əvvəlcədən, istərsə də arxa planda. Bu o demək ola bilər ki, bir insan müştəri ilə əlaqə qursa belə, onlara süni intellekt (təkliflər vermək, məlumat almaq) kömək edəcək. Alternativ olaraq, şərh belədir ki, heç bir müştəri sorğusu istənilən vaxt cavabsız qalmır – insanlar oflayndırsa, AI həmişə oradadır.

2035-ci ilə qədər biz insan müştəri xidməti agentlərinin yalnız ən həssas və ya yüksək toxunuşlu ssenarilər (məsələn, VIP müştərilər və ya insan empatiyasına ehtiyacı olan mürəkkəb şikayətlərin həlli) üçün ixtisaslaşdığını görə bilərik. Daimi sorğulara – bankçılıqdan pərakəndə satışa, texniki dəstəyə qədər – hər qarşılıqlı əlaqədən davamlı olaraq öyrənərək 24/7 işləyən AI agentləri donanması tərəfindən xidmət göstərilə bilər. Bu dəyişiklik müştəri xidmətlərini daha ardıcıl və dərhal edə bilər, çünki süni intellekt insanları gözlətmir və nəzəri olaraq limitsiz müştəriləri eyni vaxtda idarə etmək üçün çoxlu tapşırıqları yerinə yetirə bilər.

Bu görmə üçün aradan qaldırılmalı olan çətinliklər var: AI insan müştərilərinin gözlənilməzliyini idarə etmək üçün çox möhkəm olmalıdır. O, jarqon, qəzəb, çaşqınlıq və insanların ünsiyyət qurma üsullarının sonsuz müxtəlifliyi ilə mübarizə aparmağı bacarmalıdır. O, həmçinin müasir biliyə ehtiyac duyur (süni intellektin məlumatı köhnəlmişsə, mənası yoxdur). Süni intellekt və şirkət verilənlər bazaları arasında inteqrasiyaya sərmayə qoymaqla (sifarişlər, kəsilmələr və s. haqqında real vaxt məlumatı üçün) bu maneələri aradan qaldırmaq olar.

Etik baxımdan şirkətlər “sizin süni intellektlə danışdığınızı” nə vaxt açıqlamağa qərar verməlidirlər və ədaləti təmin etməlidirlər (AI, qərəzli təlimə görə müəyyən müştərilərə mənfi münasibət göstərmir). Bunların idarə olunduğunu fərz etsək, biznes işi güclüdür: AI müştəri xidməti xərcləri və gözləmə vaxtlarını kəskin şəkildə azalda bilər. Təşkilatlar bu imkanlara sərmayə qoyduqca müştəri xidmətində süni intellekt bazarının 2030-cu ilə qədər on milyardlarla dollara qədər artacağı proqnozlaşdırılır ( Müştəri Xidmətləri Bazarı Hesabatında AI 2025-2030: Case ) ( Generativ AI Logistikanı necə artırır | Ryder

Xülasə, avtonom AI müştəri xidmətinin norma olduğu . Yardım almaq çox vaxt probleminizi tez bir zamanda həll edə bilən ağıllı maşınla qarşılıqlı əlaqə yaratmaq deməkdir. İnsanlar hələ də nəzarət və qabaqcıl işlərə baxacaq, lakin daha çox AI işçi qüvvəsinin nəzarətçiləri kimi olacaqlar. Nəticə istehlakçılar üçün daha sürətli, daha fərdiləşdirilmiş xidmət ola bilər – süni intellekt keçmişin “robot qaynar xətt” təcrübələrinin məyusluğunun qarşısını almaq üçün lazımi qaydada öyrədildiyi və monitorinq edildiyi müddətcə.

Səhiyyə və Tibbdə Generativ AI

Səhiyyə yüksək riskli sahədir. Süni intellektin tibbdə insan nəzarəti olmadan işləməsi ideyası həm həyəcanı (səmərəlilik və əlçatanlıq üçün), həm də ehtiyatlılığı (təhlükəsizlik və empatiya səbəbləri üçün) tətikləyir. Generativ süni intellekt tibbi görüntüləmə təhlili, klinik sənədlər və hətta dərmanların kəşfi kimi sahələrdə inkişaf etməyə başladı. Məsuliyyətlə tək başına nə edə bilər?

Mövcud imkanlar (2025): Klinisyenlərə kömək etmək, onları əvəz etmək deyil

Hazırda səhiyyədə generativ süni intellekt muxtar qərar qəbul edən şəxs deyil, ilk növbədə tibb mütəxəssisləri üçün güclü köməkçi Məsələn:

Tibbi Sənədləşdirmə: Səhiyyədə AI-nin ən uğurlu tətbiqlərindən biri həkimlərə sənədləşmə işində kömək etməkdir. Təbii dil modelləri xəstə ziyarətlərini transkripsiya edə və klinik qeydlər və ya boşalma xülasələri yarada bilər. Şirkətlərdə imtahan zamanı (mikrofon vasitəsilə) qulaq asan və həkimin nəzərdən keçirməsi üçün avtomatik olaraq qarşılaşma qeydlərinin layihəsini hazırlayan “AI katibləri” var. Bu, həkimlərin yazmağa vaxtına qənaət edir. Bəzi sistemlər hətta elektron sağlamlıq qeydlərinin hissələrini avtomatik doldurur. Bu, minimal müdaxilə ilə edilə bilər - həkim yalnız qaralamada hər hansı kiçik səhvləri düzəldir, yəni qeydlərin yazılması əsasən müstəqildir.
Radiologiya və görüntüləmə: Generativ modellər də daxil olmaqla, AI anomaliyaları (şişlər və ya sınıqlar kimi) aşkar etmək üçün rentgen şüaları, MRT və CT taramalarını təhlil edə bilər. 2018-ci ildə FDA retinal görüntülərdə diabetik retinopatiyanın (göz vəziyyətinin) avtonom aşkarlanması üçün süni intellekt sistemini təsdiqlədi – xüsusən, həmin xüsusi skrininq kontekstində mütəxəssisin rəyi olmadan zəng etməyə icazə verildi. Bu sistem generativ süni intellekt deyildi, lakin bu, tənzimləyicilərin məhdud hallarda avtonom AI diaqnozuna icazə verdiyini göstərir. Hərtərəfli hesabatların yaradılması üçün generativ modellər işə düşür. Məsələn, süni intellekt döş qəfəsinin rentgenoqrafiyasını yoxlaya bilər və "Kəskin tapıntı yoxdur. Ağciyərlər təmizdir. Ürəyin ölçüsü normaldır" deyən radioloqun hesabatını tərtib edə bilər Sonra radioloq yalnız təsdiqləyir və işarələyir. Bəzi adi hallarda, radioloq süni intellektə etibar edərsə və sadəcə tez yoxlama apararsa, bu hesabatlar redaktə olunmadan çıxa bilər.
Simptom Checkers və Virtual Tibb bacıları: Generativ AI chatbotları cəbhədə simptom yoxlayıcıları kimi istifadə olunur. Xəstələr öz simptomlarını daxil edə və məsləhət ala bilərlər (məsələn, “Bu ümumi soyuqluq ola bilər; istirahət və mayelər, lakin X və ya Y baş verərsə həkimə müraciət edin”). Babylon Health kimi proqramlar tövsiyələr vermək üçün süni intellektdən istifadə edir. Hal-hazırda, bunlar bir qayda olaraq məlumat xarakterli, qəti olmayan tibbi məsləhətlər kimi tərtib edilir və ciddi problemlər üçün insan klinisyeni ilə təqibi təşviq edir.
Dərman kəşfi (General Kimya): Generativ AI modelləri dərmanlar üçün yeni molekulyar strukturlar təklif edə bilər. Bu, xəstə baxımından daha çox tədqiqat sahəsindədir. Bu süni intellektlər insan kimyaçılarının laboratoriyada nəzərdən keçirib sınaqdan keçirdikləri arzu olunan xüsusiyyətlərə malik minlərlə namizəd birləşmələri təklif etmək üçün avtonom şəkildə işləyirlər. Insilico Medicine kimi şirkətlər daha az vaxt ərzində yeni dərman namizədləri yaratmaq üçün süni intellektdən istifadə ediblər. Bu, xəstələrlə birbaşa əlaqə yaratmasa da, bu, süni intellektin insanların tapmaq üçün daha çox vaxt apara biləcəyi həllərin (molekul dizaynlarının) avtonom yaradılmasına bir nümunədir.
Səhiyyə əməliyyatları: AI xəstəxanalarda planlaşdırma, təchizat idarəçiliyi və digər logistikanı optimallaşdırmağa kömək edir. Məsələn, generativ model xəstə axınını simulyasiya edə və gözləmə vaxtlarını azaltmaq üçün planlaşdırma düzəlişlərini təklif edə bilər. Görünən olmasa da, bunlar süni intellektin minimal əl dəyişiklikləri ilə qəbul edə biləcəyi qərarlardır.

Qeyd etmək vacibdir ki , 2025-ci ildən etibarən heç bir xəstəxana süni intellektə müstəqil olaraq mühüm tibbi qərarlar və ya müalicələr qəbul etməsinə icazə vermir. Diaqnoz və müalicənin planlaşdırılması AI-nin daxil olması ilə möhkəm insan əlində qalır. Süni intellektlə xəstəyə tam avtonom şəkildə “Sizdə xərçəng var” deməsi və ya dərman yazması üçün tələb olunan inam hələ yoxdur və bu, geniş yoxlama olmadan da olmamalıdır. Tibb mütəxəssisləri süni intellektdən ikinci bir cüt göz və ya vaxta qənaət vasitəsi kimi istifadə edirlər, lakin onlar kritik nəticələri yoxlayırlar.

2030-2035-ci illər üçün proqnoz: Həkim həmkarı kimi AI (və bəlkə də tibb bacısı və ya əczaçı)

Qarşıdakı onillikdə biz generativ süni intellektin avtonom şəkildə daha çox rutin klinik tapşırıqları yerinə yetirməsini və səhiyyə xidmətlərinin əhatə dairəsini artıracağını gözləyirik:

Avtomatlaşdırılmış İlkin Diaqnozlar: 2030-cu ilə qədər süni intellekt bir çox ümumi vəziyyət üçün ilkin təhlili etibarlı şəkildə idarə edə bilər. Xəstənin simptomlarını, xəstəlik tarixçəsini, hətta onların tonunu və üz işarələrini kamera vasitəsilə oxuyan, diaqnostik təkliflər və tövsiyə olunan testlər təqdim edən klinikada süni intellekt sistemini təsəvvür edin – bütün bunlar insan həkimi xəstəni görməzdən əvvəl. Daha sonra həkim diaqnozu təsdiqləməyə və müzakirə etməyə diqqət edə bilər. Teletibbdə xəstə əvvəlcə problemi daraldan süni intellektlə söhbət edə bilər (məsələn, ehtimal olunan sinus infeksiyası və daha ciddi bir şey) və sonra ehtiyac yaranarsa, onları klinisyenlə əlaqələndirir. Tənzimləyicilər süni intellektə rəsmi diaqnoz qoymağa icazə verə bilər, əgər son dərəcə dəqiqliyi sübut olunarsa – məsələn, otoskop görüntüsündən birbaşa qulaq infeksiyasına diaqnoz qoyan süni intellekt mümkün ola bilər.
Fərdi Sağlamlıq Monitorları: Geyilə bilən cihazların (ağıllı saatlar, sağlamlıq sensorları) çoxalması ilə AI xəstələri davamlı olaraq izləyəcək və problemlər barədə avtonom şəkildə xəbərdarlıq edəcək. Məsələn, 2035-ci ilə qədər taxılan süni intellekt anormal ürək ritmini aşkarlaya bilər və infarkt və ya insult əlamətləri aşkar edərsə, sizi avtonom olaraq təcili virtual məsləhətləşməyə təyin edə bilər və ya hətta təcili yardım çağıra bilər. Bu, bir vəziyyətin fövqəladə hal olduğuna qərar vermək və hərəkət etmək - AI-nin ehtimal olunan və həyati qənaət edən istifadəsi olan muxtar qərar ərazisinə keçir.
Müalicə Tövsiyələri: Tibbi ədəbiyyat və xəstə məlumatları əsasında öyrədilmiş generativ AI fərdiləşdirilmiş müalicə planları təklif edə bilər. 2030-cu ilə qədər xərçəng kimi mürəkkəb xəstəliklər üçün AI şiş lövhələri xəstənin genetik quruluşunu və tibbi tarixini təhlil edə və müstəqil olaraq tövsiyə olunan müalicə rejimini (kimya planı, dərman seçimi) tərtib edə bilər. İnsan həkimləri bunu nəzərdən keçirərdilər, lakin zaman keçdikcə inam artdıqca, süni intellektlə yaradılmış planları xüsusilə adi hallar üçün qəbul etməyə başlaya bilər, yalnız lazım olduqda düzəlişlər edə bilər.
Virtual Tibb Bacıları və Ev Baxımı: Söhbət edə bilən və tibbi təlimat verə bilən AI bir çox təqib və xroniki qayğı monitorinqini idarə edə bilər. Məsələn, evdə xroniki xəstəlikləri olan xəstələr gündəlik göstəriciləri məsləhət verən süni intellekt tibb bacısı köməkçisinə bildirə bilər ("Qan şəkəriniz bir qədər yüksəkdir, axşam qəlyanaltınızı tənzimləyin") və yalnız göstəricilər diapazondan kənarda olduqda və ya problemlər yarandıqda insan tibb bacısında döngələr. Bu süni intellekt həkimin uzaqdan nəzarəti altında əsasən avtonom şəkildə işləyə bilər.
Tibbi Görüntüləmə və Laboratoriya Analizi – Tam Avtomatlaşdırılmış Boru Kəmərləri: 2035-ci ilə qədər bəzi sahələrdə tibbi skanların oxunması əsasən süni intellekt tərəfindən həyata keçirilə bilər. Radioloqlar süni intellekt sistemlərinə nəzarət edəcək və mürəkkəb hallarla məşğul olacaqlar, lakin normal skanların əksəriyyəti (həqiqətən də normaldır) birbaşa süni intellekt tərəfindən “oxula” və imzalana bilər. Eynilə, patoloji slaydların təhlili (məsələn, biopsiyada xərçəng hüceyrələrinin aşkarlanması) ilkin skrininq üçün avtonom şəkildə həyata keçirilə bilər, bu da laboratoriya nəticələrini kəskin surətdə sürətləndirir.
Dərman kəşfi və klinik sınaqlar: Süni intellekt, çox güman ki, yalnız dərman molekullarını dizayn edəcək, həm də sınaqlar üçün sintetik xəstə məlumatlarını yaradacaq və ya optimal sınaq namizədlərini tapacaq. Real sınaqlardan əvvəl variantları daraltmaq üçün avtonom şəkildə virtual sınaqlar keçirə bilər (xəstələrin necə reaksiya verəcəyini imitasiya edir). Bu, daha az insan tərəfindən idarə olunan təcrübələrlə dərmanları daha sürətli bazara çıxara bilər.

AI həkiminin vizyonu hələ də olduqca uzaqdır və mübahisəli olaraq qalır. insan toxunuşu üçün əvəzedici deyil, həkimlərin həmkarı kimi xidmət edəcəyi gözlənilir Mürəkkəb diaqnoz tez-tez xəstə kontekstini başa düşmək üçün intuisiya, etika və söhbətlər tələb edir - insan həkimlərinin üstün olduğu sahələr. Bununla belə, süni intellekt, məsələn, gündəlik iş yükünün 80%-ni öhdəsindən gələ bilər: sənədləşmə işləri, sadə işlər, monitorinq və s., bu da insan klinisyenlərinə çətin 20%-ə və xəstə münasibətlərinə diqqət yetirməyə imkan verir.

Əhəmiyyətli maneələr var: səhiyyədə avtonom AI üçün tənzimləyici təsdiq ciddidir (uyğundur). Süni intellekt sistemləri geniş klinik yoxlamaya ehtiyac duyacaq. Artan qəbulu görə bilərik – məsələn, AI-yə həkimlərin olmadığı yerlərdə, tibbi xidmətə çıxışı genişləndirmək üçün avtonom diaqnostika və ya müalicə etməyə icazə verilir (2030-cu ilə qədər ucqar kənddə şəhərdəki həkimin vaxtaşırı telenəzarəti ilə işləyən “AI klinikasını” təsəvvür edin).

Etik mülahizələr böyük görünür. Hesabatlılıq (əgər avtonom süni intellekt diaqnozda səhv edərsə, kim cavabdehdir?), məlumatlı razılıq (xəstələr süni intellektin onların qayğısına daxil olub-olmadığını bilməlidirlər) və bərabərliyin təmin edilməsi (AI bütün əhali üçün yaxşı işləyir, qərəzdən qaçınmaq) naviqasiya üçün çətinliklərdir. Bunlara toxunulduğunu fərz etsək, 2030-cu illərin ortalarına qədər generativ süni intellekt səhiyyə xidmətinin strukturuna daxil edilə bilər, insan təminatçılarını azad edən və hazırda məhdud çıxışı olan xəstələrə potensial olaraq çatan bir çox işi yerinə yetirir.

Xülasə, 2035-ci ilə qədər səhiyyə, çox güman ki, süni inteqriyanın dərin inteqrasiyasını görəcək, lakin əsasən başlıq altında və ya dəstəkləyici rollarda. tək başına çox şey görəcəyinə inanacağıq – skanları oxumaq, həyati vaciblikləri izləmək, plan layihələri – lakin kritik qərarlar üçün hələ də insan nəzarətinin təhlükəsizlik şəbəkəsi mövcuddur. Nəticə, süni intellektin ağır yükləri qaldırdığı və insanların empatiya və yekun mühakiməni təmin etdiyi daha səmərəli, həssas səhiyyə sistemi ola bilər.

Təhsildə generativ AI

Təhsil, generativ süni intellektin süni intellektlə işləyən repetitorluq botlarından tutmuş avtomatlaşdırılmış qiymətləndirmə və məzmun yaradılmasına qədər dalğalar yaratdığı başqa bir sahədir. Tədris və öyrənmə generativ modellərin güclü tərəfləri olan ünsiyyət və yaradıcılığı əhatə edir. Bəs AI-nin müəllim nəzarəti olmadan təhsil almasına etibar etmək olarmı?

Cari imkanlar (2025): Tərbiyəçilər və Məzmun Generatorları

Hazırda süni intellekt təhsildə müstəqil müəllim kimi deyil, əlavə vasitə Cari istifadə nümunələri:

AI Repetitor Köməkçiləri: Khan Academy-nin “Khanmigo” (GPT-4 tərəfindən dəstəklənir) və ya müxtəlif dil öyrənmə proqramları kimi alətlər təkbətək repetitor və ya danışıq tərəfdaşını simulyasiya etmək üçün AI-dən istifadə edir. Tələbələr təbii dildə suallar verə və cavab və ya izahat ala bilərlər. Süni intellekt ev tapşırığı problemləri üçün göstərişlər verə, anlayışları müxtəlif yollarla izah edə və ya interaktiv tarix dərsi üçün tarixi şəxsiyyət kimi rol oynaya bilər. Bununla belə, bu AI repetitorları adətən nəzarətlə istifadə olunur; müəllimlər və ya proqram təminatçıları tez-tez dialoqları izləyir və ya AI-nin müzakirə edə biləcəyi şeylərə dair sərhədlər təyin edirlər (yanlış məlumatların və ya uyğun olmayan məzmunun qarşısını almaq üçün).
Müəllimlər üçün Məzmun Yaradılması: Generativ AI müəllimlərə viktorina sualları, oxunuşların xülasəsi, dərs planı konturları və s. yaratmaqla kömək edir. Müəllim süni intellektə “Cavablı kvadrat tənliklər üzrə 5 məşq problemi yaradın” deyə sual verə bilər ki, bu da hazırlıq zamanı vaxta qənaət edir. Bu, avtonom məzmun yaratmaqdır, lakin müəllim adətən çıxışı dəqiqlik və kurrikuluma uyğunlaşdırmaq üçün nəzərdən keçirir. Beləliklə, bu, tamamilə müstəqil olmaqdan daha çox əmək qənaət edən bir cihazdır.
Qiymətləndirmə və Əlaqə: Süni intellekt avtomatik olaraq çoxseçimli imtahanları qiymətləndirə bilər (orada yeni heç nə yoxdur) və getdikcə daha çox qısa cavabları və ya esseləri qiymətləndirə bilir. Bəzi məktəb sistemləri yazılı cavabları qiymətləndirmək və tələbələrə rəy bildirmək üçün süni intellektdən istifadə edir (məsələn, qrammatik düzəlişlər, arqumenti genişləndirmək üçün təkliflər). Özlüyündə generativ tapşırıq olmasa da, yeni süni intellektlər təkmilləşdirilməli olan sahələri vurğulayaraq, performanslarına əsasən tələbə üçün fərdiləşdirilmiş rəy hesabatı yarada Müəllimlər tez-tez nüansla bağlı narahatlıqlara görə bu mərhələdə süni intellektlə qiymətləndirilmiş esseləri iki dəfə yoxlayırlar.
Adaptiv Öyrənmə Sistemləri: Bunlar tələbənin performansına əsasən materialın çətinliyini və ya üslubunu tənzimləyən platformalardır. Generativ süni intellekt tələbənin ehtiyaclarına uyğun olaraq yeni problemlər və ya nümunələr yaratmaqla bunu gücləndirir. Məsələn, tələbə bir konsepsiya ilə mübarizə aparırsa, AI bu konsepsiyaya diqqət yetirərək başqa bir analogiya və ya təcrübə sualı yarada bilər. Bu, bir qədər avtonomdur, lakin müəllimlər tərəfindən hazırlanmış bir sistem daxilindədir.
Tələbələrin Öyrənmək üçün İstifadəsi: Tələbələrin özləri öyrənməyə kömək etmək üçün ChatGPT kimi vasitələrdən istifadə edirlər – aydınlaşdırmalar, tərcümələr tələb etmək və ya hətta esse layihəsi ilə bağlı rəy almaq üçün süni intellektdən istifadə etmək (“giriş paraqrafımı təkmilləşdirin”). Bu, özünü idarə edir və müəllimin biliyi olmadan da ola bilər. Bu ssenaridə AI tələb üzrə repetitor və ya korrektor kimi çıxış edir. Çətinlik tələbələrin ondan sadəcə cavab almaq əvəzinə öyrənmək üçün istifadə etmələrini təmin etməkdir (akademik dürüstlük).

Aydındır ki, 2025-ci ildən etibarən, təhsildə AI güclüdür, lakin adətən süni intellektin töhfələrini idarə edən dövrədə insan pedaqoq ilə işləyir. Anlaşıla bilən ehtiyatlılıq var: biz süni intellektə yanlış məlumatları öyrətmək və ya vakuumda həssas tələbə qarşılıqlı əlaqəni idarə etmək üçün etibar etmək istəmirik. Müəllimlər süni intellekt müəllimlərinə tələbələrə daha çox təcrübə və gündəlik suallara dərhal cavab verə bilən köməkçi köməkçilər kimi baxır, müəllimləri daha dərin mentorluğa diqqət yetirməkdən azad edir.

2030-2035-ci illər üçün perspektiv: Fərdiləşdirilmiş süni intellekt müəllimləri və avtomatlaşdırılmış tədris köməkçiləri

Növbəti onillikdə biz generativ süni intellektin daha çox fərdiləşdirilmiş və avtonom öyrənmə təcrübələrini , eyni zamanda müəllimlərin rollarının inkişaf edəcəyini gözləyirik:

Hər Tələbə üçün Şəxsi Süni İntellekt Tərbiyəçiləri: 2030-cu ilə qədər (Xan Akademiyasının Sal Xan kimi ekspertlər tərəfindən paylaşılan) baxış ondan ibarətdir ki, hər bir tələbə bir çox cəhətdən insan müəllimi qədər effektiv süni intellekt müəlliminə çıxış əldə edə bilər ( Bu AI tərbiyəçisi insanları 10 dəfə daha ağıllı edə bilər, onun yaradıcısı deyir ). Bu AI repetitorları 24/7 hazır olacaq, tələbənin öyrənmə tarixini yaxından biləcək və tədris üslublarını buna uyğunlaşdıracaqlar. Məsələn, əgər tələbə cəbr konsepsiyası ilə mübarizə aparan vizual öyrənəndirsə, AI kömək etmək üçün dinamik olaraq vizual izahat və ya interaktiv simulyasiya yarada bilər. Süni intellekt zaman keçdikcə tələbənin irəliləyişini izləyə bildiyindən, o, müstəqil olaraq hansı mövzunun növbəti nəzərdən keçiriləcəyinə və ya yeni bacarıqlara nə vaxt keçəcəyinə qərar verə bilər - mikro mənada həmin tələbə üçün dərs planını effektiv şəkildə idarə edir
Rutin Tapşırıqlar üzrə Müəllimlərin İş Yükünün azaldılması: Qiymətləndirmə, iş vərəqlərinin hazırlanması, dərs materiallarının hazırlanması – bu vəzifələr 2030-cu ilə qədər demək olar ki, tamamilə süni intellektə yüklənə bilər. Süni intellekt bir sinif üçün bir həftəlik fərdiləşdirilmiş ev tapşırığı yarada, rəy bildirməklə keçən həftənin bütün tapşırıqlarını (hətta açıq olanları) qiymətləndirə və hansı tələbələrin hansı mövzularda əlavə köməyə ehtiyacı ola biləcəyini müəllimə vurğulaya bilər. Bu, minimal müəllim girişi ilə baş verə bilər, bəlkə də süni intellektin qiymətlərinin ədalətli görünməsini təmin etmək üçün qısa bir nəzər salmaqla baş verə bilər.
Avtonom Adaptiv Öyrənmə Platformaları: Müəyyən fənlər üçün tam olaraq süni intellektə əsaslanan kurslar görə bilərik. Təsəvvür edin ki, AI agenti material təqdim edir, nümunələr verir, suallara cavab verir və tələbə əsasında tempi tənzimləyir. Tələbənin təcrübəsi onlar üçün unikal ola bilər və real vaxt rejimində yaradıla bilər. Bəzi korporativ təlimlər və böyüklər üçün öyrənmə daha tez bu modelə keçə bilər, burada 2035-ci ilə qədər işçi “Mən qabaqcıl Excel makrolarını öyrənmək istəyirəm” deyə bilər və AI tərbiyəçisi onlara təlimlər yaratmaq və onların həllərini qiymətləndirmək də daxil olmaqla fərdiləşdirilmiş kurikulum vasitəsilə öyrədəcək.
Sinif süni intellekt köməkçiləri: Fiziki və ya virtual siniflərdə süni intellekt sinif müzakirələrini dinləyə və müəllimə tez kömək edə bilər (məsələn, qulaqcıq vasitəsilə təklifləri pıçıldamaq: “Bir neçə şagird bu konsepsiya haqqında çaşqın görünür, bəlkə də başqa bir nümunə göstərin”). O, həmçinin onlayn sinif forumlarını idarə edə, tələbələr tərəfindən verilən sadə suallara cavab verə bilər (“Tapşırıq nə vaxtdır?” və ya hətta mühazirə nöqtəsini aydınlaşdıra bilər) belə ki, müəllim e-poçtlarla bombalanmasın. 2035-ci ilə qədər otaqda süni intellekt üzrə ortaq müəllimin olması, insan müəllimin isə daha yüksək səviyyəli rəhbərlik və motivasiya aspektlərinə diqqət yetirməsi standart ola bilər.
Təhsilə Qlobal Giriş: Avtonom AI müəllimləri müəllim çatışmazlığı olan ərazilərdə tələbələrə təhsil verməyə kömək edə bilər. Süni intellekt üzrə müəllimi olan planşet, əsas savad və riyaziyyatı əhatə edən məhdud məktəbli tələbələr üçün əsas təlimatçı kimi xidmət edə bilər. 2035-ci ilə qədər bu, ən təsirli istifadələrdən biri ola bilər – insan müəllimlərinin mövcud olmadığı yerlərdə süni intellekt boşluqlarını aradan qaldırır. Bununla belə, müxtəlif kontekstlərdə AI təhsilinin keyfiyyətinin və mədəni uyğunluğunun təmin edilməsi həyati əhəmiyyət kəsb edəcək.

Süni intellekt müəllimləri əvəz edəcəkmi? Tam olaraq mümkün deyil. Tədris məzmunu çatdırmaqdan daha çox şeydir - bu, mentorluq, ilham, sosial-emosional dəstəkdir. Bu insan elementlərinin AI üçün təkrarlanması çətindir. sinifdə ikinci müəllim ola bilər

İdarə edilməli olan narahatlıqlar var: AI-nin dəqiq məlumat verməsini təmin etmək (yanlış faktların təhsil halüsinasiyalarının olmaması), təhsil məzmununda qərəzliliyin qarşısını almaq, tələbə məlumatlarının məxfiliyini qorumaq və tələbələri məşğul saxlamaq (AI təkcə düzgün deyil, motivasiya olmalıdır). Çox güman ki, təsdiq edilən dərsliklərə bənzər süni intellekt təhsil sistemlərinin standartlara cavab verməsini təmin etmək üçün onların akkreditasiyasını və ya sertifikatını görəcəyik.

Başqa bir problem həddən artıq etibardır: AI müəllimi çox asanlıqla cavab verirsə, tələbələr əzmkarlıq və ya problem həll etməyi öyrənə bilməzlər. Bunu azaltmaq üçün gələcək süni intellekt müəllimləri bəzən tələbələrin mübarizə aparmasına imkan vermək (insan tərbiyəçi kimi) və ya həll yollarını verməkdənsə, onları ipucularla problemləri həll etməyə təşviq etmək üçün hazırlana bilər.

2035-ci ilə qədər sinif dəyişdirilə bilər: hər bir tələbə süni intellektə qoşulmuş cihazla onlara öz sürəti ilə rəhbərlik edir, müəllim isə qrup fəaliyyətlərini təşkil edir və insan anlayışını təmin edir. Təhsil daha səmərəli və uyğunlaşdırıla bilər. Vəd, hər bir tələbənin ehtiyac duyduqları zaman ehtiyac duyduqları yardımı almasıdır - miqyasda əsl “şəxsi repetitor” təcrübəsi. Risk bəzi insan əlaqəsini itirmək və ya süni intellektdən sui-istifadə etməkdir (məsələn, tələbələrin AI vasitəsilə aldadılması). Lakin bütövlükdə, yaxşı idarə olunarsa, generativ süni intellekt tələbənin təhsil səyahətində daim əlçatan, bilikli bir yoldaş olmaqla öyrənməni demokratikləşdirir və təkmilləşdirir.

Logistika və Təchizat Zəncirində Generativ AI

Logistika – malların daşınması və təchizat zəncirlərinin idarə edilməsi sənəti və elmi – “generativ” süni intellekt üçün ənənəvi sahə kimi görünməyə bilər, lakin yaradıcı problemlərin həlli və planlaşdırma bu sahədə əsasdır. Generativ AI ssenariləri simulyasiya etməklə, planları optimallaşdırmaqla və hətta robot sistemlərə nəzarət etməklə kömək edə bilər. Logistikada məqsəd məlumatların təhlili və həllərin təklif edilməsində AI-nin güclü tərəfləri ilə yaxşı uyğunlaşan səmərəlilik və xərclərə qənaətdir. Beləliklə, AI təchizat zəncirləri və logistika əməliyyatlarını idarə etməkdə nə qədər avtonom ola bilər?

Cari İmkanlar (2025): İnsan Nəzarəti ilə Optimallaşdırma və Təkmilləşdirmə

Bu gün AI (bəzi generativ yanaşmalar daxil olmaqla) logistikada ilk növbədə qərara dəstək vasitəsi :

Marşrutun optimallaşdırılması: UPS və FedEx kimi şirkətlər artıq çatdırılma marşrutlarını optimallaşdırmaq üçün süni intellekt alqoritmlərindən istifadə edir - sürücülərin ən səmərəli yolu tutmasını təmin edir. Ənənəvi olaraq bunlar əməliyyat tədqiqatı alqoritmləri idi, lakin indi generativ yanaşmalar müxtəlif şəraitlərdə (trafik, hava) alternativ marşrutlaşdırma strategiyalarını araşdırmaqda kömək edə bilər. Süni intellekt marşrutları təklif edərkən, insan dispetçerləri və ya menecerləri parametrləri (məsələn, prioritetlər) təyin edir və lazım gələrsə, onu ləğv edə bilər.
Yük və Məkan Planlaması: Yük maşınlarının və ya daşınma konteynerlərinin qablaşdırılması üçün AI optimal yükləmə planları yarada bilər (hansı qutu hara gedir). Generativ süni intellekt kosmosdan istifadəni artırmaq üçün çoxlu qablaşdırma konfiqurasiyaları yarada bilər, mahiyyət etibarilə insanların seçə biləcəyi həllər “yaradır”. Bu, ABŞ-da yük maşınlarının tez-tez 30% boş işlədiyini və süni intellektin köməyi ilə daha yaxşı planlaşdırmanın bu tullantıları azalda biləcəyini qeyd edən bir araşdırma ilə vurğulandı ( Logistikada ən yaxşı generativ süni intellektdən istifadə halları ). Süni intellekt tərəfindən yaradılan bu yükləmə planları yanacaq xərclərini və emissiyaları azaltmağı hədəfləyir və bəzi anbarlarda onlar minimal əl dəyişiklikləri ilə həyata keçirilir.
Tələbin Proqnozlaşdırılması və İnventar İdarəetmə: AI modelləri məhsul tələbini proqnozlaşdıra və ehtiyat planları yarada bilər. Generativ model müxtəlif tələb ssenarilərini təqlid edə bilər (məsələn, süni intellekt qarşıdan gələn bayramla əlaqədar tələb artımını “təsəvvür edir”) və inventarları buna uyğun planlaşdıra bilər. Bu, təchizat zənciri menecerlərinə hazırlaşmağa kömək edir. Hazırda süni intellekt proqnozlar və təkliflər verir, lakin insanlar adətən istehsal səviyyələri və ya sifarişlə bağlı son çağırışı edir.
Riskin Qiymətləndirilməsi: Qlobal təchizat zənciri pozulmalarla (təbii fəlakətlər, liman gecikmələri, siyasi məsələlər) üzləşir. Süni intellekt sistemləri indi üfüqdəki riskləri müəyyən etmək üçün xəbərləri və məlumatları araşdırır. Məsələn, bir logistika firması interneti skan etmək və riskli nəqliyyat dəhlizlərini (məsələn, gələn qasırğa və ya iğtişaşlar səbəbindən problemlə üzləşə biləcək əraziləri) qeyd etmək üçün nəsil AI-dan istifadə edir ( Logistikada ən çox görülən AI-dən istifadə halları ). Bu məlumatla planlaşdırıcılar problemli yerlər ətrafında yüklərin marşrutunu avtonom şəkildə dəyişdirə bilərlər. Bəzi hallarda süni intellekt avtomatik olaraq marşrut dəyişiklikləri və ya nəqliyyat rejiminin dəyişdirilməsini tövsiyə edə bilər, sonra insanlar bunu təsdiqləyir.
Anbarların avtomatlaşdırılması: Bir çox anbarlar toplama və qablaşdırma üçün robotlarla yarı avtomatlaşdırılmışdır. Generativ süni intellekt optimal axın üçün robotlara və insanlara tapşırıqları dinamik şəkildə ayıra bilir. Məsələn, süni intellekt hər səhər sifarişlər əsasında robot seçicilər üçün iş növbəsi yarada bilər. Bu, çox vaxt icrada tam avtonom olur, menecerlər sadəcə KPI-ləri izləyir – sifarişlər gözlənilmədən artarsa, AI əməliyyatları özbaşına tənzimləyir.
Donanmanın İdarə Edilməsi: Süni intellekt nümunələri təhlil edərək və dayanma müddətini minimuma endirən optimal texniki xidmət cədvəlləri yaratmaqla nəqliyyat vasitələri üçün texniki xidmətin planlaşdırılmasına kömək edir. O, həmçinin səfərləri azaltmaq üçün göndərişləri qruplaşdıra bilər. Xidmət tələblərinə cavab verdiyi müddətcə bu qərarlar süni intellekt proqramı tərəfindən avtomatik qəbul edilə bilər.

Ümumilikdə, 2025-ci ildən etibarən insanlar məqsədləri müəyyən edirlər (məsələn, “xərcləri minimuma endir, lakin 2 günlük çatdırılmanı təmin et”) və AI buna nail olmaq üçün həllər və ya cədvəllər hazırlayır. Sistemlər qeyri-adi bir şey baş verənə qədər müdaxilə olmadan gündəlik işləyə bilər. Bir çox logistika təkrarlanan qərarları (bu göndərmə nə vaxt tərk etməlidir? Bu sifarişi hansı anbardan yerinə yetirməli?), hansı AI-nin ardıcıl olaraq qəbul etməyi öyrənə biləcəyini əhatə edir. Şirkətlər bu mikro qərarları qəbul etmək üçün tədricən süni intellektə etibar edirlər və istisnalar baş verdikdə yalnız menecerləri xəbərdar edirlər.

2030-2035-ci illər üçün baxış: Özünü idarə edən Təchizat Zəncirləri

Növbəti onillikdə biz süni intellekt tərəfindən idarə olunan logistikada avtonom koordinasiya

Avtonom nəqliyyat vasitələri və pilotsuz təyyarələr: Özü idarə olunan yük maşınları və çatdırılma dronları, daha geniş süni intellekt/robotika mövzusu isə logistikaya birbaşa təsir göstərir. 2030-cu ilə qədər tənzimləyici və texniki çətinliklər aradan qaldırılarsa, biz müntəzəm olaraq magistral yollarda yük maşınlarını süni intellektlə idarə edə və ya şəhərlərdə son mil çatdırılmasını idarə edən dronlara sahib ola bilərik. Bu süni intellektlər insan sürücüləri olmadan real vaxtda qərarlar qəbul edəcək (marşrut dəyişikliyi, maneələrdən qaçma). Generativ bucaq bu avtomobil süni intellektlərinin saysız-hesabsız ssenarilər üzrə effektiv şəkildə “təlim” edərək geniş məlumat və simulyasiyalardan necə öyrənməsindədir. Tamamilə avtonom bir donanma 24/7 işləyə bilər, insanlar yalnız uzaqdan nəzarət edir. Bu, muxtariyyəti kəskin şəkildə artıraraq, logistika əməliyyatlarından nəhəng insan elementini (sürücüləri) kənarlaşdırır.
Özünü sağaldan Təchizat Zəncirləri: Generativ AI, çox güman ki, tədarük zənciri ssenarilərini daim simulyasiya etmək və fövqəladə hallar planlarını hazırlamaq üçün istifadə olunacaq. 2035-ci ilə qədər süni intellekt tədarükçü fabrikinin nə vaxt bağlandığını (xəbərlər və ya məlumat lentləri vasitəsilə) avtomatik olaraq aşkarlaya bilər və mənbəni simulyasiyada artıq yoxlamış olduğu alternativ təchizatçılara dərhal Bu o deməkdir ki, tədarük zənciri təşəbbüsü ələ alaraq süni intellektlə yaranan pozğunluqlardan özünü “sağlayır”. İnsan menecerləri problemi həll etməyə başlayanlar deyil, AI-nin nə etdiyi barədə məlumatlandırılacaqlar.
End-to-End Inventar Optimization: Süni inventar bütün anbarlar və mağazalar şəbəkəsində inventarları avtonom şəkildə idarə edə bilər. O, ehtiyatı nə vaxt və hara köçürəcəyinə (bəlkə də bunu etmək üçün robotlardan və ya avtomatlaşdırılmış nəqliyyat vasitələrindən istifadə etməklə) qərar verəcək, hər yerdə kifayət qədər inventar saxlayacaq. Süni intellekt əsasən təchizat zəncirinə nəzarət qülləsini idarə edir: bütün axınları görmək və real vaxt rejimində düzəlişlər etmək. 2035-ci ilə qədər “özünü idarə edən” tədarük zənciri ideyası sistemin hər gün ən yaxşı paylama planını müəyyənləşdirməsi, məhsullar sifariş etməsi, fabriklərin işini planlaşdırması və nəqliyyatın hamısını təkbaşına təşkil etməsi demək ola bilər. İnsanlar ümumi strategiyaya nəzarət edəcək və AI-nin mövcud anlayışından kənar istisnaları idarə edəcəklər.
Logistikada Generativ Dizayn: Süni intellektin yeni tədarük zəncirləri şəbəkələrini dizayn etdiyini görə bildik. Tutaq ki, şirkət yeni bir bölgəyə genişlənir; Süni intellekt verilmiş məlumatlarla həmin region üçün optimal anbar yerlərini, nəqliyyat əlaqələrini və inventar siyasətlərini yarada bilər – bu gün məsləhətçilər və analitiklər bunu edirlər. 2030-cu ilə qədər şirkətlər tədarük zəncirinin dizayn seçimləri üçün süni intellekt tövsiyələrinə etibar edə, amilləri daha sürətli ölçmək və bəlkə də insanların əldən verdiyi yaradıcı həllər (məsələn, qeyri-aşkar paylama mərkəzləri) tapmaq üçün ona etibar edə bilər.
İstehsalatla inteqrasiya (Sənaye 4.0): Logistika tək dayanmır; istehsalla əlaqələndirir. Gələcəyin fabriklərində generativ süni intellektlə istehsal planlaması, xammalın vaxtında sifariş edilməsi və sonra logistika şəbəkəsinə məhsulların dərhal göndərilməsi barədə göstəriş verilə bilər. Bu inteqrasiya olunmuş süni intellekt ümumilikdə daha az insan planlaşdırması mənasını verə bilər - istehsaldan çatdırılmaya qədər xərc, sürət və davamlılıq üçün optimallaşdıran alqoritmlər tərəfindən idarə olunan qüsursuz zəncir. Artıq, 2025-ci ilə qədər yüksək performanslı təchizat zəncirləri dataya əsaslanır; 2035-ci ilə qədər onlar əsasən süni intellektlə idarə oluna bilərlər.
Logistikada Dinamik Müştəri Xidmətləri: Müştəri xidməti süni intellektinə əsaslanaraq, təchizat zəncirinin süni intellektləri müştərilər və ya müştərilərlə birbaşa əlaqə qura bilər. Məsələn, böyük bir müştəri toplu sifarişini son dəqiqə dəyişmək istəsə, AI agenti insan menecerini gözləmədən mümkün alternativləri müzakirə edə bilər (“Məhdudluqlara görə yarısını indi, yarısını gələn həftə çatdıra bilərik” kimi). Bu, generativ süni intellektin hər iki tərəfi dərk etməsini (müştəri ehtiyacı və əməliyyat qabiliyyəti) və müştəriləri qane etməklə əməliyyatları hamar saxlayan qərarlar qəbul etməyi əhatə edir.

Gözlənilən fayda daha səmərəli, davamlı və həssas logistika sistemidir. Şirkətlər böyük qənaətlər gözləyirlər – McKinsey hesab edir ki, süni intellektə əsaslanan təchizat zəncirinin optimallaşdırılması xərcləri əhəmiyyətli dərəcədə azalda və xidmət səviyyələrini yaxşılaşdıraraq, sənayelər arasında potensial olaraq trilyonlarla dəyər əlavə edə bilər ( 2023-cü ildə AI vəziyyəti: Generativ AI-nin çıxış ili | McKinsey ).

Bununla belə, süni intellektə daha çox nəzarət etmək həm də süni intellektin məntiqi qüsurlu olarsa, ardıcıl səhvlər kimi risklər də daşıyır (məsələn, bir modelləşdirmə xətası səbəbindən şirkəti ehtiyatsızlıqdan ehtiyatsız buraxan AI təchizat zəncirinin bədnam ssenarisi). “Böyük qərarlar üçün dövriyyədə olan insan” kimi qorunma vasitələri və ya ən azı insanların tez bir zamanda ləğv edilməsinə imkan verən idarə panelləri, çox güman ki, 2035-ci ilə qədər qalacaq. Zaman keçdikcə, süni intellekt qərarları sübut olunduğu kimi, insanlar geri addım atmaqda daha rahat olacaqlar.

Maraqlıdır ki, səmərəliliyi optimallaşdırmaqla, AI bəzən insan üstünlükləri və ya ənənəvi təcrübələrlə ziddiyyət təşkil edən seçimlər edə bilər. Məsələn, sırf optimallaşdırma çox arıq ehtiyatlara gətirib çıxara bilər ki, bu da səmərəlidir, lakin riskli ola bilər. 2030-cu ildə təchizat zənciri mütəxəssisləri öz intuisiyalarını tənzimləməli ola bilər, çünki kütləvi məlumatları sındıran süni intellekt onun qeyri-adi strategiyasının əslində daha yaxşı işlədiyini nümayiş etdirə bilər.

Nəhayət, nəzərə almalıyıq ki, fiziki məhdudiyyətlər (infrastruktur, fiziki proses sürətləri) logistikanın nə qədər sürətli dəyişə biləcəyini məhdudlaşdırır, buna görə də burada inqilab tamamilə yeni fiziki reallıqdan çox, aktivlərin daha ağıllı planlaşdırılması və istifadəsi ilə bağlıdır. Lakin bu hüdudlarda belə, generativ süni intellektin yaradıcı həlləri və amansız optimallaşdırılması malların minimal əl ilə planlaşdırma ilə dünya üzrə hərəkətini kəskin şəkildə yaxşılaşdıra bilər.

Xülasə, 2035-ci ilə qədər logistika yaxşı yağlanmış avtomatlaşdırılmış maşın kimi işləyə bilər: məhsuldar axan məhsullar, real vaxtda nasazlıqlara uyğunlaşan marşrutlar, robotlarla özlərini idarə edən anbarlar və məlumatlardan davamlı olaraq öyrənən və təkmilləşən bütün sistem – bütün bunlar əməliyyatın beyni kimi çıxış edən generativ süni intellekt tərəfindən idarə olunur.

Maliyyə və Biznesdə Generativ AI

Maliyyə sənayesi məlumatlarla - hesabatlar, təhlillər, müştəri kommunikasiyaları ilə çox məşğul olur - onu generativ AI üçün münbit zəmin edir. Bank işindən tutmuş investisiyaların idarə edilməsinə və sığortaya qədər təşkilatlar avtomatlaşdırma və fikir yaratmaq üçün süni intellektləri araşdırırlar. Sual budur ki, bu sahədə dəqiqlik və etibarın vacibliyini nəzərə alaraq, AI insan nəzarəti olmadan hansı maliyyə tapşırıqlarını etibarlı şəkildə həll edə bilər?

Cari İmkanlar (2025): Avtomatlaşdırılmış Hesabatlar və Qərarlara Dəstək

Bu gündən etibarən, generativ süni intellekt bir neçə yolla, çox vaxt insanın nəzarəti altında maliyyəyə töhfə verir:

Hesabatın Yaradılması: Banklar və maliyyə firmaları çoxsaylı hesabatlar hazırlayır – mənfəətin xülasəsi, bazar şərhi, portfel təhlili və s. Bunları hazırlamaq üçün artıq AI istifadə olunur. Məsələn, Bloomberg terminal istifadəçiləri üçün xəbərlərin təsnifatı və sual-cavab kimi tapşırıqları yerinə yetirmək üçün maliyyə məlumatları üzrə təlim keçmiş böyük dil modeli olan BloombergGPT General AI maliyyələşdirməyə gəlir ). Onun əsas istifadəsi insanlara məlumat tapmağa kömək etsə də, AI-nin artan rolunu göstərir. Automated Insights (AP-nin işlədiyi şirkət) həmçinin maliyyə məqalələri yaratdı. Bir çox investisiya bülleteni gündəlik bazar hərəkətlərini və ya iqtisadi göstəriciləri xülasə etmək üçün AI-dən istifadə edir. Tipik olaraq, insanlar müştərilərə göndərməzdən əvvəl bunları nəzərdən keçirirlər, lakin bu, sıfırdan yazmaqdansa, sürətli redaktədir.
Müştəri Əlaqəsi: Pərakəndə bankçılıqda AI chatbotları hesab balansları, əməliyyatlar və ya məhsul məlumatı (müştəri xidməti domeninə qarışma) haqqında müştəri sorğularını idarə edir. Həmçinin, AI fərdiləşdirilmiş maliyyə məsləhət məktubları və ya dürtüklər yarada bilər. Məsələn, süni intellekt müştərinin ödənişlərə qənaət edə biləcəyini müəyyən edə bilər və avtomatik olaraq fərqli hesab növünə keçməsini təklif edən bir mesaj hazırlaya bilər ki, bu da minimal insan müdaxiləsi ilə sönür. Bu cür miqyasda fərdiləşdirilmiş ünsiyyət, AI-nin maliyyədə cari istifadəsidir.
Fırıldaqların Aşkarlanması və Xəbərdarlıqları: Generativ AI fırıldaqçılıq sistemləri tərəfindən aşkar edilən anomaliyalar üçün hekayələr və ya izahatlar yaratmağa kömək edə bilər. Məsələn, şübhəli fəaliyyət işarələnərsə, süni intellekt müştəri üçün izahat mesajı (“Biz yeni cihazdan giriş gördük…”) və ya analitiklər üçün hesabat yarada bilər. Aşkarlama avtomatlaşdırılmışdır (AI/ML anomaliyasının aşkarlanmasından istifadə etməklə) və rabitə getdikcə avtomatlaşdırılır, baxmayaraq ki, son hərəkətlər (hesabın bloklanması) tez-tez bəzi insan yoxlamalarına malikdir.
Maliyyə Məsləhətləri (məhdud): Bəzi robot məsləhətçiləri (avtomatlaşdırılmış investisiya platformaları) heç bir insan məsləhətçisi olmadan portfelləri idarə etmək üçün alqoritmlərdən (mütləq generativ AI deyil) istifadə edirlər. Generativ AI, məsələn, müəyyən ticarətin niyə edildiyinə dair şərhlər və ya müştəriyə uyğunlaşdırılmış portfel performansının xülasəsi yaratmaqla daxil olur. Bununla belə, xalis maliyyə məsləhəti (mürəkkəb maliyyə planlaşdırması kimi) hələ də əsasən insan və ya qaydalara əsaslanan alqoritmikdir; nəzarət olmadan sərbəst formada generativ məsləhət, səhv olarsa, məsuliyyətə görə risklidir.
Riskin Qiymətləndirilməsi və Anderraytinq: Sığorta şirkətləri avtomatik olaraq risklərin qiymətləndirilməsi hesabatlarını və ya hətta siyasət sənədlərinin layihələrini yazmaq üçün AI-ni sınaqdan keçirir. Məsələn, əmlak haqqında məlumat verildikdə, AI risk faktorlarını təsvir edən sığorta siyasətinin layihəsi və ya anderrayter hesabatı yarada bilər. İnsanlar hazırda bu nəticələri nəzərdən keçirirlər, çünki müqavilədəki hər hansı bir səhv baha başa gələ bilər.
Məlumatların Təhlili və İnsights: Süni intellekt maliyyə hesabatları və ya xəbərləri araşdıra və xülasələr yarada bilər. Analitiklər 100 səhifəlik illik hesabatı dərhal əsas məqamlarda ümumiləşdirə və ya qazanc çağırışının transkriptindən əsas götürmələri çıxara bilən vasitələrdən istifadə edirlər. Bu xülasələr vaxta qənaət edir və qərarların qəbulunda birbaşa istifadə oluna və ya ötürülə bilər, lakin ehtiyatlı analitiklər mühüm detalları iki dəfə yoxlayırlar.

Əslində, maliyyə sahəsində mövcud süni intellekt yorulmaz analitik/yazıçı kimi çıxış edir və insanların cilaladığı məzmun yaradır. Tam avtonom istifadə əsasən məlumatlara əsaslanan xəbərlər (subyektiv mühakimə tələb olunmur) və ya müştəri xidməti cavabları kimi dəqiq müəyyən edilmiş sahələrdə olur. Pulla bağlı qərarlarda birbaşa süni intellektə etibar etmək (məsələn, vəsaitlərin köçürülməsi, əvvəlcədən müəyyən edilmiş alqoritmlərdən kənar ticarətlərin aparılması) yüksək paylar və tənzimləyici yoxlamalar səbəbindən nadirdir.

2030-2035-ci illər üçün proqnoz: AI analitikləri və muxtar maliyyə əməliyyatları

Gələcəyə baxsaq, 2035-ci ilə qədər generativ süni intellekt maliyyə əməliyyatlarına dərindən daxil edilə bilər və potensial olaraq bir çox işi avtonom şəkildə həll edə bilər:

AI Maliyyə Analitikləri: Biz şirkətləri və bazarları təhlil edə bilən və insan kapitalı üzrə tədqiqat analitiki səviyyəsində tövsiyələr və ya hesabatlar hazırlaya bilən AI sistemlərini görə bilərik. 2030-cu ilə qədər süni intellekt öz-özünə bir şirkətin bütün maliyyə sənədlərini oxuya, sənaye məlumatları ilə müqayisə edə və investisiya tövsiyəsi hesabatı (“Al/Sat”) hazırlaya bilər. Bəzi hedcinq fondları artıq ticarət siqnalları yaratmaq üçün süni intellektdən istifadə edir; 2030-cu illərə qədər süni intellektlə bağlı araşdırma hesabatları ümumi ola bilər. İnsan portfelinin menecerləri süni intellekt tərəfindən yaradılan təhlilə digərləri arasında bir giriş kimi etibar etməyə başlaya bilər. Hətta AI-nin portfelləri avtonom şəkildə idarə etmək potensialı var: əvvəlcədən müəyyən edilmiş strategiyaya uyğun olaraq investisiyaları davamlı olaraq izləmək və balanslaşdırmaq. Əslində, alqoritmik ticarət artıq çox avtomatlaşdırılmışdır – generativ süni intellekt yeni ticarət modellərinin özü yaradaraq və sınaqdan keçirməklə strategiyaları daha uyğunlaşdıra bilər.
Avtomatlaşdırılmış Maliyyə Planlaması: İstehlakçı ilə üzləşən AI məsləhətçiləri fərdlər üçün gündəlik maliyyə planlaşdırmasını idarə edə bilər. 2030-cu ilə qədər siz süni intellektə məqsədlərinizi (ev almaq, kollec üçün qənaət etmək) deyə bilərsiniz və o, sizə uyğunlaşdırılmış tam maliyyə planı (büdcə, investisiya ayırmaları, sığorta təklifləri) yarada bilər. Əvvəlcə insan maliyyə planlayıcısı onu nəzərdən keçirə bilər, lakin inam artdıqca bu cür məsləhətlər birbaşa istehlakçılara müvafiq imtinalarla verilə bilər. Əsas odur ki, AI-nin məsləhətləri qaydalara uyğun olsun və müştərinin maraqlarına uyğun olsun. Əgər həll olunarsa, AI aşağı qiymətə əsas maliyyə məsləhətlərini daha əlçatan edə bilər.
Back-Ofisin avtomatlaşdırılması: Generativ süni intellekt bir çox back-ofis sənədlərini avtonom şəkildə idarə edə bilər - kredit müraciətləri, uyğunluq hesabatları, audit xülasələri. Məsələn, süni intellekt bütün əməliyyat məlumatlarını qəbul edə və audit hesabatı yarada . 2035-ci ildə auditorlar hər şeyi özləri araşdırmaqdansa, süni intellektlə işarələnmiş istisnaları nəzərdən keçirməyə daha çox vaxt sərf edə bilərlər. Eynilə, uyğunluq üçün süni intellekt tənzimləyicilər üçün şübhəli fəaliyyət hesabatları (SAR) yarada bilər ki, onları sıfırdan analitik yazmasın. İnsan nəzarəti istisna əsaslara keçməklə bu rutin sənədlərin avtonom yaradılması standart ola bilər.
Sığorta İddiaları və Anderraytinq: Süni intellekt sığorta iddiasını (fotoşəkilli sübut və s. ilə) emal edə bilər, əhatə dairəsini müəyyən edə və ödəniş qərarı məktubunu avtomatik yarada bilər. Təqdim edildikdən sonra bir neçə dəqiqə ərzində sadə iddiaların (aydın məlumatlı avtomobil qəzaları kimi) tamamilə süni intellekt tərəfindən həll olunduğu bir nöqtəyə gələ bilərik. Yeni siyasətlərin yazılması oxşar ola bilər: AI riski qiymətləndirir və siyasət şərtlərini yaradır. 2035-ci ilə qədər, bəlkə də, yalnız mürəkkəb və ya sərhəd halları insan anderrayterlərinə çatdırılacaq.
Fırıldaqçılıq və Təhlükəsizlik: Süni intellekt, çox güman ki, maliyyə sahəsində fırıldaqçılıq və ya kiber təhdidləri aşkar etmək və onlara cavab verməkdə daha da kritik olacaq. Avtonom süni intellekt agentləri real vaxt rejimində əməliyyatları izləyə və müəyyən kriteriyalara çatdıqda dərhal tədbirlər görə bilər (hesabları bloklayır, əməliyyatları dondurur), sonra əsaslandırma yarada bilər. Sürət burada çox vacibdir, ona görə də minimum insan iştirakı arzu edilir. Yaradıcı hissə bu hərəkətləri müştərilərə və ya tənzimləyicilərə aydın şəkildə çatdırmaqdan ibarət ola bilər.
İcraçı Dəstək: Tezliklə rəhbərlər üçün biznes hesabatları yarada bilən süni intellekt “kadr rəhbərini” təsəvvür edin. Soruşun: “Avropa bölməmiz bu rübdə necə çıxış etdi və keçən illə müqayisədə əsas sürücülər nələr idi?” və süni intellekt verilənlərdən götürərək, hamısı dəqiq olan qrafiklərlə qısa hesabat hazırlayacaq. Bu tip dinamik, avtonom hesabat və təhlil bir söhbət qədər asan ola bilər. 2030-cu ilə qədər, biznes kəşfiyyatı üçün süni intellekt sorğusu və düzgün cavablar verəcəyinə inanmaq statik hesabatları və bəlkə də bəzi analitik rollarını əvəz edə bilər.

Maraqlı bir proqnoz: 2030-cu illərə qədər maliyyə məzmununun əksəriyyəti (xəbərlər, hesabatlar və s.) süni intellekt tərəfindən yaradıla bilər . Artıq Dow Jones və Reuters kimi satış məntəqələri müəyyən xəbərlər üçün avtomatlaşdırmadan istifadə edir. Bu tendensiya davam edərsə və maliyyə məlumatlarının partlaması nəzərə alınarsa, süni intellekt onun böyük hissəsinin filtrlənməsi və ötürülməsinə cavabdeh ola bilər.

Bununla belə, etibar və doğrulama mərkəzi olacaq. Maliyyə sənayesi ciddi şəkildə tənzimlənir və avtonom şəkildə fəaliyyət göstərən istənilən süni intellekt ciddi standartlara cavab verməlidir:

Halüsinasiyaların olmamasının təmin edilməsi (sizin süni intellekt analitikinə real olmayan maliyyə metrikası icad edə bilməzsiniz – bu, bazarları çaşdıra bilər).
Qərəzdən və ya qeyri-qanuni təcrübələrdən qaçınmaq (məsələn, qərəzli təlim məlumatlarına görə kredit vermə qərarlarında səhvən təkrar xətt çəkmək).
Yoxlanılabilirlik: tənzimləyicilər, ehtimal ki, AI qərarlarının izahlı olmasını tələb edəcəklər. Süni intellekt kreditdən imtina edərsə və ya ticarət qərarı verərsə, araşdırıla bilən əsaslandırma olmalıdır. Generativ modellər bir az qara qutu ola bilər, ona görə də qərarlarını şəffaf etmək üçün izah edilə bilən AI

Növbəti 10 il, ehtimal ki, süni intellekt və maliyyə mütəxəssisləri arasında sıx əməkdaşlığı əhatə edəcək və inam artdıqca muxtariyyət xəttini tədricən dəyişdirəcək. Erkən qalibiyyətlər aşağı riskli avtomatlaşdırmada (hesabatın yaradılması kimi) əldə ediləcək. Kredit qərarları və ya investisiya seçimləri kimi əsas mülahizələr daha çətin olacaq, lakin hətta orada da, süni intellekt təcrübəsi artdıqca, firmalar ona daha çox muxtariyyət verə bilər. Məsələn, ola bilər ki, süni intellekt fondu yalnız performansdan sapdıqda və ya süni intellekt qeyri-müəyyənliyi qeyd etdikdə müdaxilə edən insan nəzarətçisi ilə işləyəcək.

İqtisadi baxımdan, McKinsey təxmin etdi ki, süni intellekt (xüsusilə də nəsil AI) bank işinə illik 200-340 milyard dollar dəyərində əlavə edə bilər və sığorta və kapital bazarlarında oxşar böyük təsirlər ( 2023-cü ildə AI vəziyyəti: Generativ AI-nin çıxış ili | McKinsey ) ( Gener AI-nin gələcəyi nədir? ). Bu, səmərəlilik və daha yaxşı qərar nəticələri ilə olur. Bu dəyəri əldə etmək üçün bir çox adi maliyyə təhlili və ünsiyyət süni intellekt sistemlərinə təhvil veriləcək.

Xülasə, 2035-ci ilə qədər generativ süni intellekt, maliyyə sektorunda çalışan kiçik analitiklər, məsləhətçilər və katiblər ordusuna bənzəyə bilər, böyük işlərin çoxunu və bəzi mürəkkəb təhlilləri müstəqil şəkildə yerinə yetirir. İnsanlar hələ də hədəflər qoyacaq və yüksək səviyyəli strategiya, müştəri münasibətləri və nəzarəti idarə edəcəklər. Maliyyə dünyası, ehtiyatlı davranaraq, muxtariyyəti tədricən genişləndirəcək - lakin istiqamət aydındır ki, getdikcə daha çox məlumat emalı və hətta qərar tövsiyələri AI-dən gələcək. İdeal olaraq, bu, daha sürətli xidmətə (ani kreditlər, gecə-gündüz məsləhətlər), aşağı xərclərə və potensial olaraq daha çox obyektivliyə (məlumat nümunələrinə əsaslanan qərarlar) gətirib çıxarır. Lakin etimadı qorumaq çox vacib olacaq; maliyyə sahəsində tək yüksək profilli süni intellekt səhvi böyük zərərə səbəb ola bilər (təsəvvür edin ki, süni intellekt tərəfindən törədilən flaş qəza və ya minlərlə insan üçün yanlış olaraq rədd edilmiş fayda). Beləliklə, qoruyucu barmaqlıqlar və insan yoxlamaları, ehtimal ki, arxa ofis prosesləri yüksək dərəcədə muxtarlaşsa belə, xüsusilə istehlakçı ilə əlaqəli fəaliyyətlər üçün davam edir.

Çağırışlar və Etik Mülahizələr

Bütün bu sahələr üzrə generativ süni intellekt öz üzərinə daha çox muxtar vəzifələr götürdükcə bir sıra ümumi problemlər və etik suallar yaranır. Süni intellektin etibarlı və faydalı avtonom agent olmasını təmin etmək təkcə texniki deyil, həm də ictimai məsələdir. Burada əsas narahatlıqları və onların necə həll edildiyini (və ya həll edilməli olduğunu) təsvir edirik:

Etibarlılıq və Dəqiqlik

Halüsinasiya Problemi: Generativ AI modelləri inamlı görünən səhv və ya tamamilə uydurma nəticələr çıxara bilər. Heç bir insan səhvləri tutmaq üçün dövrədə olmadıqda bu xüsusilə təhlükəlidir. Bir chatbot müştəriyə səhv göstərişlər verə bilər və ya süni intellektlə yazılmış hesabatda uydurma statistika ola bilər. 2025-ci ilə kimi qeyri-dəqiqlik təşkilatlar tərəfindən generativ AI-nin ən yüksək riski kimi tanınır ( 2023-cü ildə AI vəziyyəti: Generativ AI-nin çıxış ili | McKinsey ) ( AI vəziyyəti: Qlobal sorğu | McKinsey ). İrəliləyərkən, hallüsinasiyaları minimuma endirmək üçün verilənlər bazası ilə bağlı faktların yoxlanılması, model arxitekturasının təkmilləşdirilməsi və əks əlaqə ilə möhkəmləndirmə öyrənilməsi kimi üsullar tətbiq edilir. Avtonom süni intellekt sistemləri çox güman ki, ciddi sınaqlara və bəlkə də kritik tapşırıqlar üçün rəsmi yoxlamaya ehtiyac duyacaqlar (səhv olduqda səhvlər/təhlükəsizlik qüsurları yarada bilən kod yaratmaq kimi).

Ardıcıllıq: AI sistemləri zamanla və ssenarilər arasında etibarlı şəkildə işləməlidir. Məsələn, AI standart suallarda yaxşı nəticə göstərə bilər, lakin kənar hallarda büdrəyə bilər. Davamlı performansın təmin edilməsi müxtəlif vəziyyətləri əhatə edən geniş təlim məlumatları və davamlı monitorinq tələb edəcəkdir. Bir çox təşkilat hibrid yanaşmalara sahib olmağı planlaşdırır - AI işləyir, lakin təsadüfi nümunələr insanlar tərəfindən yoxlanılır - davam edən dəqiqlik dərəcələrini ölçmək üçün.

Fail-Safes: AI avtonom olduqda, onun öz qeyri-müəyyənliyini tanıması çox vacibdir. Sistem “bilməyəndə bilmək” üçün hazırlanmalıdır. Məsələn, süni intellekt üzrə həkim diaqnozdan əmin deyilsə, o, təsadüfi bir təxmin verməkdənsə, insan araşdırması üçün qeyd etməlidir. Süni intellekt nəticələrinə qeyri-müəyyənliyin qiymətləndirilməsinin qurulması (və insanların avtomatik ötürülməsi üçün hədlərin olması) aktiv inkişaf sahəsidir.

Qərəz və Ədalət

Generativ süni intellekt qərəzləri (irqi, cinsi və s.) ehtiva edə bilən tarixi məlumatlardan öyrənir. Avtonom bir AI bu qərəzləri davam etdirə və ya hətta gücləndirə bilər:

İşə qəbul və ya qəbul zamanı süni intellektlə bağlı qərar qəbul edən şəxs təlim məlumatlarında qərəzlilik varsa, ədalətsiz ayrı-seçkilik edə bilər.
Müştəri xidmətində süni intellekt diqqətlə yoxlanılmadığı təqdirdə ləhcə və ya digər amillər əsasında istifadəçilərə fərqli cavab verə bilər.
Təlim dəsti balanssız olarsa, yaradıcı sahələrdə süni intellekt müəyyən mədəniyyətləri və ya üslubları az təmsil edə bilər.

Bunu həll etmək üçün ədalətliliyi təmin etmək üçün ehtiyatlı məlumat toplusu kurasiyası, qərəzli test və bəlkə də alqoritmik düzəlişlər tələb olunur. Şəffaflıq əsasdır: şirkətlər süni intellektlə bağlı qərar meyarlarını açıqlamalıdır, xüsusən də avtonom süni intellekt kiminsə imkanlarına və ya hüquqlarına təsir edirsə (kredit və ya iş əldə etmək kimi). Tənzimləyicilər artıq diqqət yetirirlər; məsələn, Aİ-nin AI Aktı (2020-ci illərin ortalarından etibarən işlərdə) yüksək riskli AI sistemləri üçün qərəzli qiymətləndirmə tələb edəcək.

Hesabatlılıq və Hüquqi Məsuliyyət

Avtonom şəkildə işləyən süni intellekt sistemi zərər verdikdə və ya səhv etdikdə kim məsuliyyət daşıyır? Qanunvericilik bazası uyğun gəlir:

Süni intellekt tətbiq edən şirkətlər, ehtimal ki, işçinin hərəkətlərinə görə məsuliyyət daşıyacaqlar. Məsələn, AI zərərlə nəticələnən pis maliyyə məsləhətləri verirsə, firma müştəriyə kompensasiya ödəməli ola bilər.
Süni intellektin “şəxsiyyəti” və ya qabaqcıl AI-nın qismən məsuliyyət daşıya biləcəyi ilə bağlı mübahisələr var, lakin bu, indi daha nəzəri məsələdir. Praktik olaraq, günah inkişaf etdiricilərə və ya operatorlara düşəcək.
AI uğursuzluqları üçün yeni sığorta məhsulları ortaya çıxa bilər. Özünü idarə edən yük maşını qəzaya səbəb olarsa, istehsalçının sığortası məhsulun məsuliyyətinə bənzər şəkildə onu əhatə edə bilər.
Süni intellektlə bağlı qərarların sənədləşdirilməsi və qeydiyyatı postmortemlər üçün vacib olacaq. Bir şey səhv olarsa, ondan öyrənmək və məsuliyyət təyin etmək üçün AI-nin qərar yolunu yoxlamaq lazımdır. Tənzimləyicilər məhz bu səbəbdən avtonom süni intellekt tədbirləri üçün girişi tapşıra bilər.

Şəffaflıq və izahlılıq

Avtonom süni intellekt ideal olaraq öz mülahizəsini insan üçün başa düşülən terminlərlə, xüsusən də ardıcıl sahələrdə (maliyyə, səhiyyə, ədliyyə sistemi) izah edə bilməlidir. İzah edilə bilən AI qara qutunu açmağa çalışan bir sahədir:

AI tərəfindən kreditin rədd edilməsi üçün qaydalar (ABŞ, ECOA kimi) ərizəçiyə səbəb göstərməyi tələb edə bilər. Beləliklə, AI izahat kimi amilləri (məsələn, “yüksək borcun gəlirə nisbəti”) çıxarmalıdır.
Süni intellektlə qarşılıqlı əlaqədə olan istifadəçilər (məsələn, AI müəllimi olan tələbələr və ya AI sağlamlıq proqramı olan xəstələr) onun məsləhətə necə çatdığını bilməyə layiqdirlər. Ya modelləri sadələşdirmək, ya da paralel izahlı modellərə sahib olmaq yolu ilə süni intellekt əsaslandırmasını daha izlənilə bilən etmək üçün səylər edilir.
nə vaxt məşğul olduqlarını bilməlidirlər Etik qaydalar (və çox güman ki, bəzi qanunlar) müştəri bir botla danışırsa, açıqlama tələb etməyə meyllidir. Bu, aldatmaların qarşısını alır və istifadəçinin razılığına imkan verir. Bəzi şirkətlər inamı qorumaq üçün indi açıq şəkildə süni intellektlə yazılmış məzmunu (“Bu məqalə AI tərəfindən yaradılıb” kimi) etiketləyir.

Məxfilik və Məlumatların Mühafizəsi

Generativ süni intellekt işləmək və ya öyrənmək üçün tez-tez məlumatlara, o cümlədən potensial həssas şəxsi məlumatlara ehtiyac duyur. Avtonom əməliyyatlar məxfiliyə hörmət etməlidir:

AI müştəri xidməti agenti müştəriyə kömək etmək üçün hesab məlumatlarına daxil olacaq; bu məlumatlar qorunmalı və yalnız tapşırıq üçün istifadə edilməlidir.
Süni intellekt müəllimlərinin tələbə profillərinə çıxışı varsa, təhsil məlumatlarının məxfiliyini təmin etmək üçün FERPA (ABŞ-da) kimi qanunlara əsasən mülahizələr var.
Böyük modellər təsadüfən öz məşq məlumatlarının xüsusiyyətlərini xatırlaya bilər (məsələn, məşq zamanı görünən bir şəxsin ünvanını təkrarlamaq). Təlimdə diferensial məxfilik və məlumatların anonimləşdirilməsi kimi texnikalar yaradılan nəticələrdə şəxsi məlumatların sızmasının qarşısını almaq üçün vacibdir.
GDPR kimi qaydalar fərdlərə onlara təsir edən avtomatlaşdırılmış qərarlar üzərində hüquqlar verir. İnsanlar əhəmiyyətli dərəcədə təsir edərsə, insanlar tərəfindən yoxlanılması və ya qərarların yalnız avtomatlaşdırılmamasını tələb edə bilər. 2030-cu ilə qədər bu qaydalar süni intellekt daha çox yayıldıqca, izahat hüquqlarını təqdim etdikcə və ya süni intellekt emalından imtina etdikcə inkişaf edə bilər.

Təhlükəsizlik və Sui-istifadə

Avtonom süni intellekt sistemləri hakerlik hədəfi ola bilər və ya zərərli işlər görmək üçün istifadə edilə bilər:

Süni intellekt məzmun generatorundan miqyasda dezinformasiya (dərin saxta videolar, saxta xəbər məqalələri) yaratmaq üçün sui-istifadə edilə bilər ki, bu da sosial riskdir. Çox güclü generativ modellərin buraxılması etikası qızğın müzakirə olunur (OpenAI əvvəlcə GPT-4-ün görüntü imkanlarına ehtiyatlı yanaşırdı, məsələn). Həlllərə saxtaları aşkar etməyə kömək etmək üçün süni intellekt tərəfindən yaradılmış məzmuna su nişanı qoyulması və AI ilə mübarizə üçün süni intellektdən istifadə (dərin saxtakarlıqların aşkarlanması alqoritmləri kimi) daxildir.
Əgər süni intellekt fiziki proseslərə (dronlar, avtomobillər, sənaye nəzarəti) nəzarət edirsə, onu kiberhücumlardan qorumaq çox vacibdir. Hack edilmiş avtonom sistem real dünyaya zərər verə bilər. Bu, möhkəm şifrələmə, uğursuzluqdan qorunma və hər hansı bir şeyin təhlükədə olduğu görünürsə, insan tərəfindən ləğv edilmə və ya bağlanma qabiliyyəti deməkdir.
Süni intellektin nəzərdə tutulan hüdudlardan kənara çıxması ilə bağlı narahatlıq da var ("yarmaz AI" ssenarisi). Mövcud süni intellektlərin agentlik və ya niyyəti olmasa da, əgər gələcək avtonom sistemlər daha təsirli olarsa, onların icazəsiz ticarəti həyata keçirməməsi və ya səhv müəyyən edilmiş məqsədə görə qanunları pozmaması üçün ciddi məhdudiyyətlər və monitorinq tələb olunur.

Etik İstifadə və İnsan Təsiri

Nəhayət, daha geniş etik mülahizələr:

İş yerinin dəyişdirilməsi: Süni intellekt insan müdaxiləsi olmadan tapşırıqları yerinə yetirə bilirsə, bu işlərə nə olur? Tarixən texnologiya bəzi işləri avtomatlaşdırsa da, digərlərini yaradır. Keçid bacarıqları avtomatlaşdırılmış vəzifələrdə olan işçilər üçün ağrılı ola bilər. Cəmiyyət bunu yenidən bacarıq, təhsil və bəlkə də iqtisadi dəstəyi yenidən düşünməklə idarə etməli olacaq (bəziləri süni intellektin çox iş avtomatlaşdırılarsa universal əsas gəlir kimi ideyaları tələb edə biləcəyini təklif edir). Artıq, sorğular qarışıq hissləri göstərir - bir araşdırma işçilərin üçdə birinin süni intellektlə iş yerlərini əvəz etməsindən narahat olduğunu, digərləri isə bunu zəhməti aradan qaldırmaq kimi görür.
İnsan Bacarıqlarının Eroziyası: Əgər süni intellekt müəllimləri dərs deyirsə və süni intellekt üzrə avtopilotlar idarə edirsə və AI kod yazırsa, insanlar bu bacarıqları itirəcəkmi? Süni intellektə həddən artıq güvənmək ən pis halda təcrübəni məhv edə bilər; Bu, süni intellekt kömək etsə belə, insanların hələ də əsasları öyrənməsini təmin edərək, təhsil və təlim proqramlarının uyğunlaşmalı olacağı bir şeydir.
Etik Qərar Qəbul: Süni intellektdə insan əxlaqi mühakimə yoxdur. Səhiyyə və ya hüquq sahəsində sırf məlumat əsasında qərarlar fərdi hallarda mərhəmət və ya ədalətlə ziddiyyət təşkil edə bilər. Etik çərçivələri süni intellektə (AI etik tədqiqat sahəsi, məsələn, AI qərarlarının insan dəyərlərinə uyğunlaşdırılması) kodlaşdırmağı tələb oluna bilər. Ən azı, insanları etik cəhətdən ittiham olunan qərarlar üçün dövrədə saxlamaq məsləhətdir.
İnklüzivlik: AI faydalarının geniş şəkildə paylanmasını təmin etmək etik məqsəddir. Yalnız böyük şirkətlər qabaqcıl AI-ni ödəyə bilsələr, daha kiçik müəssisələr və ya daha kasıb bölgələr geridə qala bilər. Açıq mənbə səyləri və sərfəli AI həlləri girişi demokratikləşdirməyə kömək edə bilər. Həmçinin, interfeyslər elə tərtib edilməlidir ki, hər kəs süni intellekt alətlərindən (müxtəlif dillər, əlillər üçün əlçatanlıq və s.) istifadə edə bilsin ki, biz “kimin süni intellekt köməkçisi var, kimin yoxdur” kimi yeni rəqəmsal fərq yaratmayaq.

Cari Riskin Azaldılması: Müsbət tərəfi, şirkətlər nəsil AI-ni yaydıqca, bu məsələlərlə bağlı artan məlumatlılıq və fəaliyyət var. 2023-cü ilin sonuna kimi, süni intellektdən istifadə edən şirkətlərin təxminən yarısı qeyri-dəqiqlik kimi riskləri azaltmaq üçün fəal şəkildə işləyirdi ( 2023-cü ildə AI vəziyyəti: Generativ AI-nin çıxış ili | McKinsey ) ( AI vəziyyəti: Qlobal sorğu | McKinsey ) və bu rəqəm artır. Texniki firmalar süni intellekt üzrə etik şuralar yaradıblar; hökumətlər qaydalar hazırlayır. Əsas odur ki, sonradan reaksiya verməkdənsə, etikanı süni intellekt inkişafının başlanğıcından (“Dizayna görə etika”) hazırlamaqdır.

Çətinliklər haqqında yekunda: AI-yə daha çox muxtariyyət vermək iki tərəfli qılıncdır. Bu, səmərəlilik və yenilik gətirə bilər, lakin yüksək məsuliyyət tələb edir. Önümüzdəki illərdə çox güman ki, texnoloji həllər (AI davranışını yaxşılaşdırmaq üçün), proses həlləri (siyasət və nəzarət çərçivələri) və bəlkə də yeni standartlar və ya sertifikatlar qarışığı görəcək (AI sistemləri indiki mühərriklər və ya elektronika kimi yoxlanıla və sertifikatlaşdırıla bilər). Bu çətinlikləri uğurla həll etmək, insan rifahını və etibarını artıracaq şəkildə avtonom AI-ni cəmiyyətə nə qədər rəvan inteqrasiya edə biləcəyimizi müəyyənləşdirəcək.

Nəticə

Generativ AI sürətlə yeni bir təcrübədən həyatımızın hər küncünə toxunan transformativ ümumi təyinatlı texnologiyaya çevrildi. Bu ağ sənəd 2025-ci ilə qədər süni intellekt sistemlərinin artıq məqalələr yazması, qrafika dizaynı, proqram təminatının kodlaşdırılması, müştərilərlə söhbət etməsi, tibbi qeydlərin ümumiləşdirilməsi, tələbələrə repetitorluq, təchizat zəncirlərinin optimallaşdırılması və maliyyə hesabatlarının tərtib edilməsini araşdırıb. Əhəmiyyətli olan odur ki, bu tapşırıqların bir çoxunda süni intellekt heç bir insan müdaxiləsi olmadan , xüsusən də dəqiq müəyyən edilmiş, təkrarlana bilən işlərdə işləyə bilər. Şirkətlər və fərdlər bu vəzifələri avtonom şəkildə yerinə yetirmək üçün süni intellektə etibar etməyə başlayır, sürət və miqyasda fayda əldə edirlər.

2035-ci ilə nəzər salsaq, biz süni intellektin daha da geniş yayılmış əməkdaş olacağı bir dövrün astanasındayıq – insanların qeyri-adi olana diqqət yetirə bilməsi üçün gündəlik işləri idarə edən görünməyən rəqəmsal işçi qüvvəsi Biz generativ süni intellekt vasitəsilə avtomobilləri və yük maşınlarını yollarımızda etibarlı şəkildə idarə etmək, bir gecədə anbarlardakı inventarları idarə etmək, bilikli şəxsi köməkçilər kimi suallarımıza cavab vermək, bütün dünyada tələbələrə təkbətək təlimat vermək və hətta tibbdə yeni müalicə üsullarını tapmaqda kömək etmək üçün gözləyirik – bunların hamısı getdikcə minimal birbaşa nəzarətlə. Süni intellekt təlimatları passiv şəkildə yerinə yetirməkdən proaktiv həllər yaratmağa doğru hərəkət etdikcə alət və agent arasındakı xətt bulanacaq.

Bununla belə, bu avtonom AI gələcəyinə səyahət ehtiyatla aparılmalıdır. Qeyd etdiyimiz kimi, hər bir domen öz məhdudiyyətlərini və məsuliyyətlərini gətirir:

Bugünkü Reallıq Yoxlanışı: Süni intellekt qüsursuz deyil. O, nümunənin tanınması və məzmunun yaradılmasında üstündür, lakin insan mənasında həqiqi anlayış və sağlam düşüncədən məhrumdur. Beləliklə, hələlik insan nəzarəti təhlükəsizlik şəbəkəsi olaraq qalır. Süni intellektin harada təkbaşına uçmağa hazır olduğunu (və olmadığı yerdə) tanımaq çox vacibdir. insan-AI komandası gəlir və bu hibrid yanaşma tam muxtariyyətin hələ ehtiyatlı olmadığı yerlərdə dəyərli olmağa davam edəcək.
Sabahın vədi: Model arxitekturalarında, təlim texnikalarında və nəzarət mexanizmlərində irəliləyişlərlə AI-nin imkanları genişlənməyə davam edəcək. Növbəti Ar-Ge onilliyi bir çox mövcud ağrı nöqtələrini həll edə bilər (halüsinasiyaların azaldılması, şərh qabiliyyətinin yaxşılaşdırılması, AI-nin insan dəyərlərinə uyğunlaşdırılması). Əgər belədirsə, 2035-ci ilə qədər süni intellekt sistemləri daha çox muxtariyyətə həvalə olunacaq qədər güclü ola bilər. Bu məqalədəki proqnozlar - AI müəllimlərindən tutmuş, əsasən öz idarəçiliyinə qədər - bizim reallığımız ola bilər və ya bu gün təsəvvür etmək çətin olan yenilikləri üstələyə bilər.
İnsan Rolu və Uyğunlaşma: Süni intellektin insanları birmənalı şəkildə əvəz etməsi əvəzinə, biz rolların inkişaf edəcəyini proqnozlaşdırırıq. intellektlə işləməkdə bacarıqlı olmalıdırlar – onu istiqamətləndirmək, onu yoxlamaq və işin empatiya, strateji düşüncə və mürəkkəb problemlərin həlli kimi insani güclü cəhətlərini tələb edən aspektlərinə diqqət yetirmək. Təhsil və işçi qüvvəsinin hazırlığı bu unikal insan bacarıqlarını, eləcə də hər kəs üçün süni intellekt savadını vurğulamaq üçün istiqamətləndirilməlidir. Siyasətçilər və biznes liderləri əmək bazarında keçidləri planlaşdırmalı və avtomatlaşdırmadan təsirlənənlər üçün dəstək sistemlərini təmin etməlidirlər.
Etika və İdarəetmə: Bəlkə də ən kritik olanı, etik süni intellektdən istifadə və idarəetmə çərçivəsi bu texnoloji artımı dəstəkləməlidir. Güvən övladlığa götürmə valyutasıdır – insanlar yalnız süni intellektə avtomobil sürməyə və ya onun təhlükəsiz olduğuna inandıqları halda cərrahiyyə əməliyyatına kömək etməyə icazə verəcəklər. Bu etimadın yaradılması ciddi sınaq, şəffaflıq, maraqlı tərəflərin cəlb edilməsini (məsələn, tibbi AI-lərin dizaynına həkimlərin, müəllimlərin AI təhsil alətlərinə cəlb edilməsi) və müvafiq tənzimləməni əhatə edir. Məsuliyyətli istifadə üçün qlobal normaları təmin edərək, müharibədə deepfakes və ya AI kimi problemləri həll etmək üçün beynəlxalq əməkdaşlıq lazım ola bilər.

Nəticə olaraq, generativ süni intellekt güclü tərəqqinin mühərriki kimi dayanır. Ağıllı şəkildə istifadə olunarsa, o, insanları zəhmətdən azad edə, yaradıcılıq qabiliyyətini aça, xidmətləri fərdiləşdirə və boşluqları aradan qaldıra bilər (mütəxəssislərin az olduğu yerlərdə təcrübə gətirir). insan potensialını marginallaşdırmaqdansa, gücləndirən şəkildə tətbiq etməkdir . Yaxın perspektivdə bu, insanları süni intellektə rəhbərlik etmək üçün dövrədə saxlamaq deməkdir. Uzunmüddətli perspektivdə bu, humanist dəyərlərin süni intellekt sistemlərinin özəyinə kodlaşdırılması deməkdir ki, onlar müstəqil fəaliyyət göstərsələr belə, kollektiv maraqlarımıza uyğun hərəkət etsinlər.

Domen	Bu gün etibarlı muxtariyyət (2025)	2035-ci ilə qədər gözlənilən Etibarlı Muxtariyyət
Yazı və Məzmun	- Rutin xəbərlər (idman, qazanc) avtomatik yaradılır.- AI tərəfindən ümumiləşdirilmiş məhsul rəyləri.- İnsanların redaktəsi üçün məqalə və ya e-poçt layihələri. ( Philana Patterson – ONA İcma Profili ) ( Amazon süni intellekt ilə müştəri rəyləri təcrübəsini təkmilləşdirir )	- Əksər xəbərlər və marketinq məzmunu faktiki dəqiqliklə avtomatik yazılmışdır.- Süni intellekt minimal nəzarətlə tam məqalələr və press-relizlər hazırlayır.- Tələb əsasında yaradılan yüksək fərdiləşdirilmiş məzmun.
Vizual İncəsənət və Dizayn	- Süni intellekt göstərişlərdən şəkillər yaradır (insan ən yaxşısını seçir).- Konsept sənəti və dizayn dəyişiklikləri avtonom şəkildə yaradılmışdır.	- Süni intellekt tam video/film səhnələri və mürəkkəb qrafiklər istehsal edir.- Xüsusiyyətlərə cavab verən məhsulların/arxitekturanın generativ dizaynı.- Tələb əsasında yaradılmış fərdi media (şəkillər, videolar).
Proqram təminatının kodlaşdırılması	- Süni intellekt kodu avtomatik tamamlayır və sadə funksiyaları yazır (developer tərəfindən nəzərdən keçirilir).- Avtomatlaşdırılmış test yaradılması və səhv təklifləri. ( Kopilotda Kodlaşdırma: 2023 Məlumatı Kod Keyfiyyətinə Aşağı Təzyiq təklif edir (2024 proqnozları daxil olmaqla) - GitClear ) ( GitHub Copilot AI Code Assistants üzrə Tədqiqat Hesabatını üstələyir -- Visual Studio Magazine )	- Süni intellekt spesifikasiyalardan bütün xüsusiyyətləri etibarlı şəkildə həyata keçirir.- Avtonom sazlama və məlum nümunələr üçün kod baxımı.- Az insan girişi ilə aşağı kodlu proqramların yaradılması.
Müştəri xidməti	- Çatbotlar tez-tez verilən suallara cavab verir, sadə məsələləri həll edir (mürəkkəb işlərin ötürülməsi).- Süni intellekt bəzi kanallarda gündəlik sorğuların ~70%-ni idarə edir. ( 2025-ci il üçün 59 AI müştəri xidməti statistikası ) ( 2030-cu ilə qədər müştərilərlə qarşılıqlı əlaqə zamanı verilən qərarların 69%-i ... )	- Süni intellekt mürəkkəb sorğular da daxil olmaqla, əksər müştərilərlə qarşılıqlı əlaqəni başdan-ayağa idarə edir.- Xidmət güzəştləri üçün real vaxtda AI qərarlarının qəbulu (ödənişlərin qaytarılması, təkmilləşdirmələr).- Yalnız eskalasiyalar və ya xüsusi hallar üçün insan agentləri.
Səhiyyə	- AI tibbi qeydləri tərtib edir; həkimlərin təsdiqlədiyi diaqnozları təklif edir.- Süni intellekt nəzarətlə bəzi skanları (radiologiya) oxuyur; sadə halları sıralayır. ( Süni intellektlə tibbi görüntüləmə məhsulları 2035-ci ilə qədər beş dəfə arta bilər )	- Süni intellekt ümumi xəstəliklərin diaqnozunu etibarlı şəkildə qoyur və əksər tibbi təsvirləri şərh edir.- Süni intellekt xəstələrə nəzarət edir və qayğıya başlayır (məsələn, dərmanlar haqqında xatırlatmalar, təcili xəbərdarlıqlar). həkimlər kompleks qayğıya diqqət yetirirlər.
Təhsil	- AI repetitorları tələbə suallarına cavab verir, təcrübə problemləri yaradır (müəllim monitorları).- AI qiymətləndirməyə kömək edir (müəllim baxışı ilə). ([K-12 təhsili üçün generativ AI	Applify tərəfindən Araşdırma Hesabatı]( https://www.applify.co/research-report/gen-ai-for-k12#:~:text=AI%20tutors%3A%20Virtual%20AI,individual%20learning%20styles%20and%20paces ))
Logistika	- Süni intellekt çatdırılma marşrutlarını və qablaşdırmanı optimallaşdırır (insanlar məqsəd qoyur). ( Logistikada ən yaxşı AI istifadə halları )	- Süni intellekt nəzarətçiləri tərəfindən idarə olunan böyük ölçüdə özünü idarə edən tədarüklər (yük maşınları, dronlar).- Süni intellekt avtonom şəkildə daşımaların marşrutunu pozulmalar ətrafında dəyişdirir və inventarları tənzimləyir.
Maliyyə	- AI maliyyə hesabatlarını/xəbərlərin xülasəsini yaradır (insan tərəfindən nəzərdən keçirilir).- Robo-məsləhətçilər sadə portfelləri idarə edir; AI söhbəti müştəri sorğularını idarə edir. ( General AI maliyyələşdirməyə gəlir )	- Süni intellekt analitikləri yüksək dəqiqliklə investisiya tövsiyələri və risk hesabatları hazırlayırlar.- Müəyyən edilmiş limitlər daxilində avtonom ticarət və portfelin yenidən balanslaşdırılması.- AI standart kreditləri/iddiaları avtomatik təsdiq edir; insanlar istisnaları idarə edir.

İstinadlar:

Patterson, Philana. Avtomatlaşdırılmış qazanc hekayələri çoxalır . Associated Press (2015) – AP-nin heç bir yazıçı olmadan minlərlə qazanc hesabatlarının avtomatlaşdırılmış nəslini təsvir edir ( Avtomatlaşdırılmış qazanc hekayələri çoxalır | Associated Press ).
McKinsey & Company. 2024-cü ilin əvvəlində süni intellektin vəziyyəti: Nəsil AI-nin qəbulu sürətlənir və dəyər yaratmağa başlayır . (2024) – Müntəzəm olaraq generativ süni intellektdən istifadə edən təşkilatların 65%-i hesabat verir, 2023-cü ildən təxminən iki dəfə ( 2024-cü ilin əvvəlində AI vəziyyəti | McKinsey ) və risklərin azaldılması səylərini müzakirə edir ( AI vəziyyəti: Qlobal sorğu | McKinsey ).
Gartner. ChatGPT-dən kənar: Müəssisələr üçün Generativ AI-nin Gələcəyi . (2023) – 2030-cu ilə qədər blokbaster filmin 90%-nin süni intellekt tərəfindən yaradıla biləcəyini proqnozlaşdırır ( Sənaye və Müəssisələr üçün Generativ AI istifadə halları ) və dərman dizaynı kimi generativ süni intellekt istifadə hallarını vurğulayır ( Sənaye və Müəssisələr üçün Generativ AI İstifadəsi halları ).
Twipe. Jurnalistlərin Xəbərlər otağında süni intellekt alətlərindən istifadəsinin 12 yolu . (2024) – İnsan redaktorları bütün AI məzmununu nəzərdən keçirərək məqalələrin 11%-ni yazan xəbər orqanında “Klara” AI nümunəsi ( Jurnalistlərin Xəbərlər otağında AI alətlərindən istifadəsinin 12 yolu - Twipe ).
Amazon.com Xəbərləri. Amazon süni intellekt ilə müştəri rəyləri təcrübəsini təkmilləşdirir . (2023) – Alıcılara kömək etmək üçün məhsul səhifələrində süni intellekt tərəfindən yaradılmış icmal xülasələrini elan edir ( Amazon AI ilə müştəri rəyləri təcrübəsini təkmilləşdirir ).
Zendesk. 59 2025-ci il üçün AI müştəri xidməti statistikası . (2023) – CX təşkilatlarının üçdə ikisindən çoxunun generativ süni intellektin xidmətə “istilik” əlavə edəcəyini düşündüyünü göstərir ( 2025-ci il üçün 59 AI müştəri xidməti statistikası ) və nəticədə müştərilərlə qarşılıqlı əlaqənin 100%-də AI proqnozlaşdırır ( 2025-ci il üçün 59 AI müştəri xidməti statistikası ).
Futurum Araşdırma və SAS. Təcrübə 2030: Müştəri Təcrübəsinin Gələcəyi . (2019) – Sorğuda markaların müştəri cəlb etmələri zamanı qərarların ~69%-nin 2030-cu ilə qədər ağıllı maşınlar tərəfindən qəbul ediləcəyini gözlədiyi qənaətinə gəlindi ( CX-ə keçidi yenidən təsəvvür etmək üçün marketoloqlar bu 2 şeyi etməlidirlər ).
Dataiku. Logistikada ən yaxşı generativ süni intellektdən istifadə halları . (2023) – GenAI-nin yüklənməni necə optimallaşdırdığını (yük maşınının boş yerini ~30% azaldaraq) təsvir edir ( Logistikada Ən Yaxşı Generativ AI İstifadəsi halları ) və xəbərləri skan etməklə təchizat zənciri risklərini qeyd edir.
Visual Studio jurnalı. GitHub Copilot süni intellekt kodu köməkçiləri üzrə tədqiqat hesabatını üstələdi . (2024) – Gartner-in strateji planlaşdırma fərziyyələri: 2028-ci ilə qədər müəssisə tərtibatçılarının 90%-i süni intellekt kodu köməkçilərindən istifadə edəcək (2024-cü ildə bu rəqəm 14%-dən çox idi) ( GitHub Copilot AI Code Assistants -- Visual Studio Magazine üzrə Araşdırma Hesabatını üstələyir ).
Bloomberg xəbərləri. BloombergGPT-ni təqdim edirik . (2023) – Bloomberg-in maliyyə tapşırıqlarına yönəlmiş 50B-parametrli modelinin təfərrüatları, sual-cavab və təhlil dəstəyi üçün Terminalda quraşdırılmışdır ( General AI maliyyələşdirməyə gəlir ).

Bundan sonra oxumaq istədiyiniz məqalələr:

🔗 Süni intellektin əvəz edə bilməyəcəyi işlər – və süni intellekt hansı işləri əvəz edəcək?
Hansı rolların AI-nin pozulmasından təhlükəsiz olduğunu və hansının daha çox risk altında olduğunu araşdıran inkişaf edən iş mənzərəsinə qlobal perspektiv.

🔗 Süni intellekt birjanı proqnozlaşdıra bilərmi?
Fond bazarının proqnozlaşdırılması üçün süni intellektdən istifadənin imkanlarına, məhdudiyyətlərinə və etik mülahizələrinə dərindən nəzər salın.

🔗 Generativ süni intellektdən kibertəhlükəsizlikdə necə istifadə etmək olar?
Anomaliyaların aşkarlanmasından təhlükənin modelləşdirilməsinə qədər kiber təhdidlərdən müdafiə üçün generativ AI-nin necə tətbiq edildiyini öyrənin.

Bloqa qayıt

Ölkə/region