(1/3) Περίληψη Καινοτομιών στην ΤΝ – Hype Cycle της Gartner 

Μια περίληψη των βασικών καινοτομιών στην τεχνητή νοημοσύνη, βασισμένη στον Hype Cycle της Gartner 

Τα τελευταία χρόνια η ΤΝ έχει μπει για τα καλά στη ζωή μας, ορμώμενη κυρίως από την Γενετική ΤΝ (Generative AI), η οποία έγινε ευρέως γνωστή στο πλατύ κοινό το τελευταίο διάστημα, μέσω πρωτοβουλιών, προϊόντων και υπηρεσιών από διάφορους τεχνολογικούς κολοσσούς.  

Όμως η Γενετική  ΤΝ δεν είναι η μόνη έκφρασή της, υπάρχουν πολλές άλλες κατηγορίες οι οποίες υπάρχουν εδώ και αρκετά χρόνια και χρησιμοποιούνται από πολλές επιχειρήσεις και οργανισμούς για να βελτιώσουν τα προϊόντα και τις υπηρεσίες τους και να αποκτήσουν ανταγωνιστικό πλεονέκτημα έναντι των υπολοίπων.  

Πριν προχωρήσουμε στην παρουσίαση και επεξήγηση των καινοτομιών/τάσεων/τεχνολογιών, η ακόλουθη εικόνα εξηγεί πως διαβάζεται ένας hype cycle.

• Εμφάνιση καινοτομίας : Μια πιθανή τεχνολογική ανακάλυψη δίνει το έναυσμα. Οι αρχικές ιστορίες για την απόδειξη της ιδέας και το ενδιαφέρον των μέσων ενημέρωσης προκαλούν σημαντική δημοσιότητα. Ωστόσο, σπάνια υπάρχουν χρήσιμα προϊόντα και η εμπορική βιωσιμότητα δεν έχει αποδειχθεί. 

• Κορύφωση των υπερβολικών προσδοκιών : Η πρώιμη δημοσιότητα παράγει μια σειρά από ιστορίες επιτυχίας και πρώιμα προϊόντα που συχνά συνοδεύονται από πλήθος αποτυχιών. Ορισμένες εταιρείες αναλαμβάνουν δράση- οι περισσότερες όχι. 

• Κοιλάδα απογοήτευσης : Το ενδιαφέρον μειώνεται καθώς τα πειράματα και οι εφαρμογές αποτυγχάνουν να αποδώσουν τα αναμενόμενα, βάση των υψηλών προσδοκιών. Οι παραγωγοί της τεχνολογίας καταρρέουν ή αποτυγχάνουν. Οι επενδύσεις συνεχίζονται μόνο εάν οι εναπομείναντες πάροχοι βελτιώσουν τα προϊόντα τους προς ικανοποίηση των πρώιμων χρηστών. 

• Περίοδος κατανόησης : Περισσότερες περιπτώσεις του τρόπου με τον οποίο η τεχνολογία μπορεί να ωφελήσει τις επιχειρήσεις αρχίζουν να αποκρυσταλλώνονται και να γίνονται ευρύτερα κατανοητές. Εμφανίζονται προϊόντα δεύτερης και τρίτης γενιάς από τους παρόχους τεχνολογίας. Περισσότερες επιχειρήσεις χρηματοδοτούν πιλοτικές εφαρμογές ή και μερικές παραγωγικές περιπτώσεις  – οι συντηρητικές εταιρείες παραμένουν επιφυλακτικές 

• Σταθεροποίηση της παραγωγικότητας : Η υιοθέτηση της τεχνολογίας αρχίζει να παίρνει διαστάσεις. Τα κριτήρια για την αξιολόγηση της βιωσιμότητας των παρόχων και των προϊόντων και υπηρεσιών τους καθορίζονται με μεγαλύτερη σαφήνεια. Η ευρεία εφαρμογή της τεχνολογίας σε μεγάλη κλίμακα στην αγορά και η σημασία της αποδίδουν καρπούς. 

Τελειώνοντας με τη σύντομη επεξήγηση, ας προχωρήσουμε στο προκείμενο. 

Πριν προχωρήσουμε παρακάτω, να παρατηρήσουμε ότι η Γενετική ΤΝ  (Generative AI)  βρίσκεται σχεδόν στην κορυφή του κύκλου των υπερβολικών προσδοκιών, πράγμα που σημαίνει ότι θα προσελκύσει μεγάλη προσοχή και επενδύσεις, αλλά θα αντιμετωπίσει και κάποια απογοήτευση και πισωγυρίσματα. 

Η Γενετική ΤΝ (Generative AI) είναι ένας τύπος τεχνητής νοημοσύνης που μπορεί να δημιουργήσει νέο και ρεαλιστικό περιεχόμενο, όπως κείμενο, εικόνες, ήχο και βίντεο, με βάση υπάρχοντα δεδομένα και μοντέλα. Η Γενετική ΤΝ (Generative AI) έχει αυξήσει την παραγωγικότητα και τη δημιουργικότητα των προγραμματιστών και των εργαζομένων στη γνώση και έχει επιτρέψει νέες εφαρμογές και εμπειρίες για τους πελάτες και τους υπαλλήλους. Ωστόσο, η δημιουργική ΤΝ εγείρει επίσης ηθικά, νομικά και κοινωνικά ζητήματα, όπως η αυθεντικότητα, η ποιότητα και η ρύθμιση του παραγόμενου περιεχομένου. Ήδη κυβερνήσεις και οργανισμοί εργάζονται πάνω σε  ή έχουν παρουσιάσει νομοθετικές πράξεις, όπως το EU AI Act. 

Για λόγους οργάνωσης του περιεχομένου αλλά και καλύτερης κατανόησης, θα χωρίσουμε τις τεχνολογίες/καινοτομίες σε δύο κύριες κατηγορίες :  

• Καινοτομίες που θα τροφοδοτηθούν από το Generative AI. 

• Καινοτομίες που θα τροφοδοτήσουν την πρόοδο του Generative AI. 

Καινοτομίες που θα τροφοδοτηθούν από το Generative AI. 

Το Generative AI έχει αντίκτυπο στις επιχειρήσεις όσον αφορά την ανακάλυψη, τη δημιουργία, την αυθεντικότητα του περιεχομένου και τους σχετικούς κανονισμούς. Έχει επίσης τη δυνατότητα να αυτοματοποιήσει κομμάτια της ανθρώπινης εργασίας, καθώς και τις εμπειρίες των πελατών και των εργαζομένων.  

Οι κρίσιμες τεχνολογίες που εμπίπτουν σε αυτή την κατηγορία περιλαμβάνουν τα εξής  

• Artificial General Ιntelligence (AGI) : Ως τεχνητή γενική νοημοσύνη (AGI) ορίζεται η (υποθετική προς το παρόν) νοημοσύνη μιας μηχανής που μπορεί να επιτελέσει οποιαδήποτε διανοητική εργασία μπορεί να εκτελέσει ένας άνθρωπος. Ο χρονικός ορίζοντας για την επίτευξή της αποτελεί αντικείμενο συζήτησης μεταξύ των εμπειρογνωμόνων, με προβλέψεις που κυμαίνονται από μερικά χρόνια έως αρκετές δεκαετίες στο μέλλον. 

• AI engineering :  Αποτελεί θεμελιώδες συστατικό στοιχείο για την επιχειρησιακή παροχή λύσεων τεχνητής νοημοσύνης σε κλίμακα. Ο κλάδος δημιουργεί ολοκληρωμένα επιχειρησιακά συστήματα για την ανάπτυξη, την παράδοση και τη λειτουργία συστημάτων βασισμένων στην ΤΝ. Συνδυάζει αρχές από τη μηχανική συστημάτων, τη μηχανική λογισμικού, την επιστήμη των υπολογιστών και τον ανθρωποκεντρικό σχεδιασμό για την ανάπτυξη και εφαρμογή συστημάτων ΤΝ. 

• Autonomic systems : Είναι αυτοδιαχειριζόμενα φυσικά συστήματα ή συστήματα λογισμικού που εκτελούν καθήκοντα περιορισμένου γνωστικού πεδίου και παρουσιάζουν τρία θεμελιώδη χαρακτηριστικά: αυτονομία, ικανότητα μάθησης και προσαρμοστικότητα. Θα μπορούσαμε να προσθέσουμε ότι μπορούν να αλληλοεπιδρούν με άλλα συστήματα και (θα) είναι αυτοσυντηρούμενα και αυτοεπιδιορθώμενα. 

• Cloud AI services : Παρέχουν εργαλεία κατασκευής μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης, API για προϋπάρχουσες υπηρεσίες και σχετικό ενδιάμεσο λογισμικό που επιτρέπουν την κατασκευή/εκπαίδευση, ανάπτυξη και κατανάλωση μοντέλων μηχανικής μάθησης (ML) που εκτελούνται σε προϋπάρχουσες υποδομές ως υπηρεσίες νέφους. 

• Composite AI  (ή  multidisciplinary AI) : αναφέρεται στη συνδυασμένη εφαρμογή (ή τη σύνθεση) διαφορετικών τεχνικών ΤΝ για τη βελτίωση της αποτελεσματικότητας της μάθησης ώστε να διευρυνθεί το επίπεδο των αναπαραστάσεων γνώσης. Επιλύει ένα ευρύτερο φάσμα εταιρικών προβλημάτων με αποτελεσματικότερο τρόπο, γιατί είναι σχεδιασμένο να συνδυάζει διαφορετικά μοντέλα ΤΝ σε ένα ενιαίο σύστημα. Σύμφωνα με μελέτες, το 70% των οργανισμών που θα χρησιμοποιούν μόνο μηχανική μάθηση, θα ξοδεύουν περισσότερα στην εκπαίδευση του κάθε μοντέλου σε σχέση με αυτούς που θα υιοθετήσουν τη συγκεκριμένη προσέγγιση. 

• Computer vision : Είναι ένα σύνολο τεχνολογιών που περιλαμβάνει τη καταγραφή, την επεξεργασία και την ανάλυση εικόνων και βίντεο από τον αληθινό κόσμο για την εξαγωγή ουσιαστικών, συναφών πληροφοριών από τον φυσικό κόσμο. Οι εφαρμογές της είναι ευρέως διαδεδομένες και αυξάνονται με ταχείς ρυθμούς, μεταξύ άλλων σε τομείς όπως τα αυτόνομα οχήματα, η ανάλυση ιατρικών εικόνων, η επιτήρηση και πολλά άλλα. Πρόκειται για μια τεχνολογία που μεταμορφώνει τις βιομηχανίες παρέχοντας στις μηχανές την ικανότητα να βλέπουν και να ερμηνεύουν τον κόσμο, οδηγώντας σε πιο έξυπνες και αποδοτικές διαδικασίες. 

• Data–centric AI : Είναι μια προσέγγιση που επικεντρώνεται στην βελτίωση και τον εμπλουτισμό των δεδομένων εκπαίδευσης για την επίτευξη καλύτερων αποτελεσμάτων στην ΤΝ. Επίσης, αντιμετωπίζει την ποιότητα των δεδομένων, την προστασία της ιδιωτικής ζωής και την δυνατότητα κλιμάκωσης. Σε αντίθεση με τις παραδοσιακές προσεγγίσεις που επικεντρώνονται στην τελειοποίηση των αλγορίθμων ή των μοντέλων, εεπικεντρώνεται στη συστηματική συγκέντρωση και βελτιστοποίηση των ίδιων των δεδομένων. 

• Edge AI : Αναφέρεται στη χρήση των μεθόδων ΤΝ που ενσωματώνονται σε προϊόντα που δεν αποτελούν τμήμα της προϊόντων πληροφορικής, αλλά στα τελικά σημεία (IoT), στις πύλες (gateways) και στους διακομιστές αιχμής (edge servers). Περιλαμβάνει περιπτώσεις χρήσης για καταναλωτικές, εμπορικές και βιομηχανικές εφαρμογές, όπως αυτόνομα οχήματα, βελτιωμένες δυνατότητες ιατρικής διάγνωσης και ανάλυση βίντεο ροής σε πραγματικό χρόνο. 

• Intelligent applications : Χρησιμοποιούν τη μαθησιακή τους ικανότητα για να ανταποκρίνονται αυτόνομα στους ανθρώπους και τις μηχανές. Είναι εφαρμογές που περιλαμβάνουν ΤΝ (AI), αλγορίθμους μηχανικής μάθησης και δυνατότητες ανάλυσης δεδομένων και έχουν σχεδιαστεί για να μαθαίνουν από τις αλληλεπιδράσεις των χρηστών και τα δεδομένα που εισάγονται, ώστε να γίνονται πιο αποτελεσματικές και εξατομικευμένες με την πάροδο του χρόνου. 

• Model operationalization (ModelOps) :  Η επιχειρησιακή αξιοποίηση μοντέλων, γνωστή ως ModelOps, είναι μια πρακτική που επικεντρώνεται στη διακυβέρνηση και τη διαχείριση του κύκλου ζωής ενός ευρέος φάσματος μοντέλων ΤΝ  (AI), μοντέλων προηγμένης ανάλυσης και μοντέλων λήψης αποφάσεων. Αυτό περιλαμβάνει όχι μόνο μοντέλα μηχανικής μάθησης αλλά και γράφους γνώσης, κανόνες, βελτιστοποίηση, επεξεργασία φυσικής γλώσσας και μοντέλα που βασίζονται σε πράκτορες (agents). 

• Operational AI systems (OAISys) : Αναφέρονται σε συστήματα ΤΝ που έχουν σχεδιαστεί για επιχειρησιακή χρήση εντός οργανισμών, επιτρέποντας την ενορχήστρωση, την αυτοματοποίηση και την κλιμάκωση εφαρμογών ΤΝ έτοιμων για παραγωγή στο επιχειρησιακό επίπεδο. Τα συστήματα αυτά περιλαμβάνουν συνήθως τεχνολογίες μηχανικής μάθησης (ML), βαθιά νευρωνικά δίκτυα (DNN) και τεχνολογίες γενετικής ΤΝ. Είναι ζωτικής σημασίας για τις επιχειρήσεις που επιθυμούν να αξιοποιήσουν την τεχνητή νοημοσύνη σε πραγματικές εφαρμογές και διαδικασίες. Είναι κατασκευασμένα ώστε να είναι ανθεκτικά, επεκτάσιμα και να ενσωματώνονται στις βασικές λειτουργίες ενός οργανισμού, επιτρέποντας τη δημιουργία ένα πιο έξυπνου και αυτοματοποιημένου επιχειρησιακόυ περιβάλλοντος. 

• Prompt Engineering : Είναι η ειδικότητα της παροχής δεδομένων εισόδου, με τη μορφή κειμένου ή εικόνων, σε παραγωγικά μοντέλα ΤΝ για τον προσδιορισμό και τον περιορισμό του συνόλου των απαντήσεων που μπορεί να παράγει το μοντέλο και εξασφαλίζουν ότι παράγουν τα βέλτιστα αποτελέσματα με την ελάχιστη ανάγκη για αναπροσαρμογή. 

• Smart Robots : Είναι μηχανές με τεχνητή νοημοσύνη, συχνά αυτοκινούμενες, σχεδιασμένες να εκτελούν αυτόνομα μία ή περισσότερες φυσικές εργασίες. Οι μηχανές αυτές γίνονται όλο και πιο εξελιγμένες, με τη δυνατότητα να μεταμορφώσουν την καθημερινή μας ζωή αναλαμβάνοντας καθήκοντα που κυμαίνονται από καθημερινά έως εξαιρετικά πολύπλοκα. Πρόκειται να αποτελέσουν αναπόσπαστο μέρος του μέλλοντός μας, δουλεύοντας παράλληλα με τους ανθρώπους και μαθαίνοντας συνεχώς από τις εμπειρίες τους. 

• Synthetic Data : Eίναι μια κατηγορία δεδομένων που παράγονται τεχνητά μέσω ΤΝ αντί να λαμβάνονται από άμεσες παρατηρήσεις του πραγματικού κόσμου. Δημιουργούνται για να μιμηθούν τα χαρακτηριστικά των πραγματικών δεδομένων και χρησιμοποιούνται συχνά για την εκπαίδευση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης, προσφέροντας μια εύκολη πηγή πληροφοριών, ενώ διαφυλάσσουν την ιδιωτικότητα. 

Καινοτομίες που θα τροφοδοτήσουν την πρόοδο του Generative AI. 

Η εξερεύνηση της δημιουργικής ΤΝ (Generative AI) επιταχύνεται, και οι επιχειρήσεις στους περισσότερους κλάδους πειραματίζονται επιθετικά με αυτή. Τα παραγωγικά μοντέλα ΤΝ μαθαίνουν τα μοτίβα και τη δομή των δεδομένων εκπαίδευσης που εισάγονται και στη συνέχεια δημιουργούν νέα δεδομένα με παρόμοια χαρακτηριστικά. Αυτά τα μοντέλα βασίζονται σε εξελιγμένα μοντέλα μηχανικής μάθησης (ML) που ονομάζονται μοντέλα βαθιάς μάθησης (Deep learning), τα οποία προσομοιώνουν τις διαδικασίες μάθησης και λήψης αποφάσεων του ανθρώπινου εγκεφάλου.
 

• AI simulation : Eίναι η συνδυασμένη εφαρμογή τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης και προσομοίωσης για την από κοινού ανάπτυξη μηχανισμών τεχνητής νοημοσύνης και εικονικών περιβαλλόντων στα οποία μπορούν να εκπαιδευτούν, να δοκιμαστούν και ενίοτε να περάσουν σε παραγωγή. Αποτελεί ένα ισχυρό εργαλείο που χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη για τη δημιουργία εικονικών μοντέλων συστημάτων ή διαδικασιών του πραγματικού κόσμου. Χρησιμοποιείται σε διάφορους κλάδους για την επίλυση σύνθετων προβλημάτων και τη βελτιστοποίηση διαδικασιών. 

• AI trust, risk and security management (AI TRiSM) : Διασφαλίζει τη ρύθμιση των μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης, την αξιοπιστία, την αξιοπιστία, την ευρωστία, την αποτελεσματικότητα και την προστασία των ιδιωτικών δεδομένων. Αποτελεί μια ολοκληρωμένη προσέγγιση για τον εντοπισμό και τον μετριασμό των κινδύνων που σχετίζονται με την αξιοπιστία, την ασφάλεια και την εμπιστοσύνη στα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης. 

• Causal AI : Εντοπίζει και αξιοποιεί τις σχέσεις αιτίου-αποτελέσματος για να προχωρήσει πέρα από τα μοντέλα πρόβλεψης που βασίζονται στη συσχέτιση και προς τα συστήματα ΤΝ που μπορούν να προτείνουν ενέργειες πιο αποτελεσματικότερα και να ενεργούν πιο αυτόνομα. Η βασική ιδέα πίσω από το αυτό είναι η εκμάθηση των σχέσεων αιτίου και αποτελέσματος μέσα στα δεδομένα και η χρήση τους για την ενημέρωση των αποτελεσμάτων των μοντέλων ΤΝ. Αυτό είναι πολύ διαφορετικό από την προσέγγιση που ακολουθούν τα σημερινά σύγχρονα μοντέλα μηχανικής μάθησης (ML), όπως τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLM): καταναλώνουν πολλά δεδομένα, μαθαίνουν τα μοτίβα και προβλέπουν το επόμενο. 

• Data labelling and annotation (DL&A) : Είναι μια διαδικασία κατά την οποία τα δεδομένα ταξινομούνται περαιτέρω, κατηγοριοποιούνται, σχολιάζονται και βελτιώνονται με σκοπό τον εμπλουτισμό τους για καλύτερες αναλύσεις και εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης. Η σήμανση και ο σχολιασμός δεδομένων (Data Labeling and Annotation, DL&A) είναι μια βασική διαδικασία στην τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση, η οποία περιλαμβάνει την ανάθεση κατάλληλων ετικετών ή σχολίων στα δεδομένα για να τα βελτιώσει για τη μηχανική μάθηση. 

• First–principles AI (FPAI) , (ή αλλιώς ΤΝ με φυσική πληροφόρηση) :  Ενσωματώνει φυσικές και αναλογικές αρχές, νόμους που διέπουν και γνώση του γνωστικού πεδίου στα μοντέλα ΤΝ. Το FPAI επεκτείνει τη μηχανική ΤΝ στη μηχανική πολύπλοκων συστημάτων και συστημάτων βασισμένων σε μοντέλα. Η προσέγγιση αυτή εξασφαλίζει ότι τα μοντέλα αυτά είναι κατάλληλα για να λειτουργούν αποτελεσματικά καθ’ όλη τη διάρκεια της ζωής τους στα δυναμικά και απρόβλεπτα περιβάλλοντα του πραγματικού κόσμου. 

• Foundation or Large AI models : (Θεμελιώδη Μοντέλα)Είναι μοντέλα που εκπαιδεύονται σε μια ευρεία γκάμα συνόλων δεδομένων με αυτοεποπτευόμενο τρόπο. Τα θεμελιώδη μοντέλα είναι τεχνολογίες γενικής χρήσης που μπορούν να υποστηρίξουν ένα ευρύ φάσμα χρήσεων. Η δημιουργία θεμελιωδών μοντέλων είναι συχνά ιδιαίτερα απαιτητική σε πόρους, με τα πιο ακριβά μοντέλα να κοστίζουν εκατοντάδες εκατομμύρια δολάρια για να χρησιμοποιηθούν τα υποκείμενα δεδομένα και οι υπολογισμοί που απαιτούνται. Αντίθετα, η προσαρμογή ενός υφιστάμενου θεμελιώδους μοντέλου για μια συγκεκριμένη περίπτωση χρήσης ή η απευθείας χρήση του είναι πολύ λιγότερο δαπανηρή. 

• Knowledge graphs : Είναι μηχανικώς αναγνώσιμες αναπαραστάσεις του φυσικού και του ψηφιακού κόσμου. Περιλαμβάνουν οντότητες (άτομα, εταιρείες, ψηφιακά περιουσιακά στοιχεία) και τις σχέσεις τους, οι οποίες ακολουθούν ένα μοντέλο δεδομένων γράφου. Χρησιμοποιούνται σε διάφορους τομείς, συμπεριλαμβανομένης της αναζήτησης στο διαδίκτυο, της επεξεργασίας δεδομένων και της μηχανικής μάθησης. Βοηθούν στην οργάνωση της δομημένης γνώσης, διευκολύνοντας την αποτελεσματική πρόσβαση και επεξεργασία πληροφοριών από ανθρώπους και υπηρεσίες. 

• Multi agent systems (MAS) : Eίναι ένας τύπος συστήματος τεχνητής νοημοσύνης που αποτελείται από πολλαπλά, ανεξάρτητα (αλλά διαδραστικά) συστήματα, καθένα από τα οποία είναι ικανό να αντιλαμβάνεται το περιβάλλον του και να αναλαμβάνει δράσεις. Οι πράκτορες μπορεί να είναι μοντέλα ΤΝ, προγράμματα λογισμικού, ρομπότ και άλλες υπολογιστικές οντότητες. Χαρακτηριστικά πεδία εφαρμογής τους είναι η αυτοματοποιημένη αγοραπωλησία σε χρηματιστήρια, η αντίδραση και ο συντονισμός σε περιπτώσεις καταστροφών και έκτακτης ανάγκης, η παρακολούθηση στόχων (σύνορα, άγρια ζωή), μοντελοποίηση κοινωνικών δομών. 

• Neurosymbolic AI : Είναι μια μορφή σύνθετης τεχνητής νοημοσύνης που συνδυάζει μεθόδους μηχανικής μάθησης και συμβολικά συστήματα (Symbolic systems/reasoning) για τη δημιουργία πιο ισχυρών και αξιόπιστων μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης. Παρέχει μια συλλογιστική υποδομή για την αποτελεσματικότερη επίλυση ενός ευρύτερου φάσματος επιχειρηματικών προβλημάτων. Η συμβολική συλλογιστική, επίσης γνωστή ως συμβολική ΤΝ, είναι ένα υποπεδίο της τεχνητής νοημοσύνης (ΤΝ) που επικεντρώνεται στην επεξεργασία και τον χειρισμό συμβόλων ή εννοιών και όχι αριθμητικών δεδομένων. 

• Responsible AI : Είναι ένας γενικός όρος για τις πτυχές της λήψης κατάλληλων επιχειρηματικών και ηθικών επιλογών κατά την υιοθέτηση της ΤΝ. Περιλαμβάνει οργανωτικές ευθύνες και πρακτικές που εξασφαλίζουν θετική, υπεύθυνη και ηθική ανάπτυξη και λειτουργία της ΤΝ. Οι επιχειρήσεις που υλοποιούν υπεύθυνη ΤΝ, προσπαθούν να ελαχιστοποιήσουν το ενδεχόμενο να προκαλέσει βλάβη και διασφαλίζουν ότι ωφελεί τα άτομα, τις κοινότητες και την κοινωνία. Περιλαμβάνει την εξέταση των ευρύτερων κοινωνικών επιπτώσεων, την ευθυγράμμιση με τις αξίες των ενδιαφερομένων μερών, τα νομικά πρότυπα και τις ηθικές αρχές. Η υπεύθυνη τεχνητή νοημοσύνη στοχεύει στην ενσωμάτωση αυτών των ηθικών αρχών στις εφαρμογές και τις εργασιακές ροές της τεχνητής νοημοσύνης, μειώνοντας τους κινδύνους και μεγιστοποιώντας παράλληλα τα θετικά αποτελέσματα. Η διαφάνεια, η δικαιοσύνη και η λογοδοσία αποτελούν βασικές πτυχές της υπεύθυνης ΤΝ. 

Φτάσαμε στο τέλος του 1ου μέρους που αναφέρθηκε στις γενικές τάσεις της ΤΝ, όπως αυτές διαμορφώνονται σε αυτή τη στιγμή.  

Στην επόμενη δημοσίευση, θα αναφερθούμε με στη Γενετική ΤΝ (Generative AI) και στις τάσεις της, μιας και απέκτησε μεγάλη δημοσιότητα το τελευταίο χρονικό διάστημα. 

Οι εξελίξεις την ΤΝ (αλλά και στην τεχνολογία γενικότερα) προχωρούν με γρήγορους ρυθμούς, οπότε πρέπει να ενημερωνόμαστε τακτικά, ώστε να μπορούμε να δούμε τι έρχεται. Οι εξελίξεις της επηρεάζουν σημαντικά τις επιχειρηματικές πρακτικές. Αυτοματοποιώντας επαναλαμβανόμενες εργασίες, η ΤΝ ενισχύει την αποτελεσματικότητα και επιτρέπει στους ανθρώπους να εστιάζουν σε πιο σύνθετες διαδικασίες. Επιπλέον, η ανάλυση δεδομένων με βάση την ΤΝ και η προγνωστική ανάλυση δίνουν τη δυνατότητα στις εταιρείες να προβλέπουν τη ζήτηση, να βελτιστοποιούν τα αποθέματα και να διαχειρίζονται αποτελεσματικά τις αλυσίδες εφοδιασμού. Επιπλέον, οι εξατομικευμένες εμπειρίες πελατών, που διευκολύνονται από την ΤΝ, οδηγούν σε βελτιωμένη ικανοποίηση και αφοσίωση. Η στρατηγική υιοθέτηση της ΤΝ μπορεί να προσφέρει ανταγωνιστικά πλεονεκτήματα και να βοηθήσει στην βελτίωση της λήψης αποφάσεων. 

Ο Πάνος Κριτσώνης, μέλος του AICatalyst, βρίσκεται στο χώρο της πληροφορικής και του λογισμικού πάνω από 30 χρόνια, με έμφαση στο BFSI (Banking, Financial Services, and Insurance) και retail.
Τα τελευταία χρόνια, μεταξύ άλλων, το ενδιαφέρον του εστιάζεται στο Cloud, την Τεχνητή Νοημοσύνη, τις βέλτιστες τεχνικές ανάπτυξης λογισμικού/αρχιτεκτονικής και την αυτοματοποίηση/βελτιστοποίηση επιχειρηματικών διαδικασιών.

Στην έρευνα αυτού του άρθρου βοήθησε το ChatGPT Enterprise.