Jakie możliwości może mieć sztuczna inteligencja generatywna bez ingerencji człowieka?

Streszczenie

Generatywna sztuczna inteligencja (AI) – technologia umożliwiająca maszynom tworzenie tekstu, obrazów, kodu i nie tylko – odnotowała w ostatnich latach gwałtowny rozwój. Niniejszy dokument techniczny przedstawia przystępny przegląd tego, co generatywna sztuczna inteligencja może niezawodnie robić dziś bez ingerencji człowieka, a czego można się od niej spodziewać w następnej dekadzie. Analizujemy jej zastosowanie w pisaniu, sztuce, kodowaniu, obsłudze klienta, opiece zdrowotnej, edukacji, logistyce i finansach, wskazując, gdzie AI działa autonomicznie, a gdzie nadzór ludzki pozostaje kluczowy. Przykłady z życia wzięte ilustrują zarówno sukcesy, jak i ograniczenia. Kluczowe wnioski obejmują:

• Powszechne przyjęcie: W 2024 roku 65% ankietowanych firm deklaruje regularne korzystanie z generatywnej sztucznej inteligencji – prawie dwukrotnie więcej niż w roku poprzednim ( Stan sztucznej inteligencji na początku 2024 roku | McKinsey ). Zastosowania obejmują tworzenie treści marketingowych, chatboty obsługi klienta, generowanie kodu i wiele innych.

• Obecne możliwości autonomiczne: Współczesna generatywna sztuczna inteligencja niezawodnie obsługuje ustrukturyzowane, powtarzalne zadania przy minimalnym nadzorze. Przykładami są automatyczne generowanie schematycznych raportów informacyjnych (np. podsumowań zysków firm) ( Philana Patterson – profil społeczności ONA ), tworzenie opisów produktów i podsumowań recenzji w serwisach e-commerce oraz automatyczne uzupełnianie kodu. W tych obszarach sztuczna inteligencja często wspomaga pracę ludzi, przejmując rutynowe generowanie treści.

• Human-in-the-loop w przypadku złożonych zadań: W przypadku zadań bardziej złożonych lub otwartych – takich jak kreatywne pisanie, szczegółowa analiza czy porady medyczne – nadzór ludzki jest nadal zazwyczaj wymagany, aby zapewnić poprawność merytoryczną, etyczny osąd i jakość. Wiele wdrożeń sztucznej inteligencji wykorzystuje obecnie model „human-in-the-loop”, w którym sztuczna inteligencja tworzy treści, a ludzie je weryfikują.

• Krótkoterminowe usprawnienia: Przewiduje się, że w ciągu najbliższych 5–10 lat generatywna sztuczna inteligencja stanie się znacznie bardziej niezawodna i autonomiczna . Postęp w zakresie dokładności modeli i mechanizmów zabezpieczających może pozwolić sztucznej inteligencji na obsługę większej części zadań kreatywnych i decyzyjnych przy minimalnym udziale człowieka. Na przykład, eksperci przewidują, że do 2030 roku sztuczna inteligencja będzie obsługiwać większość interakcji i decyzji w obsłudze klienta w czasie rzeczywistym ( To Reimagine the Shift to CX, Marketers Must Do These 2 Things ), a duży film mógłby zostać wyprodukowany w 90% z treści generowanych przez sztuczną inteligencję ( Generative AI Use Cases for Industries and Enterprises ).

• Do 2035 roku: Za dekadę spodziewamy się, że autonomiczni agenci AI staną się powszechni w wielu dziedzinach. Tutorzy AI będą mogli zapewnić spersonalizowaną edukację na dużą skalę, asystenci AI będą mogli niezawodnie sporządzać umowy prawne lub raporty medyczne do zatwierdzenia przez ekspertów, a systemy autonomicznej jazdy (wspomagane symulacją generatywną) będą mogły kompleksowo zarządzać operacjami logistycznymi. Jednak niektóre wrażliwe obszary (np. diagnozy medyczne o wysokim ryzyku, ostateczne decyzje prawne) prawdopodobnie nadal będą wymagały ludzkiej oceny w celu zapewnienia bezpieczeństwa i rozliczalności.

• Obawy etyczne i dotyczące niezawodności: Wraz ze wzrostem autonomii sztucznej inteligencji (AI) rosną również obawy. Do problemów należą obecnie halucynacje (AI zmyślające fakty), stronniczość w generowanych treściach, brak przejrzystości i potencjalne nadużycia w dezinformacji. Zapewnienie wiarygodności sztucznej inteligencji działającej bez nadzoru jest kwestią priorytetową. Postępy są widoczne – na przykład organizacje inwestują więcej w ograniczanie ryzyka (zajmując się dokładnością, cyberbezpieczeństwem, kwestiami własności intelektualnej) ( The State of AI: Global survey | McKinsey ) – ale potrzebne są solidne ramy zarządzania i etyki.

• Struktura niniejszego artykułu: Zaczynamy od wprowadzenia do generatywnej sztucznej inteligencji (AI) oraz koncepcji autonomicznego i nadzorowanego wykorzystania. Następnie, dla każdej głównej dziedziny (pisarstwo, sztuka, kodowanie itp.), omawiamy, co AI może niezawodnie robić dzisiaj, a co jest na horyzoncie. Kończymy omówieniem wyzwań przekrojowych, prognoz na przyszłość i rekomendacji dotyczących odpowiedzialnego wykorzystania generatywnej AI.

Ogólnie rzecz biorąc, generatywna sztuczna inteligencja udowodniła już, że jest w stanie poradzić sobie z zaskakująco szeroką gamą zadań bez stałego wsparcia człowieka. Rozumiejąc jej obecne ograniczenia i przyszły potencjał, organizacje i społeczeństwo mogą lepiej przygotować się na erę, w której sztuczna inteligencja nie będzie jedynie narzędziem, ale autonomicznym partnerem w pracy i kreatywności.

Wstęp

Sztuczna inteligencja od dawna potrafi analizować dane, ale dopiero niedawno systemy AI nauczyły się tworzyć – pisać prozę, komponować obrazy, programować oprogramowanie i wiele innych. Te generatywne modele AI (takie jak GPT-4 dla tekstu czy DALL·E dla obrazów) są trenowane na rozległych zbiorach danych, aby generować nowe treści w odpowiedzi na polecenia. Ten przełom zapoczątkował falę innowacji w różnych branżach. Pojawia się jednak kluczowe pytanie: co tak naprawdę możemy zaufać sztucznej inteligencji, że zrobi sama, bez konieczności podwójnej weryfikacji jej wyników przez człowieka?

Aby odpowiedzieć na to pytanie, ważne jest rozróżnienie nadzorowanego i autonomicznego wykorzystania sztucznej inteligencji:

• Sztuczna inteligencja nadzorowana przez człowieka odnosi się do scenariuszy, w których wyniki AI są weryfikowane lub redagowane przez ludzi przed ich sfinalizowaniem. Na przykład dziennikarz może skorzystać z asystenta AI do napisania artykułu, ale redaktor go edytuje i zatwierdza.

• Autonomiczna sztuczna inteligencja (AI bez ingerencji człowieka) odnosi się do systemów AI, które wykonują zadania lub generują treści, które trafiają bezpośrednio do użytkowników, z niewielką lub zerową edycją ze strony człowieka. Przykładem jest zautomatyzowany chatbot rozwiązujący pytania klientów bez ingerencji człowieka, czy serwis informacyjny automatycznie publikujący podsumowanie wyników sportowych wygenerowane przez AI.

Generatywna sztuczna inteligencja jest już wdrażana w obu trybach. W latach 2023–2025 jej adopcja gwałtownie wzrosła , a organizacje chętnie eksperymentują. Jedno globalne badanie z 2024 r. wykazało, że 65% firm regularnie korzysta z generatywnej sztucznej inteligencji, w porównaniu z około jedną trzecią zaledwie rok wcześniej ( Stan sztucznej inteligencji na początku 2024 r. | McKinsey ). Osoby prywatne również przyjęły narzędzia takie jak ChatGPT — szacuje się, że 79% profesjonalistów miało przynajmniej pewną styczność z generatywną sztuczną inteligencją do połowy 2023 r. ( Stan sztucznej inteligencji w 2023 r.: przełomowy rok generatywnej sztucznej inteligencji | McKinsey ). To szybkie upowszechnienie jest napędzane obietnicą wzrostu wydajności i kreatywności. Jednak to wciąż „wczesnych dni” i wiele firm wciąż opracowuje zasady dotyczące odpowiedzialnego korzystania ze sztucznej inteligencji ( Stan sztucznej inteligencji w 2023 r.: przełomowy rok generatywnej sztucznej inteligencji | McKinsey ).

Dlaczego autonomia jest ważna: Umożliwienie sztucznej inteligencji działania bez nadzoru człowieka może przynieść ogromne korzyści w zakresie wydajności – całkowicie automatyzując żmudne zadania – ale jednocześnie podnosi stawkę niezawodności. Autonomiczny agent AI musi wykonywać zadania poprawnie (lub znać swoje ograniczenia), ponieważ może nie być w stanie w czasie rzeczywistym wychwycić błędów. Niektóre zadania nadają się do tego bardziej niż inne. Zasadniczo, sztuczna inteligencja działa najlepiej autonomicznie, gdy:

• Zadanie ma jasną strukturę lub wzorzec (np. generowanie rutynowych raportów na podstawie danych).

• Ryzyko wystąpienia błędów jest niewielkie lub łatwo je tolerować (np. wygenerowanie obrazu, który można odrzucić, jeśli jest niezadowalający, w przeciwieństwie do diagnozy medycznej).

• Dostępna jest duża ilość danych szkoleniowych obejmujących scenariusze, dzięki czemu wyniki działania sztucznej inteligencji opierają się na rzeczywistych przykładach (co zmniejsza konieczność zgadywania).

Natomiast zadania otwarte , o dużej wadze lub wymagające niuansowej oceny są dziś mniej podatne na zerowy nadzór.

W kolejnych sekcjach przyjrzymy się szeregowi dziedzin, aby zobaczyć, co generatywna sztuczna inteligencja robi teraz i co będzie w przyszłości. Przyjrzymy się konkretnym przykładom – od artykułów prasowych pisanych przez sztuczną inteligencję i grafik generowanych przez nią, po asystentów piszących kod i wirtualnych agentów obsługi klienta – pokazując, które zadania mogą być wykonywane kompleksowo przez sztuczną inteligencję, a które nadal wymagają udziału człowieka. W każdej dziedzinie wyraźnie oddzielamy obecne możliwości (około 2025 roku) od realistycznych prognoz dotyczących tego, co mogłoby być niezawodne do 2035 roku.

Mapując teraźniejszość i przyszłość autonomicznej sztucznej inteligencji w różnych dziedzinach, staramy się przedstawić czytelnikom zrównoważone podejście: nie przesadzając z lansowaniem sztucznej inteligencji jako magicznej nieomylności, ani nie umniejszając jej realnych i rozwijających się kompetencji. Na tym fundamencie omawiamy następnie nadrzędne wyzwania związane z zaufaniem do sztucznej inteligencji bez nadzoru, w tym kwestie etyczne i zarządzanie ryzykiem, a na koniec przedstawiamy kluczowe wnioski.

Generatywna sztuczna inteligencja w pisaniu i tworzeniu treści

Jedną z pierwszych dziedzin, w których sztuczna inteligencja generatywna zrobiła furorę, było generowanie tekstu. Duże modele językowe mogą generować wszystko, od artykułów prasowych i tekstów marketingowych, po posty w mediach społecznościowych i podsumowania dokumentów. Ale ile z tego pisania można wykonać bez udziału redaktora?

Obecne możliwości (2025): sztuczna inteligencja jako automatyczny twórca rutynowych treści

Obecnie generatywna sztuczna inteligencja niezawodnie obsługuje różnorodne rutynowe zadania związane z pisaniem, z minimalną lub zerową ingerencją człowieka. Doskonałym przykładem jest dziennikarstwo: Associated Press od lat wykorzystuje automatyzację do generowania tysięcy raportów o zyskach firm co kwartał bezpośrednio z kanałów danych finansowych ( Philana Patterson – profil społeczności ONA ). Te krótkie artykuły prasowe są oparte na szablonie (np. „Firma X zgłosiła zyski w wysokości Y, wzrost o Z%...”), a sztuczna inteligencja (korzystająca z oprogramowania do generowania języka naturalnego) potrafi uzupełnić liczby i słowa szybciej niż jakikolwiek człowiek. System AP publikuje te raporty automatycznie, znacząco zwiększając ich zasięg (ponad 3000 artykułów kwartalnie) bez konieczności angażowania pisarzy ( Automated earnings stories multiply | The Associated Press ).

Dziennikarstwo sportowe również uległo rozszerzeniu: systemy sztucznej inteligencji mogą pobierać statystyki z meczów sportowych i generować podsumowania. Ponieważ te dziedziny opierają się na danych i schematach, błędy są rzadkie, o ile dane są poprawne. W takich przypadkach mamy do czynienia z prawdziwą autonomią – sztuczna inteligencja pisze, a treść jest publikowana natychmiast.

Firmy wykorzystują również generatywną sztuczną inteligencję do tworzenia opisów produktów, newsletterów e-mail i innych treści marketingowych. Na przykład gigant e-commerce, Amazon, wykorzystuje teraz sztuczną inteligencję do podsumowywania recenzji produktów. Sztuczna inteligencja skanuje tekst wielu recenzji i tworzy zwięzły akapit podsumowujący to, co użytkownicy lubią lub nie lubią w danym produkcie, który jest następnie wyświetlany na stronie produktu bez ręcznej edycji ( Amazon ulepsza doświadczenie związane z recenzjami klientów dzięki sztucznej inteligencji ). Poniżej znajduje się ilustracja tej funkcji wdrożonej w aplikacji mobilnej Amazon, gdzie sekcja „Opinie klientów” jest w całości generowana przez sztuczną inteligencję na podstawie danych z recenzji:

( Amazon ulepsza wrażenia z recenzji klientów dzięki sztucznej inteligencji ) Podsumowanie recenzji wygenerowane przez sztuczną inteligencję na stronie produktu w sklepie e-commerce. System Amazona podsumowuje wspólne punkty z recenzji użytkowników (np. łatwość obsługi, wydajność) w krótkim akapicie, wyświetlanym kupującym jako „wygenerowane przez sztuczną inteligencję na podstawie tekstu recenzji klientów”.

Takie przypadki użycia pokazują, że gdy treść podąża za przewidywalnym wzorcem lub jest agregowana z istniejących danych, sztuczna inteligencja często radzi sobie z nią samodzielnie . Inne aktualne przykłady obejmują:

• Aktualizacje pogody i ruchu drogowego: Media wykorzystują sztuczną inteligencję do sporządzania codziennych raportów pogodowych lub komunikatów o ruchu drogowym na podstawie danych z czujników.

• Raporty finansowe: Firmy automatycznie generują przejrzyste podsumowania finansowe (wyniki kwartalne, raporty giełdowe). Od 2014 roku Bloomberg i inne serwisy informacyjne wykorzystują sztuczną inteligencję do wspomagania pisania krótkich informacji o zyskach firm – proces ten działa w dużej mierze automatycznie po wprowadzeniu danych (" roboty-dziennikarze" agencji AP piszą teraz własne artykuły | The Verge ) ( Reporter z Wyoming przyłapany na używaniu sztucznej inteligencji do tworzenia fałszywych cytatów i artykułów ).

• Tłumaczenie i transkrypcja: Usługi transkrypcyjne wykorzystują teraz sztuczną inteligencję do tworzenia transkrypcji spotkań lub napisów bez udziału maszynistów. Choć nie są one kreatywne, te zadania językowe działają autonomicznie i z dużą dokładnością, zapewniając czysty dźwięk.

• Generowanie wersji roboczych: Wielu profesjonalistów korzysta z narzędzi typu ChatGPT do tworzenia wiadomości e-mail lub pierwszych wersji dokumentów, czasami wysyłając je z niewielkimi zmianami lub bez nich, jeśli treść jest niskiego ryzyka.

Jednak w przypadku bardziej złożonej prozy ludzki nadzór pozostaje normą w 2025 roku . Organizacje informacyjne rzadko publikują artykuły śledcze lub analityczne bezpośrednio dzięki sztucznej inteligencji — redaktorzy sprawdzają fakty i udoskonalają wersje napisane przez sztuczną inteligencję. Sztuczna inteligencja potrafi naśladować styl i strukturę , ale może wprowadzać błędy faktyczne (często nazywane „halucynacjami”) lub niezręczne sformułowania, które człowiek musi wychwycić. Na przykład niemiecka gazeta Express wprowadziła „cyfrowego współpracownika” AI o imieniu Klara, który pomaga w pisaniu pierwszych artykułów. Klara potrafi sprawnie tworzyć relacje sportowe, a nawet pisać nagłówki przyciągające czytelników, przyczyniając się do 11% artykułów Expressu — ale redaktorzy ludzcy nadal sprawdzają każdy artykuł pod kątem dokładności i rzetelności dziennikarskiej, szczególnie w przypadku złożonych historii ( 12 sposobów, w jakie dziennikarze wykorzystują narzędzia sztucznej inteligencji w newsroomie — Twipe ). To partnerstwo człowieka i sztucznej inteligencji jest dziś powszechne: sztuczna inteligencja zajmuje się ciężką pracą związaną z generowaniem tekstu, a ludzie go kuratorują i poprawiają w razie potrzeby.

Perspektywy na lata 2030–2035: w kierunku zaufanego, autonomicznego pisania

Oczekujemy, że w ciągu następnej dekady generatywna sztuczna inteligencja stanie się znacznie bardziej niezawodna w generowaniu wysokiej jakości, merytorycznie poprawnego tekstu, co poszerzy zakres zadań pisarskich, które może wykonywać autonomicznie. Potwierdza to kilka trendów:

• Większa dokładność: Trwające badania szybko zmniejszają tendencję sztucznej inteligencji do generowania fałszywych lub nieistotnych informacji. Do 2030 roku zaawansowane modele językowe z lepszym szkoleniem (w tym techniki weryfikacji faktów w bazach danych w czasie rzeczywistym) będą mogły osiągnąć wewnętrzną weryfikację faktów zbliżoną do ludzkiej. Oznacza to, że sztuczna inteligencja mogłaby automatycznie napisać pełny artykuł prasowy z poprawnymi cytatami i statystykami pobranymi z materiału źródłowego, wymagając jedynie niewielkiej edycji.

• Sztuczna inteligencja specyficzna dla danej dziedziny: Zobaczymy bardziej wyspecjalizowane modele generatywne, dopracowane pod kątem określonych dziedzin (prawo, medycyna, pisanie tekstów technicznych). Model sztucznej inteligencji prawniczej z 2030 roku mógłby niezawodnie sporządzać standardowe umowy lub streszczać orzecznictwo – zadania, które mają formułkową strukturę, ale obecnie wymagają czasu pracy prawnika. Jeśli sztuczna inteligencja zostanie wyszkolona na sprawdzonych dokumentach prawnych, jej projekty mogą być na tyle wiarygodne, że prawnik może je jedynie pobieżnie przejrzeć.

• Naturalny styl i spójność: Modele coraz lepiej radzą sobie z utrzymywaniem kontekstu w długich dokumentach, co przekłada się na bardziej spójną i trafną treść. Do 2035 roku prawdopodobne jest, że sztuczna inteligencja będzie w stanie samodzielnie stworzyć przyzwoity pierwszy szkic książki non-fiction lub podręcznika technicznego, a ludzie będą pełnić głównie rolę doradczą (wyznaczając cele lub dostarczając specjalistyczną wiedzę).

Jak to może wyglądać w praktyce? Rutynowe dziennikarstwo może stać się niemal całkowicie zautomatyzowane w przypadku niektórych tematów. W 2030 roku moglibyśmy zobaczyć agencję informacyjną z systemem AI piszącym pierwszą wersję każdego raportu o zarobkach, materiału sportowego lub aktualizacji wyników wyborów, a redaktor pobierający próbki tylko kilku w celu zapewnienia jakości. Rzeczywiście, eksperci przewidują, że coraz większa część treści online będzie generowana maszynowo — jedna śmiała prognoza analityków branżowych sugerowała, że ​​do 2026 roku aż 90% treści online może być generowanych przez sztuczną inteligencję ( Do 2026 roku treść online generowana przez istoty niebędące ludźmi będzie znacznie przewyższać treść generowaną przez ludzi — OODAloop ), choć ta liczba jest dyskusyjna. Nawet bardziej konserwatywny wynik oznaczałby, że w połowie lat 30. XXI wieku większość rutynowych artykułów internetowych, tekstów produktów, a może nawet spersonalizowanych kanałów informacyjnych będzie tworzona przez sztuczną inteligencję.

W marketingu i komunikacji korporacyjnej generatywna sztuczna inteligencja prawdopodobnie będzie odpowiedzialna za autonomiczne prowadzenie całych kampanii. Będzie mogła generować i wysyłać spersonalizowane e-maile marketingowe, posty w mediach społecznościowych i wariacje tekstów reklamowych, stale modyfikując przekaz w oparciu o reakcje klientów – a wszystko to bez udziału copywritera. Analitycy Gartnera prognozują, że do 2025 roku co najmniej 30% komunikatów marketingowych dużych przedsiębiorstw będzie generowanych syntetycznie przez sztuczną inteligencję ( Generative AI Use Cases for Industries and Enterprises ), a odsetek ten wzrośnie jedynie do 2030 roku.

Należy jednak zauważyć, że ludzka kreatywność i osąd nadal będą odgrywać rolę, zwłaszcza w przypadku treści o wysokiej stawce . Do 2035 roku sztuczna inteligencja będzie mogła samodzielnie obsługiwać komunikat prasowy lub wpis na blogu, ale w przypadku dziennikarstwa śledczego, które wiąże się z odpowiedzialnością lub porusza drażliwe tematy, media nadal będą domagać się nadzoru ze strony człowieka. Przyszłość prawdopodobnie przyniesie podejście wielopoziomowe: sztuczna inteligencja autonomicznie tworzy większość codziennych treści, podczas gdy ludzie skupiają się na edycji i produkcji elementów strategicznych lub drażliwych. Zasadniczo granica tego, co uznaje się za „rutynę”, będzie się wydłużać wraz ze wzrostem kompetencji sztucznej inteligencji.

Dodatkowo, mogą pojawić się nowe formy treści, takie jak interaktywne narracje generowane przez sztuczną inteligencję czy spersonalizowane raporty . Na przykład, raport roczny firmy mógłby być generowany przez sztuczną inteligencję w wielu stylach – w formie briefu dla kadry kierowniczej, wersji narracyjnej dla pracowników, wersji bogatej w dane dla analityków – każdy z nich tworzony automatycznie na podstawie tych samych danych bazowych. W edukacji, podręczniki mogłyby być dynamicznie tworzone przez sztuczną inteligencję, dostosowując je do różnych poziomów czytania. Aplikacje te mogłyby być w dużej mierze autonomiczne, ale oparte na zweryfikowanych informacjach.

Trajektoria rozwoju pisarstwa sugeruje, że do połowy lat 30. XXI wieku sztuczna inteligencja będzie niezwykle płodnym pisarzem . Kluczem do prawdziwie autonomicznego działania będzie zbudowanie zaufania do jej wyników. Jeśli sztuczna inteligencja będzie konsekwentnie wykazywać się dokładnością merytoryczną, jakością stylistyczną i zgodnością z normami etycznymi, zapotrzebowanie na rzetelną, ręczną weryfikację zmniejszy się. Do 2035 roku fragmenty niniejszej białej księgi mogą zostać opracowane przez badacza zajmującego się sztuczną inteligencją bez konieczności angażowania redaktora – co do tej perspektywy podchodzimy z ostrożnym optymizmem, pod warunkiem wdrożenia odpowiednich zabezpieczeń.

Sztuczna inteligencja generatywna w sztukach wizualnych i projektowaniu

Zdolność sztucznej inteligencji generatywnej do tworzenia obrazów i dzieł sztuki zawładnęła wyobraźnią opinii publicznej – od obrazów generowanych przez AI, wygrywających konkursy artystyczne, po filmy deepfake, nieodróżnialne od prawdziwych nagrań. W dziedzinie wizualnej modele sztucznej inteligencji, takie jak generatywne sieci adwersarskie (GAN) i modele dyfuzyjne (np. Stable Diffusion, Midjourney), mogą tworzyć oryginalne obrazy na podstawie podpowiedzi tekstowych. Czy zatem sztuczna inteligencja może teraz funkcjonować jako autonomiczny artysta lub projektant?

Obecne możliwości (2025): AI jako asystent kreatywny

Od 2025 roku modele generatywne doskonale radzą sobie z tworzeniem obrazów na żądanie z imponującą wiernością. Użytkownicy mogą poprosić sztuczną inteligencję o narysowanie „średniowiecznego miasta o zachodzie słońca w stylu van Gogha” i w ciągu kilku sekund otrzymać przekonująco artystyczny obraz. Doprowadziło to do powszechnego wykorzystania sztucznej inteligencji w projektowaniu graficznym, marketingu i rozrywce do tworzenia grafik koncepcyjnych, prototypów, a w niektórych przypadkach nawet finalnych wizualizacji. W szczególności:

• Projektowanie graficzne i zdjęcia stockowe: Firmy generują grafiki, ilustracje i zdjęcia stockowe na strony internetowe za pomocą sztucznej inteligencji, zmniejszając potrzebę zamawiania każdego dzieła u artysty. Wiele zespołów marketingowych korzysta z narzędzi sztucznej inteligencji do tworzenia różnych wersji reklam lub zdjęć produktów, aby sprawdzić, co jest atrakcyjne dla konsumentów.

• Sztuka i ilustracje: Poszczególni artyści współpracują ze sztuczną inteligencją, aby wspólnie wymyślać pomysły lub uzupełniać szczegóły. Na przykład, ilustrator może użyć sztucznej inteligencji do wygenerowania tła, które następnie integruje z rysowanymi przez siebie postaciami. Niektórzy twórcy komiksów eksperymentowali z panelami lub kolorami generowanymi przez sztuczną inteligencję.

• Media i rozrywka: Sztuka generowana przez sztuczną inteligencję pojawiała się na okładkach magazynów i książek. Znanym przykładem była Cosmopolitan , na której widniał astronauta – podobno pierwsza okładka magazynu stworzona przez sztuczną inteligencję (DALL·E firmy OpenAI) pod kierunkiem dyrektora artystycznego. Chociaż projekt opierał się na ludzkiej inspiracjach i selekcji, sama grafika została wyrenderowana przez maszynę.

Co istotne, większość z tych obecnych zastosowań nadal wymaga ludzkiej selekcji i iteracji . Sztuczna inteligencja może wygenerować dziesiątki obrazów, a człowiek wybiera najlepszy i ewentualnie go poprawia. W tym sensie sztuczna inteligencja działa autonomicznie, tworząc różne opcje, ale to ludzie kierują kierunkiem kreatywnym i dokonują ostatecznych wyborów. Jest niezawodna w szybkim generowaniu dużej ilości treści, ale nie gwarantuje spełnienia wszystkich wymagań za pierwszym razem. Problemy takie jak nieprawidłowe szczegóły (np. rysowanie przez sztuczną inteligencję dłoni z niewłaściwą liczbą palców, znany dziwactwo) lub niezamierzone rezultaty oznaczają, że nad jakością wydruku zazwyczaj musi czuwać dyrektor artystyczny.

Istnieją jednak dziedziny, w których sztuczna inteligencja zbliża się do pełnej autonomii:

• Projektowanie generatywne: W dziedzinach takich jak architektura i projektowanie produktów, narzędzia sztucznej inteligencji (AI) mogą autonomicznie tworzyć prototypy projektów, które spełniają określone ograniczenia. Na przykład, biorąc pod uwagę pożądane wymiary i funkcje mebla, algorytm generatywny może wygenerować kilka wykonalnych projektów (niektóre dość niekonwencjonalne) bez ingerencji człowieka wykraczającej poza wstępne specyfikacje. Projekty te mogą być następnie bezpośrednio wykorzystywane lub udoskonalane przez ludzi. Podobnie, w inżynierii, generatywna AI może projektować części (np. komponent samolotu) zoptymalizowane pod kątem masy i wytrzymałości, tworząc nowe kształty, których człowiek mógłby nie wymyślić.

• Zasoby gier wideo: Sztuczna inteligencja może automatycznie generować tekstury, modele 3D, a nawet całe poziomy gier wideo. Deweloperzy wykorzystują je do przyspieszenia tworzenia treści. Niektóre gry niezależne zaczęły wykorzystywać proceduralnie generowane grafiki, a nawet dialogi (za pomocą modeli językowych), aby tworzyć rozległe, dynamiczne światy gier z minimalną liczbą zasobów tworzonych przez ludzi.

• Animacja i wideo (rozwój): Choć mniej rozwinięta niż obrazy statyczne, generatywna sztuczna inteligencja w wideo rozwija się. Sztuczna inteligencja potrafi już generować krótkie klipy wideo lub animacje z komunikatów, choć jakość jest niespójna. Technologia deepfake – która jest generatywna – pozwala na realistyczne zamiany twarzy lub klony głosu. W kontrolowanych warunkach studio mogłoby wykorzystać sztuczną inteligencję do automatycznego generowania tła lub animacji tłumu.

Co ciekawe, Gartner przewiduje, że do 2030 roku zobaczymy kinowy hit kinowy, którego 90% treści (od scenariusza po efekty wizualne) będzie generowane przez sztuczną inteligencję ( Generative AI Use Cases for Industries and Enterprises ). W 2025 roku ten etap jeszcze nie nadszedł – sztuczna inteligencja nie jest w stanie samodzielnie stworzyć filmu pełnometrażowego. Elementy tej układanki są jednak rozwijane: generowanie scenariusza (sztuczna inteligencja tekstu), generowanie postaci i scen (sztuczna inteligencja obrazu/wideo), dubbing (klonowanie głosu przez sztuczną inteligencję) oraz pomoc w montażu (sztuczna inteligencja może już pomagać w cięciach i przejściach).

Perspektywy na lata 2030–2035: media generowane przez sztuczną inteligencję na dużą skalę

Patrząc w przyszłość, rola generatywnej sztucznej inteligencji w sztukach wizualnych i projektowaniu ma się znacząco zwiększyć. Przewidujemy, że do 2035 roku sztuczna inteligencja będzie głównym twórcą treści w wielu mediach wizualnych, często działając z minimalnym wkładem człowieka, wykraczającym poza początkowe wytyczne. Oto niektóre oczekiwania:

• Filmy i wideo w pełni generowane przez AI: W ciągu najbliższych dziesięciu lat całkiem możliwe, że zobaczymy pierwsze filmy lub seriale, które w dużej mierze zostaną wyprodukowane przez AI. Ludzie mogą zapewnić ogólne wskazówki (np. zarys scenariusza lub pożądany styl), a AI będzie renderować sceny, tworzyć podobizny aktorów i animować wszystko. Wczesne eksperymenty z filmami krótkometrażowymi są prawdopodobne w ciągu kilku lat, a pełnometrażowe próby do lat 30. XXI wieku. Te filmy AI mogą zacząć się jako nisza (eksperymentalna animacja itp.), ale mogą stać się głównym nurtem wraz z poprawą jakości. Prognoza Gartnera dotycząca 90% filmów do 2030 roku ( Generative AI Use Cases for Industries and Enterprises ), choć ambitna, podkreśla przekonanie branży, że tworzenie treści AI będzie wystarczająco zaawansowane, aby udźwignąć większość ciężaru w produkcji filmowej.

• Automatyzacja projektowania: W dziedzinach takich jak moda czy architektura, generatywna sztuczna inteligencja prawdopodobnie będzie wykorzystywana do autonomicznego tworzenia setek koncepcji projektowych w oparciu o parametry takie jak „koszt, materiały, styl X”, pozostawiając ludziom wybór ostatecznego projektu. To zmienia obecną dynamikę: zamiast tworzyć od podstaw i ewentualnie czerpać inspirację z AI, projektanci przyszłości będą mogli pełnić rolę kuratorów, wybierając najlepsze projekty generowane przez AI i ewentualnie je modyfikując. Do 2035 roku architekt będzie mógł wprowadzić wymagania dotyczące budynku i otrzymać kompletne plany jako sugestie od sztucznej inteligencji (wszystkie solidne pod względem konstrukcyjnym, dzięki wbudowanym zasadom inżynierii).

• Tworzenie spersonalizowanych treści: Możemy zobaczyć SI tworzące wizualizacje na bieżąco dla poszczególnych użytkowników. Wyobraź sobie grę wideo lub doświadczenie wirtualnej rzeczywistości w 2035 roku, gdzie sceneria i postacie dostosowują się do preferencji gracza, generowane w czasie rzeczywistym przez SI. Albo spersonalizowane komiksy generowane na podstawie dnia użytkownika – autonomiczną sztuczną inteligencję „dziennika komiksowego”, która automatycznie przekształca Twój dziennik tekstowy w ilustracje każdego wieczoru.

• Kreatywność multimodalna: Generatywne systemy sztucznej inteligencji (AI) są coraz bardziej multimodalne – co oznacza, że ​​mogą obsługiwać tekst, obrazy, dźwięk itp. jednocześnie. Łącząc je, AI mogłaby przyjąć proste polecenie, takie jak „Stwórz mi kampanię marketingową dla produktu X”, i generować nie tylko teksty, ale także dopasowane grafiki, a może nawet krótkie klipy promocyjne, wszystkie spójne stylistycznie. Tego rodzaju pakiet treści dostępny za jednym kliknięciem prawdopodobnie pojawi się na początku lat 30. XXI wieku.

Czy sztuczna inteligencja zastąpi artystów ? To pytanie często się pojawia. Prawdopodobnie sztuczna inteligencja przejmie znaczną część prac produkcyjnych (zwłaszcza powtarzalną lub szybko przetwarzalną sztukę potrzebną w biznesie), ale ludzka kreatywność pozostanie w sferze oryginalności i innowacji. Do 2035 roku autonomiczna sztuczna inteligencja będzie mogła niezawodnie namalować obraz w stylu znanego artysty – ale tworzenie nowego stylu lub sztuki o głębokim znaczeniu kulturowym może nadal być mocną stroną człowieka (potencjalnie z udziałem sztucznej inteligencji). Przewidujemy przyszłość, w której artyści będą współpracować z autonomicznymi „współartystami” sztucznej inteligencji. Można na przykład zlecić osobistej sztucznej inteligencji ciągłe generowanie dzieł sztuki do cyfrowej galerii w domu, zapewniając stale zmieniającą się atmosferę twórczą.

Z punktu widzenia niezawodności, wizualna sztuczna inteligencja generatywna ma pod pewnymi względami łatwiejszą drogę do autonomii niż tekst: obraz może być subiektywnie „wystarczająco dobry”, nawet jeśli nie jest idealny, podczas gdy błąd rzeczowy w tekście jest bardziej problematyczny. W związku z tym obserwujemy już stosunkowo niskie ryzyko wdrożenia – jeśli projekt wygenerowany przez sztuczną inteligencję jest brzydki lub błędny, po prostu się go nie używa, ale sam w sobie nie powoduje on żadnych szkód. Oznacza to, że w latach 30. XXI wieku firmy mogą bez obaw pozwolić sztucznej inteligencji na tworzenie projektów bez nadzoru i angażować ludzi tylko wtedy, gdy potrzebne jest coś naprawdę nowatorskiego lub ryzykownego.

Podsumowując, przewiduje się, że do 2035 roku generatywna sztuczna inteligencja stanie się potężnym twórcą treści wizualnych, prawdopodobnie odpowiedzialnym za znaczną część obrazów i mediów wokół nas. Będzie niezawodnie generować treści na potrzeby rozrywki, designu i codziennej komunikacji. Autonomiczny artysta jest już na horyzoncie – choć to, czy sztuczna inteligencja jest postrzegana jako kreatywna , czy po prostu jako bardzo inteligentne narzędzie, będzie przedmiotem debaty, która będzie ewoluować, gdy jej produkty staną się nieodróżnialne od tych tworzonych przez człowieka.

Generatywna sztuczna inteligencja w rozwoju oprogramowania (kodowanie)

Tworzenie oprogramowania może wydawać się zadaniem wysoce analitycznym, ale ma też w sobie element kreatywny – pisanie kodu to w gruncie rzeczy tworzenie tekstu w języku strukturalnym. Współczesne generatywne AI, zwłaszcza modele języków o dużej objętości, okazały się bardzo sprawne w kodowaniu. Narzędzia takie jak GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer i inne działają jak programiści parzyści, sugerując fragmenty kodu, a nawet całe funkcje w miarę pisania kodu przez programistów. Jak daleko może to zajść w kierunku programowania autonomicznego?

Obecne możliwości (2025): AI jako drugi pilot kodowania

Do 2025 roku generatory kodu AI stały się powszechne w wielu procesach pracy programistów. Narzędzia te potrafią automatycznie uzupełniać linie kodu, generować szablony (takie jak standardowe funkcje czy testy), a nawet pisać proste programy na podstawie opisu w języku naturalnym. Co najważniejsze, działają one pod nadzorem programisty – programista analizuje i integruje sugestie AI.

Kilka aktualnych faktów i liczb:

• Do końca 2023 r. ponad połowa profesjonalnych programistów wdrożyła asystentów kodowania opartych na sztucznej inteligencji ( Coding on Copilot: 2023 Data Suggests Downward Pressure on Code Quality (incl. 2024 predictions) - GitClear ), co wskazuje na szybkie wdrażanie. GitHub Copilot, jedno z pierwszych powszechnie dostępnych narzędzi, wygenerowało średnio 30–40% kodu w projektach, w których było używane ( Coding nie jest już FOSĄ. 46% kodów na GitHubie jest już... ). Oznacza to, że sztuczna inteligencja już pisze znaczące części kodu, chociaż steruje nim i go weryfikuje.

• Te narzędzia AI doskonale radzą sobie z zadaniami takimi jak pisanie powtarzalnego kodu (np. klas modeli danych, metod getter/setter), konwersja jednego języka programowania na inny czy tworzenie prostych algorytmów przypominających przykłady szkoleniowe. Na przykład, programista może dodać komentarz „// funkcja sortująca listę użytkowników według nazwy”, a AI niemal natychmiast wygeneruje odpowiednią funkcję sortującą.

• Pomagają również w naprawianiu błędów i udzielaniu wyjaśnień : programiści mogą wkleić komunikat o błędzie, a sztuczna inteligencja może zasugerować rozwiązanie, lub zapytać: „Co robi ten kod?” i otrzymać wyjaśnienie w języku naturalnym. Jest to w pewnym sensie autonomiczne (sztuczna inteligencja może samodzielnie diagnozować problemy), ale to człowiek decyduje, czy zastosować poprawkę.

• Co ważne, obecni asystenci kodowania AI nie są nieomylni. Mogą sugerować kod niezabezpieczony lub taki, który prawie rozwiązuje problem, ale zawiera drobne błędy. Dlatego najlepszą praktyką jest obecnie zapewnienie udziału człowieka – programista testuje i debuguje kod napisany przez AI tak samo, jak kod napisany przez człowieka. W branżach regulowanych lub w oprogramowaniu o znaczeniu krytycznym (takich jak systemy medyczne czy lotnicze) każdy wkład AI podlega rygorystycznej weryfikacji.

Żaden popularny system oprogramowania nie jest obecnie wdrożony w całości przez sztuczną inteligencję od podstaw bez nadzoru programistów. Pojawiają się jednak pewne autonomiczne lub półautonomiczne zastosowania:

• Automatycznie generowane testy jednostkowe: sztuczna inteligencja może analizować kod i generować testy jednostkowe w różnych przypadkach. Framework testowy może autonomicznie generować i uruchamiać te testy napisane przez sztuczną inteligencję w celu wykrycia błędów, uzupełniając testy tworzone przez ludzi.

• Platformy low-code/no-code z AI: Niektóre platformy pozwalają użytkownikom bez umiejętności programowania opisać, czego chcą (np. „stworzyć stronę internetową z formularzem kontaktowym i bazą danych do zapisywania wpisów”), a system generuje kod. Choć jest to wciąż wczesna faza, wskazuje to na przyszłość, w której sztuczna inteligencja mogłaby autonomicznie tworzyć oprogramowanie do standardowych zastosowań.

• Skryptowanie i kodowanie scalone: ​​Automatyzacja IT często wiąże się z pisaniem skryptów łączących systemy. Narzędzia AI często generują te małe skrypty automatycznie. Na przykład, pisząc skrypt do analizy pliku dziennika i wysyłania alertów e-mail – sztuczna inteligencja może wygenerować działający skrypt z minimalną lub zerową edycją.

Perspektywy na lata 2030–2035: w kierunku „samorozwoju” oprogramowania

Oczekuje się, że w następnej dekadzie generatywna sztuczna inteligencja przejmie większą część obowiązków związanych z kodowaniem, zbliżając się do w pełni autonomicznego tworzenia oprogramowania dla niektórych klas projektów. Niektóre przewidywane kierunki rozwoju:

• Pełna implementacja funkcji: Przewidujemy, że do 2030 roku sztuczna inteligencja będzie w stanie kompleksowo implementować proste funkcje aplikacji. Menedżer produktu mógłby opisać funkcję prostym językiem („Użytkownicy powinni mieć możliwość zresetowania hasła za pomocą linku e-mail”), a sztuczna inteligencja mogłaby wygenerować niezbędny kod (formularz front-end, logikę back-end, aktualizację bazy danych, wysyłkę e-maili) i zintegrować go z bazą kodu. Sztuczna inteligencja działałaby w praktyce jak początkujący programista, który potrafi przestrzegać specyfikacji. Inżynier mógłby jedynie przeprowadzić przegląd kodu i testy. Wraz ze wzrostem niezawodności sztucznej inteligencji, przegląd kodu mógłby, o ile w ogóle, ograniczyć się do pobieżnego przeglądu.

• Autonomiczna konserwacja kodu: Istotną częścią inżynierii oprogramowania jest nie tylko pisanie nowego kodu, ale także aktualizacja istniejącego – naprawianie błędów, poprawa wydajności i dostosowywanie się do nowych wymagań. Przyszli programiści AI prawdopodobnie będą w tym mistrzami. Mając bazę kodu i dyrektywę („nasza aplikacja się zawiesza, gdy zbyt wielu użytkowników loguje się jednocześnie”), AI może zlokalizować problem (np. błąd współbieżności) i go naprawić. Do 2035 roku systemy AI będą mogły automatycznie obsługiwać rutynowe zgłoszenia konserwacyjne z dnia na dzień, pełniąc rolę niestrudzonego zespołu konserwacyjnego systemów oprogramowania.

• Integracja i korzystanie z API: W miarę jak coraz więcej systemów oprogramowania i interfejsów API jest dostarczanych z dokumentacją zrozumiałą dla sztucznej inteligencji, agent AI mógłby samodzielnie ustalić, jak połączyć System A z Usługą B, pisząc kod łączący. Na przykład, jeśli firma chce zsynchronizować swój wewnętrzny system HR z nowym API do obsługi płac, może zlecić sztucznej inteligencji „umożliwienie im komunikacji”, a ta napisze kod integracji po zapoznaniu się ze specyfikacją obu systemów.

• Jakość i optymalizacja: Przyszłe modele generowania kodu prawdopodobnie będą uwzględniać pętle sprzężenia zwrotnego w celu weryfikacji działania kodu (np. poprzez uruchamianie testów lub symulacji w piaskownicy). Oznacza to, że sztuczna inteligencja mogłaby nie tylko pisać kod, ale także samodzielnie go korygować poprzez testowanie. Do 2035 roku możemy sobie wyobrazić sztuczną inteligencję, która po otrzymaniu zadania będzie iterować swój kod, aż wszystkie testy zakończą się sukcesem – proces, którego człowiek może nie musieć monitorować wiersz po wierszu. To znacznie zwiększyłoby zaufanie do autonomicznie generowanego kodu.

Można sobie wyobrazić scenariusz do 2035 roku, w którym niewielki projekt oprogramowania – na przykład dedykowana aplikacja mobilna dla firmy – mógłby być rozwijany w dużej mierze przez agenta AI otrzymującego ogólne instrukcje. W takim scenariuszu „programista” pełni raczej rolę kierownika projektu lub walidatora, określając wymagania i ograniczenia (bezpieczeństwo, wytyczne stylistyczne) i pozwalając sztucznej inteligencji wykonać ciężką pracę związaną z kodowaniem.

Jednak w przypadku złożonego, wielkoskalowego oprogramowania (systemy operacyjne, zaawansowane algorytmy sztucznej inteligencji itp.) eksperci nadal będą głęboko zaangażowani. Kreatywne rozwiązywanie problemów i projektowanie architektury oprogramowania prawdopodobnie przez jakiś czas pozostaną w gestii człowieka. Sztuczna inteligencja może wykonywać wiele zadań związanych z kodowaniem, ale decydowanie, co zbudować i projektowanie ogólnej struktury, to osobne wyzwanie. Niemniej jednak, wraz ze współpracą generatywnej sztucznej inteligencji – wielu agentów sztucznej inteligencji obsługujących różne komponenty systemu – możliwe jest, że będą one do pewnego stopnia współprojektować architektury (na przykład jedna sztuczna inteligencja proponuje projekt systemu, inna go krytykuje, a następnie iterują, a człowiek nadzoruje cały proces).

Główną oczekiwaną korzyścią ze stosowania sztucznej inteligencji w kodowaniu jest zwiększenie produktywności . Gartner przewiduje, że do 2028 roku aż 90% inżynierów oprogramowania będzie korzystać z asystentów kodu AI (w porównaniu z niecałymi 15% w 2024 roku) ( GitHub Copilot na szczycie raportu badawczego na temat asystentów kodu AI — Visual Studio Magazine ). Sugeruje to, że osoby odstające od normy – niekorzystające ze sztucznej inteligencji – będą nieliczne. Możemy również zaobserwować niedobór programistów w niektórych obszarach, który zostanie złagodzony przez AI wypełniającą luki; zasadniczo każdy programista może zdziałać znacznie więcej z pomocą asystenta AI, który może autonomicznie tworzyć kod.

Zaufanie pozostanie kwestią kluczową. Nawet w 2035 roku organizacje będą musiały zapewnić bezpieczeństwo autonomicznie generowanego kodu (sztuczna inteligencja nie może wprowadzać luk w zabezpieczeniach) oraz zgodność z normami prawnymi/etycznymi (np. sztuczna inteligencja nie może zawierać plagiatu kodu z biblioteki open source bez odpowiedniej licencji). Oczekujemy ulepszonych narzędzi do zarządzania sztuczną inteligencją, które będą weryfikować i śledzić pochodzenie kodu napisanego przez sztuczną inteligencję, co umożliwi bardziej autonomiczne kodowanie bez ryzyka.

Podsumowując, do połowy lat 30. XXI wieku generatywna sztuczna inteligencja prawdopodobnie zajmie się lwią częścią kodowania rutynowych zadań programistycznych i znacząco wesprze w zadaniach złożonych. Cykl życia oprogramowania będzie znacznie bardziej zautomatyzowany – od wymagań do wdrożenia – a sztuczna inteligencja potencjalnie będzie generować i wdrażać zmiany w kodzie automatycznie. Ludzcy programiści będą koncentrować się bardziej na logice wysokiego poziomu, doświadczeniu użytkownika i nadzorze, podczas gdy agenci sztucznej inteligencji będą dopracowywać szczegóły implementacji.

Generatywna sztuczna inteligencja w obsłudze klienta i wsparciu

Jeśli ostatnio korzystałeś z czatu obsługi klienta online, istnieje duże prawdopodobieństwo, że przynajmniej przez część rozmowy po drugiej stronie znajdowała się sztuczna inteligencja. Obsługa klienta to domena idealna do automatyzacji przez sztuczną inteligencję: polega ona na odpowiadaniu na zapytania użytkowników, co generatywna sztuczna inteligencja (zwłaszcza modele konwersacyjne) potrafi robić całkiem dobrze, i często korzysta ze skryptów lub artykułów z bazy wiedzy, których sztuczna inteligencja potrafi się nauczyć. Jak autonomicznie sztuczna inteligencja może obsługiwać klientów?

Obecne możliwości (2025): Chatboty i wirtualni agenci na pierwszej linii frontu

Obecnie wiele organizacji wdraża chatboty oparte na sztucznej inteligencji (AI) jako pierwszy punkt kontaktu w obsłudze klienta. Rozwijają się one od prostych botów opartych na regułach („Naciśnij 1, aby uzyskać fakturę, 2, aby uzyskać wsparcie…”) po zaawansowane, generatywne chatboty oparte na AI, które potrafią interpretować pytania zadane w dowolnej formie i odpowiadać w sposób konwersacyjny. Kluczowe punkty:

• Obsługa często zadawanych pytań: Agenci AI doskonale radzą sobie z odpowiadaniem na często zadawane pytania, udzielaniem informacji (godziny otwarcia sklepu, zasady zwrotów, sposoby rozwiązywania znanych problemów) i prowadzeniem użytkowników przez standardowe procedury. Na przykład, chatbot AI dla banku może autonomicznie pomóc użytkownikowi sprawdzić saldo konta, zresetować hasło lub wyjaśnić, jak złożyć wniosek o pożyczkę, bez pomocy człowieka.

• Rozumienie języka naturalnego: Nowoczesne modele generatywne pozwalają na bardziej płynną i „ludzką” interakcję. Klienci mogą wpisać pytanie własnymi słowami, a sztuczna inteligencja zazwyczaj rozumie intencję. Firmy zgłaszają, że dzisiejsi agenci AI są o wiele bardziej satysfakcjonujący dla klientów niż niezgrabne boty sprzed kilku lat – prawie połowa klientów uważa obecnie, że agenci AI potrafią być empatyczni i skuteczni w rozwiązywaniu problemów ( 59 statystyk obsługi klienta AI z 2025 r. ), co świadczy o rosnącym zaufaniu do usług opartych na sztucznej inteligencji.

• Wsparcie wielokanałowe: sztuczna inteligencja nie ogranicza się tylko do czatów. Asystenci głosowi (np. telefoniczne systemy IVR z obsługą sztucznej inteligencji) zaczynają obsługiwać połączenia, a sztuczna inteligencja może również tworzyć odpowiedzi e-mail na zapytania klientów, które mogą zostać wysłane automatycznie, jeśli zostaną uznane za trafne.

• Kiedy wkraczają ludzie: Zazwyczaj, jeśli sztuczna inteligencja jest zdezorientowana lub pytanie jest zbyt złożone, przekaże sprawę człowiekowi. Obecne systemy w wielu przypadkach dobrze znają swoje ograniczenia . Na przykład, jeśli klient zapyta o coś nietypowego lub okaże frustrację („Kontaktuję się z tobą już trzeci raz i jestem bardzo zdenerwowany…”), sztuczna inteligencja może to oznaczyć, aby przejął kontrolę człowiek. Próg przejęcia jest ustalany przez firmy, aby zrównoważyć wydajność z zadowoleniem klienta.

Wiele firm zgłosiło, że znaczną część interakcji rozwiązuje wyłącznie sztuczna inteligencja. Według badań branżowych, obecnie około 70-80% rutynowych zapytań klientów może być obsługiwanych przez chatboty oparte na sztucznej inteligencji, a około 40% interakcji z klientami w różnych kanałach jest już zautomatyzowanych lub wspomaganych przez sztuczną inteligencję ( 52 Statystyki obsługi klienta oparte na sztucznej inteligencji, które powinieneś znać – Plivo ). Globalny indeks wdrażania sztucznej inteligencji (Global AI Adoption Index) IBM (2022) wskazał, że do 2025 roku 80% firm korzysta lub planuje korzystać z chatbotów opartych na sztucznej inteligencji w obsłudze klienta.

Interesującym zjawiskiem jest to, że sztuczna inteligencja nie tylko odpowiada klientom, ale także proaktywnie wspiera agentów w czasie rzeczywistym. Na przykład, podczas czatu na żywo lub rozmowy telefonicznej, sztuczna inteligencja może słuchać i natychmiast udzielać agentowi sugerowanych odpowiedzi lub istotnych informacji. To zaciera granicę autonomii – sztuczna inteligencja nie jest sama w kontakcie z klientem, ale aktywnie angażuje się w proces obsługi klienta bez konieczności bezpośredniego zapytania ze strony człowieka. W efekcie działa jako autonomiczny doradca agenta.

Perspektywy na lata 2030–2035: Interakcje z klientami w dużej mierze oparte na sztucznej inteligencji

Przewiduje się, że do 2030 roku większość interakcji z obsługą klienta będzie realizowana za pomocą sztucznej inteligencji, a wiele z nich będzie w całości obsługiwanych przez sztuczną inteligencję od początku do końca. Prognozy i trendy potwierdzające tę tezę:

• Rozwiązywanie zapytań o wyższej złożoności: W miarę jak modele sztucznej inteligencji integrują rozległą wiedzę i usprawniają rozumowanie, będą w stanie obsługiwać bardziej złożone prośby klientów. Zamiast odpowiadać tylko na pytanie „Jak zwrócić produkt?”, sztuczna inteligencja przyszłości będzie mogła obsługiwać wieloetapowe problemy, takie jak „Nie mam internetu, próbowałem zrestartować komputer, czy możesz pomóc?”, diagnozując problem poprzez dialog, prowadząc klienta przez zaawansowane procedury rozwiązywania problemów i tylko wtedy, gdy wszystko inne zawiedzie, umawiając wizytę technika – zadania, które dziś prawdopodobnie wymagałyby pomocy człowieka. W obsłudze klienta w służbie zdrowia sztuczna inteligencja mogłaby kompleksowo obsługiwać umawianie wizyt pacjentów lub zapytania dotyczące ubezpieczeń.

• Kompleksowe rozwiązanie usługi: Sztuczna inteligencja może nie tylko mówić klientowi, co ma zrobić, ale faktycznie wykonywać te czynności w jego imieniu w systemach zaplecza. Na przykład, jeśli klient powie: „Chcę zmienić lot na przyszły poniedziałek i dodać kolejny bagaż”, w 2030 roku agent AI będzie mógł bezpośrednio połączyć się z systemem rezerwacji linii lotniczych, dokonać zmiany, przetworzyć płatność za bagaż i potwierdzić klientowi – wszystko autonomicznie. Sztuczna inteligencja stanie się agentem oferującym pełną obsługę, a nie tylko źródłem informacji.

• Wszechobecni agenci AI: Firmy prawdopodobnie wdrożą sztuczną inteligencję we wszystkich punktach styku z klientem – przez telefon, czat, e-mail i media społecznościowe. Wielu klientów może nawet nie zdawać sobie sprawy, czy rozmawiają ze sztuczną inteligencją, czy z człowiekiem, zwłaszcza że głosy AI stają się bardziej naturalne, a odpowiedzi na czacie bardziej kontekstowe. Do 2035 roku kontakt z obsługą klienta może często oznaczać interakcję z inteligentną sztuczną inteligencją, która pamięta poprzednie interakcje, rozumie preferencje i dostosowuje się do tonu – w zasadzie spersonalizowany wirtualny agent dla każdego klienta.

• Podejmowanie decyzji przez sztuczną inteligencję w interakcjach: Poza odpowiadaniem na pytania, sztuczna inteligencja zacznie podejmować decyzje, które obecnie wymagają zgody przełożonego. Na przykład, obecnie konsultant może potrzebować zgody przełożonego, aby zaoferować zwrot pieniędzy lub specjalną zniżkę, aby uspokoić niezadowolonego klienta. W przyszłości decyzje te mogłyby być powierzane sztucznej inteligencji, w określonych granicach, na podstawie obliczonej wartości klienta w całym cyklu jego życia (CV) i analizy sentymentu. Badanie przeprowadzone przez Futurum/IBM prognozowało, że do 2030 roku około 69% decyzji podejmowanych podczas interakcji z klientami w czasie rzeczywistym będzie podejmowanych przez inteligentne maszyny ( To Reimagine the Shift to CX, Marketers Must Do These 2 Things ) – w praktyce sztuczna inteligencja będzie decydować o najlepszym sposobie działania w interakcji.

• 100% zaangażowania AI: Jeden z raportów sugeruje, że sztuczna inteligencja będzie ostatecznie odgrywać rolę w każdej interakcji z klientem ( 59 statystyk obsługi klienta AI z 2025 r. ), zarówno bezpośrednio, jak i w tle. Może to oznaczać, że nawet jeśli człowiek wchodzi w interakcję z klientem, będzie mu pomagała sztuczna inteligencja (udzielając sugestii, pobierając informacje). Alternatywnie, interpretacja jest taka, że ​​żadne pytanie klienta nie pozostanie bez odpowiedzi – nawet jeśli ludzie są offline, sztuczna inteligencja jest zawsze obecna.

Do 2035 roku możemy się spodziewać, że agenci obsługi klienta będą specjalizować się wyłącznie w najbardziej wrażliwych lub wymagających dużej uwagi sytuacjach (np. klienci VIP lub złożone rozpatrywanie reklamacji wymagające ludzkiej empatii). Regularne zapytania – od bankowości, przez handel detaliczny, po wsparcie techniczne – mogłyby być obsługiwane przez flotę agentów AI pracujących 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, nieustannie ucząc się na podstawie każdej interakcji. Ta zmiana mogłaby sprawić, że obsługa klienta będzie bardziej spójna i natychmiastowa, ponieważ AI nie każe ludziom czekać na połączenie i teoretycznie może wykonywać wiele zadań jednocześnie, aby obsłużyć nieograniczoną liczbę klientów.

Wizja ta wiąże się z wyzwaniami do pokonania: sztuczna inteligencja musi być niezwykle odporna na nieprzewidywalność ludzkich klientów. Musi radzić sobie ze slangiem, złością, dezorientacją i nieskończoną różnorodnością sposobów komunikacji. Wymaga również aktualnej wiedzy (nie ma sensu, jeśli informacje AI są nieaktualne). Inwestując w integrację sztucznej inteligencji z firmowymi bazami danych (w celu uzyskania informacji w czasie rzeczywistym o zamówieniach, awariach itp.), można pokonać te przeszkody.

Z etycznego punktu widzenia firmy będą musiały zdecydować, kiedy ujawnić, że „rozmawiasz ze sztuczną inteligencją” i zapewnić uczciwość (sztuczna inteligencja nie traktuje niektórych klientów w odmienny, negatywny sposób z powodu tendencyjnego szkolenia). Zakładając, że te kwestie są zarządzane, argument biznesowy jest silny: obsługa klienta oparta na sztucznej inteligencji może radykalnie obniżyć koszty i skrócić czas oczekiwania. Przewiduje się, że rynek sztucznej inteligencji w obsłudze klienta wzrośnie do dziesiątek miliardów dolarów do 2030 roku ( Raport o rynku sztucznej inteligencji w obsłudze klienta 2025-2030: Studium przypadku ) ( Jak generatywna sztuczna inteligencja wzmacnia logistykę | Ryder ), ponieważ organizacje inwestują w te możliwości.

Podsumowując, spodziewajmy się przyszłości, w której autonomiczna obsługa klienta oparta na sztucznej inteligencji (AI) stanie się normą . Uzyskanie pomocy będzie często oznaczać interakcję z inteligentną maszyną, która szybko rozwiąże problem. Ludzie nadal będą nadzorować i obsługiwać przypadki skrajne, ale bardziej jako przełożeni zespołu AI. Rezultatem może być szybsza i bardziej spersonalizowana obsługa klienta – pod warunkiem, że sztuczna inteligencja będzie odpowiednio przeszkolona i monitorowana, aby zapobiec frustracjom związanym z doświadczeniami „robotowej infolinii” z przeszłości.

Sztuczna inteligencja generatywna w opiece zdrowotnej i medycynie

Opieka zdrowotna to dziedzina, w której stawka jest wysoka. Myśl o sztucznej inteligencji działającej bez nadzoru człowieka w medycynie budzi zarówno entuzjazm (ze względu na wydajność i zasięg), jak i ostrożność (ze względów bezpieczeństwa i empatii). Generatywna sztuczna inteligencja zaczęła zdobywać popularność w takich obszarach jak analiza obrazowania medycznego, dokumentacja kliniczna, a nawet odkrywanie leków. Co może ona zrobić samodzielnie?

Obecne możliwości (2025): Wspieranie lekarzy, a nie ich zastępowanie

Obecnie generatywna sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej służy przede wszystkim jako potężny asystent personelu medycznego, a nie autonomiczny decydent. Na przykład:

• Dokumentacja medyczna: Jednym z najskuteczniejszych wdrożeń sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej jest pomoc lekarzom w obsłudze dokumentacji papierowej. Modele języka naturalnego mogą transkrybować wizyty pacjentów i generować notatki kliniczne lub wypisy ze szpitala. Firmy zatrudniają „skryptorów AI”, którzy słuchają podczas badania (przez mikrofon) i automatycznie tworzą wersję roboczą notatek z wizyty do wglądu dla lekarza. Oszczędza to lekarzom czas poświęcany na pisanie. Niektóre systemy automatycznie uzupełniają nawet fragmenty elektronicznej dokumentacji medycznej. Można to zrobić przy minimalnej interwencji – lekarz jedynie poprawia drobne błędy w wersji roboczej, co oznacza, że ​​pisanie notatek jest w dużej mierze autonomiczne.

• Radiologia i obrazowanie: sztuczna inteligencja, w tym modele generatywne, może analizować zdjęcia rentgenowskie, rezonans magnetyczny i tomografię komputerową w celu wykrywania anomalii (takich jak guzy lub złamania). W 2018 roku FDA zatwierdziła system sztucznej inteligencji do autonomicznego wykrywania retinopatii cukrzycowej (choroby oczu) na obrazach siatkówki – co istotne, został on upoważniony do podejmowania decyzji bez konsultacji ze specjalistą w tym konkretnym kontekście badań przesiewowych. System ten nie był sztuczną inteligencją generatywną, ale pokazuje, że organy regulacyjne zezwoliły na autonomiczną diagnostykę za pomocą sztucznej inteligencji w ograniczonych przypadkach. Modele generatywne wchodzą w grę w celu tworzenia kompleksowych raportów. Na przykład sztuczna inteligencja może zbadać zdjęcie rentgenowskie klatki piersiowej i sporządzić raport radiologa stwierdzający: „Brak ostrych objawów. Płuca czyste. Serce prawidłowej wielkości”. Radiolog następnie po prostu potwierdza i podpisuje. W niektórych rutynowych przypadkach raporty te mogłyby zostać opublikowane bez edycji, jeśli radiolog zaufa sztucznej inteligencji i przeprowadzi tylko szybką kontrolę.

• Kontrolery objawów i wirtualne pielęgniarki: Generatywne chatboty oparte na sztucznej inteligencji są wykorzystywane jako podstawowe narzędzia do weryfikacji objawów. Pacjenci mogą wprowadzać swoje objawy i otrzymywać porady (np. „To może być zwykłe przeziębienie; odpoczywaj i pij płyny, ale idź do lekarza, jeśli wystąpi X lub Y”). Aplikacje takie jak Babylon Health wykorzystują sztuczną inteligencję do udzielania rekomendacji. Obecnie są one zazwyczaj przedstawiane jako porady informacyjne, a nie ostateczne porady medyczne, i zachęcają do dalszej konsultacji z lekarzem w przypadku poważnych problemów.

• Odkrywanie leków (chemia generatywna): Generatywne modele sztucznej inteligencji (AI) mogą proponować nowe struktury molekularne leków. Dotyczy to bardziej dziedziny badań niż opieki nad pacjentem. Te AI działają autonomicznie, proponując tysiące potencjalnych związków o pożądanych właściwościach, które następnie chemicy analizują i testują w laboratorium. Firmy takie jak Insilico Medicine wykorzystały AI do tworzenia nowych kandydatów na leki w znacznie krótszym czasie. Chociaż nie ma to bezpośredniej interakcji z pacjentami, jest to przykład autonomicznego tworzenia przez AI rozwiązań (projektów cząsteczek), których znalezienie zajęłoby ludziom znacznie więcej czasu.

• Operacje w opiece zdrowotnej: Sztuczna inteligencja pomaga optymalizować harmonogramy, zarządzanie dostawami i inne aspekty logistyczne w szpitalach. Na przykład model generatywny może symulować przepływ pacjentów i sugerować zmiany w harmonogramie w celu skrócenia czasu oczekiwania. Choć nie jest to tak widoczne, są to decyzje, które sztuczna inteligencja może podejmować przy minimalnych zmianach wprowadzanych ręcznie.

Należy podkreślić, że od 2025 roku żaden szpital nie pozwala sztucznej inteligencji samodzielnie podejmować ważnych decyzji medycznych ani terapii bez zgody człowieka. Diagnoza i planowanie leczenia pozostają w rękach człowieka, a sztuczna inteligencja zapewnia wsparcie. Zaufanie wymagane, aby sztuczna inteligencja mogła w pełni autonomicznie powiedzieć pacjentowi: „Ma pan raka” lub przepisać leki, nie jest jeszcze wystarczające i nie powinno być dostępne bez gruntownej walidacji. Specjaliści medyczni wykorzystują sztuczną inteligencję jako drugą parę oczu lub narzędzie oszczędzające czas, ale weryfikują kluczowe wyniki.

Perspektywy na lata 2030–2035: sztuczna inteligencja jako współpracownik lekarza (a może pielęgniarki lub farmaceuty)

Oczekujemy, że w nadchodzącej dekadzie sztuczna inteligencja generatywna będzie autonomicznie wykonywać więcej rutynowych zadań klinicznych i zwiększy zasięg usług opieki zdrowotnej:

• Zautomatyzowane wstępne diagnozy: Do 2030 roku sztuczna inteligencja będzie mogła niezawodnie przeprowadzać wstępną analizę wielu powszechnych schorzeń. Wyobraźmy sobie system sztucznej inteligencji w klinice, który odczytuje objawy pacjenta, historię choroby, a nawet jego ton głosu i mimikę twarzy za pomocą kamery, a następnie przedstawia sugestię diagnostyczną i zaleca badania – wszystko to, zanim lekarz w ogóle przyjmie pacjenta. Lekarz może następnie skupić się na potwierdzeniu i omówieniu diagnozy. W telemedycynie pacjent mógłby najpierw porozmawiać z SI, która zawęża problem (np. od prawdopodobnego zapalenia zatok do czegoś poważniejszego), a następnie w razie potrzeby łączy go z lekarzem. Organy regulacyjne mogłyby zezwolić SI na oficjalne diagnozowanie niektórych drobnych schorzeń bez nadzoru człowieka, jeśli okaże się to niezwykle dokładne – na przykład, SI mogłaby zdiagnozować proste zapalenie ucha na podstawie obrazu z otoskopu.

• Osobiste monitory zdrowia: Wraz z upowszechnieniem się urządzeń noszonych (smartwatchy, czujników monitorujących stan zdrowia), sztuczna inteligencja będzie stale monitorować pacjentów i autonomicznie ostrzegać o problemach. Na przykład, do 2035 roku sztuczna inteligencja Twojego urządzenia noszonego będzie mogła wykryć nieprawidłowy rytm serca i autonomicznie zaplanować pilną wirtualną konsultację, a nawet wezwać karetkę, jeśli wykryje objawy zawału serca lub udaru. Wkracza to w obszar autonomicznych decyzji – decydowania o tym, czy sytuacja jest nagła i podejmowania działań – co jest prawdopodobnym i ratującym życie zastosowaniem sztucznej inteligencji.

• Zalecenia dotyczące leczenia: Generatywna sztuczna inteligencja, przeszkolona w zakresie literatury medycznej i danych pacjentów, może sugerować spersonalizowane plany leczenia. Do 2030 roku, w przypadku złożonych chorób, takich jak nowotwory, zespoły ds. nowotworów oparte na sztucznej inteligencji mogłyby analizować geny pacjenta i jego historię medyczną oraz autonomicznie opracowywać zalecany schemat leczenia (plan chemioterapii, dobór leków). Lekarze-ludzie analizowaliby go, ale z czasem, w miarę wzrostu zaufania, mogliby zacząć akceptować plany generowane przez sztuczną inteligencję, szczególnie w przypadku rutynowych przypadków, dostosowując je tylko w razie potrzeby.

• Wirtualne pielęgniarki i opieka domowa: Sztuczna inteligencja, która potrafi rozmawiać i udzielać wskazówek medycznych, mogłaby zająć się wieloma czynnościami związanymi z opieką pooperacyjną i monitorowaniem przewlekłych schorzeń. Na przykład pacjenci w domu z chorobami przewlekłymi mogliby codziennie raportować dane do asystenta pielęgniarskiego opartego na sztucznej inteligencji, który udzielałby porad („Masz nieco wysoki poziom cukru we krwi, rozważ dostosowanie wieczornej przekąski”) i włączałby pielęgniarkę tylko wtedy, gdy odczyty wykraczają poza zakres lub pojawiają się problemy. Ta sztuczna inteligencja mogłaby działać w dużej mierze autonomicznie pod zdalnym nadzorem lekarza.

• Obrazowanie medyczne i analiza laboratoryjna – w pełni zautomatyzowane procesy: Do 2035 roku odczytywanie skanów medycznych w niektórych dziedzinach może być wykonywane głównie przez sztuczną inteligencję. Radiolodzy będą nadzorować systemy sztucznej inteligencji i zajmować się skomplikowanymi przypadkami, ale większość prawidłowych skanów (które rzeczywiście są prawidłowe) będzie mogła być „odczytywana” i zatwierdzana bezpośrednio przez sztuczną inteligencję. Podobnie, analiza preparatów patologicznych (na przykład wykrywanie komórek nowotworowych w biopsji) mogłaby być przeprowadzana autonomicznie w ramach wstępnego badania przesiewowego, co znacznie przyspieszyłoby uzyskiwanie wyników badań laboratoryjnych.

• Odkrywanie leków i badania kliniczne: Sztuczna inteligencja prawdopodobnie zaprojektuje nie tylko cząsteczki leków, ale także wygeneruje syntetyczne dane pacjentów na potrzeby badań klinicznych lub znajdzie optymalnych kandydatów do badań. Może autonomicznie przeprowadzać wirtualne badania (symulując reakcję pacjentów), aby zawęzić opcje przed badaniami w praktyce. Pozwoli to na szybsze wprowadzanie leków na rynek z mniejszą liczbą eksperymentów prowadzonych przez ludzi.

Wizja lekarza opartego na sztucznej inteligencji, który całkowicie zastąpi człowieka, jest wciąż dość odległa i budzi kontrowersje. Nawet do 2035 roku oczekuje się, że sztuczna inteligencja będzie służyć lekarzom jako kolega, a nie zastępować ich. Złożone diagnozy często wymagają intuicji, etyki i rozmów, aby zrozumieć kontekst pacjenta – obszary, w których lekarze-ludzie przodują. Mimo to, sztuczna inteligencja mogłaby zająć się, powiedzmy, 80% rutynowych zadań: papierkową robotą, prostymi przypadkami, monitorowaniem itp., pozwalając klinicystom skupić się na trudnych 20% i relacjach z pacjentami.

Istnieją istotne przeszkody: regulacje prawne dotyczące autonomicznej sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej są rygorystyczne (i słusznie). Systemy sztucznej inteligencji będą wymagały szeroko zakrojonej walidacji klinicznej. Możemy spodziewać się stopniowej akceptacji – np. SI będzie mogła autonomicznie diagnozować lub leczyć pacjentów w obszarach o niedostatecznym dostępie do opieki zdrowotnej, gdzie nie ma lekarzy, co pozwoli na rozszerzenie dostępu do opieki zdrowotnej (wyobraźmy sobie „klinikę AI” w odległej wiosce do 2030 roku, działającą pod okresowym nadzorem lekarza z miasta).

Kwestie etyczne są niezwykle istotne. Odpowiedzialność (jeśli autonomiczna sztuczna inteligencja popełni błąd w diagnozie, kto ponosi odpowiedzialność?), świadoma zgoda (pacjenci muszą wiedzieć, czy sztuczna inteligencja jest zaangażowana w ich opiekę) oraz zapewnienie równości (sztuczna inteligencja działa dobrze dla wszystkich grup społecznych, unikając stronniczości) to wyzwania, z którymi trzeba się zmierzyć. Zakładając, że te kwestie zostaną rozwiązane, do połowy lat 30. XXI wieku generatywna sztuczna inteligencja mogłaby zostać wpleciona w strukturę opieki zdrowotnej, wykonując wiele zadań, odciążając ludzkich świadczeniodawców i potencjalnie docierając do pacjentów, którzy obecnie mają ograniczony dostęp.

Podsumowując, do 2035 roku opieka zdrowotna prawdopodobnie będzie w pełni zintegrowana ze sztuczną inteligencją, ale głównie w ukryciu lub w rolach pomocniczych. Będziemy ufać sztucznej inteligencji, że wiele rzeczy zrobi samodzielnie – odczytuje skany, monitoruje parametry życiowe, opracowuje plany – ale z siatką bezpieczeństwa w postaci ludzkiego nadzoru, który będzie nadal czuwał nad kluczowymi decyzjami. Rezultatem może być bardziej wydajny i responsywny system opieki zdrowotnej, w którym sztuczna inteligencja zajmie się najważniejszymi zadaniami, a ludzie zapewnią empatię i ostateczną ocenę.

Sztuczna inteligencja generatywna w edukacji

Edukacja to kolejna dziedzina, w której sztuczna inteligencja generatywna robi furorę – od botów korepetycyjnych opartych na AI po automatyczne ocenianie i tworzenie treści. Nauczanie i uczenie się wymagają komunikacji i kreatywności, które są mocnymi stronami modeli generatywnych. Ale czy można zaufać sztucznej inteligencji w edukacji bez nadzoru nauczyciela?

Obecne możliwości (2025): Tutorzy i twórcy treści na smyczy

Obecnie sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w edukacji głównie jako narzędzie uzupełniające, a nie samodzielne narzędzie dla nauczyciela. Przykłady obecnego zastosowania:

• Asystenci korepetycji z wykorzystaniem sztucznej inteligencji: Narzędzia takie jak „Khanmigo” (oparte na GPT-4) firmy Khan Academy czy różne aplikacje do nauki języków obcych wykorzystują sztuczną inteligencję do symulowania indywidualnego korepetytora lub partnera do rozmowy. Uczniowie mogą zadawać pytania w języku naturalnym i otrzymywać odpowiedzi lub wyjaśnienia. Sztuczna inteligencja może udzielać wskazówek dotyczących zadań domowych, wyjaśniać pojęcia na różne sposoby, a nawet odgrywać rolę postaci historycznej podczas interaktywnej lekcji historii. Jednak ci korepetytorzy z wykorzystaniem sztucznej inteligencji są zazwyczaj wykorzystywani pod nadzorem; nauczyciele lub osoby zarządzające aplikacjami często monitorują dialogi lub wyznaczają granice tematów, o których może rozmawiać sztuczna inteligencja (aby uniknąć dezinformacji lub nieodpowiednich treści).

• Tworzenie treści dla nauczycieli: Generatywna sztuczna inteligencja pomaga nauczycielom, tworząc pytania testowe, podsumowania lektur, konspekty planów lekcji itd. Nauczyciel może poprosić sztuczną inteligencję o „wygenerowanie 5 zadań praktycznych z równań kwadratowych z odpowiedziami”, oszczędzając czas na przygotowania. Jest to autonomiczne generowanie treści, ale nauczyciel zazwyczaj sprawdza poprawność wyników i ich zgodność z programem nauczania. Jest to więc raczej narzędzie oszczędzające pracę niż w pełni niezależne.

• Ocenianie i informacja zwrotna: Sztuczna inteligencja może automatycznie oceniać testy wielokrotnego wyboru (nic nowego) i coraz częściej ocenia krótkie odpowiedzi lub eseje. Niektóre systemy szkolne wykorzystują sztuczną inteligencję do oceniania odpowiedzi pisemnych i przekazywania uczniom informacji zwrotnych (np. poprawek gramatycznych, sugestii dotyczących rozwinięcia argumentacji). Chociaż samo w sobie nie jest to zadanie generatywne, nowe sztuczne inteligencje mogą nawet generować spersonalizowany raport z informacją zwrotną dla ucznia na podstawie jego wyników, wskazując obszary do poprawy. Nauczyciele często sprawdzają ponownie eseje ocenione przez sztuczną inteligencję na tym etapie, ponieważ obawiają się niuansów.

• Adaptacyjne Systemy Nauczania: Są to platformy, które dostosowują poziom trudności lub styl materiału do wyników ucznia. Generatywna sztuczna inteligencja usprawnia to, tworząc nowe problemy lub przykłady na bieżąco, dostosowane do potrzeb ucznia. Na przykład, jeśli uczeń ma trudności z jakimś pojęciem, sztuczna inteligencja może wygenerować kolejną analogię lub pytanie praktyczne dotyczące tego pojęcia. Jest to w pewnym stopniu autonomiczne, ale w ramach systemu zaprojektowanego przez nauczycieli.

• Wykorzystanie przez studentów do nauki: Sami studenci korzystają z narzędzi takich jak ChatGPT, aby ułatwić sobie naukę – prosząc o wyjaśnienia, tłumaczenia, a nawet korzystając ze sztucznej inteligencji (AI), aby uzyskać opinię na temat wersji roboczej eseju („popraw mój akapit wprowadzający”). Jest to proces samodzielny i może odbywać się bez wiedzy nauczyciela. W tym scenariuszu sztuczna inteligencja działa jako korepetytor lub korektor na żądanie. Wyzwaniem jest zapewnienie, aby studenci korzystali z niej w celach edukacyjnych, a nie tylko w celu uzyskania odpowiedzi (uczciwość akademicka).

Oczywiste jest, że w 2025 roku sztuczna inteligencja w edukacji jest potężna, ale zazwyczaj działa z udziałem nauczyciela, który nadzoruje jej działania. Istnieje zrozumiała ostrożność: nie chcemy ufać sztucznej inteligencji w przekazywaniu nieprawdziwych informacji lub w obsłudze wrażliwych interakcji z uczniami w oderwaniu od kontekstu. Nauczyciele postrzegają korepetytorów opartych na sztucznej inteligencji jako pomocnych asystentów, którzy mogą zapewnić uczniom więcej praktyki i natychmiastowe odpowiedzi na rutynowe pytania, pozwalając nauczycielom skupić się na głębszym mentoringu.

Perspektywy na lata 2030–2035: spersonalizowani korepetytorzy AI i zautomatyzowani asystenci dydaktyczni

Przewidujemy, że w nadchodzącej dekadzie sztuczna inteligencja generatywna umożliwi bardziej spersonalizowane i autonomiczne doświadczenia edukacyjne , a jednocześnie rola nauczycieli ulegnie zmianie:

• Korepetytorzy AI dla każdego ucznia: Wizja (podzielana przez ekspertów takich jak Sal Khan z Khan Academy) zakłada, że ​​do 2030 roku każdy uczeń będzie miał dostęp do korepetytora AI, który pod wieloma względami będzie tak samo skuteczny jak korepetytor ludzki ( twórca twierdzi, że taki korepetytor AI mógłby uczynić ludzi 10 razy mądrzejszymi ). Korepetytorzy AI byliby dostępni 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, znaliby szczegółowo historię nauki ucznia i odpowiednio dostosowywali swój styl nauczania. Na przykład, jeśli uczeń jest wzrokowcem i ma problemy z pojęciem algebry, AI może dynamicznie tworzyć wizualne wyjaśnienie lub interaktywną symulację, aby mu pomóc. Ponieważ AI może śledzić postępy ucznia w czasie, może autonomicznie decydować, który temat omówić jako następny lub kiedy przejść do nowej umiejętności – skutecznie zarządzając planem lekcji dla danego ucznia w mikroskali.

• Zmniejszone obciążenie nauczycieli rutynowymi zadaniami: ocenianie, tworzenie arkuszy ćwiczeń, przygotowywanie materiałów dydaktycznych – te zadania mogłyby zostać niemal całkowicie przerzucone na sztuczną inteligencję do 2030 roku. Sztuczna inteligencja mogłaby generować tygodniowe, spersonalizowane zadania domowe dla klasy, oceniać wszystkie zadania z zeszłego tygodnia (nawet te otwarte) wraz z informacją zwrotną i sygnalizować nauczycielowi, którzy uczniowie potrzebują dodatkowej pomocy w określonych tematach. Mogłoby to nastąpić przy minimalnym udziale nauczyciela, być może jedynie pobieżnym przejrzeniu, aby upewnić się, że oceny sztucznej inteligencji wydają się sprawiedliwe.

• Autonomiczne, adaptacyjne platformy edukacyjne: Możemy zobaczyć kursy w pełni oparte na sztucznej inteligencji z wybranych przedmiotów. Wyobraźmy sobie kurs online bez instruktora, gdzie agent AI wprowadza materiał, podaje przykłady, odpowiada na pytania i dostosowuje tempo do ucznia. Doświadczenie ucznia mogłoby być unikalne i generowane w czasie rzeczywistym. Niektóre szkolenia korporacyjne i edukacja dorosłych mogłyby przejść na ten model wcześniej, gdzie do 2035 roku pracownik mógłby powiedzieć: „Chcę nauczyć się zaawansowanych makr w Excelu”, a tutor AI uczyłby go w ramach spersonalizowanego programu nauczania, w tym generował ćwiczenia i oceniał ich rozwiązania, bez udziału trenera.

• Asystenci AI w klasie: W klasach stacjonarnych lub wirtualnych, AI mogłaby słuchać dyskusji i pomagać nauczycielowi na bieżąco (np. szepcząc sugestie przez słuchawkę: „Kilku uczniów wygląda na zdezorientowanych tym pojęciem, może podaj inny przykład”). Mogłaby również moderować fora internetowe, odpowiadać na proste pytania zadawane przez uczniów („Kiedy jest termin oddania zadania?”, a nawet wyjaśniać jakiś punkt wykładu), aby nauczyciel nie był bombardowany e-mailami. Do 2035 roku obecność współnauczyciela AI w klasie, podczas gdy nauczyciel skupia się na zaawansowanym wsparciu i aspektach motywacyjnych, może być standardem.

• Globalny dostęp do edukacji: Autonomiczne korepetycje oparte na sztucznej inteligencji (AI) mogą pomóc w edukacji uczniów w regionach, w których brakuje nauczycieli. Tablet z korepetytorem opartym na AI może służyć jako główny nauczyciel dla uczniów, którzy w przeciwnym razie mieliby ograniczony dostęp do edukacji, obejmując podstawowe umiejętności czytania i pisania oraz matematykę. Do 2035 roku może to być jedno z najbardziej znaczących zastosowań – AI wypełnia luki, w których brakuje nauczycieli. Jednak zapewnienie jakości i kulturowej adekwatności edukacji opartej na AI w różnych kontekstach będzie kluczowe.

Czy sztuczna inteligencja zastąpi nauczycieli? Mało prawdopodobne, żeby całkowicie. Nauczanie to coś więcej niż tylko przekazywanie treści – to mentoring, inspiracja i wsparcie społeczno-emocjonalne. Te ludzkie elementy są trudne do odtworzenia dla sztucznej inteligencji. Ale sztuczna inteligencja może stać się drugim nauczycielem w klasie, a nawet pierwszym nauczycielem przekazującym wiedzę, pozwalając nauczycielom skupić się na tym, co ludzie robią najlepiej: empatii, motywowaniu i rozwijaniu krytycznego myślenia.

Istnieją kwestie, którymi należy się zająć: zapewnienie, że sztuczna inteligencja dostarcza dokładnych informacji (brak edukacyjnych halucynacji fałszywych faktów), unikanie stronniczości w treściach edukacyjnych, ochrona prywatności danych uczniów oraz utrzymanie zaangażowania uczniów (sztuczna inteligencja musi motywować, a nie tylko poprawiać). Prawdopodobnie zobaczymy akredytację lub certyfikację systemów edukacyjnych opartych na sztucznej inteligencji – podobnie jak w przypadku podręczników – aby zapewnić ich zgodność ze standardami.

Kolejnym wyzwaniem jest nadmierne poleganie na wiedzy: jeśli nauczyciel ze sztuczną inteligencją będzie udzielał odpowiedzi zbyt łatwo, uczniowie mogą nie nauczyć się wytrwałości ani rozwiązywania problemów. Aby temu zaradzić, przyszli nauczyciele ze sztuczną inteligencją mogą być tak zaprojektowani, aby czasami pozwalali uczniom na trudności (jak nauczyciel-człowiek) lub zachęcali ich do rozwiązywania problemów za pomocą podpowiedzi, zamiast podpowiadać rozwiązania.

Do 2035 roku klasa może ulec transformacji: każdy uczeń będzie miał urządzenie połączone ze sztuczną inteligencją, które poprowadzi go we własnym tempie, podczas gdy nauczyciel będzie organizował zajęcia grupowe i dostarczał mu wiedzy z zakresu humanistyki. Edukacja może stać się bardziej efektywna i zindywidualizowana. Obietnicą jest to, że każdy uczeń otrzyma pomoc, której potrzebuje, wtedy, gdy jej potrzebuje – prawdziwe doświadczenie „osobistego nauczyciela” na dużą skalę. Istnieje ryzyko utraty ludzkiego kontaktu lub niewłaściwego wykorzystania sztucznej inteligencji (jak np. oszukiwanie uczniów za jej pomocą). Ogólnie rzecz biorąc, przy odpowiednim zarządzaniu, generatywna sztuczna inteligencja ma szansę zdemokratyzować i ulepszyć proces uczenia się, będąc zawsze dostępnym, kompetentnym towarzyszem w edukacyjnej podróży ucznia.

Generatywna sztuczna inteligencja w logistyce i łańcuchu dostaw

Logistyka – sztuka i nauka transportu towarów i zarządzania łańcuchami dostaw – może wydawać się nietradycyjną dziedziną dla „generatywnej” sztucznej inteligencji, ale kreatywne rozwiązywanie problemów i planowanie są w tej dziedzinie kluczowe. Generatywna sztuczna inteligencja może wspomagać działania poprzez symulowanie scenariuszy, optymalizację planów, a nawet sterowanie systemami robotycznymi. Celem w logistyce jest wydajność i oszczędność kosztów, co dobrze wpisuje się w mocne strony sztucznej inteligencji w analizie danych i proponowaniu rozwiązań. Jak daleko może posunąć się autonomia sztucznej inteligencji w zarządzaniu łańcuchami dostaw i operacjami logistycznymi?

Obecne możliwości (2025): optymalizacja i usprawnianie dzięki nadzorowi człowieka

Obecnie sztuczna inteligencja (w tym niektóre podejścia generatywne) jest stosowana w logistyce przede wszystkim jako narzędzie wspomagające podejmowanie decyzji :

• Optymalizacja tras: Firmy takie jak UPS i FedEx już wykorzystują algorytmy sztucznej inteligencji do optymalizacji tras dostaw, zapewniając kierowcom wybór najefektywniejszej trasy. Tradycyjnie były to algorytmy badań operacyjnych, ale obecnie podejścia generatywne mogą pomóc w opracowaniu alternatywnych strategii trasowania w różnych warunkach (ruch uliczny, pogoda). Podczas gdy sztuczna inteligencja sugeruje trasy, dyspozytorzy lub menedżerowie ustalają parametry (np. priorytety) i mogą je w razie potrzeby zmienić.

• Planowanie załadunku i przestrzeni: W przypadku pakowania ciężarówek lub kontenerów transportowych, sztuczna inteligencja może generować optymalne plany załadunku (gdzie który karton trafia). Generatywna sztuczna inteligencja może tworzyć wiele konfiguracji pakowania, aby zmaksymalizować wykorzystanie przestrzeni, w istocie „tworząc” rozwiązania, z których ludzie mogą wybierać. Zostało to podkreślone w badaniu, w którym zauważono, że ciężarówki w USA często jeżdżą puste w 30%, a lepsze planowanie – wspomagane przez sztuczną inteligencję – może zmniejszyć te straty ( Najważniejsze przypadki użycia generatywnej sztucznej inteligencji w logistyce ). Te generowane przez sztuczną inteligencję plany załadunku mają na celu obniżenie kosztów paliwa i emisji, a w niektórych magazynach są realizowane przy minimalnej liczbie zmian ręcznych.

• Prognozowanie popytu i zarządzanie zapasami: Modele sztucznej inteligencji (AI) mogą przewidywać popyt na produkty i generować plany uzupełniania zapasów. Model generatywny może symulować różne scenariusze popytu (np. AI „wyobraża sobie” wzrost popytu z powodu zbliżających się świąt) i odpowiednio planować zapasy. Pomaga to menedżerom łańcucha dostaw w przygotowaniach. Obecnie AI dostarcza prognozy i sugestie, ale to ludzie zazwyczaj podejmują ostateczną decyzję o poziomie produkcji lub składaniu zamówień.

• Ocena ryzyka: Globalny łańcuch dostaw stoi w obliczu zakłóceń (klęski żywiołowe, opóźnienia w portach, problemy polityczne). Systemy sztucznej inteligencji (AI) analizują obecnie wiadomości i dane, aby identyfikować potencjalne zagrożenia. Na przykład, jedna firma logistyczna wykorzystuje sztuczną inteligencję generacji do skanowania internetu i oznaczania ryzykownych korytarzy transportowych (obszarów, w których mogą wystąpić problemy, np. z powodu nadchodzącego huraganu lub zamieszek) ( Najważniejsze przypadki użycia sztucznej inteligencji generacji w logistyce ). Dzięki tym informacjom planiści mogą autonomicznie przekierowywać przesyłki, omijając newralgiczne miejsca. W niektórych przypadkach sztuczna inteligencja może automatycznie rekomendować zmiany trasy lub środka transportu, które następnie są zatwierdzane przez ludzi.

• Automatyzacja magazynów: Wiele magazynów jest częściowo zautomatyzowanych, a roboty zajmują się kompletacją i pakowaniem. Generatywna sztuczna inteligencja (AI) może dynamicznie przydzielać zadania robotom i ludziom, aby zapewnić optymalny przepływ. Na przykład, AI może generować kolejkę zadań dla robotów kompletujących zamówienia każdego ranka na podstawie zamówień. Często jest to w pełni autonomiczne, a menedżerowie jedynie monitorują wskaźniki KPI – jeśli liczba zamówień niespodziewanie wzrośnie, AI samodzielnie dostosowuje operacje.

• Zarządzanie flotą: Sztuczna inteligencja pomaga w planowaniu konserwacji pojazdów poprzez analizę wzorców i generowanie optymalnych harmonogramów konserwacji, które minimalizują przestoje. Może również grupować przesyłki, aby zmniejszyć liczbę kursów. Decyzje te mogą być podejmowane automatycznie przez oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji, o ile spełnia ono wymagania serwisowe.

Ogólnie rzecz biorąc, od 2025 roku to ludzie wyznaczają cele (np. „minimalizuj koszty, ale zapewnij dwudniową dostawę”), a sztuczna inteligencja opracowuje rozwiązania lub harmonogramy, aby je osiągnąć. Systemy mogą działać bez interwencji, dopóki nie wydarzy się coś nietypowego. Wiele procesów logistycznych wiąże się z powtarzalnymi decyzjami (kiedy przesyłka powinna zostać wysłana? Z którego magazynu zrealizować zamówienie?), które sztuczna inteligencja może nauczyć się konsekwentnego podejmowania. Firmy stopniowo ufają sztucznej inteligencji w zakresie obsługi tych mikrodecyzji i powiadamiania menedżerów tylko w przypadku wystąpienia wyjątków.

Perspektywy na lata 2030–2035: autonomiczne łańcuchy dostaw

W następnej dekadzie możemy sobie wyobrazić znacznie bardziej autonomiczną koordynację w logistyce, napędzaną przez sztuczną inteligencję:

• Pojazdy autonomiczne i drony: Samojezdne ciężarówki i drony dostawcze, choć stanowią szerszy temat sztucznej inteligencji i robotyki, bezpośrednio wpływają na logistykę. Do 2030 roku, jeśli uda się pokonać wyzwania regulacyjne i techniczne, możemy mieć sztuczną inteligencję prowadzącą ciężarówki na autostradach lub drony obsługujące dostawy na ostatnim kilometrze w miastach. Te sztuczne inteligencje będą podejmować decyzje w czasie rzeczywistym (zmiany tras, omijanie przeszkód) bez udziału kierowców. Generacja polega na tym, jak te sztuczne inteligencje pojazdów uczą się na podstawie ogromnych danych i symulacji, skutecznie „ucząc się” w niezliczonych scenariuszach. W pełni autonomiczna flota mogłaby działać 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, a ludzie monitorowaliby ją jedynie zdalnie. To eliminuje ogromny czynnik ludzki (kierowców) z operacji logistycznych, radykalnie zwiększając autonomię.

• Samonaprawiające się łańcuchy dostaw: Generatywna sztuczna inteligencja prawdopodobnie będzie wykorzystywana do ciągłego symulowania scenariuszy łańcucha dostaw i przygotowywania planów awaryjnych. Do 2035 roku sztuczna inteligencja mogłaby automatycznie wykrywać zamknięcie fabryki dostawcy (za pośrednictwem wiadomości lub źródeł danych) i natychmiast przekierowywać dostawy do alternatywnych dostawców, których już zweryfikowała w symulacji. Oznacza to, że łańcuch dostaw „naprawia się” sam po zakłóceniach, a inicjatywę przejmuje sztuczna inteligencja. Menedżerowie byliby informowani o działaniach sztucznej inteligencji, a nie o tych, którzy inicjują obejście problemu.

• Kompleksowa optymalizacja zapasów: Sztuczna inteligencja mogłaby autonomicznie zarządzać zapasami w całej sieci magazynów i sklepów. Decydowałaby, kiedy i gdzie przemieścić zapasy (być może za pomocą robotów lub pojazdów autonomicznych), utrzymując w każdej lokalizacji odpowiednią ilość zapasów. Sztuczna inteligencja zarządza w zasadzie wieżą kontroli łańcucha dostaw: monitoruje wszystkie przepływy i wprowadza korekty w czasie rzeczywistym. Do 2035 roku idea „samojezdnego” łańcucha dostaw mogłaby oznaczać, że system każdego dnia samodzielnie opracowuje najlepszy plan dystrybucji, zamawia produkty, planuje przebieg produkcji i organizuje transport. Ludzie nadzorowaliby ogólną strategię i obsługiwali wyjątki wykraczające poza obecne rozumienie sztucznej inteligencji.

• Projektowanie generatywne w logistyce: Moglibyśmy zobaczyć sztuczną inteligencję projektującą nowe sieci łańcucha dostaw. Załóżmy, że firma rozszerza działalność na nowy region; sztuczna inteligencja mogłaby generować optymalne lokalizacje magazynów, połączenia transportowe i polityki zapasów dla tego regionu na podstawie danych – coś, co robią dziś konsultanci i analitycy. Do 2030 roku firmy mogłyby polegać na rekomendacjach sztucznej inteligencji w zakresie wyboru rozwiązań dotyczących projektowania łańcucha dostaw, ufając, że będzie ona szybciej oceniać czynniki i być może znajdować kreatywne rozwiązania (takie jak nieoczywiste centra dystrybucyjne), których ludzie nie dostrzegają.

• Integracja z produkcją (Przemysł 4.0): Logistyka nie jest odrębna; jest powiązana z produkcją. Fabryki przyszłości mogą korzystać z generatywnej sztucznej inteligencji (AI), która będzie planować cykle produkcyjne, zamawiać surowce na czas, a następnie wydawać polecenia sieci logistycznej, aby natychmiast wysyłała produkty. Zintegrowana sztuczna inteligencja może oznaczać mniej planowania przez człowieka – płynny łańcuch dostaw od produkcji do dostawy, oparty na algorytmach optymalizujących koszty, szybkość i zrównoważony rozwój. Już do 2025 roku wydajne łańcuchy dostaw będą oparte na danych; do 2035 roku mogą być w dużej mierze oparte na sztucznej inteligencji.

• Dynamiczna obsługa klienta w logistyce: Bazując na sztucznej inteligencji w obsłudze klienta, sztuczne inteligencje w łańcuchu dostaw mogą bezpośrednio komunikować się z klientami. Na przykład, jeśli duży klient chce w ostatniej chwili zmienić zamówienie hurtowe, agent AI może negocjować realne alternatywy (np. „Możemy dostarczyć połowę teraz, połowę w przyszłym tygodniu z powodu ograniczeń”), nie czekając na ludzkiego menedżera. Wymaga to generatywnego zrozumienia przez sztuczną inteligencję obu stron (potrzeb klienta a możliwości operacyjne) i podejmowania decyzji, które zapewniają płynność operacji, a jednocześnie satysfakcjonują klientów.

Oczekiwaną korzyścią jest bardziej wydajny, odporny i responsywny system logistyczny. Firmy przewidują ogromne oszczędności – McKinsey oszacował, że optymalizacja łańcucha dostaw oparta na sztucznej inteligencji może znacząco obniżyć koszty i poprawić poziom usług, dodając potencjalnie biliony dolarów wartości w różnych branżach ( Stan sztucznej inteligencji w 2023 roku: przełomowy rok sztucznej inteligencji generatywnej | McKinsey ).

Jednak oddanie większej kontroli sztucznej inteligencji (AI) niesie ze sobą również ryzyko, takie jak kaskadowe błędy, jeśli logika AI jest wadliwa (np. niesławny scenariusz łańcucha dostaw AI, który nieumyślnie doprowadza firmę do braku zapasów z powodu błędu modelowania). Zabezpieczenia takie jak „człowiek w pętli w podejmowaniu ważnych decyzji” lub przynajmniej pulpity nawigacyjne umożliwiające szybkie zastąpienie ich przez człowieka prawdopodobnie pozostaną do 2035 roku. Z czasem, w miarę jak decyzje AI będą się sprawdzać, ludzie będą coraz chętniej wycofywać się z decyzji.

Co ciekawe, optymalizując wydajność, sztuczna inteligencja może czasami podejmować decyzje sprzeczne z ludzkimi preferencjami lub tradycyjnymi praktykami. Na przykład, sama optymalizacja może prowadzić do bardzo szczupłych zapasów, co jest efektywne, ale może wydawać się ryzykowne. Specjaliści ds. łańcucha dostaw w 2030 roku mogą być zmuszeni do skorygowania swoich intuicji, ponieważ sztuczna inteligencja, analizując ogromne ilości danych, może wykazać, że jej nietypowa strategia faktycznie działa lepiej.

Wreszcie, musimy wziąć pod uwagę, że ograniczenia fizyczne (infrastruktura, szybkość procesów fizycznych) ograniczają szybkość zmian w logistyce, dlatego rewolucja w tym przypadku polega na inteligentniejszym planowaniu i wykorzystaniu zasobów, a nie na zupełnie nowej rzeczywistości fizycznej. Jednak nawet w tych granicach kreatywne rozwiązania i nieustanna optymalizacja generatywnej sztucznej inteligencji mogłyby radykalnie usprawnić globalny przepływ towarów, minimalizując ręczne planowanie.

Podsumowując, logistyka do 2035 roku może działać niczym dobrze naoliwiona zautomatyzowana maszyna: towary będą przepływać sprawnie, trasy będą dostosowywać się do zakłóceń w czasie rzeczywistym, magazyny będą zarządzać się same za pomocą robotów, a cały system będzie nieustannie uczył się i udoskonalał na podstawie danych – a wszystko to będzie sterowane przez generatywną sztuczną inteligencję, która będzie działać jako mózg operacji.

Generatywna sztuczna inteligencja w finansach i biznesie

Branża finansowa intensywnie wykorzystuje informacje – raporty, analizy, komunikację z klientami – co czyni ją podatnym gruntem dla generatywnej sztucznej inteligencji. Od bankowości po zarządzanie inwestycjami i ubezpieczenia, organizacje badają możliwości sztucznej inteligencji w zakresie automatyzacji i generowania analiz. Pytanie brzmi: jakie zadania finansowe sztuczna inteligencja może wykonywać niezawodnie bez nadzoru człowieka, biorąc pod uwagę wagę dokładności i zaufania w tej dziedzinie?

Obecne możliwości (2025): automatyczne raporty i wsparcie decyzyjne

Obecnie sztuczna inteligencja generatywna wnosi swój wkład w finanse na kilka sposobów, często pod nadzorem człowieka:

• Generowanie raportów: Banki i firmy finansowe tworzą liczne raporty – podsumowania zysków, komentarze rynkowe, analizy portfeli itp. Do ich tworzenia wykorzystuje się już sztuczną inteligencję. Na przykład Bloomberg opracował BloombergGPT , rozbudowany model językowy przeszkolony w zakresie danych finansowych, który wspomaga takie zadania, jak klasyfikacja wiadomości oraz sesje pytań i odpowiedzi dla użytkowników końcowych ( generatywna sztuczna inteligencja wkracza do sektora finansowego ). Chociaż jej głównym zastosowaniem jest pomoc ludziom w znajdowaniu informacji, pokazuje to rosnącą rolę sztucznej inteligencji. Automated Insights (firma, z którą współpracował AP) również generowała artykuły finansowe. Wiele newsletterów inwestycyjnych wykorzystuje sztuczną inteligencję do podsumowania codziennych ruchów rynkowych lub wskaźników ekonomicznych. Zazwyczaj ludzie przeglądają je przed wysłaniem do klientów, ale jest to szybka edycja, a nie pisanie od podstaw.

• Komunikacja z klientem: W bankowości detalicznej chatboty oparte na sztucznej inteligencji (AI) obsługują zapytania klientów dotyczące sald kont, transakcji lub informacji o produktach (integrując się z obsługą klienta). AI może również generować spersonalizowane listy z poradami finansowymi lub zachęty. Na przykład, AI może zidentyfikować klienta, który mógłby zaoszczędzić na opłatach i automatycznie utworzyć wiadomość sugerującą zmianę rodzaju konta, która następnie zostanie wysłana z minimalną ingerencją człowieka. Ten rodzaj spersonalizowanej komunikacji na dużą skalę jest obecnie stosowanym zastosowaniem AI w finansach.

• Wykrywanie oszustw i alerty: Generatywna sztuczna inteligencja (AI) może pomóc w tworzeniu narracji lub wyjaśnień anomalii wykrytych przez systemy wykrywania oszustw. Na przykład, jeśli podejrzana aktywność zostanie oznaczona, AI może wygenerować komunikat wyjaśniający dla klienta („Zauważyliśmy logowanie z nowego urządzenia…”) lub raport dla analityków. Wykrywanie jest zautomatyzowane (z wykorzystaniem wykrywania anomalii AI/ML), a komunikacja jest coraz bardziej zautomatyzowana, choć ostateczne działania (blokowanie konta) często wymagają weryfikacji przez człowieka.

• Doradztwo finansowe (ograniczone): Niektóre robo-doradcy (zautomatyzowane platformy inwestycyjne) wykorzystują algorytmy (niekoniecznie generatywną sztuczną inteligencję) do zarządzania portfelami bez udziału doradców. Generatywna sztuczna inteligencja wkracza na rynek, na przykład generując komentarze dotyczące przyczyn dokonania określonych transakcji lub podsumowania wyników portfela dostosowane do klienta. Jednak czyste doradztwo finansowe (jak złożone planowanie finansowe) nadal opiera się głównie na algorytmach lub regułach; doradztwo generatywne w dowolnej formie bez nadzoru jest ryzykowne ze względu na odpowiedzialność prawną w przypadku jego błędnego działania.

• Oceny ryzyka i underwriting: Firmy ubezpieczeniowe testują sztuczną inteligencję, aby automatycznie tworzyć raporty z oceny ryzyka, a nawet projekty dokumentów polisowych. Na przykład, na podstawie danych o nieruchomości, sztuczna inteligencja mogłaby wygenerować projekt polisy ubezpieczeniowej lub raport underwritera opisujący czynniki ryzyka. Obecnie to ludzie weryfikują te wyniki, ponieważ każdy błąd w umowie może być kosztowny.

• Analiza danych i spostrzeżenia: Sztuczna inteligencja może analizować sprawozdania finansowe lub wiadomości i generować podsumowania. Analitycy korzystają z narzędzi, które mogą błyskawicznie podsumować 100-stronicowy raport roczny, przedstawiając kluczowe punkty, lub wyodrębnić najważniejsze wnioski z transkrypcji telekonferencji dotyczącej wyników finansowych. Takie podsumowania oszczędzają czas i mogą być wykorzystywane bezpośrednio w procesie decyzyjnym lub przekazywane dalej, ale roztropni analitycy dokładnie sprawdzają kluczowe szczegóły.

W istocie, obecna sztuczna inteligencja w finansach działa jak niestrudzony analityk/autor , generując treści, które ludzie dopracowują. W pełni autonomiczne zastosowanie występuje głównie w ściśle określonych obszarach, takich jak wiadomości oparte na danych (bez potrzeby subiektywnej oceny) czy odpowiedzi obsługi klienta. Bezpośrednie zaufanie sztucznej inteligencji w decyzjach finansowych (takich jak przelewanie środków, realizacja transakcji wykraczających poza ustalone algorytmy) jest rzadkie ze względu na wysokie ryzyko i nadzór regulacyjny.

Perspektywy na lata 2030–2035: analitycy sztucznej inteligencji i autonomiczne operacje finansowe

Patrząc w przyszłość, do 2035 roku sztuczna inteligencja generatywna będzie mogła być głęboko osadzona w operacjach finansowych i potencjalnie wykonywać wiele zadań autonomicznie:

• Analitycy finansowi z wykorzystaniem sztucznej inteligencji (AI): Możemy zobaczyć systemy AI, które będą analizować firmy i rynki oraz generować rekomendacje lub raporty na poziomie analityka ds. badań akcji. Do 2030 roku sztuczna inteligencja będzie mogła odczytywać wszystkie sprawozdania finansowe firmy, porównywać je z danymi branżowymi i samodzielnie generować raporty rekomendacji inwestycyjnych („Kup/Sprzedaj” z uzasadnieniem). Niektóre fundusze hedgingowe już wykorzystują AI do generowania sygnałów transakcyjnych; do lat 30. XXI wieku raporty analityczne oparte na AI mogą stać się powszechne. Zarządzający portfelami mogą zacząć ufać analizom generowanym przez AI jako jednemu z wielu źródeł danych wejściowych. Istnieje nawet potencjał, aby AI autonomicznie zarządzała portfelami: stale monitorowała i rebalansowała inwestycje zgodnie z predefiniowaną strategią. W rzeczywistości handel algorytmiczny jest już w dużym stopniu zautomatyzowany – generatywna sztuczna inteligencja może sprawić, że strategie będą bardziej adaptacyjne, generując i testując nowe modele handlowe.

• Zautomatyzowane planowanie finansowe: Doradcy AI zorientowani na klienta mogą zajmować się rutynowym planowaniem finansowym. Do 2030 roku będziesz mógł wskazać sztucznej inteligencji swoje cele (kupno domu, oszczędzanie na studia), a ona wygeneruje kompletny plan finansowy (budżet, alokacje inwestycyjne, sugestie dotyczące ubezpieczeń) dostosowany do Twoich potrzeb. Początkowo może go przejrzeć ludzki doradca finansowy, ale wraz ze wzrostem zaufania, porady te będą mogły być udzielane bezpośrednio konsumentom, z odpowiednimi zastrzeżeniami. Kluczem będzie zapewnienie, że porady sztucznej inteligencji są zgodne z przepisami i leżą w najlepszym interesie klienta. Jeśli problem zostanie rozwiązany, sztuczna inteligencja może znacznie zwiększyć dostępność podstawowych porad finansowych przy niskich kosztach.

• Automatyzacja zaplecza: Generatywna sztuczna inteligencja mogłaby autonomicznie obsługiwać wiele dokumentów zaplecza – wnioski kredytowe, raporty zgodności, podsumowania audytów. Na przykład, sztuczna inteligencja mogłaby gromadzić wszystkie dane transakcyjne i generować raport z audytu sygnalizujący wszelkie wątpliwości. Audytorzy w 2035 roku mogliby poświęcać więcej czasu na analizowanie wyjątków zgłoszonych przez sztuczną inteligencję zamiast analizować wszystko samodzielnie. Podobnie, w zakresie zgodności, sztuczna inteligencja mogłaby generować raporty o podejrzanej aktywności (SAR) dla organów regulacyjnych, bez konieczności angażowania analityka do ich samodzielnego tworzenia. Autonomiczne generowanie tych rutynowych dokumentów, z nadzorem człowieka na zasadzie wyjątków, mogłoby stać się standardem.

• Roszczenia ubezpieczeniowe i ocena ryzyka: Sztuczna inteligencja mogłaby przetwarzać roszczenia ubezpieczeniowe (z dowodami fotograficznymi itp.), określać zakres ochrony i automatycznie generować decyzję o wypłacie odszkodowania. Możemy dojść do punktu, w którym proste roszczenia (takie jak wypadki samochodowe z przejrzystymi danymi) będą w całości rozstrzygane przez sztuczną inteligencję w ciągu kilku minut od złożenia wniosku. Podobnie mogłoby wyglądać ocenianie nowych polis: sztuczna inteligencja ocenia ryzyko i generuje warunki polisy. Do 2035 roku prawdopodobnie tylko złożone lub graniczne przypadki będą kierowane do ludzkich analityków ryzyka.

• Oszustwa i bezpieczeństwo: Sztuczna inteligencja prawdopodobnie będzie odgrywać jeszcze ważniejszą rolę w wykrywaniu oszustw i cyberzagrożeń w sektorze finansowym oraz reagowaniu na nie. Autonomiczne agenci AI mogą monitorować transakcje w czasie rzeczywistym i podejmować natychmiastowe działania (blokowanie kont, zamrażanie transakcji) po spełnieniu określonych kryteriów, a następnie generować uzasadnienie. Szybkość ma tu kluczowe znaczenie, dlatego pożądany jest minimalny udział człowieka. Kluczowe może być jasne komunikowanie tych działań klientom lub organom regulacyjnym.

• Wsparcie kadry kierowniczej: Wyobraź sobie „szefa sztabu” AI, który może na bieżąco generować raporty biznesowe dla kadry kierowniczej. Zapytaj: „Jak wypadł nasz europejski oddział w tym kwartale i jakie były główne czynniki napędzające ten rozwój w porównaniu z ubiegłym rokiem?”, a sztuczna inteligencja wygeneruje zwięzły raport z wykresami, wszystkie dokładne, oparty na danych. Ten rodzaj dynamicznego, autonomicznego raportowania i analizy może stać się tak prosty, jak rozmowa. Do 2030 roku wysyłanie zapytań do sztucznej inteligencji w celu uzyskania informacji biznesowych i zaufanie jej w kwestii poprawnych odpowiedzi mogłoby w dużej mierze zastąpić statyczne raporty, a może nawet niektóre role analityków.

Ciekawa prognoza: do lat 30. XXI wieku większość treści finansowych (wiadomości, raporty itp.) może być generowana przez sztuczną inteligencję . Już teraz serwisy takie jak Dow Jones i Reuters wykorzystują automatyzację w przypadku niektórych wiadomości. Jeśli ten trend się utrzyma, a biorąc pod uwagę gwałtowny wzrost ilości danych finansowych, sztuczna inteligencja może być odpowiedzialna za filtrowanie i przekazywanie większości z nich.

Jednak zaufanie i weryfikacja będą kluczowe. Sektor finansowy jest ściśle regulowany, a każda sztuczna inteligencja działająca autonomicznie będzie musiała spełniać surowe standardy:

• Zapewnienie braku halucynacji (analityk sztucznej inteligencji nie może wymyślić wskaźnika finansowego, który nie jest prawdziwy, gdyż może wprowadzić rynki w błąd).

• Unikanie stronniczości i nielegalnych praktyk (np. nieumyślne pomijanie decyzji o udzieleniu pożyczek w oparciu o stronnicze dane szkoleniowe).

• Audytowalność: organy regulacyjne prawdopodobnie będą wymagać, aby decyzje AI były możliwe do wyjaśnienia. Jeśli AI odmówi pożyczki lub podejmie decyzję handlową, musi istnieć uzasadnienie, które można zbadać. Modele generatywne mogą być trochę jak czarna skrzynka, dlatego należy spodziewać się rozwoju wyjaśnialnych technik AI , które zapewnią transparentność podejmowanych przez nie decyzji.

Następne 10 lat prawdopodobnie będzie okresem ścisłej współpracy między sztuczną inteligencją a specjalistami ds. finansów, stopniowo przesuwając granicę autonomii w miarę wzrostu zaufania. Pierwsze sukcesy przyniosą automatyzacja o niskim ryzyku (np. generowanie raportów). Trudniejsze będą podstawowe osądy, takie jak decyzje kredytowe czy decyzje inwestycyjne, ale nawet w tym przypadku, wraz z rozwojem sztucznej inteligencji, firmy mogą przyznać jej większą autonomię. Na przykład, fundusz oparty na sztucznej inteligencji może działać pod nadzorem człowieka, który interweniuje tylko w przypadku odchyleń od normy lub gdy sztuczna inteligencja zasygnalizuje niepewność.

Z ekonomicznego punktu widzenia, McKinsey oszacował, że sztuczna inteligencja (zwłaszcza AI generacji) mogłaby zwiększyć wartość bankowości o około 200–340 miliardów dolarów rocznie, a także wywrzeć podobny, znaczący wpływ na rynki ubezpieczeniowe i kapitałowe ( Stan sztucznej inteligencji w 2023 roku: przełomowy rok sztucznej inteligencji generatywnej | McKinsey ) ( Jaka jest przyszłość sztucznej inteligencji generatywnej? | McKinsey ). Stanie się tak dzięki wydajności i lepszym wynikom decyzyjnym. Aby wykorzystać tę wartość, znaczna część rutynowych analiz finansowych i komunikacji prawdopodobnie zostanie przekazana systemom sztucznej inteligencji.

Podsumowując, do 2035 roku generatywna sztuczna inteligencja może przypominać armię młodszych analityków, doradców i urzędników pracujących w całym sektorze finansowym, wykonujących autonomicznie znaczną część prac podstawowych i zaawansowanych analiz. Ludzie nadal będą wyznaczać cele i zajmować się strategią wysokiego szczebla, relacjami z klientami i nadzorem. Świat finansów, zachowując ostrożność, będzie stopniowo rozszerzał autonomię – ale kierunek jest jasny: coraz więcej zadań związanych z przetwarzaniem informacji, a nawet rekomendacjami decyzyjnymi, będzie pochodzić od sztucznej inteligencji. W idealnym przypadku prowadzi to do szybszej obsługi (pożyczki natychmiastowe, całodobowe doradztwo), niższych kosztów i potencjalnie większej obiektywności (decyzje oparte na wzorcach danych). Kluczowe będzie jednak utrzymanie zaufania; pojedynczy, głośny błąd sztucznej inteligencji w finansach może spowodować ogromne szkody (wyobraźmy sobie awarię błyskawiczną wywołaną przez sztuczną inteligencję lub niesłusznie odmówione świadczenie tysiącom osób). W związku z tym zabezpieczenia i kontrole ludzkie prawdopodobnie utrzymają się, zwłaszcza w przypadku działań skierowanych do konsumentów, nawet gdy procesy back-office staną się wysoce autonomiczne.

Wyzwania i rozważania etyczne

We wszystkich tych dziedzinach, wraz z przejmowaniem przez sztuczną inteligencję generatywną coraz większej autonomii, pojawia się szereg wspólnych wyzwań i pytań etycznych. Zapewnienie, że sztuczna inteligencja będzie niezawodnym i użytecznym autonomicznym agentem, to nie tylko zadanie techniczne, ale i społeczne. Poniżej przedstawiamy kluczowe problemy i sposoby ich rozwiązania (lub konieczności rozwiązania):

Niezawodność i dokładność

Problem halucynacji: Generatywne modele AI mogą generować nieprawidłowe lub całkowicie sfabrykowane wyniki, które wyglądają pewnie. Jest to szczególnie niebezpieczne, gdy żaden człowiek nie jest w pętli, aby wychwycić błędy. Chatbot może udzielić klientowi błędnych instrukcji lub raport napisany przez AI może zawierać zmyślone statystyki. Od 2025 r. niedokładność jest uznawana przez organizacje za najwyższe ryzyko generatywnej AI ( Stan AI w 2023 r.: Przełomowy rok generatywnej AI | McKinsey ) ( Stan AI: Globalne badanie | McKinsey ). W przyszłości wdrażane są techniki takie jak weryfikacja faktów w bazach danych, ulepszenia architektury modeli i uczenie wzmacniające ze sprzężeniem zwrotnym, aby zminimalizować halucynacje. Autonomiczne systemy AI prawdopodobnie będą wymagały rygorystycznych testów i być może formalnej weryfikacji krytycznych zadań (takich jak generowanie kodu, który może wprowadzić błędy/luki w zabezpieczeniach, jeśli będzie błędny).

Spójność: Systemy sztucznej inteligencji muszą działać niezawodnie w czasie i w różnych scenariuszach. Na przykład, sztuczna inteligencja może dobrze radzić sobie ze standardowymi pytaniami, ale mieć problemy z przypadkami brzegowymi. Zapewnienie spójnej wydajności będzie wymagało obszernych danych szkoleniowych obejmujących różne sytuacje i ciągłego monitorowania. Wiele organizacji planuje wdrożenie podejścia hybrydowego – sztuczna inteligencja działa, ale losowe próbki są audytowane przez ludzi – w celu pomiaru bieżących wskaźników dokładności.

Zabezpieczenia: Gdy sztuczna inteligencja jest autonomiczna, kluczowe jest, aby rozpoznawała własną niepewność. System powinien być zaprojektowany tak, aby „wiedzieć, kiedy nie wie”. Na przykład, jeśli lekarz sterowany sztuczną inteligencją nie jest pewien diagnozy, powinien oznaczyć ją do weryfikacji przez człowieka, zamiast dawać losowe przypuszczenie. Wbudowanie szacowania niepewności w wyniki działania sztucznej inteligencji (i wprowadzenie progów automatycznego przekazywania przez człowieka) to aktywny obszar rozwoju.

Stronniczość i uczciwość

Sztuczna inteligencja generatywna uczy się na podstawie danych historycznych, które mogą zawierać uprzedzenia (rasowe, płciowe itp.). Autonomiczna sztuczna inteligencja może utrwalać, a nawet wzmacniać te uprzedzenia:

• Podczas rekrutacji lub przyjmowania kandydatów sztuczna inteligencja mogłaby niesłusznie dyskryminować, gdyby jej dane szkoleniowe zawierały błędy.

• W obsłudze klienta sztuczna inteligencja może reagować inaczej na potrzeby użytkowników w zależności od dialektu lub innych czynników, chyba że zostanie to dokładnie sprawdzone.

• W branży kreatywnej sztuczna inteligencja mogłaby niedoreprezentować pewne kultury lub style, gdyby zestaw szkoleniowy był niezrównoważony.

Rozwiązanie tego problemu wymaga starannej selekcji zbiorów danych, testowania stronniczości, a być może także modyfikacji algorytmów w celu zapewnienia uczciwości. Przejrzystość jest kluczowa: firmy będą musiały ujawnić kryteria decyzyjne AI, zwłaszcza jeśli autonomiczna sztuczna inteligencja wpływa na czyjeś możliwości lub prawa (np. uzyskanie pożyczki lub pracy). Organy regulacyjne już zwracają na to uwagę; np. unijna ustawa o sztucznej inteligencji (opracowywana od połowy lat 20. XXI wieku) prawdopodobnie będzie wymagać oceny stronniczości w przypadku systemów AI wysokiego ryzyka.

Odpowiedzialność i odpowiedzialność prawna

Kiedy autonomicznie działający system sztucznej inteligencji wyrządzi szkodę lub popełni błąd, kto ponosi odpowiedzialność? Ramy prawne nadążają:

• Firmy wdrażające sztuczną inteligencję prawdopodobnie będą ponosić odpowiedzialność podobną do odpowiedzialności za działania pracowników. Na przykład, jeśli sztuczna inteligencja udzieli złej porady finansowej, która doprowadzi do straty, firma może być zobowiązana do wypłaty odszkodowania klientowi.

• Trwają debaty na temat „osobowości” sztucznej inteligencji i ewentualnej częściowej odpowiedzialności zaawansowanej sztucznej inteligencji, ale to już bardziej teoretyczne. W praktyce winę ponoszą deweloperzy lub operatorzy.

• Mogą pojawić się nowe produkty ubezpieczeniowe na wypadek awarii sztucznej inteligencji. Jeśli autonomiczna ciężarówka spowoduje wypadek, ubezpieczenie producenta może go pokryć, analogicznie do ubezpieczenia odpowiedzialności cywilnej za produkt.

• Dokumentowanie i rejestrowanie decyzji podejmowanych przez sztuczną inteligencję będzie istotne dla analiz post mortem. Jeśli coś pójdzie nie tak, musimy przeprowadzić audyt ścieżki decyzyjnej sztucznej inteligencji, aby wyciągnąć z tego wnioski i przypisać odpowiedzialność. Organy regulacyjne mogą nakazać rejestrowanie działań autonomicznej sztucznej inteligencji właśnie z tego powodu.

Przejrzystość i wyjaśnialność

Autonomiczna sztuczna inteligencja powinna w idealnym przypadku potrafić wyjaśnić swoje rozumowanie w sposób zrozumiały dla człowieka, zwłaszcza w dziedzinach o istotnym znaczeniu (finanse, opieka zdrowotna, wymiar sprawiedliwości). Wyjaśnialna sztuczna inteligencja to dziedzina dążąca do otwarcia czarnej skrzynki:

• W przypadku odmowy pożyczki przez sztuczną inteligencję, przepisy (np. ECOA w USA) mogą wymagać podania wnioskodawcy przyczyny. Dlatego sztuczna inteligencja musi podać czynniki (np. „wysoki wskaźnik zadłużenia do dochodu”) jako wyjaśnienie.

• Użytkownicy wchodzący w interakcje ze sztuczną inteligencją (np. studenci korzystający z korepetytora opartego na sztucznej inteligencji lub pacjenci korzystający z aplikacji medycznej opartej na sztucznej inteligencji) zasługują na wiedzę na temat tego, jak AI formułuje zalecenia. Trwają prace nad ułatwieniem śledzenia rozumowania sztucznej inteligencji, poprzez uproszczenie modeli lub zastosowanie równoległych modeli wyjaśniających.

• Przejrzystość oznacza również, że użytkownicy powinni wiedzieć , kiedy mają do czynienia ze sztuczną inteligencją, a kiedy z człowiekiem. Wytyczne etyczne (i prawdopodobnie niektóre przepisy) skłaniają się ku wymogowi ujawnienia, jeśli klient rozmawia z botem. Zapobiega to oszustwom i pozwala użytkownikowi na uzyskanie zgody. Niektóre firmy obecnie wyraźnie oznaczają treści tworzone przez sztuczną inteligencję (np. „Ten artykuł został wygenerowany przez sztuczną inteligencję”), aby zachować zaufanie.

Prywatność i ochrona danych

Generatywna sztuczna inteligencja często potrzebuje danych – w tym potencjalnie wrażliwych danych osobowych – do funkcjonowania lub uczenia się. Autonomiczne operacje muszą szanować prywatność:

• Agent obsługi klienta wykorzystujący sztuczną inteligencję będzie miał dostęp do informacji o koncie, aby pomóc klientowi; dane te muszą być chronione i wykorzystywane wyłącznie do tego celu.

• Jeśli korepetytorzy wykorzystujący sztuczną inteligencję mają dostęp do profili uczniów, muszą wziąć pod uwagę przepisy, takie jak FERPA (w USA), aby zapewnić prywatność danych edukacyjnych.

• Duże modele mogą nieświadomie zapamiętywać szczegóły z danych treningowych (np. powtarzając adres osoby widziany podczas treningu). Techniki takie jak prywatność różnicowa i anonimizacja danych w treningu są ważne, aby zapobiec wyciekowi danych osobowych w generowanych wynikach.

• Przepisy takie jak RODO dają osobom fizycznym prawa do zautomatyzowanych decyzji, które ich dotyczą. Osoby fizyczne mogą żądać, aby decyzje były weryfikowane przez człowieka lub aby nie były wyłącznie zautomatyzowane, jeśli mają one na nie istotny wpływ. Do 2030 roku przepisy te mogą ewoluować wraz ze wzrostem popularności sztucznej inteligencji, potencjalnie wprowadzając prawo do wyjaśnienia lub rezygnacji z przetwarzania przez sztuczną inteligencję.

Bezpieczeństwo i nadużycia

Autonomiczne systemy sztucznej inteligencji mogą stać się celem hakerów lub zostać wykorzystane do szkodliwych działań:

• Generator treści oparty na sztucznej inteligencji (AI) mógłby zostać wykorzystany do tworzenia dezinformacji na dużą skalę (filmy deepfake, fałszywe artykuły), co stanowi ryzyko społeczne. Kwestia etyki udostępniania bardzo zaawansowanych modeli generatywnych jest przedmiotem gorących dyskusji (OpenAI początkowo podchodziło ostrożnie do możliwości przetwarzania obrazów w GPT-4). Rozwiązania obejmują znakowanie wodne treści generowanych przez AI, aby ułatwić wykrywanie podróbek, oraz wykorzystanie sztucznej inteligencji do walki z AI (np. algorytmy wykrywania deepfake).

• Jeśli sztuczna inteligencja kontroluje procesy fizyczne (drony, samochody, sterowanie przemysłowe), zabezpieczenie jej przed cyberatakami jest kluczowe. Zhakowany system autonomiczny może spowodować realne szkody. Oznacza to solidne szyfrowanie, zabezpieczenia przed awariami oraz możliwość obejścia lub wyłączenia systemu przez człowieka, jeśli coś wydaje się zagrożone.

• Istnieje również obawa, że ​​sztuczna inteligencja przekroczy zamierzone granice (scenariusz „nieuczciwej sztucznej inteligencji”). O ile obecne sztuczne inteligencje nie mają sprawczości ani intencji, o tyle jeśli przyszłe systemy autonomiczne będą bardziej sprawcze, konieczne będą ścisłe ograniczenia i monitorowanie, aby zapewnić, że na przykład nie będą one wykonywać nieautoryzowanych transakcji ani naruszać prawa z powodu błędnie określonego celu.

Etyczne wykorzystanie i wpływ na człowieka

Na koniec szersze rozważania etyczne:

• Zastępowanie miejsc pracy: Jeśli sztuczna inteligencja będzie wykonywać zadania bez ingerencji człowieka, co stanie się z tymi miejscami pracy? Historycznie rzecz biorąc, technologia automatyzuje niektóre miejsca pracy, ale tworzy inne. Przejście to może być bolesne dla pracowników, których umiejętności obejmują zadania, które stają się zautomatyzowane. Społeczeństwo będzie musiało sobie z tym poradzić poprzez przekwalifikowanie, edukację i ewentualne przemyślenie wsparcia ekonomicznego (niektórzy sugerują, że sztuczna inteligencja może wymagać wprowadzenia takich rozwiązań jak powszechny dochód podstawowy, jeśli wiele zadań zostanie zautomatyzowanych). Już teraz ankiety wykazują mieszane odczucia – w jednym z badań jedna trzecia pracowników obawia się, że sztuczna inteligencja zastąpi miejsca pracy, podczas gdy inni postrzegają ją jako pozbawioną monotonii.

• Erozja ludzkich umiejętności: Jeśli nauczyciele AI będą uczyć, autopiloty AI będą kierować, a AI będzie pisać kod, czy ludzie stracą te umiejętności? Nadmierne poleganie na AI może w najgorszym przypadku doprowadzić do erozji wiedzy; programy edukacyjne i szkoleniowe będą musiały się do tego dostosować, zapewniając, że ludzie nadal będą uczyć się podstaw, nawet jeśli AI będzie im pomagać.

• Etyczne podejmowanie decyzji: Sztuczna inteligencja nie posiada ludzkiego osądu moralnego. W opiece zdrowotnej lub prawie decyzje oparte wyłącznie na danych mogą w indywidualnych przypadkach kolidować z empatią lub sprawiedliwością. Być może będziemy musieli zakodować ramy etyczne w sztucznej inteligencji (obszar badań nad etyką sztucznej inteligencji, np. dostosowanie decyzji podejmowanych przez sztuczną inteligencję do ludzkich wartości). Przynajmniej wskazane jest, aby ludzie byli na bieżąco z decyzjami o charakterze etycznym.

• Inkluzywność: Zapewnienie szerokiej dystrybucji korzyści płynących z AI jest celem etycznym. Jeśli tylko duże firmy będą mogły sobie pozwolić na zaawansowaną AI, mniejsze firmy lub biedniejsze regiony mogą zostać w tyle. Działania open source i przystępne cenowo rozwiązania AI mogą pomóc w demokratyzacji dostępu. Ponadto interfejsy powinny być zaprojektowane tak, aby każdy mógł korzystać z narzędzi AI (różne języki, dostępność dla osób z niepełnosprawnościami itp.), aby uniknąć tworzenia nowego cyfrowego podziału, polegającego na tym, „kto ma asystenta AI, a kto nie”.

Obecne ograniczanie ryzyka: Z drugiej strony, wraz z wdrażaniem sztucznej inteligencji generacji przez firmy, rośnie świadomość i podejmowane są działania w tym zakresie. Pod koniec 2023 roku prawie połowa firm korzystających ze sztucznej inteligencji aktywnie pracowała nad ograniczaniem ryzyka, takiego jak niedokładność ( Stan sztucznej inteligencji w 2023 roku: przełomowy rok sztucznej inteligencji generatywnej | McKinsey ) ( Stan sztucznej inteligencji: globalne badanie | McKinsey ), a liczba ta stale rośnie. Firmy technologiczne powołały rady ds. etyki w dziedzinie sztucznej inteligencji; rządy opracowują regulacje. Kluczem jest wbudowanie etyki w rozwój sztucznej inteligencji od samego początku („etyka w fazie projektowania”), a nie reagowanie na nią z opóźnieniem.

Podsumowując wyzwania: zapewnienie sztucznej inteligencji większej autonomii to miecz obosieczny. Może przynieść wydajność i innowacyjność, ale wymaga wysokiego poziomu odpowiedzialności. W nadchodzących latach prawdopodobnie pojawi się mieszanka rozwiązań technologicznych (mających na celu poprawę działania sztucznej inteligencji), rozwiązań procesowych (polityki i ram nadzoru), a być może także nowych standardów lub certyfikatów (systemy sztucznej inteligencji mogą podlegać audytom i certyfikacji, podobnie jak obecnie silniki czy elektronika). Skuteczne sprostanie tym wyzwaniom zadecyduje o tym, jak sprawnie będziemy mogli zintegrować autonomiczną sztuczną inteligencję ze społeczeństwem w sposób, który zwiększy ludzkie dobrostan i zaufanie.

Wniosek

Generatywna sztuczna inteligencja (AI) szybko przekształciła się z nowatorskiego eksperymentu w rewolucyjną technologię ogólnego przeznaczenia, która dotyka każdego aspektu naszego życia. Niniejszy dokument wyjaśnia, jak do 2025 roku systemy AI będą już pisać artykuły, projektować grafikę, programować oprogramowanie, komunikować się z klientami, sporządzać notatki medyczne, udzielać korepetycji studentom, optymalizować łańcuchy dostaw i sporządzać raporty finansowe. Co ważne, wiele z tych zadań AI może wykonywać z niewielką lub zerową ingerencją człowieka , zwłaszcza w przypadku ściśle określonych, powtarzalnych zadań. Firmy i osoby prywatne zaczynają ufać AI w zakresie autonomicznego wykonywania tych zadań, czerpiąc korzyści z szybkości i skali.

Patrząc w przyszłość, do roku 2035, stoimy u progu ery, w której sztuczna inteligencja stanie się jeszcze bardziej wszechobecnym partnerem – często niewidoczną cyfrową siłą roboczą , która zajmie się rutyną, pozwalając ludziom skupić się na tym, co wyjątkowe. Przewidujemy, że generatywna sztuczna inteligencja będzie niezawodnie prowadzić samochody osobowe i ciężarowe na naszych drogach, zarządzać zapasami w magazynach z dnia na dzień, odpowiadać na nasze pytania jako kompetentni asystenci osobiści, udzielać indywidualnych lekcji studentom na całym świecie, a nawet pomagać w odkrywaniu nowych leków – a wszystko to przy coraz mniejszym bezpośrednim nadzorze. Granica między narzędziem a agentem zatrze się, gdy sztuczna inteligencja przejdzie od biernego wykonywania instrukcji do proaktywnego generowania rozwiązań.

Jednak podróż do przyszłości autonomicznej sztucznej inteligencji musi być prowadzona z ostrożnością. Jak już wspomnieliśmy, każda dziedzina niesie ze sobą własny zestaw ograniczeń i obowiązków:

• Dzisiejsza weryfikacja rzeczywistości: sztuczna inteligencja nie jest nieomylna. Doskonale radzi sobie z rozpoznawaniem wzorców i generowaniem treści, ale brakuje jej prawdziwego zrozumienia i zdrowego rozsądku w ludzkim rozumieniu tego słowa. Dlatego na razie nadzór ze strony człowieka pozostaje siatką bezpieczeństwa. Kluczowe jest rozpoznanie, gdzie sztuczna inteligencja jest gotowa do samodzielnego działania (a gdzie nie). Wiele sukcesów odnosi się obecnie dzięki zespołowemu człowiek-sztuczna inteligencja , a to hybrydowe podejście będzie nadal cenne tam, gdzie pełna autonomia nie jest jeszcze rozsądna.

• Obietnica jutra: Dzięki postępom w architekturze modeli, technikach szkolenia i mechanizmach nadzoru, możliwości sztucznej inteligencji (AI) będą się nadal rozwijać. Kolejna dekada badań i rozwoju może rozwiązać wiele obecnych problemów (redukcja halucynacji, poprawa interpretowalności, dostosowanie AI do ludzkich wartości). Jeśli tak się stanie, systemy AI do 2035 roku będą na tyle solidne, że będzie można im powierzyć znacznie większą autonomię. Prognozy zawarte w tym opracowaniu – od nauczycieli AI po w dużej mierze samodzielne firmy – mogą stać się naszą rzeczywistością, a nawet zostać przekroczone przez innowacje trudne do wyobrażenia dzisiaj.

• Rola człowieka i adaptacja: Zamiast całkowitego zastąpienia ludzi przez sztuczną inteligencję, przewidujemy ewolucję ról. Specjaliści z każdej dziedziny będą musieli doskonalić się w pracy z AI – kierować nią, weryfikować jej działanie i koncentrować się na aspektach pracy wymagających typowo ludzkich umiejętności, takich jak empatia, myślenie strategiczne i rozwiązywanie złożonych problemów. Edukacja i szkolenia zawodowe powinny być ukierunkowane na podkreślenie tych unikalnych umiejętności ludzkich, a także na zapewnienie powszechnej znajomości AI. Decydenci i liderzy biznesu powinni planować zmiany na rynku pracy i zapewniać systemy wsparcia osobom dotkniętym automatyzacją.

• Etyka i zarządzanie: Być może najważniejsze jest to, że ramy etycznego użytkowania i zarządzania sztuczną inteligencją muszą stanowić podstawę tego rozwoju technologicznego. Zaufanie jest walutą adopcji – ludzie pozwolą sztucznej inteligencji prowadzić samochód lub asystować przy operacji tylko wtedy, gdy będą przekonani, że jest to bezpieczne. Budowanie tego zaufania wymaga rygorystycznych testów, przejrzystości, zaangażowania interesariuszy (np. angażowania lekarzy w projektowanie medycznych AI, nauczycieli w narzędzia edukacyjne AI) oraz odpowiednich regulacji. Współpraca międzynarodowa może być niezbędna do stawienia czoła wyzwaniom takim jak deepfake czy sztuczna inteligencja w działaniach wojennych, zapewniając globalne normy odpowiedzialnego użytkowania.

Podsumowując, generatywna sztuczna inteligencja stanowi potężny motor postępu. Mądrze wykorzystywana, może uwolnić ludzi od monotonii, uwolnić kreatywność, spersonalizować usługi i wypełnić luki (wnosząc wiedzę specjalistyczną tam, gdzie brakuje ekspertów). Kluczem jest jej wdrożenie w sposób, który wzmacnia ludzki potencjał, a nie go marginalizuje . W perspektywie krótkoterminowej oznacza to utrzymanie ludzi w procesie kierowania sztuczną inteligencją. W dłuższej perspektywie oznacza to wpisanie humanistycznych wartości w rdzeń systemów sztucznej inteligencji, aby nawet działając niezależnie, działały w naszym wspólnym najlepszym interesie.

Domena	Niezawodna autonomia dzisiaj (2025)	Oczekiwana niezawodna autonomia do 2035 r.
Pisanie i treść	- Rutynowe wiadomości (sport, wyniki) generowane automatycznie. - Recenzje produktów podsumowane przez sztuczną inteligencję. - Wersje robocze artykułów lub wiadomości e-mail do edycji przez człowieka. ( Philana Patterson – profil społeczności ONA ) ( Amazon ulepsza wrażenia klientów związane z recenzjami dzięki sztucznej inteligencji )	- Większość treści informacyjnych i marketingowych jest tworzona automatycznie, z zachowaniem faktów.- Sztuczna inteligencja tworzy kompletne artykuły i komunikaty prasowe z minimalnym nadzorem.- Wysoce spersonalizowana treść generowana na żądanie.
Sztuki wizualne i projektowanie	- Sztuczna inteligencja generuje obrazy na podstawie podpowiedzi (człowiek wybiera najlepsze).- Koncepcja artystyczna i wariacje projektu tworzone są autonomicznie.	- Sztuczna inteligencja tworzy pełne sceny wideo/filmowe i złożoną grafikę.- Generatywne projektowanie produktów/architektury spełniającej specyfikacje.- Spersonalizowane media (obrazy, wideo) tworzone na żądanie.
Kodowanie oprogramowania	- Sztuczna inteligencja automatycznie uzupełnia kod i pisze proste funkcje (sprawdzone przez programistów). - Automatyczne generowanie testów i sugestie błędów. ( Kodowanie w Copilocie: dane z 2023 r. wskazują na presję na obniżenie jakości kodu (w tym prognozy na 2024 r.) - GitClear ) ( GitHub Copilot na czele raportu badawczego na temat asystentów kodu AI - Visual Studio Magazine )	- Sztuczna inteligencja niezawodnie wdraża wszystkie funkcje ze specyfikacji.- Autonomiczne debugowanie i konserwacja kodu dla znanych wzorców.- Tworzenie aplikacji low-code z niewielkim udziałem człowieka.
Obsługa klienta	- Chatboty odpowiadają na często zadawane pytania, rozwiązują proste problemy (przekazują skomplikowane przypadki). - Sztuczna inteligencja obsługuje ok. 70% rutynowych zapytań na niektórych kanałach. ( 59 statystyk obsługi klienta z wykorzystaniem sztucznej inteligencji na rok 2025 ) ( Do 2030 r. 69% decyzji podejmowanych w trakcie interakcji z klientami będzie... )	- Sztuczna inteligencja obsługuje większość interakcji z klientami od początku do końca, łącznie ze złożonymi zapytaniami.- Podejmowanie decyzji przez sztuczną inteligencję w czasie rzeczywistym w przypadku ustępstw w zakresie usług (zwroty, aktualizacje).- Obsługa przez agentów wyłącznie w przypadku eskalacji lub szczególnych przypadków.
Opieka zdrowotna	- Sztuczna inteligencja sporządza notatki medyczne; sugeruje diagnozy, które weryfikują lekarze. - Sztuczna inteligencja odczytuje niektóre skany (radiologiczne) pod nadzorem; dokonuje triażu prostych przypadków. ( Produkty do obrazowania medycznego oparte na sztucznej inteligencji mogą wzrosnąć pięciokrotnie do 2035 r .)	- Sztuczna inteligencja niezawodnie diagnozuje powszechne schorzenia i interpretuje większość obrazów medycznych. - Sztuczna inteligencja monitoruje pacjentów i inicjuje opiekę (np. przypomnienia o lekach, alerty alarmowe). - Wirtualne „pielęgniarki” oparte na sztucznej inteligencji zajmują się rutynowymi badaniami kontrolnymi, a lekarze koncentrują się na złożonej opiece.
Edukacja	- Korepetytorzy AI odpowiadają na pytania uczniów, generują zadania praktyczne (nauczyciel monitoruje). - AI wspomaga ocenianie (z nadzorem nauczyciela). ([Generative AI for K-12 education	Raport badawczy firmy Applify]( https://www.applify.co/research-report/gen-ai-for-k12#:~:text=AI%20tutors%3A%20Virtual%20AI,individual%20learning%20styles%20and%20paces ))
Logistyka	- Sztuczna inteligencja optymalizuje trasy dostaw i pakowanie (cele wyznaczają ludzie). - Sztuczna inteligencja sygnalizuje zagrożenia w łańcuchu dostaw i sugeruje sposoby ich ograniczenia. ( Najważniejsze przypadki użycia sztucznej inteligencji generatywnej w logistyce )	- Dostawy w dużej mierze autonomiczne (ciężarówki, drony) nadzorowane przez kontrolerów AI.- AI autonomicznie przekierowuje przesyłki, omijając zakłócenia i dostosowuje zapasy.- Kompleksowa koordynacja łańcucha dostaw (zamawianie, dystrybucja) zarządzana przez AI.
Finanse	- Sztuczna inteligencja generuje raporty finansowe/podsumowania wiadomości (recenzowane przez ludzi).- Doradcy robo-doradcy zarządzają prostymi portfelami; czat ze sztuczną inteligencją obsługuje zapytania klientów. ( Generatywna sztuczna inteligencja wkracza do finansów ).	- Analitycy wykorzystujący sztuczną inteligencję (AI) przygotowują rekomendacje inwestycyjne i raporty dotyczące ryzyka o wysokiej dokładności.- Autonomiczne transakcje i rebalansowanie portfela w ramach ustalonych limitów.- Sztuczna inteligencja automatycznie zatwierdza standardowe pożyczki/roszczenia; wyjątki obsługuje człowiek.

Odniesienia:

1. Patterson, Philana. Automatyczne raporty o zyskach mnożą się . The Associated Press (2015) – Opisuje automatyczne generowanie przez AP tysięcy raportów o zyskach bez udziału człowieka ( Automatyczne raporty o zyskach mnożą się | The Associated Press ).

2. McKinsey & Company. Stan sztucznej inteligencji na początku 2024 roku: Wzrost adopcji sztucznej inteligencji generacji (Gen AI) i rozpoczęcie generowania wartości . (2024) – Raportuje, że 65% organizacji regularnie korzysta z generatywnej sztucznej inteligencji, co stanowi prawie dwukrotność poziomu z 2023 roku ( Stan sztucznej inteligencji na początku 2024 roku | McKinsey ) oraz omawia działania mające na celu ograniczenie ryzyka ( Stan sztucznej inteligencji: Globalne badanie | McKinsey ).

3. Gartner. Beyond ChatGPT: The Future of Generative AI for Enterprises (2023) – prognozuje, że do 2030 roku 90% filmów kinowych będzie generowane przez sztuczną inteligencję ( Generative AI Use Cases for Industries and Enterprises ) i podkreśla przypadki użycia sztucznej inteligencji, takie jak projektowanie leków ( Generative AI Use Cases for Industries and Enterprises ).

4. Twipe. 12 sposobów, w jaki dziennikarze wykorzystują narzędzia sztucznej inteligencji w redakcji . (2024) – Przykład sztucznej inteligencji „Klara” w redakcji informacyjnej piszącej 11% artykułów, przy czym redaktorzy ludzcy recenzują wszystkie treści AI ( 12 sposobów, w jaki dziennikarze wykorzystują narzędzia sztucznej inteligencji w redakcji - Twipe ).

5. Aktualności Amazon.com. Amazon ulepsza wrażenia klientów z recenzji dzięki sztucznej inteligencji . (2023) – ogłasza tworzenie podsumowań recenzji generowanych przez sztuczną inteligencję na stronach produktów, aby pomóc kupującym ( Amazon ulepsza wrażenia klientów z recenzji dzięki sztucznej inteligencji ).

6. Zendesk. 59 statystyk obsługi klienta opartych na sztucznej inteligencji na rok 2025. (2023) – wskazuje, że ponad dwie trzecie organizacji CX uważa, że ​​generatywna sztuczna inteligencja doda „ciepła” obsłudze ( 59 statystyk obsługi klienta opartych na sztucznej inteligencji na rok 2025 ) i przewiduje, że ostatecznie sztuczna inteligencja będzie wykorzystywana w 100% interakcji z klientami ( 59 statystyk obsługi klienta opartych na sztucznej inteligencji na rok 2025 ).

7. Futurum Research i SAS. Doświadczenie 2030: przyszłość doświadczeń klienta . (2019) – badanie wykazało, że marki oczekują, iż do 2030 r. ~69% decyzji podejmowanych w trakcie interakcji z klientami będzie podejmowanych przez inteligentne maszyny ( Aby na nowo wyobrazić sobie przejście na CX, marketerzy muszą wykonać te 2 czynności ).

8. Dataiku. Najważniejsze przypadki użycia generatywnej sztucznej inteligencji w logistyce . (2023) – Opisuje, w jaki sposób GenAI optymalizuje załadunek (zmniejszając o ~30% pustą przestrzeń w ciężarówkach) ( Najważniejsze przypadki użycia generatywnej sztucznej inteligencji w logistyce ) i sygnalizuje ryzyka w łańcuchu dostaw poprzez skanowanie wiadomości.

9. Magazyn Visual Studio. GitHub Copilot na czele raportu badawczego na temat asystentów kodu AI . (2024) – Założenia Gartnera dotyczące planowania strategicznego: do 2028 r. 90% programistów w przedsiębiorstwach będzie korzystać z asystentów kodu AI (w porównaniu z 14% w 2024 r.) ( GitHub Copilot na czele raportu badawczego na temat asystentów kodu AI — Magazyn Visual Studio ).

10. Bloomberg News. Przedstawiamy BloombergGPT . (2023) – Szczegóły 50-miliardowego modelu parametrów Bloomberga przeznaczonego do zadań finansowych, wbudowanego w Terminal w celu zapewnienia wsparcia w zakresie pytań i odpowiedzi oraz analiz ( generatywna sztuczna inteligencja wkracza do finansów ).

Artykuły, które mogą Ci się spodobać po przeczytaniu tego:

🔗 Zawody, których sztuczna inteligencja nie zastąpi – a jakie zawody zastąpi?
Globalna perspektywa zmieniającego się krajobrazu zawodowego, analizująca, które role są bezpieczne przed rewolucją AI, a które są najbardziej zagrożone.

🔗 Czy sztuczna inteligencja może przewidzieć rynek akcji?
Głębokie spojrzenie na możliwości, ograniczenia i kwestie etyczne związane z wykorzystaniem sztucznej inteligencji do prognozowania rynku akcji.

🔗 Jak sztuczna inteligencja generatywna może być wykorzystana w cyberbezpieczeństwie?
Dowiedz się, jak sztuczna inteligencja generatywna jest wykorzystywana do obrony przed cyberzagrożeniami, od wykrywania anomalii po modelowanie zagrożeń.