Podobnie jak rewolucje rolnicza i przemysłowa, sztuczna inteligencja (SI) przynosi technologiczne i społeczne transformacje, które wpłyną na historię ludzkości. Jest gotowa w sposób dramatyczny przekształcić produktywność i innowacyjność, kluczowe czynniki wzrostu gospodarczego. Dokładna trajektoria obecnej rewolucji SI jest niepewna, ale jej szybki rozwój jest niezaprzeczalny. W miarę jak technologia SI postępuje w zawrotnym tempie, obiecuje podnieść ludzką produktywność do niespotykanych wcześniej poziomów. Firmy, które pozostaną w tyle, mogą mieć trudności z odzyskaniem przewagi. Przyjęcie i integracja technologii SI stały się koniecznością, a nie opcją. Termin sztuczna inteligencja, odnoszący się do maszyn lub komputerów symulujących procesy inteligencji ludzkiej, wprowadzono w latach 50. , a dziedzina ta ewoluuje od tego czasu. Współczesne zaawansowane formy, takie jak generatywna SI, zwiększają zdolności do komunikacji, uczenia się i podejmowania decyzji, co ma znaczące konsekwencje dla społeczeństwa i życia codziennego. Poniżej znajdują się ważne terminy, które liderzy biznesowi powinni rozważyć przy wdrażaniu tej szybko rozwijającej się technologii: Algorytmiczne Uprzedzenia Błędy wynikające z niedbałych danych treningowych i programowania prowadzą do tego, że modele SI podejmują uprzedzone decyzje. Takie błędy mogą prowadzić do nieprawidłowych wniosków opartych na płci, zdolności lub rasie, potencjalnie powodując poważną szkodę w procesach decyzyjnych. Agenci Autonomiczni Modele SI mające określony cel i narzędzia do jego realizacji. Przykładem są samochody autonomiczne, które używają danych sensorycznych, GPS i algorytmów jazdy, aby samodzielnie nawigować i dotrzeć do celu. Głębokie Uczenie Zaawansowana forma uczenia maszynowego, która przetwarza ogromne zbiory danych, takie jak tekst i dane nieustrukturyzowane, np.

obrazy. Te możliwości obejmują wykrywanie podejrzanych prób logowania czy sugerowanie mocniejszych haseł. Generatywna SI SI zdolna do tworzenia treści, takich jak teksty, filmy, kody i obrazy. Wyszkolona na dużych zbiorach danych, systemy generatywne SI identyfikują wzorce, aby tworzyć nowe treści. Przykładami są ChatGPT i DALL-E. Halucynacje Występują, gdy system SI generuje zmyślone, bezsensowne lub nieprawdziwe informacje. Pewność, z jaką prezentowane są błędne informacje, utrudnia ocenę ich wiarygodności. Uczenie Maszynowe Sztuczna inteligencja rozwijająca algorytmy i modele umożliwiające maszynom uczenie się z danych i przewidywanie trendów bez interwencji człowieka. Na przykład Google Maps używa uczenia maszynowego do modelowania i przewidywania czasów dojazdu. Wąska SI SI zaprojektowana do jednorazowego zastosowania, takiego jak wykrywanie nieodpowiednich obrazów (NSFW) lub rekomendowanie produktów na Amazon.