Azijos AI darbotvarkė: teigiama

bendradarbiaujant su ADP

Apklausoje dalyvavusių respondentų buvo klausiama, ar jie mano, kad robotika ir dirbtinis intelektas (AI) turės konstruktyvų ar destruktyvų poveikį keliems rinkos segmentams. Jų atsakymai buvo suskirstyti nuo 1 (pritaikius dirbtinį intelektą būtų sunaikintos darbo vietos ir procesai) iki 5 (DI žymiai padidintų pramonės vertę ir efektyvumą). Visuose pramonės sektoriuose atsakymai buvo teigiami – vidutiniškai 3,8 balo. Jie buvo didesni nuo technologijų labiau priklausomose pramonės šakose, tokiose kaip informacinės technologijos ir ryšiai (ITC), logistika ir gamyba.

Iškalbinga tai, kad respondentai buvo dar labiau linkę įžvelgti teigiamą AI naudą savo pramonei: dauguma pramonės dalyvių AI poveikį savo sektoriui įvertino aukščiau nei vidutiniškai. Tačiau vieno sektoriaus respondentai iš tikrųjų buvo labiau pesimistiški. Vidutiniškai finansinių paslaugų pramonės atstovai AI vertino kaip teigiamą įtaką, tačiau daugelis taip pat manė, kad automatizuoti procesai ir mašinomis pagrįstos operacijos sunaikins jų pramonės vertę.

Bankų pramonės baimė dėl dirbtinio intelekto destruktyvaus potencialo taip pat buvo atskleista, kai respondentų buvo paprašyta įvertinti šių technologijų poveikį Azijos pramonei, politikai ir konkurencijai. Apskritai apklausos respondentai manė, kad dirbtinio intelekto pažanga žymiai padidins Azijos, kaip gamybos ir paslaugų centro, konkurencingumą, bus naudinga vyriausybės politikos formuotojams, bandant skatinti naujoves, ir padidinti bendras pramonės augimo perspektyvas.

Vienintelė pramonės grupė, kuri jautėsi ne taip teigiamai kaip respondentų vidurkis, buvo finansinių paslaugų pramonė. Vidutiniškai pramonės respondentai jautėsi labiausiai padrąsinti dėl teigiamo dirbtinio intelekto ir automatizavimo poveikio jų pačių konkurencingumui, įvertindami jį 4 iš 5. Mažmeninės prekybos, IRT ir gamybos pramonės respondentų optimizmas vėlgi buvo didesnis nei vidutinis. tuo tarpu finansinių paslaugų sektoriaus nuotaikos buvo pastebimai mažesnės.

Santykinį finansų sektoriaus respondentų atsargumą ir pesimizmą gali lemti ankstesnė patirtis. 2007 m. pasaulinė finansų krizė galėjo prasidėti ne Azijoje ar taip stipriai palieti regiono bankus ir finansų institucijas, kaip kitur, tačiau jos sukeliami kritimai ir užsitęsusi reguliavimo ir atitikties našta Azijos bankus kamuoja iki šiol. Be to, mažos krizės, kurias skatina naujos technologijos, nuolat neigiamai veikia pramonės kraštovaizdį; Pavyzdžiui, žaibiškos avarijos yra greiti, staigūs akcijų rinkos nuosmukiai, kuriuos sukelia žmogiškosios klaidos ir algoritminės prekybos derinys. Finansų pramonės respondentai gali turėti šiuos įvykius mintyse, kai svarsto, ką dirbtinis intelektas reiškia jų ateičiai.

Neskaitant finansinių respondentų santūrumo, dirbtinis intelektas gali turėti įtakos daugeliui Azijos vystymosi iššūkių – nuo ​​aprūpinimo maistu iki visuomenės saugumo, transporto tinklų ir sveikatos priežiūros. Lin Yuanqing, Baidu tyrimų giluminio mokymosi instituto (žinomo kaip Baidu IDL) direktorius, mano, kad visa tai iš karto baigiasi: neįmanoma nurodyti pramonės, kuri „pirmoji“ pritaikys dirbtinį intelektą. . Viešasis transportas, logistika – beveik kiekviena ypatingos svarbos infrastruktūros platforma gali turėti naudos iš to ir visos jos yra tarpusavyje susijusios. Dirbtinis intelektas ateis į visas pramonės šakas vienu metu ir ateis greičiau, nei mes manome.

AI pramonės vadovai mano, kad du susiję veiksniai leis autonominėms ir intelektualioms programoms plisti vienu metu. Vienas iš jų – Azijoje didėjantis didžiųjų duomenų kiekis, kurį maitina šimtai milijonų žmonių tankiai apgyvendintuose miestuose, prisijungusių prie mobiliojo interneto. Duomenys yra svarbiausias sėkmingo mašininio mokymosi kūrimo šaltinis, sako Singapūro technologijos ir dizaino universiteto profesorius ir mašinų kalbos tyrinėtojas Zhang Yue. Didelės apimties ir turtingo konteksto mobilieji duomenys suteikia AI kūrėjams daug naudingų duomenų. Didžiųjų duomenų panaudojimas naudojant analitiką sukelia antrą veiksnį, skatinantį dirbtinio intelekto vystymąsi: įmonės vis labiau nori ne tik naudoti analizę, kad padidintų savo verslo rezultatus, bet ir skolintųsi bei dalintųsi automatizuotų procesų įžvalgomis įvairiuose sektoriuose.

Baidu IDL atstovas Linas teigia, kad sėkmingai dirbtinio intelekto ekosistemai sukurti reikalingi keturi įvesties veiksniai: dideli duomenys, nuolatinis algoritmų kūrimas, didžiulė skaičiavimo galia ir „didžiosios programos“. Linas šį paskutinį veiksnį apibūdina kaip svarbiausią: programas, kurios pritraukia didelį skaičių. vartotojų greitai skatina naudojimą, sąveiką ir duomenų kūrimą, kad sukurtų teigiamą giluminių neuroninių tinklų plėtros kilpą, kurių mastas ir pajėgumai didėja, nes apdorojimo galia tampa vis pigesnė ir gausesnė.

Kitas: Azijos AI darbotvarkė: žmogiškasis kapitalas ir AI

paslėpti