Vincent Sider: «Το ΑΙ δεν θα αντικαταστήσει τους ανθρώπους αλλά θα αυξήσει τις δυνατότητες τους»

Να γεφυρώσει το χάσμα ανάμεσα στον εξελισσόμενο τομέα της τεχνητής νοημοσύνης και του κόσμου του Marketing φιλοδοξεί το AI Academy for Marketers. Μέσα από ένα 6μηνο hands-on εκπαιδευτικό πρόγραμμα, το οποίο ξεκινά επισήμως στις 20 Ιουνίου και αποτελείται από εβδομαδιαία online sessions, οι συμμετέχοντες θα μάθουν, μεταξύ άλλων, πώς να αξιοποιούν το AI για την παραγωγή περιεχομένου, πώς να χρησιμοποιούν ΑΙ εργαλεία και εφαρμογές για επιχειρησιακούς σκοπούς, project management και εξυπηρέτηση πελατών, θα εκπαιδευτούν στο να δημιουργούν AI Assistant, έναν πολύτιμο βοηθό για την εξοικονόμηση χρόνου και πόρων, ενώ θα αποκτήσουν γνώση για την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στα audience analytics.

Η πιστοποίηση αποδίδεται από το BCA College, Academic Partner της Sherpa Society και το πρώτο course της Ακαδημίας με τίτλο “Essential – Become a True Expert in AI Marketing” απευθύνεται σε επαγγελματίες, στελέχη και decision makers του marketing και του business.

Βασικός εισηγητής θα είναι ο Vincent Sider, ο οποίος διαθέτει πάνω από 20 χρόνια εμπειρίας στον τομέα του digital marketing και expertise στην εκπαίδευση στελεχών στην τεχνητή νοημοσύνη. Έχει συνεργαστεί παγκοσμίως με μερικούς από τους κορυφαίους οργανισμούς στον κόσμο, αναπτύσσοντας παγκόσμιας κλάσης marketing με βάση τα δεδομένα ως Επικεφαλής Στρατηγικής στην British Telecom, Αντιπρόεδρος για τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης στο BBC, Επικεφαλής του TopGear.com και Στρατηγικός Σύμβουλος στο Royal Foundation.

Σε αποκλειστική συνέντευξη στο Fortune Greece ο κ. Sider, ο οποίος δημιούργησε τον ψηφιακό βοηθό “AI Vinnie”, απαντά στο πώς η τεχνητή νοημοσύνη αλλάζει στην πράξη τον τρόπο λειτουργίας οργανισμών και επιχειρήσεων και δίνει μια γεύση από τα όσα θα ζήσουμε στο εγγύς μέλλον.

Κύριε Sider, ποιες είναι οι τρέχουσες τάσεις και εξελίξεις στην έρευνα και ανάπτυξη τεχνητής νοημοσύνης;

Η ώθηση να γίνουν τα LLM μεγαλύτερα για πιο σύνθετες εργασίες και μικρότερα για αποτελεσματική ανάπτυξη σε τοπικές συσκευές είναι μια σημαντική τάση. Αυτή η διπλή προσέγγιση στοχεύει να εξισορροπήσει την ανάγκη για ισχυρές δυνατότητες τεχνητής νοημοσύνης με την πρακτικότητα της εκτέλεσής της σε καταναλωτικό υλικό.

Η ενσωμάτωση LLM σε ρομπότ προχωρά με ταχείς ρυθμούς, ενισχύοντας την ικανότητα τους να κατανοούν και να αλληλεπιδρούν με το περιβάλλον τους πιο έξυπνα και διαισθητικά. Αυτή η τάση περιλαμβάνει εξελίξεις σε αυτόνομα συστήματα, προσωπικούς βοηθούς και βιομηχανικούς αυτοματισμούς.

Οι πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης, που είναι αυτόνομες οντότητες που μπορούν να εκτελούν εργασίες ή να προσομοιώνουν συνομιλίες, αυξάνονται σε δημοτικότητα. Χρησιμοποιούνται όλο και περισσότερο στην υποστήριξη πελατών, στην τηλεφωνία και σε διάφορες επιχειρηματικές διαδικασίες για τη βελτίωση της αποτελεσματικότητας και της ικανοποίησης των πελατών.

Ποιοι είναι οι ηθικοί περιορισμοί και οι προκλήσεις που σχετίζονται με τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης σε διάφορους κλάδους;

Το βασικό ζήτημα είναι ότι τα δεδομένα στα οποία έχουν εκπαιδευτεί τα μοντέλα μπορεί να περιλαμβάνουν προκατάληψη:

Κοινωνικοοικονομική προκατάληψη: Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να ενισχύσουν και να επιδεινώσουν τις υπάρχουσες κοινωνικές και οικονομικές ανισότητες ευνοώντας αυτούς με υψηλότερη κοινωνικοοικονομική θέση, οδηγώντας σε ανισότητες στις ευκαιρίες και τις υπηρεσίες.

Φυλετική προκατάληψη: Τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης ενδέχεται να περιλαμβάνουν ακούσια φυλετικές προκαταλήψεις, με αποτέλεσμα πρακτικές που εισάγουν διακρίσεις στις προσλήψεις, στον δανεισμό και στην αστυνόμευση, οι οποίες μπορούν να διαιωνίσουν τις συστημικές ανισότητες.

Διάκριση λόγω φύλου: Η διάκριση λόγω φύλου μπορεί να ενσωματωθεί σε αλγόριθμους, ιδιαίτερα σε τομείς που παραδοσιακά κυριαρχεί ένα φύλο, επηρεάζοντας τις προσλήψεις, την προαγωγή και άλλες ευκαιρίες.

Προκατάληψη εκπαίδευσης: Στις τυποποιημένες δοκιμές και τις εισαγωγές στα κολέγια, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να ευνοήσει ορισμένες ομάδες, δημιουργώντας εμπόδια για μειονεκτούντες ή μειονοτικούς φοιτητές.

Προκατάληψη για την απασχόληση: Οι αλγόριθμοι πρόσληψης μπορούν να κάνουν διακρίσεις βάσει πληρεξουσίων για τη φυλή, το φύλο ή την κοινωνικοοικονομική κατάσταση, αποκλείοντας δυνητικά αδίκως υποψηφίους που πληρούν τις προϋποθέσεις.

Προκατάληψη υγειονομικής περίθαλψης: Στην υγειονομική περίθαλψη, οι αλγόριθμοι ενδέχεται να δίνουν προτεραιότητα ή να παραμελούν τους ασθενείς με βάση μεροληπτικά δεδομένα, οδηγώντας σε άνιση μεταχείριση και αποτελέσματα.

Προκατάληψη Ποινικής Δικαιοσύνης: Οι αλγόριθμοι προγνωστικής αστυνόμευσης και καταδίκης μπορούν να στοχεύουν δυσανάλογα τις μειονοτικές κοινότητες, ενισχύοντας αρνητικά στερεότυπα και οδηγώντας σε άδικη μεταχείριση.

Αυτές οι προκαταλήψεις συχνά προκύπτουν από προκατειλημμένα δεδομένα, έλλειψη διαφάνειας ή αδυναμία εξέτασης ευρύτερων κοινωνικών πλαισίων, που απαιτούν αυξημένο έλεγχο, ηθικούς προβληματισμούς και ανθρώπινη επίβλεψη για τον μετριασμό τους.

Πώς προσεγγίζουν οι ειδικοί της τεχνητής νοημοσύνης τον σχεδιασμό και την εφαρμογή συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης για να εξασφαλίσουν ακρίβεια και αξιοπιστία;

Επικεντρώνονται στην ευθυγράμμιση των συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης με τις ανθρώπινες αξίες και στόχους. Αυτό περιλαμβάνει τον καθορισμό σαφών στόχων, περιορισμών και ηθικών κατευθυντήριων γραμμών για τη συμπεριφορά της τεχνητής νοημοσύνης.

Η ανάπτυξη ισχυρής και ασφαλούς τεχνητής νοημοσύνης περιλαμβάνει αυστηρές δοκιμές υπό διάφορες συνθήκες, διασφαλίζοντας ότι τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης αποδίδουν αξιόπιστα και προβλέψιμα. Τεχνικές όπως ο αντίθετος έλεγχος και οι έλεγχοι πλεονασμού χρησιμοποιούνται για τη βελτίωση της ανθεκτικότητας του συστήματος.

Οι ειδικοί τονίζουν τη σημασία της διαφάνειας στα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης. Αυτό περιλαμβάνει τη λήψη αποφάσεων τεχνητής νοημοσύνης ερμηνεύσιμων και κατανοητών στους χρήστες, κάτι που βοηθά στην κατανόηση του συλλογισμού πίσω από τις ενέργειες και τα αποτελέσματα της τεχνητής νοημοσύνης. Η ενσωμάτωση της ανθρώπινης επίβλεψης στα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης διασφαλίζει ότι οι κρίσιμες αποφάσεις επανεξετάζονται από ανθρώπους, παρέχοντας ένα δίχτυ ασφαλείας έναντι πιθανών σφαλμάτων ή προκαταλήψεων της τεχνητής νοημοσύνης.

Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης παρακολουθούνται και ενημερώνονται συνεχώς με βάση σχόλια και νέα δεδομένα. Αυτή η επαναληπτική διαδικασία βοηθά στη βελτίωση της ακρίβειας και της αξιοπιστίας των μοντέλων AI με την πάροδο του χρόνου.

Κατά τη γνώμη σας ποιες είναι μερικές εφαρμογές του ΑΙ στον πραγματικό κόσμο που έχουν σημαντικό αντίκτυπο στην κοινωνία;

Η τεχνητή νοημοσύνη φέρνει επανάσταση στον τομέα της βιοτεχνολογίας, ιδιαίτερα στον σχεδιασμό πρωτεϊνών. Τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να προβλέψουν τις πρωτεϊνικές δομές και να σχεδιάσουν νέες πρωτεΐνες, επιταχύνοντας την ανακάλυψη και την ανάπτυξη φαρμάκων.

Επιπρόσθετα, καταπολεμά την παράνομη υλοτομία και το εμπόριο ξυλείας μέσω εφαρμογών που χρησιμοποιούν deep learning και την αναγνώριση εικόνων. Οι επιθεωρητές μπορούν γρήγορα να αναγνωρίσουν περισσότερα από 500 είδη ξύλου χρησιμοποιώντας ένα smartphone, βοηθώντας στη διατήρηση των δασών.

Σε πόλεις όπως το Λονδίνο, οι λύσεις με τεχνητή νοημοσύνη μεταμορφώνουν τις αστικές μεταφορές. Οι τεχνολογίες υπολογιστικής όρασης ενισχύουν την οδική ασφάλεια και αποτελεσματικότητα, μειώνουν την κυκλοφοριακή συμφόρηση και υποστηρίζουν πρωτοβουλίες όπως το Vision Zero.

Την ίδια ώρα, εταιρείες, όπως η Novartis, αξιοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη για να βελτιώσουν την ανάπτυξη φαρμάκων και την εξατομικευμένη υγειονομική περίθαλψη.

Ποιες είναι μερικές αναδυόμενες τεχνολογίες ή τάσεις που διαμορφώνουν το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης;

Η ενσωμάτωση δυνατοτήτων κλήσης λειτουργιών και πρακτόρων AI αντιπροσωπεύει μια σημαντική τάση. Αυτό περιλαμβάνει τη δημιουργία συστημάτων AI που μπορούν να εκτελούν συγκεκριμένες εργασίες αυτόνομα, βελτιώνοντας την αποτελεσματικότητα σε διάφορες εφαρμογές.

Ο Yann LeCun από το Meta υποστηρίζει συστήματα AI που οδηγούνται από στόχους και όχι από τεράστια δεδομένα. Αυτή η προσέγγιση εστιάζει στην εκμάθηση της τεχνητής νοημοσύνης από στόχους και προθέσεις, η οποία μπορεί να οδηγήσει σε πιο αποτελεσματικά συστήματα τεχνητής νοημοσύνης με επίγνωση του πλαισίου.

Συσκευές όπως τα έξυπνα γυαλιά Ray-Ban της Meta αποτελούν παραδείγματα ενσωμάτωσης της τεχνητής νοημοσύνης στην καθημερινή ζωή. Εξοπλισμένες με κάμερες, μικρόφωνα και ηχεία, αυτές οι συσκευές βελτιώνουν την αλληλεπίδραση των χρηστών με τον κόσμο μέσω AI.

Ωστόσο, αυτές οι εξελίξεις εγείρουν ηθικές ανησυχίες σχετικά με το απόρρητο, την ιδιοκτησία δεδομένων και την πιθανή κακή χρήση, απαιτώντας κρίσιμες συζητήσεις σχετικά με τις επιπτώσεις τους.

Πώς μπορούν τα άτομα και οι επιχειρήσεις να αξιοποιήσουν το συγκεκριμένο τεχνολογικό εργαλείο για να προωθήσουν την καινοτομία και να λύσουν σύνθετα προβλήματα στους τομείς που δραστηριοποιούνται;

Τα άτομα και οι επιχειρήσεις θα πρέπει να εκπαιδεύονται σχετικά με τις δυνατότητες και τους περιορισμούς της τεχνητής νοημοσύνης. Η κατανόηση του τρόπου με τον οποίο η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να επεξεργάζεται μεγάλα σύνολα δεδομένων, να αυτοματοποιεί εργασίες ρουτίνας και να παρέχει πληροφορίες, είναι ζωτικής σημασίας.

Οι επιχειρήσεις μπορούν να εφαρμόσουν λύσεις τεχνητής νοημοσύνης για τη βελτίωση της λειτουργικής αποτελεσματικότητας, τη βελτίωση της εμπειρίας των πελατών και την προώθηση της καινοτομίας. Αυτό περιλαμβάνει τη χρήση AI για προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία, υποστήριξη πελατών και αυτοματοποίηση διαδικασιών.

Η ενθάρρυνση μιας κουλτούρας καινοτομίας και συνεχούς μάθησης βοηθά τους οργανισμούς να παραμείνουν ανταγωνιστικοί. Αυτό περιλαμβάνει την αναβάθμιση των δεξιοτήτων των εργαζομένων και την ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στις διαδικασίες λήψης στρατηγικών αποφάσεων.

Σε όσους αναρωτιούνται εάν η τεχνητή νοημοσύνη θα αντικαταστήσει τους ανθρώπους στο εγγύς μέλλον, τι απαντάτε;

Η τεχνητή νοημοσύνη είναι πιο πιθανό να αυξήσει τις ανθρώπινες ικανότητες παρά να αντικαταστήσει τους ανθρώπους. Τα δεδομένα δείχνουν ότι από την εισαγωγή προηγμένης τεχνητής νοημοσύνης όπως το ChatGPT, έχουν υπάρξει περισσότερες θέσεις εργασίας παρά καταστροφή. Το κλειδί είναι η προσαρμογή, η μάθηση και η αναβάθμιση. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναλάβει εργασίες ρουτίνας, απελευθερώνοντας τους ανθρώπους να επικεντρωθούν σε πιο σύνθετες, δημιουργικές και στρατηγικές δραστηριότητες.

Πώς μπορούν οι εργαζόμενοι να διατηρήσουν την ανταγωνιστικότητά τους;

Οι εργαζόμενοι πρέπει να προσαρμοστούν στις νέες τεχνολογίες με συνεχή μάθηση και αναβάθμιση δεξιοτήτων.

Τι χρειάζεται ένας σύγχρονος marketer για να είναι αποτελεσματικός στη δουλειά του;

Οι επαγγελματίες του μάρκετινγκ πρέπει να κατανοήσουν ότι τα LLM είναι στατιστικά μοντέλα κειμένου και πρέπει να γνωρίζουν πώς να τα χειρίζονται για αποτελεσματική χρήση.

Ενώ το GenAI είναι χρήσιμο, η κατανόηση της διακριτικής τεχνητής νοημοσύνης είναι απαραίτητη για την πρόβλεψη της συμπεριφοράς των πελατών και την ανάλυση του κοινού. Συνεπώς οι marketers οφείλουν να ενημερώνονται για τις τάσεις της τεχνητής νοημοσύνης, συμπεριλαμβανομένων των πρακτόρων τεχνητής νοημοσύνης και των εφαρμογών τους.

Από την εμπειρία σας, ποια είναι τα κοινά λάθη που κάνουν οι περισσότερες επιχειρήσεις όσον αφορά τον ψηφιακό μετασχηματισμό; Έχουν συνειδητοποιήσει τη σημασία της επένδυσης στην τεχνητή νοημοσύνη;

Το να μην επενδύεις ​​αρκετά στην αναβάθμιση του προσωπικού για να είναι έτοιμο για τεχνητή νοημοσύνη είναι ένα συνηθισμένο λάθος. Οι επιχειρήσεις πρέπει να διασφαλίσουν ότι οι ομάδες τους έχουν τις απαραίτητες δεξιότητες για να αξιοποιήσουν αποτελεσματικά την τεχνητή νοημοσύνη.

Πολλοί οργανισμοί δεν είναι προετοιμασμένοι για την τεχνητή νοημοσύνη επειδή τα δεδομένα τους δεν είναι συγκεντρωμένα, καθαρά ή έτοιμα για επεξεργασία. Η διασφάλιση της ποιότητας των δεδομένων είναι ζωτικής σημασίας. Η προσπάθεια εφαρμογής λύσεων τεχνητής νοημοσύνης πολύ γρήγορα χωρίς σαφή στρατηγική μπορεί να οδηγήσει σε αποτυχίες. Είναι σημαντικό να σκέφτεστε μεγάλα αλλά να ξεκινάτε από μικρά, εστιάζοντας σε σταδιακές βελτιώσεις.