Credit Manager Magazine 4/2024

www.creditmanagermagazine.pl CZERWIEC / JUNE 2024 50 TECHNOLOGIE „Postęp sztucznej inteligencji może więc pogłębić polaryzację na rynku pracy, spychając coraz większą część populacji do relatywnie niskopłatnych zawodów fizycznych i opiekuńczych oraz zwiększając jednocześnie wynagrodzenia wąskiej grupy specjalistów potrafiących najefektywniej pracować ze wsparciem SI.” językowych oznacza, że mogą one znaleźć zastosowanie w szerokim zakresie działalności gospodarczych. W języku angielskim mamy nawet taki ciekawy konflikt oznaczeń: skrót GPT oznacza mianowicie zarówno architekturę najsławniejszego dziś modelu sztucznej inteligencji, czyli Generative Pre-trained Transformer (generatywna, wstępnie wytrenowana sieć neuronowa typu „transformer”), jak i General Purpose Technology (technologia powszechnego Przełom w zakresie technologii sztucznej inteligencji dokonał się 14 marca 2023 r. Firma OpenAI publicznie pokazała wówczas swoje najnowsze osiągnięcie – duży model językowy GPT-4. W porównaniu do swoich poprzedników, jak choćby GPT-3 czy GPT-3.5 (modelu zasilającego darmowy wariant sławnego czatbota ChatGPT), model ten nie tylko odnotował ilościowy postęp, uzyskując lepsze rezultaty w starciu z długą listą standaryzowanych zadań, tzw. benchmarków, ale też osiągnął postęp jakościowy, poprawnie rozwiązując wiele nowych zagadnień, z którymi poprzednie modele zupełnie sobie nie radziły. Niektóre z tych rezultatów zaskoczyły nawet samych jego twórców. Na tle wcześniejszych przełomowych osiągnięć w obszarze sztucznej inteligencji (SI), jak np. AlphaGo, który osiągnął nadludzkie kompetencje w grze w Go, czy AlphaFold, który rozwiązał kluczowy w biotechnologii problem predykcji sposobu zwijania się białek na podstawie sekwencji aminokwasów, siła GPT-4 i innych modeli generatywnej sztucznej inteligencji nie leży w ich doskonałości w wybranej dziedzinie, lecz przede wszystkim w uniwersalności i szerokości zastosowań. GPT-4 powstał, by komunikować się z człowiekiem w języku naturalnym, i robi to bardzo dobrze. Równocześnie potrafi jednak m.in . syntetyzować tekst, pisać krótsze i dłuższe opracowania na zadany temat, tłumaczyć pomiędzy wieloma językami, przeprowadzać argumentacje i wywody, a nawet konstruować sformalizowane dowody. Nie robi tego doskonale, ale z pewnością nieźle – na tle poprzednich modeli generatywnej SI jest to ewidentny przełom. Potrafi się również komunikować z innymi modelami, jak np. DALL-E 3, który specjalizuje się w grafice. GPT-4 przechodzi też test Turinga, tj. jest w stanie prowadzić konwersację w taki sposób, że rozmówca nie potrafi stwierdzić z kim rozmawia, czy z człowiekiem, czy z maszyną. GPT jest GPT Nowe technologie przekładają się na produktywność w gospodarce, gdy znajdują powszechne zastosowanie. Generatywne modele SI zdecydowanie mają taki potencjał, gdyż są – podobnie jak komputery czy telefony komórkowe – technologią powszechnego zastosowania. Szeroki zakres kompetencji współczesnych dużych modeli nakładów pracy, jak np. nauczenie się nowego języka programowania czy obsługi pakietu statystycznego. Generatywna sztuczna inteligencja już dziś jest wdrażana w praktyce gospodarczej. Znajduje ona zastosowanie m.in . w centrach obsługi klienta, usługach konsultingu, marketingu i reklamie, a nawet w programowaniu komputerów. Liderem wdrożeń są niewątpliwie Stany Zjednoczone. Zdaniem ChatGPT zapoczątkował nowy etap automatyzacji. W nadchodzących latach generatywna sztuczna inteligencja może doprowadzić do głębokich zmian na rynku pracy oraz znacząco przyspieszyć wzrost gospodarczy. Generatywna sztuczna inteligencja a wzrost gospodarczy Jakub Growiec Profesor ekonomii, wykładowca SGH, Departament Analiz Ekonomicznych NBP „Dzięki temu, że modele językowe porozumiewają się w języku naturalnym – i to w zasadzie dowolnym, choć najlepiej radzą sobie po angielsku – nie ma bariery wejścia, jaką widzimy w przypadku innych przełomowych technologii.” prof. Erika Brynjolfssona, jednego z najczęściej cytowanych badaczy wpływu SI na gospodarkę i dyrektora Digital Economy Lab na Uniwersytecie Stanforda, w ciągu lat 20. XXI w. generatywna SI podniesie przeciętne tempo wzrostu produktywności w USA o co najmniej 1,5 pkt proc. rocznie, a może i więcej. Niewykluczone, że już na nie wpływa i stoi u podstaw zaskakująco wysokiej dynamiki produktywności w Stanach Zjednoczonych w 2023 r. Zupełnie inna automatyzacja Wdrożenie generatywnej SI oznacza automatyzację pracy: niektóre zadania o charakterze umysłowym, wykonywane dotąd przez człowieka są zastępowane przez algorytm sztucznej inteligencji. O procesach automatyzacji dużo już wiemy, gdyż mają one swoją historię i udokumentowane własności. zastosowania). W istocie GPT jest nowym rodzajem GPT. Dzięki temu, że modele językowe porozumiewają się w języku naturalnym – i to w zasadzie dowolnym, choć najlepiej radzą sobie po angielsku – nie ma bariery wejścia, jaką widzimy w przypadku innych przełomowych technologii. Nie ma potrzeby głębokiego przeszkolenia pracowników, reorganizacji firm, budowy nowych fabryk czy inwestycji w specjalistyczny sprzęt – ChataGPT lub Bing AI, niedawno przemianowanego na Microsoft Copilot, wystarczy bowiem uruchomić na dowolnym komputerze. A komputery to przecież poprzednia kluczowa GPT, a więc są powszechnie dostępne. Co prawda, jakość generowanych odpowiedzi może zależeć od sposobu, w jaki użytkownik zada pytanie, jednak opanowanie tajników tzw. promptingu nie wymaga aż takich