Atacurile AI ne pot pune în pericol stilul de viaţă

In ultimii ani, inteligenţa artificială domină ştirile şi predicţiile industriei tech, iar tendinţa se va menţine şi anul viitor. Cu toate acestea, apar însă schimbări în materie de trenduri.

Mai mulţi directori şi experţi din cadrul SAS, lider global în analytics şi AI, au făcut o serie de predicţii referitoare la trenduri de business şi progrese tehnologice pentru anul viitor.

Potrivit comunicatului primit la redacţie, rapiditatea şi eficienţa algoritmică trebuie tratate cu seriozitate ca pârghii importante de reducere a consumului energetic de către cloud. Deşi AI-ul cu cerinţe energetice mari va continua să accelereze adoptarea de surse de electricitate sustenabile, precum cea nucleară, va creşte în acelaşi timp cererea pentru modele eficiente energetic. La fel cum industriile de electrocasnice sau de automobile au făcut progrese majore la capitolul eficienţă energetică, astfel trebuie să se întâmple şi cu modelele AI.

Bryan Harris, Chief Technology Officer, SAS, a explicat: "Atacurile AI ne pot pune în pericol stilul de viaţă. Abilitatea inteligenţei artificiale de a opera personalizat la scară largă redefineşte modul în care interacţionăm cu informaţia, mai ales într-o perioadă de amplificare a dezinformării şi a manipulării normelor sociale. Atacurile AI pot avea loc asupra unui individ, a unui grup sau la nivel instituţional - punând în pericol modul nostru de viaţă. Societăţile democratice şi guvernele acestora au un interes real în protejarea discursului public de bună credinţă, a libertăţii alegerilor şi a menţinerii normelor culturale. Pentru a sprijini în mitigarea riscurilor, liderii de business trebuie să lanseze conversaţii cu privire la folosirea etică a inteligenţei artificiale în interiorul propriilor organizaţii, punând accent pe valorile organizaţionale şi publicând principii, politici, standarde şi controale asupra inteligenţei artificiale.

Totodată, 2025 va evidentia faptul că unele organizaţii beneficiază masiv de pe urma inteligenţei artificiale generative, fiind cu un pas în faţa competiţiei, creând experienţe personalizate pentru clienţi şi lansând produse inovatoare mai rapid. Alte companii, însă, rămân în urmă în cursa AI-

ului generativ şi abandonează valul de proiecte început în 2023, deoarece au trecut cu vederea peste un aspect critic: AI-ul are nevoie de date de calitate ridicată. Datele de calitate scăzută

reprezintă un impediment pentru performanţele inteligenţei artificiale, iar organizaţiile au nevoie de curaj pentru a face paşi în urmă şi a rezolva aceste probleme ale datelor, este de părere Steven Tiell, Global Head of AI Governance Advisory, SAS

Ciclul de entuziasm pentru AI generativ revine la cote normale. AI-ul generativ va fi întotdeauna la modă, însă ajungem în punctul în care ne putem tempera entuziasmul iniţial şi ne putem concentra pe livrarea de plus valoare reală pentru organizaţii. Asta este posibil prin simplificarea abordărilor şi complementarea acestora cu folosirea ţintită a modelelor lingvistice mari (LLM) şi modele lingvistice mici, specializate (SLM), arată studiul SAS.

Graba de a adopta sisteme cu inteligenţă artificială conduce la folosirea unor modele ineficiente, care consumă resurse vaste în cloud şi contribuie la o amprentă de carbon ridicată - este o

responsabilitate împărţită între furnizorii de cloud şi utilizatorii care gestionează datele şi fluxurile de lucru ale AI-ului. O eficienţă mai sporită în dezvoltarea de modele AI - posibilă cu

ajutorul platformelor de date şi AI optimizate pentru cloud - va contribui la reducerea duplicărilor nenecesare şi la reducerea consumului energetic.

Pe măsură ce AI-ul generativ evoluează de la stadiul de "jucărie nouă şi strălucitoare" la cel de "un alt tip" de inteligenţă artificială, organizaţiile vor operaţionaliza complet toate formele de AI pentru a automatiza sarcini de rutină, ce vor permite angajaţilor să se concentreze pe proiecte cu plusvaloare mai ridicată. Aceste automatizări vor conduce la decizii mai rapide, vor permite identificarea agilă a oportunităţilor şi vor spori inovaţia în raport cu competitorii. Pe scurt, vor fi lozul câştigător.

Anul viitor, modelele lingvistice mari vor deveni o comoditate, astfel că preţurile pentru inteligenţă artificială se vor reduce semnificativ, deoarece capabilităţile de bază vor fi oferite gratuit.

Valoarea reală se va orienta către servicii specializate şi aplicaţii specifice construite pe baza acestor modele. În acelaşi timp, dezvoltarea LLM-urilor open-source va pune la încercare

dominaţia actuală a doar câtorva furnizori-cheie, astfel că peisajul inteligenţei artificiale va deveni mai descentralizat, personalizarea şi integrarea fiind diferenţiatori cheie.

AI-ul şi accelerarea cloud-ului vor declanşa Marea Raţionalizare din IT. Companiile au lucrat perioade îndelungi de timp cu sisteme de tip siloz, fiecare dintre acestea având o funcţie diferită şi adresându-se unui segment distinct de clienţi. Echipele de IT sunt din ce în ce mai încărcate cu sarcini precum integrările tot mai complexe, nemaiavând agilitatea

necesară pe care să o ofere companiilor. Marea Raţionalizare din IT este la orizont, iar liderii de business vor folosi cloud-ul pentru a-şi simplifica infrastructurile IT şi relaţiile cu furnizorii, dar şi pentru a deveni mai agili, reducându-şi în acelaşi timp costurile. Cei care se modernizează folosind o platformă nativă în cloud, bazată pe AI, ce îndeplineşte mai multe funcţii simultan vor obţine cea mai mare plusvaloare. Aceştia pot obţin capabilităţi de decizie integrate, bazate pe date democratizate, iar de aceste avantaje vor beneficia atât organizaţiile, cât şi clienţii lor.

Potrivit studiului SAS, AI-ul generativ va deveni mai personal pentru oamenii de marketing. Oamenii din domeniu vor face tranziţia de la aplicaţii simple ale AI-ului generativ, concentrate pe productivitate şi generare de conţinut, către capabilităţi AI mai avansate care vor aduce un avantaj competitiv şi creşterea veniturilor. Dincolo de LLM-uri, oamenii de marketing

vor folosi unelte cu AI generativ, precum date sintetice şi gemeni digitali, dar şi tehnologii AI deja consacrate, precum învăţarea automatizată şi învăţarea profundă, pentru a oferi experienţe personalizate şi campanii eficiente, respectând totodată confidenţialitatea clienţilor.