AI zaczyna dościgać ludzi. Raport Uniwersytetu Stanforda

To jeden z najbardziej wyczerpujących raportów o sztucznej inteligencji. 502-stronicowy AI Index Report 2024 prezentuje stan rozwoju AI i jej wpływ na ekonomię, społeczeństwo i ochronę zdrowia. Oto najważniejsze wnioski.

10 wiodących trendów AI

Obiektywny raport stworzony przez naukowców z Uniwersytetu Stanforda pozwala spojrzeć z lotu ptaka na AI. Jego zaletą jest rzetelność informacji oraz zimna, obiektywna analiza danych pozbawiona szumów na temat sztucznej inteligencji, z którymi mamy do czynienia od czasu premiery ChatGPT. Do najsilniejszych tendencji rozwoju AI badawcze zaliczyli:

Sztuczna inteligencja jest już lepsza niż ludzie w niektórych zadaniach, ale nie we wszystkich. Doszliśmy do historycznego momentu: AI pokonała człowieka w kilku testach porównawczych, w tym pod względem umiejętności klasyfikacji obrazów, rozumowania wizualnego i rozumienia języka angielskiego. Zdaje też egzaminy z medycyny dużo lepiej niż studenci. Nadal jednak nie radzi sobie z bardziej złożonymi zadaniami, jak obliczenia matematyczne, rozumowanie dedukcyjne i planowanie.

Liderem badań nad sztuczną inteligencją jest sektor prywatny. W 2023 r. prywatne firmy stworzyły 51 wyróżniających się modeli uczenia maszynowego, podczas gdy środowisko akademickie tylko 15. To samo dotyczy badań naukowych, które dużo częściej są prowadzone przez firmy technologiczne niż finansowane ze środków publicznych instytucji naukowych.

Szkolenie AI jest coraz droższe. Według szacunków AI Index, koszty trenowania najnowocześniejszych modeli sztucznej inteligencji osiągnęły rekordowy poziom. Na przykład, wytrenowanie GPT-4 firmy OpenAI kosztowało 78 mln USD, a nowego modelu Gemini Ultra firmy Google już aż 191 mln USD.

USA, Europa i Chiny są liderem w tworzeniu modeli AI. W 2023 r. 61 wiodących modeli AI stworzyły instytucje z siedzibą w USA, znacznie przewyższając Unię Europejską (21) i Chiny (15).

Brakuje solidnych i ustandaryzowanych ocen odpowiedzialności LLM. Deweloperzy AI jak OpenAI, Google i Anthropic, testują swoje modele według własnych standardów odpowiedzialnej sztucznej inteligencji. Brakuje jednolitej definicji i mierników, które pozwoliłyby porównywać wyniki.

Inwestycje w generatywną sztuczną inteligencję przeżywają boom. Pomimo spadku prywatnych inwestycji w AI w ubiegłym roku, finansowanie generatywnej sztucznej inteligencji od 2022 r. wzrosło prawie ośmiokrotnie, osiągając kwotę 25,2 mld USD.

Sztuczna inteligencja zwiększa produktywność i prowadzi do wyższej jakości pracy. Pojawia się coraz więcej badań sugerujących, że AI pomaga pracownikom szybciej wykonywać niektóre zadania i poprawiać jakość wyników pracy. Naukowcy zwracają uwagę na potencjał AI do wypełnienia luki w umiejętnościach między pracownikami o niskich i wysokich kwalifikacjach. Jednocześnie niektóre badania sugerują, że korzystanie z AI bez odpowiedniego nadzoru może prowadzić do obniżenia wydajności.

AI staje się głównym katalizatorem postępu naukowego. Powstają systemy AI pomagające naukowcom w prognozowaniu struktur białek czy odkrywaniu nowych materiałów.

Szybko rośnie liczba nowych regulacji dotyczących sztucznej inteligencji. W 2023 roku w USA obowiązywało 25 przepisów związanych z AI, w porównaniu z zaledwie jednym w 2016 roku. Tylko w ubiegłym roku całkowita liczba regulacji związanych ze sztuczną inteligencją wzrosła o 56,3%. W Europie w życie wszedł EU AI Act obowiązujący już we wszystkich krajach członkowskich.

Wszyscy zdają sobie sprawę z ogromnego potencjału AI i równocześnie rośnie zaniepokojenie w społeczeństwie. Badanie Ipsos pokazuje, że w ciągu ostatniego roku odsetek osób, które uważają, że AI znacząco wpłynie na ich życie w ciągu najbliższych 3 do 5 lat, wzrósł z 60% do 66%.

AI tak dobra jak ludzie

W medycynie AI już nie tylko lepiej zdaje egzaminy, ale także z większą precyzją wykrywa komórki rakowe na zdjęciach diagnostycznych oraz prognozuje rozwój niektórych chorób. Zaskakujące postępy AI osiągnęła m.in. w tłumaczeniu języków, interpretacji zdjęć i rozumieniu języka naturalnego. Można się spodziewać dalszych, szybkich postępów AI, bo modele językowe są zastępowanie multimodalną AI. Google Gemini i OpenAI GPT-4o są dużo elastyczniejsze, mogąc przetwarzać test, obrazy, a nawet dźwięk.

Paradoksalnie, AI jest tak dobra w testach wydajności AI (opracowanych kilka lat temu), że trzeba opracować nowe, stawiające poprzeczkę znacznie wyżej. A to także za sprawą tego, że coraz doskonalsza AI jest w stanie generować dane syntetyczne do trenowania jeszcze lepszych modeli. To pętla napędzająca rozwój AI. Najszybszy postęp widać w m.in. tworzeniu danych do segmentacji obrazów. AI jest też katalizatorem rozwoju robotów – od roku widzimy postępy, których nie udało się osiągnąć przez ostatnie 10 lat. Generatywna AI pozwala robotom m.in. dużo płynniej wchodzić w interakcje z otoczeniem.

Nowa era fake newsów

Wraz ze wzrostem wydajności AI rosną też zagrożenia związane z nową technologią. Obrazy typu deep fake są prawie niemożliwe do wykrycia przez przeciętną osobę. Są łatwe do wygenerowania i mogą być wykorzystywane do manipulowania opinią społeczną. Oprócz tego, że LLM są obarczone ryzykiem halucynacji, to mogą dodatkowo generować materiały chronione prawem autorskim. Nadal nie ma konsensusu, jak rozwiązać ten problem. AI jest też stronnicza politycznie. Badania naukowców sugerują przykładowo, że ChatGPT jest przychylniejszy Partii Demokratów w USA i Partii Pracy w Wielkiej Brytanii.

Po raz pierwszy widoczny jest efekt ekonomiczny AI. Nowe badanie McKinsey sugeruje, że 42% firm wdrażających AI (w tym generatywną AI) odnotowało redukcję kosztów, a 59% – wzrost przychodów. Ten sam raport pokazuje, że 55% organizacji korzysta obecnie ze sztucznej inteligencji w co najmniej jednej jednostce biznesowej, w porównaniu z 50% w 2022 r. i 20% w 2017 r.

Można już mówić, że wchodzimy w erę robotyki. W 2017 r. tzw. roboty współpracujące stanowiły 2,8% wszystkich nowych instalacji robotów przemysłowych, a do 2022 r. ich udział wzrósł do 9,9%. W 2022 r. odnotowano wzrost liczby instalacji robotów usługowych we wszystkich kategoriach zastosowań, z wyjątkiem robotyki medycznej.

Medycyna algorytmiczna

Lista zastosowań AI w medycynie jest długa. Do września 2024 r. amerykańska Agencja Żywności i Leków (FDA) certyfikowała 950 urządzeń korzystających z algorytmów AI albo uczenia maszynowego. Od 2012 roku ich liczba wzrosła ponad 45-krotnie. W 2023 r. swoją premierę miały systemy AI w zdrowiu publicznym, jak np. EVEscape wspomagający przewidywanie pandemii. Systemy AI dotąd stosowane najczęściej w radiologii i kardiologii wchodzą do każdej dziedziny ochrony zdrowia. Przykładowo, modele genAI pomagają w tworzeniu elektronicznej dokumentacji medycznej, analizie danych celem przewidywania ryzyka wystąpienia chorób oraz w rozwiązaniach konsumenckich.

AI będzie też wkrótce obecna w każdym smartfonie – firmy takie jak Apple, Samsung czy Huawei aspirują do stworzenia wszechstronnych asystentów AI. Jednocześnie rośnie wykorzystanie AI w życiu codziennym. Międzynarodowe badanie przeprowadzone przez Uniwersytet w Toronto sugeruje, że 63% osób jest świadomych istnienia ChatGPT. Spośród nich, około połowa korzysta z ChatGPT co najmniej raz w tygodniu. Poziom optymizmu związany z AI zależy przede wszystkim od czynników demograficzno-społecznych. Bardziej podekscytowane AI są osoby młode oraz o wyższych dochodach i poziomie wykształcenia.

Czytaj także: Pobierz bezpłatny raport o cyfryzacji placówek ochrony zdrowia