Gervigreind í neytendaflokki: Að koma vélanámi til fjöldans

• Höfundur:
• Höfundur nafn

  Quantumrun Foresight
• 27. Janúar, 2023

Aðgengilegra tilboð með litlum kóða og án kóða frá Amazon Web Services (AWS), Azure og Google Cloud mun gera venjulegu fólki kleift að búa til sín eigin gervigreindarforrit eins fljótt og það getur sett upp vefsíðu. Mjög tæknileg gervigreind forrit vísindamanna geta vikið fyrir léttum neytendaforritum sem eru mun notendavænni.

Gervigreind samhengi fyrir neytendur

„Neysuvæðing upplýsingatækni“ hefur verið viðvarandi þema í tæknihringjum allan 2010, en frá og með 2022 eru flest fyrirtækishugbúnaðarframboð enn klunnaleg, ósveigjanleg og mjög tæknileg. Þessi hugmyndafræði er að hluta til vegna of mikillar eldri tækni og kerfa sem enn starfa innan flestra ríkisstofnana og Fortune 1000 fyrirtækja. Að búa til notendavænt gervigreind er ekkert auðvelt verkefni og því er oft ýtt til hliðar í þágu annarra forgangs eins og kostnaðar og afhendingartíma. 

Að auki skortir mörg smærri fyrirtæki innanhúss gagnavísindateymi sem geta sérsniðið gervigreindarlausnir, svo þau treysta oft á söluaðila sem bjóða upp á forrit með innbyggðum gervigreindarvélum í staðinn. Hins vegar gætu þessar sölulausnir ekki verið eins nákvæmar eða sérsniðnar og líkön búin til af sérfræðingum innanhúss. Lausnin er sjálfvirk vélanám (ML) pallur sem gerir starfsmönnum með litla reynslu kleift að smíða og nota forspárlíkön. Til dæmis hefur bandaríska fyrirtækið DimensionalMechanics gert viðskiptavinum kleift að búa til nákvæm gervigreindarlíkön á einfaldan og skilvirkan hátt síðan 2020. Innbyggða gervigreindin, sem vísað er til sem „Véfréttin“, veitir notendum stuðning í gegnum módelsmíðaferlið. Fyrirtækið vonast til að fólk noti ýmis gervigreind forrit sem hluta af daglegu vinnuferli sínu, svipað og Microsoft Office eða Google Docs.

Truflandi áhrif

Skýjaþjónustuveitendur hafa í auknum mæli innleitt viðbætur sem myndu auðvelda fólki að smíða gervigreind forrit. Árið 2022 tilkynnti AWS CodeWhisperer, ML-knúna þjónustu sem hjálpar til við að bæta framleiðni þróunaraðila með því að veita kóðaráðleggingar. Hönnuðir geta skrifað athugasemd sem útlistar tiltekið verkefni á venjulegri ensku, svo sem „hlaða upp skrá á S3,“ og CodeWhisperer ákvarðar sjálfkrafa hvaða skýjaþjónusta og almenningsbókasöfn henta best fyrir tilgreint verkefni. Viðbótin byggir einnig tiltekna kóðann á flugi og mælir með mynduðum kóðabútum.

Á sama tíma, árið 2022, bauð Azure frá Microsoft upp á föruneyti af sjálfvirkri gervigreind/ML þjónustu sem er engin eða lágkóði. Dæmi er gervigreindarforrit þeirra, hannað til að aðstoða alla við að búa til og staðfesta gervigreindarforrit í raunverulegu umhverfi. Azure Machine Learning er grafískt notendaviðmót (GUI) með sjálfvirku ML og dreifingu á lotu- eða rauntíma endapunkta. Microsoft Power Platform býður upp á verkfærasett til að byggja upp sérsniðið forrit og vinnuflæði sem útfærir ML reiknirit. Notendur lokafyrirtækja geta nú smíðað ML forrit í framleiðsluflokki til að umbreyta eldri viðskiptaferlum.

Þessar aðgerðir munu halda áfram að miða á einstaklinga með lágmarks eða enga reynslu af erfðaskráningu sem vilja prófa gervigreind forrit eða kanna nýja tækni og vinnslulausnir. Fyrirtæki geta sparað peninga við að ráða gagnafræðinga og verkfræðinga í fullu starfi og geta þess í stað uppfært upplýsingatæknistarfsmenn sína. Skýjaþjónustuveitendur njóta líka góðs af því að afla sér fleiri nýrra áskrifenda með því að gera viðmót þeirra notendavænni. 

Afleiðingar gervigreindar í neytendaflokki

Víðtækari áhrif gervigreindar í neytendaflokki geta verið: 

• Vaxandi markaður fyrir fyrirtæki sem leggja áherslu á að þróa gervigreindarkerfi án eða lágs kóða sem geta gert viðskiptavinum kleift að búa til og prófa forrit sjálfir.
• Þjóðhagsleg aukning á hraða stafrænnar starfsemi hins opinbera og einkareksturs. 
• Kóðun getur orðið minni tæknileg færni og getur verið sífellt sjálfvirkari, sem gerir breiðari hópi starfsmanna kleift að taka þátt í að búa til hugbúnaðarforrit.
• Skýþjónustuveitendur búa til fleiri viðbætur sem munu gera hugbúnaðarþróun sjálfvirkan, þar á meðal að geta leitað að netöryggismálum.
• Fleiri kjósa að læra sjálfir hvernig á að kóða með því að nota sjálfvirka gervigreindarvettvang.
• Kóðunarkennsluáætlanir eru í auknum mæli teknar upp (eða teknar upp aftur) í námskrám í mið- og framhaldsskólum, af ótta við þessi forrit án og lágs kóða.

Spurningar til að tjá sig um

• Ef þú hefur notað gervigreindarforrit af neytendaflokki, hversu auðvelt var þá að nota þau?
• Hvernig heldurðu að gervigreindarforrit neytenda muni flýta fyrir rannsóknum og þróun?