(©Envato)
Firmy starają się wyprzedzać konkurencję i nadążać za stale zmieniającymi się wymaganiami rynku, coraz częściej sięgają po sztuczną inteligencję, aby usprawnić swoje operacje, poprawić doświadczenia klientów i napędzać wzrost.
Pierwszy moment ciekawości SI mamy już za sobą, a zainteresowanie ChatGPT i nowymi narzędziami sztucznej inteligencji pozwala dostrzegać dobre i złe strony nowych technologii oraz braki w regulacjach prawnych, a nawet zastanowić się nad skutkami ogólnego zastosowania i wpływu na naszą przyszłość.
Chcąc zagłębić się w możliwości wykorzystania sztucznej inteligencji w biznesie, przemyśle, medycynie i kulturze warto zastanowić się nad wpływem na współczesną i przyszłą edukację.
Zobacz również:
https://www.obserwatorfinansowy.pl/tematyka/makroekonomia/trendy-gospodarcze/wplyw-sztucznej-inteligencji-na-wzrost-gospodarczy-i-zatrudnienie/
Rola SI w kluczowych obszarach
Sztuczna Inteligencja przekształca krajobraz współczesnego biznesu i rynków finansowych, oferując narzędzia zdolne do przetwarzania ogromnych ilości danych w ekspresowym tempie oraz dokonywania skomplikowanych analiz. SI odgrywa znaczącą rolę w kilku kluczowych obszarach. Są to:
– Automatyzacja Procesów Biznesowych, Chatboty – wykorzystywane do obsługi klienta z poziomu inteligentnego asystenta odpowiadającego na zapytania klientów w czasie rzeczywistym, co znacząco poprawia jakość obsługi i efektywność kosztową. W tym:
– Analiza Danych w Biznesie, Przewidywanie Popytu – modele SI mogą analizować trendy zakupowe i prognozować przyszły popyt, co pozwala firmom lepiej zarządzać zapasami. W tym:
– Rynki Finansowe, Automatyczny Handel: algorytmy wysokiej częstotliwości (HFT – high-frequency trading) korzystają z SI, aby podejmować decyzje handlowe w ułamkach sekundy, reagując na mikrozmiany na rynku. W tym:
– Zarządzanie Zasobami Ludzkimi – SI wspomaga procesy rekrutacyjne, analizując CV kandydatów, przewidując ich sukces w organizacji i dopasowując ich do odpowiednich ról.
– Personalizacja w biznesie – w sektorze e-commerce, SI umożliwia tworzenie spersonalizowanych rekomendacji produktowych na podstawie historii zakupów i zachowań klienta.
Drzwi do innowacji
Sztuczna inteligencja nie tylko optymalizuje operacje, ale także otwiera drzwi do innowacji. Jej potencjał w biznesie i finansach jest nieograniczony, przynosząc korzyści zarówno firmom, jak i klientom. Jej wpływ na biznes i rynki finansowe jest niezaprzeczalny. Przynosi ona bowiem nie tylko efektywność i precyzję, ale także daje wiele nowych możliwości. Firmy, które adaptują się do tej rewolucji technologicznej, zyskują konkurencyjną przewagę i lepiej odpowiadają na potrzeby swoich klientów.
Zobacz również:
https://www.obserwatorfinansowy.pl/tematyka/makroekonomia/trendy-gospodarcze/andrzej-zybertowicz-technoentuzjasci-sa-niebezpieczni/
Zastosowanie jednak SI niesie ze sobą również wyzwania, które obejmują kwestie etyczne, prywatność danych oraz konieczność odpowiedniego szkolenia pracowników. Ale potencjał sztucznej inteligencji w biznesie i finansach jest ogromny oraz warty inwestycji w tę technologię.
W miarę rozwoju SI można oczekiwać dalszego przekształcenia krajobrazu biznesowego i finansowego. Organizacje muszą być gotowe, aby dostosować się do tej zmieniającej się rzeczywistości i wykorzystać pełen potencjał sztucznej inteligencji.
Niekorzystne aspekty SI
Zwróćmy uwagę na klika możliwych i niekorzystnych aspektów wykorzystania SI w naszej przestrzeni. Jednym z nich jest naruszenie prywatności, a bez odpowiedniej kontroli, sztuczna inteligencja może być używana do monitorowania i analizy zachowań ludzi bez ich wiedzy lub zgody, co prowadzi do ingerencji w naszą prywatność.
Wprowadzanie w błąd, to kolejna możliwość użycia SI do tworzenia fałszywych informacji lub manipulacji medialnej, takich jak deepfake, które mogą wprowadzać ludzi w błąd.
Wzmocnienie uprzedzeń przez manipulację, jeśli nie jest odpowiednio szkolony, algorytm sztucznej inteligencji może nieświadomie wzmacniać istniejące uprzedzenia społeczne, prowadząc do niesprawiedliwych decyzji w obszarach, takich jak rekrutacja czy przyznanie np. pożyczki.
Ostatecznie to, czy SI jest używana w sposób dobry czy zły, zależy od ludzkich intencji i ram regulacyjnych. Istotne jest, aby rozwijając i wdrażając te technologie, pamiętać o etyce, przejrzystości i odpowiedzialności.
Czy zatem każdy rodzaj sztucznej inteligencji powinien być bezrefleksyjnie implementowany we wszystkich projektach biznesowych?
Zobacz również:
https://www.obserwatorfinansowy.pl/bez-kategorii/rotator/adrian-horzyk-bedziemy-mieli-kontrole-nad-sztuczna-inteligencja/
Zwróćmy uwagę na to, że „AI” (Artificial Intelligence, czyli Sztuczna Inteligencja – SI) i „XAI” (Explainable Artificial Intelligence, czyli Wyjaśnialna Sztuczna Inteligencja) to dwa terminy, które odnoszą się do różnych aspektów technologii sztucznej inteligencji. Ich główne różnice to fakt, że sztuczna inteligencja: odnosi się do maszyn, które są w stanie wykonywać zadania, które tradycyjnie wymagały ludzkiej inteligencji, takie jak rozumienie języka, rozpoznawanie obrazów, planowanie czy uczenie się, a XAI: to poddziedzina SI, której celem jest tworzenie modeli sztucznej inteligencji, zrozumiałych i interpretowalnych dla ludzi. Chodzi o to, by użytkownik mógł zrozumieć, na jakiej podstawie algorytm podjął daną decyzję.
Głównym celem sztucznej inteligencji jest osiągnięcie wysokiej skuteczności w danym zadaniu, niezależnie od tego, czy proces podejmowania decyzji przez model jest zrozumiały dla ludzi, a głównym celem XAI jest uczynienie procesu decyzyjnego sztucznej inteligencji zrozumiałym i przejrzystym dla ludzi.
Znaczenie dla użytkowników
Model SI może osiągać wysoką skuteczność, ale jeśli jest to „czarna skrzynka”, to użytkownicy mogą nie wiedzieć, dlaczego dokładnie podejmowane są pewne decyzje.
XAI pomaga budować zaufanie użytkowników do modeli SI, ponieważ mogą oni zrozumieć, jakie informacje lub cechy wpłynęły na decyzję algorytmu.
Sztuczna inteligencja używana jest w wielu dziedzinach, od rozrywki po medycynę, obejmując szeroką gamę technik, od prostych algorytmów, takich jak drzewa decyzyjne, po bardziej skomplikowane, takie jak głębokie sieci neuronowe. XAI jest natomiast szczególnie ważna w dziedzinach, gdzie transparentność i odpowiedzialność są kluczowe. Dotyczy to m.in. medycyny, finansów czy prawa, skupiając się na technikach, pozwalających na interpretację i wyjaśnienie działania modeli, takich jak metody Shapleya, LIME czy drzewa decyzyjne.
Podczas gdy SI koncentruje się na tworzeniu maszyn, które mogą symulować ludzką inteligencję, to XAI koncentruje się na czynieniu tych maszyn zrozumiałymi i transparentnymi dla ludzi.
Na rynkach finansowych coraz większe znaczenie ma zastosowanie technologii sztucznej inteligencji w podejmowaniu decyzji, zarówno w zakresie inwestycji, jak i w kwestiach związanych z oceną ryzyka kredytowego czy przeciwdziałaniem praniu pieniędzy. Zastosowanie sztucznej inteligencji w sektorze finansowym niesie jednak ze sobą pewne wyzwania regulacyjne, zwłaszcza jeśli chodzi o przejrzystość i odpowiedzialność.
W wielu jurysdykcjach regulatorzy finansowi zwracają uwagę na to, jak instytucje finansowe korzystają z technologii SI, a zwłaszcza na to, jakie modele są stosowane oraz jakie są ich skutki dla konsumentów. Warto zwrócić uwagę na kilka punktów, w tym m.in. na:
Międzynarodowe Stowarzyszenie Swapów i Instrumentów Pochodnych (International Swaps and Derivatives Association – ISDA) wybrało Kinetix Trading Solutions i Linklaters w celu opracowania platformy użytkownika, która umożliwia uczestnikom rynku dostęp do dokumentacji ISDA w formie elektronicznej z ulepszoną nawigacją oraz z innymi zaawansowanymi funkcjami. Użytkownicy mogą szybko i łatwo porównywać różne wersje definicji w miarę ich ewolucji w czasie, używać terminów zawierających hiperłącza w tekście w celu przechodzenia do innych części dokumentu oraz pobierania lub drukowania treści.
Zobacz również:
https://www.obserwatorfinansowy.pl/tematyka/makroekonomia/trendy-gospodarcze/gdy-sztuczna-inteligencja-zostanie-bankierem-centralnym/
Kinetix, firma z branży technologii finansowych specjalizująca się w oprogramowaniu do zarządzania handlem opartym na sztucznej inteligencji, wykorzystała swoje doświadczenie w zastosowaniu XAI do opracowania przyjaznego dla użytkownika, najnowocześniejszego oprogramowania platformy, która umożliwia uczestnikom branży finansowej łatwiejszą nawigację i korzystanie z dokumentacji ISDA.
Sztuczna inteligencja explainable nie tylko oferuje wyjaśnienie „dlaczego” stojące za rekomendacjami opartymi na uczeniu maszynowym, ale służy także jako tkanka łączna między człowiekiem a maszyną, umożliwiając obu stronom lepszą komunikację i wzajemne wzmacnianie się.
Rynek Si a regulacje prawne
To w jaki sposób będzie wyglądał rynek zastosowania sztucznej inteligencji w dużej mierze zależy od rozwoju samej technologii, jak i przygotowanych niezbędnych regulacji prawnych.
Podobnie jak w przypadku innych regulacji cyfrowych, UE przejęła inicjatywę nad Stanami Zjednoczonymi i Chinami. Ustawa o sztucznej inteligencji, która została przyjęta przez Parlament Europejski i obecnie jest przedmiotem rozmów trójstronnych z Parlamentem Europejskim, Radą Europy oraz Komisją Europejską, analizuje różne poziomy powiązanego z technologią ryzyka. Zakazana jest sztuczna inteligencja obarczona niedopuszczalnym ryzykiem, takim jak scoring społecznościowy, natomiast sztuczna inteligencja o wysokim ryzyku będzie wymagała zarówno rejestracji, jak i deklaracji zgodności, zanim zostanie dopuszczona do funkcjonowania.
Kiedy Parlament Europejski początkowo proponował te ramy, miał na myśli technologię sztucznej inteligencji, która była w stanie wykonać jedno zadanie. Dlatego też pojawienie się generatywnej sztucznej inteligencji i modeli podstawowych, które były zdolne do wykonywania wielu zadań wymagały ponownego rozpatrzenia. Wszystkie systemy SI są zasadniczo uważane za systemy wysokiego ryzyka, ze szczególnym naciskiem na przejrzystość, a szczególnie w przypadku materiałów chronionych prawem autorskim i odpowiedzialnością.
Z zadowoleniem należy przyjąć, że Unia Europejska z jej pionierską i nadchodzącą regulacją dotyczącą zagrożeń wynikających ze stosowania sztucznej inteligencji (AI ACT) stawia ważny krok w kierunku regulacji technologii SI na terenie swoich państw członkowskich, a jej celem jest standaryzacja praktyk z nią związanych, w trosce o bezpieczeństwo i prawa obywateli.
„Jestem sceptycznie nastawiony do części szumu wokół sztucznej inteligencji. Uważam, że tradycyjna inteligencja działa całkiem dobrze” – stwierdził w jednej z wypowiedzi Charles Thomas Munger, biznesowy partner Warrena Buffeta.
Autor wyraża własne opinie, a nie oficjalne stanowisko NBP.
W styczniu 2020 roku Wielka Brytania formalnie opuściła Unię Europejską. Oczekiwane korzyści z brexitu, poza odzyskaniem suwerenności w zakresie kształtowania prawa i zewnętrznych relacji gospodarczych, jednak się nie zmaterializowały. Widoczny jest natomiast spadek wydajności i konkurencyjności brytyjskiej gospodarki, co wpływa także na kondycję rynku pracy.
