„Demand Sage“ duomenimis, 2024 m. spalio mėnesį „ChatGPT“ turėjo virš 200 mln. aktyvių vartotojų per savaitę visame pasaulyje. Toks greitas platformos išpopuliarėjimas tik patvirtina ir spartų DI technologijų vystymąsi. Tad kas mūsų laukia toliau?
DI generatyviniams modeliams tampant kasdienybe, pasaulis sukasi į naujas DI sritis – superintelektą (angl. Super intelligence) ir kvantinius skaičiavimus (angl. Quantum computing).
Superintelektas yra dirbtinio intelekto (DI) sistema, daug protingesnė už bet kurį žmogų. Ji galėtų spręsti problemas, mokytis, atlikti įvairias užduotis geriau, greičiau ir efektyviau nei visa žmonija kartu sudėjus. Superintelektas galėtų reikšmingai pakeisti sveikatos apsaugos sritį, greitai analizuojant didelius kiekius genetinių ir medicininių duomenų, taip sukuriant personalizuotus gydymo būdus. Taip pat galėtų padėti tobulinti klimato kaitos modeliavimą ir optimizuoti pramoninius procesus – numatyti sudėtingus klimato pokyčius, ekstremalius reiškinius ir kurti tvaresnes plėtros strategijas.
Kvantinis kompiuteris veikia kaip itin galingas skaičiuotuvas, kuris sprendžia problemas kitokiu būdu nei mums įprasti kompiuteriai. Įprasti kompiuteriai mąsto tik „taip“ arba „ne“, pavyzdžiui, kaip šviesos jungikliai – įjungta arba išjungta. Kvantinis kompiuteris gali būti abu vienu metu. Tai yra kaip įjungtas ir išjungtas šviesos jungiklis vienu metu. Dėl to kvantiniai kompiuteriai gali atlikti daugybę skaičiavimų vienu metu ir labai greitai spręsti sunkias užduotis, kurios įprastiems kompiuteriams užtruktų daug metų.
Dar 2019 metais technologijų milžinė „Google“ parodė, kad jų „Sycamore“ kvantinis kompiuteris sugebėjo atlikti konkrečią užduotį per 200 sekundžių, o greičiausiam pasaulio kompiuteriui tokią užduotį atlikti užtruktų maždaug 10 000 metų. Tad kvantinis kompiuteris gali sukelti revoliuciją tokiose srityse, kurioms reikia didelio masto duomenų apdorojimo ir prognozavimo modelių, pavyzdžiui, klimatologija ar kriptografija.
Vienas iš naujausių kvantinio kompiuterio pritaikymo dirbtiniame intelekte (DI) pavyzdžių yra „Microsoft“ ir „Quantinuum“ projektas, naudojant „Azure Quantum“ platformą. Ši partnerystė leido optimizuoti sudėtingus cheminės energijos skaičiavimus. Tai pirmas kartas, kai kvantinis kompiuteris kartu su DI ir didelio našumo kompiuterija (HPC) buvo panaudotas tokio tipo chemijos uždaviniams spręsti, o tai gali stipriai pagreitinti naujų medžiagų ir vaistų kūrimą bei kitus mokslinius tyrimus, reikalaujančius aukšto skaičiavimo tikslumo.
Kada galime tikėtis naujų vėjų?
Privačios įmonės ir vyriausybės skiria dideles investicijas DI tyrimams ir plėtrai. Dar 2021 m. DI rinka siekė 90,1 mlrd. eurų ir prognozuojama, kad nuo 2022 m. iki 2030 m. ji kasmet didės bent 38 proc., o 2030 m. turėtų pasiekti beveik 1,73 trilijono eurų. Tokios sparčios investicijos leidžia tikėtis ir operatyvaus naujų technologijų vystymo. DI plėtra spartėja ir pasiekia reikšmingų proveržių mašininio mokymosi ir giluminio mokymosi srityse.
Štai „OpenAI“ generalinis direktorius Samas Altmanas prognozuoja, kad superintelektualus DI galėtų atsirasti jau per artimiausią dešimtmetį. Tai reiškia, kad dabar mūsų naudojamos pažangios technologijos pasens taip pat, kaip laidiniai telefonai ar telegrafo aparatai.
Dėl tokio spartaus vystymosi informacinių ir ryšių technologijų (IRT) sektorius susiduria su infrastruktūros, energijos poreikių ir duomenų privatumo iššūkiais. „Gartner“ ataskaitos duomenimis, spartus duomenų augimas, kurio tikimasi aktyviai vystant DI technologijas, reikalaus didesnės talpos duomenų centrų, siekiant išvengti srauto trikdžių. Taip pat labai svarbūs yra ir ryšio tinklai bei debesijos saugyklos, kurių nuolatiniam atnaujinimui reikia skirti didelį dėmesį ir nuolatines investicijas.
Naujos IRT technologijos yra itin imlios energijai. Tarptautinė energetikos agentūra (IEA) apskaičiavo, kad vien duomenų centrai sunaudoja apie 1 proc. pasaulio elektros energijos ir tikėtina, kad šis skaičius tik augs, atsiradus pažangesnėms DI technologijoms. Sprendžiant šiuos iššūkius, reikia atkreipti dėmesį į energetinį efektyvumą ir atsinaujinančius energetikos šaltinius, o tai – sudėtingas ir brangus procesas. Įdomu, jog „OpenAI“ generalinis direktorius Sam Altman ir pats neseniai investavo į „Exowatt“ – saulės energijos startuolį, kuris kuria naujoviškus saulės energijos kaupimo sprendimus specialiai dirbtinio intelekto duomenų centrams.
Vertinama, kad 2021 m. visame pasaulyje buvo sugeneruoti 79 zetabaitai duomenų, o jau 2025 m. kaupiamas ir apdorojamas duomenų kiekis gali išaugti dvigubai, iki 181 zetabaitų. Remiantis Europos Komisijos skaičiavimais, 27 Europos Sąjungos valstybių duomenų ekonomikos vertė išaugs nuo 301 mlrd. eurų 2018 metais iki 829 mlrd. eurų 2025 metais.
Valdant tokius didelius kiekius jautrių duomenų – visada svarbu užtikrinti duomenų privatumą. IRT sektorius turi laikytis skirtingų tarptautinių reglamentų, tokių kaip ES BDAR, nustatančių griežtus duomenų tvarkymo ir saugojimo reikalavimus. Be to, kvantinės kompiuterijos plėtra kelia grėsmę dabartiniams šifravimo metodams, skatindama pramonę ieškoti kvantiniams kompiuteriams atsparių kriptografinių sprendimų. Tai apsunkina duomenų valdymą ir didina išlaidas įmonėms, kurios turi modernizuoti savo saugumo infrastruktūrą.
Nauji reguliaciniai iššūkiai
Jei pasiklausime DI rinkos lyderių prognozėms, ir superintelekto, ir kvantinio kompiuterio (pritaikomo realiems pramoniniams uždaviniams spręsti) sulauksime jau per artimiausią dešimtmetį, todėl vėl iškils labai svarbūs DI reguliavimo klausimai.
2024 metais ES šalys narės susitarė, kokiomis taisyklėmis vadovausis ir priėmė ES DI aktą. Bendras sutarimas yra nereguliuoti technologijos, o tik jos taikymą. Tai yra pirmasis pasaulyje teisės aktas, kuriuo reglamentuojamas DI, todėl ES taisyklėmis galėtų būti nustatytas pasaulinis DI reglamentavimo standartas. Tai buvo padaryta duomenų privatumo srityje priėmus Bendrąjį duomenų apsaugos reglamentą (BDAR), kad visame pasaulyje būtų skatinamas etiškas, saugus ir patikimas dirbtinis intelektas.
Visgi, superintelekto ir kvantinio kompiuterio vystymas gali vėl sukviesti ES šalis prie derybų stalo, sprendžiant naujus DI reguliavimo ir panaudojimo iššūkius. Labai gerai šiuos iššūkius pademonstravo „ChatGPT“ atsiradimas 2022 m., kuris padarė didelę įtaką ES Dirbtinio intelekto akto pokyčiams. Iki tol daugiausia dėmesio buvo skirta rizikingiems DI taikymams, tokiems kaip biometrinis identifikavimas ar kreditingumo vertinimas, tačiau „ChatGPT“ išpopuliarėjimas parodė naujas problemas, susijusias su bendrojo pobūdžio dirbtiniu intelektu, galinčiu generuoti didelį kiekį informacijos, kuri gali būti netiksli, klaidinanti ar net kenksminga.
Tad iki naujų pokyčių ES šalims būtina kartu tartis, kaip traktuosime, taikysime ir prižiūrėsime Europos dirbtinio intelekto akto įgyvendinimą, ir tokiu būdu prisidėsime prie vienodo priežiūros modelio įgyvendinimo. Šiuo metu judama gera linkme ir tam yra sukurti reikalingi formatai. Kita svarbi DI verslo niša, į kurią yra labai svarbu įsigilinti ir išnaudoti, tai DI produktų atitikimo vertinimas, tokios paslaugos tampa būtinos norint užtikrinti atitiktį ES Dirbtinio intelekto aktui.
Verslui pasiruošti keliamiems iššūkiams padės ir Inovacijų agentūra kurdama dirbtinio intelekto smėliadėžę. Joje įmonės galės gauti jiems reikalingą kompetentingų ekspertų pagalbą bei testuoti sprendimus prieš paleidžiant juos į rinką. Turime prisitaikyti prie naujų pokyčių bei dėti visas pastangas, jog tai nestabdytų inovacijų šioje srityje. Gyvename pokyčių laikais – ateitis yra greitesnė, nei manote.
