Dosežu li modeli temelja stazu?
Temeljni modeli, koji predstavljaju napredne AI sustave, obučeni su na ogromnim skupovima podataka. Pitanje koje se nameće jest: hoće li se njihova performansa i dalje eksponencijalno poboljšavati ili ćemo doći do trenutka zasićenja? Premda vidimo napredak s novim modelima, neki pokazatelji sugeriraju da noviji modeli ne ostvaruju dramatične skokove u usporedbi s ranijim generacijama. Uz to, veći modeli donose sa sobom povećane troškove potrošnje energije i računalstva. Moguće alternative uključuju tehnike skaliranja koje omogućuju modelima više vremena za obradu složenih problema, što može promijeniti pravilo “veći model = bolje performanse”. Ova promjena naglašava važnost implementacije i optimizacije postojećih modela, gdje strategije podsticanja i integracija u poslovne procese postaju ključne za uspjeh.
Novi podaci > sintetički podaci > stari podaci.
Kako se temeljni modeli obučavaju na dostupnim skupovima podataka, stari podaci gube na važnosti. Sintetički podaci, generirani umjetnom inteligencijom, sve više postaju neizostavni u obuci AI, a predviđanja govore da će do 2028. godine 80% podataka za AI alate biti sintetički. Međutim, ovaj tip podataka također poseduje granicu kvalitete, obično postizajući 90% do 95% stvarne kvalitete. Kada umjetna inteligencija prekomjerno oslanja na sintetički generirane podatke, može doći do degeneracijskog procesa u kojem modeli gube vitalne informacije o rijetkim uzorcima, što rezultira blijedim i ponavljajućim ishodima. Tvrtke koje imaju pristup svježim, realnim informacijama imat će značajnu prednost.
Neuromorfni čipovi pojačavaju računalstvo.
Neuromorfni čipovi su inovativni procesori inspirirani ljudskim mozgom, a njihova energetska učinkovitost može revolucionirati način na koji AI sustavi funkcioniraju. Za razliku od tradicionalnih grafičkih procesorskih jedinica (GPU), koji su odvojeni u domene za memoriju i obradu, neuromorfni čipovi integriraju oba aspekta, omogućujući učinkovitiju obradu informacija. Oni procesuiraju podatke samo kada se dogodi određeni događaj, čime se značajno smanjuje potrošnja energije – čak 80 do 100 puta menos u usporedbi s GPU-ima. Ova prednost će postati ključna dok se AI seli iz skupih podatkovnih centara u rubne uređaje, s očekivanim širokim usvajanjem neuromorfnog računalstva do 2030. godine.
Uspon rubne umjetne inteligencije i obrade na uređaju.
Edge AI predstavlja značajan pomak, omogućujući obradu podataka izravno na uređajima bez potrebe za slanjem na udaljene poslužitelje. Ovaj pristup donosi korisnike manju latenciju, bolju privatnost i smanjuje troškove. U 2024. godini, tržište generativnih pametnih telefona s AI-om zabilježilo je zapanjujući rast od 364% u odnosu na prethodnu godinu. Primjene u stvarnom svijetu već se pokazuju, uključujući pametne kamere koje lokalno prepoznaju objekte u stvarnom vremenu i uređaje koji prate zdravstvene funkcije. Ovaj pomak postavlja temelje za novu eru u AI tehnologijama, gdje obrada na samom uređaju postaje uobičajena.
Hoće li osobni uređaji i nosivi uređaji izvorni AI postati mainstream?
Razvoj nosivih uređaja s izvorno integriranom AI tehnologijom, poput pametnih naočala i privjesaka za snimanje razgovora, potencijalno će oblikovati budućnost tehnologije. Predviđa se da će globalno tržište nosive tehnologije dostići 265,4 milijarde američkih dolara do 2026. godine, ali je istovremeno jasno da tržište ostaje neizvjesno, s brojnim neuspješnim pokušajima implementacije. Mnogi se pitaju žele li potrošači zasebne uređaje ili im je dovoljno da AI bude integriran u već postojeće uređaje. Ovaj izbor može značajno oblikovati budućnost tehnologije.
Biometrijska autentifikacija kao kibernetička sigurnost sljedeće razine.
Kako se sofisticiranost AI napada povećava, biometrijska autentifikacija postaje ključna alat za osiguranje identiteta i fizičke prisutnosti. Djelatnici u sigurnosti priznaju da je biometrijska autentifikacija već neizostavna, s 92% organizacija koje su implementirale ili planiraju implementirati ovu tehnologiju. Iako je biometrija moćna, ona nije bez problema; ugroženi biometrijski podaci dramatično smanjuju sigurnosne opcije. Budućnost će vjerojatno uključivati hibridne pristupe, kombinirajući biometrijske i tradicionalne metode sigurnosti.
Kompromis privatnosti agenta umjetne inteligencije.
Osobni AI asistenti zahtijevaju pristup ogromnim količinama osobnih podataka kako bi učinkovito funkcionirali. Ovo uključuje prikupljanje podataka o korisnikovim komunikacijama, unosima u kalendarima, povijesti pretraživanja i još mnogo toga. Ova situacija postavlja izazove u vezi s privatnošću, jer je teško brisati takve podatke jednom kada su integrirani u AI modele. Dok neki korisnici s radošću daju dozvole za pristup, drugi su skeptični prema dijeljenju osobnih informacija, a ovaj paradoks ostaje složen i potencijalno problematičan.
GEO nadmašuje SEO.
S razvojem AI, korisnici se sve više okreću chatbotovima umjesto tradicionalnim tražilicama, što označava prelazak s SEO (optimizacija za tražilice) na GEO (generativna optimizacija za tražilice). Ova promjena dovodi do toga da AI generirani odgovori postaju dominantni na tražilicama, a očekuje se značajno povećanje prometa kroz ove AI platforme. GEO se razlikuje od SEO-a tako što favorizira semantičko bogatstvo i ekspertizu autora, a ne samo ključne riječi i povratne veze. Ova promjena označava novi smjer u digitalnom marketingu i komunikaciji.
Sva ova pojavna pitanja i trendovi odražavaju ubrzan tempo tehnološke promjene s kojim se suočavamo. Kako se tehnologija razvija, organizacije će se morati prilagoditi i odgovoriti na nove prilike i izazove, ne čekajući da se trendovi uspostave, već aktivno istražujući i razvijajući svoje sposobnosti u ovoj dinamičnoj sredini.
