W najnowszym raporcie wydanym przez badaczy ze Stanford University wykazano, że sztuczna inteligencja wyraźnie pozytywnie wpływa na szybkość odkryć naukowych. Jednocześnie zapanowanie nad tymi zmianami generuje potrzebę wprowadzania nowych przepisów i regulacji prawnych.
AI w nauce i biznesie
Jak wynika z raportu AI Index 2024 Podsumowanie działań AI w 2023 roku wykazało, że to wciąż przemysł dominuje w badaniach nad rozwojem sztucznej inteligencji. W ubiegłym roku przemysł wprowadził aż 51 nowych modeli uczenia maszynowego, podczas gdy środowisko akademickie, zaledwie 15. Kooperacja tych dwóch środowisk pozwoliła na stworzenie 21 modeli, co stanowi nowy rekord. Jednocześnie sektor akademicki dostarczył w 2022 roku aż 81,1% wszystkich publikacji dotyczących AI, utrzymując swoją pozycję jako główne globalne źródło wiedzy o sztucznej inteligencji.
Zwiększyła się też liczba wydanych modeli podstawowych, wytrenowanych na ogromnych, nieoznakowanych zbiorach danych. W 2023 roku wypuszczono 149 modeli podstawowych, co stanowi ponad dwukrotny wzrost do roku poprzedniego. Wśród nowych modeli 65,7% to modele open-source – w 2022 roku było to zaledwie 44,4%.
Stale rośnie liczba projektów związanych ze sztuczną inteligencją, prowadzonych w serwisie hostingowym GitHub. W 2023 roku było to 1,8 mln projektów, co stanowiło znaczny wzrost – o 59,3% w stosunku do roku poprzedniego.
W 2011 roku w serwisie prowadzono zaledwie 845 projektów z tego zakresu. Jedną z przyczyn wysokiego zainteresowania projektami może być wzrost liczby wykwalifikowanej kadry. Liczba kierunków studiów związanych z AI, prowadzonych w języku angielskim, potroiła się od 2017 roku. W 2022 roku aż 70,7% doktorantów z dziedziny sztucznej inteligencji postanowiło rozwijać się w przemyśle.
AI a medycyna
Branża medyczna wykorzystuje AI do usprawnienia procesów i przyspieszenia ważnych odkryć w zakresie ochrony zdrowia. W 2023 roku wprowadzono systemy takie jak EVEscape, które zwiększa prawdopodobieństwo przewidzenia pandemii, czy AlphaMissence, które pomaga w klasyfikacji mutacji.
W ciągu ostatnich lat wiedza sztucznej inteligencji w zakresie medycyny znacznie się zwiększyła. Najlepszym modelem został GPT-4 Medprompt, który osiągnął wskaźnik dokładności na poziomie 90,2% (wzrost o 22,6 pp. w porównaniu z rokiem poprzednim). Od wprowadzenia pierwowzoru MedQA w 2019 roku, wydajność AI wzrosła niemal trzykrotnie.
Agencja Żywności i Leków coraz częściej zatwierdza urządzenia medyczne zaprojektowane przy pomocy AI. W 2022 roku zatwierdziła 139 takich urządzeń, co stanowi wzrost o 12,1% w porównaniu do roku wcześniejszego. Od roku 2012 liczba zatwierdzanych urządzeń wzrosła 45-krotnie.
Koszty szkolenia AI
W raporcie oszacowano, że koszty szkolenia najnowocześniejszych modeli sztucznej inteligencji osiągnęły najwyższy dotąd poziom i stale rosną. Uczenie Chata GPT-4 od OpenAI kosztowało ok. 78 mln dolarów. Rekord należy do Gemini Ultra od Google – szkolenie tego modelu pochłonęło aż 191 mln dolarów.
Pomimo spadku prywatnych inwestycji przeznaczanych na AI, ogólne finansowanie generatywnej sztucznej inteligencji lawinowo rośnie. Liderem w obszarze prywatnych inwestycji są Stany Zjednoczone – w 2023 roku wyniosły one 67,2 mld USD, czyli prawie 8,7 raza więcej niż w Chinach, które zajmują drugie miejsce.
Co ciekawe, jednocześnie liczba miejsc pracy związanych z AI w tym samym okresie się zmniejszyła. W 2022 ogłoszenia o pracę na stanowiskach związanych ze sztuczną inteligencją stanowiły w Ameryce 2% wszystkich ogłoszeń, a w kolejnym roku liczba ta spadła do 1,6%.
Regulacje prawne
Na całym świecie można zaobserwować duży wzrost liczby patentów przyznawanych na rozwiązania AI. Największy skok nastąpił w latach 2022, kiedy wydano o 62,7% patentów więcej niż w roku poprzednim, a od 2010 roku liczba ta wzrosła aż 31-krotnie. W liczbie posiadanych patentów dominują Chiny, do których należy aż 61,1% globalnych licencji na AI. Drugie miejsce zajmują Stany Zjednoczone, które odpowiadają za 20,9% wszystkich patentów. Dla porównania, w 2010 roku Stany Zjednoczone zajmowały pierwsze miejsce, posiadając 54,1% światowych patentów.
Niestety, modele AI mają tendencję do publikowania plagiatów lub treści wątpliwych moralnie. W ubiegłym roku liczba incydentów związanych z nadużyciem AI wzrosła o 32,3% w porównaniu z rokiem 2022. Incydenty dotyczyły najczęściej wykorzystania deepfake’ów, często zahaczających o sferę seksualną. To wzbudza debatę o długoterminowych zagrożeniach dla społeczeństwa płynących z używania sztucznej inteligencji.
Przyszłość AI
Ostatni postęp w rozwoju sztucznej inteligencji efektywnie dąży do popularyzacji modeli multimodalnych, przetwarzających jednocześnie obrazy i tekst, a w niektórych przypadkach nawet dźwięk. Prekursorami w elastycznym rozumieniu różnych formatów są Google Gemini i GPT-4 od OpenAi.
Szybki rozwój modeli sztucznej inteligencji osiągnął poziom, który wymusił opracowanie bardziej wymagających testów porównawczych. W 2023 roku naukowcy wprowadzili nowe, trudniejsze testy, w tym SWE-bench dla kodowania, HEIM do generowania obrazów, MoCa służący do oceny etycznej generowanych treści czy MMMU dotyczący ogólnego rozumowania.
Raport McKinseya z 2023 roku wskazuje, że 55% organizacji używa AI w co najmniej jednym dziale. W 2022 roku przyznawało się do tego 50% firm, a w 2017 roku tylko 20%. Wyniki te pokazują, że coraz mniej boimy się rozwiązań z zakresu AI, a dzięki rozwojowi sztucznej inteligencji dążymy do coraz lepszej optymalizacji procesów.