I det udviklende forhold mellem teknologi og samfund har mennesker vist sig at være utrolig tilpasningsdygtige. Det, der engang efterlod os forpustede, bliver hurtigt integreret i vores hverdag.
De forbløffende funktionaliteter af store sprogmodeller (LLM) kan lide ChatGPT var, for blot et par måneder siden, indbegrebet af banebrydende AI. De er nu på vej til blot at være tilføjelser og plugins til vores teksteditorer og søgemaskiner.
Vi vil snart finde os selv i at stole på deres evner og problemfrit inkorporere dem i vores rutiner.
Alligevel efterlader denne hurtige akklimatisering os med et dvælende spørgsmål: hvad er det næste? Efterhånden som vores forventninger skifter, undrer vi os over den næste innovation, der vil fange vores fantasi.
Folk vil forsøge at opnå alle slags Smart - og ikke så smart – ting med AI. Mange ideer vil mislykkes, andre vil have en varig effekt.
Vores krystalkugle er ikke meget bedre end din, men vi kan prøve at tænke på, hvad der kommer næste gang, på en struktureret måde. For at AI skal have en varig effekt, skal den ikke kun være teknologisk gennemførlig, men også økonomisk levedygtig og normativt acceptabel – med andre ord, den overholder de værdier, som samfundet kræver, at vi overholder.
Der er nogle AI-teknologier, der venter på sidelinjen lige nu, som lover. De fire, vi tror, venter i kulissen er GPT på næste niveau, humanoide robotter, AI-advokater og AI-drevet videnskab. Vores valg fremstår klar ud fra et teknologisk synspunkt, men om de opfylder alle tre kriterier, vi har nævnt, er en anden sag. Vi valgte disse fire, fordi det var dem, der blev ved med at dukke op i vores undersøgelser af fremskridt inden for AI-teknologier.
1. AI juridisk hjælp
Startup-virksomheden DoNotPay hævder at have bygget en lovlig chatbot – bygget på LLM-teknologi – der kan rådgive tiltalte i retten.
Virksomheden sagde for nylig, at den ville lade sit AI-system hjælpe to tiltalte kæmper mod fartbøder i realtid. Tilsluttet via en øretelefon kan AI lytte til sager og hviske juridiske argumenter i øret på den tiltalte, som derefter gentager dem højt for dommeren.
Efter kritik og en retssag for udøver jura uden licens, udsatte opstarten AI's debut i retssalen. Teknologiens potentiale vil således ikke afgøres af teknologiske eller økonomiske begrænsninger, men af retssystemets autoritet.
Advokater er vellønnede fagfolk, og sagsomkostningerne er høje, så det økonomiske potentiale for automatisering er enormt. Imidlertid USA's retssystem synes i øjeblikket at modsætte sig robotter, der repræsenterer mennesker i retten.
2. AI videnskabelig støtte
Forskere henvender sig i stigende grad til AI for at få indsigt. Maskinlæring, hvor et AI-system forbedrer det, det gør over tid, bliver brugt til at identificere mønstre i data. Dette gør systemerne i stand til at foreslå nye videnskabelige hypoteser – foreslåede forklaringer på fænomener i naturen. Disse kan endda være i stand til at overgå menneskelige antagelser og skævheder.
For eksempel: forskere ved University of Liverpool brugt et maskinlæringssystem kaldet et neuralt netværk til at rangere kemiske kombinationer for batterimaterialer, vejlede deres eksperimenter og spare tid.
Kompleksiteten af neurale netværk betyder, at der er huller i vores forståelse af, hvordan de faktisk træffer beslutninger – den såkaldte sort boks problem. Ikke desto mindre er der teknikker, der kan kaste lys over logikken bag deres svar, og det kan føre til uventede opdagelser.
Selvom AI i øjeblikket ikke kan formulere hypoteser uafhængigt, kan det inspirere videnskabsmænd til at angribe problemer fra nye perspektiver.
3. AutoGPT
Vi vil snart se flere nye versioner af AI-chatbots baseret på den nyeste LLM-teknologi, kendt som GPT-4. Vi vil se AI, der kan håndtere forskellige typer data, såsom billeder og tale, såvel som tekst. Disse kaldes multimodale systemer.
Men lad os se lidt længere ud i fremtiden. Auto-GPT, et avanceret AI-værktøj udgivet af Significant Gravitas, er allerede laver bølger i teknologiindustrien.
Auto-GPT får et generelt mål, såsom at planlægge en fødselsdagsfest, og deler den op i underopgaver, som den derefter udfører af sig selv, uden menneskelig input. Dette adskiller det fra ChatGPT.
Auto-GPT inkorporerer AI-agenter eller -systemer, der træffer beslutninger baseret på forudbestemte regler og mål. På trods af installationsbegrænsninger, en sådan funktionalitet problemer, når den bruges med Windows, viser Auto-GPT et stort potentiale i forskellige applikationer.
4. Humanoide robotter
Humanoide robotter – dem, der ser ud og bevæger sig som os – er gået betydeligt frem siden den første Darpa Robotics Challenge i 2015, en konkurrence, hvor teams byggede robotter til at udføre en række komplekse opgaver sat af arrangørerne. Disse omfattede at komme ud af en bil, åbne en dør og bore et hul i en væg. Mange kæmpede for at nå målene.
Men startups udvikler nu "humanoider", der er i stand til at udføre opgaver som disse og bruges i lagre og fabrikker.
En rapport om Darpa-robotudfordringen i 2015.
Fremskridt inden for kunstig intelligens, såsom computersyn, såvel som inden for strømtætte batterier, der giver korte udbrud af høj strøm, har gjort det muligt for robotter at navigere i komplekse miljøer og bevare balancen dynamisk – i realtid. Figur AI, en virksomhed, der bygger humanoide robotter til lagerarbejde, har allerede sikret US$70 millioner (£55 millioner) i investeringsfinansiering.
Andre virksomheder, herunder 1X, Apptronik og Tesla, investerer også i humanoide robotter, hvilket indikerer, at feltet er ved at modnes. Humanoide robotter tilbyder fordele i forhold til andre robotter i opgaver, der kræver navigation, manøvredygtighed og tilpasningsevne, fordi de til dels vil arbejde i miljøer, der er bygget op omkring menneskelige behov.
Ser den lange udsigt
Den langsigtede succes for disse fire vil afhænge af mere end blot regnekraft.
Humanoide robotter kan ikke opnå trækkraft, hvis deres produktions- og vedligeholdelsesomkostninger opvejer deres fordele. AI-advokater og chatbot-assistenter kan have bemærkelsesværdig effektivitet. Men deres adoption kan blive stoppet, hvis deres beslutningstagning er i konflikt med samfundets "moralske kompas" eller love ikke stemmer overens med deres brug.
At finde en balance mellem omkostningseffektivitet og samfundets værdier er afgørende for at sikre, at disse teknologier virkelig kan blomstre.
Om forfatteren
Fabian Stephany, Lektor, University of Oxford , Johann Laux, Postdoktorforsker, University of Oxford
Denne artikel er genudgivet fra The Conversation under en Creative Commons-licens. Læs oprindelige artikel.
