Milline on tehisintellekti tulevik?

Milline on tehisintellekti tulevik?

Lühike vastus: Tehisintellekti tulevik ühendab suurema võimekuse rangemate ootustega: see liigub küsimustele vastamisest ülesannete täitmiseni omamoodi „kolleegina“, samas kui väiksemad seadmesisesed mudelid laienevad kiiruse ja privaatsuse huvides. Kui tehisintellekt mõjutab kõrge panusega otsuseid, muutuvad usaldusfunktsioonid – auditid, vastutus ja sisukad apellatsioonid – vaieldamatuks.

Peamised järeldused:

Agendid : Kasutage tehisintellekti otsast lõpuni ülesannete jaoks, tehes teadlikke kontrolle, et tõrked märkamata ei jääks.

Luba : käsitle andmetele juurdepääsu kui midagi, mille üle on kokku lepitud; loo turvalised, seaduslikud ja mainekindlad teed nõusoleku saamiseks.

Taristu : planeeri tehisintellekti lisamine toodetesse vaikimisi kihina, kus esmatähtsad on tööaeg ja integratsioon.

Usaldus : Enne suure tähtsusega otsuste langetamist looge jälgitavus, kaitsepiirded ja inimlik ülekirjutusvõimalus.

Oskused : Suunata meeskonnad probleemide püstitamisele, kontrollimisele ja otsustusvõimele, et vähendada ülesannete tihedust ja säilitada kvaliteeti.

Milline on tehisintellekti tulevik? Infograafik

Artiklid, mida võiksite pärast seda lugeda:

🔗 Generatiivse tehisintellekti alusmudelite selgitus
Mõista alusmudeleid, nende treenimist ja genereerivaid tehisintellekti rakendusi.

🔗 Kuidas tehisintellekt mõjutab keskkonda
Avastage tehisintellekti energiakasutust, heitkoguseid ja jätkusuutlikkuse kompromisse.

🔗 Mis on tehisintellekti ettevõte
Siit saad teada, mis defineerib tehisintellektiga ettevõtet ja millised on peamised ärimudelid.

🔗 Kuidas tehisintellekti ülesskaleerimine toimib
Vaadake, kuidas tehisintellektil põhinev detailide genereerimine suurendab eraldusvõimet ja suurendab pildikvaliteeti.

Miks tundub „Milline on tehisintellekti tulevik?“ äkki pakiline 🚨

Mõned põhjused, miks see küsimus turborežiimi jõudis:

  • Tehisintellekt nihkus uudsusest kasulikkuseks. See pole enam „lahe demo“, vaid „see on minu postkastis, telefonis, töökohal, lapse kodutöös“ 😬 ( Stanfordi tehisintellekti indeksiaruanne 2025 )

  • Kiirus on segadusttekitav. Inimestele meeldivad järkjärgulised muutused. Tehisintellekt on pigem nagu – üllatus! uued reeglid.

  • Panused muutusid isiklikuks. Kui tehisintellekt mõjutab teie tööd, privaatsust, õppimist, meditsiinilisi otsuseid... siis lõpetage selle kohtlemine nagu vidina. ( Pew Research Center tehisintellekti kohta tööl )

Ja võib-olla pole suurim nihe isegi mitte tehniline. See on psühholoogiline. Inimesed kohanevad mõttega, et intelligentsust saab pakendada, rentida, manustada ja vaikselt une ajal täiustada. See on emotsionaalselt palju näritavat, isegi kui oled optimistlik.

Suured jõud, mis tulevikku kujundavad (isegi kui keegi seda ei märka) ⚙️🧠

Kui me kaugemale suumime, siis „tehisintellekti tulevikku” tõmbab käputäis gravitatsioonikaevu jõude:

1) Mugavus võidab alati... kuni see enam ei võida 😌

Inimesed võtavad omaks selle, mis aega kokku hoiab. Kui tehisintellekt teeb sind kiiremaks, rahulikumaks, rikkamaks või vähem ärritunuks – siis sellega harjutakse. Isegi kui eetika on ebamäärane. (Jah, see on ebamugav.)

2) Andmed on endiselt kütus, aga „luba” on uus valuuta 🔐

Tulevik ei seisne ainult selles, kui palju andmeid on olemas – see puudutab seda, milliseid andmeid saab seaduslikult, kultuuriliselt ja maine seisukohast kasutada ilma tagasilöökideta. ( ICO juhised seadusliku aluse kohta )

3) Mudelitest on saamas infrastruktuur 🏗️

Tehisintellekt libiseb „elektri” rolli – mitte sõna otseses mõttes, vaid sotsiaalselt. Midagi, mida sa ootad. Midagi, mille peale sa ehitad. Midagi, mida sa nead, kui see maas on.

4) Usaldusest saab toote omadus (mitte joonealune märkus) ✅

Mida rohkem tehisintellekt mõjutab reaalseid otsuseid, seda rohkem me nõuame:

Mis teeb tehisintellekti tulevikust hea versiooni? ✅ (osa, mille inimesed vahele jätavad)

„Hea“ tuleviku tehisintellekt pole lihtsalt targem. See on paremini käituv , läbipaistvam ja paremini kooskõlas inimeste eluviisiga. Lühidalt öeldes hõlmab hea tuleviku tehisintellekt järgmist:

Halb tulevik ei ole „tehisintellektist saab kurjus“. See on filmiaju. Halb tulevik on igapäevasem – tehisintellektist saab kõikjalolev, pisut ebausaldusväärne, raskesti küsitav ja seda kontrollivad stiimulid, mille poolt sa ei hääletanud. Nagu müügiautomaat, mis juhib maailma. Suurepärane.

Seega, kui küsida teemal „ Milline on tehisintellekti tulevik?” , siis teravam nurk viitab tulevikule, mida me talume ja millele me nõuame.

Võrdlustabel: tehisintellekti tuleviku kõige tõenäolisemad „teed“ 📊🤝

Siin on kiire ja pisut ebatäiuslik tabel (sest elu ongi pisut ebatäiuslik), mis näitab, kuhu tehisintellekt näib suunduvat. Hinnad on tahtlikult ähmased, sest… noh… hinnamudelid muutuvad nagu meeleolumuutused.

Valik / „Tööriista suund” Parim (publikule) Hinna vibratsioon Miks see toimib (ja väike hoiatus)
Tehisintellekti agendid, kes täidavad ülesandeid 🧾 Meeskonnad, operatsioonid, hõivatud inimesed tellimustele sarnane Automatiseerib töövooge otsast lõpuni – aga kontrollimata jätmise korral võib asjad vaikselt katki teha… ( Uuring: LLM-põhised autonoomsed agendid )
Väiksem seadmesisene tehisintellekt 📱 Privaatsust esikohale seadvad kasutajad, servaseadmed komplekteeritud / tasuta-laadne Kiirem, odavam, privaatsem – aga võib olla vähem võimekas kui pilvegigandid ( TinyML ülevaade )
Multimodaalne tehisintellekt (tekst + nägemine + heli) 👀🎙️ Loojad, tugi, haridus freemium ettevõtetele Mõistab reaalse maailma konteksti paremini – suurendab ka jälitusriski, jep ( GPT-4o süsteemikaart )
Tööstusharule spetsialiseerunud mudelid 🏥⚖️ Reguleeritud organisatsioonid, spetsialistid kallis, vabandust Suurem täpsus kitsastes piirkondades – aga väljaspool oma rada võib olla habras
Avatud ökosüsteemid 🧩 Arendajad, nokitsejad, idufirmad tasuta + arvutus Innovatsiooni kiirus on metsik – kvaliteet varieerub, nagu näiteks säästukaupade ostlemine
Tehisintellekti ohutus + juhtimiskihid 🛡️ Ettevõtted, avalik sektor "Maksa usalduse eest" Vähendab riski, lisab auditeerimist – aga aeglustab juurutamist (mis ongi mõte) ( NIST AI RMF , EU AI Act )
Sünteetilised andmekanalid 🧪 ML-meeskonnad, tooteloojad tööriistad + infrastruktuurikulud Aitab treenida ilma kõike kraapimata, aga võib võimendada varjatud eelarvamusi ( NIST diferentsiaalselt privaatsete sünteetiliste andmete puhul )
Inimese ja tehisintellekti koostöövahendid ✍️ Kõik teevad teadmistööd madalast keskmiseni Parandab väljundi kvaliteeti, aga võib oskusi tuhmistada, kui neid kunagi ei harjutata ( OECD tehisintellekti ja muutuva oskuste nõudluse kohta )

Puudu on üksainus „võitja“. Tulevik on sassis segu. Nagu Rootsi laud, kus sa ei tellinud poolt roogadest, aga sööd neid ikkagi.

Lähemal vaatlusel: tehisintellektist saab teie töökaaslane (mitte teie robotteener) 🧑💻🤖

Üks suurimaid muutusi on tehisintellekti liikumine "küsimustele vastamiselt" töö tegemisele . ( Uuring: LLM-põhised autonoomsed agendid )

See näeb välja selline:

  • koostamine, toimetamine ja kokkuvõtete tegemine kõigis teie tööriistades

  • kliendisõnumite triažeerimine

  • koodi kirjutamine, seejärel selle testimine ja seejärel uuendamine

  • ajakavade planeerimine, piletite haldamine, info liigutamine süsteemide vahel

  • armatuurlaudade jälgimine ja otsuste langetamine

Aga siin on inimlik tõde: parim tehisintellektiga töökaaslane ei tundu maagiana. See tundub nagu:

  • pädev assistent, kes on kohati ebamaiselt sõna-sõnalt kohane

  • kiire igavate ülesannete täitmisel

  • vahel enesekindel, aga eksin (öäk) ( Uuring: hallutsinatsioonid õigusteaduse erialal )

  • ja see oleneb väga palju sellest, kuidas sa selle seadistad

Töökoha tehisintellekti tulevik on vähem selline, kus „tehisintellekt asendab kõiki“ ja rohkem selline, kus „tehisintellekt muudab töö vormistamist“. Näete järgmist:

  • vähem puhtalt algtaseme "äratavaid" rolle

  • hübriidrolle, mis ühendavad järelevalve + strateegia + tööriistade kasutamise

  • suurem rõhk otsustusvõimel, maitsel ja vastutusel

See on nagu annaks kõigile elektrilised tööriistad. Kõigist ei saa puuseppi, aga igaühe töökoht muutub.

Lähemal vaatlusel: väiksemad tehisintellekti mudelid ja seadmesisene intelligentsus 📱⚡

Kõik ei saa olema hiiglaslikud pilveajud. Suur osa küsimusest „Mis on tehisintellekti tulevik?“ on see, et tehisintellekt muutub väiksemaks, odavamaks ja teie asukohale lähemale. ( TinyML-i ülevaade )

Seadmesisene tehisintellekt tähendab:

  • kiirem reageerimine (vähem ootamist)

  • suurem privaatsuspotentsiaal (andmed jäävad lokaalseks)

  • väiksem sõltuvus internetiühendusest

  • rohkem isikupärastamist, mis ei nõua kogu oma elu serverisse saatmist

Ja jah, on ka kompromisse:

  • Väiksematel mudelitel võib olla keeruline arutluskäik

  • uuendused võivad olla aeglasemad

  • seadme piirangud on olulised

Sellegipoolest on see suund alahinnatud. See on erinevus „tehisintellekt on veebisait, mida sa külastad” ja „tehisintellekt on funktsioon, millele su elu vaikselt tugineb” vahel. Nagu automaatkorrektuur, aga… targem. Ja loodetavasti eksib su parima sõbra nime osas vähem 😵

Lähemal vaatlusel: multimodaalne tehisintellekt – kui tehisintellekt suudab näha, kuulda ja tõlgendada 🧠👀🎧

Ainult tekstipõhine tehisintellekt on võimas, kuid multimodaalne tehisintellekt muudab mängu, sest see suudab tõlgendada:

  • pildid (ekraanipildid, diagrammid, tootefotod)

  • heli (koosolekud, kõned, ümbritsevad signaalid)

  • video (protseduurid, liikumine, sündmused)

  • ja segakontekstid (nt „mis on selle vormi JA selle veateatega valesti“) ( GPT-4o süsteemikaart )

Siin läheneb tehisintellekt sellele, kuidas inimesed maailma tajuvad. Mis on põnev... ja natuke ka õudne.

Hea külg:

  • paremad juhendamis- ja ligipääsetavuse tööriistad

  • parem meditsiinilise triaaži tugi (rangete kaitsemeetmetega)

  • loomulikumad liidesed

  • vähem „selgita seda sõnadega” tüüpi kitsaskohti

Negatiivne külg:

See on see osa, kus ühiskond peab otsustama, kas mugavus on seda väärt. Ja ühiskond pole ajalooliselt just eriti hea pikaajalise mõtlemise poolest. Me oleme pigem sellised – oo, läikiv! 😬✨

Usalduse probleem: ohutus, juhtimine ja „tõestus“ 🛡️🧾

Siin on otsekohene lähenemine: tehisintellekti tulevikku määrab usaldus , mitte ainult võimekus. ( NIST AI Risk Management Framework 1.0 )

Sest kui tehisintellekt puudutab:

  • värbamine

  • laenamine

  • tervisenõustamine

  • õiguslikud otsused

  • haridustulemused

  • turvasüsteemid

  • avalikud teenused

...sa ei saa lihtsalt õlgu kehitada ja öelda, et „mudel hallutsineeris“. See pole vastuvõetav. ( ELi tehisintellekti seadus: määrus (EL) 2024/1689 )

Seega näeme lähemalt:

  • auditid (mudeli käitumise testimine)

  • juurdepääsu kontroll (kes mida teha saab)

  • jälgimine (väärkasutuse ja triivimise suhtes)

  • selgitatavuse kihid (mitte täiuslikud, aga parem kui mitte midagi)

  • inimese poolt teostatavad läbivaatamise protsessid seal, kus see on kõige olulisem ( NIST AI RMF )

Ja jah, mõned inimesed kurdavad, et see aeglustab innovatsiooni. Aga see on nagu turvavööde kaebamine, et need aeglustavad sõitmist. Tehnilises mõttes... muidugi... aga no tule nüüd.

Töökohad ja oskused: ebamugav keskmine faas (ehk praeguse olukorra energia) 💼😵💫

Paljud inimesed tahavad selget vastust küsimusele, kas tehisintellekt võtab nende töökoha.

Otsekohesem vastus on: tehisintellekt muudab teie töökohta ja mõne rolli puhul tundub see muutus asendamisena, isegi kui see tehniliselt on „ümberkorraldamine“. (See on korporatiivkeel ja maitseb nagu papp.) ( ILO töödokument: Generatiivne tehisintellekt ja töökohad )

Näete kolme mustrit:

1) Ülesannete tihendamine

Roll, mis varem nõudis viit inimest, nõuab nüüd kahte, sest tehisintellekt koondab korduvad ülesanded. ( ILO töödokument: Generatiivne tehisintellekt ja töökohad )

2) Uued hübriidrollid

Inimesed, kes suudavad tehisintellekti tõhusalt juhtida, saavad multiplikaatoriteks. Mitte sellepärast, et nad oleksid geeniused, vaid sellepärast, et nad suudavad:

  • täpsustage tulemusi selgelt

  • kontrolli tulemusi

  • püüdmisvead

  • rakenda domeenihinnangut

  • ja mõista tagajärgi

3) Oskuste polariseerumine

Need, kes kohanevad, saavad edu. Need, kes ei kohane... satuvad surve alla. Ma vihkan seda öelda, aga see on reaalsus. ( OECD tehisintellektist ja muutuvast oskuste nõudlusest )

Praktilised oskused, mis muutuvad väärtuslikumaks:

  • probleemi raamistamine (eesmärgi selge määratlemine)

  • suhtlemine (jah, ikka veel)

  • Kvaliteedikontrolli mõtteviis (probleemide märkamine, tulemuste testimine)

  • eetiline mõtlemine ja riskiteadlikkus

  • valdkonnaekspertiis - reaalsed, põhjendatud teadmised

  • võime teisi õpetada ja süsteeme luua ( OECD tehisintellekti ja muutuva oskuste nõudluse kohta )

Tulevik soosib inimesi, kes oskavad juhtida , mitte ainult teha .

Äri tulevik: tehisintellekt manustatakse, komplekteeritakse ja vaikselt monopoliseeritakse 🧩💰

Mis on tehisintellekti tulevik?“ üks peen osa on see, kuidas tehisintellekti müüakse.

Enamik kasutajaid ei "osta tehisintellekti". Nad ostavad:

  • tarkvara, mis sisaldab tehisintellekti

  • platvormid, kus tehisintellekt on funktsioon

  • seadmed, millele on tehisintellekt eelinstallitud

  • teenused, mille puhul tehisintellekt vähendab kulusid (ja nad ei pruugi teile isegi öelda)

Ettevõtted võistlevad järgmistel teemadel:

  • usaldusväärsus

  • integratsioonid

  • andmetele juurdepääs

  • kiirus

  • turvalisus

  • ja brändiusaldus (mis kõlab pehmelt, kuni sa korra kõrvetada saad)

Samuti on oodata rohkem "tehisintellekti inflatsiooni" - kus kõik väidab end olevat tehisintellekti toega, isegi kui see on põhimõtteliselt automaatne täitmine uhke mütsiga 🎩🤖

Mida see igapäevaelu jaoks tähendab - vaiksed, isiklikud muutused 🏡📲

Igapäevaelus tundub tehisintellekti tulevik vähem dramaatiline, kuid intiimsem:

  • isiklikud assistendid , kes mäletavad konteksti

  • tervisemõtted (uni, toit, stress), mis tunduvad olenevalt tujust toetavad või tüütud

  • teie tempoga kohanduv haridustugi

  • ostlemine ja planeerimine , mis vähendab otsustusväsimust

  • sisufiltrid , mis otsustavad, mida sa näed ja mida sa mitte (suur asi)

  • Digitaalse identiteedi väljakutsed, kuna võltsmeedia loomine muutub lihtsamaks ( NIST: sünteetilise sisuga seotud riskide vähendamine )

Emotsionaalne mõju on samuti oluline. Kui tehisintellektist saab vaikimisi kaaslane, tunnevad mõned inimesed end vähem isoleerituna. Mõned tunnevad end manipuleerituna. Mõned tunnevad mõlemat samal nädalal.

Ma arvan, et ma tahan öelda, et tehisintellekti tulevik pole ainult tehnoloogialugu. See on suhete lugu. Ja suhted on keerulised... isegi kui üks pool on kood.

Lõppkokkuvõte teemal „Milline on tehisintellekti tulevik?“ 🧠✅

Tehisintellekti tulevik ei ole üks lõpp-punkt. See on trajektooride kogum:

Ja otsustav tegur ei ole toores intelligentsus. See, kas me ehitame tulevikku, kus tehisintellekt on:

Seega, kui küsida, milline on tehisintellekti tulevik? ... on kõige põhjalikum vastus: see on tulevik, mida me aktiivselt kujundame. Või see, millesse me uneskõnnime. Püüdkem esimesse 😅🌍

KKK

Milline on tehisintellekti tulevik järgmistel aastatel?

Lähiajal paistab tehisintellekti tulevik vähem olevat nagu „nutikas vestlus“ ja pigem nagu praktiline töökaaslane. Süsteemid kannavad üha enam ülesandeid otsast lõpuni erinevate tööriistade vahel, selle asemel et peatuda vastuste juures. Paralleelselt ootused karmistuvad: usaldusväärsus, jälgitavus ja vastutus muutuvad olulisemaks, kuna tehisintellekt hakkab tegelikke otsuseid mõjutama. Suund on selge – suurem võimekus koos rangemate standarditega.

Kuidas tehisintellekti agendid tegelikult igapäevatööd muudavad?

Tehisintellekti agendid nihutavad oma töö käsitsi iga sammu tegemisest rakenduste ja süsteemide vahel liikuvate töövoogude järelevalvele. Levinud kasutusalad hõlmavad mustandite koostamist, sõnumite sorteerimist, andmete teisaldamist tööriistade vahel ja armatuurlaudade muudatuste jälgimist. Suurim risk on vaikne tõrge, seega hõlmavad tugevad seadistused teadlikke kontrolle, logimist ja inimese poolt läbivaatamist, kui tagajärjed on suured. Mõelge „delegeerimisele“, mitte „autopiloodile“

Miks on väiksemad seadmesisesed mudelid muutumas tehisintellekti tuleviku oluliseks osaks?

Seadmesisene tehisintellekt kasvab, kuna see võib olla kiirem ja privaatsem ning vähem sõltuv internetiühendusest. Andmete lokaalsena hoidmine võib vähendada kokkupuudet ja muuta isikupärastamise turvalisemaks. Kompromiss seisneb selles, et väiksematel mudelitel võib olla keeruline arutluskäik võrreldes suurte pilvesüsteemidega. Paljud tooted ühendavad tõenäoliselt mõlemat: lokaalse kiiruse ja privaatsuse tagamiseks ning pilve raske töö tegemiseks.

Mida tähendab tehisintellekti andmetele juurdepääsu puhul „luba on uus valuuta”?

See tähendab, et küsimus pole mitte ainult selles, millised andmed on olemas, vaid ka selles, milliseid andmeid saab seaduslikult ja ilma maine kahjustamiseta kasutada. Paljudes kanalites käsitletakse juurdepääsu läbirääkimiste teel: selged nõusoleku teed, juurdepääsu kontroll ja poliitikad, mis on kooskõlas juriidiliste ja kultuuriliste ootustega. Lubatud marsruutide varajane loomine aitab vältida hilisemaid häireid standardite karmistumisel. Sellest on saamas strateegia, mitte paberimajandus.

Millised usaldusfunktsioonid muutuvad kõrge riskiga tehisintellekti puhul vaieldamatuks?

Kui tehisintellekt puudutab töölevõtmist, laenamist, tervishoidu, haridust või turvalisust, ei ole „mudel oli vale” vastuvõetav. Usaldusfunktsioonide hulka kuuluvad tavaliselt auditid ja testimine, väljundite jälgitavus, kaitsepiirded ja tõeline inimlik tühistamine. Samuti on oluline sisukas apellatsiooniprotsess, et inimesed saaksid tulemusi vaidlustada ja vigu parandada. Eesmärk on vastutus, mis ei kao, kui midagi katki läheb.

Kuidas muudab multimodaalne tehisintellekt tooteid ja riske?

Multimodaalne tehisintellekt suudab koos tõlgendada teksti, pilte, heli ja videot, mis parandab igapäevast väärtust – näiteks vormivea diagnoosimine ekraanipildi põhjal või koosolekute kokkuvõtete tegemine. See võib muuta ka juhendamise ja ligipääsetavuse tööriistad loomulikumaks. Negatiivne külg on suurenenud jälgimine ja veenvam sünteetiline meedia. Multimodaalse leviku korral vajab privaatsuspiir selgemaid reegleid ja tugevamat kontrolli.

Kas tehisintellekt võtab töökohad üle või lihtsalt muudab neid?

Realistlikum muster on ülesannete koondamine: korduva töö jaoks on vaja vähem inimesi, kuna tehisintellekt koondab etapid. See võib tunduda asendamisena isegi siis, kui seda käsitletakse ümberkorraldamisena. Uued hübriidrollid tekivad järelevalve, strateegia ja tööriistade kasutamise ümber, kus inimesed juhivad süsteeme ja haldavad tagajärgi. Eelis on neil, kes saavad suunata, kontrollida ja hinnanguid rakendada.

Millised oskused on kõige olulisemad, kui tehisintellektist saab „kaastöötaja“?

Probleemi raamistamine muutub kriitilise tähtsusega: tulemuste selge määratlemine ja võimalike probleemide märkamine. Ka kontrollimisoskused arenevad – väljundite testimine, vigade leidmine ja teadmine, millal juhtumeid inimestele edastada. Otsustusvõime ja valdkonnaalane asjatundlikkus on olulisemad, sest tehisintellekt võib enesekindlalt eksida. Meeskonnad vajavad ka riskiteadlikkust, eriti juhtudel, kui otsused mõjutavad inimeste elu. Kvaliteet tuleneb järelevalvest, mitte ainult kiirusest.

Kuidas peaksid ettevõtted tehisintellekti kui tooteinfrastruktuuri planeerima?

Käsitle tehisintellekti pigem vaikimisi kihina kui eksperimendina: planeeri tööaega, jälgimist, integratsioone ja selget omandiõigust. Loo turvalised andmekanalid ja juurdepääsukontroll, et õigused ei muutuks hiljem pudelikaelaks. Lisa varakult haldus – logid, hindamine ja tagasipööramiskavad – eriti seal, kus väljundid mõjutavad otsuseid. Võitjad ei ole lihtsalt "targad", vaid ka töökindlad ja hästi integreeritud.

Viited

  1. Stanfordi HAI – Stanfordi tehisintellekti indeksi aruanne 2025 – hai.stanford.edu

  2. Pew Research Center - USA töötajad on tulevase tehisintellekti kasutamise pärast töökohal pigem mures kui lootusrikkad - pewresearch.org

  3. Infovoliniku Büroo (ICO) – Õigusliku aluse juhend – ico.org.uk

  4. Riiklik Standardite ja Tehnoloogia Instituut (NIST) - Tehisintellekti riskijuhtimise raamistik 1.0 (NIST AI 100-1) - nvlpubs.nist.gov

  5. Majanduskoostöö ja Arengu Organisatsioon (OECD) - OECD tehisintellekti põhimõtted (OECD õigusakt 0449) - oecd.org

  6. Ühendkuningriigi seadusandlus - GDPR artikkel 25: andmekaitse lõimitud ja vaikimisi - legislation.gov.uk

  7. EUR-Lex – ELi tehisintellekti seadus: määrus (EL) 2024/1689 – eur-lex.europa.eu

  8. Rahvusvaheline Energiaagentuur (IEA) - Energia ja tehisintellekt (kokkuvõte) - iea.org

  9. arXiv - Uuring: LLM-põhised autonoomsed agendid - arxiv.org

  10. Harvard Online (Harvard/edX) - TinyML-i põhitõed - pll.harvard.edu

  11. OpenAI - GPT-4o süsteemikaart - openai.com

  12. arXiv - Uuring: hallutsinatsioonid õigusteaduse erialal - arxiv.org

  13. Riiklik Standardite ja Tehnoloogia Instituut (NIST) - tehisintellekti riskijuhtimise raamistik - nist.gov

  14. Riiklik Standardite ja Tehnoloogia Instituut (NIST) – Sünteetilise sisuga kaasnevate ohtude vähendamine (NIST AI 100-4, IPD) – airc.nist.gov

  15. Rahvusvaheline Tööorganisatsioon (ILO) - töödokument: Generatiivne tehisintellekt ja töökohad (WP140) - ilo.org

  16. Riiklik Standardite ja Tehnoloogia Instituut (NIST) - Diferentsiaalselt privaatsed sünteetilised andmed - nist.gov

  17. Majanduskoostöö ja Arengu Organisatsioon (OECD) - Tehisintellekt ja oskuste järele muutuv nõudlus tööturul - oecd.org

Leia uusim tehisintellekt ametlikust tehisintellekti abilise poest

Meist

Tagasi blogisse