Investoři rizikového kapitálu vložili v posledních třech letech, tedy než nastalo aktuální pozdvižení kolem ChatGPT, do generativních řešení umělé inteligence více než 1,7 miliardy dolarů, přičemž nejvíce finančních prostředků směřovalo do oblasti zkoumání a objevování nových léků s využitím umělé inteligence či programování s využitím AI. Jackie Wilesová z Gartneru shrnuje inovace, které může obecnáumělá inteligence přinést podnikům v nejbližší budoucnosti.
„Rané základní modely, jako je ChatGPT, se zaměřují na schopnost generativní umělé inteligence rozšířit či urychlit kreativní práci, očekáváme ale, že do roku 2025 bude více než 30 % nových léků a materiálů systematicky objevováno pomocí technik generativní umělé inteligence,“ uvádí Brian Burke, viceprezident pro výzkum technologických inovací ve společnosti Gartner. „A to je jen jeden z mnoha případů využití v jednom konkrétním odvětví.“
Pět způsobů využití generativní AI v praxi
První, kdo pocítí (respektive již pociťují) dopady generativní umělé inteligence, budou oblasti marketingu a médií. Analytici Gartneru očekávají, že:
• Do roku 2025 bude 30 % odchozích marketingových sdělení velkých společností generováno synteticky, přičemž v roce 2022 to byla necelá 2 %.
• Do roku 2030 bude uveden první velký filmový trhák, jehož 90 % bude generováno AI (od textu/scénáře po konečné video), přičemž v roce 2022 bylo takových filmů 0 %.
Inovace v oblasti AI se navíc postupně zrychlují, a objevují se tak další a další příklady nasazení generativní AI v různých odvětvích včetně pěti následujících.
1. Generativní AI navrhující nové léky
Podle studie z roku 2010 činí průměrné náklady na zavedení nového léku od fáze prvotního objevu do fáze uvedení léčivého přípravku na trh přibližně 1,8 miliardy dolarů, přičemž na samotné hledání léčivé látky připadá asi třetina prostředků a jen tato fáze trvá tři až šest let. Generativní AI již byla při návrhu nových léků vyzkoušena a podařilo se jí potřebný čas zkrátit na několik měsíců, což pochopitelně představuje značné finanční i časové úspory.
2. Generativní AI v oblasti materiálových věd
Generativní umělá inteligence již dnes zásadně ovlivňuje automobilový, letecký, obranný, lékařský, elektronický a energetický průmysl tím, že navrhuje zcela nové materiály zaměřené na specifické fyzikální vlastnosti. Tento proces, nazývaný inverzní design, začíná definicí požadovaných vlastností a objevuje či navrhuje materiály, které tyto vlastnosti pravděpodobně mají, místo aby se spoléhal při jejich hledání na náhodu či štěstí. Cílem je například nalezení materiálů, které jsou vodivější nebo mají větší magnetickou přitažlivost než ty, jež se v současnosti používají v energetice a dopravě.
3. Generativní AI navrhující čipy
GAI může využívat metody tzv. posilujícího učení (reinforcement learning) pro optimalizaci rozmístění součástek při návrhu polovodičových čipů (floorplanning), čímž se doba vývoje produktů zkrátí z týdnů, které potřebují zkušení specialisté, na hodiny.
4. Zapojení generativní AI do tvorby syntetických dat
Jedním ze způsobů, jak vytvářet kvalitní syntetická data, je zapojit do procesu generativní AI. Syntetická data se získávají z přímého pozorování reálného světa bez určení konkrétních zdrojů těchto dat. Například údaje o zdravotní péči lze uměle generovat pro účely výzkumu a analýzy, aniž je odhalena identita pacientů, jejichž zdravotní záznamy byly použity k zajištění soukromí.
5. Generativní návrh dílů a součástek
Generativní umělá inteligence může v průmyslových odvětvích včetně zpracovatelského, automobilového, leteckého a obranného průmyslu, navrhovat díly a součástky optimalizované tak, aby splňovaly konkrétní cíle a omezení, jako je výkon či odolnost, použité materiály a výrobní metody. Například výrobci automobilů mohou generativní návrh využít k tvorbě odlehčených konstrukcí – a snížit tak hmotnost i spotřebu svých automobilů při zachování tuhosti či odolnosti.
Jackie Wilesová, Gartner
upraveno
