Dołącz do grona liderów, którzy chcą więcej
Premium
AI SZTUCZNA INTELIGENCJA
Magazyn (Nr 23, kwiecień - maj 2024)
Polska flaga

Praktyczne ograniczenia dużych modeli językowych

1 kwietnia 2024 14 min czytania
dr Michaił Burcew
Zdjęcie Martin Reeves - Dyrektor zarządzający, starszy partner oraz członek zarządu BCG Henderson Institute
Martin Reeves
dr Adam Job
Praktyczne ograniczenia dużych modeli językowych

Streszczenie: Duże modele językowe (LLM), takie jak ChatGPT, zyskały ogromną popularność dzięki swojej zdolności do generowania tekstów przypominających ludzką mowę. W pierwszej połowie 2023 roku inwestorzy zainwestowali ponad 40 miliardów dolarów w start-upy zajmujące się sztuczną inteligencją, co stanowiło ponad 20% wszystkich globalnych inwestycji venture capital. Jednak nadmierne oczekiwania wobec tych modeli mogą prowadzić do tworzenia zawodnych aplikacji. LLM nie posiadają własnych celów ani autonomii działania; są jedynie zaawansowanymi generatorami tekstu. Dlatego ważne jest, aby menedżerowie rozumieli ich ograniczenia i stosowali je w połączeniu z innymi technologiami oraz zarządzaniem ludźmi, aby uniknąć błędnych zastosowań. MIT Sloan Management Review Polska

Pokaż więcej

Zawyżanie potencjału modeli sztucznej inteligencji, takich jak ChatGPT, może skutkować tworzeniem zawodnych aplikacji.

Duże modele językowe (Large Language Models; LLM) mogą odmienić biznes. Ich zdolność do generowania szczegółowych, kreatywnych odpowiedzi na zapytania w prostym języku i kodzie wywołała falę ekscytacji, dzięki której ChatGPT osiągnął 100 milionów użytkowników szybciej niż jakakolwiek inna technologia tuż po swoim uruchomieniu. Na skutek tego w pierwszej połowie 2023 roku inwestorzy zainwestowali ponad 40 miliardów dolarów w start‑upy zajmujące się sztuczną inteligencją. To ponad 20% wszystkich globalnych inwestycji venture capital, a wszelkiego rodzaju firmy – od start‑upów na etapie zalążkowym po gigantów technologicznych – opracowują nowe zastosowania tej technologii.

LLM są niezwykle potężne, a ich zdolność do generowania tekstów podobnych do ludzkich wypowiedzi może sprawiać, że będziemy im fałszywie przypisywali inne ludzkie zdolności. To z kolei prowadzi do niewłaściwego zastosowania tej technologii. Dzięki głębszemu zrozumieniu sposobu działania LLM i ich podstawowych ograniczeń menedżerowie mogą podejmować bardziej świadome decyzje dotyczące sposobu wykorzystania modeli językowych w swoich organizacjach, eliminując ich niedociągnięcia za pomocą kombinacji technologii uzupełniających i zarządzania ludźmi.

Zostało 92% materiału do przeczytania

Materiał dostępny tylko dla subskrybentów

Dołącz do subskrybentów MIT Sloan Management Review Polska Premium!

Kup subskrypcję
O autorach
Tematy

Może Cię zainteresować

Od wdrożenia do weryfikacji. Jak sprawdzić skuteczność detekcji wkontrolowanym teście?

Wdrożone zabezpieczenia to nie dowód ich skuteczności. Sprawdź, czym jest detection drift i jak testy BAS z IOC Simulator weryfikują detekcję EDR i SIEM.

AI weszła do biznesu. Teraz zaczyna się trudniejsza część transformacji

57% polskich przedsiębiorstw wykorzystuje już sztuczną inteligencję produkcyjnie. Jednocześnie 43% firm wskazuje integrację AI z istniejącymi systemami jako największą barierę jej skalowania.

Księgowość jako źródło przewagi konkurencyjnej. Dlaczego firmy nie wykorzystują wiedzy, którą już posiadają?

Firmy nie przegrywają przez brak danych — przegrywają, bo ignorują wiedzę, którą już mają. W fakturach, kosztach i korektach od lat zapisuje się prawdziwa historia firmy. Czy księgowość może stać się Twoją przewagą konkurencyjną?

Cyfrowe rozczarowanie. Dlaczego w wielu firmach automatyzacja nie przynosi efektów? 

Wdrażasz nowe narzędzia, ale nie widzisz efektów? Problem rzadko leży w technologii. Automatyzacja niespójnych i nieuporządkowanych procesów sprawia jedynie, że błędy pojawiają się szybciej. Przeczytaj, dlaczego technologia nie naprawi firmy za Ciebie i jak mądrze przygotować się do wdrożenia rozwiązań AI, by przyniosły realne korzyści.

Ciemna strona AI: Treści dla dorosłych i ryzyko dla firm

Nowe badanie naukowe ujawnia, że szeroka dostępność treści dla dorosłych generowanych przez sztuczną inteligencję mogła doprowadzić do gwałtownego wzrostu przestępczości na tle seksualnym. Analiza szczegółowych danych o przestępczości, opublikowanych przez japońską Narodową Agencję Policji, wykazała, że w okresach szczytowego zaangażowania w materiały oznaczone jako wygenerowane przez AI i przeznaczone wyłącznie dla dorosłych, odnotowano statystycznie istotny wzrost liczby gwałtów. Może to wskazywać na nadciągające ryzyko wizerunkowe i prawne dla firm dostarczających narzędzia oraz platformy dla tego typu treści.

Premium
Gdy firma rośnie, a zysk znika

laczego szybko rozwijająca się firma nagle traci marże, chociaż przychody notują historyczne rekordy? Przekonaj się, na czym polega problem „ziemi niczyjej” w ewolucji biznesu i sprawdź, dlaczego wdrożenie sztucznej inteligencji w nieuporządkowanej architektonicznie organizacji jest prostym przepisem na skalowanie chaosu.

Premium
Skalowanie AI dzięki adaptacyjnemu ładowi zarządczemu

Zastosowanie sztucznej inteligencji na szeroką skalę diametralnie zwiększa ryzyka biznesowe i wizerunkowe. Poznaj koncepcję adaptacyjnego ładu zarządczego – innowacyjnego podejścia, które wbudowuje mechanizmy kontroli bezpośrednio w procesy i struktury operacyjne firmy, chroniąc przed niewidocznymi, kaskadowymi błędami modeli uczących się.

Premium
Twórz wartość z generatywnej AI w skali całej organizacji

Jak skutecznie wdrażać generatywną sztuczną inteligencję w całej organizacji, unikając organizacyjnych silosów? Zobacz, dlaczego tradycyjne struktury decyzyjne zawodzą przy GenAI i dowiedz się, w jaki sposób innowacyjny twór zwany „kręgosłupem AI” pozwala łączyć kompetencje biznesowe oraz technologiczne, przynosząc firmom wymierny zwrot z inwestycji.

Premium
Strategia w cieniu AI. Gdy sprawy pilne wypierają ważne

AI zmienia sposób, w jaki firmy tworzą kampanie, analizują dane i docierają do klientów. Jednak największym ryzykiem nie jest brak wdrożenia nowych technologii, lecz wykorzystanie ich w sposób, który zwiększa produktywność kosztem przewagi konkurencyjnej. Liderzy muszą odpowiedzieć na pytanie: jak skalować działania marketingowe, nie tracąc tego, co czyni markę wyjątkową?

Premium
Jak liderzy uwalniają innowacyjność na pierwszej linii

Najlepsze innowacje ratujące jakość i efektywność często rodzą się na operacyjnej pierwszej linii. Sprawdź, dlaczego to średni szczebel zarządzania jest kluczem do ich uwolnienia.

Materiał dostępny tylko dla subskrybentów

Jeszcze nie masz subskrypcji? Dołącz do grona subskrybentów i korzystaj bez ograniczeń!

Subskrybuj

Otrzymuj najważniejsze artykuły biznesowe — zapisz się do newslettera!