Apa yang Boleh Diharapkan AI Generatif Tanpa Campur Tangan Manusia?

Ringkasan Eksekutif

Kecerdasan Buatan Generatif (AI) – teknologi yang membolehkan mesin mencipta teks, imej, kod dan banyak lagi – telah mengalami pertumbuhan yang pesat dalam beberapa tahun kebelakangan ini. Kertas putih ini memberikan gambaran keseluruhan yang boleh diakses tentang perkara yang boleh dilakukan oleh AI generatif dengan pasti hari ini tanpa campur tangan manusia, dan perkara yang dijangka akan dilakukan dalam dekad yang akan datang. Kami meninjau penggunaannya merentasi penulisan, seni, pengekodan, perkhidmatan pelanggan, penjagaan kesihatan, pendidikan, logistik dan kewangan, menyerlahkan tempat AI beroperasi secara autonomi dan di mana pengawasan manusia kekal penting. Contoh dunia nyata disertakan untuk menggambarkan kedua-dua kejayaan dan batasan. Penemuan utama termasuk:

• Penggunaan meluas: Pada tahun 2024, 65% daripada syarikat yang ditinjau melaporkan secara kerap menggunakan AI generatif - hampir dua kali ganda bahagian daripada tahun sebelumnya ( Keadaan AI pada awal 2024 | McKinsey ). Aplikasi merangkumi penciptaan kandungan pemasaran, chatbot sokongan pelanggan, penjanaan kod dan banyak lagi.

• Keupayaan Autonomi Semasa: AI generatif hari ini boleh mengendalikan tugas berstruktur dan berulang dengan pengawasan yang minimum. Contohnya termasuk menjana laporan berita formula secara automatik (cth. ringkasan pendapatan korporat) ( Philana Patterson – Profil Komuniti ONA ), menghasilkan penerangan produk dan sorotan ulasan di tapak e-dagang dan kod pelengkapan automatik. Dalam domain ini, AI sering menambah pekerja manusia dengan mengambil alih penjanaan kandungan rutin.

• Human-in-the-Loop untuk Tugasan Kompleks: Untuk tugas yang lebih kompleks atau terbuka - seperti penulisan kreatif, analisis terperinci atau nasihat perubatan - penyeliaan manusia biasanya masih diperlukan untuk memastikan ketepatan fakta, pertimbangan etika dan kualiti. Banyak penggunaan AI hari ini menggunakan model "manusia-dalam-gelung" di mana AI mendraf kandungan dan manusia menyemaknya.

• Penambahbaikan Jangka Dekat: Dalam tempoh 5–10 tahun akan datang, AI generatif diunjurkan menjadi jauh lebih dipercayai dan berautonomi . Kemajuan dalam ketepatan model dan mekanisme pagar mungkin membolehkan AI mengendalikan bahagian yang lebih besar dalam tugas kreatif dan membuat keputusan dengan input manusia yang minimum. Sebagai contoh, menjelang 2030 pakar meramalkan AI akan mengendalikan sebahagian besar interaksi dan keputusan perkhidmatan pelanggan dalam masa nyata ( To Reimagine the Shift to CX, Marketers Must Do These 2 Things ), dan filem utama boleh dihasilkan dengan 90% kandungan yang dijana AI ( Generative AI Use Cases for Industries and Enterprises ).

• Menjelang 2035: Dalam satu dekad, kami menjangkakan ejen AI autonomi menjadi perkara biasa dalam banyak bidang. Tutor AI boleh menyediakan pendidikan yang diperibadikan secara berskala, pembantu AI mungkin menggubal kontrak undang-undang atau laporan perubatan dengan pasti untuk tanda keluar pakar, dan sistem memandu sendiri (dibantu oleh simulasi generatif) mungkin menjalankan operasi logistik hujung ke hujung. Walau bagaimanapun, kawasan sensitif tertentu (contohnya diagnosis perubatan berisiko tinggi, keputusan undang-undang muktamad) mungkin masih memerlukan pertimbangan manusia untuk keselamatan dan akauntabiliti.

• Kebimbangan Etika dan Kebolehpercayaan: Apabila autonomi AI berkembang, begitu juga kebimbangan. Isu hari ini termasuk halusinasi (AI membuat fakta), berat sebelah dalam kandungan yang dijana, kekurangan ketelusan dan kemungkinan penyalahgunaan untuk maklumat salah. Memastikan AI boleh dipercayai apabila beroperasi tanpa pengawasan adalah penting. Kemajuan sedang dibuat – contohnya, organisasi melabur lebih banyak dalam pengurangan risiko (menangani ketepatan, keselamatan siber, isu IP) ( The State of AI: Global survey | McKinsey ) – tetapi tadbir urus yang teguh dan rangka kerja etika diperlukan.

• Struktur Kertas ini: Kita mulakan dengan pengenalan kepada AI generatif dan konsep penggunaan autonomi vs. diselia. Kemudian, untuk setiap domain utama (penulisan, seni, pengekodan, dsb.), kami membincangkan perkara yang boleh dilakukan oleh AI dengan pasti hari ini berbanding perkara yang ada di kaki langit. Kami menyimpulkan dengan cabaran bersilang, unjuran masa depan dan cadangan untuk memanfaatkan AI generatif secara bertanggungjawab.

Secara keseluruhannya, AI generatif telah terbukti mampu mengendalikan pelbagai tugasan yang mengejutkan tanpa bimbingan manusia yang berterusan. Dengan memahami had semasa dan potensi masa depannya, organisasi dan orang ramai boleh lebih bersedia untuk era di mana AI bukan sekadar alat, tetapi kolaborator autonomi dalam kerja dan kreativiti.

pengenalan

Kecerdasan Buatan telah lama dapat menganalisis data, tetapi baru-baru ini sistem AI belajar mencipta - menulis prosa, mengarang imej, perisian pengaturcaraan dan banyak lagi. AI generatif ini (seperti GPT-4 untuk teks atau DALL·E untuk imej) dilatih pada set data yang luas untuk menghasilkan kandungan baharu sebagai tindak balas kepada gesaan. Kejayaan ini telah melancarkan gelombang inovasi merentas industri. Walau bagaimanapun, persoalan kritikal timbul: Apakah yang sebenarnya boleh kita percayai AI untuk dilakukan sendiri, tanpa manusia menyemak semula outputnya?

Untuk menjawabnya, adalah penting untuk membezakan antara penggunaan AI yang diselia dan autonomi

• AI yang diselia manusia merujuk kepada senario di mana output AI disemak atau dipilih susun oleh orang sebelum dimuktamadkan. Sebagai contoh, seorang wartawan mungkin menggunakan pembantu penulisan AI untuk merangka artikel, tetapi editor mengedit dan meluluskannya.

• AI Autonomi (AI tanpa campur tangan manusia) merujuk kepada sistem AI yang melaksanakan tugas atau menghasilkan kandungan yang terus digunakan dengan sedikit atau tiada pengeditan manusia. Contohnya ialah bot sembang automatik yang menyelesaikan pertanyaan pelanggan tanpa ejen manusia, atau saluran berita secara automatik menerbitkan rekap skor sukan yang dijana oleh AI.

AI Generatif sudah pun digunakan dalam kedua-dua mod. Pada 2023-2025, pengambilan anak angkat telah meningkat , dengan organisasi bersungguh-sungguh bereksperimen. Satu tinjauan global pada tahun 2024 mendapati 65% daripada syarikat kerap menggunakan AI generatif, meningkat daripada kira-kira satu pertiga hanya setahun sebelumnya ( Keadaan AI pada awal 2024 | McKinsey ). Individu juga telah menerima alat seperti ChatGPT – dianggarkan 79% profesional mempunyai sekurang-kurangnya pendedahan kepada AI generatif menjelang pertengahan 2023 ( Keadaan AI pada 2023: Tahun penembusan AI Generatif | McKinsey ). Penyerapan pesat ini didorong oleh janji kecekapan dan keuntungan kreativiti. Namun ia kekal sebagai "hari-hari awal," dan banyak syarikat masih menggubal dasar tentang cara menggunakan AI secara bertanggungjawab ( Keadaan AI pada 2023: Tahun penembusan AI Generatif | McKinsey ).

Mengapa autonomi penting: Membiarkan AI beroperasi tanpa pengawasan manusia boleh membuka kunci manfaat kecekapan yang besar - mengautomasikan tugas yang membosankan sepenuhnya - tetapi ia juga meningkatkan kepentingan untuk kebolehpercayaan. Ejen AI autonomi mesti membetulkan perkara (atau mengetahui hadnya) kerana mungkin tiada manusia dalam masa nyata untuk menangkap kesilapan. Sesetengah tugasan meminjamkan diri mereka untuk ini lebih daripada yang lain. Secara amnya, AI berprestasi terbaik secara autonomi apabila:

• Tugasan mempunyai struktur atau corak yang jelas (cth menjana laporan rutin daripada data).

• Ralat berisiko rendah atau mudah diterima (contohnya penjanaan imej yang boleh dibuang jika tidak memuaskan, berbanding diagnosis perubatan).

• Terdapat data latihan yang meliputi senario, jadi output AI didasarkan pada contoh sebenar (mengurangkan tekaan).

Sebaliknya, tugasan yang bersifat terbuka , berkepentingan tinggi atau memerlukan pertimbangan yang bernuansa kurang sesuai dengan pengawasan sifar hari ini.

Dalam bahagian berikut, kami memeriksa pelbagai medan untuk melihat apa yang AI generatif lakukan sekarang dan perkara seterusnya. Kami akan melihat contoh konkrit – daripada artikel berita yang ditulis AI dan karya seni yang dijana AI, kepada pembantu penulisan kod dan ejen perkhidmatan pelanggan maya – yang menyerlahkan tugas yang boleh dilakukan hujung ke hujung oleh AI dan yang masih memerlukan manusia dalam gelung. Untuk setiap domain, kami dengan jelas memisahkan keupayaan semasa (sekitar 2025) daripada unjuran realistik tentang perkara yang boleh dipercayai menjelang 2035.

Dengan memetakan masa kini dan masa depan AI autonomi merentas domain, kami menyasarkan untuk memberikan pembaca pemahaman yang seimbang: tidak menganggap AI sebagai sempurna secara ajaib, mahupun meremehkan kecekapannya yang sangat nyata dan berkembang. Dengan asas ini, kami kemudian membincangkan cabaran menyeluruh dalam mempercayai AI tanpa pengawasan, termasuk pertimbangan etika dan pengurusan risiko, sebelum membuat kesimpulan dengan pengambilan penting.

AI Generatif dalam Penulisan dan Penciptaan Kandungan

Salah satu domain pertama yang AI generatif membuat percikan ialah penjanaan teks. Model bahasa yang besar boleh menghasilkan segala-galanya daripada artikel berita dan salinan pemasaran kepada siaran media sosial dan ringkasan dokumen. Tetapi berapa banyak penulisan ini boleh dilakukan tanpa editor manusia?

Keupayaan Semasa (2025): AI sebagai Auto-Penulis Kandungan Rutin

Hari ini, AI generatif mengendalikan pelbagai tugasan penulisan rutin dengan pasti atau tanpa campur tangan manusia. Contoh utama adalah dalam kewartawanan: Associated Press selama bertahun-tahun menggunakan automasi untuk menjana beribu-ribu laporan pendapatan syarikat setiap suku tahun terus daripada suapan data kewangan ( Philana Patterson - Profil Komuniti ONA ). Berita pendek ini mengikut templat (cth, "Syarikat X melaporkan pendapatan Y, naik Z%...") dan AI (menggunakan perisian penjanaan bahasa semula jadi) boleh mengisi nombor dan kata-kata lebih cepat daripada mana-mana manusia. Sistem AP menerbitkan laporan ini secara automatik, mengembangkan liputannya secara mendadak (lebih 3,000 cerita setiap suku tahun) tanpa memerlukan penulis manusia ( Kisah pendapatan automatik berganda | The Associated Press ).

Kewartawanan sukan juga telah ditambah: Sistem AI boleh mengambil statistik permainan sukan dan menjana cerita rekap. Oleh kerana domain ini dipacu data dan formula, ralat jarang berlaku selagi data itu betul. Dalam kes ini, kita melihat autonomi sebenar - AI menulis dan kandungannya diterbitkan terus.

Perniagaan juga menggunakan AI generatif untuk merangka penerangan produk, surat berita e-mel dan kandungan pemasaran lain. Sebagai contoh, gergasi e-dagang Amazon kini menggunakan AI untuk meringkaskan ulasan pelanggan untuk produk. AI mengimbas teks banyak ulasan individu dan menghasilkan perenggan sorotan ringkas tentang perkara yang orang suka atau tidak suka tentang item tersebut, yang kemudiannya dipaparkan pada halaman produk tanpa pengeditan manual ( Amazon meningkatkan pengalaman ulasan pelanggan dengan AI ). Di bawah ialah ilustrasi ciri ini yang digunakan pada apl mudah alih Amazon, di mana bahagian "Kata pelanggan" dijana sepenuhnya oleh AI daripada data semakan:

( Amazon meningkatkan pengalaman ulasan pelanggan dengan AI ) Ringkasan ulasan yang dijana AI pada halaman produk e-dagang. Sistem Amazon meringkaskan perkara biasa daripada ulasan pengguna (cth, kemudahan penggunaan, prestasi) ke dalam perenggan pendek, ditunjukkan kepada pembeli sebagai "dijana AI daripada teks ulasan pelanggan."

Kes penggunaan sedemikian menunjukkan bahawa apabila kandungan mengikut corak yang boleh diramal atau diagregatkan daripada data sedia ada, AI selalunya boleh mengendalikannya secara solo . Contoh semasa yang lain termasuk:

• Kemas Kini Cuaca dan Trafik: Saluran media menggunakan AI untuk menyusun laporan cuaca harian atau buletin trafik berdasarkan data penderia.

• Laporan Kewangan: Firma menjana ringkasan kewangan yang jelas (keputusan suku tahunan, taklimat pasaran saham) secara automatik. Sejak 2014, Bloomberg dan saluran berita lain telah menggunakan AI untuk membantu dalam menulis coretan berita mengenai pendapatan syarikat – proses yang sebahagian besarnya berjalan secara automatik setelah data dimasukkan ( 'wartawan robot' AP sedang menulis cerita mereka sendiri sekarang | The Verge ) ( Wartawan Wyoming ditangkap menggunakan AI untuk mencipta petikan, cerita palsu ).

• Terjemahan dan Transkripsi: Perkhidmatan transkripsi kini menggunakan AI untuk menghasilkan transkrip mesyuarat atau kapsyen tanpa jurutaip manusia. Walaupun tidak generatif dalam pengertian kreatif, tugas bahasa ini berjalan secara autonomi dengan ketepatan tinggi untuk audio yang jelas.

• Penjanaan Draf: Ramai profesional menggunakan alatan seperti ChatGPT untuk mendraf e-mel atau versi pertama dokumen, kadangkala menghantarnya dengan sedikit atau tiada pengeditan jika kandungan berisiko rendah.

Walau bagaimanapun, untuk prosa yang lebih kompleks, pengawasan manusia kekal sebagai norma pada tahun 2025 . Organisasi berita jarang menerbitkan artikel penyiasatan atau analisis terus daripada AI - editor akan menyemak fakta dan memperhalusi draf bertulis AI. AI boleh meniru gaya dan struktur dengan baik tetapi mungkin memperkenalkan kesilapan fakta (sering dipanggil "halusinasi") atau frasa janggal yang perlu ditangkap oleh manusia. Sebagai contoh, akhbar Jerman Express memperkenalkan "rakan sekerja digital" AI bernama Klara untuk membantu menulis berita awal. Klara boleh merangka laporan sukan dengan cekap dan juga menulis tajuk utama yang menarik minat pembaca, menyumbang kepada 11% artikel Express – tetapi editor manusia masih menyemak setiap bahagian untuk ketepatan dan integriti kewartawanan, terutamanya pada cerita yang rumit ( 12 Cara Wartawan Menggunakan Alat AI dalam Bilik Berita - Twipe ). Perkongsian manusia-AI ini adalah perkara biasa hari ini: AI mengendalikan beban berat penjanaan teks, dan manusia menyusun dan membetulkan mengikut keperluan.

Tinjauan untuk 2030-2035: Ke Arah Penulisan Autonomi Dipercayai

Sepanjang dekad yang akan datang, kami menjangkakan AI generatif akan menjadi jauh lebih dipercayai dalam menghasilkan teks yang berkualiti tinggi dan betul, yang akan meluaskan julat tugasan penulisan yang boleh dikendalikannya secara autonomi. Beberapa trend menyokong ini:

• Ketepatan yang Dipertingkatkan: Penyelidikan yang sedang dijalankan dengan pantas mengurangkan kecenderungan AI untuk menghasilkan maklumat palsu atau tidak relevan. Menjelang 2030, model bahasa lanjutan dengan latihan yang lebih baik (termasuk teknik untuk mengesahkan fakta terhadap pangkalan data dalam masa nyata) boleh mencapai semakan fakta hampir peringkat manusia secara dalaman. Ini bermakna AI mungkin mendraf artikel berita penuh dengan petikan dan statistik yang betul yang diambil daripada bahan sumber secara automatik, memerlukan sedikit penyuntingan.

• AI Khusus Domain: Kami akan melihat lebih banyak model generatif khusus diperhalusi untuk bidang tertentu (perundangan, perubatan, penulisan teknikal). Model AI yang sah pada tahun 2030 mungkin merangka kontrak standard atau meringkaskan undang-undang kes dengan pasti - tugas yang berstruktur secara formula tetapi pada masa ini menuntut masa peguam. Jika AI dilatih mengenai dokumen undang-undang yang disahkan, drafnya mungkin cukup boleh dipercayai sehingga seorang peguam hanya memberikan pandangan terakhir yang pantas.

• Gaya Semulajadi dan Kesepaduan: Model semakin baik dalam mengekalkan konteks ke atas dokumen yang panjang, yang membawa kepada kandungan bentuk panjang yang lebih koheren dan tepat. Menjelang 2035, adalah munasabah bahawa AI boleh mengarang draf pertama yang baik untuk buku bukan fiksyen atau manual teknikal sendiri, dengan manusia terutamanya dalam peranan penasihat (untuk menetapkan matlamat atau menyediakan pengetahuan khusus).

Apakah yang mungkin kelihatan seperti ini dalam amalan? Kewartawanan rutin boleh menjadi hampir automatik sepenuhnya untuk rentak tertentu. Kita mungkin melihat agensi berita pada tahun 2030 mempunyai sistem AI menulis versi pertama setiap laporan pendapatan, cerita sukan atau kemas kini keputusan pilihan raya, dengan editor hanya mengambil sampel beberapa untuk jaminan kualiti. Sesungguhnya, pakar meramalkan bahagian kandungan dalam talian yang semakin meningkat akan dihasilkan oleh mesin – satu ramalan berani oleh penganalisis industri mencadangkan bahawa sehingga 90% kandungan dalam talian boleh dijana oleh AI menjelang 2026 ( Menjelang 2026, Kandungan Dalam Talian Dijana oleh Bukan Manusia Akan Melebihi Jumlah Kandungan Dihasilkan Manusia — OODAloop ), walaupun angka itu diperdebatkan. Malah hasil yang lebih konservatif bermakna menjelang pertengahan 2030-an, majoriti artikel web rutin, salinan produk, dan mungkin juga suapan berita yang diperibadikan dikarang oleh AI.

Dalam komunikasi pemasaran dan korporat , AI generatif mungkin akan diamanahkan untuk menjalankan keseluruhan kempen secara autonomi. Ia boleh menjana dan menghantar e-mel pemasaran yang diperibadikan, siaran media sosial dan variasi salinan iklan, sentiasa mengubah suai pemesejan berdasarkan reaksi pelanggan – semuanya tanpa penulis salinan manusia dalam gelung. Penganalisis Gartner mengunjurkan bahawa menjelang 2025, sekurang-kurangnya 30% daripada mesej pemasaran keluar perusahaan besar akan dijana secara sintetik oleh AI ( Generative AI Use Cases for Industries and Enterprises ), dan peratusan ini hanya akan meningkat menjelang 2030.

Walau bagaimanapun, adalah penting untuk ambil perhatian bahawa kreativiti dan pertimbangan manusia masih akan memainkan peranan, terutamanya untuk kandungan yang berisiko tinggi . Menjelang 2035, AI mungkin mengendalikan siaran akhbar atau catatan blog sendiri, tetapi untuk kewartawanan penyiasatan yang melibatkan akauntabiliti atau topik sensitif, saluran media mungkin masih mendesak pengawasan manusia. Masa depan mungkin akan membawa pendekatan berperingkat: AI secara autonomi menghasilkan sebahagian besar kandungan harian, manakala manusia menumpukan pada penyuntingan dan menghasilkan bahagian strategik atau sensitif. Pada asasnya, barisan yang dikira sebagai "rutin" akan berkembang apabila kecekapan AI berkembang.

Selain itu, bentuk kandungan baharu seperti naratif interaktif yang dijana AI atau laporan diperibadikan mungkin muncul. Sebagai contoh, laporan tahunan syarikat boleh dijana dalam pelbagai gaya oleh AI - ringkasan untuk eksekutif, versi naratif untuk pekerja, versi kaya data untuk penganalisis - setiap satu dibuat secara automatik daripada data asas yang sama. Dalam pendidikan, buku teks boleh ditulis secara dinamik oleh AI untuk disesuaikan dengan tahap bacaan yang berbeza. Aplikasi ini sebahagian besarnya boleh menjadi autonomi tetapi disokong oleh maklumat yang disahkan.

Trajektori secara bertulis menunjukkan bahawa menjelang pertengahan 2030-an, AI akan menjadi seorang penulis yang prolifik . Kunci untuk operasi yang benar-benar berautonomi adalah mewujudkan kepercayaan dalam outputnya. Jika AI boleh secara konsisten menunjukkan ketepatan fakta, kualiti gaya dan penjajaran dengan standard etika, keperluan untuk semakan manusia baris demi baris akan berkurangan. Bahagian kertas putih ini sendiri, menjelang 2035, mungkin dirangka oleh penyelidik AI tanpa memerlukan editor - prospek yang kami optimistik dengan berhati-hati, dengan syarat perlindungan yang sewajarnya disediakan.

AI Generatif dalam Seni Visual dan Reka Bentuk

Keupayaan Generative AI untuk mencipta imej dan karya seni telah menangkap imaginasi orang ramai, daripada lukisan yang dihasilkan AI memenangi pertandingan seni kepada video palsu yang tidak dapat dibezakan daripada rakaman sebenar. Dalam domain visual, model AI seperti rangkaian adversarial generatif (GAN) dan model resapan (cth. Stable Diffusion, Midjourney) boleh menghasilkan imej asal berdasarkan gesaan teks. Jadi, bolehkah AI kini berfungsi sebagai artis atau pereka autonomi?

Keupayaan Semasa (2025): AI sebagai Pembantu Kreatif

Sehingga 2025, model generatif mahir mencipta imej atas permintaan dengan kesetiaan yang mengagumkan. Pengguna boleh meminta imej AI untuk melukis "bandar zaman pertengahan pada waktu matahari terbenam dalam gaya Van Gogh" dan menerima imej artistik yang meyakinkan dalam beberapa saat. Ini telah membawa kepada penggunaan AI yang meluas dalam reka bentuk grafik, pemasaran dan hiburan untuk seni konsep, prototaip, dan juga visual akhir dalam beberapa kes. Terutamanya:

• Reka Bentuk Grafik & Imej Stok: Syarikat menjana grafik tapak web, ilustrasi atau foto stok melalui AI, mengurangkan keperluan untuk memberi komisen setiap karya daripada artis. Banyak pasukan pemasaran menggunakan alat AI untuk menghasilkan variasi iklan atau imej produk untuk menguji perkara yang menarik minat pengguna.

• Seni dan Ilustrasi: Artis individu bekerjasama dengan AI untuk bertukar fikiran idea atau mengisi butiran. Sebagai contoh, ilustrator mungkin menggunakan AI untuk menjana pemandangan latar belakang, yang kemudiannya disepadukan dengan watak yang dilukis manusia. Sesetengah pencipta buku komik telah bereksperimen dengan panel atau pewarna yang dijana AI.

• Media dan Hiburan: Seni janaan AI telah muncul pada kulit majalah dan kulit buku. Contoh terkenal ialah Cosmopolitan yang menampilkan seorang angkasawan – dilaporkan imej muka depan majalah pertama yang dicipta oleh AI (OpenAI's DALL·E) seperti yang diarahkan oleh pengarah seni. Walaupun ini melibatkan dorongan dan pemilihan manusia, karya seni yang sebenarnya dihasilkan oleh mesin.

Yang penting, kebanyakan penggunaan semasa ini masih melibatkan penyusunan dan lelaran manusia . AI boleh memuntahkan berpuluh-puluh imej, dan manusia memilih yang terbaik dan mungkin menyentuhnya. Dalam erti kata itu, AI bekerja secara autonomi untuk menghasilkan pilihan, tetapi manusia membimbing arah kreatif dan membuat pilihan terakhir. Ia boleh dipercayai untuk menjana banyak kandungan dengan cepat, tetapi tidak dijamin memenuhi semua keperluan pada percubaan pertama. Isu seperti butiran yang salah (cth AI melukis tangan dengan bilangan jari yang salah, kebiasaan yang diketahui) atau hasil yang tidak diingini bermakna pengarah seni manusia biasanya perlu mengawasi kualiti output.

Walau bagaimanapun, terdapat domain yang AI menghampiri autonomi penuh:

• Reka Bentuk Generatif: Dalam bidang seperti seni bina dan reka bentuk produk, alatan AI boleh mencipta prototaip reka bentuk secara autonomi yang memenuhi kekangan tertentu. Sebagai contoh, memandangkan dimensi dan fungsi yang diingini bagi sekeping perabot, algoritma generatif mungkin mengeluarkan beberapa reka bentuk yang berdaya maju (sesetengahnya agak tidak konvensional) tanpa campur tangan manusia melebihi spesifikasi awal. Reka bentuk ini kemudiannya boleh digunakan secara langsung atau diperhalusi oleh manusia. Begitu juga, dalam kejuruteraan, AI generatif boleh mereka bentuk bahagian (katakan, komponen kapal terbang) yang dioptimumkan untuk berat dan kekuatan, menghasilkan bentuk baru yang mungkin tidak dibayangkan oleh manusia.

• Aset Permainan Video: AI boleh menjana tekstur, model 3D, atau bahkan keseluruhan tahap untuk permainan video secara automatik. Pembangun menggunakan ini untuk mempercepatkan penciptaan kandungan. Beberapa permainan indie telah mula menggabungkan karya seni yang dijana mengikut prosedur dan juga dialog (melalui model bahasa) untuk mencipta dunia permainan yang luas dan dinamik dengan aset ciptaan manusia yang minimum.

• Animasi dan Video (Muncul): Walaupun kurang matang daripada imej statik, AI generatif untuk video semakin maju. AI sudah boleh menjana klip video pendek atau animasi daripada gesaan, walaupun kualiti tidak konsisten. Teknologi Deepfake – yang bersifat generatif – boleh menghasilkan pertukaran muka atau klon suara yang realistik. Dalam tetapan terkawal, studio boleh menggunakan AI untuk menghasilkan pemandangan latar belakang atau animasi orang ramai secara automatik.

Terutama, Gartner meramalkan bahawa menjelang 2030, kita akan melihat filem blockbuster utama dengan 90% kandungan yang dihasilkan oleh AI (daripada skrip kepada visual) ( Generative AI Use Cases for Industries and Enterprises ). Sehingga 2025, kami belum berada di sana - AI tidak boleh membuat filem panjang secara bebas. Tetapi kepingan teka-teki itu sedang berkembang: penjanaan skrip (AI teks), penjanaan watak dan adegan (AI imej/video), lakonan suara (klon suara AI), dan bantuan penyuntingan (AI sudah boleh membantu dengan pemotongan dan peralihan).

Tinjauan untuk 2030-2035: Media Dijana AI pada Skala

Memandang ke hadapan, peranan AI generatif dalam seni visual dan reka bentuk bersedia untuk berkembang secara dramatik. Menjelang 2035, kami menjangkakan AI akan menjadi pencipta kandungan utama dalam banyak media visual, selalunya beroperasi dengan input manusia yang minimum di luar bimbingan awal. Beberapa jangkaan:

• Filem dan Video Dijana AI Sepenuhnya: Dalam tempoh sepuluh tahun akan datang, kemungkinan besar kita akan melihat filem atau siri pertama yang sebahagian besarnya dihasilkan oleh AI. Manusia mungkin memberikan arahan peringkat tinggi (cth. garis besar skrip atau gaya yang diingini) dan AI akan memaparkan adegan, mencipta persamaan pelakon dan menghidupkan segala-galanya. Percubaan awal dalam filem pendek berkemungkinan dalam beberapa tahun, dengan percubaan panjang ciri menjelang 2030-an. Filem AI ini mungkin bermula khusus (animasi eksperimen, dll.) tetapi boleh menjadi arus perdana apabila kualiti bertambah baik. Ramalan filem Gartner 90% menjelang 2030 ( Generative AI Use Cases for Industries and Enterprises ), walaupun bercita-cita tinggi, menggariskan kepercayaan industri bahawa penciptaan kandungan AI akan cukup canggih untuk memikul sebahagian besar beban dalam pembikinan filem.

• Automasi Reka Bentuk: Dalam bidang seperti fesyen atau seni bina, AI generatif mungkin akan digunakan untuk mendraf ratusan konsep reka bentuk secara autonomi berdasarkan parameter seperti "kos, bahan, gaya X", membiarkan manusia memilih reka bentuk akhir. Ini membalikkan dinamik semasa: daripada pereka mencipta dari awal dan mungkin menggunakan AI untuk inspirasi, pereka masa depan mungkin bertindak lebih sebagai kurator, memilih reka bentuk yang dijana AI terbaik dan mungkin mengubahnya. Menjelang 2035, seorang arkitek mungkin memasukkan keperluan untuk bangunan dan mendapatkan pelan tindakan lengkap sebagai cadangan daripada AI (semuanya kukuh dari segi struktur, ihsan peraturan kejuruteraan terbenam).

• Penciptaan Kandungan Diperibadikan: Kami mungkin melihat AI mencipta visual dengan cepat untuk pengguna individu. Bayangkan permainan video atau pengalaman realiti maya pada tahun 2035 di mana pemandangan dan watak menyesuaikan diri dengan pilihan pemain, yang dijana dalam masa nyata oleh AI. Atau jalur komik diperibadikan yang dijana berdasarkan hari pengguna – AI "komik diari harian" autonomi yang menukar jurnal teks anda menjadi ilustrasi secara automatik setiap petang.

• Kreativiti Multimodal: Sistem AI Generatif semakin multimodal – bermakna mereka boleh mengendalikan teks, imej, audio, dsb. bersama-sama. Dengan menggabungkan ini, AI boleh mengambil gesaan mudah seperti "Jadikan saya kempen pemasaran untuk produk X" dan menjana bukan sahaja salinan bertulis, tetapi grafik yang sepadan, mungkin juga klip video promosi pendek, semuanya konsisten dalam gaya. Suite kandungan satu klik semacam ini adalah perkhidmatan yang berkemungkinan pada awal 2030-an.

Adakah AI akan menggantikan artis manusia ? Soalan ini sering timbul. Kemungkinan besar AI akan mengambil alih banyak kerja pengeluaran (terutamanya seni berulang atau cepat pulih yang diperlukan untuk perniagaan), tetapi kesenian manusia akan kekal untuk keaslian dan inovasi. Menjelang 2035, AI autonomi mungkin boleh melukis gambar dalam gaya artis terkenal – tetapi mencipta baharu atau seni yang sangat bergema budaya mungkin masih menjadi kelebihan manusia (berpotensi dengan AI sebagai kolaborator). Kami meramalkan masa depan di mana artis manusia bekerja bersama "artis bersama" AI autonomi. Seseorang mungkin menugaskan AI peribadi untuk terus menjana seni untuk galeri digital di rumah seseorang, contohnya, menyediakan suasana kreatif yang sentiasa berubah.

Dari sudut kebolehpercayaan, AI generatif visual mempunyai laluan yang lebih mudah untuk autonomi daripada teks dalam beberapa cara: imej boleh menjadi "cukup baik" secara subjektif walaupun tidak sempurna, manakala ralat fakta dalam teks lebih bermasalah. Oleh itu, kita sudah melihat penggunaan yang berisiko rendah – jika reka bentuk yang dijana AI adalah hodoh atau salah, anda tidak akan menggunakannya, tetapi ia tidak mendatangkan mudarat dengan sendirinya. Ini bermakna menjelang 2030-an, syarikat mungkin selesa membiarkan AI menghasilkan reka bentuk tanpa pengawasan dan hanya melibatkan manusia apabila sesuatu yang benar-benar baru atau berisiko diperlukan.

Ringkasnya, menjelang 2035 AI generatif dijangka menjadi pencipta kandungan yang hebat dalam visual, mungkin bertanggungjawab untuk sebahagian besar imej dan media di sekeliling kita. Ia pasti akan menjana kandungan untuk hiburan, reka bentuk dan komunikasi harian. Artis autonomi berada di kaki langit - walaupun sama ada AI dilihat sebagai kreatif atau hanya alat yang sangat pintar adalah perdebatan yang akan berkembang apabila outputnya menjadi tidak dapat dibezakan daripada buatan manusia.

AI Generatif dalam Pembangunan Perisian (Pengekodan)

Pembangunan perisian mungkin kelihatan seperti tugas yang sangat analitikal, tetapi ia juga mempunyai elemen kreatif - menulis kod pada asasnya mencipta teks dalam bahasa berstruktur. AI generatif moden, terutamanya model bahasa besar, telah terbukti cukup mahir dalam pengekodan. Alat seperti GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer dan lain-lain bertindak sebagai pengaturcara pasangan AI, mencadangkan coretan kod atau malah keseluruhan fungsi sebagai jenis pembangun. Sejauh mana ini boleh pergi ke arah pengaturcaraan autonomi?

Keupayaan Semasa (2025): AI sebagai Juruterbang Bersama Pengekodan

Menjelang 2025, penjana kod AI telah menjadi biasa dalam banyak aliran kerja pembangun. Alat ini boleh autolengkap baris kod, menjana boilerplate (seperti fungsi standard atau ujian), dan juga menulis atur cara mudah diberi penerangan bahasa semula jadi. Walau bagaimanapun, yang penting, mereka beroperasi di bawah penyeliaan pembangun – pemaju menyemak dan menyepadukan cadangan AI.

Beberapa fakta dan angka semasa:

• Lebih separuh daripada pembangun profesional telah menggunakan pembantu pengekodan AI menjelang lewat 2023 ( Pengekodan pada Copilot: Data 2023 Mencadangkan Tekanan Menurun pada Kualiti Kod (termasuk unjuran 2024) - GitClear ), menunjukkan pengambilan pantas. GitHub Copilot, salah satu alat pertama yang tersedia secara meluas, dilaporkan menjana secara purata 30-40% kod dalam projek yang digunakan ( Pengekodan bukan lagi MOAT. 46% kod pada GitHub sudah ... ). Ini bermakna AI sudah menulis sebahagian besar kod, walaupun manusia sedang mengemudi dan mengesahkannya.

• Alat AI ini cemerlang dalam tugas seperti menulis kod berulang (cth, kelas model data, kaedah getter/setter), menukar satu bahasa pengaturcaraan kepada bahasa lain atau menghasilkan algoritma mudah yang menyerupai contoh latihan. Sebagai contoh, pembangun boleh mengulas "// fungsi untuk mengisih senarai pengguna mengikut nama" dan AI akan menjana fungsi pengisihan yang sesuai hampir serta-merta.

• Mereka juga membantu dalam pembetulan dan penjelasan pepijat : pembangun boleh menampal mesej ralat dan AI mungkin mencadangkan pembetulan, atau bertanya "Apakah fungsi kod ini?" dan dapatkan penjelasan bahasa semula jadi. Ini adalah autonomi dalam erti kata (AI boleh mendiagnosis isu sendiri), tetapi manusia memutuskan sama ada untuk menggunakan pembetulan.

• Yang penting, pembantu pengekodan AI semasa tidak sempurna. Mereka boleh mencadangkan kod tidak selamat, atau kod yang hampir menyelesaikan masalah tetapi mempunyai pepijat halus. Oleh itu, amalan terbaik hari ini adalah untuk mengekalkan manusia dalam gelung - pembangun menguji dan menyahpepijat kod tulisan AI sama seperti mereka melakukan kod tulisan manusia. Dalam industri terkawal atau perisian kritikal (seperti sistem perubatan atau penerbangan), sebarang sumbangan AI menjalani semakan rapi.

Tiada sistem perisian arus perdana hari ini digunakan sepenuhnya yang ditulis oleh AI dari awal tanpa pengawasan pembangun. Walau bagaimanapun, beberapa kegunaan autonomi atau separa autonomi muncul:

• Ujian unit yang dijana secara automatik: AI boleh menganalisis kod dan menghasilkan ujian unit untuk merangkumi pelbagai kes. Rangka kerja ujian mungkin secara autonomi menjana dan menjalankan ujian bertulis AI ini untuk menangkap pepijat, menambah ujian bertulis manusia.

• Platform kod rendah/Tanpa kod dengan AI: Sesetengah platform membenarkan bukan pengaturcara untuk menerangkan perkara yang mereka mahu (cth. “membina halaman web dengan borang hubungan dan pangkalan data untuk menyimpan entri”) dan sistem menjana kod. Walaupun masih di peringkat awal, ini membayangkan masa depan di mana AI boleh mencipta perisian secara autonomi untuk kes penggunaan standard.

• Skrip dan Kod Gam: Automasi IT selalunya melibatkan penulisan skrip untuk menyambungkan sistem. Alat AI selalunya boleh menjana skrip kecil ini secara automatik. Sebagai contoh, menulis skrip untuk menghuraikan fail log dan menghantar makluman e-mel - AI boleh menghasilkan skrip yang berfungsi dengan pengeditan yang minimum atau tiada.

Tinjauan untuk 2030-2035: Ke Arah Perisian "Membangun Diri".

Dalam dekad yang akan datang, AI generatif dijangka mengambil bahagian yang lebih besar daripada beban pengekodan, bergerak lebih dekat kepada pembangunan perisian autonomi sepenuhnya untuk kelas projek tertentu. Beberapa perkembangan yang diunjurkan:

• Pelaksanaan Ciri Lengkap: Menjelang 2030, kami menjangkakan bahawa AI akan mampu melaksanakan ciri aplikasi mudah dari hujung ke hujung. Pengurus produk mungkin menerangkan ciri dalam bahasa biasa ("Pengguna sepatutnya boleh menetapkan semula kata laluan mereka melalui pautan e-mel") dan AI boleh menjana kod yang diperlukan (bentuk hadapan, logik belakang, kemas kini pangkalan data, penghantaran e-mel) dan menyepadukannya ke dalam pangkalan kod. AI secara berkesan akan bertindak sebagai pembangun junior yang boleh mengikut spesifikasi. Seorang jurutera manusia mungkin hanya melakukan semakan kod dan menjalankan ujian. Apabila kebolehpercayaan AI bertambah baik, semakan kod mungkin menjadi skim cepat jika ada.

• Penyelenggaraan Kod Autonomi: Sebahagian besar kejuruteraan perisian bukan hanya menulis kod baharu, tetapi mengemas kini kod sedia ada – membetulkan pepijat, meningkatkan prestasi, menyesuaikan diri dengan keperluan baharu. Pembangun AI masa depan mungkin akan cemerlang dalam hal ini. Memandangkan pangkalan kod dan arahan ("apl kami ranap apabila terlalu ramai pengguna log masuk secara serentak"), AI mungkin mengesan masalah (seperti pepijat konkurensi) dan menampalnya. Menjelang 2035, sistem AI mungkin mengendalikan tiket penyelenggaraan rutin secara automatik semalaman, berfungsi sebagai krew penyelenggaraan yang tidak kenal penat lelah untuk sistem perisian.

• Penyepaduan dan penggunaan API: Memandangkan lebih banyak sistem perisian dan API disertakan dengan dokumentasi boleh dibaca AI, ejen AI boleh memikirkan secara bebas cara menyambungkan Sistem A dengan Perkhidmatan B dengan menulis kod gam. Sebagai contoh, jika syarikat mahu sistem HR dalaman mereka disegerakkan dengan API gaji baharu, mereka mungkin menugaskan AI untuk "membuat ini bercakap antara satu sama lain," dan ia akan menulis kod penyepaduan selepas membaca spesifikasi kedua-dua sistem.

• Kualiti dan Pengoptimuman: Model penjanaan kod masa hadapan berkemungkinan akan menggabungkan gelung maklum balas untuk mengesahkan bahawa kod tersebut berfungsi (cth, jalankan ujian atau simulasi dalam kotak pasir). Ini bermakna AI bukan sahaja boleh menulis kod tetapi juga membetulkan sendiri dengan mengujinya. Menjelang 2035, kita boleh membayangkan AI yang, diberi tugasan, terus mengulangi kodnya sehingga semua ujian lulus - satu proses yang mungkin tidak perlu dipantau oleh manusia baris demi baris. Ini akan meningkatkan kepercayaan terhadap kod yang dijana secara autonomi.

Seseorang boleh membayangkan senario menjelang 2035 di mana projek perisian kecil - katakan aplikasi mudah alih tersuai untuk perniagaan - boleh dibangunkan sebahagian besarnya oleh ejen AI yang diberi arahan peringkat tinggi. "Pembangun" manusia dalam senario itu lebih kepada pengurus projek atau pengesah, menyatakan keperluan dan kekangan (keselamatan, garis panduan gaya) dan membiarkan AI melakukan tugas berat pengekodan sebenar.

Walau bagaimanapun, untuk perisian berskala besar yang kompleks (sistem pengendalian, algoritma AI lanjutan sendiri, dll.), pakar manusia masih akan terlibat secara mendalam. Reka bentuk penyelesaian masalah dan seni bina yang kreatif dalam perisian berkemungkinan kekal diterajui manusia untuk seketika. AI mungkin mengendalikan banyak tugas pengekodan, tetapi memutuskan perkara yang hendak dibina dan mereka bentuk struktur keseluruhan adalah cabaran yang berbeza. Walau bagaimanapun, apabila AI generatif mula bekerjasama - berbilang ejen AI mengendalikan komponen sistem yang berbeza - boleh dibayangkan bahawa mereka boleh mereka bentuk bersama seni bina sedikit sebanyak (contohnya, satu AI mencadangkan reka bentuk sistem, yang lain mengkritiknya, dan mereka melelang, dengan manusia yang mengawasi proses itu).

Manfaat utama yang dijangkakan AI dalam pengekodan ialah penguatan produktiviti . Gartner meramalkan bahawa menjelang 2028, sepenuhnya 90% jurutera perisian akan menggunakan pembantu kod AI (meningkat daripada kurang daripada 15% pada 2024) ( Laporan Penyelidikan Teratas GitHub Copilot tentang Pembantu Kod AI -- Majalah Visual Studio ). Ini menunjukkan bahawa outlier - mereka yang tidak menggunakan AI - akan menjadi sedikit. Kami juga mungkin melihat kekurangan pemaju manusia di kawasan tertentu yang dikurangkan oleh AI mengisi jurang; pada asasnya setiap pembangun boleh melakukan lebih banyak lagi dengan pembantu AI yang boleh mendraf kod secara autonomi.

Kepercayaan akan kekal sebagai isu utama. Malah pada tahun 2035, organisasi perlu memastikan bahawa kod yang dijana secara autonomi adalah selamat (AI mestilah tidak memperkenalkan kelemahan) dan selaras dengan norma undang-undang/etika (cth, AI tidak menyertakan kod plagiat daripada perpustakaan sumber terbuka tanpa lesen yang betul). Kami menjangkakan alat tadbir urus AI yang dipertingkatkan yang boleh mengesahkan dan mengesan asal kod bertulis AI untuk membantu mendayakan pengekodan yang lebih autonomi tanpa risiko.

Ringkasnya, menjelang pertengahan 2030-an, AI generatif berkemungkinan besar akan mengendalikan bahagian besar pengekodan untuk tugas perisian rutin dan membantu dengan ketara dalam tugasan yang kompleks. Kitaran hayat pembangunan perisian akan menjadi lebih automatik - daripada keperluan kepada penggunaan - dengan AI berpotensi menjana dan menggunakan perubahan kod secara automatik. Pembangun manusia akan lebih menumpukan pada logik peringkat tinggi, pengalaman pengguna dan pengawasan, manakala ejen AI menggiling butiran pelaksanaan.

AI Generatif dalam Perkhidmatan dan Sokongan Pelanggan

Jika anda telah berinteraksi dengan sembang sokongan pelanggan dalam talian sejak kebelakangan ini, terdapat kemungkinan besar AI berada di hujung yang lain untuk sekurang-kurangnya sebahagian daripadanya. Perkhidmatan pelanggan adalah domain yang matang untuk automasi AI: ia melibatkan respons kepada pertanyaan pengguna, yang AI generatif (terutamanya model perbualan) boleh melakukannya dengan baik, dan ia sering mengikuti skrip atau artikel pangkalan pengetahuan, yang AI boleh pelajari. Sejauh mana AI boleh mengendalikan pelanggan secara autonomi?

Keupayaan Semasa (2025): Chatbots dan Ejen Maya Mengambil Barisan Hadapan

Sehingga hari ini, banyak organisasi menggunakan chatbot AI sebagai titik hubungan pertama dalam perkhidmatan pelanggan. Ini terdiri daripada bot berasaskan peraturan ringkas (“Tekan 1 untuk pengebilan, 2 untuk sokongan…”) kepada chatbot AI generatif lanjutan yang boleh mentafsir soalan berbentuk bebas dan bertindak balas secara perbualan. Perkara utama:

• Mengendalikan Soalan Lazim: Ejen AI cemerlang dalam menjawab soalan lazim, menyediakan maklumat (waktu kedai, dasar bayaran balik, langkah penyelesaian masalah untuk isu yang diketahui) dan membimbing pengguna melalui prosedur standard. Sebagai contoh, chatbot AI untuk bank boleh membantu pengguna menyemak baki akaun mereka secara autonomi, menetapkan semula kata laluan atau menerangkan cara memohon pinjaman, tanpa bantuan manusia.

• Pemahaman Bahasa Semulajadi: Model generatif moden membenarkan interaksi yang lebih cair dan "seperti manusia". Pelanggan boleh menaip soalan dengan perkataan mereka sendiri dan AI biasanya boleh memahami maksudnya. Syarikat melaporkan bahawa ejen AI hari ini jauh lebih memuaskan hati pelanggan berbanding bot kikuk beberapa tahun lalu – hampir separuh daripada pelanggan kini percaya ejen AI boleh bersikap empati dan berkesan apabila menangani kebimbangan ( 59 statistik perkhidmatan pelanggan AI untuk 2025 ), menunjukkan kepercayaan yang semakin meningkat dalam perkhidmatan dipacu AI.

• Sokongan berbilang saluran: AI bukan hanya pada sembang. Pembantu suara (seperti sistem IVR telefon dengan AI di belakangnya) mula mengendalikan panggilan, dan AI juga boleh mendraf respons e-mel kepada pertanyaan pelanggan yang mungkin keluar secara automatik jika dianggap tepat.

• Apabila Manusia Melangkah Masuk: Biasanya, jika AI menjadi keliru atau soalan itu terlalu kompleks, ia akan diserahkan kepada ejen manusia. Sistem semasa pandai mengetahui hadnya dalam banyak kes. Sebagai contoh, jika pelanggan bertanya sesuatu yang luar biasa atau menunjukkan kekecewaan (“Ini kali ketiga saya menghubungi anda dan saya sangat kecewa…”), AI mungkin membenderakan ini untuk diambil alih oleh manusia. Ambang untuk penyerahan ditetapkan oleh syarikat untuk mengimbangi kecekapan dengan kepuasan pelanggan.

Banyak syarikat telah melaporkan sebahagian besar interaksi diselesaikan oleh AI sahaja. Menurut tinjauan industri, kira-kira 70-80% pertanyaan pelanggan rutin boleh dikendalikan oleh chatbot AI hari ini, dan kira-kira 40% interaksi pelanggan syarikat merentas saluran sudah pun automatik atau dibantu AI ( 52 Statistik Perkhidmatan Pelanggan AI yang Perlu Anda Ketahui - Plivo ). Indeks Penerimaan AI Global IBM (2022) menunjukkan 80% syarikat sama ada menggunakan atau merancang untuk menggunakan chatbot AI untuk perkhidmatan pelanggan menjelang 2025.

Perkembangan yang menarik ialah AI bukan sahaja bertindak balas kepada pelanggan, tetapi secara proaktif membantu ejen manusia dalam masa nyata. Contohnya, semasa sembang langsung atau panggilan, AI mungkin mendengar dan memberikan ejen manusia jawapan yang dicadangkan atau maklumat yang berkaitan dengan serta-merta. Ini mengaburkan garis autonomi - AI tidak menghadapi pelanggan sahaja, tetapi ia terlibat secara aktif tanpa pertanyaan manusia yang jelas. Ia berkesan bertindak sebagai penasihat autonomi kepada ejen.

Tinjauan untuk 2030-2035: Sebahagian besar Interaksi Pelanggan Didorong AI

Menjelang 2030, majoriti interaksi perkhidmatan pelanggan dijangka melibatkan AI, dengan kebanyakannya dikendalikan sepenuhnya oleh AI dari awal hingga akhir. Ramalan dan trend yang menyokong ini:

• Pertanyaan Kerumitan Lebih Tinggi Diselesaikan: Memandangkan model AI menyepadukan pengetahuan yang luas dan meningkatkan penaakulan, mereka akan dapat mengendalikan permintaan pelanggan yang lebih kompleks. Daripada hanya menjawab "Bagaimana saya memulangkan item?", AI masa depan mungkin menangani isu berbilang langkah seperti, "Internet saya terputus, saya telah cuba but semula, bolehkah anda membantu?" dengan mendiagnosis isu melalui dialog, membimbing pelanggan melalui penyelesaian masalah lanjutan dan hanya jika semuanya gagal menjadualkan juruteknik – tugasan yang mungkin memerlukan teknologi sokongan manusia hari ini. Dalam perkhidmatan pelanggan penjagaan kesihatan, AI mungkin mengendalikan penjadualan janji temu pesakit atau pertanyaan insurans dari hujung ke hujung.

• Resolusi Perkhidmatan Hujung-ke-Hujung: Kami mungkin melihat AI bukan sahaja memberitahu pelanggan apa yang perlu dilakukan, tetapi sebenarnya melakukannya bagi pihak pelanggan dalam sistem bahagian belakang. Contohnya, jika pelanggan berkata "Saya mahu menukar penerbangan saya ke Isnin depan dan menambah beg lain," ejen AI pada tahun 2030 mungkin terus berhubung dengan sistem tempahan syarikat penerbangan itu, melakukan perubahan, memproses pembayaran untuk beg itu dan mengesahkan kepada pelanggan - semuanya secara autonomi. AI menjadi ejen perkhidmatan penuh, bukan hanya sumber maklumat.

• Ejen AI Di Mana-mana: Syarikat mungkin akan menggunakan AI merentas semua titik sentuh pelanggan – telefon, sembang, e-mel, media sosial. Ramai pelanggan mungkin tidak menyedari sama ada mereka bercakap dengan AI atau manusia, terutamanya apabila suara AI menjadi lebih semula jadi dan balasan sembang lebih memahami konteks. Menjelang 2035, menghubungi perkhidmatan pelanggan selalunya bermakna berinteraksi dengan AI pintar yang mengingati interaksi masa lalu anda, memahami pilihan anda dan menyesuaikan diri dengan nada anda – pada asasnya ejen maya yang diperibadikan untuk setiap pelanggan.

• AI Membuat Keputusan dalam Interaksi: Selain menjawab soalan, AI akan mula membuat keputusan yang memerlukan kelulusan pengurusan pada masa ini. Sebagai contoh, hari ini ejen manusia mungkin memerlukan kelulusan penyelia untuk menawarkan bayaran balik atau diskaun istimewa untuk menenangkan pelanggan yang marah. Pada masa hadapan, AI boleh diamanahkan dengan keputusan tersebut, dalam had yang ditetapkan, berdasarkan nilai sepanjang hayat pelanggan yang dikira dan analisis sentimen. Kajian oleh Futurum/IBM mengunjurkan bahawa menjelang 2030 kira-kira 69% daripada keputusan yang dibuat semasa penglibatan pelanggan masa nyata akan dibuat oleh mesin pintar ( Untuk Mengimbas Semula Peralihan kepada CX, Pemasar Mesti Lakukan 2 Perkara Ini ) – dengan berkesan AI memutuskan tindakan terbaik dalam interaksi.

• Penglibatan AI 100%: Satu laporan mencadangkan AI akhirnya akan memainkan peranan dalam setiap interaksi pelanggan ( 59 statistik perkhidmatan pelanggan AI untuk 2025 ), sama ada di hadapan atau di latar belakang. Ini mungkin bermakna walaupun manusia berinteraksi dengan pelanggan, mereka akan dibantu oleh AI (menyediakan cadangan, mendapatkan maklumat). Sebagai alternatif, tafsirannya ialah tiada pertanyaan pelanggan yang tidak dijawab pada bila-bila masa – jika manusia berada di luar talian, AI sentiasa ada.

Menjelang 2035, kami mungkin mendapati ejen perkhidmatan pelanggan manusia telah menjadi khusus untuk hanya senario paling sensitif atau sentuhan tinggi (cth, pelanggan VIP atau penyelesaian aduan kompleks yang memerlukan empati manusia). Pertanyaan biasa – daripada perbankan kepada runcit kepada sokongan teknologi – boleh dilayan oleh kumpulan ejen AI yang bekerja 24/7, belajar secara berterusan daripada setiap interaksi. Peralihan ini boleh menjadikan perkhidmatan pelanggan lebih konsisten dan segera, kerana AI tidak menahan orang ramai menunggu dan secara teorinya boleh melakukan pelbagai tugas untuk mengendalikan pelanggan tanpa had secara serentak.

Terdapat cabaran yang perlu diatasi untuk visi ini: AI mestilah sangat teguh untuk menangani ketidakpastian pelanggan manusia. Ia mesti dapat menangani slanga, kemarahan, kekeliruan, dan pelbagai cara orang berkomunikasi yang tidak berkesudahan. Ia juga memerlukan pengetahuan terkini (tiada guna jika maklumat AI sudah lapuk). Dengan melabur dalam penyepaduan antara pangkalan data AI dan syarikat (untuk maklumat masa nyata tentang pesanan, gangguan, dll.), halangan ini boleh diatasi.

Dari segi etika, syarikat perlu memutuskan masa untuk mendedahkan "anda bercakap dengan AI" dan memastikan keadilan (AI tidak melayan pelanggan tertentu secara berbeza secara negatif kerana latihan berat sebelah). Dengan mengandaikan ini diuruskan, kes perniagaan adalah kukuh: Perkhidmatan pelanggan AI boleh mengurangkan kos dan masa menunggu secara mendadak. Pasaran untuk AI dalam perkhidmatan pelanggan diunjurkan berkembang kepada berpuluh-puluh bilion dolar menjelang 2030 ( AI dalam Laporan Pasaran Perkhidmatan Pelanggan 2025-2030: Kes ) ( Bagaimana AI Generatif Mendorong Logistik | Ryder ) apabila organisasi melabur dalam keupayaan ini.

Ringkasnya, jangkakan masa depan di mana perkhidmatan pelanggan AI autonomi adalah perkara biasa . Mendapatkan bantuan selalunya bermakna berinteraksi dengan mesin pintar yang boleh menyelesaikan isu anda dengan cepat. Manusia masih akan berada dalam gelung untuk pengawasan dan pengendalian kes-kes kelebihan, tetapi lebih sebagai penyelia tenaga kerja AI. Hasilnya boleh menjadi perkhidmatan yang lebih pantas, lebih diperibadikan untuk pengguna – selagi AI dilatih dan dipantau dengan betul untuk mengelakkan kekecewaan pengalaman "talian robot robot" masa lalu.

AI Generatif dalam Penjagaan Kesihatan dan Perubatan

Penjagaan kesihatan adalah bidang yang mempunyai kepentingan yang tinggi. Idea AI beroperasi tanpa pengawasan manusia dalam bidang perubatan mencetuskan keseronokan (untuk kecekapan dan jangkauan) dan berhati-hati (atas sebab keselamatan dan empati). AI Generatif telah mula memasuki bidang seperti analisis pengimejan perubatan, dokumentasi klinikal, dan juga penemuan ubat. Apa yang boleh dilakukan sendiri secara bertanggungjawab?

Keupayaan Semasa (2025): Membantu Pakar Klinik, Bukan Menggantikan Mereka

Pada masa ini, AI generatif dalam penjagaan kesihatan terutamanya berfungsi sebagai pembantu yang berkuasa kepada profesional perubatan, dan bukannya pembuat keputusan autonomi. Contohnya:

• Dokumentasi Perubatan: Salah satu penggunaan AI yang paling berjaya dalam penjagaan kesihatan ialah membantu doktor dengan kertas kerja. Model bahasa semula jadi boleh mentranskripsikan lawatan pesakit dan menjana nota klinikal atau ringkasan pelepasan. Syarikat mempunyai "jurutulis AI" yang mendengar semasa peperiksaan (melalui mikrofon) dan secara automatik menghasilkan draf nota pertemuan untuk disemak oleh doktor. Ini menjimatkan masa doktor untuk menaip. Sesetengah sistem juga autopopulasi bahagian rekod kesihatan elektronik. Ini boleh dilakukan dengan campur tangan yang minimum - doktor hanya membetulkan sebarang kesilapan kecil pada draf, bermakna penulisan nota sebahagian besarnya adalah autonomi.

• Radiologi dan Pengimejan: AI, termasuk model generatif, boleh menganalisis sinar-X, MRI dan imbasan CT untuk mengesan anomali (seperti tumor atau patah tulang). Pada 2018, FDA meluluskan sistem AI untuk pengesanan autonomi retinopati diabetik (keadaan mata) dalam imej retina – terutamanya, ia diberi kuasa untuk membuat panggilan tanpa semakan pakar dalam konteks pemeriksaan khusus tersebut. Sistem itu bukan AI generatif, tetapi ia menunjukkan bahawa pengawal selia telah membenarkan diagnosis AI autonomi dalam kes terhad. Model generatif berperanan untuk mencipta laporan yang komprehensif. Sebagai contoh, AI mungkin memeriksa X-ray dada dan merangka laporan ahli radiologi yang mengatakan "Tiada penemuan akut. Paru-paru bersih. Saiz jantung normal." Ahli radiologi kemudian hanya mengesahkan dan memberi tanda. Dalam sesetengah kes rutin, laporan ini mungkin akan dikeluarkan tanpa suntingan jika pakar radiologi mempercayai AI dan hanya melakukan semakan pantas.

• Pemeriksa Gejala dan Jururawat Maya: Chatbot AI Generatif digunakan sebagai penyemak gejala barisan hadapan. Pesakit boleh memasukkan simptom mereka dan menerima nasihat (cth, "Ia mungkin selesema biasa; rehat dan cecair, tetapi berjumpa doktor jika X atau Y berlaku."). Apl seperti Babylon Health menggunakan AI untuk memberikan cadangan. Pada masa ini, ini biasanya dirangka sebagai maklumat, bukan nasihat perubatan muktamad, dan mereka menggalakkan susulan dengan doktor manusia untuk masalah serius.

• Penemuan Dadah (Kimia Generatif): Model AI Generatif boleh mencadangkan struktur molekul baharu untuk ubat. Ini lebih dalam domain penyelidikan daripada penjagaan pesakit. AI ini berfungsi secara autonomi untuk mencadangkan beribu-ribu sebatian calon dengan sifat yang dikehendaki, yang kemudiannya disemak dan diuji oleh ahli kimia manusia di makmal. Syarikat seperti Insilico Medicine telah menggunakan AI untuk menjana calon ubat baru dalam masa yang lebih singkat. Walaupun ini tidak berinteraksi secara langsung dengan pesakit, ini adalah contoh AI secara autonomi mencipta penyelesaian (reka bentuk molekul) yang manusia akan mengambil masa yang lebih lama untuk mencari.

• Operasi Penjagaan Kesihatan: AI membantu mengoptimumkan penjadualan, pengurusan bekalan dan logistik lain di hospital. Sebagai contoh, model generatif mungkin mensimulasikan aliran pesakit dan mencadangkan pelarasan penjadualan untuk mengurangkan masa menunggu. Walaupun tidak kelihatan, ini adalah keputusan yang boleh dibuat oleh AI dengan perubahan manual yang minimum.

Adalah penting untuk menyatakan bahawa setakat 2025, tiada hospital yang membenarkan AI secara bebas membuat keputusan atau rawatan perubatan utama tanpa tanda keluar manusia. Perancangan diagnosis dan rawatan kekal kukuh di tangan manusia, dengan AI menyediakan input. Kepercayaan yang diperlukan untuk AI untuk memberitahu pesakit secara autonomi sepenuhnya "Anda menghidap kanser" atau untuk memberi preskripsi ubat belum ada, dan tidak sepatutnya tanpa pengesahan yang meluas. Profesional perubatan memanfaatkan AI sebagai sepasang mata kedua atau sebagai alat penjimat masa, tetapi mereka mengesahkan output kritikal.

Tinjauan untuk 2030-2035: AI sebagai Rakan Sekerja Doktor (dan mungkin Jururawat atau Ahli Farmasi)

Dalam dekad yang akan datang, kami menjangkakan AI generatif untuk menjalankan lebih banyak tugas klinikal rutin secara autonomi dan untuk meningkatkan jangkauan perkhidmatan penjagaan kesihatan:

• Diagnosa Awal Automatik: Menjelang 2030, AI boleh mengendalikan analisis awal dengan pasti untuk banyak keadaan biasa. Bayangkan sistem AI di klinik yang membaca simptom pesakit, sejarah perubatan, malah nada dan isyarat muka mereka melalui kamera, dan memberikan cadangan diagnostik dan ujian yang disyorkan – semuanya sebelum doktor manusia melihat pesakit. Doktor kemudian boleh memberi tumpuan untuk mengesahkan dan membincangkan diagnosis. Dalam teleperubatan, pesakit mungkin mula-mula berbual dengan AI yang mengecilkan isu (cth, kemungkinan jangkitan resdung berbanding sesuatu yang lebih teruk) dan kemudian menyambungkannya kepada doktor jika perlu. Pengawal selia mungkin membenarkan AI secara rasmi tanpa pengawasan manusia jika terbukti sangat tepat - contohnya, AI yang mendiagnosis jangkitan telinga mudah daripada imej otoskop boleh dilakukan.

• Pemantau Kesihatan Peribadi: Dengan percambahan barang boleh pakai (jam tangan pintar, penderia kesihatan), AI akan memantau pesakit secara berterusan dan memberi amaran secara autonomi tentang isu. Sebagai contoh, menjelang 2035 AI boleh pakai anda mungkin mengesan irama jantung yang tidak normal dan menjadualkan anda secara autonomi untuk perundingan maya segera atau menghubungi ambulans jika ia mengesan tanda-tanda serangan jantung atau strok. Ini merentasi wilayah keputusan autonomi - memutuskan bahawa situasi adalah kecemasan dan bertindak - yang merupakan penggunaan AI yang berkemungkinan dan menyelamatkan nyawa.

• Cadangan Rawatan: AI Generatif yang dilatih mengenai kesusasteraan perubatan dan data pesakit mungkin mencadangkan pelan rawatan yang diperibadikan. Menjelang 2030, untuk penyakit kompleks seperti kanser, papan tumor AI boleh menganalisis solekan genetik dan sejarah perubatan pesakit dan merangka rejimen rawatan yang disyorkan (pelan kemo, pemilihan ubat) secara autonomi. Doktor manusia akan menyemaknya, tetapi dari masa ke masa apabila keyakinan bertambah, mereka mungkin mula menerima rancangan yang dijana AI terutamanya untuk kes rutin, menyesuaikan hanya apabila diperlukan.

• Jururawat Maya dan Penjagaan Rumah: AI yang boleh bercakap dan memberikan panduan perubatan boleh mengendalikan banyak pemantauan susulan dan penjagaan kronik. Sebagai contoh, pesakit di rumah yang menghidap penyakit kronik boleh melaporkan metrik harian kepada pembantu jururawat AI yang memberi nasihat ("Gula darah anda agak tinggi, pertimbangkan untuk melaraskan snek malam anda") dan hanya berpusing pada jururawat manusia apabila bacaan berada di luar julat atau isu timbul. AI ini boleh beroperasi sebahagian besarnya secara autonomi di bawah pengawasan jauh doktor.

• Pengimejan Perubatan dan Analisis Makmal - Saluran Paip Automatik Sepenuhnya: Menjelang 2035, membaca imbasan perubatan mungkin kebanyakannya dilakukan oleh AI dalam beberapa bidang. Pakar radiologi akan mengawasi sistem AI dan mengendalikan kes yang kompleks, tetapi kebanyakan imbasan biasa (yang sememangnya normal) boleh "dibaca" dan ditandatangani oleh AI secara langsung. Begitu juga, menganalisis slaid patologi (contohnya, mengesan sel kanser dalam biopsi) boleh dilakukan secara autonomi untuk pemeriksaan awal, secara mendadak mempercepatkan keputusan makmal.

• Penemuan Dadah dan Ujian Klinikal: AI berkemungkinan akan mereka bukan sahaja molekul ubat tetapi juga menjana data pesakit sintetik untuk ujian atau mencari calon percubaan yang optimum. Ia mungkin menjalankan ujian maya secara autonomi (mensimulasikan bagaimana pesakit akan bertindak balas) untuk mengecilkan pilihan sebelum ujian sebenar. Ini boleh membawa ubat-ubatan ke pasaran dengan lebih pantas dengan lebih sedikit percubaan yang didorong oleh manusia.

Visi doktor AI menggantikan sepenuhnya doktor manusia masih agak jauh dan masih menjadi kontroversi. Malah menjelang 2035, jangkaan adalah bahawa AI akan berfungsi sebagai rakan sekerja kepada doktor dan bukannya pengganti untuk sentuhan manusia. Diagnosis yang kompleks selalunya memerlukan gerak hati, etika dan perbualan untuk memahami konteks pesakit - kawasan di mana doktor manusia cemerlang. Yang berkata, AI mungkin mengendalikan, katakan, 80% daripada beban kerja rutin: kertas kerja, kes mudah, pemantauan, dsb., membolehkan doktor manusia menumpukan pada 20% yang rumit dan pada hubungan pesakit.

Terdapat halangan yang ketara: kelulusan kawal selia untuk AI autonomi dalam penjagaan kesihatan adalah ketat (sewajarnya). Sistem AI memerlukan pengesahan klinikal yang meluas. Kita mungkin melihat penerimaan tambahan - contohnya, AI dibenarkan untuk mendiagnosis atau merawat secara autonomi di kawasan yang kurang diberi perkhidmatan yang tiada doktor tersedia, sebagai satu cara untuk meluaskan akses penjagaan kesihatan (bayangkan "klinik AI" di kampung terpencil menjelang 2030 yang beroperasi dengan penyeliaan tele berkala daripada doktor di bandar).

Pertimbangan etika kelihatan besar. Akauntabiliti (jika AI autonomi tersilap dalam diagnosis, siapa yang bertanggungjawab?), persetujuan termaklum (pesakit perlu tahu sama ada AI terlibat dalam penjagaan mereka), dan memastikan ekuiti (AI berfungsi dengan baik untuk semua populasi, mengelakkan berat sebelah) adalah cabaran untuk mengemudi. Dengan mengandaikan perkara tersebut telah ditangani, menjelang pertengahan 2030-an AI generatif boleh dijalinkan ke dalam fabrik penyampaian penjagaan kesihatan, melaksanakan banyak tugas yang membebaskan penyedia manusia dan berpotensi menjangkau pesakit yang pada masa ini mempunyai akses terhad.

Ringkasnya, menjelang 2035 penjagaan kesihatan berkemungkinan akan melihat AI terintegrasi secara mendalam tetapi kebanyakannya di bawah hud atau dalam peranan sokongan. Kami akan mempercayai AI untuk melakukan banyak perkara sendiri – membaca imbasan, menonton vital, draf pelan – tetapi dengan jaringan keselamatan pengawasan manusia masih ada untuk membuat keputusan kritikal. Hasilnya boleh menjadi sistem penjagaan kesihatan yang lebih cekap dan responsif, di mana AI mengendalikan beban berat dan manusia memberikan empati dan pertimbangan terakhir.

AI Generatif dalam Pendidikan

Pendidikan ialah satu lagi bidang di mana AI generatif membuat gelombang, daripada bot tunjuk ajar dikuasakan AI kepada penggredan automatik dan penciptaan kandungan. Pengajaran dan pembelajaran melibatkan komunikasi dan kreativiti, yang merupakan kekuatan model generatif. Tetapi adakah AI boleh dipercayai untuk mendidik tanpa pengawasan guru?

Keupayaan Semasa (2025): Tutor dan Penjana Kandungan pada Tali

Pada masa ini, AI digunakan dalam pendidikan terutamanya sebagai alat tambahan dan bukannya guru kendiri. Contoh penggunaan semasa:

• AI Tutoring Assistants: Alat seperti "Khanmigo" Khan Academy (dikuasakan oleh GPT-4) atau pelbagai aplikasi pembelajaran bahasa menggunakan AI untuk mensimulasikan tutor satu lawan satu atau rakan perbualan. Pelajar boleh bertanya soalan dalam bahasa semula jadi dan mendapatkan jawapan atau penjelasan. AI boleh memberikan petunjuk untuk masalah kerja rumah, menerangkan konsep dengan cara yang berbeza, atau juga main peranan sebagai tokoh sejarah untuk pelajaran sejarah interaktif. Walau bagaimanapun, tutor AI ini biasanya digunakan dengan pengawasan; guru atau penyelenggara aplikasi sering memantau dialog atau menetapkan sempadan tentang perkara yang boleh dibincangkan oleh AI (untuk mengelakkan maklumat salah atau kandungan yang tidak sesuai).

• Penciptaan Kandungan untuk Guru: AI Generatif membantu guru dengan mencipta soalan kuiz, ringkasan bacaan, rangka rancangan pengajaran dan sebagainya. Seorang guru mungkin bertanya kepada AI, "Jana 5 masalah latihan pada persamaan kuadratik dengan jawapan," menjimatkan masa sebagai persediaan. Ini adalah penjanaan kandungan autonomi, tetapi seorang guru biasanya menyemak output untuk ketepatan dan penjajaran dengan kurikulum. Jadi ia lebih kepada peranti penjimatan buruh daripada bebas sepenuhnya.

• Penggredan dan Maklum Balas: AI boleh menggredkan peperiksaan aneka pilihan secara automatik (tiada perkara baharu di sana) dan semakin boleh menilai jawapan atau esei pendek. Sesetengah sistem sekolah menggunakan AI untuk menilai respons bertulis dan memberikan maklum balas kepada pelajar (cth, pembetulan tatabahasa, cadangan untuk mengembangkan hujah). Walaupun bukan tugas generatif semata-mata, AI baharu malah boleh menjana laporan maklum balas yang diperibadikan untuk pelajar berdasarkan prestasi mereka, menyerlahkan bidang yang perlu diperbaiki. Guru sering menyemak semula esei bergred AI pada peringkat ini kerana kebimbangan tentang nuansa.

• Sistem Pembelajaran Adaptif: Ini adalah platform yang melaraskan kesukaran atau gaya bahan berdasarkan prestasi pelajar. AI Generatif meningkatkan ini dengan mencipta masalah atau contoh baharu dengan pantas yang disesuaikan dengan keperluan pelajar. Sebagai contoh, jika pelajar bergelut dengan konsep, AI mungkin menghasilkan satu lagi analogi atau soalan latihan yang memfokuskan pada konsep tersebut. Ini agak autonomi, tetapi dalam sistem yang direka oleh pendidik.

• Kegunaan Pelajar untuk Pembelajaran: Pelajar sendiri menggunakan alatan seperti ChatGPT untuk membantu pembelajaran – meminta penjelasan, terjemahan atau menggunakan AI untuk mendapatkan maklum balas tentang draf esei ("perbaiki perenggan pengenalan saya"). Ini adalah terarah sendiri dan boleh dilakukan tanpa pengetahuan guru. AI dalam senario ini bertindak sebagai tutor atau pembaca pruf atas permintaan. Cabarannya ialah memastikan pelajar menggunakannya untuk pembelajaran dan bukannya hanya mendapat jawapan (integriti akademik).

Jelas sekali bahawa pada tahun 2025, AI dalam pendidikan adalah berkuasa tetapi biasanya beroperasi dengan pendidik manusia dalam gelung yang mengurus sumbangan AI. Terdapat amaran yang boleh difahami: kami tidak mahu mempercayai AI untuk mengajar maklumat yang salah atau mengendalikan interaksi pelajar yang sensitif dalam ruang hampa. Guru melihat tutor AI sebagai pembantu yang membantu yang boleh memberi pelajar lebih banyak latihan dan jawapan segera kepada soalan rutin, membebaskan guru untuk menumpukan pada bimbingan yang lebih mendalam.

Tinjauan untuk 2030-2035: Tutor AI diperibadikan dan Pembantu Pengajaran Automatik

Dalam dekad yang akan datang, kami menjangkakan AI generatif akan membolehkan pengalaman pembelajaran yang lebih diperibadikan dan autonomi , sementara peranan guru berkembang:

• Tutor Peribadi AI untuk Setiap Pelajar: Menjelang 2030, visi (dikongsi oleh pakar seperti Sal Khan dari Akademi Khan) ialah setiap pelajar boleh mendapat akses kepada tutor AI yang berkesan seperti tutor manusia dalam banyak aspek ( Tutor AI ini boleh menjadikan manusia 10 kali lebih pintar, kata penciptanya ). Tutor AI ini akan tersedia 24/7, mengetahui sejarah pembelajaran pelajar dengan lebih dekat, dan menyesuaikan gaya pengajaran mereka dengan sewajarnya. Contohnya, jika pelajar ialah pelajar visual yang bergelut dengan konsep algebra, AI mungkin secara dinamik mencipta penjelasan visual atau simulasi interaktif untuk membantu. Oleh kerana AI boleh menjejaki kemajuan pelajar dari semasa ke semasa, ia boleh memutuskan secara autonomi topik yang akan disemak seterusnya atau bila untuk maju ke kemahiran baharu – mengurus rancangan pengajaran untuk pelajar itu secara mikro dengan berkesan.

• Mengurangkan Beban Tugas Guru pada Tugasan Rutin: Menggred, membuat lembaran kerja, mendraf bahan pelajaran – tugas ini hampir keseluruhannya boleh dimuat turun ke AI menjelang 2030-an. AI boleh menjana kerja rumah tersuai bernilai seminggu untuk kelas, gred semua tugasan minggu lepas (walaupun tugasan terbuka) dengan maklum balas dan menyerlahkan kepada guru yang pelajar mungkin memerlukan bantuan tambahan tentang topik yang mana. Ini boleh berlaku dengan input guru yang minimum, mungkin hanya sepintas lalu untuk memastikan gred AI kelihatan adil.

• Platform Pembelajaran Adaptif Autonomi: Kami mungkin melihat kursus dipacu AI sepenuhnya untuk mata pelajaran tertentu. Bayangkan kursus dalam talian tanpa pengajar manusia di mana ejen AI memperkenalkan bahan, memberikan contoh, menjawab soalan dan melaraskan rentak berdasarkan pelajar. Pengalaman pelajar boleh menjadi unik kepada mereka, dijana dalam masa nyata. Beberapa latihan korporat dan pembelajaran dewasa mungkin beralih kepada model ini lebih awal, di mana menjelang 2035 seorang pekerja boleh berkata "Saya mahu mempelajari makro Excel lanjutan" dan tutor AI akan mengajar mereka melalui kurikulum yang diperibadikan, termasuk menjana latihan dan menilai penyelesaian mereka, tanpa jurulatih manusia.

• Pembantu AI Bilik Darjah: Dalam bilik darjah fizikal atau maya, AI boleh mendengar perbincangan kelas dan membantu guru dengan segera (cth, membisikkan cadangan melalui alat dengar: "Beberapa pelajar kelihatan keliru tentang konsep itu, mungkin memberi contoh lain"). Ia juga boleh menyederhanakan forum kelas dalam talian, menjawab soalan mudah yang ditanya oleh pelajar ("Bilakah tugasan perlu dibayar?" atau menjelaskan perkara kuliah) supaya guru tidak dihujani dengan e-mel. Menjelang 2035, mempunyai guru bersama AI di dalam bilik, manakala guru manusia menumpukan pada bimbingan peringkat tinggi dan aspek motivasi, boleh menjadi standard.

• Akses Global kepada Pendidikan: Tutor AI autonomi boleh membantu mendidik pelajar di kawasan yang mengalami kekurangan guru. Tablet dengan tutor AI mungkin berfungsi sebagai pengajar utama untuk pelajar yang mempunyai persekolahan terhad, yang meliputi literasi asas dan matematik. Menjelang 2035, ini mungkin salah satu kegunaan yang paling berkesan – AI merapatkan jurang di mana guru manusia tidak tersedia. Walau bagaimanapun, memastikan kualiti dan kesesuaian budaya pendidikan AI dalam konteks yang berbeza adalah penting.

Adakah AI akan menggantikan guru? Tidak mungkin sepenuhnya. Pengajaran adalah lebih daripada menyampaikan kandungan – ia adalah bimbingan, inspirasi, sokongan sosial-emosi. Unsur-unsur manusia itu sukar untuk ditiru oleh AI. Tetapi AI boleh menjadi guru kedua di dalam bilik darjah atau malah guru pertama untuk pemindahan pengetahuan, meninggalkan pendidik manusia untuk menumpukan pada perkara terbaik yang dilakukan oleh manusia: berempati, memotivasikan dan memupuk pemikiran kritis.

Terdapat kebimbangan untuk diuruskan: memastikan AI menyediakan maklumat yang tepat (tiada halusinasi pendidikan fakta palsu), mengelakkan berat sebelah dalam kandungan pendidikan, mengekalkan privasi data pelajar dan memastikan pelajar terlibat (AI perlu memberi motivasi, bukan hanya betul). Kita mungkin akan melihat akreditasi atau pensijilan sistem pendidikan AI – sama seperti buku teks yang diluluskan – untuk memastikan ia memenuhi piawaian.

Cabaran lain ialah terlalu bergantung: jika tutor AI memberikan jawapan terlalu mudah, pelajar mungkin tidak belajar ketabahan atau menyelesaikan masalah. Untuk mengurangkan perkara ini, tutor AI masa depan mungkin direka untuk kadangkala membiarkan pelajar bergelut (sebagai tutor manusia mungkin) atau menggalakkan mereka menyelesaikan masalah dengan pembayang dan bukannya memberikan penyelesaian.

Menjelang 2035, bilik darjah mungkin berubah: setiap pelajar dengan peranti yang disambungkan AI membimbing mereka mengikut rentak mereka sendiri, manakala guru mengatur aktiviti kumpulan dan memberikan pandangan manusia. Pendidikan boleh menjadi lebih cekap dan disesuaikan. Janjinya ialah setiap pelajar mendapat bantuan yang mereka perlukan apabila mereka memerlukannya - pengalaman "tutor peribadi" sebenar pada skala. Risikonya ialah kehilangan sentuhan manusia atau menyalahgunakan AI (seperti pelajar menipu melalui AI). Tetapi secara keseluruhannya, jika diurus dengan baik, AI generatif akan mendemokrasikan dan meningkatkan pembelajaran dengan menjadi teman yang sentiasa ada dan berpengetahuan dalam perjalanan pendidikan pelajar.

AI Generatif dalam Logistik dan Rantaian Bekalan

Logistik - seni dan sains mengalihkan barangan dan menguruskan rantaian bekalan - mungkin tidak kelihatan seperti domain tradisional untuk AI "generatif", tetapi penyelesaian masalah dan perancangan kreatif adalah kunci dalam bidang ini. AI Generatif boleh membantu dengan mensimulasikan senario, mengoptimumkan rancangan, dan juga mengawal sistem robotik. Matlamat dalam logistik ialah kecekapan dan penjimatan kos, yang sejajar dengan kekuatan AI dalam menganalisis data dan mencadangkan penyelesaian. Jadi sejauh manakah autonomi AI boleh dalam menjalankan rantaian bekalan dan operasi logistik?

Keupayaan Semasa (2025): Mengoptimumkan dan Memperkemas dengan Pengawasan Manusia

Hari ini, AI (termasuk beberapa pendekatan generatif) digunakan dalam logistik terutamanya sebagai alat sokongan keputusan :

• Pengoptimuman Laluan: Syarikat seperti UPS dan FedEx sudah menggunakan algoritma AI untuk mengoptimumkan laluan penghantaran – memastikan pemandu mengambil jalan yang paling cekap. Secara tradisinya, ini adalah algoritma penyelidikan operasi, tetapi kini pendekatan generatif boleh membantu meneroka strategi penghalaan alternatif dalam pelbagai keadaan (lalu lintas, cuaca). Walaupun AI mencadangkan laluan, penghantar manusia atau pengurus menetapkan parameter (cth, keutamaan) dan boleh mengatasi jika perlu.

• Perancangan Muatan dan Ruang: Untuk trak pembungkusan atau kontena penghantaran, AI boleh menjana pelan pemuatan yang optimum (kotak yang mana pergi ke mana). AI generatif mungkin menghasilkan berbilang konfigurasi pembungkusan untuk memaksimumkan penggunaan ruang, pada asasnya "mencipta" penyelesaian yang boleh dipilih oleh manusia. Ini diserlahkan oleh kajian yang menyatakan trak sering berjalan 30% kosong di AS, dan perancangan yang lebih baik - dibantu oleh AI - boleh mengurangkan pembaziran itu ( Kes Penggunaan AI Generatif Teratas dalam Logistik ). Pelan beban yang dijana AI ini bertujuan untuk mengurangkan kos bahan api dan pelepasan, dan di beberapa gudang ia dilaksanakan dengan perubahan manual yang minimum.

• Ramalan Permintaan dan Pengurusan Inventori: Model AI boleh meramalkan permintaan produk dan menjana rancangan penyimpanan semula. Model generatif mungkin mensimulasikan senario permintaan yang berbeza (katakan, AI "membayangkan" lonjakan permintaan akibat cuti yang akan datang) dan merancang inventori dengan sewajarnya. Ini membantu pengurus rantaian bekalan membuat persediaan. Pada masa ini, AI menyediakan ramalan dan cadangan, tetapi manusia biasanya membuat panggilan terakhir pada tahap pengeluaran atau pesanan.

• Penilaian Risiko: Rantaian bekalan global menghadapi gangguan (bencana alam, kelewatan pelabuhan, isu politik). Sistem AI kini menyisir berita dan data untuk mengenal pasti risiko di kaki langit. Contohnya, satu firma logistik menggunakan gen AI untuk mengimbas internet dan menandakan koridor pengangkutan berisiko (kawasan yang mungkin menghadapi masalah disebabkan, katakan, taufan atau pergolakan yang datang) ( Kes Penggunaan AI Generatif Teratas dalam Logistik ). Dengan maklumat itu, perancang boleh mengalihkan semula penghantaran secara autonomi di sekitar tempat bermasalah. Dalam sesetengah kes, AI mungkin mengesyorkan perubahan laluan atau mod pengangkutan secara automatik, yang kemudiannya diluluskan oleh manusia.

• Automasi Gudang: Banyak gudang adalah separa automatik dengan robot untuk memilih dan membungkus. AI Generatif boleh memperuntukkan tugas secara dinamik kepada robot dan manusia untuk aliran optimum. Sebagai contoh, AI mungkin menjana baris gilir kerja untuk pemetik robot setiap pagi berdasarkan pesanan. Ini selalunya autonomi sepenuhnya dalam pelaksanaan, dengan pengurus hanya memantau KPI - jika pesanan meningkat secara tidak dijangka, AI melaraskan operasi sendiri.

• Pengurusan Armada: AI membantu dalam menjadualkan penyelenggaraan untuk kenderaan dengan menganalisis corak dan menjana jadual penyelenggaraan optimum yang meminimumkan masa henti. Ia juga boleh mengumpulkan penghantaran untuk mengurangkan perjalanan. Keputusan ini boleh dibuat oleh perisian AI secara automatik selagi ia memenuhi keperluan perkhidmatan.

Secara keseluruhan, pada 2025, manusia menetapkan objektif (cth, "minimumkan kos tetapi pastikan penghantaran 2 hari") dan AI menghasilkan penyelesaian atau jadual untuk mencapainya. Sistem boleh berjalan dari hari ke hari tanpa campur tangan sehingga sesuatu yang luar biasa berlaku. Banyak logistik melibatkan keputusan berulang (bila penghantaran ini harus berlepas? dari gudang mana untuk memenuhi pesanan ini?), AI boleh belajar untuk membuat secara konsisten. Syarikat secara beransur-ansur mempercayai AI untuk mengendalikan keputusan mikro ini dan hanya memberi amaran kepada pengurus apabila pengecualian berlaku.

Tinjauan untuk 2030-2035: Rantaian Bekalan Pemanduan Sendiri

Dalam dekad yang akan datang, kita boleh membayangkan penyelarasan yang lebih autonomi dalam logistik yang didorong oleh AI:

• Kenderaan Autonomi dan Dron: Trak pandu sendiri dan dron penghantaran, manakala topik AI/robotik yang lebih luas, memberi kesan secara langsung kepada logistik. Menjelang 2030, jika cabaran kawal selia dan teknikal diatasi, kami mungkin mempunyai trak pemanduan AI di lebuh raya secara rutin atau dron yang mengendalikan penghantaran jarak jauh di bandar. AI ini akan membuat keputusan masa nyata (perubahan laluan, mengelakkan halangan) tanpa pemandu manusia. Sudut generatif adalah bagaimana AI kenderaan ini belajar daripada data dan simulasi yang luas, secara berkesan "melatih" pada banyak senario. Armada autonomi sepenuhnya boleh beroperasi 24/7, dengan manusia hanya memantau dari jauh. Ini mengalih keluar elemen manusia yang besar (pemandu) daripada operasi logistik, meningkatkan autonomi secara mendadak.

• Rantaian Bekalan Penyembuhan Sendiri: AI Generatif mungkin akan digunakan untuk mensimulasikan senario rantaian bekalan secara berterusan dan menyediakan pelan kontingensi. Menjelang 2035, AI mungkin mengesan secara automatik apabila kilang pembekal telah ditutup (melalui berita atau suapan data) dan segera mengalihkan penyumberan kepada pembekal ganti yang telah disemak dalam simulasi. Ini bermakna rantaian bekalan "menyembuhkan" dirinya sendiri daripada gangguan dengan AI yang mengambil inisiatif. Pengurus manusia akan dimaklumkan tentang apa yang AI lakukan, bukannya orang yang memulakan penyelesaian.

• Pengoptimuman Inventori Hujung-ke-Hujung: AI boleh mengurus inventori secara autonomi merentas seluruh rangkaian gudang dan kedai. Ia akan menentukan masa dan tempat untuk memindahkan stok (mungkin menggunakan robot atau kenderaan automatik untuk berbuat demikian), dengan menyimpan inventori yang mencukupi di setiap lokasi. AI pada asasnya menjalankan menara kawalan rantaian bekalan: melihat semua aliran dan membuat pelarasan dalam masa nyata. Menjelang 2035, idea rantaian bekalan "memandu sendiri" mungkin bermakna sistem memikirkan pelan pengedaran terbaik setiap hari, memesan produk, menjadualkan operasi kilang dan mengatur pengangkutan sendiri. Manusia akan mengawasi strategi keseluruhan dan mengendalikan pengecualian di luar pemahaman semasa AI.

• Reka Bentuk Generatif dalam Logistik: Kita dapat melihat AI mereka bentuk rangkaian rantaian bekalan baharu. Katakan syarikat berkembang ke rantau baru; AI boleh menjana lokasi gudang yang optimum, pautan pengangkutan dan dasar inventori untuk data yang diberikan wilayah tersebut – sesuatu yang dilakukan oleh perunding dan penganalisis hari ini. Menjelang 2030, syarikat mungkin bergantung pada pengesyoran AI untuk pilihan reka bentuk rantaian bekalan, mempercayainya untuk menimbang faktor dengan lebih cepat dan mungkin mencari penyelesaian kreatif (seperti hab pengedaran yang tidak jelas) yang manusia terlepas.

• Integrasi dengan Pembuatan (Industri 4.0): Logistik tidak berdiri sendiri; ia berkaitan dengan pengeluaran. Kilang pada masa hadapan mungkin mempunyai pengeluaran penjadualan AI generatif, memesan bahan mentah tepat pada masanya, dan kemudian mengarahkan rangkaian logistik untuk menghantar produk dengan segera. AI bersepadu ini boleh bermakna kurang perancangan manusia secara keseluruhan - rantaian lancar daripada pembuatan kepada penghantaran didorong oleh algoritma yang mengoptimumkan kos, kelajuan dan kemampanan. Sudah, menjelang 2025, rantaian bekalan berprestasi tinggi dipacu data; menjelang 2035 mereka mungkin sebahagian besarnya didorong oleh AI.

• Perkhidmatan Pelanggan Dinamik dalam Logistik: Membina AI perkhidmatan pelanggan, AI rantaian bekalan mungkin berhubung terus dengan pelanggan atau pelanggan. Contohnya, jika pelanggan besar ingin menukar pesanan pukal mereka saat akhir, ejen AI boleh merundingkan alternatif yang boleh dilaksanakan (seperti "Kami boleh menghantar separuh sekarang, separuh minggu depan kerana kekangan") tanpa menunggu pengurus manusia. Ini melibatkan pemahaman AI generatif kedua-dua pihak (keperluan pelanggan vs. kapasiti operasi) dan membuat keputusan yang memastikan operasi lancar sambil memuaskan hati pelanggan.

Faedah yang dijangkakan ialah sistem logistik cekap, berdaya tahan dan responsif Syarikat meramalkan penjimatan yang besar – McKinsey menganggarkan bahawa pengoptimuman rantaian bekalan dipacu AI boleh mengurangkan kos dengan ketara dan meningkatkan tahap perkhidmatan, menambah berpotensi trilion nilai merentas industri ( Keadaan AI pada 2023: Tahun penembusan AI Generatif | McKinsey ).

Walau bagaimanapun, menukar lebih banyak kawalan kepada AI juga membawa risiko, seperti ralat melata jika logik AI adalah cacat (cth, senario terkenal rantaian bekalan AI yang secara tidak sengaja menyebabkan syarikat kehabisan stok akibat ralat pemodelan). Perlindungan seperti "manusia dalam gelung untuk keputusan besar" atau sekurang-kurangnya papan pemuka yang membenarkan penindasan manusia dengan cepat berkemungkinan akan kekal sehingga 2035. Dari masa ke masa, apabila keputusan AI terbukti, manusia akan menjadi lebih selesa untuk berundur.

Menariknya, dengan mengoptimumkan kecekapan, AI mungkin kadangkala membuat pilihan yang bercanggah dengan keutamaan manusia atau amalan tradisional. Contohnya, pengoptimuman semata-mata mungkin membawa kepada inventori yang sangat kurus, yang cekap tetapi boleh berasa berisiko. Profesional rantaian bekalan pada tahun 2030 mungkin perlu menyesuaikan gerak hati mereka kerana AI, yang memecah data besar-besaran, mungkin menunjukkan bahawa strategi luar biasanya sebenarnya berfungsi dengan lebih baik.

Akhir sekali, kita mesti mempertimbangkan bahawa kekangan fizikal (infrastruktur, kelajuan proses fizikal) mengehadkan seberapa pantas logistik boleh berubah, jadi revolusi di sini adalah mengenai perancangan dan penggunaan aset yang lebih bijak dan bukannya realiti fizikal yang baharu sepenuhnya. Tetapi walaupun dalam batasan tersebut, penyelesaian kreatif AI generatif dan pengoptimuman tanpa henti boleh meningkatkan secara mendadak cara barangan bergerak ke seluruh dunia dengan perancangan manual yang minimum.

Ringkasnya, logistik menjelang 2035 mungkin beroperasi seperti mesin automatik yang diminyaki dengan baik: barangan mengalir dengan cekap, laluan menyesuaikan masa nyata kepada gangguan, gudang menguruskan diri mereka sendiri dengan robot, dan keseluruhan sistem terus belajar dan menambah baik daripada data – semuanya diatur oleh AI generatif yang bertindak sebagai otak operasi.

AI Generatif dalam Kewangan dan Perniagaan

Industri kewangan banyak berurusan dalam maklumat - laporan, analisis, komunikasi pelanggan - menjadikannya tempat yang subur untuk AI generatif. Daripada perbankan kepada pengurusan pelaburan dan insurans, organisasi sedang meneroka AI untuk automasi dan penjanaan cerapan. Persoalannya, apakah tugas kewangan yang boleh dikendalikan oleh AI dengan pasti tanpa pengawasan manusia, memandangkan kepentingan ketepatan dan kepercayaan dalam domain ini?

Keupayaan Semasa (2025): Laporan Automatik dan Sokongan Keputusan

Sehingga hari ini, AI generatif menyumbang dalam kewangan dalam beberapa cara, selalunya di bawah pengawasan manusia:

• Penjanaan Laporan: Bank dan firma kewangan menghasilkan banyak laporan – ringkasan pendapatan, ulasan pasaran, analisis portfolio, dll. AI sudah digunakan untuk mendraf ini. Contohnya, Bloomberg telah membangunkan BloombergGPT , model bahasa besar yang dilatih mengenai data kewangan, untuk membantu tugasan seperti klasifikasi berita dan Soal Jawab untuk pengguna terminal mereka ( Generative AI akan datang untuk membiayai ). Walaupun penggunaan utamanya membantu manusia mencari maklumat, ia menunjukkan peranan AI yang semakin meningkat. Automated Insights (syarikat yang bekerjasama dengan AP) turut menjana artikel kewangan. Banyak surat berita pelaburan menggunakan AI untuk mengimbas semula pergerakan pasaran harian atau penunjuk ekonomi. Lazimnya, manusia menyemak ini sebelum menghantar kepada pelanggan, tetapi ia adalah pengeditan pantas dan bukannya menulis dari awal.

• Komunikasi Pelanggan: Dalam perbankan runcit, chatbot AI mengendalikan pertanyaan pelanggan tentang baki akaun, urus niaga atau maklumat produk (bercampur dengan domain perkhidmatan pelanggan). Selain itu, AI boleh menjana surat nasihat kewangan yang diperibadikan atau dorongan. Sebagai contoh, AI mungkin mengenal pasti bahawa pelanggan boleh menjimatkan yuran dan secara automatik mendraf mesej yang mencadangkan mereka bertukar kepada jenis akaun yang berbeza, yang kemudiannya terhenti dengan campur tangan manusia yang minimum. Komunikasi diperibadikan pada skala ini ialah penggunaan AI semasa dalam kewangan.

• Pengesanan dan Makluman Penipuan: AI Generatif boleh membantu mencipta naratif atau penjelasan untuk anomali yang dikesan oleh sistem penipuan. Contohnya, jika aktiviti yang mencurigakan dibenderakan, AI mungkin menjana mesej penjelasan untuk pelanggan (“Kami melihat log masuk daripada peranti baharu…”) atau laporan untuk penganalisis. Pengesanan adalah automatik (menggunakan pengesanan anomali AI/ML), dan komunikasi semakin automatik, walaupun tindakan akhir (menyekat akaun) selalunya memerlukan semakan manusia.

• Penasihat Kewangan (terhad): Sesetengah penasihat robo (platform pelaburan automatik) menggunakan algoritma (tidak semestinya AI generatif) untuk mengurus portfolio tanpa penasihat manusia. AI Generatif memasuki dengan, katakan, menjana ulasan tentang sebab perdagangan tertentu dibuat atau ringkasan prestasi portfolio yang disesuaikan dengan pelanggan. Walau bagaimanapun, nasihat kewangan tulen (seperti perancangan kewangan yang kompleks) masih kebanyakannya berdasarkan algoritma manusia atau berasaskan peraturan; nasihat generatif bentuk bebas tanpa pengawasan adalah berisiko kerana liabiliti jika ia salah.

• Penilaian Risiko dan Pengunderaitan: Syarikat insurans sedang menguji AI untuk menulis laporan penilaian risiko secara automatik atau bahkan mendraf dokumen polisi. Sebagai contoh, berdasarkan data tentang harta, AI boleh menjana draf polisi insurans atau laporan penaja jamin yang menerangkan faktor risiko. Manusia pada masa ini mengkaji semula output ini kerana sebarang kesilapan dalam kontrak boleh memakan kos yang tinggi.

• Analisis Data dan Cerapan: AI boleh menyisir penyata kewangan atau berita dan menjana ringkasan. Penganalisis menggunakan alat yang boleh meringkaskan laporan tahunan setebal 100 halaman dengan serta-merta ke dalam perkara penting, atau mengekstrak perkara utama daripada transkrip panggilan pendapatan. Ringkasan ini menjimatkan masa dan boleh digunakan secara langsung dalam membuat keputusan atau disampaikan, tetapi penganalisis yang bijak menyemak semula butiran penting.

Pada dasarnya, AI semasa dalam kewangan bertindak sebagai penganalisis/penulis yang gigih , menghasilkan kandungan yang digilap manusia. Penggunaan autonomi sepenuhnya kebanyakannya di kawasan yang ditakrifkan dengan baik seperti berita dipacu data (tiada pertimbangan subjektif diperlukan) atau respons perkhidmatan pelanggan. Mempercayai AI secara langsung dengan keputusan tentang wang (seperti memindahkan dana, melaksanakan dagangan di luar algoritma yang telah ditetapkan) jarang berlaku kerana kepentingan yang tinggi dan penelitian kawal selia.

Tinjauan untuk 2030-2035: Penganalisis AI dan Operasi Kewangan Autonomi

Memandang ke hadapan, menjelang 2035 AI generatif boleh diserap secara mendalam dalam operasi kewangan, yang berpotensi mengendalikan banyak tugas secara autonomi:

• Penganalisis Kewangan AI: Kami mungkin melihat sistem AI yang boleh menganalisis syarikat dan pasaran serta menghasilkan cadangan atau laporan pada tahap penganalisis penyelidikan ekuiti manusia. Menjelang 2030, AI boleh membaca semua pemfailan kewangan syarikat, membandingkan dengan data industri dan menghasilkan laporan pengesyoran pelaburan (“Beli/Jual” dengan alasan) sendiri. Sesetengah dana lindung nilai sudah menggunakan AI untuk menjana isyarat dagangan; menjelang 2030-an, laporan penyelidikan AI mungkin menjadi perkara biasa. Pengurus portfolio manusia mungkin mula mempercayai analisis yang dijana AI sebagai satu input antara lain. Malah terdapat potensi untuk AI mengurus portfolio secara autonomi: memantau dan mengimbangi semula pelaburan secara berterusan mengikut strategi yang telah ditetapkan. Malah, perdagangan algoritma sudah sangat automatik - AI generatif mungkin menjadikan strategi lebih adaptif dengan menjana dan menguji model dagangan baharu itu sendiri.

• Perancangan Kewangan Automatik: Penasihat AI yang berhadapan dengan pengguna boleh mengendalikan perancangan kewangan rutin untuk individu. Menjelang 2030, anda mungkin memberitahu AI matlamat anda (membeli rumah, menyimpan untuk kolej) dan ia boleh menjana pelan kewangan penuh (belanjawan, peruntukan pelaburan, cadangan insurans) yang disesuaikan untuk anda. Pada mulanya perancang kewangan manusia mungkin menyemaknya, tetapi apabila keyakinan bertambah, nasihat sedemikian mungkin diberikan terus kepada pengguna, dengan penafian yang sesuai. Kuncinya ialah memastikan nasihat AI mematuhi peraturan dan demi kepentingan terbaik pelanggan. Jika diselesaikan, AI boleh menjadikan nasihat kewangan asas jauh lebih mudah diakses pada kos rendah.

• Automasi Belakang Pejabat: AI Generatif mungkin mengendalikan banyak dokumen pejabat belakang secara autonomi – permohonan pinjaman, laporan pematuhan, ringkasan audit. Sebagai contoh, AI boleh mengambil semua data transaksi dan menjana laporan audit yang membenderakan sebarang kebimbangan. Juruaudit pada tahun 2035 mungkin meluangkan lebih banyak masa untuk menyemak pengecualian yang dibenderakan AI daripada menyisir semuanya sendiri. Begitu juga, untuk pematuhan, AI boleh menjana laporan aktiviti yang mencurigakan (SAR) untuk pengawal selia tanpa penganalisis menulisnya dari awal. Penjanaan autonomi dokumen rutin ini, dengan pengawasan manusia beralih kepada asas pengecualian, boleh menjadi standard.

• Tuntutan Insurans dan Pengunderaitan: AI boleh memproses tuntutan insurans (dengan bukti foto, dll.), menentukan perlindungan dan menjana surat keputusan pembayaran secara automatik. Kami mungkin mencapai tahap di mana tuntutan mudah (seperti kemalangan kereta dengan data yang jelas) diselesaikan sepenuhnya oleh AI dalam beberapa minit selepas penyerahan. Pengunderaitan polisi baharu mungkin serupa: AI menilai risiko dan menjana syarat polisi. Menjelang 2035, mungkin hanya kes kompleks atau sempadan yang meningkat kepada penaja jamin manusia.

• Penipuan dan Keselamatan: AI berkemungkinan akan menjadi lebih kritikal dalam mengesan dan bertindak balas terhadap penipuan atau ancaman siber dalam kewangan. Ejen AI berautonomi mungkin memantau urus niaga dalam masa nyata dan mengambil tindakan segera (sekat akaun, membekukan urus niaga) apabila kriteria tertentu melanda, kemudian menghasilkan rasional. Kepantasan adalah penting di sini, jadi penglibatan manusia yang minimum diperlukan. Bahagian generatif mungkin datang dalam menyampaikan tindakan ini kepada pelanggan atau pengawal selia dengan cara yang jelas.

• Sokongan Eksekutif: Bayangkan "ketua kakitangan" AI yang boleh menjana laporan perniagaan untuk eksekutif dengan cepat. Tanya, "Bagaimana prestasi bahagian Eropah kami pada suku ini dan apakah pemacu utama berbanding tahun lepas?" dan AI akan menghasilkan laporan ringkas dengan carta, semuanya tepat, menarik daripada data. Jenis pelaporan dan analisis yang dinamik, autonomi ini boleh menjadi semudah perbualan. Menjelang 2030, menanyakan AI untuk kecerdasan perniagaan dan mempercayainya untuk memberikan jawapan yang betul boleh menggantikan laporan statik dan mungkin juga beberapa peranan penganalisis.

Satu unjuran yang menarik: menjelang 2030-an, sebahagian besar kandungan kewangan (berita, laporan, dll.) mungkin dijana AI . Sudah, kedai seperti Dow Jones dan Reuters menggunakan automasi untuk bit berita tertentu. Jika trend itu berterusan, dan memandangkan ledakan data kewangan, AI mungkin bertanggungjawab untuk menapis dan menyampaikan kebanyakannya.

Walau bagaimanapun, kepercayaan dan pengesahan akan menjadi pusat. Industri kewangan dikawal dengan ketat dan mana-mana AI yang beroperasi secara autonomi perlu memenuhi piawaian yang ketat:

• Memastikan tiada halusinasi (anda tidak boleh meminta penganalisis AI mencipta metrik kewangan yang tidak benar – yang boleh mengelirukan pasaran).

• Mengelakkan amalan berat sebelah atau menyalahi undang-undang (seperti menyelaraskan semula keputusan pemberian pinjaman secara tidak sengaja disebabkan oleh data latihan yang berat sebelah).

• Kebolehaudit: pengawal selia berkemungkinan memerlukan keputusan AI boleh dijelaskan. Jika AI menolak pinjaman atau membuat keputusan perdagangan, mesti ada rasional yang boleh diperiksa. Model generatif boleh menjadi sedikit kotak hitam, jadi harapkan pembangunan AI yang boleh dijelaskan untuk membuat keputusan mereka telus.

10 tahun akan datang berkemungkinan akan melibatkan kerjasama rapat antara AI dan profesional kewangan, secara beransur-ansur menggerakkan garis autonomi apabila keyakinan bertambah. Kemenangan awal akan datang dalam automasi berisiko rendah (seperti penjanaan laporan). Lebih sukar adalah pertimbangan teras seperti keputusan kredit atau pilihan pelaburan, tetapi walaupun di sana, apabila rekod prestasi AI semakin meningkat, firma mungkin memberikannya lebih autonomi. Sebagai contoh, mungkin dana AI akan dijalankan dengan penyelia manusia yang hanya campur tangan jika prestasi menyimpang atau jika AI menunjukkan ketidakpastian.

Dari segi ekonomi, McKinsey menganggarkan bahawa AI (terutamanya gen AI) boleh menambah nilai 200-340 bilion dolar kepada perbankan setiap tahun dan kesan besar yang serupa dalam pasaran insurans dan modal ( Keadaan AI pada 2023: Tahun penembusan Generatif AI | McKinsey ) ( Apakah masa depan Generatif AI? | McKinsey ). Ini adalah melalui kecekapan dan hasil keputusan yang lebih baik. Untuk menangkap nilai itu, banyak analisis dan komunikasi kewangan rutin mungkin akan diserahkan kepada sistem AI.

Ringkasnya, menjelang 2035 AI generatif boleh menjadi seperti tentera penganalisis junior, penasihat dan kerani yang bekerja merentasi sektor kewangan, melakukan banyak kerja kasar dan beberapa analisis yang canggih secara autonomi. Manusia tetap akan menetapkan matlamat dan mengendalikan strategi peringkat tinggi, hubungan pelanggan dan pengawasan. Dunia kewangan, dengan berhati-hati, akan melanjutkan autonomi secara beransur-ansur - tetapi hala tujunya jelas bahawa semakin banyak pemprosesan maklumat dan juga cadangan keputusan akan datang daripada AI. Sebaik-baiknya, ini membawa kepada perkhidmatan yang lebih pantas (pinjaman segera, nasihat sepanjang masa), kos yang lebih rendah dan berkemungkinan lebih objektiviti (keputusan berdasarkan corak data). Tetapi mengekalkan kepercayaan akan menjadi penting; ralat AI berprofil tinggi tunggal dalam kewangan boleh menyebabkan kerosakan besar (bayangkan ranap kilat yang dicetuskan AI atau faedah yang ditolak secara salah kepada beribu-ribu orang). Oleh itu, pagar dan pemeriksaan manusia mungkin berterusan terutamanya untuk tindakan yang dihadapi pengguna, walaupun proses pejabat belakang menjadi sangat autonomi.

Cabaran dan Pertimbangan Etika

Merentasi semua domain ini, apabila AI generatif memikul tanggungjawab yang lebih autonomi, satu set cabaran biasa dan persoalan etika timbul. Memastikan AI ialah ejen autonomi yang boleh dipercayai dan bermanfaat bukan hanya tugas teknikal, tetapi tugas masyarakat. Di sini kami menggariskan kebimbangan utama dan cara ia ditangani (atau perlu ditangani):

Kebolehpercayaan dan Ketepatan

Masalah Halusinasi: Model AI Generatif boleh menghasilkan output yang tidak betul atau direka sepenuhnya yang kelihatan yakin. Ini amat berbahaya apabila tiada manusia berada dalam gelung untuk menangkap kesilapan. Chatbot mungkin memberikan arahan yang salah kepada pelanggan, atau laporan bertulis AI mungkin mengandungi statistik yang dibuat-buat. Sehingga 2025, ketidaktepatan diiktiraf sebagai risiko tertinggi AI generatif oleh organisasi ( Keadaan AI pada 2023: Tahun pecah AI Generatif | McKinsey ) ( Keadaan AI: Tinjauan global | McKinsey ). Melangkah ke hadapan, teknik seperti semakan fakta terhadap pangkalan data, penambahbaikan seni bina model dan pembelajaran pengukuhan dengan maklum balas sedang digunakan untuk meminimumkan halusinasi. Sistem AI autonomi mungkin memerlukan ujian yang ketat dan mungkin pengesahan rasmi untuk tugas kritikal (seperti penjanaan kod yang boleh memperkenalkan pepijat/kepincangan keselamatan jika salah).

Ketekalan: Sistem AI perlu berprestasi dengan pasti dari semasa ke semasa dan merentas senario. Sebagai contoh, AI mungkin berfungsi dengan baik pada soalan standard tetapi tersandung pada kes-kes tepi. Memastikan prestasi yang konsisten akan memerlukan data latihan yang luas meliputi pelbagai situasi dan pemantauan berterusan. Banyak organisasi merancang untuk mempunyai pendekatan hibrid - AI berfungsi, tetapi sampel rawak diaudit oleh manusia - untuk mengukur kadar ketepatan yang berterusan.

Fail-Safes: Apabila AI adalah berautonomi, memastikan ia mengenali ketidakpastiannya sendiri adalah penting. Sistem harus direka bentuk untuk "tahu apabila ia tidak tahu." Sebagai contoh, jika doktor AI tidak pasti dengan diagnosis, ia harus menandakan untuk semakan manusia dan bukannya memberikan tekaan rawak. Membina anggaran ketidakpastian ke dalam output AI (dan mempunyai ambang untuk penyerahan manusia automatik) ialah bidang pembangunan yang aktif.

Bias dan Adil

AI Generatif belajar daripada data sejarah yang boleh mengandungi berat sebelah (kaum, jantina, dll.). AI autonomi mungkin mengekalkan atau bahkan menguatkan bias tersebut:

• Dalam pengambilan atau kemasukan, pembuat keputusan AI boleh mendiskriminasi secara tidak adil jika data latihannya mempunyai berat sebelah.

• Dalam perkhidmatan pelanggan, AI mungkin bertindak balas secara berbeza kepada pengguna berdasarkan dialek atau faktor lain melainkan diperiksa dengan teliti.

• Dalam bidang kreatif, AI mungkin kurang menggambarkan budaya atau gaya tertentu jika set latihan tidak seimbang.

Menangani perkara ini memerlukan penyusunan set data yang teliti, ujian berat sebelah, dan mungkin pelarasan algoritma untuk memastikan keadilan. Ketelusan adalah penting: syarikat perlu mendedahkan kriteria keputusan AI, terutamanya jika AI autonomi menjejaskan peluang atau hak seseorang (seperti mendapatkan pinjaman atau pekerjaan). Pengawal selia sudah memberi perhatian; contohnya, Akta AI EU (dalam kerja-kerja pada pertengahan 2020-an) berkemungkinan memerlukan penilaian berat sebelah untuk sistem AI berisiko tinggi.

Akauntabiliti dan Liabiliti Undang-undang

Apabila sistem AI yang beroperasi secara autonomi menyebabkan bahaya atau membuat kesilapan, siapa yang bertanggungjawab? Rangka kerja undang-undang sedang mengejar:

• Syarikat yang menggunakan AI berkemungkinan akan memegang liabiliti, sama seperti bertanggungjawab ke atas tindakan pekerja. Sebagai contoh, jika AI memberikan nasihat kewangan yang buruk yang mengakibatkan kerugian, firma itu mungkin perlu membayar pampasan kepada pelanggan.

• Terdapat perdebatan tentang "keperibadian" AI atau sama ada AI lanjutan boleh bertanggungjawab sebahagiannya, tetapi itu lebih teori sekarang. Secara praktikal, kesalahan akan dikesan kembali kepada pemaju atau pengendali.

• Produk insurans baharu mungkin muncul untuk kegagalan AI. Jika trak pandu sendiri menyebabkan kemalangan, insurans pengilang mungkin melindunginya, sama seperti liabiliti produk.

• Dokumentasi dan pengelogan keputusan AI akan menjadi penting untuk bedah siasat. Jika berlaku kesilapan, kami perlu mengaudit jejak keputusan AI untuk belajar daripadanya dan menetapkan tanggungjawab. Pengawal selia boleh mewajibkan pengelogan untuk tindakan AI autonomi atas sebab ini.

Ketelusan dan Kebolehjelasan

AI Autonomi sepatutnya dapat menjelaskan alasannya dalam istilah yang boleh difahami manusia, terutamanya dalam domain berbangkit (kewangan, penjagaan kesihatan, sistem keadilan). AI yang boleh dijelaskan ialah medan yang berusaha untuk membuka kotak hitam:

• Untuk penafian pinjaman oleh AI, peraturan (seperti di AS, ECOA) mungkin memerlukan pemohon memberi alasan. Jadi AI mesti mengeluarkan faktor (cth, "nisbah hutang kepada pendapatan yang tinggi") sebagai penjelasan.

• Pengguna yang berinteraksi dengan AI (seperti pelajar dengan tutor AI atau pesakit dengan aplikasi kesihatan AI) berhak mengetahui cara ia mendapat nasihat. Usaha sedang dijalankan untuk menjadikan penaakulan AI lebih boleh dikesan, sama ada dengan memudahkan model atau dengan mempunyai model penjelasan selari.

• Ketelusan juga bermakna pengguna harus tahu apabila mereka berurusan dengan AI vs manusia. Garis panduan etika (dan mungkin beberapa undang-undang) cenderung kepada memerlukan pendedahan jika pelanggan bercakap dengan bot. Ini menghalang penipuan dan membenarkan persetujuan pengguna. Sesetengah syarikat kini secara eksplisit menandai kandungan bertulis AI (seperti "Artikel ini dihasilkan oleh AI") untuk mengekalkan kepercayaan.

Privasi dan Perlindungan Data

AI Generatif sering memerlukan data - termasuk data peribadi yang berpotensi sensitif - untuk berfungsi atau belajar. Operasi autonomi mesti menghormati privasi:

• Ejen perkhidmatan pelanggan AI akan mengakses maklumat akaun untuk membantu pelanggan; data itu mesti dilindungi dan hanya digunakan untuk tugas itu.

• Jika tutor AI mempunyai akses kepada profil pelajar, terdapat pertimbangan di bawah undang-undang seperti FERPA (di AS) untuk memastikan privasi data pendidikan.

• Model besar secara tidak sengaja boleh mengingati spesifik daripada data latihan mereka (cth, memuntahkan alamat seseorang yang dilihat semasa latihan). Teknik seperti privasi pembezaan dan anonimasi data dalam latihan adalah penting untuk mengelakkan kebocoran maklumat peribadi dalam output yang dijana.

• Peraturan seperti GDPR memberikan hak kepada individu ke atas keputusan automatik yang mempengaruhi mereka. Orang ramai boleh meminta semakan atau keputusan manusia untuk tidak diautomatikkan semata-mata jika ia memberi kesan yang ketara kepada mereka. Menjelang 2030, peraturan ini mungkin berkembang apabila AI menjadi lebih berleluasa, mungkin memperkenalkan hak untuk penjelasan atau menarik diri daripada pemprosesan AI.

Keselamatan dan Penyalahgunaan

Sistem AI autonomi boleh menjadi sasaran untuk penggodaman atau boleh dieksploitasi untuk melakukan perkara yang berniat jahat:

• Penjana kandungan AI boleh disalahgunakan untuk mencipta maklumat salah secara berskala (video palsu, artikel berita palsu), yang merupakan risiko masyarakat. Etika mengeluarkan model generatif yang sangat berkuasa sedang hangat diperkatakan (OpenAI pada mulanya berhati-hati dengan keupayaan imej GPT-4, misalnya). Penyelesaian termasuk menanda air kandungan yang dijana AI untuk membantu mengesan palsu, dan menggunakan AI untuk melawan AI (seperti algoritma pengesanan untuk deepfakes).

• Jika AI mengawal proses fizikal (dron, kereta, kawalan industri), melindunginya daripada serangan siber adalah penting. Sistem autonomi yang digodam boleh menyebabkan kemudaratan dunia sebenar. Ini bermakna penyulitan teguh, fail-safe, dan keupayaan untuk menimpa atau mematikan manusia jika sesuatu kelihatan terjejas.

• Terdapat juga kebimbangan AI yang melampaui batas yang dimaksudkan (senario "AI penyangak"). Walaupun AI semasa tidak mempunyai agensi atau niat, jika sistem autonomi masa hadapan lebih bersifat ejen, kekangan dan pemantauan yang ketat diperlukan untuk memastikan mereka tidak, katakan, melaksanakan perdagangan yang tidak dibenarkan atau melanggar undang-undang disebabkan oleh objektif yang salah dinyatakan.

Penggunaan Beretika dan Kesan Manusia

Akhir sekali, pertimbangan etika yang lebih luas:

• Anjakan Pekerjaan: Jika AI boleh melakukan tugas tanpa campur tangan manusia, apakah yang berlaku kepada pekerjaan tersebut? Dari segi sejarah, teknologi mengautomasikan beberapa pekerjaan tetapi mencipta yang lain. Peralihan boleh menyakitkan bagi pekerja yang kemahirannya dalam tugas yang menjadi automatik. Masyarakat perlu menguruskan perkara ini melalui kemahiran semula, pendidikan, dan mungkin memikirkan semula sokongan ekonomi (sesetengah mencadangkan AI mungkin memerlukan idea seperti pendapatan asas universal jika banyak kerja diautomasikan). Sudah, tinjauan menunjukkan perasaan bercampur-campur - satu kajian mendapati satu pertiga daripada pekerja bimbang tentang AI menggantikan pekerjaan, manakala yang lain melihatnya sebagai menghilangkan kesusahan.

• Hakisan Kemahiran Manusia: Jika tutor AI mengajar dan AI autopilot memandu dan AI menulis kod, adakah orang akan kehilangan kemahiran ini? Pergantungan yang berlebihan pada AI boleh dalam kes terburuk menghakis kepakaran; ia adalah sesuatu yang perlu disesuaikan oleh program pendidikan dan latihan, memastikan orang ramai masih mempelajari asas walaupun AI membantu.

• Membuat Keputusan Beretika: AI tidak mempunyai pertimbangan moral manusia. Dalam penjagaan kesihatan atau undang-undang, keputusan berdasarkan data semata-mata mungkin bercanggah dengan belas kasihan atau keadilan dalam kes individu. Kita mungkin perlu mengekodkan rangka kerja etika ke dalam AI (bidang penyelidikan etika AI, contohnya, menyelaraskan keputusan AI dengan nilai manusia). Sekurang-kurangnya, memastikan manusia sentiasa berada dalam gelung untuk keputusan yang beretika adalah dinasihatkan.

• Keterangkuman: Memastikan manfaat AI diedarkan secara meluas ialah matlamat beretika. Jika hanya syarikat besar yang mampu membeli AI maju, perniagaan yang lebih kecil atau kawasan yang lebih miskin mungkin ketinggalan. Usaha sumber terbuka dan penyelesaian AI mampu milik boleh membantu mendemokrasikan akses. Selain itu, antara muka hendaklah direka bentuk supaya sesiapa sahaja boleh menggunakan alatan AI (bahasa yang berbeza, kebolehcapaian untuk mereka yang kurang upaya, dll.), supaya kita tidak mencipta jurang digital baharu "siapa yang mempunyai pembantu AI dan siapa yang tidak."

Pengurangan Risiko Semasa: Dari segi positif, apabila syarikat melancarkan gen AI, kesedaran dan tindakan yang semakin meningkat terhadap isu ini. Menjelang akhir 2023, hampir separuh daripada syarikat yang menggunakan AI sedang giat berusaha untuk mengurangkan risiko seperti ketidaktepatan ( Keadaan AI pada 2023: Tahun pecah AI Generatif | McKinsey ) ( Keadaan AI: Tinjauan Global | McKinsey ), dan jumlah itu semakin meningkat. Firma teknologi telah menubuhkan papan etika AI; kerajaan sedang merangka peraturan. Kuncinya adalah untuk memasukkan etika ke dalam pembangunan AI dari awal (“Etika mengikut reka bentuk”), dan bukannya bertindak balas kemudian.

Kesimpulannya tentang cabaran: memberikan AI lebih autonomi adalah pedang bermata dua. Ia boleh menghasilkan kecekapan dan inovasi, tetapi ia memerlukan tanggungjawab yang tinggi. Tahun-tahun akan datang berkemungkinan akan menyaksikan gabungan penyelesaian teknologi (untuk menambah baik tingkah laku AI), penyelesaian proses (dasar dan rangka kerja pengawasan), dan mungkin piawaian atau pensijilan baharu (sistem AI mungkin diaudit dan diperakui seperti enjin atau elektronik pada hari ini). Kejayaan mengharungi cabaran ini akan menentukan sejauh mana kelancaran kita boleh mengintegrasikan AI autonomi ke dalam masyarakat dengan cara yang meningkatkan kesejahteraan dan kepercayaan manusia.

Kesimpulan

AI Generatif telah berkembang pesat daripada eksperimen baru kepada teknologi tujuan umum transformatif yang menyentuh setiap sudut kehidupan kita. Kertas putih ini telah meneroka bagaimana, menjelang 2025, sistem AI sudah pun menulis artikel, mereka bentuk grafik, perisian pengekodan, berbual dengan pelanggan, meringkaskan nota perubatan, memberi tunjuk ajar kepada pelajar, mengoptimumkan rantaian bekalan dan merangka laporan kewangan. Yang penting, dalam kebanyakan tugas ini AI boleh beroperasi dengan sedikit atau tiada campur tangan manusia , terutamanya untuk pekerjaan yang boleh ditakrifkan dengan baik dan boleh berulang. Syarikat dan individu mula mempercayai AI untuk menjalankan tugas ini secara autonomi, meraih faedah dalam kelajuan dan skala.

Menjelang tahun 2035, kami berada di ambang era di mana AI akan menjadi kolaborator yang lebih meluas - selalunya tenaga kerja digital ghaib yang mengendalikan rutin supaya manusia boleh memberi tumpuan kepada yang luar biasa. Kami menjangkakan AI generatif untuk memandu kereta dan trak dengan pasti di jalan raya kami, mengurus inventori di gudang dalam sekelip mata, menjawab soalan kami sebagai pembantu peribadi yang berpengetahuan, memberikan arahan satu-satu kepada pelajar di seluruh dunia, malah membantu menemui penawar baharu dalam bidang perubatan – semuanya dengan pengawasan langsung yang semakin minimum. Garis antara alat dan ejen akan kabur apabila AI beralih daripada mengikut arahan secara pasif kepada menjana penyelesaian secara proaktif.

Walau bagaimanapun, perjalanan ke masa depan AI autonomi ini mesti dilayari dengan berhati-hati. Seperti yang telah kami gariskan, setiap domain membawa set batasan dan tanggungjawabnya sendiri:

• Semakan Realiti Hari Ini: AI bukan maksum. Ia cemerlang dalam pengecaman corak dan penjanaan kandungan tetapi tidak mempunyai pemahaman sebenar dan akal budi dalam pengertian manusia. Oleh itu, buat masa ini, pengawasan manusia kekal sebagai jaring keselamatan. Menyedari di mana AI bersedia untuk terbang secara solo (dan di mana tidak) adalah penting. Banyak kejayaan hari ini datang daripada pasukan manusia-AI , dan pendekatan hibrid ini akan terus bernilai apabila autonomi penuh belum lagi berhemat.

• Janji Esok: Dengan kemajuan dalam seni bina model, teknik latihan dan mekanisme pengawasan, keupayaan AI akan terus berkembang. Dekad R&D seterusnya boleh menyelesaikan banyak titik kesakitan semasa (mengurangkan halusinasi, meningkatkan kebolehtafsiran, menyelaraskan AI dengan nilai manusia). Jika ya, sistem AI menjelang 2035 mungkin cukup teguh untuk diamanahkan dengan autonomi yang jauh lebih besar. Unjuran dalam kertas kerja ini - daripada guru AI kepada sebahagian besar perniagaan yang dikendalikan sendiri - mungkin realiti kita, atau malah diatasi oleh inovasi yang sukar dibayangkan hari ini.

• Peranan dan Penyesuaian Manusia: Daripada AI menggantikan manusia secara langsung, kami meramalkan peranan akan berkembang. Profesional dalam setiap bidang mungkin perlu mahir bekerja dengan AI – membimbingnya, mengesahkannya dan memfokuskan pada aspek kerja yang memerlukan kekuatan manusia yang jelas seperti empati, pemikiran strategik dan penyelesaian masalah yang kompleks. Pendidikan dan latihan tenaga kerja harus berputar untuk menekankan kemahiran manusia yang unik ini, serta celik AI untuk semua orang. Pembuat dasar dan pemimpin perniagaan harus merancang untuk peralihan dalam pasaran buruh dan memastikan sistem sokongan untuk mereka yang terjejas oleh automasi.

• Etika dan Tadbir Urus: Mungkin yang paling kritikal, rangka kerja penggunaan dan tadbir urus AI yang beretika mesti menyokong pertumbuhan teknologi ini. Kepercayaan ialah mata wang penerimaan - orang hanya akan membenarkan AI memandu kereta atau membantu dalam pembedahan jika mereka percaya ia selamat. Membina kepercayaan itu melibatkan ujian yang ketat, ketelusan, penglibatan pihak berkepentingan (cth, melibatkan doktor dalam mereka bentuk AI perubatan, guru dalam alatan pendidikan AI), dan peraturan yang sesuai. Kerjasama antarabangsa mungkin diperlukan untuk menangani cabaran seperti deepfakes atau AI dalam peperangan, memastikan norma global untuk penggunaan yang bertanggungjawab.

Kesimpulannya, AI generatif berdiri sebagai enjin kemajuan yang berkuasa. Digunakan dengan bijak, ia boleh melegakan manusia daripada keletihan, membuka kunci kreativiti, memperibadikan perkhidmatan dan menangani jurang (membawa kepakaran di mana pakar adalah terhad). Kuncinya ialah menggunakan ia dengan cara yang menguatkan potensi manusia dan bukannya meminggirkannya . Dalam jangka masa terdekat, ini bermakna memastikan manusia sentiasa berada dalam gelung untuk membimbing AI. Dalam jangka panjang, ini bermakna pengekodan nilai kemanusiaan ke dalam teras sistem AI supaya walaupun mereka bertindak secara bebas, mereka bertindak demi kepentingan kolektif kami.

Domain	Autonomi Boleh Dipercayai Hari Ini (2025)	Autonomi Boleh Dipercayai Dijangka menjelang 2035
Penulisan & Kandungan	- Berita rutin (sukan, pendapatan) dijana secara automatik.- Ulasan produk diringkaskan oleh AI.- Draf artikel atau e-mel untuk penyuntingan manusia. ( Philana Patterson – Profil Komuniti ONA ) ( Amazon meningkatkan pengalaman ulasan pelanggan dengan AI )	- Kebanyakan kandungan berita dan pemasaran ditulis secara automatik dengan ketepatan fakta.- AI menghasilkan artikel lengkap dan siaran akhbar dengan pengawasan yang minimum.- Kandungan sangat diperibadikan yang dihasilkan atas permintaan.
Seni Visual & Reka Bentuk	- AI menjana imej daripada gesaan (manusia memilih yang terbaik).- Seni konsep dan variasi reka bentuk yang dicipta secara autonomi.	- AI menghasilkan adegan video/filem penuh dan grafik yang kompleks.- Reka bentuk generatif spesifikasi mesyuarat produk/seni bina.- Media diperibadikan (imej, video) dicipta atas permintaan.
Pengekodan Perisian	- AI autolengkap kod & menulis fungsi mudah (disemak oleh dev).- Penjanaan ujian automatik dan cadangan pepijat. ( Pengekodan pada Copilot: Data 2023 Mencadangkan Tekanan Menurun pada Kualiti Kod (termasuk unjuran 2024) - GitClear ) ( GitHub Copilot Tops Laporan Penyelidikan tentang AI Code Assistants -- Visual Studio Magazine )	- AI melaksanakan keseluruhan ciri daripada spesifikasi dengan pasti.- Penyahpepijatan autonomi dan penyelenggaraan kod untuk corak yang diketahui.- Penciptaan aplikasi kod rendah dengan sedikit input manusia.
Perkhidmatan Pelanggan	- Chatbots menjawab Soalan Lazim, menyelesaikan isu mudah (kes kompleks penyerahan).- AI mengendalikan ~70% pertanyaan rutin pada beberapa saluran. ( 59 statistik perkhidmatan pelanggan AI untuk 2025 ) ( Menjelang 2030, 69% daripada keputusan semasa interaksi pelanggan akan ... )	- AI mengendalikan kebanyakan interaksi pelanggan dari hujung ke hujung, termasuk pertanyaan kompleks.- Pembuatan keputusan AI masa nyata untuk konsesi perkhidmatan (bayaran balik, naik taraf).- Ejen manusia hanya untuk peningkatan atau kes khas.
Penjagaan kesihatan	- AI merangka nota perubatan; mencadangkan diagnosis yang disahkan oleh doktor.- AI membaca beberapa imbasan (radiologi) dengan pengawasan; triage kes mudah. ( Produk Pengimejan Perubatan AI Boleh Meningkat Lima Kali ganda menjelang 2035 )	- AI boleh mendiagnosis penyakit biasa & mentafsir kebanyakan imej perubatan.- AI memantau pesakit dan memulakan penjagaan (cth, peringatan ubat, makluman kecemasan).- "jururawat" AI maya mengendalikan susulan rutin; doktor memberi tumpuan kepada penjagaan yang kompleks.
Pendidikan	- Tutor AI menjawab soalan pelajar, menjana masalah latihan (pemantau guru).- AI membantu penggredan (dengan semakan guru). ([AI Generatif untuk pendidikan K-12	Laporan Penyelidikan oleh Applify]( https://www.applify.co/research-report/gen-ai-for-k12#:~:text=AI%20tutors%3A%20Virtual%20AI,individual%20learning%20styles%20and%20paces ))
Logistik	- AI mengoptimumkan laluan penghantaran dan pembungkusan (manusia menetapkan matlamat).- AI menandakan risiko rantaian bekalan dan mencadangkan pengurangan. ( Kes Penggunaan AI Generatif Teratas dalam Logistik )	- Sebahagian besar penghantaran memandu sendiri (trak, dron) diawasi oleh pengawal AI.- AI secara autonomi mengubah hala penghantaran di sekitar gangguan dan melaraskan inventori.- Penyelarasan rantaian bekalan hujung ke hujung (pesanan, pengedaran) yang diuruskan oleh AI.
Kewangan	- AI menjana laporan kewangan/ringkasan berita (semakan manusia).- Penasihat Robo menguruskan portfolio mudah; Sembang AI mengendalikan pertanyaan pelanggan. ( AI Generatif akan datang untuk membiayai )	- Penganalisis AI menghasilkan pengesyoran pelaburan dan laporan risiko dengan ketepatan yang tinggi.- Perdagangan autonomi dan pengimbangan semula portfolio dalam had yang ditetapkan.- AI meluluskan secara automatik pinjaman/tuntutan standard; manusia mengendalikan pengecualian.

Rujukan:

1. Patterson, Philana. Cerita pendapatan automatik berganda . The Associated Press (2015) – Menggambarkan penjanaan automatik AP bagi laporan pendapatan beribu-ribu tanpa penulis manusia ( Kisah pendapatan automatik berganda | The Associated Press ).

2. McKinsey & Syarikat. Keadaan AI pada awal 2024: Penerimaan Gen AI meningkat dan mula menjana nilai . (2024) – Melaporkan 65% organisasi menggunakan AI generatif secara kerap, hampir dua kali ganda daripada 2023 ( Keadaan AI pada awal 2024 | McKinsey ), dan membincangkan usaha pengurangan risiko ( The State of AI: Global survey | McKinsey ).

3. Gartner. Melangkaui ChatGPT: Masa Depan Generatif AI untuk Perusahaan . (2023) – Meramalkan bahawa menjelang 2030, 90% daripada filem blockbuster boleh dijana AI ( Generative AI Use Cases for Industries and Enterprises ) dan menyerlahkan kes penggunaan AI generatif seperti reka bentuk dadah ( Generative AI Use Cases for Industries and Enterprises ).

4. Twipe. 12 Cara Wartawan Menggunakan Alat AI dalam Bilik Berita . (2024) – Contoh AI “Klara” di saluran berita menulis 11% artikel, dengan editor manusia menyemak semua kandungan AI ( 12 Cara Wartawan Menggunakan Alat AI dalam Bilik Berita - Twipe ).

5. Berita Amazon.com. Amazon menambah baik pengalaman ulasan pelanggan dengan AI . (2023) – Mengumumkan ringkasan ulasan yang dijana AI pada halaman produk untuk membantu pembeli-belah ( Amazon meningkatkan pengalaman ulasan pelanggan dengan AI ).

6. Zendesk. 59 statistik perkhidmatan pelanggan AI untuk 2025 . (2023) – Menunjukkan lebih daripada dua pertiga organisasi CX berpendapat AI generatif akan menambah "kehangatan" dalam perkhidmatan ( 59 statistik perkhidmatan pelanggan AI untuk 2025 ) dan meramalkan AI dalam 100% interaksi pelanggan akhirnya ( 59 statistik perkhidmatan pelanggan AI untuk 2025 ).

7. Penyelidikan Futurum & SAS. Pengalaman 2030: Masa Depan Pengalaman Pelanggan . (2019) – Tinjauan mendapati bahawa jenama menjangkakan ~69% daripada keputusan semasa penglibatan pelanggan akan dibuat oleh mesin pintar menjelang 2030 ( Untuk Membayangkan Semula Peralihan kepada CX, Pemasar Mesti Lakukan 2 Perkara Ini ).

8. Dataiku. Kes Penggunaan AI Generatif Teratas dalam Logistik . (2023) – Menghuraikan cara GenAI mengoptimumkan pemuatan (mengurangkan ~30% ruang trak kosong) ( Kes Penggunaan AI Generatif Teratas dalam Logistik ) dan menandakan risiko rantaian bekalan dengan mengimbas berita.

9. Majalah Visual Studio. GitHub Copilot Mendahului Laporan Penyelidikan tentang Pembantu Kod AI . (2024) – Andaian perancangan strategik Gartner: menjelang 2028, 90% pembangun perusahaan akan menggunakan pembantu kod AI (meningkat daripada 14% pada 2024) ( Laporan Penyelidikan Teratas Copilot GitHub tentang Pembantu Kod AI -- Majalah Visual Studio ).

10. Berita Bloomberg. Memperkenalkan BloombergGPT . (2023) – Perincian model 50B-parameter Bloomberg yang bertujuan untuk tugas kewangan, dibina ke dalam Terminal untuk Soal Jawab dan sokongan analisis ( Generatif AI akan datang untuk membiayai ).

Artikel yang anda mungkin suka baca selepas ini:

🔗 Pekerjaan Yang AI Tidak Boleh Gantikan – Dan Pekerjaan Apakah Yang Akan AI Gantikan?
Perspektif global tentang landskap pekerjaan yang berkembang, mengkaji peranan yang selamat daripada gangguan AI dan yang paling berisiko.

🔗 Bolehkah AI Meramalkan Pasaran Saham?
Menyelam mendalam tentang keupayaan, batasan dan pertimbangan etika menggunakan AI untuk ramalan pasaran saham.

🔗 Bagaimanakah AI Generatif Boleh Digunakan dalam Keselamatan Siber?
Ketahui cara AI generatif digunakan untuk mempertahankan diri daripada ancaman siber, daripada pengesanan anomali kepada pemodelan ancaman.