


KI-Vertragstheorie ⑤: Generative KI rast mit Tausenden von Segeln, wie man Regeln zum „Steuern' nutzt
21st Century Business Herald-Reporter Cai Shuyue Guo Meiting, Praktikant Tan Yanwen Mai Zihao, berichtet aus Shanghai und Guangzhou
Anmerkung des Herausgebers:
In den letzten Monaten des Jahres 2023 haben große Unternehmen beeilt, große Modelle zu entwickeln, die Kommerzialisierung von GPT erkundet, und die Computerinfrastruktur war optimistisch ... Genau wie das Zeitalter der Entdeckungen, das im 15. Jahrhundert begann, menschliche Interaktionen, Handel und Wohlstand haben ein explosionsartiges Wachstum erlebt. Die Weltraumrevolution erfasst die Welt. Gleichzeitig bringt der Wandel auch Herausforderungen für die Ordnung mit sich, wie z. B. Datenlecks, Risiken für die Privatsphäre, Urheberrechtsverletzungen und falsche Informationen ... Darüber hinaus ist die durch die KI verursachte posthumanistische Krise bereits auf dem Tisch. Welche Haltung sollten die Menschen einnehmen? Kennen Sie die Mythen, die durch die Vermischung von Mensch und Maschine entstehen?
In diesem Moment sind die Suche nach einem Konsens über die KI-Governance und die Neugestaltung einer neuen Ordnung zu Problemen geworden, mit denen alle Länder konfrontiert sind. Das Nancai Compliance Technology Research Institute wird eine Reihe von Berichten zur KI-Vertragstheorie herausbringen, in denen chinesische und ausländische Regulierungsmodelle, die Zuweisung von Subjektverantwortung, Korpusdaten-Compliance, KI-Ethik, Branchenentwicklung und andere Dimensionen analysiert werden, um einige Ideen für die KI-Governance zu liefern Pläne und Gewährleistung verantwortungsvoller Innovation.
Der Aufstieg der selbstgenerierten KI-Technologie hat zur aktuellen Situation des „Kampfes der Hunderter von Modellen“ geführt, und auch die Karte der Industriekette dieser Technologie hat begonnen, Gestalt anzunehmen.
(Karte der AIGC-Industriekette. Zeichnung/Nancai Compliance Technology Research Institute, Reporter des 21st Century Business Herald)
Bevor generative KI zu einer gängigen Technologie wird, muss jeder Teilnehmer der Produktionskette darüber nachdenken, wie er sie zu einem „kontrollierbaren“ Werkzeug macht.
Ende März dieses Jahres wurde ein von Tesla-Chef Elon Musk, Apple-Mitbegründer Steve Wozniak und mehr als tausend Unternehmern und Wissenschaftlern unterzeichneter Brief „groß angelegte Experimente mit künstlicher Intelligenz ausgesetzt“ 》Offener Brief veröffentlicht.
In dem Brief heißt es, dass sich KI-Labore auf der ganzen Welt in den letzten Monaten zwar in einem außer Kontrolle geratenen Wettlauf um die Entwicklung und den Einsatz leistungsfähigerer digitaler Köpfe befanden, „niemand, einschließlich der Entwickler der Technologie“, in der Lage sei, dies wirklich zu verstehen und vorherzusagen oder diese Technologie vollständig kontrollieren.“
Das Yuanshi Culture Laboratory der School of Journalism and Communication der Tsinghua-Universität wies im Bericht „AIGC Development Research“ auch darauf hin, dass AIGC stark in die globale Industriekette eingegriffen hat und Programmierer, Grafikdesigner, Kundendienstmitarbeiter und andere vollständig ersetzen wird Aufgaben zu erfüllen und eine Obergrenze für die Arbeitskosten festzulegen, wird die Industriekette der Dritten Welt enorme Auswirkungen haben.
Das bedeutet, dass AIGC, unterstützt durch große Rechenleistung, zu einer scharfen Klinge werden kann, die die globale Industriekette multinationaler Unternehmen trennt, oder zu einem Dolch, der die Illusion des „globalen Dorfes“ durchschneidet.
Mit der rasanten Entwicklung von AIGC ist es daher für Länder auf der ganzen Welt zu einem dringenden Anliegen geworden, die dahinter stehende generative KI-Technologie in einen regulatorischen Käfig zu sperren und die Verantwortlichkeiten aller Parteien in der Industriekette zu klären.
Überprüfung der Regulierungspolitik: Zeichnen Sie ein klares Endergebnis für industrielle Forschung und Entwicklung
Derzeit ist unser Land auf dem Weg zur Regulierung der generativen KI-Technologie. Im April dieses Jahres veröffentlichte die Cyberspace Administration of China die „Maßnahmen für die Verwaltung generativer künstlicher Intelligenzdienste (Entwurf zur Kommentierung)“ (im Folgenden als „Maßnahmen“ bezeichnet), das erste Regulierungsdokument meines Landes, das auf generative KI-Technologie abzielt .
Im Allgemeinen basieren die „Maßnahmen“ auf dem bestehenden Regulierungsrahmen für die Tiefensynthese, der die „Verwaltungsvorschriften für die Tiefensynthese von Internet-Informationsdiensten“, „Verwaltungsvorschriften für empfohlene Algorithmen für Internet-Informationsdienste“ und „Verwaltungsvorschriften für Netzwerke“ regelt Audio- und Videodienste“, „Verwaltungsvorschriften für Netzwerkinformationsdienste“ Die Verfeinerung der „Inhaltsökologischen Governance-Bestimmungen“, Zusätzlich zu den allgemeinen Verpflichtungen zum Schutz personenbezogener Daten müssen Anbieter von Diensten für künstliche Intelligenz auch weitere Verpflichtungen erfüllen, wie z Sicherheitsbewertung, Algorithmenarchivierung und Inhaltsidentifizierung.
In Bezug auf die Veröffentlichung der oben genannten relevanten Richtliniendokumente wies Xiao Sa, Senior Partner der Anwaltskanzlei Beijing Dacheng, in einem Interview mit einem Reporter des 21st Century Business Herald darauf hin, dass relevante Unternehmen darauf achten sollten, andere Regulierungsvorschriften für künstliche Intelligenz wie z B. bestehende Algorithmus-Empfehlungsdienste und umfassende Syntheseanforderungen, streben danach, interne Compliance zu erreichen, Technologie und rechtliche Macht zu kombinieren, um kreative Compliance-Lösungen vorzuschlagen und mehr institutionellen Raum für die industrielle Entwicklung zu gewinnen.
Die meisten Menschen in der Branche haben eine unterstützende Haltung und unterstützen die sukzessive eingeführten „Maßnahmen“ und andere Gesetzesentwürfe zur Regulierung der Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz. In einem Interview mit 21 Reportern teilte Wei Chaoqun, leitender Produktdirektor von Liangfengtai, seine Ansichten. Er glaubt, dass gerade in den Anfängen der generativen KI-Technologie die Implementierung relevanter Managementmethoden für die gesunde Entwicklung der gesamten Branche von entscheidender Bedeutung ist und dass diese Methoden eine wichtige Rolle bei deren Förderung spielen werden.
„Einerseits bedeutet die Verkündung der „Maßnahmen“, dass die gesamte Branche über klare Betriebsvorgaben verfügt, die einen vollständigen Satz von F&E-Prozessen für Unternehmen leiten können. Andererseits legt sie auch ein F&E-Ergebnis für fest Die gesamte Branche listet auf, was zu tun ist und was nicht?“, betonte Wei Chaoqun.
Zum Beispiel verlangt Artikel 17 der „Maßnahmen“ von Anbietern künstlicher Intelligenzdienste, „notwendige Informationen bereitzustellen, die sich auf das Vertrauen und die Auswahl der Benutzer auswirken können, einschließlich Beschreibungen der Quelle, des Umfangs, der Art, der Qualität usw. der Vorschulung und der optimierten Schulung.“ Daten und manuelle Annotationsregeln, der Umfang und die Art manuell annotierter Daten, grundlegende Algorithmen und technische Systeme usw., um die Steuerung der Technologie der künstlichen Intelligenz mit großen Datenmengen und volatilen Regeln zu erreichen.Einige Leute glauben jedoch, dass die aktuellen nationalen Gesetze, Vorschriften und Richtliniendokumente im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz noch weiter verbessert werden müssen.
Xiao Sa erwähnte in dem Interview, dass die „Maßnahmen“ zwar auf die Risiken und Auswirkungen der generativen künstlichen Intelligenz reagierten, aber eine Durchsicht des Inhalts ergeben wird, dass sie das verantwortliche Thema und den Anwendungsbereich nicht umfassen Anwendungsbereich, Compliance-Verpflichtungen und andere Aspekte sind relativ weit gefasst.
Beispielsweise legt Artikel 5 der „Maßnahmen“ fest, dass Dienstleister (d. h. Subjekte), die generative künstliche Intelligenzprodukte verwenden, die Verantwortung der Inhaltsproduzenten tragen sollen.
Im Originalartikel wurde erwähnt, dass Organisationen und Einzelpersonen, die Produkte der generativen künstlichen Intelligenz nutzen, um Dienste wie Chats und Text-, Bild-, Tonerzeugung usw. bereitzustellen, einschließlich der Unterstützung anderer bei der Generierung von Text, Bildern, Tönen usw. durch Bereitstellung programmierbare Schnittstellen usw. sind dafür verantwortlich, dass dieses Produkt Inhalte generiert, für die ausschließlich der Hersteller verantwortlich ist. In den „Maßnahmen“ wurde jedoch noch nicht näher erläutert, welche konkreten rechtlichen Verantwortlichkeiten die Dienstleister tragen sollten.
Entwicklungsproblem: Wie man Regulierung und Technologie in Einklang bringt
Wie das Überwachungssystem für künstliche Intelligenz unter der Prämisse technologischer Innovation und Entwicklung verbessert und seine Verbindung und Koordination mit Datenkonformität und Algorithmus-Governance gestärkt werden kann, sind Probleme, die dringend gelöst werden müssen.
Unter anderem ist die Klärung der verantwortlichen Einheiten jedes Branchenkettenglieds von AIGC und die Schaffung einer „verantwortungsvollen“ KI-Technologie einer der Schlüsselpunkte, denen die Aufsicht große Aufmerksamkeit schenken muss.
Zusätzlich zu der in Artikel 5 der „Maßnahmen“ erwähnten Frage der Zuweisung von Fachverantwortlichkeiten hat die EU kürzlich auch im überarbeiteten „Gesetz über künstliche Intelligenz“ erwähnt, dass in Bezug auf die Zuweisung von Verantwortlichkeiten In der Wertschöpfungskette der künstlichen Intelligenz gilt jeder Händler, Importeur, Betreiber oder andere Dritte als Anbieter von Hochrisikosystemen für künstliche Intelligenz und muss entsprechende Verpflichtungen erfüllen. Geben Sie beispielsweise den Namen und die Kontaktinformationen zu Hochrisikosystemen für künstliche Intelligenz an, geben Sie Datenspezifikationen oder datensatzbezogene Informationen an, speichern Sie Protokolle usw.
Pei Yi, Assistenzprofessor an der Beijing Institute of Technology Law School, wies außerdem vor 21 Reportern darauf hin, dass Unternehmen als Schlüsseleinheit bei der Bereitstellung von KI-Diensten einerseits eine transparente Datenerfassung und -verarbeitung sicherstellen müssen - die betroffene Person klar über die Datenerhebung und die Zwecke der Verarbeitung informieren und die erforderliche Einwilligung oder Genehmigung einholen. Implementieren Sie geeignete Datensicherheits- und Datenschutzmaßnahmen, um die Vertraulichkeit und Integrität der Daten sicherzustellen. Andererseits ist auch ein konformer Datenaustausch erforderlich. Stellen Sie beim Datenaustausch oder bei Datentransaktionen zwischen mehreren Parteien sicher, dass die Datennutzungsrechte und Autorisierungsmechanismen eingehalten werden und die geltenden Datenschutzgesetze und -vorschriften eingehalten werden.
21 Reporter beobachteten, dass einige Unternehmen der künstlichen Intelligenz derzeit ihre Pflichten als Verantwortliche klären.
Zum Beispiel hat OpenAI speziell ein „Sicherheitsportal“ für Benutzer geöffnet. Auf dieser Seite können Benutzer die Compliance-Dokumente des Unternehmens durchsuchen, einschließlich Sicherung und Löschung in „Datensicherheit“, verschlüsselte Informationen im Ruhezustand, sowie Code-Analyse, Credential-Management etc. im Bereich „Application Security“.
(OpenAIs „Sicheres Portal“-Seite. Quelle/offizielle OpenAI-Website)
In der von der offiziellen Website des KI-Maltools Midjourney veröffentlichten Datenschutzrichtlinie werden auch die Freigabe-, Aufbewahrungs-, Übertragungsszenarien und Verwendungszwecke von Benutzerdaten detailliert beschrieben im Detail die Rolle der Anwendung bei der Bereitstellung von Diensten für Benutzer. Während des Prozesses müssen 11 Arten persönlicher Informationen wie Identifikation, Geschäftsinformationen und biometrische Informationen erfasst werden.
Es ist erwähnenswert, dass die juristische Person, die für ein aufstrebendes Technologieunternehmen in Shanghai verantwortlich ist, in einem Gespräch mit 21 Reportern sagte, dass die Nutzungsbedingungen für das interne Geschäft des Unternehmens im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz derzeit formuliert werden, #🎜🎜 # in den Regeln zur Aufgabenverteilung Der obige Teil bezieht sich auf den Ansatz von OpenAI.
Andererseits müssen Unternehmen als Anbieter generativer KI-Diensteauch auf interne Compliance achten. Xiao Sa wies darauf hin, dass das Geschäft von AIGC-bezogenen Unternehmen auf umfangreiche Daten und komplexe Algorithmen angewiesen ist. Die Anwendungsszenarien sind komplex und vielfältig und es ist sehr schwierig, sich darauf zu verlassen Daher müssen relevante Unternehmen das interne Compliance-Management der AIGC stärken.
Einerseits sollten Regulierungsbehörden die Gelegenheit nutzen, die Reform der Unternehmenscompliance umfassend umzusetzen, aktiv die Förderung der Compliancereform von Unternehmen im digitalen Netzwerkbereich zu erkunden und Überwachungs- und Bewertungsmechanismen Dritter zu implementieren, einzurichten und zu verbessern institutionelle Mechanismen für das Compliance-Management und zur wirksamen Verhinderung von Internetkriminalität. Andererseits müssen wir auch aktiv regulatorische Wege erkunden, um den Ex-ante-Compliance-Aufbau durch nachträgliche Compliance-Berichtigung zu fördern, und Netzwerkregulierungsbehörden und Internetunternehmen dazu ermutigen, gemeinsam Daten-Compliance-Richtlinien zu studieren und zu formulieren, um eine gesunde Entwicklung des Digitalen sicherzustellen Wirtschaft.„Die wichtigste Aufgabe der Regulierungsbehörden besteht darin, das Endergebnis zu ziehen.
Unter ihnen sind „Technologieethik“ und „nationale Sicherheit“ zwei unveräußerliche Endergebnisse . Innerhalb des Endergebnis „Sie können Ihr Bestes geben. Geben Sie der Branche einen toleranten Raum für Entwicklung, um zu verhindern, dass die Technologie aufgrund von Compliance zögerlich und in ihrer Entwicklung eingeschränkt wird“, sagte Pei Yi vor 21 Reportern.
Koordinator: Wang Jun
Reporter: Guo Meiting, Cai Shuyue, Tan Yanwen, Mai Zihao
Zeichnung: Cai Shuyue
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Die vom Beraterrat des Präsidenten für Wissenschaft und Technologie eingerichtete Arbeitsgruppe „Generative KI“ soll dazu beitragen, die wichtigsten Chancen und Risiken im Bereich der künstlichen Intelligenz zu bewerten und den Präsidenten zu beraten, um sicherzustellen, dass diese Technologien fair und sicher entwickelt und eingesetzt werden , und zwar verantwortungsvoll wie möglich. AMD-CEO Lisa Su und Google Cloud Chief Information Security Officer Phil Venables sind ebenfalls Mitglieder der Arbeitsgruppe. Der chinesisch-amerikanische Mathematiker und Fields-Medaillengewinner Terence Tao. Am 13. Mai Ortszeit gab der chinesisch-amerikanische Mathematiker und Fields-Medaillengewinner Terence Tao bekannt, dass er und die Physikerin Laura Greene gemeinsam die Arbeitsgruppe „Generative Künstliche Intelligenz“ des U.S. Presidential Council of Advisors on Science and Technology (PCAST) leiten werden.

Bildquelle@visualchinesewen|Wang Jiwei Wie wirkt sich LLM von „Mensch + RPA“ auf „Mensch + generative KI + RPA“ auf die RPA-Mensch-Computer-Interaktion aus? Wie wirkt sich LLM aus einer anderen Perspektive auf RPA aus der Perspektive der Mensch-Computer-Interaktion aus? Wird RPA, das die Mensch-Computer-Interaktion in der Programmentwicklung und Prozessautomatisierung betrifft, nun auch durch LLM verändert? Wie wirkt sich LLM auf die Mensch-Computer-Interaktion aus? Wie verändert generative KI die RPA-Mensch-Computer-Interaktion? Erfahren Sie mehr darüber in einem Artikel: Die Ära der großen Modelle steht vor der Tür und die auf LLM basierende generative KI verändert die RPA-Mensch-Computer-Interaktion rasant. Die generative KI definiert die Mensch-Computer-Interaktion neu und LLM beeinflusst die Veränderungen in der RPA-Softwarearchitektur. Wenn man fragt, welchen Beitrag RPA zur Programmentwicklung und -automatisierung leistet, lautet eine der Antworten, dass es die Mensch-Computer-Interaktion (HCI, h

Generative KI ist eine Art menschlicher künstlicher Intelligenztechnologie, die verschiedene Arten von Inhalten generieren kann, darunter Text, Bilder, Audio und synthetische Daten. Was ist also künstliche Intelligenz? Was ist der Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen? Künstliche Intelligenz ist die Disziplin, ein Zweig der Informatik, die sich mit der Schaffung intelligenter Agenten befasst, bei denen es sich um Systeme handelt, die autonom denken, lernen und Aktionen ausführen können. Im Kern geht es bei der künstlichen Intelligenz um die Theorien und Methoden zum Bau von Maschinen, die wie Menschen denken und handeln. Innerhalb dieser Disziplin ist maschinelles Lernen (ML) ein Bereich der künstlichen Intelligenz. Es handelt sich um ein Programm oder System, das ein Modell auf der Grundlage von Eingabedaten trainiert. Das trainierte Modell kann nützliche Vorhersagen aus neuen oder unbekannten Daten treffen, die aus den einheitlichen Daten abgeleitet werden, auf denen das Modell trainiert wurde.

▲Dieses Bild wurde von Kujiale, Sanweijia, Dongyi Risheng usw. erstellt. Die Dekorations- und Dekorationsindustriekette hat AIGC in großem Umfang eingeführt ? Welche Auswirkungen hat es auf Designer? Ein Artikel zum Verständnis und zum Abschied von verschiedenen Design-Softwares zum Generieren von Renderings in einem Satz. Der Einsatz künstlicher Intelligenz zur Verbesserung der Designeffizienz Welchen Einfluss hat generative KI auf die Dekorations- und Dekorationsbranche? Was sind die zukünftigen Entwicklungstrends? Ein Artikel, um zu verstehen, wie LLM Dekoration und Dekoration revolutioniert. Diese 28 beliebten generativen KI-Dekorationsdesign-Tools sind einen Versuch wert. Artikel/Wang Jiwei Im Bereich Dekoration und Dekoration gab es in letzter Zeit viele Neuigkeiten. Collov bringt generatives KI-gesteuertes Designtool Col auf den Markt

Laut einem neuen Bericht des Marktforschungsunternehmens Omdia wird generative künstliche Intelligenz (GenAI) voraussichtlich bis 2023 zu einem überzeugenden Technologietrend werden und wichtige Anwendungen für Unternehmen und Einzelpersonen, einschließlich Bildung, bringen. Im Telekommunikationsbereich konzentrieren sich die Anwendungsfälle für GenAI hauptsächlich auf die Bereitstellung personalisierter Marketinginhalte oder die Unterstützung komplexerer virtueller Assistenten zur Verbesserung des Kundenerlebnisses. Obwohl die Anwendung generativer KI im Netzwerkbetrieb nicht offensichtlich ist, hat EnterpriseWeb ein interessantes Konzept entwickelt. Demonstration des Potenzials generativer KI in diesem Bereich sowie der Fähigkeiten und Grenzen generativer KI in der Netzwerkautomatisierung. Eine der ersten Anwendungen generativer KI im Netzwerkbetrieb war der Einsatz interaktiver Anleitungen als Ersatz für technische Handbücher, um bei der Installation von Netzwerkelementen zu helfen

Gu Fan, General Manager der Abteilung für strategische Geschäftsentwicklung von Amazon Cloud Technology Greater China Im Jahr 2023 werden große Sprachmodelle und generative KI auf dem Weltmarkt „stark ansteigen“ und nicht nur „eine überwältigende“ Nachfolge in der KI auslösen und Cloud-Computing-Branche, sondern auch energisch, um Produktionsgiganten für den Einstieg in die Branche zu gewinnen. Das Haier Innovation Design Center hat die erste AIGC-Industriedesignlösung des Landes entwickelt, die den Designzyklus erheblich verkürzte und die Konzeptdesignkosten senkte. Sie beschleunigte nicht nur das gesamte Konzeptdesign um 83 %, sondern steigerte auch die integrierte Rendering-Effizienz effektiv um etwa 90 % Zu den Lösungsproblemen gehören hohe Arbeitskosten sowie eine geringe Konzeptausbeute und Genehmigungseffizienz in der Entwurfsphase. Die intelligente Wissensdatenbank und der intelligente Konversationsroboter „Xiaoyu“ von Siemens China basieren auf einem eigenen Modell und verfügen über die Verarbeitung natürlicher Sprache, den Abruf von Wissensdatenbanken und das Training großer Sprachen mithilfe von Daten

Die Implementierung großer Modelle beschleunigt sich und die „industrielle Praktikabilität“ ist zu einem Entwicklungskonsens geworden. Am 17. Mai 2024 fand in Peking der Tencent Cloud Generative AI Industry Application Summit statt, bei dem eine Reihe von Fortschritten bei der Entwicklung großer Modelle und Anwendungsprodukten angekündigt wurden. Die Hunyuan-Großmodellfunktionen von Tencent werden weiterhin über Tencent Cloud für die Außenwelt geöffnet, um die Modellanforderungen von Unternehmenskunden und Entwicklern in verschiedenen Szenarien zu erfüllen und umzusetzen die optimale kostengünstige Modelllösung. Tencent Cloud veröffentlicht drei Haupttools: Wissens-Engine für große Modelle, Bilderstellungs-Engine und Video-Erstellungs-Engine. Damit wird eine native Toolkette für das Zeitalter großer Modelle erstellt und der Datenzugriff, die Feinabstimmung von Modellen und Anwendungsentwicklungsprozesse durch PaaS-Dienste vereinfacht Unternehmen zu helfen

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