KI ist zu einem heißen Diskussionsthema im Davos Forum geworden, und alle Gesellschaftsschichten sind mehr auf die Genauigkeit der Ergebnisse bedacht.

Laut Nachrichten vom 19. Januar haben die weltweit größten Technologieunternehmen wie Salesforce, Microsoft und Google auf der Jahrestagung des Weltwirtschaftsforums 2024 in Davos, Schweiz, ihre technische Stärke im Bereich der generativen künstlichen Intelligenz unter Beweis gestellt stehen auch in diesem Jahr im Mittelpunkt der Diskussion.

Intel-CEO Pat Gelsinger sagte in einem Interview, dass, obwohl die Fähigkeiten der generativen künstlichen Intelligenztechnologie im Jahr 2023 entstanden seien, der Fokus der Branche im Jahr 2024 auf der Verbesserung der Genauigkeit der Ergebnisse liegen sollte, damit Führungskräfte in Hochrisikobranchen wie Krankenhäusern und der Fertigung können künstliche Intelligenz frei anwenden.

„Die aktuelle Anwendung künstlicher Intelligenz hat ihren Höhepunkt erreicht“, sagte Gelsinger. „Ich glaube, dass die nächste Stufe der Entwicklung künstlicher Intelligenz darin besteht, regulatorische Genauigkeit im zugrunde liegenden Modell zu etablieren.“ Bei Fließbandausfällen oder selbstfahrenden Autos müssen die Menschen besser mit der Genauigkeit der Technologie der künstlichen Intelligenz vertraut sein.

„Einige Probleme im Bereich der künstlichen Intelligenz wurden bisher gelöst, aber es gibt immer noch viele Probleme“, sagte Gelsinger. „Grundlegende Vorhersage, Erkennung, visuelle Sprache, diese Probleme sind jetzt alle gelöst. Aber es gibt noch viele andere Probleme. Wie beweist man beispielsweise, dass ein großes Sprachmodell tatsächlich korrekt ist? Es gibt viele Fehler da draußen. Also.“ Sie müssen sich immer noch darüber im Klaren sein: Im Wesentlichen verbessert die Technologie der künstlichen Intelligenz die Produktivität von Wissensarbeitern, aber letztendlich muss ich wissen, dass die Ergebnisse korrekt sind.“ Der beste Weg, die Genauigkeit zu verbessern, besteht darin, die Akzeptanzrate durch verschiedene Experimente und manuelle gemeinsame Tests zu verbessern. Shi Zongwei sagte in einem Interview, dass künstliche Intelligenz an unterschiedliche Konfidenzniveaus der Standardabweichung angepasst werden muss, damit Benutzer die Glaubwürdigkeit der Technologie künstlicher Intelligenz in verschiedenen Hochrisikoszenarien erkennen können.

Shi Zongwei sagte, dass die Einführung allgemeiner künstlicher Intelligenz in drei Phasen unterteilt werde. Der erste Schritt besteht darin, die Technologie der künstlichen Intelligenz aktiv als Hilfsmittel bei der Arbeit einzusetzen. Die zweite Phase besteht darin, die KI gezielt im autonomen Modus zu beobachten, um die Genauigkeit sicherzustellen. Der letzte Schritt, sagte sie, bestehe darin, loszulassen und darauf zu vertrauen, dass die Technologie funktionieren wird, um das Maß an Vertrauen zu erreichen, das die Menschen brauchen, um sich für sie zu entscheiden.

Shi Zongwei erklärt: „Sie können die KI bitten, in Hochrisikosituationen konservativ zu sein, bis sie durch menschliche Unterstützung so trainiert wird, dass sie automatisch arbeitet.“

Sam Altman, CEO von Open AI Dieser dreistufige Ansatz ist stark abhängig über die menschliche Akzeptanz der Zuverlässigkeit der Technologie sollte die allgemeine künstliche Intelligenz weniger beängstigend machen, als manche denken, sagte er während einer Podiumsdiskussion am Dienstag.

„Es ist mehr Werkzeug, als ich erwartet hatte“, sagte Altman. „Es wird besser werden, aber es ersetzt noch keine Arbeitsplätze. Es ist ein unglaubliches Werkzeug zur Steigerung der Produktivität. Es ist ein Werkzeug, das die menschliche Arbeit erweitert, indem es künstliche Intelligenz für einen Teil der Arbeit nutzt, und es den Menschen auch ermöglicht, bessere Leistungen zu erbringen.“ Erledigen Sie die Arbeit.“

Adena Friedman, CEO von Nasdaq, sagte in einem Interview, dass das vergangene Jahr ein „Jahr der Entdeckungen“ für die Technologie der künstlichen Intelligenz gewesen sei. Friedman sagte, dass die Finanzbranche, einschließlich Nasdaq, künstliche Intelligenz nutzen werde, um alte Codes zu aktualisieren, veraltete Systeme zu aktualisieren und automatisierte Arbeitsabläufe zu verbessern, was den Mitarbeitern jeden Tag viel Zeit sparen könne.

„Es kam vor über einem Jahr heraus“, sagte Friedman. „Wir haben einige Experimente durchgeführt. Wir haben begonnen, sein Potenzial zu verstehen. Es wird ein dynamisches Jahr für uns und für alle.“

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