Przypadki użycia, w których GenAI zawodzi #

Nawigowanie po ograniczeniach AI

Chociaż Sztuczna Inteligencja Generatywna (GenAI) wykazała niezwykłe możliwości w różnych dziedzinach, kluczowe jest, aby organizacje zrozumiały jej ograniczenia. Rozpoznanie, gdzie GenAI zawodzi, nie tylko zapobiega niewłaściwej alokacji zasobów, ale także zapewnia, że alternatywne, potencjalnie bardziej skuteczne rozwiązania są brane pod uwagę, gdy jest to właściwe. Ta sekcja analizuje konkretne przypadki użycia i scenariusze, w których obecne technologie GenAI mogą nie być optymalnym wyborem.

1. Podejmowanie decyzji o wysokim ryzyku #

Modele GenAI, mimo swojej złożoności, nie posiadają prawdziwego zrozumienia i mogą produkować pewnie sformułowane, ale niepoprawne informacje (zjawisko znane jako “halucynacja”). To sprawia, że są one nieodpowiednie do procesów decyzyjnych o wysokim ryzyku, szczególnie w dziedzinach takich jak:

• Diagnoza medyczna: Chociaż GenAI może pomóc w gromadzeniu informacji, nie powinna być jedyną podstawą diagnoz medycznych lub planów leczenia.
• Orzeczenia prawne: Niuansowa interpretacja praw i precedensów wymaga ludzkiej ekspertyzy, której GenAI nie może wiarygodnie odtworzyć.
• Inwestycje finansowe: Chociaż GenAI może analizować trendy, podejmowanie znaczących decyzji finansowych wyłącznie na podstawie porad generowanych przez AI niesie ze sobą istotne ryzyko.

Dlaczego zawodzi: GenAI brakuje rzeczywistego zrozumienia świata, odpowiedzialności i zdolności do rozważania etycznych implikacji kluczowych w tych scenariuszach wysokiego ryzyka.

2. Zadania wymagające inteligencji emocjonalnej #

Chociaż GenAI może do pewnego stopnia symulować empatię, fundamentalnie brakuje jej prawdziwej inteligencji emocjonalnej. To ograniczenie staje się widoczne w:

• Poradnictwo w żałobie: Niuansowa, głęboko osobista natura poradnictwa w żałobie wymaga ludzkiej empatii i doświadczenia.
• Przywództwo w sytuacjach kryzysowych: Skuteczne przywództwo podczas kryzysów często wymaga odczytywania subtelnych sygnałów emocjonalnych i podejmowania intuicyjnych decyzji opartych na latach ludzkiego doświadczenia.
• Rozwiązywanie konfliktów: Rozwiązywanie konfliktów międzyludzkich lub międzywydziałowych wymaga emocjonalnego zrozumienia i niuansowej komunikacji, której GenAI nie może zapewnić.

Dlaczego zawodzi: GenAI nie może prawdziwie zrozumieć ani odwzajemnić emocji, co ogranicza jej skuteczność w scenariuszach, gdzie inteligencja emocjonalna jest najważniejsza.

3. Zadania kreatywne wymagające oryginalności #

Chociaż GenAI może generować kreatywne treści, fundamentalnie rekombinuje i ekstrapoluje z istniejących danych. To prowadzi do ograniczeń w:

• Przełomowe teorie naukowe: Prawdziwie nowatorskie teorie naukowe często wymagają skoków intuicji i interdyscyplinarnych spostrzeżeń, do których modele GenAI nie są zaprojektowane.
• Rewolucyjne ruchy artystyczne: Chociaż GenAI może naśladować istniejące style, inicjowanie całkowicie nowych ruchów artystycznych wymaga poziomu zrozumienia kulturowego i intencjonalności, których AI brakuje.
• Przełomowe modele biznesowe: Tworzenie modeli biznesowych, które fundamentalnie przekształcają branże, często wymaga spostrzeżeń wykraczających poza rozpoznawanie wzorców w istniejących danych.

Dlaczego zawodzi: GenAI jest ograniczona przez swoje dane treningowe i brakuje jej zdolności do tworzenia prawdziwie oryginalnych pomysłów, które wykraczają poza istniejące paradygmaty.

4. Zadania wymagające interakcji fizycznej lub doświadczenia sensorycznego #

GenAI działa w sferze cyfrowej i brakuje jej fizycznego ucieleśnienia, co ogranicza jej zastosowanie w:

• Rzemiosło i umiejętności fizyczne: Zadania takie jak stolarstwo, chirurgia czy gra na instrumentach muzycznych wymagają fizycznego sprzężenia zwrotnego i precyzyjnych umiejętności motorycznych.
• Kontrola jakości produktów fizycznych: Ocena jakości towarów fizycznych często wymaga bodźców sensorycznych (dotyk, zapach, smak), których GenAI nie może odtworzyć.
• Reagowanie w sytuacjach awaryjnych: Ratownicy muszą podejmować błyskawiczne decyzje na podstawie fizycznych wskazówek środowiskowych, których GenAI nie może postrzegać.

Dlaczego zawodzi: Brak fizycznego ucieleśnienia i doświadczenia sensorycznego ogranicza skuteczność GenAI w zadaniach wymagających interakcji ze światem fizycznym.

5. Podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym w dynamicznych środowiskach #

Chociaż GenAI może szybko przetwarzać informacje, ma trudności z podejmowaniem decyzji w czasie rzeczywistym w wysoce dynamicznych środowiskach:

• Trenerstwo sportowe: Podejmowanie błyskawicznych decyzji taktycznych podczas gry wymaga poziomu analizy w czasie rzeczywistym i intuicji, którym obecne modele GenAI nie mogą dorównać.
• Taktyka wojskowa: Decyzje na polu bitwy wymagają natychmiastowych reakcji na szybko zmieniające się warunki, które wykraczają poza z góry określone scenariusze.
• Zarządzanie wydarzeniami na żywo: Zarządzanie nieoczekiwanymi sytuacjami podczas wydarzeń na żywo wymaga szybkiego myślenia i adaptacyjności, których GenAI obecnie brakuje.

Dlaczego zawodzi: Modele GenAI, choć szybkie, nie są zaprojektowane do rodzaju natychmiastowego, adaptacyjnego podejmowania decyzji wymaganego w tych scenariuszach.

6. Zadania wymagające wyjaśnienia rozumowania #

W wielu kontekstach zawodowych i regulacyjnych nie wystarczy podać odpowiedź lub decyzję – rozumowanie stojące za nią musi być wytłumaczalne:

• Zgodność z przepisami: Wiele branż wymaga jasnych, możliwych do audytu procesów decyzyjnych, których obecne modele GenAI mają trudności z zapewnieniem.
• Badania akademickie: Proces recenzji naukowej wymaga jasnych wyjaśnień metodologii i rozumowania, których GenAI często nie może zapewnić w zadowalający sposób.
• Argumentacja prawna: Budowanie argumentów prawnych wymaga jasnego łańcucha rozumowania, który może być analizowany i dyskutowany, co wykracza poza obecne możliwości GenAI.

Dlaczego zawodzi: Natura “czarnej skrzynki” wielu modeli GenAI utrudnia dostarczenie jasnych, krok po kroku wyjaśnień ich wyników.

Wnioski dla kadry kierowniczej #

• CEO: Zrozum, że GenAI jest potężnym narzędziem, ale nie panaceum. Inwestuj w ludzką ekspertyzę dla decyzji o wysokim ryzyku i kreatywnego przywództwa.
• COO: Wdrażaj GenAI w operacjach, w których się sprawdza, ale utrzymuj ludzki nadzór nad złożonymi, niuansowymi procesami, szczególnie tymi związanymi z produktami lub usługami fizycznymi.
• CPO: Wykorzystuj GenAI do ulepszania funkcji produktów, ale polegaj na ludzkim wglądzie dla przełomowych innowacji i projektowania doświadczeń użytkownika, które wymagają głębokiej empatii.
• CTO: Opracuj hybrydowe podejście, które łączy mocne strony GenAI z tradycyjnymi metodami, szczególnie dla systemów krytycznych dla misji i tych wymagających jasnych ścieżek audytu.

Ramka informacyjna: Zimy AI i ich lekcje dla oczekiwań wobec GenAI #

Historia AI widziała okresy wielkiego entuzjazmu, po których następowało rozczarowanie i zmniejszone finansowanie, znane jako “zimy AI”. Najbardziej znaczące miały miejsce w latach 70. i późnych 80., gdy obietnice AI na poziomie ludzkim nie zmaterializowały się.

Kluczowe lekcje:

1. Unikaj przesadnego zachwalania możliwości: Bądź realistyczny w kwestii tego, co GenAI może i czego nie może zrobić.
2. Skup się na konkretnych, osiągalnych zastosowaniach, a nie na ogólnej inteligencji na poziomie ludzkim.
3. Utrzymuj zrównoważoną strategię inwestycyjną, która nie polega nadmiernie na jednej technologii.
4. Ciągle oceniaj i dostosowuj oczekiwania na podstawie rzeczywistych wyników.

Rozumiejąc te historyczne cykle, organizacje mogą lepiej nawigować po obecnej rewolucji GenAI, utrzymując entuzjazm przy jednoczesnym ustalaniu realistycznych oczekiwań i przygotowując się na potencjalne wyzwania w przyszłości.