İlk defa kendimizi karşı karşıya buluyoruz. makineden çok insana benzeyen bir teknoloji. Yazma, video fikirleri üretme, empati simülasyonu yapma gibi son derece “insani” görevlerde çok başarılıdır. Fakat, İşlemleri tutarlı bir şekilde tekrarlamak veya karmaşık hesaplamaları hatasız gerçekleştirmek gibi tipik makine görevleriyle uğraşır. Eksiklikleri (bilgi uydurmak, yanlış cevaplara aşırı güvenmek, ara sıra “tembel” olmak) onu makinelerden çok insanlara daha yakın gösteriyor. Her iş fonksiyonunu dönüştüren bir teknoloji: BT, ürün geliştirme, müşteri desteği, satış, pazarlama, muhasebe, tasarım, hukuk ve iletişimden eğitime, tıptan ulaşıma kadar her sektör. 300 milyon kullanıcı ChatGPT kullanıyor, öğrencilerin %79'u ve Amerikalı çalışanların %40'ı düzenli olarak kullanıyor.
Bu büyüklükteki herhangi bir değişiklik gibi, bu da birçok zorluğu ve anlaşılır korkuları beraberinde getirir. Güvenilir, şeffaf ve adil sistemler oluşturabileceğiz. Bu teknoloji yok edecek mi, yoksa yeni işler mi yaratacak?
Ve size az önce anlattığım gibi hikayeler duyduğumda, bu teknolojiyi iyi kullanmanın teknik becerilerin yanı sıra bir çeşit bilgelik gerektirdiğini anlıyorum çünkü salınıyoruz. karşıt fikirler arasında, paradokslar arasında: Yapay zeka, dönüştürücü olabilecek bir teknolojidir ancak ona biraz şüpheyle yaklaşılması gerekir; güçlüdür ancak ince başarısızlıklara maruz kalabilir; bazı faaliyetler için gerekli olabilir, ancak diğerleri için potansiyel olarak zararlı olabilir.
HighESt Lab'in doğuşu, bu aracın nasıl uygulanacağını ve nasıl geliştirileceğini anlamaktır.6 profesör, 3 araştırmacı ve öğrenciler, lisansüstü öğrenciler ve farklı alanlardaki uzmanların, istatistiklerin, bilgisayar bilimlerinin yanı sıra insan bilimleri, ekonomi, kültür ve toplum, felsefeden oluşan bir düzine ortaktan oluşan bir ekip. Ayrıca üç ortak şirket: Oracle, Technology Reply ve TimLaboratuvarı teknolojik altyapı ve yapay zekanın uygulanması ve geliştirilmesi konusunda yetkin insan kaynağıyla destekleyerek bu girişime inandılar. Amaç: Bilgeliği, teknik becerileri ve diğer alanlardaki uzmanlığı harmanlayan karma bir ekip oluşturun.
Laboratuvarın ilgi duyduğu üç alan şunlardır: şirketlerle eğitim, araştırma ve işbirliği.
Eğitim
Yapay zekanın eğitime entegrasyonu geleceğe yönelik bir hipotez değil, günümüzün bir gerçeğidir. Bu değişim, bilgiyi nasıl öğrettiğimizi, öğrendiğimizi ve değerlendirdiğimizi radikal bir şekilde yeniden düşünmemizi gerektiriyor. Soru şu: Herkes için daha etkili, eşitlikçi ve ilgi çekici bir öğrenme ortamı yaratmak için yapay zekayı nasıl uygulayabiliriz?
Yapay zekanın üniversitemizin tüm derslerinde sabırlı bir yol arkadaşı ve mükemmel bir uzman haline gelmesi, öğrencilerimize öğrenme yolculukları boyunca kişiselleştirilmiş bir şekilde eşlik etmesi için çalışıyoruz.
Bu arada pek çok araştırma, ödevlerini yapay zekayla yapan öğrencilerin ev ödevlerinde ve ödevlerde daha yüksek notlar alırken, final sınavlarında daha düşük notlar aldığını vurguluyor. Ancak yapay zeka özel ders verme rolünde kullanıldığında öğrenmeden ödün vermez. Tim ile birlikte yapay zekanın öğrenmeden taviz vermemesi ve bunun yerine aracılar veya hızlı eğitim gibi teknikler sayesinde öğrenmeyi kolaylaştıracak iyileştirmeler yapmak için bir araştırma projesi üzerinde çalışıyoruz. öğrenme yeteneğini geliştirmek.
Orada araştırma
ChatGPT'den önce bile akademide rahatsız edici bir şeyler oluyor. Akademisyenler gittikçe daha fazla çalışma yayınlarken, inovasyonun hızı hızla yavaşlıyor gibi görünüyordu. Stanford Üniversitesi'nden bir araştırma (Fikirleri Bulmak Zorlaşıyor mu) tarımdan kanser araştırmalarına kadar her alanda araştırmaların ivme kaybettiğini tespit etti. İnovasyonun hızı her 13 yılda bir yarı yarıya azalıyor gibi görünüyor. Sebepler tamamen açık değil, ancak yapay zekanın sorunu çözmeye yardımcı olması mümkün, ancak yenilerini yaratmadan değil. İşte bu yüzden Technology Reply ile üretken yapay zekadaki gelişmeler üzerine bir araştırma projesi üzerinde çalışıyoruz, böylece sadece bunlarla sınırlı kalmıyoruz. Veri denizinden sadece en olası cevabı verin ve köleci yaklaşımı nedeniyle araştırmacının fikrine boyun eğin ancak bunu yapanların eleştirel duygusunu geliştirebilir Araştırmacıların gerçekten yenilikçi fikirler bulmasına olanak tanıyan içgörü sağlamak için kullanın.
ile çalışıyoruz Yapay zekanın sanal ve etkili bir araştırmacıya dönüşmesi için Technology Reply ve HTX Çeşitli araştırma gruplarında ve desteklerinde, örneğin fon ve ihalelerin belirlenmesinde ve araştırmamızı geliştirmek için yararlı fonların elde edilmesine yönelik projelerin yazılmasında meslektaşlarına
Ancak AI'nın başka birçok şekilde de kullanılabileceğini düşünüyoruz; örneğin, akademik araştırmanın daha az akademik kitleye uygunluğunu açıklamaya yardımcı olmak, görünüşte alakasız araştırma çalışmaları arasındaki bağlantıları belirlemek veya araştırmamızın kurumsal dünyayla bağlantı kurmasına yardımcı olmak ve böylece inovasyonu hızlandırmak gibi. .
Bu heyecan verici ama aynı zamanda kritik bir dönem. Biz akademisyenler bu fırsatı değerlendirmezsek ve yapay zeka gelişmelerinin nasıl uygulanacağını ve yönlendirileceğini daha iyi anlamak için işbirliği yapmazsak, diğerleri bunu yapacaktır..
Şirketler
Yapay zekanın benimsenmesinin ilk dalgası bireysel kullanıma yönelikti ve yeni bir teknolojinin tarihindeki en hızlı benimseme oranlarından bazılarıyla büyük bir başarı elde etmiş gibi görünüyor. Ancak ikinci dalga, yani yapay zekanın organizasyonlara entegre edilmesi daha uzun sürecek ve gerçek üretkenlik artışının anahtarı olacak. Birçok şirketle konuştuktan sonra yapay zekanın maliyetleri düşürmeye yönelik yararlı bir bilgi teknolojisi olarak görüldüğünü gördüm.
Bence bu bir hata. Nedenini anlamak için uzaktan başlayacağım. İngiltere'deki Sanayi Devrimi'nin en büyüleyici yönlerinden biri, tekstilden tıbba, metalurjiden inşaata kadar pek çok endüstride kısa sürede ne kadar ilerleme kaydedildiğidir. James Watt ve buhar makinesi gibi büyük mucitlere çokça itibar edildi, ancak ekonomistler bu büyük mucitlerin tek başına yeterli olmayacağını öne sürüyorlar. Çalışmalarının, teknolojiyi farklı endüstriler ve fabrikalar için değiştiren insanlar ve onu belirli kullanımlar için uygulayanlar tarafından uyarlanması gerekiyordu. Yetenekli zanaatkarlar, tamirciler ve mühendislerden oluşan bir temel olmasaydı Sanayi Devrimi sadece bir teori olarak kalırdı.
Bugün bu teknolojiye sahip olan ustalar biz profesörler, biz araştırmacılarız. Sanayi devriminde zanaatkarların yaptığı gibi, yapay zekanın nasıl uygulanacağını, eğrileceğini, çözülmesi zor veya çözülmemiş sorunları çözmek için nasıl değiştirileceğini anlamak için yapay zeka üzerinde araştırma ve geliştirme yapmak, laboratuvarın üçüncü ilgi alanıdır.
Otomobilin mucidi Nikolaus Otto'nun kim olduğunu çok az kişi biliyor ama herkes nasıl olduğunu hatırlıyor Enzo Ferrari, o arabayı Ferrari olacak şekilde geliştirdi.
Çikolatayı icat edenin Hollandalı kimyager Van Houten olduğunu çok az kişi biliyor, ama hepimiz biliyoruz ki Michele Ferrero küçük laboratuvarıyla Nutella'yı hayal etti ve sonra icat etti. ChatGPT'yi biz icat etmedik ama onu daha iyi bir toplum yaratmak, mükemmeliyet üniversitesi olarak rolümüzü daha da geliştirmek ve şirketlerin giderek daha üretken ve yenilikçi olmasını sağlamak için uygulayabilir ve değiştirebiliriz. Bir kere yaptık, yine yapabiliriz. HighESt Lab'a hoş geldiniz!
*Paola Pisano, Torino Üniversitesi İnovasyon Ekonomisi profesörü (ve eski Yenilik ve Dijitalleşme Bakanı) şuranın yöneticisidir: HighESt Laboratuvarı yapay zeka ve veri laboratuvarı Torino Üniversitesi Ekonomi ve İstatistik Bölümü'nde.
Bu büyüklükteki herhangi bir değişiklik gibi, bu da birçok zorluğu ve anlaşılır korkuları beraberinde getirir. Güvenilir, şeffaf ve adil sistemler oluşturabileceğiz. Bu teknoloji yok edecek mi, yoksa yeni işler mi yaratacak?
Ve size az önce anlattığım gibi hikayeler duyduğumda, bu teknolojiyi iyi kullanmanın teknik becerilerin yanı sıra bir çeşit bilgelik gerektirdiğini anlıyorum çünkü salınıyoruz. karşıt fikirler arasında, paradokslar arasında: Yapay zeka, dönüştürücü olabilecek bir teknolojidir ancak ona biraz şüpheyle yaklaşılması gerekir; güçlüdür ancak ince başarısızlıklara maruz kalabilir; bazı faaliyetler için gerekli olabilir, ancak diğerleri için potansiyel olarak zararlı olabilir.
HighESt Lab'in doğuşu, bu aracın nasıl uygulanacağını ve nasıl geliştirileceğini anlamaktır.6 profesör, 3 araştırmacı ve öğrenciler, lisansüstü öğrenciler ve farklı alanlardaki uzmanların, istatistiklerin, bilgisayar bilimlerinin yanı sıra insan bilimleri, ekonomi, kültür ve toplum, felsefeden oluşan bir düzine ortaktan oluşan bir ekip. Ayrıca üç ortak şirket: Oracle, Technology Reply ve TimLaboratuvarı teknolojik altyapı ve yapay zekanın uygulanması ve geliştirilmesi konusunda yetkin insan kaynağıyla destekleyerek bu girişime inandılar. Amaç: Bilgeliği, teknik becerileri ve diğer alanlardaki uzmanlığı harmanlayan karma bir ekip oluşturun.
Laboratuvarın ilgi duyduğu üç alan şunlardır: şirketlerle eğitim, araştırma ve işbirliği.
Eğitim
Yapay zekanın eğitime entegrasyonu geleceğe yönelik bir hipotez değil, günümüzün bir gerçeğidir. Bu değişim, bilgiyi nasıl öğrettiğimizi, öğrendiğimizi ve değerlendirdiğimizi radikal bir şekilde yeniden düşünmemizi gerektiriyor. Soru şu: Herkes için daha etkili, eşitlikçi ve ilgi çekici bir öğrenme ortamı yaratmak için yapay zekayı nasıl uygulayabiliriz?
Yapay zekanın üniversitemizin tüm derslerinde sabırlı bir yol arkadaşı ve mükemmel bir uzman haline gelmesi, öğrencilerimize öğrenme yolculukları boyunca kişiselleştirilmiş bir şekilde eşlik etmesi için çalışıyoruz.
Bu arada pek çok araştırma, ödevlerini yapay zekayla yapan öğrencilerin ev ödevlerinde ve ödevlerde daha yüksek notlar alırken, final sınavlarında daha düşük notlar aldığını vurguluyor. Ancak yapay zeka özel ders verme rolünde kullanıldığında öğrenmeden ödün vermez. Tim ile birlikte yapay zekanın öğrenmeden taviz vermemesi ve bunun yerine aracılar veya hızlı eğitim gibi teknikler sayesinde öğrenmeyi kolaylaştıracak iyileştirmeler yapmak için bir araştırma projesi üzerinde çalışıyoruz. öğrenme yeteneğini geliştirmek.
Orada araştırma
ChatGPT'den önce bile akademide rahatsız edici bir şeyler oluyor. Akademisyenler gittikçe daha fazla çalışma yayınlarken, inovasyonun hızı hızla yavaşlıyor gibi görünüyordu. Stanford Üniversitesi'nden bir araştırma (Fikirleri Bulmak Zorlaşıyor mu) tarımdan kanser araştırmalarına kadar her alanda araştırmaların ivme kaybettiğini tespit etti. İnovasyonun hızı her 13 yılda bir yarı yarıya azalıyor gibi görünüyor. Sebepler tamamen açık değil, ancak yapay zekanın sorunu çözmeye yardımcı olması mümkün, ancak yenilerini yaratmadan değil. İşte bu yüzden Technology Reply ile üretken yapay zekadaki gelişmeler üzerine bir araştırma projesi üzerinde çalışıyoruz, böylece sadece bunlarla sınırlı kalmıyoruz. Veri denizinden sadece en olası cevabı verin ve köleci yaklaşımı nedeniyle araştırmacının fikrine boyun eğin ancak bunu yapanların eleştirel duygusunu geliştirebilir Araştırmacıların gerçekten yenilikçi fikirler bulmasına olanak tanıyan içgörü sağlamak için kullanın.
ile çalışıyoruz Yapay zekanın sanal ve etkili bir araştırmacıya dönüşmesi için Technology Reply ve HTX Çeşitli araştırma gruplarında ve desteklerinde, örneğin fon ve ihalelerin belirlenmesinde ve araştırmamızı geliştirmek için yararlı fonların elde edilmesine yönelik projelerin yazılmasında meslektaşlarına
Ancak AI'nın başka birçok şekilde de kullanılabileceğini düşünüyoruz; örneğin, akademik araştırmanın daha az akademik kitleye uygunluğunu açıklamaya yardımcı olmak, görünüşte alakasız araştırma çalışmaları arasındaki bağlantıları belirlemek veya araştırmamızın kurumsal dünyayla bağlantı kurmasına yardımcı olmak ve böylece inovasyonu hızlandırmak gibi. .
Bu heyecan verici ama aynı zamanda kritik bir dönem. Biz akademisyenler bu fırsatı değerlendirmezsek ve yapay zeka gelişmelerinin nasıl uygulanacağını ve yönlendirileceğini daha iyi anlamak için işbirliği yapmazsak, diğerleri bunu yapacaktır..
Şirketler
Yapay zekanın benimsenmesinin ilk dalgası bireysel kullanıma yönelikti ve yeni bir teknolojinin tarihindeki en hızlı benimseme oranlarından bazılarıyla büyük bir başarı elde etmiş gibi görünüyor. Ancak ikinci dalga, yani yapay zekanın organizasyonlara entegre edilmesi daha uzun sürecek ve gerçek üretkenlik artışının anahtarı olacak. Birçok şirketle konuştuktan sonra yapay zekanın maliyetleri düşürmeye yönelik yararlı bir bilgi teknolojisi olarak görüldüğünü gördüm.
Bence bu bir hata. Nedenini anlamak için uzaktan başlayacağım. İngiltere'deki Sanayi Devrimi'nin en büyüleyici yönlerinden biri, tekstilden tıbba, metalurjiden inşaata kadar pek çok endüstride kısa sürede ne kadar ilerleme kaydedildiğidir. James Watt ve buhar makinesi gibi büyük mucitlere çokça itibar edildi, ancak ekonomistler bu büyük mucitlerin tek başına yeterli olmayacağını öne sürüyorlar. Çalışmalarının, teknolojiyi farklı endüstriler ve fabrikalar için değiştiren insanlar ve onu belirli kullanımlar için uygulayanlar tarafından uyarlanması gerekiyordu. Yetenekli zanaatkarlar, tamirciler ve mühendislerden oluşan bir temel olmasaydı Sanayi Devrimi sadece bir teori olarak kalırdı.
Bugün bu teknolojiye sahip olan ustalar biz profesörler, biz araştırmacılarız. Sanayi devriminde zanaatkarların yaptığı gibi, yapay zekanın nasıl uygulanacağını, eğrileceğini, çözülmesi zor veya çözülmemiş sorunları çözmek için nasıl değiştirileceğini anlamak için yapay zeka üzerinde araştırma ve geliştirme yapmak, laboratuvarın üçüncü ilgi alanıdır.
Otomobilin mucidi Nikolaus Otto'nun kim olduğunu çok az kişi biliyor ama herkes nasıl olduğunu hatırlıyor Enzo Ferrari, o arabayı Ferrari olacak şekilde geliştirdi.
Çikolatayı icat edenin Hollandalı kimyager Van Houten olduğunu çok az kişi biliyor, ama hepimiz biliyoruz ki Michele Ferrero küçük laboratuvarıyla Nutella'yı hayal etti ve sonra icat etti. ChatGPT'yi biz icat etmedik ama onu daha iyi bir toplum yaratmak, mükemmeliyet üniversitesi olarak rolümüzü daha da geliştirmek ve şirketlerin giderek daha üretken ve yenilikçi olmasını sağlamak için uygulayabilir ve değiştirebiliriz. Bir kere yaptık, yine yapabiliriz. HighESt Lab'a hoş geldiniz!
*Paola Pisano, Torino Üniversitesi İnovasyon Ekonomisi profesörü (ve eski Yenilik ve Dijitalleşme Bakanı) şuranın yöneticisidir: HighESt Laboratuvarı yapay zeka ve veri laboratuvarı Torino Üniversitesi Ekonomi ve İstatistik Bölümü'nde.