Czy sztuczna inteligencja wywróci Internet do góry nogami?
Autor
Kiedy w XVIII wieku James Watt dopracowywał maszynę parową, nad społeczeństwem zawisło widmo zastąpienia ludzkiej pracy przez maszyny, a w konsekwencji bezrobocia. Podobnie było później z elektrycznością, skomplikowanymi maszynami rolniczymi czy mikroprocesorami. Każdy z epokowych wynalazków budził z początku fascynację, ale też niepokój, by ostatecznie wyjść ludzkości na dobre. I podobnie będzie ze sztuczną inteligencją.
Według Forbesa (7/2023) obecnie około 60% pracujących osób wykonuje teraz zawód, który nie istniał w 1940 r. Pozostałe 40% stanowisk znacznie zmieniło się od tamtego czasu. Gdy się nad tym zastanowić, wydaje się to być oczywiste. Praca programisty (w obecnym znaczeniu tego słowa) musiała powstać po wynalezieniu mikroprocesorów (około 1970 r.). Podobnie jak wszystkie zawody związane z Internetem, analizą ogromnej ilości danych czy grafiką komputerową.
Mimo że reklama na swój sposób istniała już w starożytności, to Internet (a wcześniej druk) pozwolił rozwinąć się marketingowi do obecnego stanu. Tutaj warto zaznaczyć, że na pewno nie jest to koniec ewolucji tej branży. Rozwój technologiczny ludzkości nie jest jednostajny i stale przyspiesza. Moim zdaniem, do końca XXI w. czeka nas jeszcze kilka „epokowych” zmian – oczywiście pod warunkiem, że nie nastąpi wydarzenie, które zahamuje lub zatrzyma rozwój.
Jedną z takich zmian będzie rozwój sztucznej inteligencji.
Rewolucyjna moc AI
Rok 2023 i rozpowszechnienie się wiedzy (a raczej trendu) dot. sztucznej inteligencji to preludium tego, co czeka nas w ciągu kilku lat. Już teraz niemal każdy, kto pracuje w świecie wirtualnym, korzysta z dobrodziejstw, które są następstwami pracy specjalistów z firmy Open AI. Obojętnie, czy korzystasz z zaawansowanych systemów, czy jedynie Chat GPT pomaga Ci tworzyć kreatywne treści — wszędzie masz styczność ze sztuczną inteligencją.
I podobnie jak kiedyś Internet, tak teraz AI ułatwi pracę w branży związanej z „klikaniem w komputer”.
Trzeba zaznaczyć, że jest to możliwe dzięki coraz większej mocy obliczeniowej komputerów. Specjaliści z dziedziny elektroniki cały czas opracowują bardziej wydajne procesory. Według niektórych przewidywań ten proces może zostać zatrzymany lub tymczasowo spowolniony przez ograniczenia w możliwości ochładzania elementów przewodzących prąd. Niektóre technologie okazały się nieskuteczne ze względu na topiące się przekaźniki. Ograniczeniem będzie też Prawo Moore’a. Uważam jednak, że i z tym problemem eksperci sobie poradzą.
Wzrost szybkości komputerów przewidywany przez amerykańskiego naukowca Raymonda Kurzweila.
Automatyzacja procesów marketingowych
Każda odsłona, kliknięcie czy jakakolwiek interakcja użytkownika z witryną internetową niesie za sobą dane. To ile czasu klient potrzebował, żeby zalogować się na swoje konto, jak długo oglądał produkt czy w jakim stopniu przescrollował stronę pozwala wyciągać jakieś wnioski. Do tego dochodzi profil użytkownika: jego dane demograficzne, zainteresowania i zachowania. To jakie strony odwiedzał w przeszłości, kiedy to było i co na nich robił. Dzięki przeanalizowaniu tych czynników możemy skuteczniej docierać do odpowiednich grup odbiorców.
Albo może to za nas zrobić sztuczna inteligencja.
AI w pewnym stopniu „potrafi myśleć” jak człowiek. Dotyczy to dedukcji, uczenia się czy wyciągania wniosków. Dzięki temu odpowiednio skonfigurowane algorytmy mogą automatycznie dostarczać klientowi spersonalizowane oferty promocyjne, wyświetlać interesujące go produkty czy mailowo przypominać o istnieniu naszej strony. Tak, treść tego maila również może być dostosowana do użytkownika. W pewnym stopniu ten model wykorzystują reklamy Google kierowane na konkretne grupy docelowe (lub podobnych użytkowników). Nie jest to jednak w pełni automatyczne działanie — grupy należy utworzyć samodzielnie na podstawie zdarzeń, które użytkownicy wykonali w przeszłości.
Oprócz pojedynczych użytkowników i potencjalnych klientów sztuczna inteligencja może pomóc w przewidywaniu trendów i nadchodzących zmian na rynku. Pozwoli to skuteczniej ustalić strategię i zaplanować przyszłe działania.
Analiza danych
Wyobraźmy sobie program, który po połączeniu z Google Ads zaimportuje do siebie wszystkie dane o kampaniach, grupach reklam i reklamach. Do tego wszelkie wyniki, treści, grupy docelowe i wszystko inne. Następnie wskaże Ci miejsca potencjalnego rozwoju, przewidzi ROAS, jaki kampania osiągnie w przeciągu X czasu, a także przeanalizuje szansę na odzyskanie klientów, którzy stali się lojalni wobec innej marki.
Takie programy już powstają. Co więcej — Google po części wprowadził niektóre rozwiązania do swoich systemów. Sztuczna inteligencja dotarła już także do Google Ads. Wystarczy zajrzeć do statystyk kampanii. Znajdziemy tutaj m.in. rekomendacje, które są powodowane „nadchodzącym natężeniem ruchu” czy zmianami trendów na rynku.
Sztuczna inteligencja może nam pomóc także podczas analizy wyników, które nie są wartościami liczbowymi. Często celem naszych kampanii jest pozyskiwanie kontaktów. Zebrane leady zwykle lądują w połączonych z formularzem systemach CRM. Pewne z nich potrafią przewidzieć, które z leadów będą najbardziej kaloryczne, a jakie prawdopodobnie nie domkną naszego lejka sprzedażowego. W takich przypadkach najlepiej skupić się na kontakcie z osobami, które najprawdopodobniej dokonają docelowej konwersji.
Analiza danych to nie tylko część marketingu, ale też innych dziedzin, jak np. cyberbezpieczeństwa. Tutaj jedną z najbardziej pożądanych umiejętności AI jest wykrywanie anomalii. Dane z urządzeń i programów (routerów, przełączników, firewalli) trafiają do odpowiednich programów, gdzie są systematyzowane i analizowane przez algorytmy w celu poszukiwania miejsc, w których odbiegają od norm. Normy można wcześniej ustalić samodzielnie lub AI może nauczyć się ich na podstawie średnich wartości, które otrzymuje. W tym drugim przypadku mówimy o uczeniu maszynowym. Jeżeli dane, które wpływają do programu, odbiegają od normy, są przesyłane do specjalisty, który może samodzielnie ocenić, czy jest to anomalia, którą warto zaprzątać sobie głowę. Najłatwiej zobrazować to wyobrażając sobie, że ktoś próbował się zalogować na konto mailowe dwadzieścia razy, za każdym razem podając nieprawidłowe hasło. Do tego urządzenie, którego używał, było nowe w danej sieci. Taki przypadek będzie anomalią w momencie, kiedy niepoprawne dane do logowania wpisujemy najwyżej kilkukrotnie.
Rozwój sztucznej inteligencji sprawił, że developerzy zaczęli dostosowywać swój produkt do wymagań rynku. Oprogramowanie Elasticsearch, które służy do wyszukiwania informacji, już po krótkim czasie otrzymało dodatek, który pozwala na korzystanie z uczenia maszynowego podczas pracy.
Generowanie grafiki
W 2018 r. obraz „namalowany” przez sztuczną inteligencję został sprzedany za prawie pół miliona dolarów. Powstał na podstawie 15 tys. portretów namalowanych między XIV. a XX. wiekiem.
Dzisiaj, cztery lata później, ta liczba wydaje się śmiesznie niska, biorąc pod uwagę generatory takie jak DALL-E 2 czy Midjourney, które korzystają z milionów obrazów. Sztuczna inteligencja staje się na tyle powszechna, że każdy z nas na swoim komputerze wygeneruje obraz, który następnie może wykorzystać… Gdziekolwiek. I dopóki nie jest to określone prawnie, to możemy również korzystać z wygenerowanych dzieł w sposób komercyjny.
Obrazy wygenerowane przez DALL-E 2, prompt: „Żółty samochód porzucony w kanionie”.
Branża grafiki komputerowej przechodzi obecnie rewolucję. Możliwości, które dają generatory obrazów, są ogromne. Grafiki tworzone przez AI wymagają też mniejszego nakładu czasu i pieniędzy, niż „ludzcy” graficy. Wystarczy spojrzeć na opcję generowania obrazu z tekstu w najpopularniejszym programie graficznym — Adobe Photoshop, aby dojść do wniosku, że idą zmiany.
Czy oznacza to, że graficy stracą pracę? Ci słabsi, skupiający się na grafice 2D, na pewno. Przez oszczędność czasu, jedna osoba będzie mogła stworzyć większą ilość jakościowych materiałów, co przyniesie redukcję etatów. W przyszłości również osoby odpowiedzialne za animację i CGI mogą zacząć martwić się o posadę — na ten moment jednak AI wciąż popełnia błędy w tych dziedzinach.
Generowanie treści kreatywnych
„Hej Google! Od dzisiaj do końca miesiąca w moim sklepie jest promocja na wszystkie koszulki z nadrukiem. Napisz post zachęcający do zakupu ich z rabatem do -25%. Dodaj zdjęcie ostatniego bestsellera z tej kategorii i opublikuj ten post o jedenastej” – za jakiś czas takie polecenie (głosowe) może wystarczyć, aby prowadzić social media małych sklepów.
Obecnie treści musimy tworzyć nieco inaczej.
Znaczna część moich znajomych do tworzenia treści kreatywnych, oprócz własnej głowy, używa ChatuGPT lub Googlowego Barda. Odpowiednio sformułowane zapytanie pozwoli na wygenerowanie kreatywnych, aczkolwiek powtarzalnych treści. Oba modele różnią się nieco od siebie, ale działają w podobny sposób. Ogromne zbiory danych, na podstawie których modele zostały wyszkolone, pozwalają na udzielanie odpowiedzi sensownych i zrozumiałych dla człowieka. Na pierwszy rzut oka rozmowa z czatem wygląda naturalnie, jakby po drugiej stronie siedział inny człowiek. Dopiero po jakimś czasie jesteśmy w stanie zauważyć szablony, na których działa algorytm.
Wracając do przykładu z promocją na koszulki: zarówno ChatGPT, jak i Bard mogą wygenerować dla nas treść posta. Mogą podpowiedzieć styl komunikacji czy jakiego zdjęcia powinniśmy użyć. Bez zewnętrznego oprogramowania nie zrozumieją jednak naszej mowy, nie dodadzą zdjęcia (nie mówiąc o znalezieniu naszego bestsellera), ani nie ustawią harmonogramu. Możemy liczyć tylko na tzw. copy.
Oprócz wymienionych narzędzi istnieje wiele innych, które powstały na fali popularności AI. Jednym z nich jest AdZis, który pomaga w tworzeniu wpisów blogowych, postów na media społecznościowe czy opisów produktów.
Podstawowe możliwości AdZisa.
Właśnie wykorzystywanie sztucznej inteligencji podczas produkcji filmów i seriali okazało się jedną z przyczyn strajku scenarzystów w Hollywood. Rosnące wykorzystanie AI podczas m.in. pisania scenariuszy prawdopodobnie doprowadzi do obniżenia wartości pracy człowieka na tym stanowisku. Tekst napisany przez sztuczną inteligencję wystarczy tylko poprawić, zamiast pisać go od nowa, a to wymaga mniej czasu. Strajk w pewnym sensie jest uzasadniony: w końcu to scenarzyści są odpowiedzialni za materiał, na podstawie którego AI się szkoliła.
Generowanie kodu
Kiedy w szkole średniej uczyłem się programowania, nauczycielom chodziło przede wszystkim o to, aby zrozumieć, jak działają wszystkie funkcje, które moglibyśmy następnie ze sobą łączyć, wprowadzając dodatkowe zmienne. Dziesięć lat temu to była podstawa, aby zostać programistą.
Dziś wystarczy zacząć od nauki pisania promptów.
Sztuczna inteligencja to technologia, na której powstanie ogromny wpływ mieli programiści. Nic dziwnego, że jedną z pierwszych jej funkcji było więc pisanie kodu. Co prawda najbardziej skomplikowane funkcje i poprawki nadal muszą być nanoszone przez specjalistów, jednak z podstawowym kodem AI radzi ona sobie bardzo dobrze. Niezależnie, czy chcemy napisać program w języku C++, Javie, Pythonie czy JSie: sztuczna inteligencja przychodzi nam z pomocą. Jeżeli kod wygenerowany przez AI będzie błędny, powinniśmy polecić znalezienie błędu i naniesienie poprawek. Nawet jeżeli taka sytuacja się powtórzy, to za każdym razem kod będzie bliższy temu, co chcemy osiągnąć.
Możemy wykorzystać do tego ChatGPT. Możemy użyć Barda. Ale także narzędzi dedykowanych, takich jak np. GitHub Copilot. Oprócz pisania kodu „od zera”, AI potrafi sprawdzić kod, który napisaliśmy wcześniej lub do poszukać możliwości minifikacji.
Zarządzanie miastem — City of things
Gdy mówimy o inteligencji, najczęściej mamy na myśli jakiś organizm — człowieka czy zwierzę — który wykazuje zdolności do postrzegania, analizy i adaptacji zmian otoczenia. Podobnie jak w żywym organizmie komórki przemieszczają się, budują struktury i odpowiadają za różne funkcje, tak ludzie robią to samo w ośrodkach miejskich. Miasto bowiem można traktować jako organizm, który sam się rozwija, wie, czego potrzebuje oraz zauważa własne niedoskonałości.
I podobnie jak człowiek może być inteligentne.
Koncepcja inteligentnego miasta polega między innymi na jak największej interaktywności systemów miejskich, co ma podnieść poziom jakości życia mieszkańców. Przykładem może być tutaj system sygnalizacji świetlnej, który kieruje ruchem na skrzyżowaniach w taki sposób, aby było to najbardziej efektywne. Jeżeli rankiem ruch w stronę centrum jest większy, wtedy przepustowość w tym kierunku powinna być większa. Odwrotnie w godzinach popołudniowych, kiedy to mieszkańcy wracają do swoich domów w oddalonych od centrum dzielnicach.
Przykład sygnalizacji świetlnej to oczywiście prosty algorytm, którego zmienną jest jedynie harmonogram ustalony przez programistę. Co, jeżeli sterownik sygnalizatora dostawałby dane o natężeniu ruchu zbierane na bieżąco z różnych części miasta? Dzięki sztucznej inteligencji, która brałaby pod uwagę czynniki takie jak warunki pogodowe, natężenie ruchu, kolizje czy inne wydarzenia, moglibyśmy w znacznym stopniu wyeliminować problem korków w miastach. A to dopiero początek, w końcu miasto to nie tylko ruch drogowy.
Całość opiera się na analizie ogromnej ilości danych w czasie rzeczywistym. Człowiek nie jest w stanie tego zrobić. Potrzebna by była cała armia analityków, a opłacenie jej byłoby zbyt kosztowne. Jeżeli robilibyśmy to na podstawie estymacji, to każda anomalia zaburzałaby pracę systemu. Dlatego warto zwrócić się w kierunku AI.
Co w przyszłości?
Nie zostaniemy bezrobotni. Większość z nas nie straci pracy z powodu rozwoju sztucznej inteligencji. Postęp technologiczny będzie naszym sprzymierzeńcem i w przyszłości jeszcze bardziej ułatwi nam pracę. O ile oczywiście za nim nadążymy.
W ciągu kilku lat ze znanych obecnie zawodów wyewoluują nowe, które będą wymagały nieco innych kompetencji. Specjaliści ds. contentu, zamiast tworzyć samodzielnie treści na strony internetowe, będą „Specjalistami ds. tworzenia contentu przy pomocy AI”, a ich zadania ograniczą się do pisania odpowiednich promptów i ewentualnych korekt wygenerowanego tekstu. Graficy komputerowi podobnie. Podstawowe fragmenty kodu i funkcje programistyczne już teraz są możliwe do wygenerowania przez sztuczną inteligencję. W przyszłości programiści nie będą musieli tyle „klikać w klawiaturę” (lub wyszukiwać rozwiązań w Internecie). Ich praca będzie oparta w większym stopniu na kreowaniu idei i szukaniu możliwości rozwoju programów czy aplikacji.
Ważne jest, aby na tyle, na ile to możliwe, ujarzmić AI i „zmusić” ją do pracy dla nas. Niektóre informatyczne giganty (Google, Meta, Microsoft) radzą sobie z tym bezproblemowo. Mniejsze przedsiębiorstwa, takie jak agencja marketingowa Up&More, również zaprzęgły sztuczną inteligencję do pracy. Dzięki takim rozwiązaniom, specjaliści mogą się skupić na pracy kreatywnej i strategicznej, pozostawiając pracę mechaniczną i powtarzalną algorytmom. Pozostaje nam trzymać rękę na pulsie i obserwować rozwój technologii. Przyszłość, którą jakiś czas temu widzieliśmy w filmach SciFi jest teraz. A jeżeli nie teraz, to już na pewno widać ją na horyzoncie.