మానవ జోక్యం లేకుండా జనరేటివ్ AI ఏమి చేయగలదు?

కార్యనిర్వాహక సారాంశం

జనరేటివ్ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) - యంత్రాలు టెక్స్ట్, ఇమేజ్‌లు, కోడ్ మరియు మరిన్నింటిని సృష్టించడానికి వీలు కల్పించే సాంకేతికత - ఇటీవలి సంవత్సరాలలో పేలుడు వృద్ధిని సాధించింది. ఈ శ్వేతపత్రం మానవ జోక్యం లేకుండా నేడు ఉత్పాదక AI విశ్వసనీయంగా చేయగలదో మరియు రాబోయే దశాబ్దంలో అది ఏమి చేస్తుందో దాని గురించి అందుబాటులో ఉన్న అవలోకనాన్ని అందిస్తుంది. రచన, కళ, కోడింగ్, కస్టమర్ సేవ, ఆరోగ్య సంరక్షణ, విద్య, లాజిస్టిక్స్ మరియు ఫైనాన్స్‌లలో దాని ఉపయోగాన్ని మేము సర్వే చేస్తాము, AI స్వయంప్రతిపత్తితో ఎక్కడ పనిచేస్తుందో మరియు మానవ పర్యవేక్షణ ఎక్కడ కీలకంగా ఉందో హైలైట్ చేస్తాము. విజయాలు మరియు పరిమితులను వివరించడానికి వాస్తవ ప్రపంచ ఉదాహరణలు చేర్చబడ్డాయి. కీలక ఫలితాలలో ఇవి ఉన్నాయి:

• విస్తృత స్వీకరణ: 2024లో, సర్వే చేయబడిన 65% కంపెనీలు జనరేటివ్ AIని క్రమం తప్పకుండా ఉపయోగిస్తున్నాయని నివేదించాయి - మునుపటి సంవత్సరం కంటే దాదాపు రెట్టింపు వాటా ( 2024 ప్రారంభంలో AI స్థితి | మెకిన్సే ). అప్లికేషన్లు మార్కెటింగ్ కంటెంట్ సృష్టి, కస్టమర్ సపోర్ట్ చాట్‌బాట్‌లు, కోడ్ జనరేషన్ మరియు మరిన్నింటిని కలిగి ఉన్నాయి.

• ప్రస్తుత స్వయంప్రతిపత్తి సామర్థ్యాలు: నేటి ఉత్పాదక AI విశ్వసనీయంగా నిర్మాణాత్మక, పునరావృత పనులను కనీస పర్యవేక్షణతో నిర్వహిస్తుంది. ఉదాహరణలలో ఫార్ములా వార్తల నివేదికలను స్వయంచాలకంగా రూపొందించడం (ఉదా. కార్పొరేట్ ఆదాయ సారాంశాలు) ( ఫిలానా ప్యాటర్సన్ – ONA కమ్యూనిటీ ప్రొఫైల్ ), ఇ-కామర్స్ సైట్‌లలో ఉత్పత్తి వివరణలు మరియు సమీక్ష ముఖ్యాంశాలను రూపొందించడం మరియు కోడ్‌ను స్వయంచాలకంగా పూర్తి చేయడం వంటివి ఉన్నాయి. ఈ డొమైన్‌లలో, AI తరచుగా సాధారణ కంటెంట్ ఉత్పత్తిని తీసుకోవడం ద్వారా మానవ కార్మికులను పెంచుతుంది.

• సంక్లిష్టమైన పనుల కోసం మానవ-లోపల: సృజనాత్మక రచన, వివరణాత్మక విశ్లేషణ లేదా వైద్య సలహా వంటి మరింత సంక్లిష్టమైన లేదా ఓపెన్-ఎండ్ పనుల కోసం - వాస్తవ ఖచ్చితత్వం, నైతిక తీర్పు మరియు నాణ్యతను నిర్ధారించడానికి మానవ పర్యవేక్షణ ఇప్పటికీ సాధారణంగా అవసరం. నేడు చాలా AI విస్తరణలు "మానవ-లోపల" నమూనాను ఉపయోగిస్తాయి, ఇక్కడ AI కంటెంట్‌ను రూపొందిస్తుంది మరియు మానవులు దానిని సమీక్షిస్తారు.

• స్వల్పకాలిక మెరుగుదలలు: రాబోయే 5–10 సంవత్సరాలలో, ఉత్పాదక AI మరింత విశ్వసనీయంగా మరియు స్వయంప్రతిపత్తితో . మోడల్ ఖచ్చితత్వం మరియు గార్డ్‌రైల్ విధానాలలో పురోగతి AI కనీస మానవ ఇన్‌పుట్‌తో సృజనాత్మక మరియు నిర్ణయం తీసుకునే పనులలో ఎక్కువ భాగాన్ని నిర్వహించడానికి అనుమతించవచ్చు. ఉదాహరణకు, 2030 నాటికి AI మెజారిటీ కస్టమర్ సర్వీస్ ఇంటరాక్షన్‌లను మరియు నిర్ణయాలను నిజ సమయంలో నిర్వహిస్తుందని నిపుణులు అంచనా వేస్తున్నారు ( CXకి మారడానికి, మార్కెటర్లు ఈ 2 పనులను చేయాలి ), మరియు 90% AI-జనరేటెడ్ కంటెంట్‌తో ఒక ప్రధాన చిత్రాన్ని నిర్మించవచ్చు ( పరిశ్రమలు మరియు సంస్థల కోసం జనరేటివ్ AI వినియోగ కేసులు ).

• 2035 నాటికి: ఒక దశాబ్దంలో, స్వయంప్రతిపత్తి కలిగిన AI ఏజెంట్లు సర్వసాధారణమవుతారని మేము ఆశిస్తున్నాము. AI ట్యూటర్లు వ్యక్తిగతీకరించిన విద్యను స్కేల్‌లో అందించగలరు, AI సహాయకులు నిపుణుల సైన్-ఆఫ్ కోసం చట్టపరమైన ఒప్పందాలు లేదా వైద్య నివేదికలను విశ్వసనీయంగా రూపొందించగలరు మరియు స్వీయ-డ్రైవింగ్ వ్యవస్థలు (జనరేటివ్ సిమ్యులేషన్ సహాయంతో) లాజిస్టిక్స్ కార్యకలాపాలను ఎండ్-టు-ఎండ్ వరకు అమలు చేయగలవు. అయితే, కొన్ని సున్నితమైన ప్రాంతాలు (ఉదా. అధిక-స్టేక్స్ వైద్య నిర్ధారణలు, తుది చట్టపరమైన నిర్ణయాలు) ఇప్పటికీ భద్రత మరియు జవాబుదారీతనం కోసం మానవ తీర్పును కోరుకునే అవకాశం ఉంది.

• నైతిక మరియు విశ్వసనీయత ఆందోళనలు: AI స్వయంప్రతిపత్తి పెరిగేకొద్దీ, ఆందోళనలు కూడా పెరుగుతాయి. నేటి సమస్యలలో భ్రాంతులు (AI వాస్తవాలను తయారు చేయడం), ఉత్పత్తి చేయబడిన కంటెంట్‌లో పక్షపాతం, పారదర్శకత లేకపోవడం మరియు తప్పుడు సమాచారం కోసం దుర్వినియోగం చేసే అవకాశం ఉన్నాయి. పర్యవేక్షణ లేకుండా పనిచేసేటప్పుడు AIని విశ్వసించవచ్చని నిర్ధారించుకోవడం చాలా ముఖ్యం. పురోగతి సాధిస్తున్నారు - ఉదాహరణకు, సంస్థలు రిస్క్ తగ్గింపులో (ఖచ్చితత్వం, సైబర్ భద్రత, IP సమస్యలను పరిష్కరించడం) ఎక్కువ పెట్టుబడి పెడుతున్నాయి ( ది స్టేట్ ఆఫ్ AI: గ్లోబల్ సర్వే | మెకిన్సే ) - కానీ బలమైన పాలన మరియు నైతిక చట్రాలు అవసరం.

• ఈ పత్రం యొక్క నిర్మాణం: ఉత్పాదక AI పరిచయం మరియు స్వయంప్రతిపత్తి vs. పర్యవేక్షించబడిన ఉపయోగాల భావనతో మేము ప్రారంభిస్తాము. తరువాత, ప్రతి ప్రధాన డొమైన్ (రచన, కళ, కోడింగ్, మొదలైనవి) కోసం, AI నేడు విశ్వసనీయంగా ఏమి చేయగలదో మరియు హోరిజోన్‌లో ఉన్నదానితో పోలిస్తే మేము చర్చిస్తాము. మేము క్రాస్-కటింగ్ సవాళ్లు, భవిష్యత్తు అంచనాలు మరియు ఉత్పాదక AIని బాధ్యతాయుతంగా ఉపయోగించుకోవడానికి సిఫార్సులతో ముగించాము.

మొత్తంమీద, ఉత్పాదక AI స్థిరమైన మానవ మార్గదర్శకత్వం లేకుండా ఆశ్చర్యకరమైన పనుల శ్రేణిని నిర్వహించగలదని ఇప్పటికే నిరూపించబడింది. దాని ప్రస్తుత పరిమితులు మరియు భవిష్యత్తు సామర్థ్యాన్ని అర్థం చేసుకోవడం ద్వారా, సంస్థలు మరియు ప్రజలు AI కేవలం ఒక సాధనంగా కాకుండా, పని మరియు సృజనాత్మకతలో స్వయంప్రతిపత్తి సహకారిగా ఉండే యుగానికి బాగా సిద్ధం కావచ్చు.

పరిచయం

ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ చాలా కాలంగా డేటాను విశ్లేషించగలిగింది , కానీ ఇటీవలే AI వ్యవస్థలు సృష్టించడం నేర్చుకున్నాయి - గద్యం రాయడం, చిత్రాలను కంపోజ్ చేయడం, ప్రోగ్రామింగ్ సాఫ్ట్‌వేర్ మరియు మరిన్ని. ఈ జనరేటివ్ AI చేయడానికి విస్తారమైన డేటాసెట్‌లపై శిక్షణ పొందుతాయి. ఈ పురోగతి పరిశ్రమలలో ఆవిష్కరణల తరంగాన్ని విడుదల చేసింది. అయితే, ఒక క్లిష్టమైన ప్రశ్న తలెత్తుతుంది: మానవుడు దాని అవుట్‌పుట్‌ను రెండుసార్లు తనిఖీ చేయకుండా, AI స్వయంగా ఏమి చేస్తుందని మనం నిజంగా నమ్మగలం?

AI యొక్క పర్యవేక్షించబడిన మరియు స్వయంప్రతిపత్తి మధ్య తేడాను గుర్తించడం ముఖ్యం

• మానవ పర్యవేక్షణలో AI అనేది AI అవుట్‌పుట్‌లను తుది రూపం ఇవ్వడానికి ముందు వ్యక్తులు సమీక్షించే లేదా నిర్వహించే దృశ్యాలను సూచిస్తుంది. ఉదాహరణకు, ఒక జర్నలిస్ట్ ఒక కథనాన్ని రూపొందించడానికి AI రైటింగ్ అసిస్టెంట్‌ను ఉపయోగించవచ్చు, కానీ ఒక ఎడిటర్ దానిని సవరించి ఆమోదిస్తాడు.

• స్వయంప్రతిపత్తి AI (మానవ జోక్యం లేని AI) అనేది పనులను అమలు చేసే లేదా తక్కువ లేదా మానవ సవరణ లేకుండా నేరుగా ఉపయోగంలోకి వచ్చే కంటెంట్‌ను ఉత్పత్తి చేసే AI వ్యవస్థలను సూచిస్తుంది. మానవ ఏజెంట్ లేకుండా కస్టమర్ ప్రశ్నను పరిష్కరించే ఆటోమేటెడ్ చాట్‌బాట్ లేదా AI ద్వారా రూపొందించబడిన స్పోర్ట్స్ స్కోర్ రీక్యాప్‌ను స్వయంచాలకంగా ప్రచురించే వార్తా సంస్థ దీనికి ఉదాహరణ.

రెండు పద్ధతులలోనూ జనరేటివ్ AI ఇప్పటికే అమలు చేయబడుతోంది. 2023-2025లో, దత్తత విపరీతంగా పెరిగింది , సంస్థలు ఆసక్తిగా ప్రయోగాలు చేస్తున్నాయి. 2024లో జరిగిన ఒక ప్రపంచ సర్వేలో 65% కంపెనీలు క్రమం తప్పకుండా జనరేటివ్ AIని ఉపయోగిస్తున్నాయని తేలింది, ఇది ఒక సంవత్సరం క్రితం దాదాపు మూడింట ఒక వంతు కంటే ఎక్కువ ( 2024 ప్రారంభంలో AI స్థితి | మెకిన్సే ). వ్యక్తులు కూడా ChatGPT వంటి సాధనాలను స్వీకరించారు - 2023 మధ్య నాటికి 79% మంది నిపుణులు జనరేటివ్ AIకి కనీసం కొంత బహిర్గతం కలిగి ఉన్నారని అంచనా ( 2023లో AI స్థితి: జనరేటివ్ AI యొక్క బ్రేక్అవుట్ సంవత్సరం | మెకిన్సే ). ఈ వేగవంతమైన వినియోగం సామర్థ్యం మరియు సృజనాత్మకత లాభాల వాగ్దానం ద్వారా నడపబడుతుంది. అయినప్పటికీ ఇది "ప్రారంభ రోజులు"గానే ఉంది మరియు అనేక కంపెనీలు ఇప్పటికీ AIని బాధ్యతాయుతంగా ఎలా ఉపయోగించాలో విధానాలను రూపొందిస్తున్నాయి ( 2023లో AI స్థితి: జనరేటివ్ AI యొక్క బ్రేక్అవుట్ సంవత్సరం | మెకిన్సే ).

స్వయంప్రతిపత్తి ఎందుకు ముఖ్యం: మానవ పర్యవేక్షణ లేకుండా AI పనిచేయడానికి అనుమతించడం వల్ల భారీ సామర్థ్య ప్రయోజనాలను అన్‌లాక్ చేయవచ్చు - శ్రమతో కూడిన పనులను పూర్తిగా ఆటోమేట్ చేయడం - కానీ ఇది విశ్వసనీయతకు కూడా అవకాశాలను పెంచుతుంది. స్వయంప్రతిపత్తి కలిగిన AI ఏజెంట్ విషయాలను సరిగ్గా పొందాలి (లేదా దాని పరిమితులను తెలుసుకోవాలి) ఎందుకంటే తప్పులను పట్టుకోవడానికి నిజ సమయంలో మానవుడు ఉండకపోవచ్చు. కొన్ని పనులు ఇతరులకన్నా దీనికి ఎక్కువగా అనుకూలంగా ఉంటాయి. సాధారణంగా, AI స్వయంప్రతిపత్తితో ఉత్తమంగా పనిచేస్తుంది:

• ఈ పనికి స్పష్టమైన నిర్మాణం లేదా నమూనా (ఉదా. డేటా నుండి సాధారణ నివేదికలను రూపొందించడం).

• లోపాలు తక్కువ-ప్రమాదకరం లేదా సులభంగా తట్టుకోగలవు (ఉదా. వైద్య నిర్ధారణకు విరుద్ధంగా, సంతృప్తికరంగా లేకుంటే విస్మరించబడే ఇమేజ్ జనరేషన్).

• శిక్షణ డేటా ఉంది , కాబట్టి AI యొక్క అవుట్‌పుట్ నిజమైన ఉదాహరణలపై ఆధారపడి ఉంటుంది (ఊహలను తగ్గించడం).

ఓపెన్-ఎండ్ , అధిక-స్టేక్స్ పనులు నేడు సున్నా పర్యవేక్షణకు తక్కువగా సరిపోతాయి.

కింది విభాగాలలో, ఉత్పాదక AI ఇప్పుడు ఏమి చేస్తుందో మరియు తరువాత ఏమి చేస్తుందో చూడటానికి మేము వివిధ రంగాలను పరిశీలిస్తాము. AI-వ్రాసిన వార్తా కథనాలు మరియు AI-జనరేటెడ్ ఆర్ట్‌వర్క్ నుండి కోడ్-రైటింగ్ అసిస్టెంట్లు మరియు వర్చువల్ కస్టమర్ సర్వీస్ ఏజెంట్ల వరకు - AI ద్వారా ఎండ్-టు-ఎండ్ వరకు ఏ పనులను చేయగలమో మరియు ఇప్పటికీ లూప్‌లో మానవుడు అవసరమో హైలైట్ చేస్తూ కాంక్రీట్ ఉదాహరణలను మనం పరిశీలిస్తాము. ప్రతి డొమైన్ కోసం, 2035 నాటికి ఏది నమ్మదగినది కాగలదో వాస్తవిక అంచనాల నుండి ప్రస్తుత సామర్థ్యాలను (సుమారు 2025) స్పష్టంగా వేరు చేస్తాము.

డొమైన్‌లలో స్వయంప్రతిపత్త AI యొక్క వర్తమానం మరియు భవిష్యత్తును మ్యాప్ చేయడం ద్వారా, పాఠకులకు సమతుల్య అవగాహనను అందించడం మా లక్ష్యం: AIని మాయాజాలంగా తప్పుపట్టలేనిదిగా అతిగా హైప్ చేయకూడదు లేదా దాని నిజమైన మరియు పెరుగుతున్న సామర్థ్యాలను తక్కువగా అమ్మకూడదు. ఈ పునాదితో, పర్యవేక్షణ లేకుండా AIని విశ్వసించడంలో ఉన్న విస్తృతమైన సవాళ్లను, నైతిక పరిగణనలు మరియు రిస్క్ మేనేజ్‌మెంట్‌తో సహా, కీలకమైన అంశాలతో ముగించే ముందు మేము చర్చిస్తాము.

రచన మరియు కంటెంట్ సృష్టిలో జనరేటివ్ AI

ఉత్పాదక AI సంచలనం సృష్టించిన మొదటి డొమైన్‌లలో ఒకటి టెక్స్ట్ జనరేషన్. పెద్ద భాషా నమూనాలు వార్తా కథనాలు మరియు మార్కెటింగ్ కాపీ నుండి సోషల్ మీడియా పోస్ట్‌లు మరియు పత్రాల సారాంశాల వరకు ప్రతిదీ ఉత్పత్తి చేయగలవు. కానీ మానవ ఎడిటర్ లేకుండా ఈ రచనలో ఎంత భాగం చేయవచ్చు?

ప్రస్తుత సామర్థ్యాలు (2025): రొటీన్ కంటెంట్ యొక్క ఆటో-రైటర్‌గా AI

నేడు, జనరేటివ్ AI విశ్వసనీయంగా వివిధ రకాల సాధారణ రచనా పనులను కనీస లేదా మానవ జోక్యం లేకుండా నిర్వహిస్తోంది. జర్నలిజంలో దీనికి ప్రధాన ఉదాహరణ: అసోసియేటెడ్ ప్రెస్ సంవత్సరాలుగా ప్రతి త్రైమాసికంలో వేలాది కంపెనీ ఆదాయ నివేదికలను ఆర్థిక డేటా ఫీడ్‌ల నుండి నేరుగా రూపొందించడానికి ఆటోమేషన్‌ను ఉపయోగించింది ( ఫిలానా ప్యాటర్సన్ - ONA కమ్యూనిటీ ప్రొఫైల్ ). ఈ చిన్న వార్తా కథనాలు ఒక టెంప్లేట్‌ను అనుసరిస్తాయి (ఉదాహరణకు, “కంపెనీ X Y ఆదాయాలను నివేదించింది, Z% పైకి...”) మరియు AI (సహజ భాషా ఉత్పత్తి సాఫ్ట్‌వేర్‌ను ఉపయోగించి) ఏ మానవుడి కంటే వేగంగా సంఖ్యలను మరియు పదజాలాన్ని పూరించగలదు. AP యొక్క వ్యవస్థ ఈ నివేదికలను స్వయంచాలకంగా ప్రచురిస్తుంది, మానవ రచయితల అవసరం లేకుండా వాటి కవరేజీని నాటకీయంగా (త్రైమాసికానికి 3,000 కథనాలకు పైగా) విస్తరిస్తుంది ( ఆటోమేటెడ్ ఆదాయ కథనాలు గుణించాలి | అసోసియేటెడ్ ప్రెస్ ).

స్పోర్ట్స్ జర్నలిజం కూడా అదేవిధంగా అభివృద్ధి చేయబడింది: AI వ్యవస్థలు స్పోర్ట్స్ గేమ్ గణాంకాలను తీసుకొని రీక్యాప్ కథనాలను రూపొందించగలవు. ఈ డొమైన్‌లు డేటా-ఆధారితమైనవి మరియు ఫార్ములాగా ఉంటాయి కాబట్టి, డేటా సరిగ్గా ఉన్నంత వరకు లోపాలు చాలా అరుదు. ఈ సందర్భాలలో, మనం నిజమైన స్వయంప్రతిపత్తిని - AI వ్రాస్తుంది మరియు కంటెంట్ వెంటనే ప్రచురించబడుతుంది.

వ్యాపారాలు ఉత్పత్తి వివరణలు, ఇమెయిల్ వార్తాలేఖలు మరియు ఇతర మార్కెటింగ్ కంటెంట్‌ను రూపొందించడానికి కూడా జనరేటివ్ AIని ఉపయోగిస్తున్నాయి. ఉదాహరణకు, ఇ-కామర్స్ దిగ్గజం అమెజాన్ ఇప్పుడు ఉత్పత్తుల కోసం కస్టమర్ సమీక్షలను సంగ్రహించడానికి AIని ఉపయోగిస్తుంది. AI అనేక వ్యక్తిగత సమీక్షల వచనాన్ని స్కాన్ చేస్తుంది మరియు వ్యక్తులు వస్తువు గురించి ఏమి ఇష్టపడుతున్నారు లేదా ఇష్టపడరు అనే దాని యొక్క సంక్షిప్త హైలైట్ పేరాను ఉత్పత్తి చేస్తుంది, ఇది మాన్యువల్ ఎడిటింగ్ లేకుండా ఉత్పత్తి పేజీలో ప్రదర్శించబడుతుంది ( అమెజాన్ AIతో కస్టమర్ సమీక్షల అనుభవాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది ). ఉదాహరణ క్రింద ఉంది , ఇక్కడ “కస్టమర్లు చెప్పేది” అనే విభాగం పూర్తిగా సమీక్ష డేటా నుండి AI ద్వారా రూపొందించబడింది:

( అమెజాన్ AI తో కస్టమర్ సమీక్షల అనుభవాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది ) ఇ-కామర్స్ ఉత్పత్తి పేజీలో AI- రూపొందించిన సమీక్ష సారాంశం. అమెజాన్ సిస్టమ్ వినియోగదారు సమీక్షల నుండి సాధారణ అంశాలను (ఉదా., వాడుకలో సౌలభ్యం, పనితీరు) ఒక చిన్న పేరాలో సంగ్రహిస్తుంది, దుకాణదారులకు "కస్టమర్ సమీక్షల టెక్స్ట్ నుండి AI- రూపొందించబడింది" అని చూపబడుతుంది.

కంటెంట్ ఊహించదగిన నమూనాను అనుసరించినప్పుడు లేదా ఉన్న డేటా నుండి సమగ్రపరచబడినప్పుడు, AI తరచుగా దానిని ఒంటరిగా నిర్వహించగలదని ఇటువంటి వినియోగ సందర్భాలు నిరూపిస్తాయి . ఇతర ప్రస్తుత ఉదాహరణలు:

• వాతావరణం మరియు ట్రాఫిక్ నవీకరణలు: సెన్సార్ డేటా ఆధారంగా రోజువారీ వాతావరణ నివేదికలు లేదా ట్రాఫిక్ బులెటిన్‌లను సంకలనం చేయడానికి AIని ఉపయోగించే మీడియా సంస్థలు.

• ఆర్థిక నివేదికలు: సంస్థలు నేరుగా ఆర్థిక సారాంశాలను (త్రైమాసిక ఫలితాలు, స్టాక్ మార్కెట్ బ్రీఫింగ్‌లు) స్వయంచాలకంగా రూపొందిస్తాయి. 2014 నుండి, బ్లూమ్‌బెర్గ్ మరియు ఇతర వార్తా సంస్థలు కంపెనీ ఆదాయాలపై వార్తల బ్లర్బ్‌లను వ్రాయడంలో సహాయపడటానికి AIని ఉపయోగిస్తున్నాయి - డేటా అందించబడిన తర్వాత ఈ ప్రక్రియ చాలావరకు స్వయంచాలకంగా నడుస్తుంది ( AP యొక్క 'రోబోట్ జర్నలిస్టులు' ఇప్పుడు వారి స్వంత కథనాలను రాస్తున్నారు | ది వెర్జ్ ) ( వ్యోమింగ్ రిపోర్టర్ నకిలీ కోట్‌లు, కథనాలను సృష్టించడానికి AIని ఉపయోగించి పట్టుబడ్డాడు ).

• అనువాదం మరియు ట్రాన్స్క్రిప్షన్: ట్రాన్స్క్రిప్షన్ సేవలు ఇప్పుడు మానవ టైపిస్టులు లేకుండా మీటింగ్ ట్రాన్స్క్రిప్ట్లు లేదా శీర్షికలను రూపొందించడానికి AIని ఉపయోగిస్తాయి. సృజనాత్మక కోణంలో ఉత్పాదకత కాకపోయినా, ఈ భాషా పనులు స్పష్టమైన ఆడియో కోసం అధిక ఖచ్చితత్వంతో స్వయంప్రతిపత్తితో నడుస్తాయి.

• డ్రాఫ్ట్ జనరేషన్: చాలా మంది నిపుణులు ఇమెయిల్‌లను లేదా పత్రాల మొదటి వెర్షన్‌లను డ్రాఫ్ట్ చేయడానికి ChatGPT వంటి సాధనాలను ఉపయోగిస్తారు, కంటెంట్ తక్కువ-రిస్క్ అయితే అప్పుడప్పుడు వాటిని తక్కువ లేదా ఎటువంటి సవరణలు లేకుండా పంపుతారు.

అయితే, మరింత సంక్లిష్టమైన గద్యానికి, 2025లో మానవ పర్యవేక్షణ ప్రమాణంగా ఉంది . వార్తా సంస్థలు AI నుండి నేరుగా పరిశోధనాత్మక లేదా విశ్లేషణాత్మక కథనాలను అరుదుగా ప్రచురిస్తాయి - సంపాదకులు AI-వ్రాసిన డ్రాఫ్ట్‌లను వాస్తవాలను తనిఖీ చేసి మెరుగుపరుస్తారు. AI శైలి మరియు నిర్మాణాన్ని బాగా అనుకరించగలదు కానీ వాస్తవ దోషాలను (తరచుగా "భ్రాంతులు" అని పిలుస్తారు) లేదా మానవుడు పట్టుకోవాల్సిన ఇబ్బందికరమైన పదబంధాలను ప్రవేశపెట్టవచ్చు. ఉదాహరణకు, జర్మన్ వార్తాపత్రిక ఎక్స్‌ప్రెస్ ప్రారంభ వార్తలను వ్రాయడంలో సహాయపడటానికి క్లారా అనే AI "డిజిటల్ సహోద్యోగి"ని పరిచయం చేసింది. క్లారా క్రీడా నివేదికలను సమర్థవంతంగా రూపొందించగలదు మరియు పాఠకులను ఆకర్షించే ముఖ్యాంశాలను కూడా వ్రాయగలదు, ఎక్స్‌ప్రెస్ యొక్క 11% కథనాలకు దోహదపడుతుంది - కానీ మానవ సంపాదకులు ఇప్పటికీ ఖచ్చితత్వం మరియు పాత్రికేయ సమగ్రత కోసం ప్రతి భాగాన్ని సమీక్షిస్తారు, ముఖ్యంగా సంక్లిష్ట కథనాలపై ( 12 వేస్ జర్నలిస్టులు న్యూస్‌రూమ్‌లో AI సాధనాలను ఉపయోగించే 12 మార్గాలు - ట్వైప్ ). ఈ మానవ-AI భాగస్వామ్యం నేడు సర్వసాధారణం: AI టెక్స్ట్‌ను రూపొందించే భారీ పనిని నిర్వహిస్తుంది మరియు మానవులు అవసరమైన విధంగా క్యూరేట్ చేసి సరిదిద్దుతారు.

2030-2035 సంవత్సరానికి ఔట్‌లుక్: విశ్వసనీయ స్వయంప్రతిపత్తి రచన వైపు

రాబోయే దశాబ్దంలో, అధిక-నాణ్యత, వాస్తవంగా సరైన వచనాన్ని రూపొందించడంలో జనరేటివ్ AI మరింత ఆధారపడదగినదిగా మారుతుందని మేము ఆశిస్తున్నాము, ఇది స్వయంప్రతిపత్తితో నిర్వహించగల రచనా పనుల పరిధిని విస్తృతం చేస్తుంది. అనేక ధోరణులు దీనికి మద్దతు ఇస్తున్నాయి:

• మెరుగైన ఖచ్చితత్వం: కొనసాగుతున్న పరిశోధన AI యొక్క తప్పుడు లేదా అసంబద్ధమైన సమాచారాన్ని ఉత్పత్తి చేసే ధోరణిని వేగంగా తగ్గిస్తోంది. 2030 నాటికి, మెరుగైన శిక్షణతో (నిజ సమయంలో డేటాబేస్‌లకు వ్యతిరేకంగా వాస్తవాలను ధృవీకరించే సాంకేతికతలతో సహా) అధునాతన భాషా నమూనాలు అంతర్గతంగా మానవ-స్థాయి వాస్తవ-తనిఖీని సాధించగలవు. దీని అర్థం AI సరైన కోట్‌లు మరియు మూలాధార పదార్థం నుండి స్వయంచాలకంగా తీసిన గణాంకాలతో పూర్తి వార్తా కథనాన్ని రూపొందించవచ్చు, దీనికి తక్కువ సవరణ అవసరం.

• డొమైన్-నిర్దిష్ట AIలు: కొన్ని రంగాలకు (చట్టపరమైన, వైద్య, సాంకేతిక రచన) చక్కగా ట్యూన్ చేయబడిన మరిన్ని ప్రత్యేకమైన జనరేటివ్ మోడల్‌లను మనం చూస్తాము. 2030 నాటి చట్టపరమైన AI మోడల్ విశ్వసనీయంగా ప్రామాణిక ఒప్పందాలను రూపొందించవచ్చు లేదా కేసు చట్టాన్ని సంగ్రహించవచ్చు - నిర్మాణంలో సూత్రప్రాయంగా ఉంటుంది కానీ ప్రస్తుతం న్యాయవాది సమయం అవసరం. AI ధృవీకరించబడిన చట్టపరమైన పత్రాలపై శిక్షణ పొందినట్లయితే, దాని డ్రాఫ్ట్‌లు న్యాయవాది త్వరిత తుది చూపును మాత్రమే ఇచ్చేంత విశ్వసనీయంగా ఉండవచ్చు.

• సహజ శైలి మరియు పొందిక: మోడల్స్ పొడవైన పత్రాల కంటే సందర్భాన్ని నిర్వహించడంలో మెరుగ్గా మారుతున్నాయి, దీని వలన మరింత స్థిరమైన మరియు స్థిరమైన దీర్ఘ-రూప కంటెంట్ లభిస్తుంది. 2035 నాటికి, ఒక AI ఒక వాస్తవిక పుస్తకం లేదా సాంకేతిక మాన్యువల్ యొక్క మంచి మొదటి డ్రాఫ్ట్‌ను స్వయంగా రాయగలదని, ప్రధానంగా మానవులు సలహా పాత్రలో (లక్ష్యాలను నిర్దేశించడానికి లేదా ప్రత్యేక జ్ఞానాన్ని అందించడానికి) ఉండే అవకాశం ఉంది.

ఆచరణలో ఇది ఎలా ఉండవచ్చు? రొటీన్ జర్నలిజం దాదాపు పూర్తిగా ఆటోమేటెడ్‌గా మారవచ్చు. 2030లో ఒక వార్తా సంస్థ ప్రతి ఆదాయ నివేదిక, క్రీడా కథనం లేదా ఎన్నికల ఫలితాల నవీకరణ యొక్క మొదటి వెర్షన్‌ను AI వ్యవస్థ రాయడం మనం చూడవచ్చు, నాణ్యత హామీ కోసం ఎడిటర్ కొన్నింటిని మాత్రమే శాంప్లింగ్ చేస్తారు. నిజానికి, నిపుణులు ఆన్‌లైన్ కంటెంట్‌లో నిరంతరం పెరుగుతున్న వాటా యంత్రం ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడుతుందని అంచనా వేస్తున్నారు - పరిశ్రమ విశ్లేషకుల ఒక బోల్డ్ అంచనా ప్రకారం 2026 నాటికి 90% వరకు ఆన్‌లైన్ కంటెంట్ AI ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడవచ్చు ( 2026 నాటికి, మానవులు కానివారు ఉత్పత్తి చేసే ఆన్‌లైన్ కంటెంట్ మానవులు ఉత్పత్తి చేసే కంటెంట్‌ను చాలా ఎక్కువగా అధిగమిస్తుంది - OODAloop ), అయితే ఆ సంఖ్య చర్చనీయాంశమైంది. మరింత సాంప్రదాయిక ఫలితం కూడా 2030ల మధ్య నాటికి, రొటీన్ వెబ్ కథనాలు, ఉత్పత్తి కాపీ మరియు బహుశా వ్యక్తిగతీకరించిన వార్తల ఫీడ్‌లలో ఎక్కువ భాగం AI ద్వారా వ్రాయబడతాయి.

మార్కెటింగ్ మరియు కార్పొరేట్ కమ్యూనికేషన్లలో , ఉత్పాదక AI మొత్తం ప్రచారాలను స్వయంప్రతిపత్తితో నిర్వహించడానికి అప్పగించబడుతుంది. ఇది వ్యక్తిగతీకరించిన మార్కెటింగ్ ఇమెయిల్‌లు, సోషల్ మీడియా పోస్ట్‌లు మరియు ప్రకటన కాపీ వైవిధ్యాలను రూపొందించగలదు మరియు పంపగలదు, కస్టమర్ ప్రతిచర్యల ఆధారంగా సందేశాన్ని నిరంతరం సర్దుబాటు చేయగలదు - ఇవన్నీ లూప్‌లో మానవ కాపీరైటర్ లేకుండానే. 2025 నాటికి, పెద్ద సంస్థల అవుట్‌బౌండ్ మార్కెటింగ్ సందేశాలలో కనీసం 30% AI ( ఇండస్ట్రీలు మరియు ఎంటర్‌ప్రైజెస్ కోసం జనరేటివ్ AI యూజ్ కేసెస్ ) ద్వారా కృత్రిమంగా ఉత్పత్తి అవుతాయని గార్ట్‌నర్ విశ్లేషకులు అంచనా వేస్తున్నారు మరియు ఈ శాతం 2030 నాటికి మాత్రమే పెరుగుతుంది.

మానవ సృజనాత్మకత మరియు తీర్పు ఇప్పటికీ పాత్ర పోషిస్తాయని గమనించడం ముఖ్యం . 2035 నాటికి, AI స్వయంగా ప్రెస్ రిలీజ్ లేదా బ్లాగ్ పోస్ట్‌ను నిర్వహించవచ్చు, కానీ జవాబుదారీతనం లేదా సున్నితమైన అంశాలను కలిగి ఉన్న పరిశోధనాత్మక జర్నలిజం కోసం, మీడియా సంస్థలు ఇప్పటికీ మానవ పర్యవేక్షణపై పట్టుబట్టవచ్చు. భవిష్యత్తులో ఒక శ్రేణి విధానాన్ని తీసుకురానుంది: AI స్వయంప్రతిపత్తితో రోజువారీ కంటెంట్‌లో ఎక్కువ భాగాన్ని ఉత్పత్తి చేస్తుంది, అయితే మానవులు వ్యూహాత్మక లేదా సున్నితమైన భాగాలను సవరించడం మరియు ఉత్పత్తి చేయడంపై దృష్టి పెడతారు. ముఖ్యంగా, AI నైపుణ్యం పెరిగేకొద్దీ "రొటీన్"గా పరిగణించబడే లైన్ విస్తరిస్తుంది.

AI- జనరేటెడ్ ఇంటరాక్టివ్ కథనాలు లేదా వ్యక్తిగతీకరించిన నివేదికలు వంటి కొత్త రకాల కంటెంట్ ఉద్భవించవచ్చు. ఉదాహరణకు, కంపెనీ వార్షిక నివేదికను AI ద్వారా బహుళ శైలులలో రూపొందించవచ్చు - కార్యనిర్వాహకుల కోసం ఒక సంక్షిప్త వివరణ, ఉద్యోగుల కోసం ఒక కథన వెర్షన్, విశ్లేషకుల కోసం ఒక డేటా-రిచ్ వెర్షన్ - ప్రతి ఒక్కటి ఒకే అంతర్లీన డేటా నుండి స్వయంచాలకంగా సృష్టించబడుతుంది. విద్యలో, పాఠ్యపుస్తకాలను వివిధ పఠన స్థాయిలకు అనుగుణంగా AI ద్వారా డైనమిక్‌గా వ్రాయవచ్చు. ఈ అప్లికేషన్లు ఎక్కువగా స్వయంప్రతిపత్తి కలిగి ఉండవచ్చు కానీ ధృవీకరించబడిన సమాచారం ద్వారా ఆధారపడతాయి.

రచనా పథం 2030ల మధ్య నాటికి, AI ఒక ఫలవంతమైన రచయిత అవుతుందని . నిజంగా స్వయంప్రతిపత్తి కలిగిన ఆపరేషన్‌కు కీలకం దాని అవుట్‌పుట్‌లపై నమ్మకాన్ని ఏర్పరచడం. AI స్థిరంగా వాస్తవ ఖచ్చితత్వం, శైలీకృత నాణ్యత మరియు నైతిక ప్రమాణాలతో సమలేఖనాన్ని ప్రదర్శించగలిగితే, లైన్-బై-లైన్ మానవ సమీక్ష అవసరం తగ్గుతుంది. 2035 నాటికి ఈ శ్వేతపత్రంలోని విభాగాలను ఎడిటర్ అవసరం లేకుండా AI పరిశోధకుడు రూపొందించవచ్చు - సరైన భద్రతా చర్యలు అమలులో ఉంటే, మేము జాగ్రత్తగా ఆశాజనకంగా ఉన్న అవకాశం.

విజువల్ ఆర్ట్స్ మరియు డిజైన్‌లో జనరేటివ్ AI

చిత్రాలను మరియు కళాకృతులను సృష్టించే జనరేటివ్ AI సామర్థ్యం ప్రజల ఊహలను ఆకర్షించింది, AI- రూపొందించిన పెయింటింగ్‌లు ఆర్ట్ పోటీలలో గెలిచిన వాటి నుండి నిజమైన ఫుటేజ్ నుండి వేరు చేయలేని డీప్‌ఫేక్ వీడియోల వరకు. దృశ్య డొమైన్‌లలో, జనరేటివ్ అడ్వర్సరియల్ నెట్‌వర్క్‌లు (GANలు) మరియు డిఫ్యూజన్ మోడల్‌లు (ఉదా. స్టేబుల్ డిఫ్యూజన్, మిడ్‌జర్నీ) వంటి AI మోడల్‌లు టెక్స్ట్ ప్రాంప్ట్‌ల ఆధారంగా అసలు చిత్రాలను రూపొందించగలవు. కాబట్టి, AI ఇప్పుడు స్వయంప్రతిపత్తి కళాకారుడిగా లేదా డిజైనర్‌గా పనిచేయగలదా?

ప్రస్తుత సామర్థ్యాలు (2025): క్రియేటివ్ అసిస్టెంట్‌గా AI

2025 నాటికి, జనరేటివ్ మోడల్‌లు డిమాండ్‌పై చిత్రాలను . వినియోగదారులు "వాన్ గోహ్ శైలిలో సూర్యాస్తమయం వద్ద మధ్యయుగ నగరం" గీయమని ఇమేజ్ AIని అడగవచ్చు మరియు సెకన్లలో నమ్మదగిన కళాత్మక చిత్రాన్ని పొందవచ్చు. ఇది గ్రాఫిక్ డిజైన్, మార్కెటింగ్ మరియు వినోదంలో కాన్సెప్ట్ ఆర్ట్, ప్రోటోటైప్‌లు మరియు కొన్ని సందర్భాల్లో తుది విజువల్స్ కోసం AI యొక్క విస్తృత వినియోగానికి దారితీసింది. ముఖ్యంగా:

• గ్రాఫిక్ డిజైన్ & స్టాక్ ఇమేజెస్: కంపెనీలు వెబ్‌సైట్ గ్రాఫిక్స్, ఇలస్ట్రేషన్‌లు లేదా స్టాక్ ఫోటోలను AI ద్వారా ఉత్పత్తి చేస్తాయి, ప్రతి కళాకారుడి నుండి కమీషన్ చేయవలసిన అవసరాన్ని తగ్గిస్తాయి. వినియోగదారులకు ఏది నచ్చుతుందో పరీక్షించడానికి అనేక మార్కెటింగ్ బృందాలు ప్రకటనలు లేదా ఉత్పత్తి చిత్రాల వైవిధ్యాలను రూపొందించడానికి AI సాధనాలను ఉపయోగిస్తాయి.

• కళ మరియు దృష్టాంతం: వ్యక్తిగత కళాకారులు ఆలోచనలను కలవరపెట్టడానికి లేదా వివరాలను పూరించడానికి AIతో కలిసి పనిచేస్తారు. ఉదాహరణకు, ఒక చిత్రకారుడు నేపథ్య దృశ్యాలను రూపొందించడానికి AIని ఉపయోగించవచ్చు, ఆపై వారు వాటిని మానవులు గీసిన పాత్రలతో అనుసంధానిస్తారు. కొంతమంది కామిక్ పుస్తక సృష్టికర్తలు AI-జనరేటెడ్ ప్యానెల్‌లు లేదా కలరింగ్‌తో ప్రయోగాలు చేశారు.

• మీడియా మరియు వినోదం: AI-జనరేటెడ్ ఆర్ట్ మ్యాగజైన్ కవర్లు మరియు పుస్తక కవర్లపై కనిపించింది. ఒక ప్రసిద్ధ ఉదాహరణ ఆగస్టు 2022 కాస్మోపాలిటన్ కవర్, దీనిలో ఒక వ్యోమగామి కనిపించాడు - ఇది ఒక ఆర్ట్ డైరెక్టర్ దర్శకత్వం వహించిన AI (OpenAI యొక్క DALL·E) ద్వారా సృష్టించబడిన మొదటి మ్యాగజైన్ కవర్ చిత్రం అని నివేదించబడింది. ఇందులో మానవ ప్రాంప్ట్ మరియు ఎంపిక ఉన్నప్పటికీ, వాస్తవ ఆర్ట్‌వర్క్ యంత్రం ద్వారా రెండర్ చేయబడింది.

ముఖ్యంగా, ఈ ప్రస్తుత ఉపయోగాలలో చాలా వరకు ఇప్పటికీ మానవ క్యూరేషన్ మరియు పునరుక్తిని కలిగి ఉంటాయి . AI డజన్ల కొద్దీ చిత్రాలను విడుదల చేయగలదు మరియు ఒక మానవుడు ఉత్తమమైనదాన్ని ఎంచుకుంటాడు మరియు దానిని బహుశా తాకవచ్చు. ఆ కోణంలో, AI రూపొందించడానికి , కానీ మానవులు సృజనాత్మక దిశను మార్గనిర్దేశం చేస్తున్నారు మరియు తుది ఎంపికలు చేస్తున్నారు. ఇది చాలా కంటెంట్‌ను త్వరగా రూపొందించడానికి నమ్మదగినది, కానీ మొదటి ప్రయత్నంలోనే అన్ని అవసరాలను తీర్చగలదని హామీ ఇవ్వబడదు. తప్పు వివరాలు (ఉదా. AI తప్పు సంఖ్యలో వేళ్లతో చేతులు గీయడం, తెలిసిన విచిత్రం) లేదా ఊహించని ఫలితాలు వంటి సమస్యలు అంటే మానవ కళా దర్శకుడు సాధారణంగా అవుట్‌పుట్ నాణ్యతను పర్యవేక్షించాల్సి ఉంటుంది.

అయితే, AI పూర్తి స్వయంప్రతిపత్తికి దగ్గరగా ఉన్న డొమైన్‌లు ఉన్నాయి:

• జనరేటివ్ డిజైన్: ఆర్కిటెక్చర్ మరియు ప్రొడక్ట్ డిజైన్ వంటి రంగాలలో, AI సాధనాలు నిర్దిష్ట పరిమితులను తీర్చే డిజైన్ ప్రోటోటైప్‌లను స్వయంప్రతిపత్తిగా సృష్టించగలవు. ఉదాహరణకు, ఫర్నిచర్ ముక్క యొక్క కావలసిన కొలతలు మరియు విధులను బట్టి, ఒక జనరేటివ్ అల్గోరిథం ప్రారంభ స్పెక్స్‌కు మించి మానవ జోక్యం లేకుండా అనేక ఆచరణీయమైన డిజైన్‌లను (కొన్ని అసాధారణమైనవి) అవుట్‌పుట్ చేయవచ్చు. ఈ డిజైన్‌లను మానవులు నేరుగా ఉపయోగించవచ్చు లేదా మెరుగుపరచవచ్చు. అదేవిధంగా, ఇంజనీరింగ్‌లో, జనరేటివ్ AI బరువు మరియు బలానికి అనుగుణంగా భాగాలను (అంటే, విమానం భాగం) రూపొందించగలదు, మానవుడు ఊహించని కొత్త ఆకృతులను ఉత్పత్తి చేస్తుంది.

• వీడియో గేమ్ ఆస్తులు: AI వీడియో గేమ్‌ల కోసం టెక్స్చర్‌లు, 3D మోడల్‌లు లేదా మొత్తం స్థాయిలను కూడా స్వయంచాలకంగా ఉత్పత్తి చేయగలదు. డెవలపర్‌లు కంటెంట్ సృష్టిని వేగవంతం చేయడానికి వీటిని ఉపయోగిస్తారు. కొన్ని ఇండీ గేమ్‌లు విధానపరంగా రూపొందించబడిన కళాకృతిని మరియు సంభాషణలను (భాషా నమూనాల ద్వారా) చేర్చడం ప్రారంభించాయి, తద్వారా మానవ-సృష్టించబడిన కనీస ఆస్తులతో విస్తారమైన, డైనమిక్ గేమ్ ప్రపంచాలను సృష్టించవచ్చు.

• యానిమేషన్ మరియు వీడియో (ఎమర్జింగ్): స్టాటిక్ చిత్రాల కంటే తక్కువ పరిణతి చెందినప్పటికీ, వీడియో కోసం జనరేటివ్ AI అభివృద్ధి చెందుతోంది. నాణ్యత అస్థిరంగా ఉన్నప్పటికీ, AI ఇప్పటికే ప్రాంప్ట్‌ల నుండి చిన్న వీడియో క్లిప్‌లు లేదా యానిమేషన్‌లను రూపొందించగలదు. డీప్‌ఫేక్ టెక్నాలజీ - ఇది జనరేటివ్ - వాస్తవిక ఫేస్ స్వాప్‌లు లేదా వాయిస్ క్లోన్‌లను ఉత్పత్తి చేయగలదు. నియంత్రిత సెట్టింగ్‌లో, ఒక స్టూడియో నేపథ్య దృశ్యాన్ని లేదా క్రౌడ్ యానిమేషన్‌ను స్వయంచాలకంగా రూపొందించడానికి AIని ఉపయోగించవచ్చు.

AI ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన 90% కంటెంట్‌తో (స్క్రిప్ట్ నుండి విజువల్స్ వరకు) ( జనరేటివ్ AI యూజ్ కేసెస్ ఫర్ ఇండస్ట్రీస్ అండ్ ఎంటర్‌ప్రైజెస్ ఒక పెద్ద బ్లాక్‌బస్టర్ చిత్రాన్ని మనం చూస్తామని గార్ట్‌నర్ అంచనా వేశారు . 2025 నాటికి, మనం ఇంకా అక్కడికి చేరుకోలేదు - AI స్వతంత్రంగా ఫీచర్-నిడివి గల చిత్రాన్ని రూపొందించలేదు. కానీ ఆ పజిల్ యొక్క భాగాలు అభివృద్ధి చెందుతున్నాయి: స్క్రిప్ట్ జనరేషన్ (టెక్స్ట్ AI), క్యారెక్టర్ మరియు సీన్ జనరేషన్ (ఇమేజ్/వీడియో AI), వాయిస్ యాక్టింగ్ (AI వాయిస్ క్లోన్స్) మరియు ఎడిటింగ్ సహాయం (AI ఇప్పటికే కట్స్ మరియు ట్రాన్సిషన్‌లకు సహాయపడుతుంది).

2030-2035 కోసం ఔట్‌లుక్: AI- జనరేటెడ్ మీడియా స్కేల్‌లో

భవిష్యత్తులో, దృశ్య కళలు మరియు రూపకల్పనలో ఉత్పాదక AI పాత్ర నాటకీయంగా విస్తరించడానికి సిద్ధంగా ఉంది. 2035 నాటికి, AI అనేక దృశ్య మాధ్యమాలలో ప్రాథమిక కంటెంట్ సృష్టికర్తగా

• పూర్తిగా AI-జనరేటెడ్ సినిమాలు మరియు వీడియోలు: రాబోయే పదేళ్లలో, AI-నిర్మించిన మొదటి సినిమాలు లేదా సిరీస్‌లను మనం చూసే అవకాశం ఉంది. మానవులు ఉన్నత స్థాయి దర్శకత్వాన్ని (ఉదా. స్క్రిప్ట్ అవుట్‌లైన్ లేదా కావలసిన శైలి) అందించవచ్చు మరియు AI దృశ్యాలను రెండర్ చేస్తుంది, నటుల పోలికలను సృష్టిస్తుంది మరియు ప్రతిదానినీ యానిమేట్ చేస్తుంది. షార్ట్ ఫిల్మ్‌లలో ప్రారంభ ప్రయోగాలు కొన్ని సంవత్సరాలలోపు జరిగే అవకాశం ఉంది, 2030ల నాటికి ఫీచర్-నిడివి ప్రయత్నాలు ప్రారంభమవుతాయి. ఈ AI సినిమాలు సముచిత (ప్రయోగాత్మక యానిమేషన్, మొదలైనవి) ప్రారంభించవచ్చు కానీ నాణ్యత మెరుగుపడే కొద్దీ ప్రధాన స్రవంతిలోకి రావచ్చు. గార్ట్‌నర్ యొక్క 2030 నాటికి 90% ఫిల్మ్ ప్రిడిక్షన్ ( జనరేటివ్ AI యూజ్ కేసెస్ ఫర్ ఇండస్ట్రీస్ అండ్ ఎంటర్‌ప్రైజెస్ ), ప్రతిష్టాత్మకమైనప్పటికీ, AI కంటెంట్ సృష్టి చలనచిత్ర నిర్మాణంలో ఎక్కువ భారాన్ని భరించేంత అధునాతనంగా ఉంటుందనే పరిశ్రమ నమ్మకాన్ని నొక్కి చెబుతుంది.

• డిజైన్ ఆటోమేషన్: ఫ్యాషన్ లేదా ఆర్కిటెక్చర్ వంటి రంగాలలో, "ఖర్చు, పదార్థాలు, శైలి X" వంటి పారామితుల ఆధారంగా వందలాది డిజైన్ భావనలను స్వయంప్రతిపత్తిగా రూపొందించడానికి జనరేటివ్ AI ఉపయోగించబడుతుంది, ఇది తుది డిజైన్‌ను ఎంచుకోవడానికి మానవులను వదిలివేస్తుంది. ఇది ప్రస్తుత డైనమిక్‌ను తిప్పికొడుతుంది: డిజైనర్లు మొదటి నుండి సృష్టించడం మరియు ప్రేరణ కోసం AIని ఉపయోగించడం కంటే, భవిష్యత్ డిజైనర్లు క్యూరేటర్‌లుగా ఎక్కువగా వ్యవహరించవచ్చు, ఉత్తమ AI-ఉత్పత్తి డిజైన్‌ను ఎంచుకుని బహుశా దానిని సర్దుబాటు చేయవచ్చు. 2035 నాటికి, ఒక ఆర్కిటెక్ట్ భవనం కోసం అవసరాలను ఇన్‌పుట్ చేయవచ్చు మరియు AI నుండి సూచనలుగా పూర్తి బ్లూప్రింట్‌లను పొందవచ్చు (అన్నీ నిర్మాణాత్మకంగా మంచివి, ఎంబెడెడ్ ఇంజనీరింగ్ నియమాల సౌజన్యంతో).

• వ్యక్తిగతీకరించిన కంటెంట్ సృష్టి: వ్యక్తిగత వినియోగదారుల కోసం AIలు దృశ్యాలను సృష్టించడాన్ని మనం చూడవచ్చు. 2035లో వీడియో గేమ్ లేదా వర్చువల్ రియాలిటీ అనుభవాన్ని ఊహించుకోండి, అక్కడ దృశ్యాలు మరియు పాత్రలు ఆటగాడి ప్రాధాన్యతలకు అనుగుణంగా ఉంటాయి, AI ద్వారా నిజ సమయంలో రూపొందించబడతాయి. లేదా వినియోగదారు రోజు ఆధారంగా రూపొందించబడిన వ్యక్తిగతీకరించిన కామిక్ స్ట్రిప్‌లు - ప్రతి సాయంత్రం మీ టెక్స్ట్ జర్నల్‌ను స్వయంచాలకంగా దృష్టాంతాలుగా మార్చే స్వయంప్రతిపత్తి కలిగిన “రోజువారీ డైరీ కామిక్” AI.

• మల్టీమోడల్ సృజనాత్మకత: జనరేటివ్ AI వ్యవస్థలు మల్టీమోడల్‌గా పెరుగుతున్నాయి - అంటే అవి టెక్స్ట్, చిత్రాలు, ఆడియో మొదలైన వాటిని కలిసి నిర్వహించగలవు. వీటిని కలపడం ద్వారా, AI "ప్రొడక్ట్ X కోసం నన్ను మార్కెటింగ్ ప్రచారానికి మార్చండి" వంటి సాధారణ ప్రాంప్ట్‌ను తీసుకొని, కేవలం వ్రాతపూర్వక కాపీని మాత్రమే కాకుండా, సరిపోలే గ్రాఫిక్స్, బహుశా చిన్న ప్రమోషనల్ వీడియో క్లిప్‌లను కూడా ఉత్పత్తి చేయగలదు, అన్నీ శైలిలో స్థిరంగా ఉంటాయి. ఈ రకమైన ఒక-క్లిక్ కంటెంట్ సూట్ 2030ల ప్రారంభంలో అందుబాటులోకి వచ్చే అవకాశం ఉంది.

మానవ కళాకారులను AI భర్తీ చేస్తుందా ? ఈ ప్రశ్న తరచుగా తలెత్తుతుంది. AI చాలా నిర్మాణ పనులను (ముఖ్యంగా వ్యాపారానికి అవసరమైన పునరావృత లేదా వేగవంతమైన మలుపు తిరిగే కళ) చేపట్టే అవకాశం ఉంది, కానీ మానవ కళాత్మకత వాస్తవికత మరియు ఆవిష్కరణ కోసం అలాగే ఉంటుంది. 2035 నాటికి, స్వయంప్రతిపత్తి కలిగిన AI ఒక ప్రసిద్ధ కళాకారుడి శైలిలో విశ్వసనీయంగా చిత్రాన్ని గీయవచ్చు - కానీ కొత్త శైలిని లేదా లోతుగా సాంస్కృతికంగా ప్రతిధ్వనించే కళను సృష్టించడం ఇప్పటికీ మానవ శక్తిగా ఉండవచ్చు (AI సహకారిగా ఉండటంతో). మానవ కళాకారులు స్వయంప్రతిపత్తి కలిగిన AI "సహ-కళాకారులతో" కలిసి పనిచేసే భవిష్యత్తును మనం ముందుగానే ఊహించవచ్చు. ఒకరి ఇంట్లో డిజిటల్ గ్యాలరీ కోసం నిరంతరం కళను రూపొందించడానికి ఒకరు వ్యక్తిగత AIని నియమించవచ్చు, ఉదాహరణకు, నిరంతరం మారుతున్న సృజనాత్మక వాతావరణాన్ని అందించడం.

విశ్వసనీయత దృక్కోణం నుండి, దృశ్య ఉత్పాదక AI కొన్ని విధాలుగా టెక్స్ట్ కంటే స్వయంప్రతిపత్తికి సులభమైన మార్గాన్ని కలిగి ఉంది: ఒక చిత్రం పరిపూర్ణంగా లేకపోయినా ఆత్మాశ్రయంగా "తగినంత మంచిది" కావచ్చు, అయితే టెక్స్ట్‌లో వాస్తవ లోపం మరింత సమస్యాత్మకం. అందువల్ల, మనం ఇప్పటికే సాపేక్షంగా తక్కువ-రిస్క్ స్వీకరణను - AI-ఉత్పత్తి చేసిన డిజైన్ అగ్లీగా లేదా తప్పుగా ఉంటే, మీరు దానిని ఉపయోగించరు, కానీ అది స్వయంగా ఎటువంటి హాని కలిగించదు. దీని అర్థం 2030ల నాటికి, కంపెనీలు AIని పర్యవేక్షణ లేకుండా డిజైన్‌లను రూపొందించడానికి అనుమతించవచ్చు మరియు నిజంగా కొత్తది లేదా ప్రమాదకరమైనది అవసరమైనప్పుడు మాత్రమే మానవులను చేర్చుకోవచ్చు.

సారాంశంలో, 2035 నాటికి ఉత్పాదక AI విజువల్స్‌లో పవర్‌హౌస్ కంటెంట్ సృష్టికర్తగా ఉంటుందని, మన చుట్టూ ఉన్న చిత్రాలు మరియు మీడియాలో గణనీయమైన భాగానికి బాధ్యత వహించే అవకాశం ఉందని భావిస్తున్నారు. ఇది వినోదం, డిజైన్ మరియు రోజువారీ కమ్యూనికేషన్‌ల కోసం విశ్వసనీయంగా కంటెంట్‌ను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. స్వయంప్రతిపత్తి కలిగిన కళాకారుడు క్షితిజ సమాంతరంగా ఉన్నాడు - అయితే AI సృజనాత్మకంగా లేదా చాలా తెలివైన సాధనంగా చూడబడుతుందా అనేది దాని అవుట్‌పుట్‌లు మానవ నిర్మిత నుండి వేరు చేయలేని విధంగా మారినప్పుడు అభివృద్ధి చెందే చర్చ.

సాఫ్ట్‌వేర్ డెవలప్‌మెంట్‌లో జనరేటివ్ AI (కోడింగ్)

సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధి చాలా విశ్లేషణాత్మక పనిలా అనిపించవచ్చు, కానీ దీనికి ఒక సృజనాత్మక అంశం కూడా ఉంది - కోడ్ రాయడం అనేది ప్రాథమికంగా నిర్మాణాత్మక భాషలో వచనాన్ని సృష్టించడం. ఆధునిక జనరేటివ్ AI, ముఖ్యంగా పెద్ద భాషా నమూనాలు, కోడింగ్‌లో చాలా ప్రవీణులుగా నిరూపించబడ్డాయి. GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer మరియు ఇతర సాధనాలు AI జత ప్రోగ్రామర్‌లుగా పనిచేస్తాయి, డెవలపర్లు టైప్ చేసినప్పుడు కోడ్ స్నిప్పెట్‌లను లేదా మొత్తం ఫంక్షన్‌లను కూడా సూచిస్తాయి. ఇది స్వయంప్రతిపత్త ప్రోగ్రామింగ్ వైపు ఎంత దూరం వెళ్ళగలదు?

ప్రస్తుత సామర్థ్యాలు (2025): కోడింగ్ కో-పైలట్‌గా AI

2025 నాటికి, అనేక డెవలపర్‌ల వర్క్‌ఫ్లోలలో AI కోడ్ జనరేటర్‌లు సర్వసాధారణంగా మారాయి. ఈ సాధనాలు కోడ్ లైన్‌లను ఆటోకంప్లీట్ చేయగలవు, బాయిలర్‌ప్లేట్‌ను (ప్రామాణిక ఫంక్షన్‌లు లేదా పరీక్షలు వంటివి) ఉత్పత్తి చేయగలవు మరియు సహజ భాషా వివరణ ఇచ్చిన సాధారణ ప్రోగ్రామ్‌లను కూడా వ్రాయగలవు. అయితే, ముఖ్యంగా, అవి డెవలపర్ పర్యవేక్షణలో పనిచేస్తాయి - డెవలపర్ AI సూచనలను సమీక్షిస్తాడు మరియు సమగ్రపరుస్తాడు.

కొన్ని ప్రస్తుత వాస్తవాలు మరియు గణాంకాలు:

• 2023 చివరి నాటికి సగం కంటే ఎక్కువ మంది ప్రొఫెషనల్ డెవలపర్లు AI కోడింగ్ అసిస్టెంట్లను స్వీకరించారు ( కోపైలట్‌లో కోడింగ్: 2023 డేటా కోడ్ నాణ్యతపై డౌన్‌వర్డ్ ఒత్తిడిని సూచిస్తుంది (2024 అంచనాలతో సహా) - GitClear ), ఇది వేగంగా స్వీకరించడాన్ని సూచిస్తుంది. విస్తృతంగా అందుబాటులో ఉన్న మొదటి సాధనాల్లో ఒకటైన GitHub కోపైలట్, అది ఉపయోగించే ప్రాజెక్ట్‌లలో సగటున 30-40% కోడ్‌ను ఉత్పత్తి చేస్తుందని నివేదించబడింది ( కోడింగ్ ఇకపై MOAT కాదు. GitHubలోని 46% కోడ్‌లు ఇప్పటికే ... ). దీని అర్థం AI ఇప్పటికే కోడ్‌లోని ముఖ్యమైన భాగాలను వ్రాస్తోంది, అయినప్పటికీ మానవుడు దానిని స్టీరింగ్ చేసి ధృవీకరిస్తున్నాడు.

• ఈ AI సాధనాలు పునరావృత కోడ్ రాయడం (ఉదా. డేటా మోడల్ తరగతులు, గెట్టర్/సెట్టర్ పద్ధతులు), ఒక ప్రోగ్రామింగ్ భాషను మరొకదానికి మార్చడం లేదా శిక్షణ ఉదాహరణలను పోలి ఉండే సరళమైన అల్గారిథమ్‌లను ఉత్పత్తి చేయడం వంటి పనులలో రాణిస్తాయి. ఉదాహరణకు, ఒక డెవలపర్ “// ఫంక్షన్‌ను పేరు ద్వారా వినియోగదారుల జాబితాను క్రమబద్ధీకరించడానికి” వ్యాఖ్యానించవచ్చు మరియు AI దాదాపు తక్షణమే తగిన సార్టింగ్ ఫంక్షన్‌ను ఉత్పత్తి చేస్తుంది.

• వారు బగ్ పరిష్కారానికి మరియు వివరణకు : డెవలపర్లు ఒక ఎర్రర్ సందేశాన్ని అతికించవచ్చు మరియు AI ఒక పరిష్కారాన్ని సూచించవచ్చు లేదా "ఈ కోడ్ ఏమి చేస్తుంది?" అని అడిగి సహజ భాషా వివరణను పొందవచ్చు. ఇది ఒక కోణంలో స్వయంప్రతిపత్తి కలిగి ఉంటుంది (AI దానికదే సమస్యలను నిర్ధారించగలదు), కానీ మానవుడు పరిష్కారాన్ని వర్తింపజేయాలా వద్దా అని నిర్ణయిస్తాడు.

• ముఖ్యంగా, ప్రస్తుత AI కోడింగ్ సహాయకులు తప్పుపట్టలేనివారు కాదు. వారు అసురక్షిత కోడ్‌ను లేదా సమస్యను దాదాపుగా మానవుడిని లూప్‌లో ఉంచడం - డెవలపర్ మానవ-వ్రాత కోడ్‌ను పరీక్షించి డీబగ్ చేస్తారు. నియంత్రిత పరిశ్రమలు లేదా క్లిష్టమైన సాఫ్ట్‌వేర్ (వైద్య లేదా విమానయాన వ్యవస్థలు వంటివి)లో, ఏదైనా AI సహకారాలు కఠినమైన సమీక్షకు లోనవుతాయి.

నేటి ప్రధాన స్రవంతి సాఫ్ట్‌వేర్ వ్యవస్థ ఏదీ డెవలపర్ పర్యవేక్షణ లేకుండా పూర్తిగా AI ద్వారా వ్రాయబడలేదు. అయితే, కొన్ని స్వయంప్రతిపత్తి లేదా పాక్షిక స్వయంప్రతిపత్తి ఉపయోగాలు ఉద్భవిస్తున్నాయి:

• ఆటో-జనరేటెడ్ యూనిట్ పరీక్షలు: AI వివిధ కేసులను కవర్ చేయడానికి కోడ్‌ను విశ్లేషించి యూనిట్ పరీక్షలను ఉత్పత్తి చేయగలదు. ఒక పరీక్షా ఫ్రేమ్‌వర్క్ బగ్‌లను పట్టుకోవడానికి ఈ AI-లిఖిత పరీక్షలను స్వయంప్రతిపత్తితో రూపొందించి అమలు చేయవచ్చు, ఇది మానవ-లిఖిత పరీక్షలను పెంచుతుంది.

• AI తో తక్కువ-కోడ్/నో-కోడ్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు: కొన్ని ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు ప్రోగ్రామర్లు కానివారు తమకు ఏమి కావాలో వివరించడానికి అనుమతిస్తాయి (ఉదా. "ఎంట్రీలను సేవ్ చేయడానికి కాంటాక్ట్ ఫారమ్ మరియు డేటాబేస్‌తో వెబ్‌పేజీని నిర్మించండి") మరియు సిస్టమ్ కోడ్‌ను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. ఇంకా ప్రారంభ దశలోనే ఉన్నప్పటికీ, ప్రామాణిక వినియోగ సందర్భాల కోసం AI స్వయంప్రతిపత్తితో సాఫ్ట్‌వేర్‌ను సృష్టించగల భవిష్యత్తును ఇది సూచిస్తుంది.

• స్క్రిప్టింగ్ మరియు గ్లూ కోడ్: IT ఆటోమేషన్ తరచుగా వ్యవస్థలను కనెక్ట్ చేయడానికి స్క్రిప్ట్‌లను వ్రాయడాన్ని కలిగి ఉంటుంది. AI సాధనాలు తరచుగా ఈ చిన్న స్క్రిప్ట్‌లను స్వయంచాలకంగా ఉత్పత్తి చేయగలవు. ఉదాహరణకు, లాగ్ ఫైల్‌ను అన్వయించడానికి మరియు ఇమెయిల్ హెచ్చరికను పంపడానికి స్క్రిప్ట్‌ను వ్రాయడం - ఒక AI తక్కువ లేదా ఎటువంటి సవరణలు లేకుండా పనిచేసే స్క్రిప్ట్‌ను ఉత్పత్తి చేయగలదు.

2030-2035 సంవత్సరానికి ఔట్‌లుక్: “స్వీయ-అభివృద్ధి” సాఫ్ట్‌వేర్ వైపు

రాబోయే దశాబ్దంలో, జనరేటివ్ AI కోడింగ్ భారంలో ఎక్కువ భాగాన్ని తీసుకుంటుందని, కొన్ని తరగతుల ప్రాజెక్టులకు పూర్తిగా స్వయంప్రతిపత్తి కలిగిన సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధికి దగ్గరగా ఉంటుందని భావిస్తున్నారు. కొన్ని అంచనా వేసిన పరిణామాలు:

• పూర్తి ఫీచర్ అమలు: 2030 నాటికి, AI సరళమైన అప్లికేషన్ ఫీచర్లను ఎండ్-టు-ఎండ్ అమలు చేయగలదని మేము అంచనా వేస్తున్నాము. ఒక ఉత్పత్తి నిర్వాహకుడు ఒక ఫీచర్‌ను సాధారణ భాషలో వివరించవచ్చు (“వినియోగదారులు ఇమెయిల్ లింక్ ద్వారా వారి పాస్‌వర్డ్‌ను రీసెట్ చేయగలగాలి”) మరియు AI అవసరమైన కోడ్‌ను (ఫ్రంట్-ఎండ్ ఫారమ్, బ్యాక్-ఎండ్ లాజిక్, డేటాబేస్ అప్‌డేట్, ఇమెయిల్ డిస్పాచ్) రూపొందించి, దానిని కోడ్‌బేస్‌లో అనుసంధానించగలదు. AI స్పెసిఫికేషన్‌లను అనుసరించగల జూనియర్ డెవలపర్‌గా సమర్థవంతంగా పనిచేస్తుంది. ఒక మానవ ఇంజనీర్ కోడ్ సమీక్ష చేసి పరీక్షలను అమలు చేయవచ్చు. AI విశ్వసనీయత మెరుగుపడినప్పుడు, కోడ్ సమీక్ష త్వరిత స్కిమ్‌గా మారవచ్చు.

• స్వయంప్రతిపత్తి కోడ్ నిర్వహణ: సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీరింగ్‌లో పెద్ద భాగం కొత్త కోడ్‌ను రాయడం మాత్రమే కాదు, ఉన్న కోడ్‌ను నవీకరించడం - బగ్‌లను పరిష్కరించడం, పనితీరును మెరుగుపరచడం, కొత్త అవసరాలకు అనుగుణంగా మార్చడం. భవిష్యత్ AI డెవలపర్లు ఇందులో రాణించే అవకాశం ఉంది. కోడ్‌బేస్ మరియు డైరెక్టివ్ (“చాలా మంది వినియోగదారులు ఒకేసారి లాగిన్ అయినప్పుడు మా యాప్ క్రాష్ అవుతోంది”) ఇచ్చినట్లయితే, AI సమస్యను (కాన్కరెన్సీ బగ్ లాగా) గుర్తించి దాన్ని ప్యాచ్ చేయవచ్చు. 2035 నాటికి, AI వ్యవస్థలు రాత్రిపూట రొటీన్ నిర్వహణ టిక్కెట్లను స్వయంచాలకంగా నిర్వహించవచ్చు, సాఫ్ట్‌వేర్ సిస్టమ్‌లకు అవిశ్రాంతంగా నిర్వహణ సిబ్బందిగా పనిచేస్తాయి.

• ఇంటిగ్రేషన్ మరియు API వినియోగం: మరిన్ని సాఫ్ట్‌వేర్ సిస్టమ్‌లు మరియు APIలు AI-రీడబుల్ డాక్యుమెంటేషన్‌తో వస్తున్నందున, ఒక AI ఏజెంట్ గ్లూ కోడ్‌ను రాయడం ద్వారా సిస్టమ్ Aని సర్వీస్ Bతో ఎలా కనెక్ట్ చేయాలో స్వతంత్రంగా గుర్తించవచ్చు. ఉదాహరణకు, ఒక కంపెనీ వారి అంతర్గత HR వ్యవస్థను కొత్త పేరోల్ APIతో సమకాలీకరించాలని కోరుకుంటే, వారు "ఇవి ఒకదానితో ఒకటి మాట్లాడుకునేలా" AIని టాస్క్ చేయవచ్చు మరియు అది రెండు సిస్టమ్‌ల స్పెక్స్‌లను చదివిన తర్వాత ఇంటిగ్రేషన్ కోడ్‌ను వ్రాస్తుంది.

• నాణ్యత మరియు ఆప్టిమైజేషన్: భవిష్యత్ కోడ్-జనరేషన్ మోడల్‌లు కోడ్ పనిచేస్తుందో లేదో ధృవీకరించడానికి ఫీడ్‌బ్యాక్ లూప్‌లను చేర్చే అవకాశం ఉంది (ఉదాహరణకు, శాండ్‌బాక్స్‌లో పరీక్షలు లేదా అనుకరణలను అమలు చేయండి). దీని అర్థం AI కోడ్‌ను వ్రాయడమే కాకుండా దానిని పరీక్షించడం ద్వారా స్వీయ-సరిదిద్దగలదు. 2035 నాటికి, ఒక పనిని ఇచ్చిన AI, అన్ని పరీక్షలు ఉత్తీర్ణత సాధించే వరకు దాని కోడ్‌ను పునరావృతం చేస్తూనే ఉంటుందని మనం ఊహించవచ్చు - ఈ ప్రక్రియ మానవుడు లైన్-బై-లైన్‌ను పర్యవేక్షించాల్సిన అవసరం ఉండకపోవచ్చు. ఇది స్వయంప్రతిపత్తితో రూపొందించబడిన కోడ్‌పై నమ్మకాన్ని బాగా పెంచుతుంది.

2035 నాటికి ఒక చిన్న సాఫ్ట్‌వేర్ ప్రాజెక్ట్ - ఉదాహరణకు వ్యాపారం కోసం కస్టమ్ మొబైల్ యాప్ - ఉన్నత స్థాయి సూచనలు ఇచ్చిన AI ఏజెంట్ ద్వారా ఎక్కువగా అభివృద్ధి చేయబడే దృశ్యాన్ని ఊహించవచ్చు. ఆ దృశ్యంలో మానవ "డెవలపర్" ఒక ప్రాజెక్ట్ మేనేజర్ లేదా వాలిడేటర్ లాగా ఉంటాడు, అవసరాలు మరియు పరిమితులను (భద్రత, శైలి మార్గదర్శకాలు) పేర్కొంటాడు మరియు AI వాస్తవ కోడింగ్ యొక్క భారీ పనిని చేయనివ్వడు.

అయితే, సంక్లిష్టమైన, పెద్ద-స్థాయి సాఫ్ట్‌వేర్ (ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్‌లు, అధునాతన AI అల్గోరిథంలు మొదలైనవి) కోసం, మానవ నిపుణులు ఇప్పటికీ లోతుగా పాల్గొంటారు. సాఫ్ట్‌వేర్‌లోని సృజనాత్మక సమస్య పరిష్కారం మరియు నిర్మాణ రూపకల్పన కొంతకాలం మానవ నేతృత్వంలోనే ఉంటుంది. AI చాలా కోడింగ్ పనులను నిర్వహించవచ్చు, కానీ ఏమి నిర్మించాలో మరియు మొత్తం నిర్మాణాన్ని రూపొందించాలో నిర్ణయించడం వేరే సవాలు. అయితే, జనరేటివ్ AI సహకరించడం ప్రారంభించినప్పుడు - బహుళ AI ఏజెంట్లు ఒక వ్యవస్థ యొక్క విభిన్న భాగాలను నిర్వహిస్తారు - వారు కొంతవరకు నిర్మాణాలను సహ-రూపకల్పన చేయగలరని ఊహించవచ్చు (ఉదాహరణకు, ఒక AI ఒక వ్యవస్థ రూపకల్పనను ప్రతిపాదిస్తుంది, మరొకటి దానిని విమర్శిస్తుంది మరియు వారు ప్రక్రియను పర్యవేక్షించే మానవుడితో పునరావృతం చేస్తారు).

కోడింగ్‌లో AI వల్ల కలిగే ప్రధాన ప్రయోజనం ఉత్పాదకత విస్తరణ . 2028 నాటికి, పూర్తిగా 90% మంది సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీర్లు AI కోడ్ అసిస్టెంట్‌లను ఉపయోగిస్తారని గార్ట్‌నర్ అంచనా వేస్తున్నారు (2024లో 15% కంటే తక్కువ నుండి) ( GitHub Copilot AI కోడ్ అసిస్టెంట్‌లపై పరిశోధన నివేదికలో అగ్రస్థానంలో ఉంది - విజువల్ స్టూడియో మ్యాగజైన్ ). దీని అర్థం AIని ఉపయోగించని వారు - తక్కువగా ఉంటారు. AI ద్వారా కొన్ని ప్రాంతాలలో మానవ డెవలపర్‌ల కొరత కూడా తగ్గుతుంది, ఇది ఖాళీలను పూరించబడుతుంది; ముఖ్యంగా ప్రతి డెవలపర్ కోడ్‌ను స్వయంప్రతిపత్తిగా డ్రాఫ్ట్ చేయగల AI సహాయకుడితో చాలా ఎక్కువ చేయగలడు.

నమ్మకం ఒక కేంద్ర సమస్యగానే ఉంటుంది. 2035 లో కూడా, సంస్థలు స్వయంప్రతిపత్తితో రూపొందించబడిన కోడ్ సురక్షితంగా ఉందని (AI దుర్బలత్వాలను ప్రవేశపెట్టకూడదు) మరియు చట్టపరమైన/నైతిక నిబంధనలకు అనుగుణంగా ఉండేలా చూసుకోవాలి (ఉదాహరణకు, సరైన లైసెన్స్ లేకుండా ఓపెన్-సోర్స్ లైబ్రరీ నుండి కాపీరైట్ చేయబడిన కోడ్‌ను AI చేర్చదు). ప్రమాదం లేకుండా మరింత స్వయంప్రతిపత్తి కోడింగ్‌ను ప్రారంభించడంలో సహాయపడటానికి AI-వ్రాసిన కోడ్ మూలాన్ని ధృవీకరించగల మరియు ట్రేస్ చేయగల మెరుగైన AI గవర్నెన్స్ సాధనాలను మేము ఆశిస్తున్నాము.

సారాంశంలో, 2030ల మధ్య నాటికి, జనరేటివ్ AI సాధారణ సాఫ్ట్‌వేర్ పనుల కోసం కోడింగ్‌లో సింహభాగాన్ని నిర్వహించే అవకాశం ఉంది మరియు సంక్లిష్టమైన వాటిలో గణనీయంగా సహాయపడుతుంది. సాఫ్ట్‌వేర్ డెవలప్‌మెంట్ లైఫ్‌సైకిల్ అవసరాల నుండి విస్తరణ వరకు - మరింత ఆటోమేటెడ్ అవుతుంది - AI కోడ్ మార్పులను స్వయంచాలకంగా ఉత్పత్తి చేసి అమలు చేసే అవకాశం ఉంది. మానవ డెవలపర్లు ఉన్నత స్థాయి తర్కం, వినియోగదారు అనుభవం మరియు పర్యవేక్షణపై ఎక్కువ దృష్టి పెడతారు, అయితే AI ఏజెంట్లు అమలు వివరాల ద్వారా నలిగిపోతారు.

కస్టమర్ సర్వీస్ మరియు సపోర్ట్‌లో జనరేటివ్ AI

మీరు ఇటీవల కాలంలో ఆన్‌లైన్ కస్టమర్ సపోర్ట్ చాట్‌తో సంభాషించినట్లయితే, దానిలో కనీసం కొంత భాగానికి AI మరొక వైపు ఉండే అవకాశం ఉంది. కస్టమర్ సర్వీస్ అనేది AI ఆటోమేషన్‌కు అనువైన డొమైన్: ఇది వినియోగదారు ప్రశ్నలకు ప్రతిస్పందించడం, ఇది జనరేటివ్ AI (ముఖ్యంగా సంభాషణ నమూనాలు) బాగా చేయగలదు మరియు ఇది తరచుగా స్క్రిప్ట్‌లు లేదా నాలెడ్జ్ బేస్ కథనాలను అనుసరిస్తుంది, వీటిని AI నేర్చుకోగలదు. AI కస్టమర్‌లను ఎంత స్వయంప్రతిపత్తితో నిర్వహించగలదు?

ప్రస్తుత సామర్థ్యాలు (2025): చాట్‌బాట్‌లు మరియు వర్చువల్ ఏజెంట్లు ముందు వరుసలో ఉన్నారు

నేటికి, అనేక సంస్థలు మొదటి సంప్రదింపు కేంద్రంగా AI చాట్‌బాట్‌లను . ఇవి సాధారణ నియమ-ఆధారిత బాట్‌ల నుండి (“బిల్లింగ్ కోసం 1 నొక్కండి, మద్దతు కోసం 2 నొక్కండి…”) ఉచిత-రూప ప్రశ్నలను అర్థం చేసుకోగల మరియు సంభాషణాత్మకంగా స్పందించగల అధునాతన జనరేటివ్ AI చాట్‌బాట్‌ల వరకు ఉంటాయి. ముఖ్య అంశాలు:

• సాధారణ ప్రశ్నలను నిర్వహించడం: AI ఏజెంట్లు తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వడం, సమాచారాన్ని అందించడం (స్టోర్ గంటలు, రీఫండ్ పాలసీలు, తెలిసిన సమస్యలకు పరిష్కార ప్రక్రియ దశలు) మరియు ప్రామాణిక విధానాల ద్వారా వినియోగదారులకు మార్గనిర్దేశం చేయడంలో రాణిస్తారు. ఉదాహరణకు, బ్యాంకు కోసం AI చాట్‌బాట్ వినియోగదారుడు వారి ఖాతా బ్యాలెన్స్‌ను తనిఖీ చేయడానికి, పాస్‌వర్డ్‌ను రీసెట్ చేయడానికి లేదా మానవ సహాయం లేకుండా రుణం కోసం ఎలా దరఖాస్తు చేసుకోవాలో వివరించడానికి స్వయంప్రతిపత్తితో సహాయపడుతుంది.

• సహజ భాషా అవగాహన: ఆధునిక ఉత్పాదక నమూనాలు మరింత ద్రవం మరియు "మానవ-వంటి" పరస్పర చర్యకు అనుమతిస్తాయి. కస్టమర్‌లు వారి స్వంత మాటలలో ఒక ప్రశ్నను టైప్ చేయవచ్చు మరియు AI సాధారణంగా ఉద్దేశ్యాన్ని గ్రహించగలదు. కొన్ని సంవత్సరాల క్రితం ఉన్న వికృతమైన బాట్‌ల కంటే నేటి AI ఏజెంట్లు కస్టమర్‌లను చాలా సంతృప్తికరంగా ఉన్నారని కంపెనీలు నివేదిస్తున్నాయి - దాదాపు సగం మంది కస్టమర్‌లు ఇప్పుడు AI ఏజెంట్లు సమస్యలను పరిష్కరించేటప్పుడు సానుభూతితో మరియు ప్రభావవంతంగా ఉండగలరని నమ్ముతున్నారు ( 2025 కోసం 59 AI కస్టమర్ సర్వీస్ గణాంకాలు ), AI-ఆధారిత సేవపై పెరుగుతున్న నమ్మకాన్ని చూపుతోంది.

• మల్టీ-ఛానల్ సపోర్ట్: AI కేవలం చాట్‌లో మాత్రమే కాదు. వాయిస్ అసిస్టెంట్లు (AI వెనుక ఉన్న ఫోన్ IVR సిస్టమ్‌లు వంటివి) కాల్‌లను నిర్వహించడం ప్రారంభించాయి మరియు AI కస్టమర్ విచారణలకు ఇమెయిల్ ప్రతిస్పందనలను కూడా డ్రాఫ్ట్ చేయగలదు, అవి ఖచ్చితమైనవిగా భావిస్తే స్వయంచాలకంగా బయటకు వెళ్లవచ్చు.

• మానవులు జోక్యం చేసుకున్నప్పుడు: సాధారణంగా, AI గందరగోళంగా ఉంటే లేదా ప్రశ్న చాలా క్లిష్టంగా ఉంటే, అది మానవ ఏజెంట్‌కు అప్పగిస్తుంది. ప్రస్తుత వ్యవస్థలు వాటి పరిమితులను తెలుసుకోవడంలో . ఉదాహరణకు, ఒక కస్టమర్ అసాధారణమైనదాన్ని అడిగితే లేదా నిరాశను చూపిస్తే (“నేను మిమ్మల్ని సంప్రదించడం ఇది మూడవసారి మరియు నేను చాలా బాధపడ్డాను…”), AI దీనిని మానవుడు స్వాధీనం చేసుకునేలా ఫ్లాగ్ చేయవచ్చు. హ్యాండ్‌ఆఫ్ కోసం థ్రెషోల్డ్‌ను కంపెనీలు నిర్ణయిస్తాయి, తద్వారా సామర్థ్యాన్ని కస్టమర్ సంతృప్తితో సమతుల్యం చేయవచ్చు.

చాలా కంపెనీలు గణనీయమైన పరస్పర చర్యలను AI ద్వారా మాత్రమే పరిష్కరిస్తున్నాయని నివేదించాయి. పరిశ్రమ సర్వేల ప్రకారం, నేడు 70-80% సాధారణ కస్టమర్ విచారణలను AI చాట్‌బాట్‌లు నిర్వహించగలవు మరియు ఛానెల్‌లలో దాదాపు 40% కంపెనీల కస్టమర్ పరస్పర చర్యలు ఇప్పటికే ఆటోమేటెడ్ లేదా AI-సహాయంతో ఉన్నాయి ( మీరు తెలుసుకోవలసిన 52 AI కస్టమర్ సర్వీస్ గణాంకాలు - ప్లివో ). IBM యొక్క గ్లోబల్ AI అడాప్షన్ ఇండెక్స్ (2022) 2025 నాటికి 80% కంపెనీలు కస్టమర్ సేవ కోసం AI చాట్‌బాట్‌లను ఉపయోగిస్తున్నాయని లేదా ఉపయోగించాలని యోచిస్తోందని సూచించింది.

ఆసక్తికరమైన పరిణామం ఏమిటంటే AI కేవలం కస్టమర్లకు ప్రతిస్పందించడమే కాకుండా, మానవ ఏజెంట్లకు ముందస్తుగా సహాయం చేస్తుంది . ఉదాహరణకు, లైవ్ చాట్ లేదా కాల్ సమయంలో, ఒక AI విని, సూచించిన సమాధానాలు లేదా సంబంధిత సమాచారాన్ని తక్షణమే మానవ ఏజెంట్‌కు అందించవచ్చు. ఇది స్వయంప్రతిపత్తి రేఖను అస్పష్టం చేస్తుంది - AI కస్టమర్‌ను ఒంటరిగా ఎదుర్కోదు, కానీ స్పష్టమైన మానవ ప్రశ్న లేకుండా చురుకుగా పాల్గొంటుంది. ఇది ఏజెంట్‌కు స్వయంప్రతిపత్తి సలహాదారుగా సమర్థవంతంగా పనిచేస్తుంది.

2030-2035 కోసం ఔట్‌లుక్: ఎక్కువగా AI-ఆధారిత కస్టమర్ పరస్పర చర్యలు

2030 నాటికి, కస్టమర్ సర్వీస్ ఇంటరాక్షన్లలో ఎక్కువ భాగం AI ద్వారానే జరుగుతాయని భావిస్తున్నారు, చాలా వరకు ప్రారంభం నుండి ముగింపు వరకు పూర్తిగా AI ద్వారా నిర్వహించబడతాయి. దీనికి మద్దతు ఇచ్చే అంచనాలు మరియు ట్రెండ్‌లు:

• అధిక సంక్లిష్టత ప్రశ్నలు పరిష్కరించబడ్డాయి: AI నమూనాలు విస్తారమైన జ్ఞానాన్ని ఏకీకృతం చేసి, తార్కికతను మెరుగుపరుస్తాయి కాబట్టి, అవి మరింత సంక్లిష్టమైన కస్టమర్ అభ్యర్థనలను నిర్వహించగలవు. “నేను ఒక వస్తువును ఎలా తిరిగి ఇవ్వాలి?” అని సమాధానం ఇవ్వడానికి బదులుగా, భవిష్యత్ AI, డైలాగ్ ద్వారా సమస్యను నిర్ధారించడం ద్వారా, అధునాతన ట్రబుల్షూటింగ్ ద్వారా కస్టమర్‌కు మార్గనిర్దేశం చేయడం ద్వారా మరియు మిగతావన్నీ సాంకేతిక నిపుణుడిని షెడ్యూల్ చేయడంలో విఫలమైతే మాత్రమే - నేడు మానవ మద్దతు సాంకేతికత అవసరమయ్యే పనులు ద్వారా, “నా ఇంటర్నెట్ డౌన్ అయింది, నేను రీబూట్ చేయడానికి ప్రయత్నించాను, మీరు సహాయం చేయగలరా?” వంటి బహుళ-దశల సమస్యలను నిర్వహించవచ్చు. ఆరోగ్య సంరక్షణ కస్టమర్ సేవలో, AI రోగి అపాయింట్‌మెంట్ షెడ్యూలింగ్ లేదా భీమా ప్రశ్నలను ఎండ్-టు-ఎండ్ వరకు నిర్వహించవచ్చు.

• ఎండ్-టు-ఎండ్ సర్వీస్ రిజల్యూషన్: AI అనేది కస్టమర్‌కు ఏమి చేయాలో చెప్పడం మాత్రమే కాదు, చేయడం . ఉదాహరణకు, ఒక కస్టమర్ "నేను నా విమానాన్ని వచ్చే సోమవారానికి మార్చుకోవాలనుకుంటున్నాను మరియు మరొక బ్యాగ్‌ని జోడించాలనుకుంటున్నాను" అని చెబితే, 2030లో ఒక AI ఏజెంట్ నేరుగా ఎయిర్‌లైన్ రిజర్వేషన్ సిస్టమ్‌తో ఇంటర్‌ఫేస్ చేయవచ్చు, మార్పును చేయవచ్చు, బ్యాగ్ కోసం చెల్లింపును ప్రాసెస్ చేయవచ్చు మరియు కస్టమర్‌కు నిర్ధారించవచ్చు - అన్నీ స్వయంప్రతిపత్తితో. AI కేవలం సమాచార వనరుగా కాకుండా పూర్తి సేవా ఏజెంట్‌గా మారుతుంది.

• సర్వవ్యాప్త AI ఏజెంట్లు: కంపెనీలు అన్ని కస్టమర్ టచ్‌పాయింట్‌లలో - ఫోన్, చాట్, ఇమెయిల్, సోషల్ మీడియా - AI ని అమలు చేసే అవకాశం ఉంది. చాలా మంది కస్టమర్‌లు తాము AI తో మాట్లాడుతున్నారో లేదా మానవుడితో మాట్లాడుతున్నారో కూడా గ్రహించలేరు, ముఖ్యంగా AI వాయిస్‌లు మరింత సహజంగా మారడం మరియు చాట్ సమాధానాలు సందర్భోచితంగా ఉండటం వలన. 2035 నాటికి, కస్టమర్ సర్వీస్‌ను సంప్రదించడం అంటే మీ గత పరస్పర చర్యలను గుర్తుంచుకునే, మీ ప్రాధాన్యతలను అర్థం చేసుకునే మరియు మీ స్వరానికి అనుగుణంగా ఉండే స్మార్ట్ AI తో సంభాషించడం - ముఖ్యంగా ప్రతి కస్టమర్‌కు వ్యక్తిగతీకరించిన వర్చువల్ ఏజెంట్.

• పరస్పర చర్యలలో AI నిర్ణయం తీసుకోవడం: ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వడంతో పాటు, ప్రస్తుతం నిర్వాహక ఆమోదం అవసరమయ్యే నిర్ణయాలు AI తీసుకోవడం ప్రారంభిస్తుంది. ఉదాహరణకు, నేడు కోపంగా ఉన్న కస్టమర్‌ను శాంతింపజేయడానికి వాపసు లేదా ప్రత్యేక తగ్గింపును అందించడానికి మానవ ఏజెంట్‌కు సూపర్‌వైజర్ ఆమోదం అవసరం కావచ్చు. భవిష్యత్తులో, లెక్కించిన కస్టమర్ జీవితకాల విలువ మరియు సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ ఆధారంగా, నిర్వచించిన పరిమితుల్లోపు ఆ నిర్ణయాలను AIకి అప్పగించవచ్చు. ఫ్యూచరమ్/IBM చేసిన ఒక అధ్యయనం 2030 నాటికి రియల్-టైమ్ కస్టమర్ ఎంగేజ్‌మెంట్‌ల సమయంలో తీసుకునే నిర్ణయాలలో దాదాపు 69% స్మార్ట్ మెషీన్‌ల ద్వారా తీసుకుంటుందని అంచనా వేసింది ( CXకి మారడానికి, మార్కెటర్లు ఈ 2 పనులను తిరిగి ఊహించుకోవాలి ) - పరస్పర చర్యలో ఉత్తమ చర్యను సమర్థవంతంగా AI నిర్ణయిస్తుంది.

• 100% AI ప్రమేయం: ప్రతి కస్టమర్ ఇంటరాక్షన్‌లో ( 2025కి 59 AI కస్టమర్ సర్వీస్ గణాంకాలు AI చివరికి పాత్ర పోషిస్తుందని ఒక నివేదిక సూచిస్తుంది . అంటే ఒక మానవుడు కస్టమర్‌తో సంభాషిస్తున్నప్పటికీ, వారికి AI సహాయం చేస్తుంది (సూచనలను అందించడం, సమాచారాన్ని తిరిగి పొందడం). ప్రత్యామ్నాయంగా, ఏ కస్టమర్ ప్రశ్నకు కూడా ఎప్పుడైనా సమాధానం లభించదు - మానవులు ఆఫ్‌లైన్‌లో ఉంటే, AI ఎల్లప్పుడూ ఉంటుంది.

2035 నాటికి, మానవ కస్టమర్ సర్వీస్ ఏజెంట్లు అత్యంత సున్నితమైన లేదా అధిక-స్పర్శ పరిస్థితులకు మాత్రమే ప్రత్యేకత కలిగి ఉన్నారని మనం కనుగొనవచ్చు (ఉదాహరణకు, VIP క్లయింట్లు లేదా మానవ సానుభూతి అవసరమయ్యే సంక్లిష్ట ఫిర్యాదు పరిష్కారం). బ్యాంకింగ్ నుండి రిటైల్ వరకు టెక్ సపోర్ట్ వరకు - రెగ్యులర్ ప్రశ్నలను 24/7 పనిచేసే AI ఏజెంట్ల సముదాయం ద్వారా అందించవచ్చు, ప్రతి పరస్పర చర్య నుండి నిరంతరం నేర్చుకుంటుంది. ఈ మార్పు కస్టమర్ సేవను మరింత స్థిరంగా మరియు తక్షణమే చేయగలదు, ఎందుకంటే AI ప్రజలను హోల్డ్‌లో ఉంచదు మరియు అపరిమిత కస్టమర్‌లను ఒకేసారి నిర్వహించడానికి సిద్ధాంతపరంగా బహుళ విధులను నిర్వహించగలదు.

ఈ దార్శనికతకు అధిగమించాల్సిన సవాళ్లు ఉన్నాయి: మానవ కస్టమర్ల అనూహ్యతను నిర్వహించడానికి AI చాలా దృఢంగా ఉండాలి. ఇది యాస, కోపం, గందరగోళం మరియు ప్రజలు సంభాషించే అంతులేని విభిన్న మార్గాలను ఎదుర్కోగలగాలి. దీనికి తాజా జ్ఞానం కూడా అవసరం (AI సమాచారం పాతది అయితే ప్రయోజనం లేదు). AI మరియు కంపెనీ డేటాబేస్‌ల మధ్య ఏకీకరణలో పెట్టుబడి పెట్టడం ద్వారా (ఆర్డర్‌లు, అంతరాయాలు మొదలైన వాటిపై నిజ-సమయ సమాచారం కోసం), ఈ అడ్డంకులను పరిష్కరించవచ్చు.

నైతికంగా, కంపెనీలు “మీరు AIతో మాట్లాడుతున్నారు” అని ఎప్పుడు వెల్లడించాలో మరియు న్యాయంగా ఉండేలా చూసుకోవాలి (పక్షపాత శిక్షణ కారణంగా AI కొంతమంది కస్టమర్‌లను ప్రతికూలంగా పరిగణించదు). వీటిని నిర్వహించినట్లయితే, వ్యాపార కేసు బలంగా ఉంటుంది: AI కస్టమర్ సేవ ఖర్చులను మరియు వేచి ఉండే సమయాన్ని నాటకీయంగా తగ్గించగలదు. 2030 నాటికి కస్టమర్ సేవలో AI మార్కెట్ పదివేల బిలియన్ డాలర్లకు పెరుగుతుందని అంచనా వేయబడింది (కస్టమర్ సర్వీస్ మార్కెట్ నివేదికలో AI 2025-2030: కేసు ) ( హౌ జనరేటివ్ AI ఈజ్ బూస్టింగ్ లాజిస్టిక్స్ | రైడర్ ). సంస్థలు ఈ సామర్థ్యాలలో పెట్టుబడి పెడతాయి.

సారాంశంలో, స్వయంప్రతిపత్తి కలిగిన AI కస్టమర్ సేవ ప్రమాణంగా ఉండే . సహాయం పొందడం అంటే తరచుగా మీ సమస్యను త్వరగా పరిష్కరించగల స్మార్ట్ మెషీన్‌తో సంభాషించడం. పర్యవేక్షణ మరియు అత్యవసర కేసులను నిర్వహించడం కోసం మానవులు ఇప్పటికీ లూప్‌లో ఉంటారు, కానీ AI వర్క్‌ఫోర్స్ పర్యవేక్షకులుగా ఉంటారు. గతంలోని "రోబోట్ హాట్‌లైన్" అనుభవాల నిరాశలను నివారించడానికి AI సరిగ్గా శిక్షణ పొంది పర్యవేక్షించబడినంత వరకు - ఫలితంగా వినియోగదారులకు వేగవంతమైన, మరింత వ్యక్తిగతీకరించిన సేవ కావచ్చు.

ఆరోగ్య సంరక్షణ మరియు వైద్యంలో ఉత్పాదక AI

ఆరోగ్య సంరక్షణ అనేది వాటాలు ఎక్కువగా ఉన్న రంగం. వైద్యంలో మానవ పర్యవేక్షణ లేకుండా AI పనిచేయాలనే ఆలోచన ఉత్సాహాన్ని (సమర్థత మరియు చేరువ కోసం) మరియు జాగ్రత్త (భద్రత మరియు సానుభూతి కారణాల కోసం) రెండింటినీ ప్రేరేపిస్తుంది. జనరల్ AI మెడికల్ ఇమేజింగ్ విశ్లేషణ, క్లినికల్ డాక్యుమెంటేషన్ మరియు ఔషధ ఆవిష్కరణ వంటి రంగాలలో కూడా ప్రవేశించడం ప్రారంభించింది. అది బాధ్యతాయుతంగా స్వయంగా ఏమి చేయగలదు?

ప్రస్తుత సామర్థ్యాలు (2025): వైద్యులను భర్తీ చేయకుండా, వారికి సహాయం చేయడం

ప్రస్తుతం, ఆరోగ్య సంరక్షణలో ఉత్పాదక AI ప్రధానంగా శక్తివంతమైన సహాయకుడిగా . ఉదాహరణకు:

• వైద్య పత్రాలు: ఆరోగ్య సంరక్షణలో AI యొక్క అత్యంత విజయవంతమైన విస్తరణలలో ఒకటి వైద్యులకు వ్రాతపనిలో సహాయం చేయడం. సహజ భాషా నమూనాలు రోగి సందర్శనలను లిప్యంతరీకరించగలవు మరియు క్లినికల్ నోట్స్ లేదా డిశ్చార్జ్ సారాంశాలను రూపొందించగలవు. కంపెనీలు పరీక్ష సమయంలో (మైక్రోఫోన్ ద్వారా) వినే "AI స్క్రైబ్స్"ని కలిగి ఉంటాయి మరియు వైద్యుడు సమీక్షించడానికి ఎన్‌కౌంటర్ నోట్స్ యొక్క డ్రాఫ్ట్‌ను స్వయంచాలకంగా ఉత్పత్తి చేస్తాయి. ఇది వైద్యుల టైపింగ్ సమయాన్ని ఆదా చేస్తుంది. కొన్ని వ్యవస్థలు ఎలక్ట్రానిక్ హెల్త్ రికార్డుల భాగాలను కూడా ఆటోపోపులేట్ చేస్తాయి. ఇది కనీస జోక్యంతో చేయవచ్చు - డాక్టర్ డ్రాఫ్ట్‌లోని ఏవైనా చిన్న లోపాలను సరిచేస్తాడు, అంటే నోట్-రైటింగ్ చాలావరకు స్వయంప్రతిపత్తి కలిగి ఉంటుంది.

• రేడియాలజీ మరియు ఇమేజింగ్: జనరేటివ్ మోడల్స్‌తో సహా AI, ఎక్స్-రేలు, MRIలు మరియు CT స్కాన్‌లను విశ్లేషించి అసాధారణతలను (కణితులు లేదా పగుళ్లు వంటివి) గుర్తించగలదు. 2018లో, FDA రెటీనా చిత్రాలలో డయాబెటిక్ రెటినోపతి (కంటి పరిస్థితి) యొక్క స్వయంప్రతిపత్తి గుర్తింపు కోసం ఒక AI వ్యవస్థను ఆమోదించింది - ముఖ్యంగా, ఆ నిర్దిష్ట స్క్రీనింగ్ సందర్భంలో నిపుణుల సమీక్ష లేకుండా కాల్ చేయడానికి దీనికి అధికారం ఉంది. ఆ వ్యవస్థ జనరేటివ్ AI కాదు, కానీ పరిమిత సందర్భాలలో నియంత్రణ సంస్థలు స్వయంప్రతిపత్తి AI నిర్ధారణను అనుమతించాయని ఇది చూపిస్తుంది. సమగ్ర నివేదికలను రూపొందించడానికి జనరేటివ్ మోడల్‌లు అమలులోకి వస్తాయి. ఉదాహరణకు, ఒక AI ఛాతీ ఎక్స్-రేను పరిశీలించి, రేడియాలజిస్ట్ నివేదికను రూపొందించవచ్చు. అప్పుడు రేడియాలజిస్ట్ నిర్ధారిస్తాడు మరియు సంకేతాలు ఇస్తాడు. కొన్ని సాధారణ సందర్భాల్లో, రేడియాలజిస్ట్ AIని విశ్వసించి త్వరిత తనిఖీ చేస్తే ఈ నివేదికలు సవరణలు లేకుండా బయటకు వెళ్లవచ్చు.

• సింప్టమ్ చెకర్స్ మరియు వర్చువల్ నర్సులు: జనరేటివ్ AI చాట్‌బాట్‌లను ఫ్రంట్‌లైన్ సింప్టమ్ చెకర్స్‌గా ఉపయోగిస్తున్నారు. రోగులు తమ లక్షణాలను ఇన్‌పుట్ చేయవచ్చు మరియు సలహాలను పొందవచ్చు (ఉదా., “ఇది సాధారణ జలుబు కావచ్చు; విశ్రాంతి మరియు ద్రవాలు, కానీ X లేదా Y సంభవిస్తే వైద్యుడిని చూడండి.”). బాబిలోన్ హెల్త్ వంటి యాప్‌లు సిఫార్సులను అందించడానికి AIని ఉపయోగిస్తాయి. ప్రస్తుతం, ఇవి సాధారణంగా ఖచ్చితమైన వైద్య సలహాగా కాకుండా సమాచారంగా రూపొందించబడ్డాయి మరియు తీవ్రమైన సమస్యల కోసం మానవ వైద్యుడితో ఫాలో-అప్‌ను ప్రోత్సహిస్తాయి.

• ఔషధ ఆవిష్కరణ (జనరేటివ్ కెమిస్ట్రీ): జనరేటివ్ AI నమూనాలు ఔషధాల కోసం కొత్త పరమాణు నిర్మాణాలను ప్రతిపాదించగలవు. ఇది రోగి సంరక్షణ కంటే పరిశోధనా రంగంలో ఎక్కువగా ఉంటుంది. ఈ AIలు కావలసిన లక్షణాలతో వేలాది అభ్యర్థుల సమ్మేళనాలను సూచించడానికి స్వయంప్రతిపత్తితో పనిచేస్తాయి, వీటిని మానవ రసాయన శాస్త్రవేత్తలు ప్రయోగశాలలో సమీక్షించి పరీక్షిస్తారు. ఇన్సిలికో మెడిసిన్ వంటి కంపెనీలు AIని ఉపయోగించి నవల ఔషధ అభ్యర్థులను చాలా తక్కువ సమయంలో ఉత్పత్తి చేశాయి. ఇది రోగులతో నేరుగా సంకర్షణ చెందకపోయినా, మానవులు కనుగొనడానికి చాలా ఎక్కువ సమయం పట్టే పరిష్కారాలను (అణువుల నమూనాలు) AI స్వయంప్రతిపత్తితో సృష్టిస్తుందనడానికి ఇది ఒక ఉదాహరణ.

• ఆరోగ్య సంరక్షణ కార్యకలాపాలు: ఆసుపత్రులలో షెడ్యూలింగ్, సరఫరా నిర్వహణ మరియు ఇతర లాజిస్టిక్‌లను ఆప్టిమైజ్ చేయడంలో AI సహాయం చేస్తోంది. ఉదాహరణకు, ఒక జనరేటివ్ మోడల్ రోగి ప్రవాహాన్ని అనుకరించవచ్చు మరియు వేచి ఉండే సమయాన్ని తగ్గించడానికి షెడ్యూలింగ్ సర్దుబాట్లను సూచించవచ్చు. అంతగా కనిపించకపోయినా, ఇవి AI కనీస మాన్యువల్ మార్పులతో తీసుకోగల నిర్ణయాలు.

2025 నాటికి, ఏ ఆసుపత్రి కూడా మానవ అనుమతి లేకుండా AI స్వతంత్రంగా ప్రధాన వైద్య నిర్ణయాలు లేదా చికిత్సలను తీసుకోవడానికి అనుమతించడం లేదని గమనించడం ముఖ్యం రోగ నిర్ధారణ మరియు చికిత్స ప్రణాళిక మానవ చేతుల్లోనే ఉంది, AI ఇన్‌పుట్ అందిస్తుంది. రోగికి "మీకు క్యాన్సర్ ఉంది" అని పూర్తిగా స్వయంప్రతిపత్తితో చెప్పడానికి లేదా మందులను సూచించడానికి AIకి అవసరమైన నమ్మకం ఇంకా లేదు, అలాగే విస్తృతమైన ధృవీకరణ లేకుండా కూడా ఉండకూడదు. వైద్య నిపుణులు AIని రెండవ జత కళ్ళుగా లేదా సమయం ఆదా చేసే సాధనంగా ఉపయోగించుకుంటారు, కానీ వారు కీలకమైన అవుట్‌పుట్‌లను ధృవీకరిస్తారు.

2030-2035 సంవత్సరానికి ఔట్‌లుక్: డాక్టర్ సహోద్యోగిగా AI (మరియు బహుశా నర్సు లేదా ఫార్మసిస్ట్ కావచ్చు)

రాబోయే దశాబ్దంలో, జనరేటివ్ AI మరింత సాధారణ క్లినికల్ పనులను స్వయంప్రతిపత్తితో చేపడుతుందని మరియు ఆరోగ్య సంరక్షణ సేవల పరిధిని పెంచుతుందని మేము ఆశిస్తున్నాము:

• ఆటోమేటెడ్ ప్రిలిమినరీ డయాగ్నసిస్: 2030 నాటికి, AI అనేక సాధారణ పరిస్థితులకు ప్రాథమిక విశ్లేషణను విశ్వసనీయంగా నిర్వహించగలదు. రోగి యొక్క లక్షణాలు, వైద్య చరిత్ర, వారి టోన్ మరియు ముఖ సంకేతాలను కూడా కెమెరా ద్వారా చదివే క్లినిక్‌లోని AI వ్యవస్థను ఊహించుకోండి మరియు మానవ వైద్యుడు రోగిని చూసే ముందు రోగనిర్ధారణ సూచన మరియు సిఫార్సు చేసిన పరీక్షలను అందిస్తుంది. అప్పుడు వైద్యుడు రోగ నిర్ధారణను నిర్ధారించడం మరియు చర్చించడంపై దృష్టి పెట్టవచ్చు. టెలిమెడిసిన్‌లో, ఒక రోగి మొదట సమస్యను తగ్గించే AIతో చాట్ చేయవచ్చు (ఉదాహరణకు, సంభావ్య సైనస్ ఇన్ఫెక్షన్ vs. మరింత తీవ్రమైనది) మరియు అవసరమైతే వారిని వైద్యుడికి కనెక్ట్ చేయవచ్చు. చాలా ఖచ్చితమైనదిగా నిరూపించబడితే, నియంత్రణ సంస్థలు AIని అధికారికంగా నిర్ధారించడానికి అనుమతించవచ్చు - ఉదాహరణకు, ఓటోస్కోప్ చిత్రం నుండి నేరుగా చెవి ఇన్ఫెక్షన్‌ను నిర్ధారించే AI సాధ్యమవుతుంది.

• వ్యక్తిగత ఆరోగ్య మానిటర్లు: ధరించగలిగే పరికరాల (స్మార్ట్‌వాచ్‌లు, ఆరోగ్య సెన్సార్లు) విస్తరణతో, AI రోగులను నిరంతరం పర్యవేక్షిస్తుంది మరియు సమస్యల గురించి స్వయంప్రతిపత్తితో హెచ్చరిస్తుంది. ఉదాహరణకు, 2035 నాటికి మీ ధరించగలిగే పరికరాల AI అసాధారణ హృదయ స్పందన రేటును గుర్తించి, అత్యవసర వర్చువల్ సంప్రదింపుల కోసం మిమ్మల్ని స్వయంచాలకంగా షెడ్యూల్ చేయవచ్చు లేదా గుండెపోటు లేదా స్ట్రోక్ సంకేతాలను గుర్తిస్తే అంబులెన్స్‌కు కాల్ చేయవచ్చు. ఇది స్వయంప్రతిపత్తి నిర్ణయ ప్రాంతంలోకి ప్రవేశిస్తుంది - పరిస్థితిని అత్యవసర పరిస్థితి అని నిర్ణయించడం మరియు చర్య తీసుకోవడం - ఇది AI యొక్క సంభావ్య మరియు ప్రాణాలను రక్షించే ఉపయోగం.

• చికిత్స సిఫార్సులు: వైద్య సాహిత్యం మరియు రోగి డేటాపై శిక్షణ పొందిన జనరేటివ్ AI వ్యక్తిగతీకరించిన చికిత్సా ప్రణాళికలను సూచించవచ్చు. 2030 నాటికి, క్యాన్సర్ వంటి సంక్లిష్ట వ్యాధుల కోసం, AI ట్యూమర్ బోర్డులు రోగి యొక్క జన్యు అలంకరణ మరియు వైద్య చరిత్రను విశ్లేషించి, స్వయంచాలకంగా సిఫార్సు చేయబడిన చికిత్సా నియమావళిని (కీమో ప్లాన్, ఔషధ ఎంపిక) రూపొందించగలవు. మానవ వైద్యులు దీనిని సమీక్షిస్తారు, కానీ కాలక్రమేణా విశ్వాసం పెరిగేకొద్దీ, వారు AI-ఉత్పత్తి చేసిన ప్రణాళికలను ముఖ్యంగా సాధారణ కేసుల కోసం అంగీకరించడం ప్రారంభించవచ్చు, అవసరమైనప్పుడు మాత్రమే సర్దుబాటు చేయవచ్చు.

• వర్చువల్ నర్సులు మరియు గృహ సంరక్షణ: వైద్య మార్గదర్శకత్వం అందించగల మరియు సంభాషించగల AI చాలా ఫాలో-అప్ మరియు దీర్ఘకాలిక సంరక్షణ పర్యవేక్షణను నిర్వహించగలదు. ఉదాహరణకు, దీర్ఘకాలిక అనారోగ్యాలతో ఇంట్లో ఉన్న రోగులు రోజువారీ మెట్రిక్‌లను AI నర్సు అసిస్టెంట్‌కు నివేదించవచ్చు, వారు సలహా ఇస్తారు (“మీ రక్తంలో చక్కెర కొంచెం ఎక్కువగా ఉంది, మీ సాయంత్రం చిరుతిండిని సర్దుబాటు చేయడాన్ని పరిగణించండి”) మరియు రీడింగ్‌లు పరిధికి మించి ఉన్నప్పుడు లేదా సమస్యలు తలెత్తినప్పుడు మాత్రమే హ్యూమన్ నర్సులో లూప్ అవుతుంది. ఈ AI వైద్యుడి రిమోట్ పర్యవేక్షణలో ఎక్కువగా స్వయంప్రతిపత్తితో పనిచేయగలదు.

• మెడికల్ ఇమేజింగ్ మరియు ల్యాబ్ విశ్లేషణ - పూర్తిగా ఆటోమేటెడ్ పైప్‌లైన్‌లు: 2035 నాటికి, కొన్ని రంగాలలో మెడికల్ స్కాన్‌లను చదవడం ప్రధానంగా AI ద్వారా చేయవచ్చు. రేడియాలజిస్టులు AI వ్యవస్థలను పర్యవేక్షిస్తారు మరియు సంక్లిష్ట కేసులను నిర్వహిస్తారు, కానీ చాలా సాధారణ స్కాన్‌లు (ఇవి నిజంగా సాధారణమైనవి) AI ద్వారా నేరుగా "చదవబడతాయి" మరియు ఆమోదించబడతాయి. అదేవిధంగా, పాథాలజీ స్లయిడ్‌లను విశ్లేషించడం (ఉదాహరణకు, బయాప్సీలో క్యాన్సర్ కణాలను గుర్తించడం) ప్రారంభ స్క్రీనింగ్ కోసం స్వయంప్రతిపత్తితో చేయవచ్చు, ఇది ల్యాబ్ ఫలితాలను నాటకీయంగా వేగవంతం చేస్తుంది.

• ఔషధ ఆవిష్కరణ మరియు క్లినికల్ ట్రయల్స్: AI ఔషధ అణువులను మాత్రమే కాకుండా ట్రయల్స్ కోసం సింథటిక్ రోగి డేటాను కూడా రూపొందిస్తుంది లేదా సరైన ట్రయల్ అభ్యర్థులను కనుగొంటుంది. నిజమైన ట్రయల్స్ ముందు ఎంపికలను తగ్గించడానికి ఇది స్వయంప్రతిపత్తితో వర్చువల్ ట్రయల్స్ (రోగులు ఎలా స్పందిస్తారో అనుకరిస్తూ) అమలు చేయవచ్చు. ఇది తక్కువ మానవ-ఆధారిత ప్రయోగాలతో మందులను వేగంగా మార్కెట్‌లోకి తీసుకురాగలదు.

మానవ వైద్యుడిని పూర్తిగా భర్తీ చేసే AI వైద్యుడి దృక్పథం సహోద్యోగిగా . రోగి సందర్భాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి సంక్లిష్టమైన రోగ నిర్ధారణకు తరచుగా అంతర్ దృష్టి, నీతి మరియు సంభాషణలు అవసరం - మానవ వైద్యులు రాణించే ప్రాంతాలు. అయితే, AI 80% సాధారణ పనిభారాన్ని నిర్వహించగలదు: కాగితపు పని, సూటిగా కేసులు, పర్యవేక్షణ మొదలైనవి, మానవ వైద్యులు గమ్మత్తైన 20% మరియు రోగి సంబంధాలపై దృష్టి పెట్టడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.

ముఖ్యమైన అడ్డంకులు ఉన్నాయి: ఆరోగ్య సంరక్షణలో స్వయంప్రతిపత్తి కలిగిన AI కి నియంత్రణ ఆమోదం కఠినమైనది (సముచితంగానే). AI వ్యవస్థలకు విస్తృతమైన క్లినికల్ ధ్రువీకరణ అవసరం. మనం పెరుగుతున్న ఆమోదాన్ని చూడవచ్చు - ఉదా., వైద్యులు అందుబాటులో లేని సేవలు తక్కువగా ఉన్న ప్రాంతాలలో AI స్వయంప్రతిపత్తితో రోగ నిర్ధారణ చేయడానికి లేదా చికిత్స చేయడానికి అనుమతించబడుతుంది, ఇది ఆరోగ్య సంరక్షణ ప్రాప్యతను విస్తరించడానికి ఒక మార్గంగా (నగరంలోని వైద్యుడి నుండి ఆవర్తన టెలి-పర్యవేక్షణతో పనిచేసే 2030 నాటికి ఒక మారుమూల గ్రామంలో "AI క్లినిక్"ని ఊహించుకోండి).

నైతిక పరిగణనలు ఎక్కువగా కనిపిస్తున్నాయి. జవాబుదారీతనం (స్వయంప్రతిపత్తి కలిగిన AI రోగ నిర్ధారణలో తప్పు చేస్తే, ఎవరు బాధ్యత వహిస్తారు?), సమాచార సమ్మతి (రోగులు తమ సంరక్షణలో AI పాల్గొంటుందో లేదో తెలుసుకోవాలి), మరియు సమానత్వాన్ని నిర్ధారించడం (AI అన్ని జనాభాకు బాగా పనిచేస్తుంది, పక్షపాతాన్ని నివారించడం) అనేవి నావిగేట్ చేయడంలో సవాళ్లు. వీటిని పరిష్కరిస్తే, 2030ల మధ్య నాటికి జనరేటివ్ AI ఆరోగ్య సంరక్షణ డెలివరీలో అల్లబడుతుంది, మానవ ప్రొవైడర్లను విడిపించే అనేక పనులను చేస్తుంది మరియు ప్రస్తుతం పరిమిత ప్రాప్యత ఉన్న రోగులను చేరుకునే అవకాశం ఉంది.

సారాంశంలో, 2035 నాటికి ఆరోగ్య సంరక్షణలో AI లోతుగా ఇంటిగ్రేట్ అయ్యే అవకాశం ఉంది, కానీ ఎక్కువగా హుడ్ కింద లేదా సహాయక పాత్రలలో ఉంటుంది. స్కాన్‌లను చదవడం, ప్రాణాధారాలను చూడటం, ప్రణాళికలను రూపొందించడం - కానీ క్లిష్టమైన నిర్ణయాల కోసం మానవ పర్యవేక్షణ యొక్క భద్రతా వలయం ఇప్పటికీ అమలులో ఉండటంతో AI దాని స్వంతంగా చాలా చేస్తుందని . ఫలితం మరింత సమర్థవంతమైన, ప్రతిస్పందించే ఆరోగ్య సంరక్షణ వ్యవస్థ కావచ్చు, ఇక్కడ AI భారీ పనులను నిర్వహిస్తుంది మరియు మానవులు సానుభూతి మరియు తుది తీర్పును అందిస్తారు.

విద్యలో ఉత్పాదక AI

విద్య అనేది ఉత్పాదక AI రంగంలో సంచలనాలు సృష్టిస్తున్న మరో రంగం, AI-ఆధారిత ట్యూటరింగ్ బాట్‌ల నుండి ఆటోమేటెడ్ గ్రేడింగ్ మరియు కంటెంట్ సృష్టి వరకు. బోధన మరియు అభ్యాసంలో కమ్యూనికేషన్ మరియు సృజనాత్మకత ఉంటాయి, ఇవి ఉత్పాదక నమూనాల బలాలు. కానీ ఉపాధ్యాయుని పర్యవేక్షణ లేకుండా విద్యను అందించగలదని AIని విశ్వసించవచ్చా?

ప్రస్తుత సామర్థ్యాలు (2025): లీష్‌పై ట్యూటర్లు మరియు కంటెంట్ జనరేటర్లు

స్వతంత్ర ఉపాధ్యాయుడిగా కాకుండా అనుబంధ సాధనంగా ఉపయోగిస్తున్నారు

• AI ట్యూటరింగ్ అసిస్టెంట్లు: ఖాన్ అకాడమీ యొక్క “ఖాన్మిగో” (GPT-4 ద్వారా ఆధారితం) లేదా వివిధ భాషా అభ్యాస యాప్‌లు వంటి సాధనాలు వన్-ఆన్-వన్ ట్యూటర్ లేదా సంభాషణ భాగస్వామిని అనుకరించడానికి AIని ఉపయోగిస్తాయి. విద్యార్థులు సహజ భాషలో ప్రశ్నలు అడగవచ్చు మరియు సమాధానాలు లేదా వివరణలను పొందవచ్చు. AI హోంవర్క్ సమస్యలకు సూచనలను అందించగలదు, వివిధ మార్గాల్లో భావనలను వివరించగలదు లేదా ఇంటరాక్టివ్ చరిత్ర పాఠం కోసం చారిత్రక వ్యక్తిగా రోల్-ప్లే చేయగలదు. అయితే, ఈ AI ట్యూటర్‌లను సాధారణంగా పర్యవేక్షణతో ఉపయోగిస్తారు; ఉపాధ్యాయులు లేదా యాప్ నిర్వహణదారులు తరచుగా సంభాషణలను పర్యవేక్షిస్తారు లేదా AI చర్చించగల దానిపై సరిహద్దులను నిర్దేశిస్తారు (తప్పుడు సమాచారం లేదా అనుచిత కంటెంట్‌ను నివారించడానికి).

• ఉపాధ్యాయుల కోసం కంటెంట్ సృష్టి: జనరేటివ్ AI క్విజ్ ప్రశ్నలు, పఠనాల సారాంశాలు, పాఠ్య ప్రణాళిక రూపురేఖలు మొదలైన వాటిని సృష్టించడం ద్వారా ఉపాధ్యాయులకు సహాయపడుతుంది. ఒక ఉపాధ్యాయుడు AIని అడగవచ్చు, “సమాధానాలతో వర్గ సమీకరణాలపై 5 అభ్యాస సమస్యలను రూపొందించండి,” తయారీలో సమయాన్ని ఆదా చేస్తుంది. ఇది స్వయంప్రతిపత్తి కంటెంట్ ఉత్పత్తి, కానీ ఒక ఉపాధ్యాయుడు సాధారణంగా పాఠ్యాంశాలతో ఖచ్చితత్వం మరియు అమరిక కోసం అవుట్‌పుట్‌ను సమీక్షిస్తాడు. కాబట్టి ఇది పూర్తిగా స్వతంత్రంగా ఉండటం కంటే శ్రమను ఆదా చేసే పరికరం.

• గ్రేడింగ్ మరియు అభిప్రాయం: AI బహుళ-ఎంపిక పరీక్షలను స్వయంచాలకంగా గ్రేడ్ చేయగలదు (అందులో కొత్తది ఏమీ లేదు) మరియు చిన్న సమాధానాలను లేదా వ్యాసాలను మూల్యాంకనం చేయగలదు. కొన్ని పాఠశాల వ్యవస్థలు వ్రాతపూర్వక ప్రతిస్పందనలను గ్రేడ్ చేయడానికి మరియు విద్యార్థులకు అభిప్రాయాన్ని అందించడానికి AIని ఉపయోగిస్తాయి (ఉదా., వ్యాకరణ దిద్దుబాట్లు, వాదనను విస్తరించడానికి సూచనలు). ఉత్పాదక పని కాకపోయినా, కొత్త AIలు విద్యార్థి పనితీరు ఆధారంగా వ్యక్తిగతీకరించిన అభిప్రాయ నివేదికను కూడా రూపొందించగలవు , మెరుగుపరచాల్సిన ప్రాంతాలను హైలైట్ చేస్తాయి. స్వల్పభేదాల గురించి ఆందోళనల కారణంగా ఉపాధ్యాయులు తరచుగా ఈ దశలో AI-గ్రేడ్ చేసిన వ్యాసాలను రెండుసార్లు తనిఖీ చేస్తారు.

• అడాప్టివ్ లెర్నింగ్ సిస్టమ్స్: ఇవి విద్యార్థి పనితీరు ఆధారంగా మెటీరియల్ యొక్క క్లిష్టతను లేదా శైలిని సర్దుబాటు చేసే ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు. జనరేటివ్ AI విద్యార్థి అవసరాలకు అనుగుణంగా కొత్త సమస్యలు లేదా ఉదాహరణలను సృష్టించడం ద్వారా దీనిని మెరుగుపరుస్తుంది. ఉదాహరణకు, ఒక విద్యార్థి ఒక భావనతో ఇబ్బంది పడుతుంటే, AI ఆ భావనపై దృష్టి సారించి మరొక సారూప్యత లేదా అభ్యాస ప్రశ్నను రూపొందించవచ్చు. ఇది కొంతవరకు స్వయంప్రతిపత్తి కలిగి ఉంటుంది, కానీ విద్యావేత్తలు రూపొందించిన వ్యవస్థలో ఉంటుంది.

• విద్యార్థుల అభ్యాస వినియోగం: విద్యార్థులు స్వయంగా ChatGPT వంటి సాధనాలను ఉపయోగించి అభ్యాసంలో సహాయం చేస్తారు - వివరణలు, అనువాదాలు అడగడం లేదా వ్యాస డ్రాఫ్ట్‌పై అభిప్రాయాన్ని పొందడానికి AIని ఉపయోగించడం (“నా పరిచయ పేరా మెరుగుపరచండి”). ఇది స్వీయ-నిర్దేశితమైనది మరియు ఉపాధ్యాయుల జ్ఞానం లేకుండా ఉండవచ్చు. ఈ సందర్భంలో AI ఆన్-డిమాండ్ ట్యూటర్ లేదా ప్రూఫ్ రీడర్‌గా పనిచేస్తుంది. విద్యార్థులు సమాధానాలను పొందడం కంటే (విద్యా సమగ్రత) నేర్చుకోవడానికి దీనిని ఉపయోగించుకునేలా చూడటం సవాలు.

2025 నాటికి, విద్యలో AI శక్తివంతమైనది, కానీ సాధారణంగా AI యొక్క సహకారాలను నిర్వహించే మానవ విద్యావేత్తతో పనిచేస్తుంది. అర్థం చేసుకోదగిన జాగ్రత్త ఉంది: తప్పుడు సమాచారాన్ని బోధించడానికి లేదా శూన్యంలో సున్నితమైన విద్యార్థుల పరస్పర చర్యలను నిర్వహించడానికి AIని విశ్వసించకూడదని మేము కోరుకుంటున్నాము. ఉపాధ్యాయులు AI ట్యూటర్‌లను విద్యార్థులకు మరింత అభ్యాసం మరియు సాధారణ ప్రశ్నలకు తక్షణ సమాధానాలను అందించగల సహాయక సహాయకులుగా చూస్తారు, ఉపాధ్యాయులు లోతైన మార్గదర్శకత్వంపై దృష్టి పెట్టడానికి వీలు కల్పిస్తారు.

2030-2035 సంవత్సరానికి ఔట్‌లుక్: వ్యక్తిగతీకరించిన AI ట్యూటర్లు మరియు ఆటోమేటెడ్ టీచింగ్ సహాయకులు

రాబోయే దశాబ్దంలో, ఉత్పాదక AI మరింత వ్యక్తిగతీకరించిన మరియు స్వయంప్రతిపత్తి కలిగిన అభ్యాస అనుభవాలను , అయితే ఉపాధ్యాయుల పాత్రలు అభివృద్ధి చెందుతాయి:

• ప్రతి విద్యార్థికి AI వ్యక్తిగత ట్యూటర్లు: 2030 నాటికి, (ఖాన్ అకాడమీకి చెందిన సాల్ ఖాన్ వంటి నిపుణులు పంచుకున్న) దార్శనికత ఏమిటంటే, ప్రతి విద్యార్థి అనేక అంశాలలో మానవ ట్యూటర్ వలె ప్రభావవంతమైన AI ట్యూటర్‌ను పొందగలడు ( ఈ AI ట్యూటర్ మానవులను 10 రెట్లు తెలివిగా చేయగలడని దీని సృష్టికర్త చెప్పారు ). ఈ AI ట్యూటర్లు 24/7 అందుబాటులో ఉంటారు, విద్యార్థి అభ్యాస చరిత్రను దగ్గరగా తెలుసుకుంటారు మరియు తదనుగుణంగా వారి బోధనా శైలిని మార్చుకుంటారు. ఉదాహరణకు, ఒక విద్యార్థి బీజగణిత భావనతో పోరాడుతున్న దృశ్య అభ్యాసకుడైతే, AI డైనమిక్‌గా సహాయం చేయడానికి దృశ్య వివరణ లేదా ఇంటరాక్టివ్ సిమ్యులేషన్‌ను సృష్టించవచ్చు. AI కాలక్రమేణా విద్యార్థి పురోగతిని ట్రాక్ చేయగలదు కాబట్టి, తదుపరి ఏ అంశాన్ని సమీక్షించాలో లేదా కొత్త నైపుణ్యానికి ఎప్పుడు ముందుకు సాగాలో అది స్వయంప్రతిపత్తిగా నిర్ణయించగలదు - సూక్ష్మ కోణంలో ఆ విద్యార్థి కోసం పాఠ్య ప్రణాళికను సమర్థవంతంగా నిర్వహిస్తుంది

• రొటీన్ టాస్క్‌లపై తగ్గిన టీచర్ వర్క్‌లోడ్: గ్రేడింగ్, వర్క్‌షీట్‌లు తయారు చేయడం, పాఠ్య సామగ్రిని రూపొందించడం - ఈ పనులను 2030 నాటికి దాదాపు పూర్తిగా AIకి ఆఫ్‌లోడ్ చేయవచ్చు. ఒక AI ఒక తరగతికి ఒక వారం విలువైన అనుకూలీకరించిన హోంవర్క్‌ను ఉత్పత్తి చేయగలదు, గత వారం యొక్క అన్ని అసైన్‌మెంట్‌లను (ఓపెన్-ఎండ్ వాటిని కూడా) ఫీడ్‌బ్యాక్‌తో గ్రేడ్ చేయగలదు మరియు ఏ అంశాలపై విద్యార్థులకు అదనపు సహాయం అవసరమో ఉపాధ్యాయుడికి హైలైట్ చేయగలదు. ఇది కనీస ఉపాధ్యాయుల ఇన్‌పుట్‌తో జరగవచ్చు, బహుశా AI యొక్క గ్రేడ్‌లు న్యాయంగా ఉన్నాయని నిర్ధారించుకోవడానికి ఒక చిన్న చూపు మాత్రమే కావచ్చు.

• అటానమస్ అడాప్టివ్ లెర్నింగ్ ప్లాట్‌ఫామ్‌లు: కొన్ని సబ్జెక్టుల కోసం పూర్తిగా AI-ఆధారిత కోర్సులను మనం చూడవచ్చు. మానవ బోధకుడు లేని ఆన్‌లైన్ కోర్సును ఊహించుకోండి, అక్కడ AI ఏజెంట్ మెటీరియల్‌ను పరిచయం చేస్తాడు, ఉదాహరణలను అందిస్తాడు, ప్రశ్నలకు సమాధానమిస్తాడు మరియు విద్యార్థి ఆధారంగా వేగాన్ని సర్దుబాటు చేస్తాడు. విద్యార్థి అనుభవం వారికి ప్రత్యేకంగా ఉంటుంది, నిజ సమయంలో ఉత్పత్తి అవుతుంది. కొన్ని కార్పొరేట్ శిక్షణ మరియు వయోజన అభ్యాసం త్వరగా ఈ నమూనాకు మారవచ్చు, ఇక్కడ 2035 నాటికి ఒక ఉద్యోగి “నేను అధునాతన ఎక్సెల్ మాక్రోలను నేర్చుకోవాలనుకుంటున్నాను” అని చెప్పవచ్చు మరియు ఒక AI ట్యూటర్ వారికి వ్యక్తిగతీకరించిన పాఠ్యాంశాల ద్వారా బోధిస్తాడు, మానవ శిక్షకుడు లేకుండా వ్యాయామాలను రూపొందించడం మరియు వాటి పరిష్కారాలను మూల్యాంకనం చేయడం వంటివి ఉంటాయి.

• తరగతి గది AI సహాయకులు: భౌతిక లేదా వర్చువల్ తరగతి గదులలో, AI తరగతి చర్చలను వినగలదు మరియు ఉపాధ్యాయుడికి తక్షణమే సహాయం చేయగలదు (ఉదాహరణకు, ఇయర్‌పీస్ ద్వారా సూచనలను గుసగుసలాడుతుంది: “చాలా మంది విద్యార్థులు ఆ భావన గురించి గందరగోళంగా ఉన్నారు, బహుశా మరొక ఉదాహరణ ఇవ్వండి”). ఇది ఆన్‌లైన్ తరగతి ఫోరమ్‌లను కూడా మోడరేట్ చేయగలదు, విద్యార్థులు అడిగే సూటి ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వగలదు (“అసైన్‌మెంట్ ఎప్పుడు ఇవ్వాలి?” లేదా లెక్చర్ పాయింట్‌ను స్పష్టం చేయగలదు) కాబట్టి ఉపాధ్యాయుడు ఇమెయిల్‌ల ద్వారా దాడి చేయబడడు. 2035 నాటికి, గదిలో AI సహ-ఉపాధ్యాయుడిని కలిగి ఉండటం, మానవ ఉపాధ్యాయుడు ఉన్నత స్థాయి మార్గదర్శకత్వం మరియు ప్రేరణాత్మక అంశాలపై దృష్టి సారించడం ప్రామాణికం కావచ్చు.

• విద్యకు ప్రపంచవ్యాప్త ప్రాప్యత: ఉపాధ్యాయుల కొరత ఉన్న ప్రాంతాలలో విద్యార్థులకు విద్యను అందించడానికి స్వయంప్రతిపత్తి కలిగిన AI ట్యూటర్లు సహాయపడగలరు. AI ట్యూటర్‌తో కూడిన టాబ్లెట్ ప్రాథమిక విద్యను కలిగి ఉన్న విద్యార్థులకు ప్రాథమిక బోధకుడిగా ఉపయోగపడుతుంది, ప్రాథమిక అక్షరాస్యత మరియు గణితాన్ని కవర్ చేస్తుంది. 2035 నాటికి, ఇది అత్యంత ప్రభావవంతమైన ఉపయోగాలలో ఒకటి కావచ్చు - మానవ ఉపాధ్యాయులు అందుబాటులో లేని అంతరాలను AI తగ్గిస్తుంది. అయితే, వివిధ సందర్భాలలో AI విద్య యొక్క నాణ్యత మరియు సాంస్కృతిక సముచితతను నిర్ధారించడం చాలా ముఖ్యమైనది.

AI ఉపాధ్యాయులను భర్తీ చేస్తుందా? పూర్తిగా ఉండకపోవచ్చు. బోధన అంటే కంటెంట్‌ను అందించడం కంటే ఎక్కువ - ఇది మార్గదర్శకత్వం, ప్రేరణ, సామాజిక-భావోద్వేగ మద్దతు. ఆ మానవ అంశాలను AI ప్రతిబింబించడం కష్టం. కానీ AI రెండవ ఉపాధ్యాయుడిగా లేదా జ్ఞాన బదిలీకి మొదటి ఉపాధ్యాయుడిగా కూడా మారగలదు, మానవ విద్యావేత్తలు మానవులు ఉత్తమంగా చేసే వాటిపై దృష్టి పెట్టేలా చేస్తుంది: సానుభూతి చూపడం, ప్రేరేపించడం మరియు విమర్శనాత్మక ఆలోచనను పెంపొందించడం.

నిర్వహించాల్సిన ఆందోళనలు ఉన్నాయి: AI ఖచ్చితమైన సమాచారాన్ని అందించేలా చూసుకోవడం (తప్పుడు వాస్తవాల విద్యా భ్రాంతులు ఉండకూడదు), విద్యా కంటెంట్‌లో పక్షపాతాన్ని నివారించడం, విద్యార్థుల డేటా గోప్యతను కాపాడుకోవడం మరియు విద్యార్థులను నిమగ్నం చేయడం (AI సరైనది మాత్రమే కాదు, ప్రేరేపించేదిగా ఉండాలి). AI విద్యా వ్యవస్థలు - పాఠ్యపుస్తకాలు ఆమోదించబడినట్లే - ప్రమాణాలకు అనుగుణంగా ఉండేలా చూసుకోవడానికి - వాటి గుర్తింపు లేదా ధృవీకరణను మనం చూసే అవకాశం ఉంది.

మరో సవాలు అతిగా ఆధారపడటం: ఒక AI ట్యూటర్ చాలా సులభంగా సమాధానాలు ఇస్తే, విద్యార్థులు పట్టుదల లేదా సమస్య పరిష్కారం నేర్చుకోకపోవచ్చు. దీనిని తగ్గించడానికి, భవిష్యత్ AI ట్యూటర్‌లను కొన్నిసార్లు విద్యార్థులు కష్టపడేలా (మానవ ట్యూటర్ చేసినట్లుగా) లేదా పరిష్కారాలను ఇవ్వడం కంటే సూచనలతో సమస్యలను పరిష్కరించమని ప్రోత్సహించేలా రూపొందించవచ్చు.

2035 నాటికి, తరగతి గది రూపాంతరం చెందవచ్చు: ప్రతి విద్యార్థికి AI-కనెక్ట్ చేయబడిన పరికరం వారి స్వంత వేగంతో మార్గనిర్దేశం చేస్తుంది, అయితే ఉపాధ్యాయుడు సమూహ కార్యకలాపాలను నిర్వహిస్తాడు మరియు మానవ అంతర్దృష్టిని అందిస్తాడు. విద్య మరింత సమర్థవంతంగా మరియు అనుకూలీకరించబడుతుంది. ప్రతి విద్యార్థికి అవసరమైనప్పుడు వారికి అవసరమైన సహాయం లభించడం వాగ్దానం - నిజమైన “వ్యక్తిగత బోధకుడు” అనుభవం. ప్రమాదం కొంత మానవ స్పర్శను కోల్పోవడం లేదా AIని దుర్వినియోగం చేయడం (విద్యార్థులు AI ద్వారా మోసం చేసినట్లు). కానీ మొత్తం మీద, బాగా నిర్వహించబడితే, ఉత్పాదక AI విద్యార్థి విద్యా ప్రయాణంలో ఎల్లప్పుడూ అందుబాటులో ఉండే, జ్ఞానం కలిగిన సహచరుడిగా ఉండటం ద్వారా అభ్యాసాన్ని ప్రజాస్వామ్యీకరించడానికి మరియు మెరుగుపరచడానికి నిలుస్తుంది.

లాజిస్టిక్స్ మరియు సరఫరా గొలుసులో ఉత్పాదక AI

లాజిస్టిక్స్ - వస్తువులను తరలించడం మరియు సరఫరా గొలుసులను నిర్వహించడం యొక్క కళ మరియు శాస్త్రం - "ఉత్పాదక" AI కోసం సాంప్రదాయ డొమైన్ లాగా అనిపించకపోవచ్చు, కానీ సృజనాత్మక సమస్య పరిష్కారం మరియు ప్రణాళిక ఈ రంగంలో కీలకం. దృశ్యాలను అనుకరించడం, ప్రణాళికలను ఆప్టిమైజ్ చేయడం మరియు రోబోటిక్ వ్యవస్థలను నియంత్రించడం ద్వారా జనరేటివ్ AI సహాయపడుతుంది. లాజిస్టిక్స్‌లో లక్ష్యం సామర్థ్యం మరియు ఖర్చు-పొదుపులు, ఇది డేటాను విశ్లేషించడంలో మరియు పరిష్కారాలను ప్రతిపాదించడంలో AI యొక్క బలాలకు బాగా సరిపోతుంది. కాబట్టి సరఫరా గొలుసులు మరియు లాజిస్టిక్స్ కార్యకలాపాలను నిర్వహించడంలో AI ఎంత స్వయంప్రతిపత్తి పొందగలదు?

ప్రస్తుత సామర్థ్యాలు (2025): మానవ పర్యవేక్షణతో ఆప్టిమైజ్ చేయడం మరియు క్రమబద్ధీకరించడం

నిర్ణయ మద్దతు సాధనంగా వర్తించబడుతుంది :

• రూట్ ఆప్టిమైజేషన్: UPS మరియు FedEx వంటి కంపెనీలు డెలివరీ రూట్‌లను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి ఇప్పటికే AI అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగిస్తున్నాయి - డ్రైవర్లు అత్యంత సమర్థవంతమైన మార్గాన్ని తీసుకుంటున్నారని నిర్ధారిస్తుంది. సాంప్రదాయకంగా ఇవి ఆపరేషన్స్ రీసెర్చ్ అల్గారిథమ్‌లు, కానీ ఇప్పుడు జనరేటివ్ విధానాలు వివిధ పరిస్థితులలో (ట్రాఫిక్, వాతావరణం) ప్రత్యామ్నాయ రూటింగ్ వ్యూహాలను అన్వేషించడంలో సహాయపడతాయి. AI మార్గాలను సూచిస్తున్నప్పటికీ, మానవ డిస్పాచర్లు లేదా నిర్వాహకులు పారామితులను (ఉదా. ప్రాధాన్యతలు) సెట్ చేస్తారు మరియు అవసరమైతే భర్తీ చేయవచ్చు.

• లోడ్ మరియు స్థల ప్రణాళిక: ట్రక్కులు లేదా షిప్పింగ్ కంటైనర్లను ప్యాకింగ్ చేయడానికి, AI సరైన లోడింగ్ ప్రణాళికలను రూపొందించగలదు (ఏ పెట్టె ఎక్కడికి వెళుతుంది). ఒక ఉత్పాదక AI స్థల వినియోగాన్ని పెంచడానికి బహుళ ప్యాకింగ్ కాన్ఫిగరేషన్‌లను ఉత్పత్తి చేయవచ్చు, ముఖ్యంగా మానవులు ఎంచుకోగల పరిష్కారాలను "సృష్టిస్తుంది". USలో ట్రక్కులు తరచుగా 30% ఖాళీగా నడుస్తాయని మరియు AI సహాయంతో మెరుగైన ప్రణాళిక ఆ వ్యర్థాలను తగ్గించగలదని ఒక అధ్యయనం ద్వారా ఇది హైలైట్ చేయబడింది ( లాజిస్టిక్స్‌లో టాప్ జనరేటివ్ AI వినియోగ కేసులు ). ఈ AI-జనరేటెడ్ లోడ్ ప్రణాళికలు ఇంధన ఖర్చులు మరియు ఉద్గారాలను తగ్గించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నాయి మరియు కొన్ని గిడ్డంగులలో అవి కనీస మాన్యువల్ మార్పులతో అమలు చేయబడతాయి.

• డిమాండ్ ఫోర్కాస్టింగ్ మరియు ఇన్వెంటరీ నిర్వహణ: AI నమూనాలు ఉత్పత్తి డిమాండ్‌ను అంచనా వేయగలవు మరియు రీస్టాకింగ్ ప్లాన్‌లను రూపొందించగలవు. ఒక జనరేటివ్ మోడల్ విభిన్న డిమాండ్ దృశ్యాలను అనుకరించవచ్చు (ఉదాహరణకు, రాబోయే సెలవుదినం కారణంగా డిమాండ్ పెరుగుదలను AI "ఊహిస్తుంది") మరియు తదనుగుణంగా ఇన్వెంటరీని ప్లాన్ చేయవచ్చు. ఇది సరఫరా గొలుసు నిర్వాహకులు సిద్ధం కావడానికి సహాయపడుతుంది. ప్రస్తుతం, AI అంచనాలు మరియు సూచనలను అందిస్తుంది, కానీ మానవులు సాధారణంగా ఉత్పత్తి స్థాయిలు లేదా ఆర్డరింగ్‌పై తుది నిర్ణయం తీసుకుంటారు.

• ప్రమాద అంచనా: ప్రపంచ సరఫరా గొలుసు అంతరాయాలను ఎదుర్కొంటుంది (ప్రకృతి వైపరీత్యాలు, పోర్ట్ జాప్యాలు, రాజకీయ సమస్యలు). AI వ్యవస్థలు ఇప్పుడు వార్తలు మరియు డేటాను పరిశీలించి, రాబోయే ప్రమాదాలను గుర్తిస్తాయి. ఉదాహరణకు, ఒక లాజిస్టిక్స్ సంస్థ ఇంటర్నెట్‌ను స్కాన్ చేయడానికి మరియు ప్రమాదకర రవాణా కారిడార్‌లను ఫ్లాగ్ చేయడానికి (రాబోయే హరికేన్ లేదా అశాంతి కారణంగా ఇబ్బంది పడే అవకాశం ఉన్న ప్రాంతాలు) జనరేషన్ AIని ఉపయోగిస్తుంది ( లాజిస్టిక్స్‌లో టాప్ జనరేటివ్ AI వినియోగ కేసులు ). ఆ సమాచారంతో, ప్లానర్లు సమస్యాత్మక ప్రదేశాల చుట్టూ సరుకులను స్వయంప్రతిపత్తితో మళ్లించగలరు. కొన్ని సందర్భాల్లో, AI స్వయంచాలకంగా రూట్ మార్పులను లేదా రవాణా విధానాన్ని సిఫార్సు చేయవచ్చు, దీనిని మానవులు ఆమోదిస్తారు.

• గిడ్డంగి ఆటోమేషన్: చాలా గిడ్డంగులు ఎంచుకోవడం మరియు ప్యాకింగ్ చేయడానికి రోబోలతో సెమీ-ఆటోమేటెడ్ చేయబడ్డాయి. జనరేటివ్ AI రోబోట్‌లు మరియు మానవులకు సరైన ప్రవాహం కోసం డైనమిక్‌గా పనులను కేటాయించగలదు. ఉదాహరణకు, ఒక AI ప్రతి ఉదయం ఆర్డర్‌ల ఆధారంగా రోబోటిక్ పికర్ల కోసం జాబ్ క్యూను రూపొందించవచ్చు. ఇది తరచుగా అమలులో పూర్తిగా స్వయంప్రతిపత్తి కలిగి ఉంటుంది, నిర్వాహకులు KPIలను మాత్రమే పర్యవేక్షిస్తారు - ఆర్డర్‌లు ఊహించని విధంగా పెరిగితే, AI దాని స్వంత కార్యకలాపాలను సర్దుబాటు చేస్తుంది.

• ఫ్లీట్ మేనేజ్‌మెంట్: వాహనాల నిర్వహణను షెడ్యూల్ చేయడంలో AI సహాయపడుతుంది, నమూనాలను విశ్లేషించడం ద్వారా మరియు డౌన్‌టైమ్‌ను తగ్గించే సరైన నిర్వహణ షెడ్యూల్‌లను రూపొందించడం ద్వారా. ఇది ప్రయాణాలను తగ్గించడానికి షిప్‌మెంట్‌లను కూడా సమూహపరచగలదు. సేవా అవసరాలను తీర్చినంత వరకు ఈ నిర్ణయాలను AI సాఫ్ట్‌వేర్ స్వయంచాలకంగా తీసుకోవచ్చు.

మొత్తంమీద, 2025 నాటికి, మానవులు లక్ష్యాలను నిర్దేశించుకుంటారు (ఉదాహరణకు, "ఖర్చును తగ్గించండి కానీ 2-రోజుల డెలివరీని నిర్ధారించండి") మరియు దానిని సాధించడానికి AI పరిష్కారాలను లేదా షెడ్యూల్‌లను రూపొందిస్తుంది. అసాధారణమైన ఏదైనా జరిగే వరకు వ్యవస్థలు జోక్యం లేకుండా రోజువారీగా పనిచేయగలవు. చాలా లాజిస్టిక్స్‌లో పునరావృత నిర్ణయాలు ఉంటాయి (ఈ షిప్‌మెంట్ ఎప్పుడు బయలుదేరాలి? ఈ ఆర్డర్‌ను ఏ గిడ్డంగి నుండి నెరవేర్చాలి?), ఏ AI స్థిరంగా తీసుకోవడం నేర్చుకోగలదు. కంపెనీలు ఈ సూక్ష్మ నిర్ణయాలను నిర్వహించడానికి AIని క్రమంగా విశ్వసిస్తున్నాయి మరియు మినహాయింపులు సంభవించినప్పుడు మాత్రమే నిర్వాహకులను అప్రమత్తం చేస్తున్నాయి.

2030-2035 సంవత్సరానికి అంచనాలు: స్వీయ-డ్రైవింగ్ సరఫరా గొలుసులు

రాబోయే దశాబ్దంలో, AI ద్వారా నడిచే లాజిస్టిక్స్‌లో స్వయంప్రతిపత్తి సమన్వయాన్ని

• స్వయంప్రతిపత్తి వాహనాలు మరియు డ్రోన్‌లు: స్వీయ-డ్రైవింగ్ ట్రక్కులు మరియు డెలివరీ డ్రోన్‌లు, విస్తృత AI/రోబోటిక్స్ అంశం లాజిస్టిక్‌లను నేరుగా ప్రభావితం చేస్తుంది. 2030 నాటికి, నియంత్రణ మరియు సాంకేతిక సవాళ్లను అధిగమించినట్లయితే, మనం హైవేలపై ట్రక్కులను క్రమం తప్పకుండా నడపడానికి లేదా నగరాల్లో చివరి మైలు డెలివరీని నిర్వహించడానికి డ్రోన్‌లకు అవకాశం ఉంటుంది. ఈ AIలు మానవ డ్రైవర్లు లేకుండా నిజ-సమయ నిర్ణయాలు (మార్గ మార్పులు, అడ్డంకిని నివారించడం) తీసుకుంటాయి. ఈ వాహన AIలు విస్తారమైన డేటా మరియు అనుకరణల నుండి ఎలా నేర్చుకుంటాయో, లెక్కలేనన్ని దృశ్యాలపై సమర్థవంతంగా "శిక్షణ" ఎలా ఇస్తాయో దానిలో ఉత్పాదక కోణం ఉంది. పూర్తిగా స్వయంప్రతిపత్తి కలిగిన ఫ్లీట్ 24/7 పనిచేయగలదు, మానవులు రిమోట్‌గా మాత్రమే పర్యవేక్షిస్తారు. ఇది లాజిస్టిక్స్ కార్యకలాపాల నుండి భారీ మానవ మూలకాన్ని (డ్రైవర్లు) తొలగిస్తుంది, స్వయంప్రతిపత్తిని నాటకీయంగా పెంచుతుంది.

• స్వీయ-స్వస్థత సరఫరా గొలుసులు: సరఫరా గొలుసు దృశ్యాలను నిరంతరం అనుకరించడానికి మరియు ఆకస్మిక ప్రణాళికలను సిద్ధం చేయడానికి జనరేటివ్ AI ఉపయోగించబడుతుంది. 2035 నాటికి, సరఫరాదారు ఫ్యాక్టరీ మూసివేయబడినప్పుడు (వార్తలు లేదా డేటా ఫీడ్‌ల ద్వారా) AI స్వయంచాలకంగా గుర్తించి, వెంటనే మార్చవచ్చు. దీని అర్థం AI చొరవ తీసుకోవడంతో సరఫరా గొలుసు అంతరాయాల నుండి "స్వస్థపడుతుంది". పరిష్కారాన్ని ప్రారంభించిన వారి కంటే, AI ఏమి చేసిందో మానవ నిర్వాహకులకు తెలియజేయబడుతుంది.

• ఎండ్-టు-ఎండ్ ఇన్వెంటరీ ఆప్టిమైజేషన్: AI గిడ్డంగులు మరియు దుకాణాల మొత్తం నెట్‌వర్క్‌లో ఇన్వెంటరీని స్వయంప్రతిపత్తితో నిర్వహించగలదు. ఇది స్టాక్‌ను ఎప్పుడు, ఎక్కడికి తరలించాలో నిర్ణయిస్తుంది (బహుశా రోబోలు లేదా ఆటోమేటెడ్ వాహనాలను ఉపయోగించడం ద్వారా), ప్రతి ప్రదేశంలో తగినంత ఇన్వెంటరీని ఉంచుతుంది. AI ప్రాథమికంగా సరఫరా గొలుసు నియంత్రణ టవర్‌ను నడుపుతుంది: అన్ని ప్రవాహాలను చూడటం మరియు నిజ సమయంలో సర్దుబాట్లు చేయడం. 2035 నాటికి, "సెల్ఫ్-డ్రైవింగ్" సరఫరా గొలుసు ఆలోచన అంటే వ్యవస్థ ప్రతిరోజూ ఉత్తమ పంపిణీ ప్రణాళికను గుర్తించడం, ఉత్పత్తులను ఆర్డర్ చేయడం, ఫ్యాక్టరీ పరుగులను షెడ్యూల్ చేయడం మరియు రవాణాను స్వయంగా ఏర్పాటు చేయడం. మానవులు మొత్తం వ్యూహాన్ని పర్యవేక్షిస్తారు మరియు AI యొక్క ప్రస్తుత అవగాహనకు మించి మినహాయింపులను నిర్వహిస్తారు.

• లాజిస్టిక్స్‌లో జనరేటివ్ డిజైన్: AI కొత్త సరఫరా గొలుసు నెట్‌వర్క్‌లను డిజైన్ చేయడాన్ని మనం చూడవచ్చు. ఒక కంపెనీ కొత్త ప్రాంతానికి విస్తరిస్తే; ఒక AI ఆ ప్రాంతం కోసం ఇచ్చిన డేటా కోసం సరైన గిడ్డంగి స్థానాలు, రవాణా లింక్‌లు మరియు జాబితా విధానాలను రూపొందించగలదు - నేడు కన్సల్టెంట్లు మరియు విశ్లేషకులు చేసేది అదే. 2030 నాటికి, కంపెనీలు సరఫరా గొలుసు రూపకల్పన ఎంపికల కోసం AI సిఫార్సులపై ఆధారపడవచ్చు, కారకాలను వేగంగా తూకం వేస్తుందని మరియు మానవులు కోల్పోయే సృజనాత్మక పరిష్కారాలను (స్పష్టంగా లేని పంపిణీ కేంద్రాలు వంటివి) కనుగొనవచ్చని నమ్మవచ్చు.

• తయారీతో ఏకీకరణ (పరిశ్రమ 4.0): లాజిస్టిక్స్ ఒంటరిగా నిలబడదు; అది ఉత్పత్తితో ముడిపడి ఉంటుంది. భవిష్యత్ కర్మాగారాలు ఉత్పాదక AI ఉత్పత్తి పరుగులను షెడ్యూల్ చేయడం, ముడి పదార్థాలను సకాలంలో ఆర్డర్ చేయడం మరియు లాజిస్టిక్స్ నెట్‌వర్క్‌ను వెంటనే ఉత్పత్తులను రవాణా చేయమని సూచించడం వంటివి కలిగి ఉండవచ్చు. ఈ ఇంటిగ్రేటెడ్ AI అంటే మొత్తం మీద తక్కువ మానవ ప్రణాళిక అని అర్థం - ఖర్చు, వేగం మరియు స్థిరత్వం కోసం ఆప్టిమైజ్ చేసే అల్గారిథమ్‌ల ద్వారా ఉత్పత్తి నుండి డెలివరీ వరకు అతుకులు లేని గొలుసు. ఇప్పటికే, 2025 నాటికి, అధిక పనితీరు గల సరఫరా గొలుసులు డేటా-ఆధారితంగా ఉంటాయి; 2035 నాటికి అవి ఎక్కువగా AI-ఆధారితంగా ఉండవచ్చు.

• లాజిస్టిక్స్‌లో డైనమిక్ కస్టమర్ సర్వీస్: కస్టమర్ సర్వీస్ AI ఆధారంగా, సరఫరా గొలుసు AIలు కస్టమర్‌లు లేదా క్లయింట్‌లతో నేరుగా ఇంటర్‌ఫేస్ కావచ్చు. ఉదాహరణకు, ఒక పెద్ద క్లయింట్ చివరి నిమిషంలో తమ బల్క్ ఆర్డర్‌ను మార్చుకోవాలనుకుంటే, ఒక AI ఏజెంట్ మానవ మేనేజర్ కోసం వేచి ఉండకుండా సాధ్యమయ్యే ప్రత్యామ్నాయాలను (“మేము ఇప్పుడు సగం, అడ్డంకుల కారణంగా వచ్చే వారం సగం డెలివరీ చేయగలము” వంటివి) చర్చించవచ్చు. ఇందులో ఉత్పాదక AI రెండు వైపులా (కస్టమర్ అవసరం vs. కార్యాచరణ సామర్థ్యం) అర్థం చేసుకోవడం మరియు క్లయింట్‌లను సంతృప్తి పరచేటప్పుడు కార్యకలాపాలను సజావుగా ఉంచే నిర్ణయాలు తీసుకోవడం ఉంటుంది.

ఆశించిన ప్రయోజనం ఏమిటంటే మరింత సమర్థవంతమైన, స్థితిస్థాపకమైన మరియు ప్రతిస్పందించే లాజిస్టిక్స్ వ్యవస్థ. కంపెనీలు భారీ పొదుపులను ముందుగానే చూస్తున్నాయి - AI-ఆధారిత సరఫరా గొలుసు ఆప్టిమైజేషన్లు ఖర్చులను గణనీయంగా తగ్గించగలవని మరియు సేవా స్థాయిలను మెరుగుపరుస్తాయని మెకిన్సే అంచనా వేసింది, పరిశ్రమలలో ట్రిలియన్ల విలువను జోడించవచ్చు ( 2023లో AI స్థితి: జనరేటివ్ AI యొక్క బ్రేక్అవుట్ సంవత్సరం | మెకిన్సే ).

అయితే, AI కి మరింత నియంత్రణను మార్చడం వల్ల ప్రమాదాలు కూడా ఉంటాయి, AI యొక్క తర్కం లోపభూయిష్టంగా ఉంటే క్యాస్కేడింగ్ ఎర్రర్‌లు వంటివి (ఉదాహరణకు, మోడలింగ్ లోపం కారణంగా అనుకోకుండా కంపెనీని స్టాక్ లేకుండా చేసే AI సరఫరా గొలుసు యొక్క అపఖ్యాతి పాలైన దృశ్యం). “పెద్ద నిర్ణయాల కోసం హ్యూమన్-ఇన్-ది-లూప్” లేదా కనీసం త్వరిత మానవ ఓవర్‌రైడ్‌ను అనుమతించే డాష్‌బోర్డ్‌లు వంటి భద్రతా చర్యలు 2035 వరకు అలాగే ఉంటాయి. కాలక్రమేణా, AI నిర్ణయాలు నిరూపించబడినప్పుడు, మానవులు వెనక్కి తగ్గడం మరింత సౌకర్యంగా ఉంటుంది.

ఆసక్తికరంగా, సామర్థ్యాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయడం ద్వారా, AI కొన్నిసార్లు మానవ ప్రాధాన్యతలకు లేదా సాంప్రదాయ పద్ధతులకు విరుద్ధంగా ఎంపికలు చేసుకోవచ్చు. ఉదాహరణకు, పూర్తిగా ఆప్టిమైజ్ చేయడం వల్ల చాలా లీన్ ఇన్వెంటరీలు ఏర్పడవచ్చు, ఇది సమర్థవంతంగా ఉంటుంది కానీ ప్రమాదకరంగా అనిపించవచ్చు. 2030లో సరఫరా గొలుసు నిపుణులు తమ అంతర్ దృష్టిని సర్దుబాటు చేసుకోవలసి రావచ్చు ఎందుకంటే AI, భారీ డేటాను క్రంచ్ చేస్తూ, దాని అసాధారణ వ్యూహం వాస్తవానికి మెరుగ్గా పనిచేస్తుందని నిరూపించవచ్చు.

భౌతిక పరిమితులు మనం పరిగణించాలి , కాబట్టి ఇక్కడ విప్లవం పూర్తిగా కొత్త భౌతిక వాస్తవికత కంటే తెలివిగా ప్రణాళిక మరియు ఆస్తుల వినియోగం గురించి. కానీ ఆ పరిమితుల్లో కూడా, ఉత్పాదక AI యొక్క సృజనాత్మక పరిష్కారాలు మరియు కనికరంలేని ఆప్టిమైజేషన్ కనీస మాన్యువల్ ప్రణాళికతో ప్రపంచవ్యాప్తంగా వస్తువులు ఎలా కదులుతాయో నాటకీయంగా మెరుగుపరుస్తాయి.

సారాంశంలో, 2035 నాటికి లాజిస్టిక్స్ బాగా నూనె పోసిన ఆటోమేటెడ్ యంత్రం లాగా పనిచేయవచ్చు: వస్తువులు సమర్థవంతంగా ప్రవహించడం, అంతరాయాలకు అనుగుణంగా నిజ సమయంలో మార్గాలు సర్దుబాటు చేసుకోవడం, రోబోలతో తమను తాము నిర్వహించుకునే గిడ్డంగులు మరియు మొత్తం వ్యవస్థ నిరంతరం డేటా నుండి నేర్చుకోవడం మరియు మెరుగుపడటం - ఇవన్నీ ఆపరేషన్ యొక్క మెదడుగా పనిచేసే ఉత్పాదక AI ద్వారా నిర్వహించబడతాయి.

ఆర్థిక మరియు వ్యాపారంలో ఉత్పాదక AI

ఆర్థిక పరిశ్రమ సమాచారం - నివేదికలు, విశ్లేషణ, కస్టమర్ కమ్యూనికేషన్లు - వంటి వాటిలో భారీగా వ్యవహరిస్తుంది - ఇది ఉత్పాదక AI కి సారవంతమైన భూమిగా మారుతుంది. బ్యాంకింగ్ నుండి పెట్టుబడి నిర్వహణ మరియు భీమా వరకు, సంస్థలు ఆటోమేషన్ మరియు అంతర్దృష్టి ఉత్పత్తి కోసం AI ని అన్వేషిస్తున్నాయి. ప్రశ్న ఏమిటంటే, ఈ డొమైన్‌లో ఖచ్చితత్వం మరియు నమ్మకం యొక్క ప్రాముఖ్యతను బట్టి, మానవ పర్యవేక్షణ లేకుండా AI ఏ ఆర్థిక పనులను విశ్వసనీయంగా నిర్వహించగలదు?

ప్రస్తుత సామర్థ్యాలు (2025): ఆటోమేటెడ్ నివేదికలు మరియు నిర్ణయ మద్దతు

నేటికి, ఉత్పాదక AI అనేక విధాలుగా ఆర్థిక రంగంలో దోహదపడుతోంది, తరచుగా మానవుల పర్యవేక్షణలో:

• నివేదిక ఉత్పత్తి: బ్యాంకులు మరియు ఆర్థిక సంస్థలు అనేక నివేదికలను ఉత్పత్తి చేస్తాయి - ఆదాయ సారాంశాలు, మార్కెట్ వ్యాఖ్యానం, పోర్ట్‌ఫోలియో విశ్లేషణ మొదలైనవి. వీటిని రూపొందించడానికి AI ఇప్పటికే ఉపయోగించబడింది. ఉదాహరణకు, బ్లూమ్‌బెర్గ్ వారి టెర్మినల్ వినియోగదారుల కోసం వార్తల వర్గీకరణ మరియు ప్రశ్నోత్తరాలు వంటి పనులకు సహాయం చేయడానికి ఆర్థిక డేటాపై శిక్షణ పొందిన పెద్ద భాషా నమూనా అయిన బ్లూమ్‌బెర్గ్‌జిపిటిని జనరేటివ్ AI ఆర్థికానికి వస్తోంది ). దీని ప్రాథమిక ఉపయోగం మానవులకు సమాచారాన్ని కనుగొనడంలో సహాయపడుతుండగా, ఇది AI యొక్క పెరుగుతున్న పాత్రను చూపుతుంది. ఆటోమేటెడ్ ఇన్‌సైట్స్ (APతో కలిసి పనిచేసిన కంపెనీ) కూడా ఆర్థిక కథనాలను రూపొందించింది. అనేక పెట్టుబడి వార్తాలేఖలు రోజువారీ మార్కెట్ కదలికలను లేదా ఆర్థిక సూచికలను సంగ్రహించడానికి AIని ఉపయోగిస్తాయి. సాధారణంగా, మానవులు క్లయింట్‌లకు పంపే ముందు వీటిని సమీక్షిస్తారు, కానీ ఇది మొదటి నుండి వ్రాయడం కంటే త్వరిత సవరణ.

• కస్టమర్ కమ్యూనికేషన్: రిటైల్ బ్యాంకింగ్‌లో, AI చాట్‌బాట్‌లు ఖాతా బ్యాలెన్స్‌లు, లావాదేవీలు లేదా ఉత్పత్తి సమాచారం (కస్టమర్ సర్వీస్ డొమైన్‌లో కలపడం) గురించి కస్టమర్ ప్రశ్నలను నిర్వహిస్తాయి. అలాగే, AI వ్యక్తిగతీకరించిన ఆర్థిక సలహా లేఖలు లేదా నడ్జ్‌లను రూపొందించగలదు. ఉదాహరణకు, ఒక కస్టమర్ రుసుములను ఆదా చేయవచ్చని మరియు వారు వేరే ఖాతా రకానికి మారాలని సూచించే సందేశాన్ని స్వయంచాలకంగా డ్రాఫ్ట్ చేయవచ్చని AI గుర్తించవచ్చు, అది కనీస మానవ జోక్యంతో బయటకు వెళుతుంది. ఈ రకమైన వ్యక్తిగతీకరించిన కమ్యూనికేషన్ అనేది ఫైనాన్స్‌లో AI యొక్క ప్రస్తుత ఉపయోగం.

• మోసపూరిత గుర్తింపు మరియు హెచ్చరికలు: మోసపూరిత వ్యవస్థల ద్వారా గుర్తించబడిన క్రమరాహిత్యాలకు కథనాలు లేదా వివరణలను రూపొందించడంలో జనరేటివ్ AI సహాయపడుతుంది. ఉదాహరణకు, అనుమానాస్పద కార్యాచరణ ఫ్లాగ్ చేయబడితే, AI కస్టమర్ కోసం వివరణ సందేశాన్ని (“మేము కొత్త పరికరం నుండి లాగిన్‌ను గమనించాము…”) లేదా విశ్లేషకుల కోసం ఒక నివేదికను రూపొందించవచ్చు. గుర్తింపు ఆటోమేటెడ్ (AI/ML క్రమరాహిత్య గుర్తింపును ఉపయోగించి), మరియు కమ్యూనికేషన్ ఎక్కువగా ఆటోమేటెడ్ అవుతుంది, అయినప్పటికీ తుది చర్యలు (ఖాతాను బ్లాక్ చేయడం) తరచుగా కొంత మానవ తనిఖీని కలిగి ఉంటాయి.

• ఆర్థిక సలహా (పరిమితం): కొంతమంది రోబో-సలహాదారులు (ఆటోమేటెడ్ ఇన్వెస్ట్‌మెంట్ ప్లాట్‌ఫామ్‌లు) మానవ సలహాదారులు లేకుండా పోర్ట్‌ఫోలియోలను నిర్వహించడానికి అల్గారిథమ్‌లను (తప్పనిసరిగా జనరేటివ్ AI కాదు) ఉపయోగిస్తారు. జనరేటివ్ AI అనేది కొన్ని ట్రేడ్‌లు ఎందుకు జరిగాయో వ్యాఖ్యానించడం ద్వారా లేదా క్లయింట్‌కు అనుగుణంగా పోర్ట్‌ఫోలియో పనితీరు యొక్క సారాంశాన్ని రూపొందించడం ద్వారా ప్రవేశిస్తుంది. అయితే, స్వచ్ఛమైన ఆర్థిక సలహా (సంక్లిష్ట ఆర్థిక ప్రణాళిక వంటివి) ఇప్పటికీ ఎక్కువగా మానవ లేదా నియమ-ఆధారిత అల్గారిథమిక్; పర్యవేక్షణ లేకుండా ఉచిత-రూప జనరేటివ్ సలహా తప్పు అయితే బాధ్యత కారణంగా ప్రమాదకరం.

• రిస్క్ అసెస్‌మెంట్‌లు మరియు అండర్‌రైటింగ్: బీమా కంపెనీలు రిస్క్ అసెస్‌మెంట్ నివేదికలను స్వయంచాలకంగా వ్రాయడానికి లేదా పాలసీ పత్రాలను కూడా డ్రాఫ్ట్ చేయడానికి AIని పరీక్షిస్తున్నాయి. ఉదాహరణకు, ఒక ఆస్తి గురించి డేటా ఇచ్చినట్లయితే, AI ప్రమాద కారకాలను వివరించే డ్రాఫ్ట్ ఇన్సూరెన్స్ పాలసీని లేదా అండర్‌రైటర్ నివేదికను రూపొందించగలదు. ఒప్పందంలో ఏదైనా లోపం ఖరీదైనది కావచ్చు కాబట్టి మానవులు ప్రస్తుతం ఈ అవుట్‌పుట్‌లను సమీక్షిస్తారు.

• డేటా విశ్లేషణ మరియు అంతర్దృష్టులు: AI ఆర్థిక నివేదికలు లేదా వార్తలను విశ్లేషించి సారాంశాలను రూపొందించగలదు. విశ్లేషకులు 100 పేజీల వార్షిక నివేదికను తక్షణమే కీలకాంశాలుగా సంగ్రహించగల లేదా ఆదాయ కాల్ ట్రాన్స్క్రిప్ట్ నుండి ప్రధాన అంశాలను సంగ్రహించగల సాధనాలను ఉపయోగిస్తారు. ఈ సారాంశాలు సమయాన్ని ఆదా చేస్తాయి మరియు నిర్ణయం తీసుకోవడంలో లేదా ఇతరులకు అందించడంలో నేరుగా ఉపయోగించవచ్చు, కానీ వివేకవంతమైన విశ్లేషకులు కీలకమైన వివరాలను రెండుసార్లు తనిఖీ చేస్తారు.

సారాంశంలో, ఫైనాన్స్‌లో ప్రస్తుత AI ఒక అవిశ్రాంత విశ్లేషకుడు/రచయితగా పనిచేస్తుంది , మానవులు మెరుగుపరిచే కంటెంట్‌ను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. పూర్తిగా స్వయంప్రతిపత్తి వినియోగం ఎక్కువగా డేటా ఆధారిత వార్తలు (ఆబ్జెక్టివ్ తీర్పు అవసరం లేదు) లేదా కస్టమర్ సర్వీస్ ప్రతిస్పందనలు వంటి బాగా నిర్వచించబడిన రంగాలలో ఉంటుంది. అధిక వాటాలు మరియు నియంత్రణ పరిశీలన కారణంగా డబ్బు గురించి నిర్ణయాలతో (నిధులను తరలించడం, ముందుగా నిర్ణయించిన అల్గోరిథంలకు మించి ట్రేడ్‌లను అమలు చేయడం వంటివి) AIని నేరుగా విశ్వసించడం చాలా అరుదు.

2030-2035 సంవత్సరానికి అంచనాలు: AI విశ్లేషకులు మరియు అటానమస్ ఫైనాన్స్ ఆపరేషన్స్

భవిష్యత్తులో, 2035 నాటికి ఉత్పాదక AI ఆర్థిక కార్యకలాపాలలో లోతుగా పొందుపరచబడుతుంది, అనేక పనులను స్వయంప్రతిపత్తితో నిర్వహించగలదు:

• AI ఆర్థిక విశ్లేషకులు: కంపెనీలు మరియు మార్కెట్లను విశ్లేషించి, మానవ ఈక్విటీ పరిశోధన విశ్లేషకుడి స్థాయిలో సిఫార్సులు లేదా నివేదికలను ఉత్పత్తి చేయగల AI వ్యవస్థలను మనం చూడవచ్చు. 2030 నాటికి, ఒక AI కంపెనీ యొక్క అన్ని ఆర్థిక దాఖలులను చదవగలదు, పరిశ్రమ డేటాతో పోల్చగలదు మరియు పెట్టుబడి సిఫార్సు నివేదికను (“కొనండి/అమ్మండి” తార్కికంతో) స్వయంగా రూపొందించగలదు. కొన్ని హెడ్జ్ ఫండ్‌లు ఇప్పటికే ట్రేడింగ్ సిగ్నల్‌లను రూపొందించడానికి AIని ఉపయోగిస్తున్నాయి; 2030ల నాటికి, AI పరిశోధన నివేదికలు సాధారణం కావచ్చు. మానవ పోర్ట్‌ఫోలియో నిర్వాహకులు AI-సృష్టించిన విశ్లేషణను ఇతరులలో ఒక ఇన్‌పుట్‌గా విశ్వసించడం ప్రారంభించవచ్చు. పోర్ట్‌ఫోలియోలను స్వయంప్రతిపత్తిగా నిర్వహించడానికి AIకి కూడా అవకాశం ఉంది: ముందే నిర్వచించిన వ్యూహం ప్రకారం పెట్టుబడులను నిరంతరం పర్యవేక్షించడం మరియు తిరిగి సమతుల్యం చేయడం. వాస్తవానికి, అల్గోరిథమిక్ ట్రేడింగ్ ఇప్పటికే భారీగా ఆటోమేటెడ్ చేయబడింది - జనరేటివ్ AI కొత్త ట్రేడింగ్ మోడల్‌లను రూపొందించడం మరియు పరీక్షించడం ద్వారా వ్యూహాలను మరింత అనుకూలంగా మార్చవచ్చు.

• ఆటోమేటెడ్ ఫైనాన్షియల్ ప్లానింగ్: వినియోగదారులను దృష్టిలో ఉంచుకునే AI సలహాదారులు వ్యక్తుల కోసం సాధారణ ఆర్థిక ప్రణాళికను నిర్వహించగలరు. 2030 నాటికి, మీరు AIకి మీ లక్ష్యాలను (ఇల్లు కొనడం, కళాశాల కోసం పొదుపు చేయడం) చెప్పవచ్చు మరియు అది మీకు అనుగుణంగా పూర్తి ఆర్థిక ప్రణాళికను (బడ్జెట్, పెట్టుబడి కేటాయింపులు, బీమా సూచనలు) రూపొందించగలదు. ప్రారంభంలో ఒక మానవ ఆర్థిక ప్రణాళికదారుడు దానిని సమీక్షించవచ్చు, కానీ విశ్వాసం పెరిగేకొద్దీ, అటువంటి సలహాను వినియోగదారులకు నేరుగా ఇవ్వవచ్చు, తగిన నిరాకరణలతో. AI సలహా నిబంధనలకు అనుగుణంగా ఉందని మరియు క్లయింట్ యొక్క ఉత్తమ ప్రయోజనాలకు అనుగుణంగా ఉందని నిర్ధారించుకోవడం కీలకం. పరిష్కారం అయితే, AI ప్రాథమిక ఆర్థిక సలహాను తక్కువ ఖర్చుతో మరింత అందుబాటులోకి తీసుకురాగలదు.

• బ్యాక్-ఆఫీస్ ఆటోమేషన్: జెనరేటివ్ AI అనేక బ్యాక్-ఆఫీస్ పత్రాలను స్వయంప్రతిపత్తితో నిర్వహించవచ్చు - రుణ దరఖాస్తులు, సమ్మతి నివేదికలు, ఆడిట్ సారాంశాలు. ఉదాహరణకు, ఒక AI అన్ని లావాదేవీ డేటాను తీసుకొని ఆడిట్ నివేదికను రూపొందించగలదు . 2035లో ఆడిటర్లు ప్రతిదాన్ని స్వయంగా పరిశీలించడం కంటే AI-ఫ్లాగ్ చేయబడిన మినహాయింపులను సమీక్షించడానికి ఎక్కువ సమయం వెచ్చించవచ్చు. అదేవిధంగా, సమ్మతి కోసం, AI అనుమానాస్పద కార్యాచరణ నివేదికలను (SARలు) రూపొందించగలదు, విశ్లేషకుడు వాటిని మొదటి నుండి వ్రాయకుండానే నియంత్రణ సంస్థల కోసం. మానవ పర్యవేక్షణ మినహాయింపు ప్రాతిపదికన మారడంతో ఈ సాధారణ పత్రాల స్వయంప్రతిపత్తి ఉత్పత్తి ప్రామాణికంగా మారవచ్చు.

• బీమా క్లెయిమ్‌లు మరియు అండర్‌రైటింగ్: ఒక AI బీమా క్లెయిమ్‌ను (ఫోటో ఆధారాలతో మొదలైనవి) ప్రాసెస్ చేయగలదు, కవరేజీని నిర్ణయించగలదు మరియు చెల్లింపు నిర్ణయ లేఖను స్వయంచాలకంగా రూపొందించగలదు. సమర్పించిన నిమిషాల్లోనే AI ద్వారా నేరుగా క్లెయిమ్‌లు (స్పష్టమైన డేటాతో ఆటో ప్రమాదాలు వంటివి) పూర్తిగా పరిష్కరించబడే స్థితికి మనం చేరుకోవచ్చు. కొత్త పాలసీలను అండర్‌రైట్ చేయడం కూడా ఇలాంటిదే కావచ్చు: AI ప్రమాదాన్ని అంచనా వేస్తుంది మరియు పాలసీ నిబంధనలను రూపొందిస్తుంది. 2035 నాటికి, బహుశా సంక్లిష్టమైన లేదా సరిహద్దురేఖ కేసులు మాత్రమే మానవ అండర్‌రైటర్లకు చేరుతాయి.

• మోసం మరియు భద్రత: ఫైనాన్స్‌లో మోసం లేదా సైబర్ బెదిరింపులను గుర్తించడంలో మరియు వాటికి ప్రతిస్పందించడంలో AI మరింత కీలకం కావచ్చు. స్వయంప్రతిపత్తి కలిగిన AI ఏజెంట్లు లావాదేవీలను నిజ సమయంలో పర్యవేక్షించవచ్చు మరియు కొన్ని ప్రమాణాలు తాకినప్పుడు తక్షణ చర్యలు (ఖాతాలను బ్లాక్ చేయడం, లావాదేవీలను స్తంభింపజేయడం) తీసుకోవచ్చు, ఆపై ఒక హేతుబద్ధతను ఉత్పత్తి చేయవచ్చు. ఇక్కడ వేగం చాలా ముఖ్యమైనది, కాబట్టి కనీస మానవ ప్రమేయం అవసరం. ఈ చర్యలను కస్టమర్‌లకు లేదా నియంత్రణ సంస్థలకు స్పష్టమైన మార్గంలో తెలియజేయడంలో ఉత్పాదక భాగం రావచ్చు.

• కార్యనిర్వాహక మద్దతు: కార్యనిర్వాహకుల కోసం వ్యాపార నివేదికలను తక్షణమే రూపొందించగల AI “చీఫ్ ఆఫ్ స్టాఫ్”ని ఊహించుకోండి. “ఈ త్రైమాసికంలో మన యూరోపియన్ విభాగం ఎలా పనిచేసింది మరియు గత సంవత్సరంతో పోలిస్తే ప్రధాన డ్రైవర్లు ఏమిటి?” అని అడగండి మరియు AI డేటా నుండి తీసిన చార్ట్‌లతో కూడిన సంక్షిప్త నివేదికను రూపొందిస్తుంది. ఈ రకమైన డైనమిక్, స్వయంప్రతిపత్తి నివేదిక మరియు విశ్లేషణ సంభాషణ వలె సులభం కావచ్చు. 2030 నాటికి, వ్యాపార మేధస్సు కోసం AIని ప్రశ్నించడం మరియు సరైన సమాధానాలు ఇస్తుందని విశ్వసించడం చాలావరకు స్టాటిక్ నివేదికలను మరియు బహుశా కొన్ని విశ్లేషకుల పాత్రలను కూడా భర్తీ చేయగలదు.

ఒక ఆసక్తికరమైన అంచనా: 2030ల నాటికి, ఎక్కువ ఆర్థిక కంటెంట్ (వార్తలు, నివేదికలు మొదలైనవి) AI-జనరేటెడ్ కావచ్చు . ఇప్పటికే, డౌ జోన్స్ మరియు రాయిటర్స్ వంటి అవుట్‌లెట్‌లు కొన్ని వార్తల బిట్‌ల కోసం ఆటోమేషన్‌ను ఉపయోగిస్తున్నాయి. ఆ ట్రెండ్ కొనసాగితే మరియు ఆర్థిక డేటా విస్ఫోటనం చెందితే, దానిలో ఎక్కువ భాగాన్ని ఫిల్టర్ చేయడానికి మరియు కమ్యూనికేట్ చేయడానికి AI బాధ్యత వహించవచ్చు.

అయితే, నమ్మకం మరియు ధృవీకరణ కేంద్రంగా ఉంటాయి. ఆర్థిక పరిశ్రమ భారీగా నియంత్రించబడుతుంది మరియు స్వయంప్రతిపత్తితో పనిచేసే ఏదైనా AI కఠినమైన ప్రమాణాలను పాటించాల్సి ఉంటుంది:

• భ్రాంతులు లేకుండా చూసుకోవడం (మీరు AI విశ్లేషకుడిని వాస్తవం కాని ఆర్థిక కొలమానాన్ని కనిపెట్టమని కోరకూడదు - అది మార్కెట్లను తప్పుదారి పట్టించవచ్చు).

• పక్షపాతం లేదా చట్టవిరుద్ధమైన పద్ధతులను నివారించడం (పక్షపాత శిక్షణ డేటా కారణంగా రుణ నిర్ణయాలలో అనుకోకుండా రెడ్‌లైన్ చేయడం వంటివి).

• ఆడిట్ చేయగలగడం: AI నిర్ణయాలు వివరించదగినవిగా ఉండాలని నియంత్రణ సంస్థలు కోరుతాయి. ఒక AI రుణాన్ని తిరస్కరిస్తే లేదా ట్రేడింగ్ నిర్ణయం తీసుకుంటే, పరిశీలించగల హేతుబద్ధత ఉండాలి. జనరేటివ్ మోడల్స్ కొంచెం బ్లాక్ బాక్స్ లాగా ఉంటాయి, కాబట్టి వారి నిర్ణయాలను పారదర్శకంగా చేయడానికి వివరించదగిన AI

రాబోయే 10 సంవత్సరాలలో AI మరియు ఫైనాన్స్ నిపుణుల మధ్య సన్నిహిత సహకారం ఉంటుంది, విశ్వాసం పెరిగేకొద్దీ క్రమంగా స్వయంప్రతిపత్తి రేఖను కదిలిస్తుంది. తక్కువ-రిస్క్ ఆటోమేషన్ (రిపోర్ట్ జనరేషన్ వంటివి)లో ప్రారంభ విజయాలు వస్తాయి. క్రెడిట్ నిర్ణయాలు లేదా పెట్టుబడి ఎంపికలు వంటి ప్రధాన తీర్పులు కష్టంగా ఉంటాయి, కానీ అక్కడ కూడా, AI యొక్క ట్రాక్ రికార్డ్ పెరిగేకొద్దీ, సంస్థలు దానికి మరింత స్వయంప్రతిపత్తిని మంజూరు చేయవచ్చు. ఉదాహరణకు, పనితీరులో మార్పు వస్తే లేదా AI అనిశ్చితిని నొక్కితే మాత్రమే జోక్యం చేసుకునే మానవ పర్యవేక్షకుడితో AI ఫండ్ నడుస్తుంది.

ఆర్థికంగా, మెకిన్సే అంచనా ప్రకారం AI (ముఖ్యంగా జెన్ AI) ఏటా బ్యాంకింగ్‌కు 200-340 బిలియన్ డాలర్ల విలువను జోడించగలదు మరియు బీమా మరియు మూలధన మార్కెట్లలో ఇలాంటి పెద్ద ప్రభావాలను కలిగి ఉంటుంది ( 2023లో AI స్థితి: జనరేటివ్ AI యొక్క బ్రేక్అవుట్ సంవత్సరం | మెకిన్సే ) ( జనరేటివ్ AI యొక్క భవిష్యత్తు ఏమిటి? | మెకిన్సే ). ఇది సామర్థ్యం మరియు మెరుగైన నిర్ణయ ఫలితాల ద్వారా జరుగుతుంది. ఆ విలువను సంగ్రహించడానికి, చాలా సాధారణ ఆర్థిక విశ్లేషణ మరియు కమ్యూనికేషన్ AI వ్యవస్థలకు మార్చబడుతుంది.

సారాంశంలో, 2035 నాటికి ఉత్పాదక AI అనేది ఆర్థిక రంగంలో పనిచేసే జూనియర్ విశ్లేషకులు, సలహాదారులు మరియు క్లర్కుల సైన్యంలా ఉంటుంది, వారు చాలా వరకు కఠినమైన పనిని మరియు కొన్ని అధునాతన విశ్లేషణలను స్వయంప్రతిపత్తితో చేస్తారు. మానవులు ఇప్పటికీ లక్ష్యాలను నిర్దేశిస్తారు మరియు ఉన్నత స్థాయి వ్యూహం, క్లయింట్ సంబంధాలు మరియు పర్యవేక్షణను నిర్వహిస్తారు. ఆర్థిక ప్రపంచం, జాగ్రత్తగా ఉండటం వలన, స్వయంప్రతిపత్తిని క్రమంగా విస్తరిస్తుంది - కానీ మరింత ఎక్కువ సమాచార ప్రాసెసింగ్ మరియు నిర్ణయ సిఫార్సులు కూడా AI నుండి వస్తాయని దిశ స్పష్టంగా ఉంది. ఆదర్శవంతంగా, ఇది వేగవంతమైన సేవ (తక్షణ రుణాలు, 24/7 సలహా), తక్కువ ఖర్చులు మరియు సంభావ్యంగా మరింత నిష్పాక్షికతకు (డేటా నమూనాల ఆధారంగా నిర్ణయాలు) దారితీస్తుంది. కానీ నమ్మకాన్ని కొనసాగించడం చాలా కీలకం; ఫైనాన్స్‌లో ఒకే హై-ప్రొఫైల్ AI లోపం భారీ నష్టాన్ని కలిగించవచ్చు (AI- ప్రేరేపిత ఫ్లాష్ క్రాష్ లేదా వేలాది మందికి తప్పుగా తిరస్కరించబడిన ప్రయోజనాన్ని ఊహించుకోండి). అందువల్ల, బ్యాక్-ఆఫీస్ ప్రక్రియలు అధిక స్వయంప్రతిపత్తితో మారినప్పటికీ, ముఖ్యంగా వినియోగదారు-ముఖంగా వ్యవహరించే చర్యల కోసం గార్డ్‌రెయిల్‌లు మరియు మానవ తనిఖీలు కొనసాగుతాయి.

సవాళ్లు మరియు నైతిక పరిగణనలు

ఈ అన్ని డొమైన్‌లలో, ఉత్పాదక AI మరింత స్వయంప్రతిపత్తి బాధ్యతలను స్వీకరించినప్పుడు, కొన్ని సాధారణ సవాళ్లు మరియు నైతిక ప్రశ్నలు తలెత్తుతాయి. AI విశ్వసనీయమైన మరియు ప్రయోజనకరమైన స్వయంప్రతిపత్తి ఏజెంట్‌గా నిర్ధారించడం కేవలం సాంకేతిక పని మాత్రమే కాదు, సామాజికమైనది. ఇక్కడ మేము కీలకమైన ఆందోళనలను మరియు వాటిని ఎలా పరిష్కరిస్తున్నామో (లేదా పరిష్కరించాల్సిన అవసరం ఉందని) వివరిస్తాము:

విశ్వసనీయత మరియు ఖచ్చితత్వం

భ్రాంతుల సమస్య: జనరేటివ్ AI మోడల్‌లు నమ్మకంగా కనిపించే తప్పు లేదా పూర్తిగా కల్పిత అవుట్‌పుట్‌లను ఉత్పత్తి చేయగలవు. తప్పులను పట్టుకోవడానికి ఎవరూ లూప్‌లో లేనప్పుడు ఇది చాలా ప్రమాదకరం. చాట్‌బాట్ కస్టమర్‌కు తప్పుడు సూచనలు ఇవ్వవచ్చు లేదా AI-వ్రాసిన నివేదికలో కల్పిత గణాంకాలు ఉండవచ్చు. 2025 నాటికి, సంస్థలు ( 2023లో AI స్థితి: జనరేటివ్ AI యొక్క బ్రేక్‌అవుట్ సంవత్సరం | మెకిన్సే ) ( ది స్టేట్ ఆఫ్ AI: గ్లోబల్ సర్వే | మెకిన్సే ) ద్వారా జనరేటివ్ AI యొక్క అగ్ర ప్రమాదంగా సరికానితనం గుర్తించబడింది. ముందుకు సాగుతున్నప్పుడు, డేటాబేస్‌లకు వ్యతిరేకంగా వాస్తవ తనిఖీ, మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్ మెరుగుదలలు మరియు ఫీడ్‌బ్యాక్‌తో రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ వంటి పద్ధతులు భ్రాంతులను తగ్గించడానికి ఉపయోగించబడుతున్నాయి. స్వయంప్రతిపత్త AI వ్యవస్థలకు కఠినమైన పరీక్ష మరియు బహుశా క్లిష్టమైన పనుల కోసం అధికారిక ధృవీకరణ అవసరం కావచ్చు (తప్పు అయితే బగ్‌లు/భద్రతా లోపాలను పరిచయం చేసే కోడ్ జనరేషన్ వంటివి).

స్థిరత్వం: AI వ్యవస్థలు కాలక్రమేణా మరియు అన్ని సందర్భాలలో విశ్వసనీయంగా పని చేయాలి. ఉదాహరణకు, ఒక AI ప్రామాణిక ప్రశ్నలపై బాగా రాణించవచ్చు కానీ అంచున ఉన్న సందర్భాల్లో తడబడవచ్చు. స్థిరమైన పనితీరును నిర్ధారించడానికి విభిన్న పరిస్థితులను కవర్ చేసే విస్తృతమైన శిక్షణ డేటా మరియు నిరంతర పర్యవేక్షణ అవసరం. అనేక సంస్థలు హైబ్రిడ్ విధానాలను కలిగి ఉండాలని ప్లాన్ చేస్తున్నాయి - AI పనిచేస్తుంది, కానీ యాదృచ్ఛిక నమూనాలను మానవులచే ఆడిట్ చేయబడతాయి - కొనసాగుతున్న ఖచ్చితత్వ రేట్లను అంచనా వేయడానికి.

ఫెయిల్-సేఫ్స్: AI స్వయంప్రతిపత్తి కలిగి ఉన్నప్పుడు, దాని స్వంత అనిశ్చితిని గుర్తించడం చాలా ముఖ్యం. ఈ వ్యవస్థను "అది తెలియనప్పుడు తెలుసుకునేలా" రూపొందించాలి. ఉదాహరణకు, ఒక AI వైద్యుడికి రోగ నిర్ధారణ గురించి ఖచ్చితంగా తెలియకపోతే, అది యాదృచ్ఛిక అంచనాను ఇవ్వడానికి బదులుగా మానవ సమీక్ష కోసం ఫ్లాగ్ చేయాలి. AI అవుట్‌పుట్‌లలో అనిశ్చితి అంచనాను నిర్మించడం (మరియు ఆటోమేటిక్ హ్యూమన్ హ్యాండ్‌ఆఫ్ కోసం థ్రెషోల్డ్‌లను కలిగి ఉండటం) అభివృద్ధిలో చురుకైన ప్రాంతం.

పక్షపాతం మరియు న్యాయము

జనరేటివ్ AI అనేది పక్షపాతాలను (జాతి, లింగం, మొదలైనవి) కలిగి ఉన్న చారిత్రక డేటా నుండి నేర్చుకుంటుంది. ఒక స్వయంప్రతిపత్తి కలిగిన AI ఆ పక్షపాతాలను శాశ్వతం చేయవచ్చు లేదా విస్తరించవచ్చు:

• నియామకాలు లేదా అడ్మిషన్లలో, AI నిర్ణయం తీసుకునే వ్యక్తి తన శిక్షణ డేటా పక్షపాతం కలిగి ఉంటే అన్యాయంగా వివక్ష చూపవచ్చు.

• కస్టమర్ సేవలో, జాగ్రత్తగా తనిఖీ చేయకపోతే మాండలికం లేదా ఇతర అంశాల ఆధారంగా AI వినియోగదారులకు భిన్నంగా స్పందించవచ్చు.

• సృజనాత్మక రంగాలలో, శిక్షణా సమితి అసమతుల్యమైతే AI కొన్ని సంస్కృతులను లేదా శైలులను తక్కువగా సూచించవచ్చు.

దీనిని పరిష్కరించడానికి జాగ్రత్తగా డేటాసెట్ క్యూరేషన్, బయాస్ టెస్టింగ్ మరియు బహుశా అల్గోరిథమిక్ సర్దుబాట్లు అవసరం, తద్వారా న్యాయాన్ని నిర్ధారించవచ్చు. పారదర్శకత కీలకం: కంపెనీలు AI నిర్ణయ ప్రమాణాలను బహిర్గతం చేయాల్సి ఉంటుంది, ప్రత్యేకించి స్వయంప్రతిపత్తి కలిగిన AI ఒకరి అవకాశాలు లేదా హక్కులను (రుణం లేదా ఉద్యోగం పొందడం వంటివి) ప్రభావితం చేస్తే. నియంత్రణ సంస్థలు ఇప్పటికే శ్రద్ధ చూపుతున్నాయి; ఉదా., EU యొక్క AI చట్టం (2020ల మధ్య నాటికి పనిలో ఉంది) అధిక-రిస్క్ AI వ్యవస్థల కోసం బయాస్ అసెస్‌మెంట్‌లను కోరుతుంది.

జవాబుదారీతనం మరియు చట్టపరమైన బాధ్యత

స్వయంప్రతిపత్తితో పనిచేసే AI వ్యవస్థ హాని కలిగించినప్పుడు లేదా తప్పు చేసినప్పుడు, ఎవరు బాధ్యత వహిస్తారు? చట్టపరమైన చట్రాలు ఇప్పుడు కొత్త మలుపులు తిరుగుతున్నాయి:

• AI ని అమలు చేసే కంపెనీలు ఉద్యోగి చర్యలకు బాధ్యత వహించినట్లే బాధ్యత వహించే అవకాశం ఉంది. ఉదాహరణకు, ఒక AI చెడు ఆర్థిక సలహా ఇస్తే, అది నష్టానికి దారితీస్తే, ఆ సంస్థ క్లయింట్‌కు పరిహారం చెల్లించాల్సి రావచ్చు.

• AI "వ్యక్తిత్వం" గురించి లేదా అధునాతన AI పాక్షికంగా బాధ్యత వహించగలదా అనే దానిపై చర్చ జరుగుతోంది, కానీ ఇప్పుడు అది మరింత సైద్ధాంతికంగా ఉంది. ఆచరణాత్మకంగా, నింద డెవలపర్లు లేదా ఆపరేటర్లపైకి తిరిగి వస్తుంది.

• AI వైఫల్యాలకు కొత్త బీమా ఉత్పత్తులు వెలువడవచ్చు. సెల్ఫ్ డ్రైవింగ్ ట్రక్ ప్రమాదానికి కారణమైతే, తయారీదారు బీమా దానిని కవర్ చేయవచ్చు, ఇది ఉత్పత్తి బాధ్యతకు సమానంగా ఉంటుంది.

• పోస్ట్‌మార్టమ్‌లకు AI నిర్ణయాలను డాక్యుమెంట్ చేయడం మరియు లాగింగ్ చేయడం చాలా ముఖ్యం. ఏదైనా తప్పు జరిగితే, దాని నుండి నేర్చుకోవడానికి మరియు బాధ్యతను అప్పగించడానికి మనం AI యొక్క నిర్ణయ బాటను ఆడిట్ చేయాలి. సరిగ్గా ఈ కారణంగానే నియంత్రణ సంస్థలు స్వయంప్రతిపత్త AI చర్యల కోసం లాగింగ్‌ను తప్పనిసరి చేయవచ్చు.

పారదర్శకత మరియు వివరణాత్మకత

స్వయంప్రతిపత్తి కలిగిన AI అనేది మానవులకు అర్థమయ్యే పదాలలో, ముఖ్యంగా పర్యవసాన రంగాలలో (ఆర్థిక, ఆరోగ్య సంరక్షణ, న్యాయ వ్యవస్థ) దాని తార్కికతను వివరించగలగాలి. వివరించదగిన AI అనేది బ్లాక్ బాక్స్‌ను తెరవడానికి ప్రయత్నిస్తున్న ఒక రంగం:

• AI ద్వారా రుణ తిరస్కరణకు, నిబంధనలు (US, ECOA లాగా) దరఖాస్తుదారునికి ఒక కారణాన్ని ఇవ్వవలసి ఉంటుంది. కాబట్టి AI వివరణగా అంశాలను (ఉదాహరణకు, "అధిక రుణం-ఆదాయ నిష్పత్తి") అవుట్‌పుట్ చేయాలి.

• AI తో సంభాషించే వినియోగదారులు (AI ట్యూటర్ ఉన్న విద్యార్థులు లేదా AI హెల్త్ యాప్ ఉన్న రోగులు వంటివి) అది ఎలా సలహా ఇస్తుందో తెలుసుకోవాలి. నమూనాలను సరళీకృతం చేయడం ద్వారా లేదా సమాంతర వివరణాత్మక నమూనాలను కలిగి ఉండటం ద్వారా AI తార్కికతను మరింత గుర్తించదగినదిగా చేయడానికి ప్రయత్నాలు జరుగుతున్నాయి.

• ఎప్పుడు తెలుసుకోవాలి . కస్టమర్ బాట్‌తో మాట్లాడుతుంటే బహిర్గతం చేయాల్సిన అవసరం ఉందని నైతిక మార్గదర్శకాలు (మరియు బహుశా కొన్ని చట్టాలు) చెబుతున్నాయి. ఇది మోసాన్ని నివారిస్తుంది మరియు వినియోగదారు సమ్మతిని అనుమతిస్తుంది. కొన్ని కంపెనీలు ఇప్పుడు నమ్మకాన్ని కొనసాగించడానికి AI-వ్రాసిన కంటెంట్‌ను (“ఈ కథనం AI ద్వారా రూపొందించబడింది” వంటివి) స్పష్టంగా ట్యాగ్ చేస్తాయి.

గోప్యత మరియు డేటా రక్షణ

ఉత్పాదక AI పనిచేయడానికి లేదా నేర్చుకోవడానికి తరచుగా డేటా అవసరం - సంభావ్యంగా సున్నితమైన వ్యక్తిగత డేటాతో సహా. స్వయంప్రతిపత్తి కార్యకలాపాలు గోప్యతను గౌరవించాలి:

• ఒక కస్టమర్‌కు సహాయం చేయడానికి AI కస్టమర్ సర్వీస్ ఏజెంట్ ఖాతా సమాచారాన్ని యాక్సెస్ చేస్తాడు; ఆ డేటాను రక్షించాలి మరియు పని కోసం మాత్రమే ఉపయోగించాలి.

• AI ట్యూటర్లకు విద్యార్థుల ప్రొఫైల్‌లను యాక్సెస్ చేయగలిగితే, విద్యా డేటా గోప్యతను నిర్ధారించడానికి FERPA (USలో) వంటి చట్టాల ప్రకారం పరిగణనలు ఉన్నాయి.

• పెద్ద మోడల్‌లు అనుకోకుండా వారి శిక్షణ డేటా నుండి ప్రత్యేకతలను గుర్తుంచుకోగలవు (ఉదా. శిక్షణ సమయంలో చూసిన వ్యక్తి చిరునామాను తిరిగి గుర్తుంచుకుంటాయి). శిక్షణలో అవకలన గోప్యత మరియు డేటా అనామకీకరణ వంటి పద్ధతులు ఉత్పత్తి చేయబడిన అవుట్‌పుట్‌లలో వ్యక్తిగత సమాచారం లీకేజీని నిరోధించడానికి ముఖ్యమైనవి.

• GDPR వంటి నిబంధనలు వ్యక్తులను ప్రభావితం చేసే ఆటోమేటెడ్ నిర్ణయాలపై హక్కులను ఇస్తాయి. ప్రజలు మానవ సమీక్షను అభ్యర్థించవచ్చు లేదా నిర్ణయాలు వారిపై గణనీయమైన ప్రభావాన్ని చూపితే వాటిని ఆటోమేటెడ్ చేయకూడదని అభ్యర్థించవచ్చు. 2030 నాటికి, AI మరింత ప్రబలంగా మారుతున్నందున ఈ నిబంధనలు అభివృద్ధి చెందుతాయి, బహుశా వివరణ హక్కులను ప్రవేశపెట్టవచ్చు లేదా AI ప్రాసెసింగ్ నుండి వైదొలగవచ్చు.

భద్రత మరియు దుర్వినియోగం

స్వయంప్రతిపత్తి కలిగిన AI వ్యవస్థలు హ్యాకింగ్‌కు లక్ష్యంగా ఉండవచ్చు లేదా హానికరమైన పనులు చేయడానికి దోపిడీ చేయబడవచ్చు:

• ఒక AI కంటెంట్ జనరేటర్‌ను దుర్వినియోగం చేసి తప్పుడు సమాచారాన్ని (డీప్‌ఫేక్ వీడియోలు, నకిలీ వార్తల కథనాలు) సృష్టించవచ్చు, ఇది సామాజిక ప్రమాదం. చాలా శక్తివంతమైన జనరేటివ్ మోడల్‌లను విడుదల చేయడం యొక్క నీతి తీవ్రంగా చర్చనీయాంశమైంది (ఉదాహరణకు, GPT-4 యొక్క ఇమేజ్ సామర్థ్యాలతో OpenAI ప్రారంభంలో జాగ్రత్తగా ఉండేది). పరిష్కారాలలో నకిలీలను గుర్తించడంలో సహాయపడటానికి AI-జనరేటెడ్ కంటెంట్‌ను వాటర్‌మార్క్ చేయడం మరియు AIతో పోరాడటానికి AIని ఉపయోగించడం (డీప్‌ఫేక్‌ల కోసం డిటెక్షన్ అల్గారిథమ్‌లు వంటివి) ఉన్నాయి.

• ఒక AI భౌతిక ప్రక్రియలను (డ్రోన్లు, కార్లు, పారిశ్రామిక నియంత్రణ) నియంత్రిస్తే, సైబర్ దాడుల నుండి దానిని రక్షించడం చాలా కీలకం. హ్యాక్ చేయబడిన స్వయంప్రతిపత్తి వ్యవస్థ వాస్తవ ప్రపంచానికి హాని కలిగించవచ్చు. దీని అర్థం బలమైన ఎన్‌క్రిప్షన్, ఫెయిల్-సేఫ్‌లు మరియు ఏదైనా రాజీపడినట్లు అనిపిస్తే మానవ ఓవర్‌రైడ్ లేదా షట్‌డౌన్ సామర్థ్యం.

• AI ఉద్దేశించిన హద్దులను దాటి వెళుతుందనే ఆందోళన కూడా ఉంది (“రోగ్ AI” దృశ్యం). ప్రస్తుత AIలకు ఏజెన్సీ లేదా ఉద్దేశ్యం లేనప్పటికీ, భవిష్యత్ స్వయంప్రతిపత్తి వ్యవస్థలు మరింత ఏజెంట్‌గా ఉంటే, అవి అనధికార వ్యాపారాలను అమలు చేయకుండా లేదా తప్పుగా పేర్కొన్న లక్ష్యం కారణంగా చట్టాలను ఉల్లంఘించకుండా చూసుకోవడానికి కఠినమైన పరిమితులు మరియు పర్యవేక్షణ అవసరం.

నైతిక వినియోగం మరియు మానవ ప్రభావం

చివరగా, విస్తృత నైతిక పరిశీలనలు:

• ఉద్యోగ స్థానభ్రంశం: మానవ ప్రమేయం లేకుండా AI పనులు చేయగలిగితే, ఆ ఉద్యోగాలకు ఏమి జరుగుతుంది? చారిత్రాత్మకంగా, సాంకేతికత కొన్ని ఉద్యోగాలను ఆటోమేట్ చేస్తుంది కానీ మరికొన్నింటిని సృష్టిస్తుంది. ఆటోమేట్ అయ్యే పనులలో నైపుణ్యాలు ఉన్న కార్మికులకు ఈ పరివర్తన బాధాకరంగా ఉంటుంది. సమాజం దీనిని తిరిగి నైపుణ్యం, విద్య మరియు ఆర్థిక మద్దతును పునరాలోచించడం ద్వారా నిర్వహించాల్సి ఉంటుంది (కొంతమంది AIకి చాలా పనులు ఆటోమేట్ అయితే సార్వత్రిక ప్రాథమిక ఆదాయం వంటి ఆలోచనలు అవసరమని సూచిస్తున్నారు). ఇప్పటికే, సర్వేలు మిశ్రమ భావాలను చూపిస్తున్నాయి - ఒక అధ్యయనంలో మూడవ వంతు మంది కార్మికులు AI ఉద్యోగాలను భర్తీ చేస్తుందని ఆందోళన చెందుతున్నారని, మరికొందరు దీనిని శ్రమను తొలగిస్తుందని భావిస్తున్నారని కనుగొన్నారు.

• మానవ నైపుణ్యాల క్షీణత: AI ట్యూటర్లు బోధిస్తే మరియు AI ఆటోపైలట్‌లు డ్రైవ్ చేస్తే మరియు AI కోడ్ వ్రాస్తే, ప్రజలు ఈ నైపుణ్యాలను కోల్పోతారా? AIపై అతిగా ఆధారపడటం చెత్త సందర్భంలో నైపుణ్యాన్ని క్షీణింపజేస్తుంది; విద్య మరియు శిక్షణ కార్యక్రమాలు సర్దుబాటు చేయాల్సిన విషయం ఇది, AI సహాయం చేసినప్పటికీ ప్రజలు ఇప్పటికీ ప్రాథమికాలను నేర్చుకుంటారని నిర్ధారిస్తుంది.

• నైతిక నిర్ణయం తీసుకోవడం: AI కి మానవ నైతిక తీర్పు లేదు. ఆరోగ్య సంరక్షణ లేదా చట్టంలో, పూర్తిగా డేటా ఆధారిత నిర్ణయాలు వ్యక్తిగత కేసులలో కరుణ లేదా న్యాయంతో విభేదించవచ్చు. మనం AI లోకి నైతిక చట్రాలను ఎన్కోడ్ చేయవలసి రావచ్చు (AI నీతి పరిశోధన యొక్క ఒక రంగం, ఉదా., AI నిర్ణయాలను మానవ విలువలతో సమలేఖనం చేయడం). కనీసం, నైతికంగా ఆధారిత నిర్ణయాల కోసం మానవులను లూప్‌లో ఉంచడం మంచిది.

• చేరిక: AI ప్రయోజనాలు విస్తృతంగా పంపిణీ చేయబడటం ఒక నైతిక లక్ష్యం. పెద్ద కంపెనీలు మాత్రమే అధునాతన AIని కొనుగోలు చేయగలిగితే, చిన్న వ్యాపారాలు లేదా పేద ప్రాంతాలు వెనుకబడి ఉండవచ్చు. ఓపెన్-సోర్స్ ప్రయత్నాలు మరియు సరసమైన AI పరిష్కారాలు ప్రాప్యతను ప్రజాస్వామ్యీకరించడంలో సహాయపడతాయి. అలాగే, ఎవరైనా AI సాధనాలను (వివిధ భాషలు, వైకల్యాలున్నవారికి ప్రాప్యత మొదలైనవి) ఉపయోగించగలిగేలా ఇంటర్‌ఫేస్‌లను రూపొందించాలి, లేకపోతే మనం "ఎవరికి AI సహాయకుడు ఉన్నాడు మరియు ఎవరు లేడు" అనే కొత్త డిజిటల్ విభజనను సృష్టిస్తాము.

ప్రస్తుత ప్రమాద తగ్గింపు: సానుకూల వైపు, కంపెనీలు జనరేషన్ AIని విడుదల చేస్తున్నందున, ఈ సమస్యలపై అవగాహన మరియు చర్యలు పెరుగుతున్నాయి. 2023 చివరి నాటికి, AIని ఉపయోగించే దాదాపు సగం కంపెనీలు సరికానితనం ( 2023లో AI స్థితి: జనరేటివ్ AI యొక్క బ్రేక్అవుట్ సంవత్సరం | మెకిన్సే ) ( ది స్టేట్ ఆఫ్ AI: గ్లోబల్ సర్వే | మెకిన్సే ) వంటి ప్రమాదాలను తగ్గించడానికి చురుకుగా పనిచేస్తున్నాయి మరియు ఆ సంఖ్య పెరుగుతోంది. టెక్ సంస్థలు AI నీతి బోర్డులను ఏర్పాటు చేశాయి; ప్రభుత్వాలు నిబంధనలను రూపొందిస్తున్నాయి. తరువాత స్పందించడం కంటే, ప్రారంభం నుండే AI అభివృద్ధిలో నీతిని ప్రవేశపెట్టడం (“డిజైన్ ద్వారా నీతి”) కీలకం.

సవాళ్లపై ముగింపులో: AI కి మరింత స్వయంప్రతిపత్తి ఇవ్వడం రెండు వైపులా పదును ఉన్న కత్తి. ఇది సామర్థ్యం మరియు ఆవిష్కరణలను ఇవ్వగలదు, కానీ దీనికి అధిక బాధ్యత అవసరం. రాబోయే సంవత్సరాల్లో సాంకేతిక పరిష్కారాలు (AI ప్రవర్తనను మెరుగుపరచడానికి), ప్రక్రియ పరిష్కారాలు (విధానం మరియు పర్యవేక్షణ చట్రాలు) మరియు బహుశా కొత్త ప్రమాణాలు లేదా ధృవపత్రాలు (AI వ్యవస్థలను నేటి ఇంజిన్లు లేదా ఎలక్ట్రానిక్స్ లాగా ఆడిట్ చేసి ధృవీకరించవచ్చు) మిశ్రమం కనిపించే అవకాశం ఉంది. ఈ సవాళ్లను విజయవంతంగా నావిగేట్ చేయడం వల్ల మానవ శ్రేయస్సు మరియు నమ్మకాన్ని పెంచే విధంగా మనం స్వయంప్రతిపత్తి AI ని సమాజంలో ఎంత సజావుగా సమగ్రపరచగలమో నిర్ణయిస్తుంది.

ముగింపు

జనరేటివ్ AI అనేది ఒక నవల ప్రయోగం నుండి మన జీవితంలోని ప్రతి మూలను తాకే పరివర్తన కలిగించే సాధారణ-ప్రయోజన సాంకేతికతగా వేగంగా అభివృద్ధి చెందింది. ఈ శ్వేతపత్రం 2025 నాటికి, AI వ్యవస్థలు ఇప్పటికే వ్యాసాలు రాయడం, గ్రాఫిక్స్ రూపకల్పన, సాఫ్ట్‌వేర్ కోడింగ్, కస్టమర్లతో చాట్ చేయడం, వైద్య గమనికలను సంగ్రహించడం, విద్యార్థులకు శిక్షణ ఇవ్వడం, సరఫరా గొలుసులను ఆప్టిమైజ్ చేయడం మరియు ఆర్థిక నివేదికలను ఎలా రూపొందిస్తున్నాయో అన్వేషించింది. ముఖ్యంగా, ఈ పనులలో చాలా వరకు AI మానవ జోక్యం లేకుండా , ముఖ్యంగా బాగా నిర్వచించబడిన, పునరావృతమయ్యే ఉద్యోగాల కోసం. కంపెనీలు మరియు వ్యక్తులు AI ఈ విధులను స్వయంప్రతిపత్తిగా నిర్వహిస్తుందని, వేగం మరియు స్థాయిలో ప్రయోజనాలను పొందుతుందని విశ్వసించడం ప్రారంభించారు.

2035 వైపు చూస్తున్నప్పుడు, AI మరింత సర్వవ్యాప్త సహకారిగా ఉండే యుగం అంచున మనం నిలబడి ఉన్నాము - తరచుగా కనిపించని డిజిటల్ వర్క్‌ఫోర్స్ , ఇది మానవులు అసాధారణమైన వాటిపై దృష్టి పెట్టగలిగేలా దినచర్యను నిర్వహిస్తుంది. జనరేటివ్ AI మా రోడ్లపై కార్లు మరియు ట్రక్కులను విశ్వసనీయంగా నడపడానికి, గిడ్డంగులలో రాత్రిపూట జాబితాను నిర్వహించడానికి, పరిజ్ఞానం గల వ్యక్తిగత సహాయకులుగా మా ప్రశ్నలకు ప్రతిస్పందించడానికి, ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఉన్న విద్యార్థులకు వన్-ఆన్-వన్ సూచనలను అందించడానికి మరియు వైద్యంలో కొత్త నివారణలను కనుగొనడంలో కూడా సహాయపడుతుందని మేము ఆశిస్తున్నాము - ఇవన్నీ చాలా తక్కువ ప్రత్యక్ష పర్యవేక్షణతో. AI నిష్క్రియాత్మకంగా సూచనలను అనుసరించడం నుండి ముందస్తుగా పరిష్కారాలను రూపొందించడం వరకు కదులుతున్నప్పుడు సాధనం మరియు ఏజెంట్ మధ్య రేఖ అస్పష్టంగా ఉంటుంది.

అయితే, ఈ స్వయంప్రతిపత్తి కలిగిన AI భవిష్యత్తుకు ప్రయాణాన్ని జాగ్రత్తగా నావిగేట్ చేయాలి. మేము ఇప్పటికే చెప్పినట్లుగా, ప్రతి డొమైన్ దాని స్వంత పరిమితులు మరియు బాధ్యతలను కలిగి ఉంటుంది:

• నేటి వాస్తవిక తనిఖీ: AI తప్పుపట్టలేనిది కాదు. ఇది నమూనా గుర్తింపు మరియు కంటెంట్ ఉత్పత్తిలో అద్భుతంగా ఉంటుంది కానీ మానవ కోణంలో నిజమైన అవగాహన మరియు సాధారణ జ్ఞానం లేదు. అందువల్ల, ప్రస్తుతానికి, మానవ పర్యవేక్షణ భద్రతా వలయంగా ఉంది. AI ఒంటరిగా ఎగరడానికి ఎక్కడ సిద్ధంగా ఉందో (మరియు అది ఎక్కడ కాదు) గుర్తించడం చాలా ముఖ్యం. నేడు అనేక విజయాలు మానవ-AI బృంద నమూనా నుండి వచ్చాయి మరియు పూర్తి స్వయంప్రతిపత్తి ఇంకా వివేకం లేని చోట ఈ హైబ్రిడ్ విధానం విలువైనదిగా కొనసాగుతుంది.

• రేపటి వాగ్దానం: మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్లు, శిక్షణా పద్ధతులు మరియు పర్యవేక్షణ విధానాలలో పురోగతితో, AI సామర్థ్యాలు విస్తరిస్తూనే ఉంటాయి. తదుపరి దశాబ్దపు R&D ప్రస్తుత సమస్యలన్నింటినీ పరిష్కరించగలదు (భ్రాంతులను తగ్గించడం, అర్థవివరణను మెరుగుపరచడం, AIని మానవ విలువలతో సమలేఖనం చేయడం). అలా అయితే, 2035 నాటికి AI వ్యవస్థలు చాలా ఎక్కువ స్వయంప్రతిపత్తిని అప్పగించేంత బలంగా ఉంటాయి. ఈ పత్రంలోని అంచనాలు - AI ఉపాధ్యాయుల నుండి ఎక్కువగా స్వీయ-నిర్వహణ వ్యాపారాల వరకు - మన వాస్తవికత కావచ్చు లేదా నేడు ఊహించలేని ఆవిష్కరణల ద్వారా అధిగమించబడవచ్చు.

• మానవ పాత్ర మరియు అనుసరణ: AI మానవులను పూర్తిగా భర్తీ చేయడానికి బదులుగా, పాత్రలు అభివృద్ధి చెందుతాయని మేము ముందుగానే అంచనా వేస్తున్నాము. ప్రతి రంగంలోని నిపుణులు తో ఉంటుంది - దానిని మార్గనిర్దేశం చేయడం, దానిని ధృవీకరించడం మరియు సానుభూతి, వ్యూహాత్మక ఆలోచన మరియు సంక్లిష్ట సమస్య పరిష్కారం వంటి విభిన్న మానవ బలాలు అవసరమయ్యే పని యొక్క అంశాలపై దృష్టి పెట్టడం. విద్య మరియు శ్రామిక శక్తి శిక్షణ ఈ ప్రత్యేకమైన మానవ నైపుణ్యాలను నొక్కి చెప్పడానికి, అలాగే అందరికీ AI అక్షరాస్యతను అందించడానికి కీలకమైనవి. విధాన నిర్ణేతలు మరియు వ్యాపార నాయకులు కార్మిక మార్కెట్లో పరివర్తనల కోసం ప్రణాళిక వేయాలి మరియు ఆటోమేషన్ ద్వారా ప్రభావితమైన వారికి మద్దతు వ్యవస్థలను నిర్ధారించాలి.

• నీతి మరియు పాలన: బహుశా అత్యంత కీలకమైన విషయం ఏమిటంటే, నైతిక AI వినియోగం మరియు పాలన యొక్క చట్రం ఈ సాంకేతిక వృద్ధికి మద్దతు ఇవ్వాలి. నమ్మకం అనేది దత్తత యొక్క కరెన్సీ - ప్రజలు AI సురక్షితమని విశ్వసిస్తేనే కారు నడపడానికి లేదా శస్త్రచికిత్సలో సహాయం చేయడానికి అనుమతిస్తారు. ఆ నమ్మకాన్ని నిర్మించడంలో కఠినమైన పరీక్షలు, పారదర్శకత, వాటాదారుల నిశ్చితార్థం (ఉదా., వైద్య AIలను రూపొందించడంలో వైద్యులు, AI విద్యా సాధనాలలో ఉపాధ్యాయులను చేర్చడం) మరియు తగిన నియంత్రణ ఉంటాయి. డీప్‌ఫేక్‌లు లేదా యుద్ధంలో AI వంటి సవాళ్లను నిర్వహించడానికి అంతర్జాతీయ సహకారం అవసరం కావచ్చు, బాధ్యతాయుతమైన ఉపయోగం కోసం ప్రపంచ నిబంధనలను నిర్ధారిస్తుంది.

ముగింపులో, ఉత్పాదక AI అనేది పురోగతికి శక్తివంతమైన ఇంజిన్‌గా నిలుస్తుంది. తెలివిగా ఉపయోగించినట్లయితే, ఇది మానవులను శ్రమ నుండి ఉపశమనం కలిగిస్తుంది, సృజనాత్మకతను అన్‌లాక్ చేస్తుంది, సేవలను వ్యక్తిగతీకరించగలదు మరియు అంతరాలను పరిష్కరించగలదు (నిపుణులు తక్కువగా ఉన్న చోట నైపుణ్యాన్ని తీసుకువస్తుంది). మానవ సామర్థ్యాన్ని తగ్గించే బదులు దానిని విస్తరించే . తక్షణ కాలంలో, అంటే AIని మార్గనిర్దేశం చేయడానికి మానవులను లూప్‌లో ఉంచడం. దీర్ఘకాలికంగా, దీని అర్థం AI వ్యవస్థల ప్రధాన భాగంలో మానవీయ విలువలను ఎన్‌కోడ్ చేయడం, తద్వారా అవి స్వతంత్రంగా పనిచేసినప్పటికీ, అవి మన సమిష్టి ప్రయోజనాలకు అనుగుణంగా పనిచేస్తాయి.

డొమైన్	విశ్వసనీయ స్వయంప్రతిపత్తి నేడు (2025)	2035 నాటికి విశ్వసనీయ స్వయంప్రతిపత్తిని ఆశిస్తున్నారు
రచన & కంటెంట్	- రొటీన్ వార్తలు (క్రీడలు, ఆదాయాలు) స్వయంచాలకంగా రూపొందించబడ్డాయి.- AI ద్వారా సంగ్రహించబడిన ఉత్పత్తి సమీక్షలు.- మానవ సవరణ కోసం కథనాలు లేదా ఇమెయిల్‌ల చిత్తుప్రతులు. ( ఫిలానా ప్యాటర్సన్ – ONA కమ్యూనిటీ ప్రొఫైల్ ) ( అమెజాన్ AIతో కస్టమర్ సమీక్షల అనుభవాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది )	- చాలా వార్తలు మరియు మార్కెటింగ్ కంటెంట్ వాస్తవ ఖచ్చితత్వంతో స్వయంచాలకంగా వ్రాయబడుతుంది.- AI కనీస పర్యవేక్షణతో పూర్తి కథనాలు మరియు పత్రికా ప్రకటనలను ఉత్పత్తి చేస్తుంది.- డిమాండ్‌పై ఉత్పత్తి చేయబడిన అత్యంత వ్యక్తిగతీకరించిన కంటెంట్.
విజువల్ ఆర్ట్స్ & డిజైన్	- AI ప్రాంప్ట్‌ల నుండి చిత్రాలను రూపొందిస్తుంది (మానవుడు ఉత్తమమైనదాన్ని ఎంచుకుంటాడు).- కాన్సెప్ట్ ఆర్ట్ మరియు డిజైన్ వైవిధ్యాలు స్వయంప్రతిపత్తితో సృష్టించబడతాయి.	- AI పూర్తి వీడియో/ఫిల్మ్ దృశ్యాలు మరియు సంక్లిష్టమైన గ్రాఫిక్‌లను ఉత్పత్తి చేస్తుంది.- ఉత్పత్తుల జనరేటివ్ డిజైన్/ఆర్కిటెక్చర్ మీటింగ్ స్పెసిఫికేషన్‌లు.- వ్యక్తిగతీకరించిన మీడియా (చిత్రాలు, వీడియో) డిమాండ్‌పై సృష్టించబడుతుంది.
సాఫ్ట్‌వేర్ కోడింగ్	- AI కోడ్‌ను స్వయంచాలకంగా పూర్తి చేస్తుంది & సాధారణ విధులను వ్రాస్తుంది (డెవలపర్ సమీక్షించారు).- ఆటోమేటెడ్ టెస్ట్ జనరేషన్ మరియు బగ్ సూచనలు. ( కోపైలట్‌పై కోడింగ్: 2023 డేటా కోడ్ నాణ్యతపై దిగువ ఒత్తిడిని సూచిస్తుంది (2024 ప్రొజెక్షన్‌లతో సహా) - GitClear ) ( AI కోడ్ అసిస్టెంట్‌లపై GitHub కోపైలట్ పరిశోధన నివేదికలో అగ్రస్థానంలో ఉంది -- విజువల్ స్టూడియో మ్యాగజైన్ )	- AI స్పెక్స్ నుండి మొత్తం లక్షణాలను విశ్వసనీయంగా అమలు చేస్తుంది.- తెలిసిన నమూనాల కోసం స్వయంప్రతిపత్తి డీబగ్గింగ్ మరియు కోడ్ నిర్వహణ.- తక్కువ మానవ ఇన్‌పుట్‌తో తక్కువ-కోడ్ యాప్ సృష్టి.
కస్టమర్ సర్వీస్	- చాట్‌బాట్‌లు తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇస్తాయి, సాధారణ సమస్యలను పరిష్కరిస్తాయి (హ్యాండ్‌ఆఫ్ కాంప్లెక్స్ కేసులు).- AI కొన్ని ఛానెల్‌లలో ~70% సాధారణ విచారణలను నిర్వహిస్తుంది. ( 2025కి 59 AI కస్టమర్ సర్వీస్ గణాంకాలు ) ( 2030 నాటికి, కస్టమర్ ఇంటరాక్షన్‌ల సమయంలో 69% నిర్ణయాలు ... )	- సంక్లిష్టమైన ప్రశ్నలతో సహా చాలా కస్టమర్ ఇంటరాక్షన్‌లను AI ఎండ్-టు-ఎండ్ నిర్వహిస్తుంది.- సేవా రాయితీల కోసం రియల్-టైమ్ AI నిర్ణయం తీసుకోవడం (తిరిగి చెల్లింపులు, అప్‌గ్రేడ్‌లు).- హెచ్చుతగ్గులు లేదా ప్రత్యేక కేసులకు మాత్రమే మానవ ఏజెంట్లు.
ఆరోగ్య సంరక్షణ	- AI వైద్య గమనికలను రూపొందిస్తుంది; వైద్యులు ధృవీకరించే రోగ నిర్ధారణలను సూచిస్తుంది.- AI కొన్ని స్కాన్‌లను (రేడియాలజీ) పర్యవేక్షణతో చదువుతుంది; సాధారణ కేసులను ట్రయాజ్ చేస్తుంది. ( AI మెడికల్ ఇమేజింగ్ ఉత్పత్తులు 2035 నాటికి ఐదు రెట్లు పెరగవచ్చు )	- AI సాధారణ వ్యాధులను విశ్వసనీయంగా నిర్ధారిస్తుంది & చాలా వైద్య చిత్రాలను వివరిస్తుంది.- AI రోగులను పర్యవేక్షిస్తుంది మరియు సంరక్షణను ప్రారంభిస్తుంది (ఉదా., మందుల రిమైండర్‌లు, అత్యవసర హెచ్చరికలు).- వర్చువల్ AI “నర్సులు” సాధారణ ఫాలో-అప్‌లను నిర్వహిస్తారు; వైద్యులు సంక్లిష్ట సంరక్షణపై దృష్టి పెడతారు.
విద్య	- AI ట్యూటర్లు విద్యార్థుల ప్రశ్నలకు సమాధానమిస్తారు, అభ్యాస సమస్యలను సృష్టిస్తారు (ఉపాధ్యాయుడు పర్యవేక్షిస్తారు).- AI గ్రేడింగ్‌కు సహాయం చేస్తుంది (ఉపాధ్యాయ సమీక్షతో). ([K-12 విద్య కోసం జనరేటివ్ AI	Applify ద్వారా పరిశోధన నివేదిక]( https://www.applify.co/research-report/gen-ai-for-k12#:~:text=AI%20tutors%3A%20Virtual%20AI,individual%20learning%20styles%20and%20paces ))
లాజిస్టిక్స్	- AI డెలివరీ మార్గాలు మరియు ప్యాకింగ్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేస్తుంది (మానవులు లక్ష్యాలను నిర్దేశిస్తారు).- AI సరఫరా గొలుసు ప్రమాదాలను ఫ్లాగ్ చేస్తుంది మరియు ఉపశమనాలను సూచిస్తుంది. ( లాజిస్టిక్స్‌లో అగ్ర ఉత్పాదక AI వినియోగ కేసులు )	- AI కంట్రోలర్ల పర్యవేక్షణలో ఎక్కువగా స్వీయ-డ్రైవింగ్ డెలివరీలు (ట్రక్కులు, డ్రోన్లు).- AI అంతరాయాల చుట్టూ షిప్‌మెంట్‌లను స్వయంప్రతిపత్తిగా మళ్లిస్తుంది మరియు ఇన్వెంటరీని సర్దుబాటు చేస్తుంది.- AI ద్వారా నిర్వహించబడే ఎండ్-టు-ఎండ్ సరఫరా గొలుసు సమన్వయం (ఆర్డరింగ్, పంపిణీ).
ఫైనాన్స్	- AI ఆర్థిక నివేదికలు/వార్తల సారాంశాలను రూపొందిస్తుంది (మానవ సమీక్ష).- రోబో-సలహాదారులు సాధారణ పోర్ట్‌ఫోలియోలను నిర్వహిస్తారు; AI చాట్ కస్టమర్ ప్రశ్నలను నిర్వహిస్తుంది. ( జనరేటివ్ AI ఫైనాన్స్‌కు వస్తోంది )	- AI విశ్లేషకులు అధిక ఖచ్చితత్వంతో పెట్టుబడి సిఫార్సులు మరియు రిస్క్ నివేదికలను అందిస్తారు.- నిర్ణీత పరిమితుల్లో స్వయంప్రతిపత్తి ట్రేడింగ్ మరియు పోర్ట్‌ఫోలియో రీబ్యాలెన్సింగ్.- AI ప్రామాణిక రుణాలు/క్లెయిమ్‌లను స్వయంచాలకంగా ఆమోదిస్తుంది; మానవులు మినహాయింపులను నిర్వహిస్తారు.

ప్రస్తావనలు:

1. ప్యాటర్సన్, ఫిలానా. ఆటోమేటెడ్ ఆదాయ కథనాలు గుణించబడతాయి . ది అసోసియేటెడ్ ప్రెస్ (2015) – మానవ రచయిత లేకుండా వేలాది ఆదాయ నివేదికల AP యొక్క ఆటోమేటెడ్ జనరేషన్‌ను వివరిస్తుంది ( ఆటోమేటెడ్ ఆదాయ కథనాలు గుణించబడతాయి | ది అసోసియేటెడ్ ప్రెస్ ).

2. మెకిన్సే & కంపెనీ. 2024 ప్రారంభంలో AI స్థితి: జనరల్ AI స్వీకరణ పెరుగుతుంది మరియు విలువను ఉత్పత్తి చేయడం ప్రారంభమవుతుంది . (2024) – 65% సంస్థలు జనరేటివ్ AIని క్రమం తప్పకుండా ఉపయోగిస్తున్నాయని, 2023 నుండి దాదాపు రెట్టింపు అయ్యాయని నివేదిస్తుంది ( 2024 ప్రారంభంలో AI స్థితి | మెకిన్సే ), మరియు ప్రమాద తగ్గింపు ప్రయత్నాలను చర్చిస్తుంది ( ది స్టేట్ ఆఫ్ AI: గ్లోబల్ సర్వే | మెకిన్సే ).

3. గార్ట్నర్. చాట్‌జిపిటి దాటి: ఎంటర్‌ప్రైజెస్ కోసం జనరేటివ్ AI యొక్క భవిష్యత్తు . (2023) – 2030 నాటికి, 90% బ్లాక్‌బస్టర్ చిత్రం AI-జనరేటెడ్ ( జనరేటివ్ AI యూజ్ కేసెస్ ఫర్ ఇండస్ట్రీస్ అండ్ ఎంటర్‌ప్రైజెస్ జనరేటివ్ AI యూజ్ కేసెస్ ఫర్ ఇండస్ట్రీస్ అండ్ ఎంటర్‌ప్రైజెస్ ) వంటి జనరేటివ్ AI యూజ్ కేసెస్‌ను హైలైట్ చేస్తుంది

4. ట్విప్ చేయండి. న్యూస్‌రూమ్‌లో జర్నలిస్టులు AI సాధనాలను ఉపయోగించే 12 మార్గాలు . (2024) – ఒక వార్తా సంస్థలో “క్లారా” AI యొక్క ఉదాహరణ 11% కథనాలను వ్రాస్తుంది, మానవ సంపాదకులు అన్ని AI కంటెంట్‌ను సమీక్షిస్తారు ( న్యూస్‌రూమ్‌లో జర్నలిస్టులు AI సాధనాలను ఉపయోగించే 12 మార్గాలు - ట్విప్ ).

5. Amazon.com వార్తలు. Amazon AI తో కస్టమర్ సమీక్షల అనుభవాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది . (2023) – దుకాణదారులకు సహాయపడటానికి ఉత్పత్తి పేజీలలో AI- రూపొందించిన సమీక్ష సారాంశాలను ప్రకటించింది ( Amazon AI తో కస్టమర్ సమీక్షల అనుభవాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది ).

6. జెండెస్క్. 2025 కోసం 59 AI కస్టమర్ సర్వీస్ గణాంకాలు . (2023) – CX సంస్థలలో మూడింట రెండు వంతుల కంటే ఎక్కువ మంది ఉత్పాదక AI సేవలో "వెచ్చదనాన్ని" జోడిస్తుందని భావిస్తున్నారని సూచిస్తుంది ( 59 2025 కోసం AI కస్టమర్ సర్వీస్ గణాంకాలు ) మరియు చివరికి 100% కస్టమర్ ఇంటరాక్షన్లలో AIని అంచనా వేస్తుంది ( 59 2025 కోసం AI కస్టమర్ సర్వీస్ గణాంకాలు ).

7. ఫ్యూచరమ్ రీసెర్చ్ & SAS. అనుభవం 2030: కస్టమర్ అనుభవం యొక్క భవిష్యత్తు . (2019) – 2030 నాటికి కస్టమర్ ఎంగేజ్‌మెంట్ సమయంలో బ్రాండ్‌లు ~69% నిర్ణయాలు స్మార్ట్ మెషీన్‌ల ద్వారా తీసుకుంటాయని సర్వే కనుగొంది ( CXకి మారడాన్ని తిరిగి ఊహించుకోవడానికి, మార్కెటర్లు ఈ 2 పనులు చేయాలి ).

8. దటైకు. లాజిస్టిక్స్‌లో అగ్ర జనరేటివ్ AI వినియోగ కేసులు . (2023) – GenAI లోడింగ్‌ను ఎలా ఆప్టిమైజ్ చేస్తుందో (~30% ఖాళీ ట్రక్ స్థలాన్ని తగ్గించడం) ( లాజిస్టిక్స్‌లో అగ్ర జనరేటివ్ AI వినియోగ కేసులు ) మరియు వార్తలను స్కాన్ చేయడం ద్వారా సరఫరా గొలుసు ప్రమాదాలను ఎలా గుర్తించాలో వివరిస్తుంది.

9. విజువల్ స్టూడియో మ్యాగజైన్. AI కోడ్ అసిస్టెంట్లపై పరిశోధన నివేదికలో GitHub కోపైలట్ అగ్రస్థానంలో ఉంది . (2024) – గార్ట్నర్ యొక్క వ్యూహాత్మక ప్రణాళిక అంచనాలు: 2028 నాటికి, 90% ఎంటర్‌ప్రైజ్ డెవలపర్లు AI కోడ్ అసిస్టెంట్‌లను ఉపయోగిస్తారు (2024లో 14% నుండి పెరిగింది) ( AI కోడ్ అసిస్టెంట్లపై పరిశోధన నివేదికలో GitHub కోపైలట్ అగ్రస్థానంలో ఉంది -- విజువల్ స్టూడియో మ్యాగజైన్ ).

10. బ్లూమ్‌బెర్గ్ న్యూస్. బ్లూమ్‌బెర్గ్‌జిపిటిని పరిచయం చేస్తోంది . (2023) – ఆర్థిక పనులను లక్ష్యంగా చేసుకుని బ్లూమ్‌బెర్గ్ యొక్క 50B-పారామీటర్ మోడల్ వివరాలు, ప్రశ్నోత్తరాలు మరియు విశ్లేషణ మద్దతు కోసం టెర్మినల్‌లో నిర్మించబడ్డాయి ( జనరేటివ్ AI ఫైనాన్స్‌కు వస్తోంది ).

దీని తర్వాత మీరు చదవడానికి ఇష్టపడే కథనాలు:

🔗 AI భర్తీ చేయలేని ఉద్యోగాలు - మరియు AI ఏ ఉద్యోగాలను భర్తీ చేస్తుంది?
అభివృద్ధి చెందుతున్న ఉద్యోగ దృశ్యంపై ప్రపంచ దృక్పథం, AI అంతరాయం నుండి ఏ పాత్రలు సురక్షితమైనవి మరియు ఏవి ఎక్కువ ప్రమాదంలో ఉన్నాయో పరిశీలిస్తుంది.

🔗 AI స్టాక్ మార్కెట్‌ను అంచనా వేయగలదా?
స్టాక్ మార్కెట్ అంచనా కోసం AIని ఉపయోగించడం యొక్క సామర్థ్యాలు, పరిమితులు మరియు నైతిక పరిశీలనలలోకి లోతైన డైవ్.

🔗 సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు?
అసాధారణ గుర్తింపు నుండి బెదిరింపు మోడలింగ్ వరకు సైబర్ బెదిరింపుల నుండి రక్షించడానికి జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగిస్తున్నారో తెలుసుకోండి.