AIR #2: AI i virksomheter; ChatGPT Plugins og iOS app; AI i utdanning; lokal AI; m.m.

May 22, 2023

AI-Resonans hjelper det å holde tritt med den stadig skiftende og akselererende utviklingen innen kunstig intelligens og feltets påvirkning på vår fremtid.

💰 Hva enhver CEO bør vite om generativ AI

Er generativ AI en teknologi-hype eller en essensiell del av fremtiden? Hva er verdien for din bedrift? McKinsey Digital har skrevet en veiledning om generativ AI og hva enhver leder bør vite.

Våre utvalgte høydepunkt:

Essensielt, ikke bare en mulighet: Ledere anbefales å begynne å utforske generativ AI umiddelbart. Hopp i det og lær underveis!
Uunnværlig: Generativ AI blir stadig mer sentral for kunnskapsarbeidere, og vil potensielt føre til betydelig økning i produktivitet. Med integrasjoner i dagligdagse verktøy som e-postsystemer og tekstbehandlingsprogrammer, vil generativ AI bli et nøkkelverktøy i den moderne arbeidshverdagen.
Kan tas i bruk nå: Det er allerede praktiske anvendelsesområder for generativ AI som kan gi betydelige fordeler. Og dette går langt ut over chatbots: en bred rekke av aktiviteter kan utnytte automatiserings- og effektiviserings-potensialet til generativ AI.
Synliggjør mulighetene: Selv om generativ AI er i en tidlig fase, bør man allerede nå demonstrere hvordan denne teknologien kan transformere, eller i det minste påvirke, virksomheten. Dette kan oppnås ved å sette i gang et ‘fyrtårnsprosjekt’ eller ved å presentere et konseptbevis (Proof of Concept, PoC).
Utvikle arbeidsstyrken: Bedrifter bør sterkt vurdere å rekruttere nye talenter, i tillegg til å øke teknologikompetansen blant eksisterende ansatte. En samordnet innsats fra ledelsen er avgjørende for å identifisere den nødvendige kunnskapen basert på prioriterte anvendelsesområder.

🇳🇴 Hvordan henger Norge med i utviklingen? Tidligere generalsekretær i IKT-Norge, Per Morten Hoff, har tydelig påpekt at Norge henger etter resten av Europa, og Europa ligger langt bak USA og Kina. Hoff anbefaler sterkt at alle virksomheter – private så vel som offentlige – prioriterer kunstig intelligens høyt i 2023. Dette innebærer at AI bør være et sentralt tema i diskusjoner på ledermøter og i styresammenhenger.

🎓 Utdanning er nøkkelen til å realisere det fulle potensialet av generativ AI. Det er essensielt at teknologi- og IKT-utdanning forsterkes, og at vi utdanner flere kandidater. Samtidig må vi tilrettelegge for en mer inkluderende tilnærming til kunnskapsoppbygging. Dette innebærer relevante videreutdanningsprogrammer for de som allerede er i arbeidslivet. Med den raske utviklingen av teknologiske trender, blir livslang læring og kontinuerlig profesjonell utvikling mer viktig enn noen gang. Som belyst i AIR #1 kan kunstig intelligens heldigvis også være en del av løsningen her.

🌍 Kunstig intelligens og samfunnet

Kunstig intelligens møter samfunnet: fra helsevesen til transport og handel. Et blikk inn i fremtiden – i dag.

👩‍⚕️ AI-assistert legeutdanning: med Hippocratic AI kan medisinerstudenter interagere med AI-simulerte pasienter, trene på tolkning av prøver og undersøkelser, stille diagnoser basert på realistiske scenarier, og motta tilbakemelding på deres kliniske resonnerings-evner.
📈 Googles nye Med-PaLM 2-modell overgår leger på 1066 medisinske spørsmål. Ytelsen ble evaluert og vurdert av en gruppe erfarne leger. Hippocratic AI rapporterer om en forbedring over GPT-4 på omtrent 1% med sine modeller. Hvordan vil Hippocratic AIs AI-assisterte utdanning utvikle seg når de etterhvert får tilgang til kraftige modeller som Med-PaLM 2?
🎓 Skoleledere i Storbritannia lanserer en gruppe for å beskytte studenter mot risikoer forbundet med kunstig intelligens. Feltet utvikler seg alt for raskt til at myndighetene alene kan gi den nødvendige løpende rådgivningen.
📉 BT (tidligere British Telecom) har planer om å redusere antall ansatte med opptil 55.000, noe som utgjør 40% av arbeidsstyrken, innen 2030. Omtrent 10.000 av disse kuttene begrunnes med fremskritt innen generativ kunstig intelligens.
⚔️ Google I/O legger grunnlaget for kommende AI-kamper.

📡 På radaren

Vi gir deg et blikk på de mest spennende utviklingene, trendene og innovasjonene innen kunstig intelligens, alt fra nyeste teknologier og produkter, til betydningsfulle forskningsfremskritt og innflytelsesrike stemmer i feltet.

📚📈 Inga Strümkes bok om kunstig intelligens topper salgslistene i Norge, uavhengig av sjanger.
🎉 ChatGPT Plugins er nå tilgjengelig for alle ChatGPT+-abonnenter. OpenAI har dessuten offentliggjort planene for utrulling av nye funksjoner og forbedringer.
📱 Offisiell iOS-app for ChatGPT fra OpenAI, utstyrt med talegjekjenning via deres Whisper-modell. For øyeblikket kun tilgjengelig i USA, med forventet lansering i andre land de kommende ukene.
👀 Rykter florerer om OpenAI sin plan om å lansere en åpen kildekode-språkmodell (LLM). Kan det være at de har latt seg inspirere av Metas (tidligere Facebook) suksess med sin satsing på åpen kildekode og de betydelige fremskrittene dette har medført?
🏫 Curipod: et norsk AI-verktøy for lærere som automatiserer produksjonen av undervisnings-planer og lærings-ressurser. Learnt.ai er et annet verktøy verdt å merke seg.
🤝 Zoom IQ utvikler seg til en allsidig samarbeidspartner, som kan oppsummere chat-tråder, organisere ideer, skape innhold og lage møteagendaer.
💬 Google tester en ny oversettelsestjeneste som synkroniserer talerens lepper med den oversatte talen.
🤖 Robotene kommer? Humanoiderobotene Tesla Optimus og Phoenix, utviklet av Tesla AI og Sanctuary AI, har nylig gjennomgått tester i virkelige omgivelser. Målet er at roboter kan utføre fysisk arbeid på samme måte som mennesker.
🎲 For de dristigste: La GPT ta seg av dine investeringer med The GPT Portfolio eller investerings-kopiloten Alpha.
👥 ChatALL: Chat med 12 chatbots samtidig, blant andre ChatGPT, Bing Chat, Bard, Claude og HuggingChat.
⚡ Meta har utviklet sin aller første kunstig intelligens-akselerator for å optimalisere ytelsen til deres anbefalingssystemer. Kan dette være starten på en serie AI-hardware-prosjekter hos Meta?
🌍 Språkmodeller koster mye mer å lage for noen språk enn andre.
🔐 Lokal AI: Sett opp din egen private LLM med tilgang til din virksomhets dokumenter med PrivateGPT, kjør modeller på lokal infrastruktur med LocalAI og bruk StarCoder som din lokale kodemedhjelper.
🚀 Anthropic har oppgradert sin Claude chatbot ved å utvide dens kontekst-vindu fra 9.000 tokens til imponerende 100.000 tokens. Claude kan nå håndtere og forholde seg til flere hundre sider med bakgrunnsmateriale.

🔀 Dagens avstikker:

Richard Feynmans metode for læring

Fysiker og nobelprisvinner Richard Feynman hadde en overraskende enkel tilnærming til å mestre komplekse emner: Lær dem så godt at du kan forklare dem for et barn. Dette utgjør kjernen i Feynman-metoden, en firetrinns tilnærimg designet for å fordype forståelsen, konsolidere kunnskapen og eliminere usikkerhet rundt komplekse konsepter.

Trinn 1: Velg et konsept, et begrep eller et emne. Det kan være alt fra evolusjonsteorien til hvordan generative pre-trained transformers (GPT) fungerer. Når du har valgt emnet, studer det i dybden. Du trenger ikke fullstendig mestring på dette stadiet - samle bare nok informasjon for å etablere en grunnleggende forståelse.
Trinn 2: Lær det til et barn. Nå skal du sette ord på det du har lært - men med en vri. Du må forklare emnet som om du lærer det til et barn. Dersom du finner dette utfordrende, kan det indikere at din forståelse av emnet ikke er så dyp som du først trodde.
Trinn 3: Identifiser kunnskapshull og gå tilbake til kildematerialet. Ved forsøk på å forenkle konseptet vil du uunngåelig oppdage områder hvor kunnskapen er usammenhengende eller svak. Når du oppdager disse hullene, vend tilbake til kildematerialet for ytterligere studie.
Trinn 4: Forenkle, bruk analogier, lær noen andre. På dette punktet har du en god nok forståelse av konseptet til å forklare det på en enkel måte. Men Feynman råder deg til å gå enda lenger. Kan du forenkle forklaringen ytterligere? Kan du sammenligne det med noe kjent eller introdusere en analogi for å gjøre konseptet mer forståelig? Forsøk også å gjenkalle konseptet etter en stund eller prøve å lære det til noen andre. Dette gir deg ekstra tilbakemelding på din forståelse, og bidrar til å feste og integrere informasjonen i hjernens nettverk for langtidshukommelse.

Feynman-teknikken er en oppfordring til aktiv læring, snarere enn passiv absorpsjon av informasjon. Den handler ikke bare om å mestre et emne, men å stimulere til livslang intellektuell nysgjerrighet og interesse for læring som kan utvide seg til alle kunnskapsområder, som næringsliv, økonomi, kultur, teknologi og vitenskap. Feynman begynte for eksempel tidlig med å lære seg kalkulus.

Har du tips om kunstig intelligens-utviklingen i eller utenfor Norge? Er du selv engasjert i et prosjekt eller arbeid som du ønsker å dele med oss? Ta gjerne kontakt med oss via vår hjemmeside akademix.no.