FOMO AI a rzeczywistość

Czyli o tym, że "jak nie korzystasz z AI toś trąba"

To jest OK, jeśli nie korzystasz z AI 18h na dobę

Inspiracją dla dzisiejszego maila są moje ostatnie znaleziska z LinkedIn, które niepotrzebnie budują napięcie wokół wdrożeń AI.

Zacznijmy od polecanego szeroko artykułu w Rzeczpospolitej, który wprawdzie dotyczy obecności kobiet w branży technologicznej, ale zaczyna się od stwierdzenia: “96% firm korzysta z systemów generatywnej sztucznej inteligencji” i po tym nagłówku rozpowszechniany jest po LI.

Oczywiście spora część postujących nie zadała sobie trudu skonfrontować swoje obserwacje (nie wiem, jak u Was, ale wśród znajomych mi firm odsetek korzystających z GenAI jest mniejszy niż 50%) z założeniami raportu Netskope. A co tam znajdziemy? Netskope odpytał swoich klientów, czyli firmy, które potrzebują zaawansowanych rozwiązań chroniących dane w chmurze niezależnie od tego, gdzie znajdują się ich pracownicy.

Czyli międzynarodowe korporacje.

Co wynika dla polskiej gospodarki z faktu, że międzynarodowe korporacje dysponujące potężnymi działami IT w większości już gdzieś używają GenAI? Niezbyt wiele. Ale nie o tym dzisiaj - o nieuprawnionym wnioskowaniu z takich porównań pisałem w osobnym poście.

Dzisiaj chcę się skupić na bezmyślnym budowaniu FOMO przez “influencerów AI”, bo zaczyna to przybierać karykaturalne rozmiary.

Jim Amos jest aktywnym krytykiem szumu wokół GenAI na LinkedIn i na poniższym obrazku jest zrzut ekranu jego komentarza do posta Allie K. Miller (skądinąd bardzo kompetentnej osoby w świecie biznesowego AI). Miller rozpędziła się w entuzjazmie na tyle, że namawia do czegoś, co można by nazwać terapią grupową nakierowaną na zwiększenie używania AI w życiu. Z tego posta, którego nie chcę linkować jest te tytułowe 18 godzin dziennie spędzone z AI.

Bardzo mi się spodobał komentarz Amos’a, bo uderza w sedno - influencerzy różnymi sposobami usiłują przekonać absolutnie wszystkich, że powinni korzystać z AI codziennie, najlepiej cały czas. Miller twierdzi, że zapomina czasami używać AI i to jest dla niej wielkim problemem. Serio?

Używam AI właściwie codziennie. Dzisiaj, przy pisaniu tego posta, posłużyłem się modelem językowym, żeby mi wyjaśnił w prostych słowach jakie usługi oferuje Netskope i kto może być ich klientem, bo nie rozumiem większości skrótów protokołów, które widnieją na ich stronie. Mogłem poprosić o streszczenie samego raportu Netskope (ale nie było mi to do niczego potrzebne). Mogłem spróbować napisać tego maila razem z AI (ale wciąż mój własny styl podoba mi się bardziej, niż ten od AI). Mogłem nagrać swoje nieuczesane myśli, a potem zrobić transkrypcję i podsumowanie z AI (ale myśli to rzadka rzecz).

Wynikałby z tego, że, wg różnego rodzaju ekspertów, “marnuję czas”, “nie wykorzystuję potencjału AI”, “jestem zapóźniony”, “potrzebuję terapii grupowej nakierowanej na AI”.

Jeśli mała polska firma na serio używa GenAI (na przykład ma licencję biznesową od OpenAI i tworzy własnych asystentów), ale wciąż jej pracownicy “nie oddychają AI”, to wg tych samych ekspertów “jest zapóźniona”. To przecież jakieś żarty.

Napięcie wokół wdrożeń AI zaczyna sięgać absurdu i przy okazji dostają po kostkach (np. przez wpychanie w poczucie bycia zapóźnionym) nawet firmy, które znalazły produktywne zastosowania technologii, ale nie udają, że AI zmieniło ich całe życie na lepsze.

Ciekawe niusy

W prywatnych rozmowach już kilka miesięcy temu wskazywałem, że doczekamy się eksperymentów, w których modele językowe zostaną poinstruowanie o symulowanie konkretnych “person” tworzących razem “reprezentatywną populację”. Ukazał się wczoraj preprint (szkic publikacji, przed recenzją) badaczy z Uniwersytetu Stanforda i Nowojorskiego Uniwersytetu, gdzie pokazano, że modele językowe są w stanie symulować całkiem nieźle odpowiedzi kwestionariuszy w naukach społecznych.

Dlaczego to ważne z biznesowego punktu widzenia?

Mamy pośredni dowód na to, że symulowanie np. grupy klientów, jeśli chodzi o ich nastawienie do nowej oferty, może mieć wartość (w sensie oszczędności na pewnych badaniach rynku). Podobnie może być z weryfikacją tego, jak odpowie na nasze argumenty partner biznesowy. Albo jak zareagują czytelnicy na nasz nowy artykuł, o ile jesteśmy w stanie poprawnie zmapować ich demografię.