Какие сектора/отрасли экономики могут выиграть от внедрения инноваций в генеративном ИИ?

Почему такое внимание к ИИ именно сейчас? Это революционная технология, которая предопределит глобальные тренды на следующие десятилетия.

Вполне на уровне изобретения компьютера или мобильной связи по степени влияния, т.е. технология принципиальным образом меняющая механизм взаимодействия с окружающим пространством, другими технологиями, имея потенциал создания новых рынков и отраслей.

Пока в мире существует две высокоразвитые модели ИИ, имеющих потенциал коммерческого применения – ChatGPT от OpenAI и Bard от Google.

Персонализированная медицина. Генеративный ИИ может использоваться для разработки новых методов диагностики, которые могут быть более точными и эффективными, чем существующие методы, используя накопленные базы данных по болезням и лекарствам, объединяя, интегрируя и анализируя лучшие врачебные методики и практики кратно быстрее, чем коллектив самых опытных врачей.

Разработка новых методов профилактики заболеваний. ИИ может анализировать медицинские данные, включая историю болезни, генетические данные и образ жизни, чтобы оценить риск развития определенных заболеваний, предсказывая риски различных заболеваний, учитывая состояние здоровья, генетические отклонения, патологии, условия жизни, питание и т.д.

Разработка новых лекарств и методов лечения, которые могут быть более эффективными и безопасными, чем существующие методы. Например, ИИ может использоваться для разработки персонализированных лекарств, которые могут быть адаптированы к индивидуальным характеристикам каждого пациента, снижая риски побочных эффектов. ИИ может ускорить процесс открытия и разработки новых лекарств, используя свои алгоритмы для моделирования и прогнозирования взаимодействия молекул.

Предсказание эпидемий. Используя данные о текущих инфекциях, миграционных потоках и климатических изменениях, ИИ может прогнозировать распространение инфекционных заболеваний.

Медицинская визуализация и диагностика: Генеративные ИИ модели способны улучшить качество медицинских изображений и обеспечить более точную интерпретацию данных. Такие системы могут автоматически обнаруживать патологии на рентгеновских снимках, МРТ или КТ, что повышает точность диагностики.

Персонализация обучения. Генеративный ИИ может использоваться для создания индивидуальных учебных планов для каждого ученика, в том числе языковое обучение, основанных на индивидуальных умственных, физических способностях, интересах и предрасположенностях. Это позволит раскрывать потенциал каждого человека наиболее эффективно – музыкант будет музыкантом, а физик – будет физиком.

Интеграция интерактивных учебных материалов на основе анализа и структуризации сверх большого массива актуальной информации, используя лучшие мировые достижения в сфере науки и образования. ИИ может в режиме реального времени генерировать разнообразный контент, повышая вовлеченность учеников в учебных процесс, повышая их внимание, заинтересованность, усиливая конверсию от учебы.

Интерактивная учеба будет в непрерывном игровом процессе, позволяя детям концентрироваться на материале. Учеба, как захватывающая игра по любой специальности – что может быть лучше для детей? Это революция в сфере образования.

Виртуальные помощники – теперь больше не будет привязки к низкой квалификации учителей. На любой, даже самый неудобный вопрос можно получить исчерпывающий ответ 24 на 7 в любом формате, начиная от неформального/игрового, заканчивая строгим академическим стилем.

Беспристрастный и непредвзятый механизм оценки учащихся на основе реальной чистой эффективности каждого ученика, что позволит оперативно подстраивать учебный процесс под лидеров и аутсайдеров.

Развитие навыков критического мышления и решения проблем: ИИ может предложить сложные и реалистичные сценарии, требующие от учащихся анализа, критического мышления и решения проблем.