മനുഷ്യന്റെ ഇടപെടൽ കൂടാതെ ജനറേറ്റീവ് എഐക്ക് എന്തുചെയ്യാൻ കഴിയും?

എക്സിക്യൂട്ടീവ് സമ്മറി

ടെക്സ്റ്റ്, ഇമേജുകൾ, കോഡ്, മറ്റും സൃഷ്ടിക്കാൻ യന്ത്രങ്ങളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്ന സാങ്കേതികവിദ്യയായ ജനറേറ്റീവ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (AI) - സമീപ വർഷങ്ങളിൽ സ്ഫോടനാത്മകമായ വളർച്ച കൈവരിച്ചു. മനുഷ്യന്റെ ഇടപെടലില്ലാതെ ഇന്ന് ജനറേറ്റീവ് AI-ക്ക് വിശ്വസനീയമായി , അടുത്ത ദശകത്തിൽ അത് എന്തുചെയ്യുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു ആക്‌സസ് ചെയ്യാവുന്ന അവലോകനം ഈ ധവളപത്രം നൽകുന്നു. എഴുത്ത്, കല, കോഡിംഗ്, ഉപഭോക്തൃ സേവനം, ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം, വിദ്യാഭ്യാസം, ലോജിസ്റ്റിക്‌സ്, ധനകാര്യം എന്നിവയിലുടനീളം അതിന്റെ ഉപയോഗം ഞങ്ങൾ സർവേ ചെയ്യുന്നു, AI സ്വയംഭരണാധികാരത്തോടെ എവിടെയാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്, മനുഷ്യന്റെ മേൽനോട്ടം എവിടെയാണ് നിർണായകമായി തുടരുന്നത് എന്നിവ എടുത്തുകാണിക്കുന്നു. വിജയങ്ങളും പരിമിതികളും വ്യക്തമാക്കുന്നതിന് യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്. പ്രധാന കണ്ടെത്തലുകളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:

• വ്യാപകമായ ദത്തെടുക്കൽ: 2024-ൽ, സർവേയിൽ പങ്കെടുത്ത 65% കമ്പനികളും ജനറേറ്റീവ് AI പതിവായി ഉപയോഗിക്കുന്നതായി റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു - മുൻ വർഷത്തേക്കാൾ ഏകദേശം ഇരട്ടി വിഹിതം ( 2024 ന്റെ തുടക്കത്തിൽ AI യുടെ അവസ്ഥ | മക്കിൻസി ). മാർക്കറ്റിംഗ് ഉള്ളടക്ക സൃഷ്ടി, ഉപഭോക്തൃ പിന്തുണ ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ, കോഡ് ജനറേഷൻ എന്നിവയും അതിലേറെയും ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

• നിലവിലെ സ്വയംഭരണ ശേഷികൾ: ഇന്നത്തെ ജനറേറ്റീവ് AI , ഘടനാപരവും ആവർത്തിച്ചുള്ളതുമായ ജോലികൾ കുറഞ്ഞ മേൽനോട്ടത്തോടെ വിശ്വസനീയമായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു. ഫോർമുലയുള്ള വാർത്താ റിപ്പോർട്ടുകൾ സ്വയമേവ സൃഷ്ടിക്കൽ (ഉദാ: കോർപ്പറേറ്റ് വരുമാന സംഗ്രഹങ്ങൾ) ( ഫിലാന പാറ്റേഴ്‌സൺ – ONA കമ്മ്യൂണിറ്റി പ്രൊഫൈൽ ), ഇ-കൊമേഴ്‌സ് സൈറ്റുകളിൽ ഉൽപ്പന്ന വിവരണങ്ങളും അവലോകന ഹൈലൈറ്റുകളും നിർമ്മിക്കൽ, കോഡ് സ്വയമേവ പൂർത്തിയാക്കൽ എന്നിവ ഉദാഹരണങ്ങളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ ഡൊമെയ്‌നുകളിൽ, പതിവ് ഉള്ളടക്ക ഉത്പാദനം ഏറ്റെടുത്തുകൊണ്ട് AI പലപ്പോഴും മനുഷ്യ തൊഴിലാളികളെ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.

• സങ്കീർണ്ണമായ ജോലികൾക്കായി മനുഷ്യർ ഉൾപ്പെടുന്ന ലൂപ്പ്: സൃഷ്ടിപരമായ എഴുത്ത്, വിശദമായ വിശകലനം അല്ലെങ്കിൽ വൈദ്യോപദേശം പോലുള്ള കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായതോ തുറന്നതോ ആയ ജോലികൾക്ക് - വസ്തുതാപരമായ കൃത്യത, ധാർമ്മിക വിധിന്യായം, ഗുണനിലവാരം എന്നിവ ഉറപ്പാക്കാൻ മനുഷ്യ മേൽനോട്ടം ഇപ്പോഴും ആവശ്യമാണ്. ഇന്ന് പല AI വിന്യാസങ്ങളും "ഹ്യൂമൻ-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ്" മാതൃകയാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്, അവിടെ AI ഉള്ളടക്കം ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യുകയും മനുഷ്യർ അത് അവലോകനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.

• ദീർഘകാല മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ: അടുത്ത 5-10 വർഷത്തിനുള്ളിൽ, ജനറേറ്റീവ് AI കൂടുതൽ വിശ്വസനീയവും സ്വയംഭരണാധികാരമുള്ളതുമായി . മോഡൽ കൃത്യതയിലും ഗാർഡ്‌റെയിൽ സംവിധാനങ്ങളിലുമുള്ള പുരോഗതി, കുറഞ്ഞ മനുഷ്യ ഇൻപുട്ട് ഉപയോഗിച്ച് സൃഷ്ടിപരവും തീരുമാനമെടുക്കുന്നതുമായ ജോലികളുടെ വലിയൊരു പങ്ക് കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ AI-യെ അനുവദിച്ചേക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, 2030 ആകുമ്പോഴേക്കും AI മിക്ക ഉപഭോക്തൃ സേവന ഇടപെടലുകളും തീരുമാനങ്ങളും തത്സമയം കൈകാര്യം ചെയ്യുമെന്ന് വിദഗ്ധർ പ്രവചിക്കുന്നു ( CX-ലേക്കുള്ള മാറ്റം പുനർസങ്കല്പിക്കാൻ, മാർക്കറ്റർമാർ ഈ 2 കാര്യങ്ങൾ ചെയ്യണം ), കൂടാതെ 90% AI-ജനറേറ്റഡ് ഉള്ളടക്കം ഉപയോഗിച്ച് ഒരു പ്രധാന സിനിമ നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും ( ഇൻഡസ്ട്രികൾക്കും എന്റർപ്രൈസസുകൾക്കുമുള്ള ജനറേറ്റീവ് AI ഉപയോഗ കേസുകൾ ).

• 2035 ആകുമ്പോഴേക്കും: ഒരു ദശാബ്ദത്തിനുള്ളിൽ, സ്വയംഭരണ AI ഏജന്റുകൾ സാധാരണമാകുമെന്ന് ഞങ്ങൾ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. AI ട്യൂട്ടർമാർക്ക് വ്യക്തിഗത വിദ്യാഭ്യാസം സ്കെയിലിൽ നൽകാൻ കഴിയും, AI അസിസ്റ്റന്റുമാർക്ക് വിദഗ്ദ്ധ ഒപ്പിനായി നിയമപരമായ കരാറുകളോ മെഡിക്കൽ റിപ്പോർട്ടുകളോ വിശ്വസനീയമായി തയ്യാറാക്കാൻ കഴിയും, കൂടാതെ സെൽഫ് ഡ്രൈവിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങൾ (ജനറേറ്റീവ് സിമുലേഷന്റെ സഹായത്തോടെ) ലോജിസ്റ്റിക് പ്രവർത്തനങ്ങൾ അവസാനം മുതൽ അവസാനം വരെ നടത്തിയേക്കാം. എന്നിരുന്നാലും, ചില സെൻസിറ്റീവ് മേഖലകൾ (ഉദാഹരണത്തിന് ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ള മെഡിക്കൽ രോഗനിർണയങ്ങൾ, അന്തിമ നിയമ തീരുമാനങ്ങൾ) സുരക്ഷയ്ക്കും ഉത്തരവാദിത്തത്തിനും മനുഷ്യ വിധിന്യായം ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം.

• ധാർമ്മികവും വിശ്വാസ്യതയുമുള്ള ആശങ്കകൾ: AI സ്വയംഭരണം വളരുന്നതിനനുസരിച്ച്, ആശങ്കകളും വർദ്ധിക്കുന്നു. ഇന്നത്തെ പ്രശ്നങ്ങളിൽ ഭ്രമാത്മകത (AI വസ്തുതകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു), സൃഷ്ടിക്കപ്പെട്ട ഉള്ളടക്കത്തിലെ പക്ഷപാതം, സുതാര്യതയുടെ അഭാവം, തെറ്റായ വിവരങ്ങൾ ദുരുപയോഗം ചെയ്യാനുള്ള സാധ്യത എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. മേൽനോട്ടമില്ലാതെ പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ AI വിശ്വസിക്കാൻ പരമപ്രധാനമാണ്. പുരോഗതി കൈവരിക്കുന്നു - ഉദാഹരണത്തിന്, അപകടസാധ്യത കുറയ്ക്കുന്നതിൽ (കൃത്യത, സൈബർ സുരക്ഷ, ഐപി പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കൽ) ഓർഗനൈസേഷനുകൾ കൂടുതൽ നിക്ഷേപം നടത്തുന്നു ( ദി സ്റ്റേറ്റ് ഓഫ് AI: ഗ്ലോബൽ സർവേ | മക്കിൻസി ) - എന്നാൽ ശക്തമായ ഭരണവും ധാർമ്മിക ചട്ടക്കൂടുകളും ആവശ്യമാണ്.

• ഈ പ്രബന്ധത്തിന്റെ ഘടന: ജനറേറ്റീവ് AI-യെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു ആമുഖത്തോടെയും സ്വയംഭരണ ഉപയോഗങ്ങൾ vs. സൂപ്പർവൈസ്ഡ് ഉപയോഗങ്ങൾ എന്ന ആശയത്തോടെയുമാണ് ഞങ്ങൾ ആരംഭിക്കുന്നത്. തുടർന്ന്, ഓരോ പ്രധാന ഡൊമെയ്‌നിനും (എഴുത്ത്, കല, കോഡിംഗ് മുതലായവ), ചക്രവാളത്തിലുള്ളതിനെ അപേക്ഷിച്ച് ഇന്ന് AI-ക്ക് വിശ്വസനീയമായി എന്തുചെയ്യാൻ കഴിയുമെന്ന് ഞങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. ക്രോസ്-കട്ടിംഗ് വെല്ലുവിളികൾ, ഭാവി പ്രൊജക്ഷനുകൾ, ജനറേറ്റീവ് AI ഉത്തരവാദിത്തത്തോടെ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള ശുപാർശകൾ എന്നിവയോടെ ഞങ്ങൾ ഉപസംഹരിക്കുന്നു.

മൊത്തത്തിൽ, ജനറേറ്റീവ് AI-ക്ക് നിരന്തരമായ മനുഷ്യന്റെ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം കൂടാതെ തന്നെ അത്ഭുതകരമായ നിരവധി ജോലികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുമെന്ന് ഇതിനകം തെളിയിച്ചിട്ടുണ്ട്. അതിന്റെ നിലവിലെ പരിമിതികളും ഭാവി സാധ്യതകളും മനസ്സിലാക്കുന്നതിലൂടെ, AI വെറുമൊരു ഉപകരണം മാത്രമല്ല, ജോലിയിലും സർഗ്ഗാത്മകതയിലും സ്വയംഭരണ സഹകാരിയായിരിക്കുന്ന ഒരു യുഗത്തിനായി സ്ഥാപനങ്ങൾക്കും പൊതുജനങ്ങൾക്കും നന്നായി തയ്യാറെടുക്കാൻ കഴിയും.

ആമുഖം

വിശകലനം ചെയ്യാൻ കഴിഞ്ഞിരുന്നു സൃഷ്ടിക്കാൻ പഠിച്ചത് - ഗദ്യം എഴുതുക, ചിത്രങ്ങൾ രചിക്കുക, പ്രോഗ്രാമിംഗ് സോഫ്റ്റ്‌വെയർ തുടങ്ങിയവ. ഈ ജനറേറ്റീവ് AI മോഡലുകൾ (ടെക്സ്റ്റിനുള്ള GPT-4 അല്ലെങ്കിൽ ഇമേജുകൾക്ക് DALL·E പോലുള്ളവ) പ്രോംപ്റ്റുകൾക്ക് മറുപടിയായി പുതിയ ഉള്ളടക്കം നിർമ്മിക്കുന്നതിന് വിശാലമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ പരിശീലനം നേടിയിട്ടുണ്ട്. ഈ മുന്നേറ്റം വ്യവസായങ്ങളിലുടനീളം നൂതനാശയങ്ങളുടെ ഒരു തരംഗം അഴിച്ചുവിട്ടു. എന്നിരുന്നാലും, ഒരു നിർണായക ചോദ്യം ഉയർന്നുവരുന്നു: ഒരു മനുഷ്യൻ അതിന്റെ ഔട്ട്‌പുട്ട് രണ്ടുതവണ പരിശോധിക്കാതെ, AI സ്വന്തമായി എന്തുചെയ്യുമെന്ന് നമുക്ക് യഥാർത്ഥത്തിൽ വിശ്വസിക്കാൻ കഴിയും?

സൂപ്പർവൈസ്ഡ് , ഓട്ടോണമസ് ഉപയോഗങ്ങൾ തമ്മിൽ വേർതിരിച്ചറിയേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്

• മനുഷ്യ മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള AI എന്നത് AI ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ അന്തിമമാക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ആളുകൾ അവലോകനം ചെയ്യുകയോ ക്യൂറേറ്റ് ചെയ്യുകയോ ചെയ്യുന്ന സാഹചര്യങ്ങളെയാണ് സൂചിപ്പിക്കുന്നത്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു പത്രപ്രവർത്തകൻ ഒരു ലേഖനം തയ്യാറാക്കാൻ ഒരു AI റൈറ്റിംഗ് അസിസ്റ്റന്റിനെ ഉപയോഗിച്ചേക്കാം, എന്നാൽ ഒരു എഡിറ്റർ അത് എഡിറ്റ് ചെയ്യുകയും അംഗീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

• AI (സ്വയംഭരണ AI) എന്നത് ജോലികൾ നിർവ്വഹിക്കുന്നതോ മനുഷ്യ എഡിറ്റിംഗ് ഇല്ലാതെ നേരിട്ട് ഉപയോഗത്തിൽ വരുന്ന ഉള്ളടക്കം നിർമ്മിക്കുന്നതോ ആയ AI സിസ്റ്റങ്ങളെയാണ് സൂചിപ്പിക്കുന്നത്. മനുഷ്യ ഏജന്റില്ലാതെ ഒരു ഉപഭോക്തൃ ചോദ്യം പരിഹരിക്കുന്ന ഒരു ഓട്ടോമേറ്റഡ് ചാറ്റ്ബോട്ട് അല്ലെങ്കിൽ AI സൃഷ്ടിച്ച സ്പോർട്സ് സ്കോർ റീക്യാപ്പ് സ്വയമേവ പ്രസിദ്ധീകരിക്കുന്ന ഒരു വാർത്താ ഔട്ട്ലെറ്റ് എന്നിവ ഒരു ഉദാഹരണമാണ്.

രണ്ട് മോഡുകളിലും ജനറേറ്റീവ് AI ഇതിനകം വിന്യസിക്കപ്പെടുന്നു. 2023-2025 ൽ, ദത്തെടുക്കൽ കുതിച്ചുയർന്നു , സ്ഥാപനങ്ങൾ ആകാംക്ഷയോടെ പരീക്ഷണങ്ങൾ നടത്തി. 2024 ലെ ഒരു ആഗോള സർവേയിൽ 65% കമ്പനികളും പതിവായി ജനറേറ്റീവ് AI ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് കണ്ടെത്തി, ഒരു വർഷം മുമ്പ് ഏകദേശം മൂന്നിലൊന്ന് ആയിരുന്നു ഇത് ( 2024 ന്റെ തുടക്കത്തിൽ AI യുടെ അവസ്ഥ | മക്കിൻസി ). വ്യക്തികളും ChatGPT പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ സ്വീകരിച്ചു - 2023 മധ്യത്തോടെ 79% പ്രൊഫഷണലുകൾക്കും ജനറേറ്റീവ് AI യുമായി കുറഞ്ഞത് കുറച്ച് എക്സ്പോഷർ ഉണ്ടായിരുന്നതായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു ( 2023 ലെ AI യുടെ അവസ്ഥ: ജനറേറ്റീവ് AI യുടെ ബ്രേക്ക്ഔട്ട് വർഷം | മക്കിൻസി ). കാര്യക്ഷമതയുടെയും സർഗ്ഗാത്മകതയുടെയും നേട്ടങ്ങളുടെ വാഗ്ദാനമാണ് ഈ ദ്രുതഗതിയിലുള്ള ഏറ്റെടുക്കലിന് കാരണം. എന്നിട്ടും ഇത് "ആദ്യകാല"മായി തുടരുന്നു, കൂടാതെ പല കമ്പനികളും ഇപ്പോഴും AI ഉത്തരവാദിത്തത്തോടെ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള നയങ്ങൾ രൂപപ്പെടുത്തിക്കൊണ്ടിരിക്കുകയാണ് ( 2023 ലെ AI യുടെ അവസ്ഥ: ജനറേറ്റീവ് AI യുടെ ബ്രേക്ക്ഔട്ട് വർഷം | മക്കിൻസി ).

സ്വയംഭരണം പ്രധാനമായിരിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്: മനുഷ്യന്റെ മേൽനോട്ടമില്ലാതെ AI പ്രവർത്തിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നത് വലിയ കാര്യക്ഷമത നേട്ടങ്ങൾ അൺലോക്ക് ചെയ്യും - മടുപ്പിക്കുന്ന ജോലികൾ പൂർണ്ണമായും ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നു - എന്നാൽ ഇത് വിശ്വാസ്യതയ്ക്കുള്ള സാധ്യതയും ഉയർത്തുന്നു. ഒരു സ്വയംഭരണ AI ഏജന്റ് കാര്യങ്ങൾ ശരിയാക്കണം (അല്ലെങ്കിൽ അതിന്റെ പരിധികൾ അറിയണം), കാരണം തെറ്റുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് തത്സമയം ഒരു മനുഷ്യനും ഉണ്ടാകണമെന്നില്ല. ചില ജോലികൾ മറ്റുള്ളവയേക്കാൾ കൂടുതൽ ഇതിന് സഹായിക്കുന്നു. സാധാരണയായി, AI സ്വയംഭരണപരമായി മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്നത് ഇനിപ്പറയുന്ന സാഹചര്യങ്ങളിൽ:

• ഈ ടാസ്കിന് വ്യക്തമായ ഒരു ഘടനയോ പാറ്റേണോ (ഉദാ: ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പതിവ് റിപ്പോർട്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കൽ).

• പിശകുകൾ കുറഞ്ഞ അപകടസാധ്യതയുള്ളതോ എളുപ്പത്തിൽ സഹിക്കാവുന്നതോ ആണ് (ഉദാ: മെഡിക്കൽ രോഗനിർണയവുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, തൃപ്തികരമല്ലെങ്കിൽ ഉപേക്ഷിക്കാവുന്ന ഒരു ഇമേജ് ജനറേഷൻ).

• പരിശീലന ഡാറ്റ ഉള്ളതിനാൽ , AI യുടെ ഔട്ട്‌പുട്ട് യഥാർത്ഥ ഉദാഹരണങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ് (ഊഹക്കച്ചവടം കുറയ്ക്കുന്നു).

തുറന്നതും , ഉയർന്ന ഉത്തരവാദിത്തമുള്ളതും ജോലികൾ ഇന്ന് പൂജ്യം മേൽനോട്ടത്തിന് അനുയോജ്യമല്ല.

തുടർന്നുള്ള വിഭാഗങ്ങളിൽ, ജനറേറ്റീവ് AI ഇപ്പോൾ എന്താണ് ചെയ്യുന്നതെന്നും അടുത്തത് എന്താണെന്നും കാണാൻ ഞങ്ങൾ വിവിധ മേഖലകൾ പരിശോധിക്കുന്നു. AI-എഴുതിയ വാർത്താ ലേഖനങ്ങൾ, AI-ജനറേറ്റഡ് ആർട്ട്‌വർക്കുകൾ, കോഡ്-റൈറ്റിംഗ് അസിസ്റ്റന്റുമാർ, വെർച്വൽ കസ്റ്റമർ സർവീസ് ഏജന്റുമാർ എന്നിവ വരെയുള്ള വ്യക്തമായ ഉദാഹരണങ്ങൾ ഞങ്ങൾ പരിശോധിക്കും - AI-ക്ക് അവസാനം മുതൽ അവസാനം വരെ ഏതൊക്കെ ജോലികൾ ചെയ്യാൻ കഴിയും, ഏതൊക്കെ ജോലികൾ ഇപ്പോഴും ലൂപ്പിൽ ഒരു മനുഷ്യനെ ആവശ്യമുണ്ട് എന്നിവ എടുത്തുകാണിക്കുന്നു. ഓരോ ഡൊമെയ്‌നിനും, 2035 ആകുമ്പോഴേക്കും വിശ്വസനീയമാകാവുന്നവയുടെ യാഥാർത്ഥ്യബോധമുള്ള പ്രൊജക്ഷനുകളിൽ നിന്ന് നിലവിലെ കഴിവുകളെ (ഏകദേശം 2025) ഞങ്ങൾ വ്യക്തമായി വേർതിരിക്കുന്നു.

വിവിധ ഡൊമെയ്‌നുകളിലുടനീളം സ്വയംഭരണ AI-യുടെ വർത്തമാനത്തെയും ഭാവിയെയും മാപ്പ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, വായനക്കാർക്ക് ഒരു സന്തുലിതമായ ധാരണ നൽകുക എന്നതാണ് ഞങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യം: AI-യെ മാന്ത്രികമായി തെറ്റുപറ്റാത്തതായി അമിതമായി പ്രചരിപ്പിക്കുകയോ അതിന്റെ യഥാർത്ഥവും വളരുന്നതുമായ കഴിവുകളെ കുറച്ചുകാണുകയോ ചെയ്യരുത്. ഈ അടിത്തറ ഉപയോഗിച്ച്, മേൽനോട്ടമില്ലാതെ AI-യെ വിശ്വസിക്കുന്നതിലെ ധാർമ്മിക പരിഗണനകളും റിസ്ക് മാനേജ്‌മെന്റും ഉൾപ്പെടെയുള്ള പൊതു വെല്ലുവിളികളെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്യുന്നു, പ്രധാന തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിന് മുമ്പ്.

എഴുത്തിലും ഉള്ളടക്ക സൃഷ്ടിയിലും ജനറേറ്റീവ് AI

ജനറേറ്റീവ് AI ആദ്യമായി പ്രചാരം നേടിയ മേഖലകളിൽ ഒന്ന് ടെക്സ്റ്റ് ജനറേഷൻ ആയിരുന്നു. വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾക്ക് വാർത്താ ലേഖനങ്ങൾ, മാർക്കറ്റിംഗ് പകർപ്പുകൾ, സോഷ്യൽ മീഡിയ പോസ്റ്റുകൾ, പ്രമാണങ്ങളുടെ സംഗ്രഹങ്ങൾ എന്നിവ വരെ എല്ലാം നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും. എന്നാൽ ഒരു മനുഷ്യ എഡിറ്റർ ഇല്ലാതെ ഇതിൽ എത്രത്തോളം എഴുതാൻ കഴിയും?

നിലവിലെ കഴിവുകൾ (2025): പതിവ് ഉള്ളടക്കത്തിന്റെ ഓട്ടോ-റൈറ്റർ എന്ന നിലയിൽ AI.

ഇന്ന്, ജനറേറ്റീവ് AI, കുറഞ്ഞതോ അല്ലെങ്കിൽ മനുഷ്യ ഇടപെടലോ ഇല്ലാതെ, വിവിധതരം പതിവ് എഴുത്ത് ജോലികൾ . പത്രപ്രവർത്തനത്തിൽ ഒരു പ്രധാന ഉദാഹരണം: അസോസിയേറ്റഡ് പ്രസ്സ് വർഷങ്ങളായി സാമ്പത്തിക ഡാറ്റ ഫീഡുകളിൽ നിന്ന് നേരിട്ട് ആയിരക്കണക്കിന് കമ്പനി വരുമാന റിപ്പോർട്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഓട്ടോമേഷൻ ഉപയോഗിച്ചുവരുന്നു ( ഫിലാന പാറ്റേഴ്‌സൺ - ONA കമ്മ്യൂണിറ്റി പ്രൊഫൈൽ ). ഈ ഹ്രസ്വ വാർത്താ ഭാഗങ്ങൾ ഒരു ടെംപ്ലേറ്റ് പിന്തുടരുന്നു (ഉദാഹരണത്തിന്, "കമ്പനി X Y യുടെ വരുമാനം റിപ്പോർട്ട് ചെയ്തു, Z% വർദ്ധിച്ചു...") കൂടാതെ AI (സ്വാഭാവിക ഭാഷാ ജനറേഷൻ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഉപയോഗിച്ച്) ഏതൊരു മനുഷ്യനേക്കാളും വേഗത്തിൽ സംഖ്യകളും പദപ്രയോഗങ്ങളും പൂരിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. AP യുടെ സിസ്റ്റം ഈ റിപ്പോർട്ടുകൾ സ്വയമേവ പ്രസിദ്ധീകരിക്കുന്നു, മനുഷ്യ എഴുത്തുകാരുടെ ആവശ്യമില്ലാതെ അവയുടെ കവറേജ് നാടകീയമായി (ഒരു പാദത്തിൽ 3,000-ത്തിലധികം കഥകൾ) വികസിപ്പിക്കുന്നു ( ഓട്ടോമേറ്റഡ് വരുമാന കഥകൾ ഗുണിക്കുക | അസോസിയേറ്റഡ് പ്രസ്സ് ).

സ്പോർട്സ് ജേണലിസം സമാനമായി വികസിപ്പിച്ചിട്ടുണ്ട്: AI സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് സ്പോർട്സ് ഗെയിം സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ എടുത്ത് റീക്യാപ്പ് സ്റ്റോറികൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. ഈ ഡൊമെയ്‌നുകൾ ഡാറ്റാധിഷ്ഠിതവും ഫോർമുലയുള്ളതുമായതിനാൽ, ഡാറ്റ ശരിയായിരിക്കുന്നിടത്തോളം പിശകുകൾ വിരളമാണ്. ഈ സന്ദർഭങ്ങളിൽ, നമുക്ക് യഥാർത്ഥ സ്വയംഭരണം - AI എഴുതുകയും ഉള്ളടക്കം ഉടനടി പ്രസിദ്ധീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

ഉൽപ്പന്ന വിവരണങ്ങൾ, ഇമെയിൽ വാർത്താക്കുറിപ്പുകൾ, മറ്റ് മാർക്കറ്റിംഗ് ഉള്ളടക്കം എന്നിവ തയ്യാറാക്കാൻ ബിസിനസുകളും ജനറേറ്റീവ് AI ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഇ-കൊമേഴ്‌സ് ഭീമനായ ആമസോൺ ഇപ്പോൾ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾക്കായുള്ള ഉപഭോക്തൃ അവലോകനങ്ങൾ സംഗ്രഹിക്കാൻ AI ഉപയോഗിക്കുന്നു. AI നിരവധി വ്യക്തിഗത അവലോകനങ്ങളുടെ വാചകം സ്കാൻ ചെയ്യുകയും ആളുകൾക്ക് ഇനത്തെക്കുറിച്ച് എന്താണ് ഇഷ്ടപ്പെടാത്തത് അല്ലെങ്കിൽ ഇഷ്ടപ്പെടാത്തത് എന്നതിന്റെ ഒരു സംക്ഷിപ്ത ഹൈലൈറ്റ് ഖണ്ഡിക നിർമ്മിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, അത് മാനുവൽ എഡിറ്റിംഗ് ഇല്ലാതെ ഉൽപ്പന്ന പേജിൽ പ്രദർശിപ്പിക്കും ( AI ഉപയോഗിച്ചുള്ള ഉപഭോക്തൃ അവലോകന അനുഭവം ആമസോൺ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു ). ഒരു ചിത്രീകരണം ചുവടെയുണ്ട് , അവിടെ “ഉപഭോക്താക്കൾ പറയുന്നു” എന്ന വിഭാഗം പൂർണ്ണമായും അവലോകന ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് AI സൃഷ്ടിച്ചതാണ്:

( AI ഉപയോഗിച്ചുള്ള ഉപഭോക്തൃ അവലോകന അനുഭവം ആമസോൺ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു ) ഒരു ഇ-കൊമേഴ്‌സ് ഉൽപ്പന്ന പേജിൽ AI- സൃഷ്ടിച്ച അവലോകന സംഗ്രഹം. ആമസോണിന്റെ സിസ്റ്റം ഉപയോക്തൃ അവലോകനങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള പൊതുവായ പോയിന്റുകൾ (ഉദാഹരണത്തിന്, ഉപയോഗ എളുപ്പം, പ്രകടനം) ഒരു ചെറിയ ഖണ്ഡികയിൽ സംഗ്രഹിക്കുന്നു, ഇത് ഷോപ്പർമാർക്ക് "ഉപഭോക്തൃ അവലോകനങ്ങളുടെ വാചകത്തിൽ നിന്ന് AI- സൃഷ്ടിച്ചത്" എന്ന് കാണിക്കുന്നു.

ഉള്ളടക്കം ഒരു പ്രവചനാതീതമായ പാറ്റേൺ പിന്തുടരുമ്പോഴോ നിലവിലുള്ള ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് സമാഹരിക്കുമ്പോഴോ, AI-ക്ക് പലപ്പോഴും അത് ഒറ്റയ്ക്ക് കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുമെന്ന് അത്തരം ഉപയോഗ കേസുകൾ തെളിയിക്കുന്നു . നിലവിലുള്ള മറ്റ് ഉദാഹരണങ്ങളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:

• കാലാവസ്ഥയും ട്രാഫിക് അപ്‌ഡേറ്റുകളും: സെൻസർ ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ദൈനംദിന കാലാവസ്ഥാ റിപ്പോർട്ടുകളോ ട്രാഫിക് ബുള്ളറ്റിനുകളോ സമാഹരിക്കാൻ AI ഉപയോഗിക്കുന്ന മാധ്യമ സ്ഥാപനങ്ങൾ.

• സാമ്പത്തിക റിപ്പോർട്ടുകൾ: സ്ഥാപനങ്ങൾ നേരിട്ടുള്ള സാമ്പത്തിക സംഗ്രഹങ്ങൾ (പാദവാർഷിക ഫലങ്ങൾ, ഓഹരി വിപണി സംഗ്രഹങ്ങൾ) സ്വയമേവ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. 2014 മുതൽ, ബ്ലൂംബെർഗും മറ്റ് വാർത്താ ഏജൻസികളും കമ്പനി വരുമാനത്തെക്കുറിച്ചുള്ള വാർത്താ ബ്ലർബുകൾ എഴുതാൻ സഹായിക്കുന്നതിന് AI ഉപയോഗിച്ചു - ഡാറ്റ ഫീഡ് ചെയ്തുകഴിഞ്ഞാൽ മിക്കവാറും യാന്ത്രികമായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു പ്രക്രിയ ( എപിയുടെ 'റോബോട്ട് ജേണലിസ്റ്റുകൾ' ഇപ്പോൾ സ്വന്തം കഥകൾ എഴുതുന്നു | ദി വെർജ് ) ( വ്യാജ ഉദ്ധരണികൾ, കഥകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ AI ഉപയോഗിച്ചതായി വ്യോമിംഗ് റിപ്പോർട്ടർ പിടിക്കപ്പെട്ടു ).

• വിവർത്തനവും ട്രാൻസ്ക്രിപ്ഷനും: മനുഷ്യ ടൈപ്പിസ്റ്റുകളുടെ സഹായമില്ലാതെ മീറ്റിംഗ് ട്രാൻസ്ക്രിപ്റ്റുകളോ അടിക്കുറിപ്പുകളോ നിർമ്മിക്കാൻ ട്രാൻസ്ക്രിപ്ഷൻ സേവനങ്ങൾ ഇപ്പോൾ AI ഉപയോഗിക്കുന്നു. സൃഷ്ടിപരമായ അർത്ഥത്തിൽ ജനറേറ്റീവ് അല്ലെങ്കിലും, വ്യക്തമായ ഓഡിയോയ്ക്കായി ഈ ഭാഷാ ജോലികൾ ഉയർന്ന കൃത്യതയോടെ സ്വയംഭരണാധികാരത്തോടെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു.

• ഡ്രാഫ്റ്റ് ജനറേഷൻ: പല പ്രൊഫഷണലുകളും ഇമെയിലുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഡോക്യുമെന്റുകളുടെ ആദ്യ പതിപ്പുകൾ ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യാൻ ChatGPT പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഉള്ളടക്കം കുറഞ്ഞ അപകടസാധ്യതയുള്ളതാണെങ്കിൽ ഇടയ്ക്കിടെ എഡിറ്റുകൾ ഇല്ലാതെയോ എഡിറ്റുകളില്ലാതെയോ അയയ്ക്കുന്നു.

എന്നിരുന്നാലും, കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ ഗദ്യത്തിന്, 2025-ലും മനുഷ്യ മേൽനോട്ടം ഒരു മാനദണ്ഡമായി തുടരുന്നു . വാർത്താ സ്ഥാപനങ്ങൾ AI-യിൽ നിന്ന് നേരിട്ട് അന്വേഷണാത്മകമോ വിശകലനപരമോ ആയ ലേഖനങ്ങൾ പ്രസിദ്ധീകരിക്കുന്നത് വളരെ അപൂർവമാണ് - എഡിറ്റർമാർ AI-എഴുതിയ ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ വസ്തുതാ പരിശോധന നടത്തി പരിഷ്കരിക്കും. AI-ക്ക് ശൈലിയും ഘടനയും നന്നായി അനുകരിക്കാൻ കഴിയും, പക്ഷേ ഒരു മനുഷ്യന് മനസ്സിലാക്കേണ്ട വസ്തുതാപരമായ പിശകുകൾ (പലപ്പോഴും "ഭ്രമാത്മകതകൾ" എന്ന് വിളിക്കുന്നു) അല്ലെങ്കിൽ വിചിത്രമായ പദപ്രയോഗങ്ങൾ അവതരിപ്പിച്ചേക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, ജർമ്മൻ പത്രമായ എക്സ്പ്രസ് , പ്രാരംഭ വാർത്തകൾ എഴുതാൻ സഹായിക്കുന്നതിന് ക്ലാര എന്ന AI "ഡിജിറ്റൽ സഹപ്രവർത്തകനെ" അവതരിപ്പിച്ചു. ക്ലാരയ്ക്ക് സ്പോർട്സ് റിപ്പോർട്ടുകൾ കാര്യക്ഷമമായി തയ്യാറാക്കാനും വായനക്കാരെ ആകർഷിക്കുന്ന തലക്കെട്ടുകൾ പോലും എഴുതാനും കഴിയും, ഇത് എക്സ്പ്രസിന്റെ 11% ലേഖനങ്ങളിൽ സംഭാവന ചെയ്യുന്നു - എന്നാൽ മനുഷ്യ എഡിറ്റർമാർ ഇപ്പോഴും കൃത്യതയ്ക്കും പത്രപ്രവർത്തന സമഗ്രതയ്ക്കും വേണ്ടി ഓരോ ഭാഗവും അവലോകനം ചെയ്യുന്നു, പ്രത്യേകിച്ച് സങ്കീർണ്ണമായ കഥകളിൽ ( പത്രപ്രവർത്തകർ ന്യൂസ് റൂമിൽ AI ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന 12 വഴികൾ - ട്വൈപ്പ് ). ഈ മനുഷ്യ-AI പങ്കാളിത്തം ഇന്ന് സാധാരണമാണ്: വാചകം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന്റെ ഭാരിച്ച ജോലി AI കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ മനുഷ്യർ ആവശ്യാനുസരണം ക്യൂറേറ്റ് ചെയ്യുകയും ശരിയാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

2030-2035 ലെ പ്രതീക്ഷകൾ: വിശ്വസനീയമായ സ്വയംഭരണ എഴുത്തിലേക്ക്

അടുത്ത ദശകത്തിൽ, ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ളതും വസ്തുതാപരമായി ശരിയായതുമായ വാചകം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിൽ ജനറേറ്റീവ് AI കൂടുതൽ വിശ്വസനീയമാകുമെന്ന് ഞങ്ങൾ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു, ഇത് സ്വയംഭരണപരമായി കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന എഴുത്ത് ജോലികളുടെ വ്യാപ്തി വർദ്ധിപ്പിക്കും. നിരവധി പ്രവണതകൾ ഇതിനെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു:

• മെച്ചപ്പെട്ട കൃത്യത: നടന്നുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഗവേഷണങ്ങൾ തെറ്റായതോ അപ്രസക്തമോ ആയ വിവരങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാനുള്ള AI-യുടെ പ്രവണതയെ അതിവേഗം കുറയ്ക്കുന്നു. 2030 ആകുമ്പോഴേക്കും, മെച്ചപ്പെട്ട പരിശീലനത്തിലൂടെ (തത്സമയം ഡാറ്റാബേസുകളുമായി വസ്തുതകൾ പരിശോധിക്കുന്നതിനുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉൾപ്പെടെ) നൂതന ഭാഷാ മോഡലുകൾക്ക് ആന്തരികമായി മനുഷ്യതലത്തിൽ വസ്തുതാ പരിശോധന കൈവരിക്കാൻ കഴിയും. ഇതിനർത്ഥം, ഉറവിട മെറ്റീരിയലിൽ നിന്ന് സ്വയമേവ എടുത്ത ശരിയായ ഉദ്ധരണികളും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും ഉപയോഗിച്ച് ഒരു AI ഒരു പൂർണ്ണ വാർത്താ ലേഖനം തയ്യാറാക്കിയേക്കാം, ഇതിന് വളരെ കുറച്ച് എഡിറ്റിംഗ് മാത്രമേ ആവശ്യമുള്ളൂ.

• ഡൊമെയ്ൻ-നിർദ്ദിഷ്ട AI-കൾ: ചില മേഖലകൾക്കായി (നിയമ, മെഡിക്കൽ, സാങ്കേതിക എഴുത്ത്) കൂടുതൽ പ്രത്യേക ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകൾ നമുക്ക് കാണാൻ കഴിയും. 2030-ലെ ഒരു നിയമപരമായ AI മോഡൽ വിശ്വസനീയമായി സ്റ്റാൻഡേർഡ് കരാറുകൾ തയ്യാറാക്കുകയോ കേസ് നിയമം സംഗ്രഹിക്കുകയോ ചെയ്തേക്കാം - ഘടനയിൽ ഫോർമുലയുള്ളതും എന്നാൽ നിലവിൽ അഭിഭാഷക സമയം ആവശ്യമുള്ളതുമായ ജോലികൾ. സാധുതയുള്ള നിയമപരമായ രേഖകളിൽ AI പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, അതിന്റെ ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ വിശ്വസനീയമായിരിക്കാം, ഒരു അഭിഭാഷകൻ പെട്ടെന്ന് അന്തിമമായി ഒരു നോട്ടം മാത്രം നൽകും.

• സ്വാഭാവിക ശൈലിയും യോജിപ്പും: ദൈർഘ്യമേറിയ പ്രമാണങ്ങളെ അപേക്ഷിച്ച് സന്ദർഭം നിലനിർത്തുന്നതിൽ മോഡലുകൾ മികച്ചതാകുന്നു, ഇത് കൂടുതൽ യോജിപ്പുള്ളതും കൃത്യവുമായ ദീർഘകാല ഉള്ളടക്കത്തിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. 2035 ആകുമ്പോഴേക്കും, ഒരു AI-ക്ക് സ്വന്തമായി ഒരു നോൺ ഫിക്ഷൻ പുസ്തകത്തിന്റെയോ സാങ്കേതിക മാനുവലിന്റെയോ മാന്യമായ ആദ്യ ഡ്രാഫ്റ്റ് രചിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് സാധ്യതയുണ്ട്, പ്രധാനമായും മനുഷ്യരെ ഒരു ഉപദേശക റോളിൽ (ലക്ഷ്യങ്ങൾ സജ്ജീകരിക്കുന്നതിനോ പ്രത്യേക അറിവ് നൽകുന്നതിനോ) ഉൾപ്പെടുത്തി.

പ്രായോഗികമായി ഇത് എങ്ങനെയായിരിക്കും? പതിവ് പത്രപ്രവർത്തനം ഏതാണ്ട് പൂർണ്ണമായും ഓട്ടോമേറ്റഡ് ആയി മാറിയേക്കാം. 2030-ൽ ഒരു വാർത്താ ഏജൻസി എല്ലാ വരുമാന റിപ്പോർട്ടിന്റെയും, സ്പോർട്സ് സ്റ്റോറിയുടെയും, അല്ലെങ്കിൽ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് ഫല അപ്‌ഡേറ്റിന്റെയും ആദ്യ പതിപ്പ് ഒരു AI സിസ്റ്റം എഴുതുന്നത് നമുക്ക് കാണാൻ കഴിയും, ഗുണനിലവാര ഉറപ്പിനായി ഒരു എഡിറ്റർ കുറച്ച് മാത്രമേ സാമ്പിൾ ചെയ്യുന്നുള്ളൂ. തീർച്ചയായും, ഓൺലൈൻ ഉള്ളടക്കത്തിന്റെ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന പങ്ക് മെഷീൻ ജനറേറ്റഡ് ആയിരിക്കുമെന്ന് വിദഗ്ദ്ധർ പ്രവചിക്കുന്നു - വ്യവസായ വിശകലന വിദഗ്ധരുടെ ഒരു ധീരമായ പ്രവചനം 2026 ആകുമ്പോഴേക്കും ഓൺലൈൻ ഉള്ളടക്കത്തിന്റെ 90% വരെ AI ജനറേറ്റഡ് ആയിരിക്കുമെന്ന് ( 2026 ആകുമ്പോഴേക്കും, മനുഷ്യരല്ലാത്തവർ ജനറേറ്റഡ് ചെയ്യുന്ന ഓൺലൈൻ ഉള്ളടക്കം മനുഷ്യർ ജനറേറ്റഡ് ഉള്ളടക്കത്തേക്കാൾ വളരെയധികം കൂടുതലായിരിക്കും - OODAloop ), ആ കണക്ക് ചർച്ച ചെയ്യപ്പെടുന്നു. കൂടുതൽ യാഥാസ്ഥിതികമായ ഒരു ഫലം പോലും 2030-കളുടെ മധ്യത്തോടെ, പതിവ് വെബ് ലേഖനങ്ങളിൽ ഭൂരിഭാഗവും, ഉൽപ്പന്ന പകർപ്പ്, ഒരുപക്ഷേ വ്യക്തിഗതമാക്കിയ വാർത്താ ഫീഡുകൾ പോലും AI രചിച്ചതായിരിക്കും.

മാർക്കറ്റിംഗ്, കോർപ്പറേറ്റ് ആശയവിനിമയങ്ങളിൽ , മുഴുവൻ കാമ്പെയ്‌നുകളും സ്വയംഭരണാധികാരത്തോടെ നടത്താൻ ജനറേറ്റീവ് AI-യെ ഏൽപ്പിക്കും. ഇതിന് വ്യക്തിഗതമാക്കിയ മാർക്കറ്റിംഗ് ഇമെയിലുകൾ, സോഷ്യൽ മീഡിയ പോസ്റ്റുകൾ, പരസ്യ പകർപ്പ് വ്യതിയാനങ്ങൾ എന്നിവ സൃഷ്ടിക്കാനും അയയ്ക്കാനും കഴിയും, ഉപഭോക്തൃ പ്രതികരണങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി സന്ദേശമയയ്‌ക്കൽ നിരന്തരം മാറ്റങ്ങൾ വരുത്താനും കഴിയും - ഇതെല്ലാം ഒരു മനുഷ്യ കോപ്പിറൈറ്ററുടെ സഹായമില്ലാതെ തന്നെ. 2025 ആകുമ്പോഴേക്കും, വലിയ സംരംഭങ്ങളുടെ ഔട്ട്‌ബൗണ്ട് മാർക്കറ്റിംഗ് സന്ദേശങ്ങളിൽ കുറഞ്ഞത് 30% എങ്കിലും AI ( ഇൻഡസ്ട്രികൾക്കും എന്റർപ്രൈസസുകൾക്കുമുള്ള ജനറേറ്റീവ് AI യൂസ് കേസുകൾ ) കൃത്രിമമായി സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുമെന്നും 2030 ആകുമ്പോഴേക്കും ഈ ശതമാനം ഉയരുമെന്നും ഗാർട്ട്നർ വിശകലന വിദഗ്ധർ പ്രവചിക്കുന്നു.

മനുഷ്യന്റെ സർഗ്ഗാത്മകതയും വിധിനിർണ്ണയവും ഇപ്പോഴും ഒരു പങ്കു വഹിക്കുമെന്നത് ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടതാണ് . 2035 ആകുമ്പോഴേക്കും, AI സ്വന്തമായി ഒരു പത്രക്കുറിപ്പോ ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റോ കൈകാര്യം ചെയ്തേക്കാം, എന്നാൽ ഉത്തരവാദിത്തമോ സെൻസിറ്റീവ് വിഷയങ്ങളോ ഉൾപ്പെടുന്ന അന്വേഷണാത്മക പത്രപ്രവർത്തനത്തിന്, മാധ്യമങ്ങൾ ഇപ്പോഴും മനുഷ്യന്റെ മേൽനോട്ടത്തിൽ നിർബന്ധിച്ചേക്കാം. ഭാവിയിൽ ഒരു ശ്രേണിയിലുള്ള സമീപനം കൊണ്ടുവരാൻ സാധ്യതയുണ്ട്: AI സ്വയംഭരണാധികാരത്തോടെ ദൈനംദിന ഉള്ളടക്കത്തിന്റെ ഭൂരിഭാഗവും നിർമ്മിക്കുന്നു, അതേസമയം മനുഷ്യർ തന്ത്രപരമോ സെൻസിറ്റീവോ ആയ ഭാഗങ്ങൾ എഡിറ്റ് ചെയ്യുന്നതിലും നിർമ്മിക്കുന്നതിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. അടിസ്ഥാനപരമായി, AI പ്രാവീണ്യം വളരുന്നതിനനുസരിച്ച് "പതിവ്" എന്ന് കണക്കാക്കുന്നതിന്റെ ലൈൻ വികസിക്കും.

AI- സൃഷ്ടിച്ച സംവേദനാത്മക വിവരണങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ വ്യക്തിഗതമാക്കിയ റിപ്പോർട്ടുകൾ പോലുള്ള പുതിയ ഉള്ളടക്ക രൂപങ്ങൾ ഉയർന്നുവന്നേക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു കമ്പനി വാർഷിക റിപ്പോർട്ട് AI-ക്ക് ഒന്നിലധികം ശൈലികളിൽ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും - എക്സിക്യൂട്ടീവുകൾക്കുള്ള ഒരു സംക്ഷിപ്തം, ജീവനക്കാർക്കുള്ള ഒരു ആഖ്യാന പതിപ്പ്, വിശകലന വിദഗ്ധർക്കുള്ള ഒരു ഡാറ്റ-സമ്പന്നമായ പതിപ്പ് - ഓരോന്നും ഒരേ അടിസ്ഥാന ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് യാന്ത്രികമായി സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്നു. വിദ്യാഭ്യാസത്തിൽ, വ്യത്യസ്ത വായനാ നിലവാരങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമായ രീതിയിൽ പാഠപുസ്തകങ്ങൾ AI-ക്ക് ചലനാത്മകമായി എഴുതാൻ കഴിയും. ഈ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ വലിയതോതിൽ സ്വയംഭരണാധികാരമുള്ളതായിരിക്കാം, പക്ഷേ പരിശോധിച്ചുറപ്പിച്ച വിവരങ്ങളാൽ അടിസ്ഥാനപ്പെടുത്തിയിരിക്കാം.

എഴുത്തിലെ പാത സൂചിപ്പിക്കുന്നത് 2030-കളുടെ മധ്യത്തോടെ AI ഒരു മികച്ച എഴുത്തുകാരനാകുമെന്നാണ് . യഥാർത്ഥത്തിൽ സ്വയംഭരണ പ്രവർത്തനത്തിനുള്ള താക്കോൽ അതിന്റെ ഔട്ട്‌പുട്ടുകളിൽ വിശ്വാസം സ്ഥാപിക്കുക എന്നതായിരിക്കും. AI-ക്ക് സ്ഥിരമായി വസ്തുതാപരമായ കൃത്യത, ശൈലീപരമായ ഗുണനിലവാരം, ധാർമ്മിക മാനദണ്ഡങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടൽ എന്നിവ പ്രകടിപ്പിക്കാൻ കഴിയുമെങ്കിൽ, വരികൾ വരിയായി മനുഷ്യ അവലോകനത്തിന്റെ ആവശ്യകത കുറയും. 2035 ആകുമ്പോഴേക്കും ഈ ധവളപത്രത്തിന്റെ ഭാഗങ്ങൾ തന്നെ ഒരു എഡിറ്ററുടെ ആവശ്യമില്ലാതെ ഒരു AI ഗവേഷകൻ തയ്യാറാക്കിയേക്കാം - ശരിയായ സുരക്ഷാ സംവിധാനങ്ങൾ നിലവിലുണ്ടെങ്കിൽ, ഞങ്ങൾ ജാഗ്രതയോടെ ശുഭാപ്തിവിശ്വാസം പുലർത്തുന്ന ഒരു സാധ്യതയാണിത്.

വിഷ്വൽ ആർട്‌സിലും ഡിസൈനിലും ജനറേറ്റീവ് AI

ചിത്രങ്ങളും കലാസൃഷ്ടികളും സൃഷ്ടിക്കാനുള്ള ജനറേറ്റീവ് AI-യുടെ കഴിവ് പൊതുജനങ്ങളുടെ ഭാവനയെ കീഴടക്കിയിരിക്കുന്നു, കലാ മത്സരങ്ങളിൽ വിജയിച്ച AI-യിൽ നിന്നുള്ള പെയിന്റിംഗുകൾ മുതൽ യഥാർത്ഥ ഫൂട്ടേജുകളിൽ നിന്ന് വേർതിരിച്ചറിയാൻ കഴിയാത്ത ഡീപ്ഫേക്ക് വീഡിയോകൾ വരെ. വിഷ്വൽ ഡൊമെയ്‌നുകളിൽ, ജനറേറ്റീവ് അഡ്‌വേഴ്‌സറിയൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ (GAN-കൾ), ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകൾ (ഉദാ: സ്റ്റേബിൾ ഡിഫ്യൂഷൻ, മിഡ്‌ജേർണി) പോലുള്ള AI മോഡലുകൾക്ക് ടെക്സ്റ്റ് പ്രോംപ്റ്റുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി യഥാർത്ഥ ചിത്രങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും. അപ്പോൾ, AI ഇപ്പോൾ ഒരു സ്വയംഭരണ കലാകാരനോ ഡിസൈനറോ ആയി പ്രവർത്തിക്കുമോ?

നിലവിലെ കഴിവുകൾ (2025): ഒരു ക്രിയേറ്റീവ് അസിസ്റ്റന്റ് എന്ന നിലയിൽ AI

2025 മുതൽ, ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകൾ ആവശ്യാനുസരണം ചിത്രങ്ങൾ , അതുവഴി ശ്രദ്ധേയമായ വിശ്വസ്തതയോടെ. ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ഒരു ഇമേജ് AI യോട് "വാൻ ഗോഗിന്റെ ശൈലിയിൽ സൂര്യാസ്തമയ സമയത്ത് ഒരു മധ്യകാല നഗരം" വരയ്ക്കാൻ ആവശ്യപ്പെടാം, കൂടാതെ നിമിഷങ്ങൾക്കുള്ളിൽ ബോധ്യപ്പെടുത്തുന്ന കലാപരമായ ചിത്രം ലഭിക്കും. ഇത് ഗ്രാഫിക് ഡിസൈൻ, മാർക്കറ്റിംഗ്, ആശയ കല, പ്രോട്ടോടൈപ്പുകൾ, ചില സന്ദർഭങ്ങളിൽ അന്തിമ ദൃശ്യങ്ങൾ എന്നിവയ്‌ക്കായി വിനോദം എന്നിവയിൽ AI യുടെ വ്യാപകമായ ഉപയോഗത്തിലേക്ക് നയിച്ചു. ശ്രദ്ധേയമായി:

• ഗ്രാഫിക് ഡിസൈനും സ്റ്റോക്ക് ഇമേജുകളും: കമ്പനികൾ വെബ്‌സൈറ്റ് ഗ്രാഫിക്‌സ്, ചിത്രീകരണങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ സ്റ്റോക്ക് ഫോട്ടോകൾ AI വഴി സൃഷ്ടിക്കുന്നു, ഇത് ഒരു കലാകാരനിൽ നിന്ന് ഓരോ ഭാഗവും കമ്മീഷൻ ചെയ്യേണ്ടതിന്റെ ആവശ്യകത കുറയ്ക്കുന്നു. ഉപഭോക്താക്കളെ ആകർഷിക്കുന്ന കാര്യങ്ങൾ പരീക്ഷിക്കുന്നതിനായി പരസ്യങ്ങളുടെയോ ഉൽപ്പന്ന ചിത്രങ്ങളുടെയോ വ്യതിയാനങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാൻ പല മാർക്കറ്റിംഗ് ടീമുകളും AI ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

• കലയും ചിത്രീകരണവും: വ്യക്തിഗത കലാകാരന്മാർ ആശയങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്യുന്നതിനോ വിശദാംശങ്ങൾ പൂരിപ്പിക്കുന്നതിനോ AI-യുമായി സഹകരിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ചിത്രകാരൻ പശ്ചാത്തല ദൃശ്യങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ AI ഉപയോഗിച്ചേക്കാം, തുടർന്ന് അവർ അത് മനുഷ്യർ വരച്ച കഥാപാത്രങ്ങളുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. ചില കോമിക് പുസ്തക സ്രഷ്ടാക്കൾ AI-ജനറേറ്റഡ് പാനലുകളോ കളറിംഗോ പരീക്ഷിച്ചിട്ടുണ്ട്.

• മാധ്യമങ്ങളും വിനോദവും: AI-യിൽ നിർമ്മിച്ച കലാസൃഷ്ടികൾ മാഗസിൻ കവറുകളിലും പുസ്തക കവറുകളിലും പ്രത്യക്ഷപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്. ഒരു പ്രശസ്ത ഉദാഹരണം 2022 ആഗസ്റ്റിലെ കോസ്‌മോപൊളിറ്റൻ കവറാണ്, അതിൽ ഒരു ബഹിരാകാശയാത്രികൻ പ്രത്യക്ഷപ്പെട്ടു - ഒരു കലാസംവിധായകൻ സംവിധാനം ചെയ്ത AI (OpenAI-യുടെ DALL·E) സൃഷ്ടിച്ച ആദ്യത്തെ മാഗസിൻ കവർ ചിത്രമാണിതെന്ന് റിപ്പോർട്ടുണ്ട്. ഇതിൽ മനുഷ്യന്റെ പ്രേരണയും തിരഞ്ഞെടുപ്പും ഉൾപ്പെട്ടിരുന്നെങ്കിലും, യഥാർത്ഥ കലാസൃഷ്ടി മെഷീൻ ഉപയോഗിച്ചാണ് നിർമ്മിച്ചത്.

നിർണായകമായി, നിലവിലുള്ള ഈ ഉപയോഗങ്ങളിൽ ഭൂരിഭാഗവും ഇപ്പോഴും മനുഷ്യന്റെ ക്യൂറേഷനും ആവർത്തനവും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു . AI-ക്ക് ഡസൻ കണക്കിന് ചിത്രങ്ങൾ പുറത്തുവിടാൻ കഴിയും, ഒരു മനുഷ്യൻ ഏറ്റവും മികച്ചത് തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും അത് പ്രായോഗികമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ആ അർത്ഥത്തിൽ, നിർമ്മിക്കാൻ , പക്ഷേ മനുഷ്യർ സൃഷ്ടിപരമായ ദിശ നയിക്കുകയും അന്തിമ തിരഞ്ഞെടുപ്പുകൾ നടത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. ധാരാളം ഉള്ളടക്കം വേഗത്തിൽ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ഇത് വിശ്വസനീയമാണ്, പക്ഷേ ആദ്യ ശ്രമത്തിൽ തന്നെ എല്ലാ ആവശ്യകതകളും നിറവേറ്റുമെന്ന് ഉറപ്പില്ല. തെറ്റായ വിശദാംശങ്ങൾ (ഉദാഹരണത്തിന് AI തെറ്റായ എണ്ണം വിരലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് കൈകൾ വരയ്ക്കൽ, അറിയപ്പെടുന്ന ഒരു വിചിത്രത) അല്ലെങ്കിൽ അപ്രതീക്ഷിത ഫലങ്ങൾ പോലുള്ള പ്രശ്നങ്ങൾ അർത്ഥമാക്കുന്നത് ഒരു മനുഷ്യ കലാ സംവിധായകൻ സാധാരണയായി ഔട്ട്‌പുട്ട് ഗുണനിലവാരം മേൽനോട്ടം വഹിക്കേണ്ടതുണ്ട് എന്നാണ്.

എന്നിരുന്നാലും, AI പൂർണ്ണ സ്വയംഭരണത്തിലേക്ക് അടുക്കുന്ന ചില ഡൊമെയ്‌നുകളുണ്ട്:

• ജനറേറ്റീവ് ഡിസൈൻ: ആർക്കിടെക്ചർ, ഉൽപ്പന്ന ഡിസൈൻ തുടങ്ങിയ മേഖലകളിൽ, നിർദ്ദിഷ്ട നിയന്ത്രണങ്ങൾ പാലിക്കുന്ന ഡിസൈൻ പ്രോട്ടോടൈപ്പുകൾ AI ഉപകരണങ്ങൾക്ക് സ്വയംഭരണപരമായി സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഫർണിച്ചറിന്റെ ആവശ്യമുള്ള അളവുകളും പ്രവർത്തനങ്ങളും കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ, ഒരു ജനറേറ്റീവ് അൽഗോരിതം പ്രാരംഭ സ്പെസിഫിക്കേഷനുകൾക്കപ്പുറം മനുഷ്യന്റെ ഇടപെടലില്ലാതെ നിരവധി പ്രായോഗിക ഡിസൈനുകൾ (ചിലത് തികച്ചും അസാധാരണമായത്) ഔട്ട്‌പുട്ട് ചെയ്‌തേക്കാം. ഈ ഡിസൈനുകൾ പിന്നീട് മനുഷ്യർക്ക് നേരിട്ട് ഉപയോഗിക്കാനോ പരിഷ്കരിക്കാനോ കഴിയും. അതുപോലെ, എഞ്ചിനീയറിംഗിൽ, ജനറേറ്റീവ് AI-ക്ക് ഭാരത്തിനും ശക്തിക്കും അനുയോജ്യമായ ഭാഗങ്ങൾ (ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു വിമാന ഘടകം) രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാൻ കഴിയും, ഒരു മനുഷ്യൻ സങ്കൽപ്പിച്ചിട്ടില്ലാത്ത പുതിയ രൂപങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു.

• വീഡിയോ ഗെയിം അസറ്റുകൾ: വീഡിയോ ഗെയിമുകൾക്കായി ടെക്സ്ചറുകൾ, 3D മോഡലുകൾ, അല്ലെങ്കിൽ മുഴുവൻ ലെവലുകളും പോലും യാന്ത്രികമായി സൃഷ്ടിക്കാൻ AI-ക്ക് കഴിയും. ഉള്ളടക്ക സൃഷ്ടി വേഗത്തിലാക്കാൻ ഡെവലപ്പർമാർ ഇവ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ചില ഇൻഡി ഗെയിമുകൾ നടപടിക്രമപരമായി സൃഷ്ടിച്ച കലാസൃഷ്ടികളും സംഭാഷണങ്ങളും (ഭാഷാ മോഡലുകൾ വഴി) ഉൾപ്പെടുത്തി, മനുഷ്യനിർമിതമായ കുറഞ്ഞ ആസ്തികളോടെ വിശാലവും ചലനാത്മകവുമായ ഗെയിം ലോകങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ തുടങ്ങിയിരിക്കുന്നു.

• ആനിമേഷനും വീഡിയോയും (എമർജിംഗ്): സ്റ്റാറ്റിക് ഇമേജുകളേക്കാൾ പക്വത കുറഞ്ഞതാണെങ്കിലും, വീഡിയോയ്ക്കുള്ള ജനറേറ്റീവ് AI പുരോഗമിക്കുകയാണ്. ഗുണനിലവാരം പൊരുത്തക്കേടുള്ളതാണെങ്കിലും, പ്രോംപ്റ്റുകളിൽ നിന്ന് AI-ക്ക് ഇതിനകം തന്നെ ഹ്രസ്വ വീഡിയോ ക്ലിപ്പുകളോ ആനിമേഷനുകളോ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. ജനറേറ്റീവ് ആയ ഡീപ്ഫേക്ക് സാങ്കേതികവിദ്യയ്ക്ക് റിയലിസ്റ്റിക് ഫേസ് സ്വാപ്പുകളോ വോയ്‌സ് ക്ലോണുകളോ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. നിയന്ത്രിത ക്രമീകരണത്തിൽ, ഒരു സ്റ്റുഡിയോയ്ക്ക് പശ്ചാത്തല രംഗമോ ക്രൗഡ് ആനിമേഷനോ യാന്ത്രികമായി സൃഷ്ടിക്കാൻ AI ഉപയോഗിക്കാം.

90% ഉള്ളടക്കവും AI (സ്ക്രിപ്റ്റ് മുതൽ വിഷ്വലുകൾ വരെ) ഒരു പ്രധാന ബ്ലോക്ക്ബസ്റ്റർ സിനിമ നമുക്ക് കാണാൻ കഴിയുമെന്ന് ഗാർട്ട്നർ പ്രവചിച്ചു ജനറേറ്റീവ് AI യൂസ് കേസുകൾ ഫോർ ഇൻഡസ്ട്രീസ് ആൻഡ് എന്റർപ്രൈസസ് ). 2025 വരെ, നമ്മൾ ഇതുവരെ അവിടെ എത്തിയിട്ടില്ല - AI-ക്ക് സ്വതന്ത്രമായി ഒരു ഫീച്ചർ-ലെങ്ത് ഫിലിം നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയില്ല. എന്നാൽ ആ പസിലിന്റെ ഭാഗങ്ങൾ വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു: സ്ക്രിപ്റ്റ് ജനറേഷൻ (ടെക്സ്റ്റ് AI), കഥാപാത്രത്തിന്റെയും രംഗത്തിന്റെയും ഉത്പാദനം (ഇമേജ്/വീഡിയോ AI), വോയ്‌സ് ആക്ടിംഗ് (AI വോയ്‌സ് ക്ലോണുകൾ), എഡിറ്റിംഗ് സഹായം (AI-ക്ക് ഇതിനകം തന്നെ കട്ട്‌സുകളിലും ട്രാൻസിഷനുകളിലും സഹായിക്കാനാകും).

2030-2035 ലെ പ്രതീക്ഷകൾ: AI- ജനറേറ്റഡ് മീഡിയ അറ്റ് സ്കെയിൽ

ഭാവിയിൽ, ദൃശ്യകലകളിലും രൂപകൽപ്പനയിലും ജനറേറ്റീവ് AI യുടെ പങ്ക് ഗണ്യമായി വികസിക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ട്. 2035 ആകുമ്പോഴേക്കും, പല ദൃശ്യ മാധ്യമങ്ങളിലും പ്രാഥമിക ഉള്ളടക്ക സ്രഷ്ടാവായിരിക്കുമെന്ന്

• പൂർണ്ണമായും AI- ജനറേറ്റഡ് സിനിമകളും വീഡിയോകളും: അടുത്ത പത്ത് വർഷത്തിനുള്ളിൽ, പ്രധാനമായും AI- നിർമ്മിച്ച ആദ്യ സിനിമകളോ പരമ്പരകളോ നമുക്ക് കാണാൻ കഴിയും. മനുഷ്യർ ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള സംവിധാനം (ഉദാഹരണത്തിന് ഒരു സ്ക്രിപ്റ്റ് ഔട്ട്‌ലൈൻ അല്ലെങ്കിൽ ആവശ്യമുള്ള ശൈലി) നൽകിയേക്കാം, കൂടാതെ AI രംഗങ്ങൾ റെൻഡർ ചെയ്യുകയും അഭിനേതാക്കളുടെ സാദൃശ്യങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുകയും എല്ലാം ആനിമേറ്റ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യും. ഷോർട്ട് ഫിലിമുകളിലെ ആദ്യകാല പരീക്ഷണങ്ങൾ ഏതാനും വർഷങ്ങൾക്കുള്ളിൽ ഉണ്ടാകാൻ സാധ്യതയുണ്ട്, 2030-കളോടെ ഫീച്ചർ-ലെങ്ത് ശ്രമങ്ങൾ ഉണ്ടാകും. ഈ AI സിനിമകൾ ഒരു പ്രത്യേക തരം (പരീക്ഷണാത്മക ആനിമേഷൻ മുതലായവ) ആരംഭിച്ചേക്കാം, പക്ഷേ ഗുണനിലവാരം മെച്ചപ്പെടുമ്പോൾ മുഖ്യധാരയിലേക്ക് വന്നേക്കാം. ഗാർട്ട്നറുടെ 2030-ഓടെ 90% ഫിലിം പ്രവചനം ( ഇൻഡസ്ട്രികൾക്കും എന്റർപ്രൈസസുകൾക്കുമുള്ള ജനറേറ്റീവ് AI ഉപയോഗ കേസുകൾ ), അഭിലാഷമാണെങ്കിലും, ചലച്ചിത്രനിർമ്മാണത്തിലെ മിക്ക ഭാരവും വഹിക്കാൻ AI ഉള്ളടക്ക സൃഷ്ടി സങ്കീർണ്ണമാകുമെന്ന വ്യവസായത്തിന്റെ വിശ്വാസത്തെ അടിവരയിടുന്നു.

• ഡിസൈൻ ഓട്ടോമേഷൻ: ഫാഷൻ അല്ലെങ്കിൽ ആർക്കിടെക്ചർ പോലുള്ള മേഖലകളിൽ, "ചെലവ്, മെറ്റീരിയലുകൾ, സ്റ്റൈൽ X" പോലുള്ള പാരാമീറ്ററുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി നൂറുകണക്കിന് ഡിസൈൻ ആശയങ്ങൾ സ്വയംഭരണമായി തയ്യാറാക്കാൻ ജനറേറ്റീവ് AI ഉപയോഗിക്കപ്പെടും, ഇത് മനുഷ്യരെ അന്തിമ ഡിസൈൻ തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ വിടുന്നു. ഇത് നിലവിലെ ചലനാത്മകതയെ മാറ്റിമറിക്കുന്നു: ഡിസൈനർമാർ ആദ്യം മുതൽ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും ഒരുപക്ഷേ പ്രചോദനത്തിനായി AI ഉപയോഗിക്കുന്നതിനും പകരം, ഭാവി ഡിസൈനർമാർ കൂടുതൽ ക്യൂറേറ്റർമാരായി പ്രവർത്തിച്ചേക്കാം, ഏറ്റവും മികച്ച AI-ജനറേറ്റഡ് ഡിസൈൻ തിരഞ്ഞെടുത്ത് ഒരുപക്ഷേ അത് ട്വീക്ക് ചെയ്തേക്കാം. 2035 ആകുമ്പോഴേക്കും, ഒരു ആർക്കിടെക്റ്റ് ഒരു കെട്ടിടത്തിന്റെ ആവശ്യകതകൾ നൽകുകയും ഒരു AI-യിൽ നിന്നുള്ള നിർദ്ദേശങ്ങളായി പൂർണ്ണമായ ബ്ലൂപ്രിന്റുകൾ നേടുകയും ചെയ്തേക്കാം (എല്ലാം ഘടനാപരമായി മികച്ചതാണ്, എംബഡഡ് എഞ്ചിനീയറിംഗ് നിയമങ്ങളുടെ സഹായത്തോടെ).

• വ്യക്തിഗതമാക്കിയ ഉള്ളടക്ക സൃഷ്ടി: വ്യക്തിഗത ഉപയോക്താക്കൾക്കായി AI-കൾ പെട്ടെന്ന് ദൃശ്യങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നത് നമുക്ക് കാണാൻ കഴിഞ്ഞേക്കും. 2035-ൽ ഒരു വീഡിയോ ഗെയിം അല്ലെങ്കിൽ വെർച്വൽ റിയാലിറ്റി അനുഭവം സങ്കൽപ്പിക്കുക, അവിടെ ദൃശ്യങ്ങളും കഥാപാത്രങ്ങളും കളിക്കാരന്റെ മുൻഗണനകളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നു, AI തത്സമയം സൃഷ്ടിക്കുന്നു. അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ഉപയോക്താവിന്റെ ദിവസത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി സൃഷ്ടിക്കുന്ന വ്യക്തിഗതമാക്കിയ കോമിക് സ്ട്രിപ്പുകൾ - നിങ്ങളുടെ ടെക്സ്റ്റ് ജേണലിനെ എല്ലാ വൈകുന്നേരവും സ്വയമേവ ചിത്രീകരണങ്ങളാക്കി മാറ്റുന്ന ഒരു സ്വയംഭരണ "ദൈനംദിന ഡയറി കോമിക്" AI.

• മൾട്ടിമോഡൽ ക്രിയേറ്റിവിറ്റി: ജനറേറ്റീവ് AI സിസ്റ്റങ്ങൾ കൂടുതൽ കൂടുതൽ മൾട്ടിമോഡലായി മാറുന്നു - അതായത് അവയ്ക്ക് ടെക്സ്റ്റ്, ഇമേജുകൾ, ഓഡിയോ മുതലായവ ഒരുമിച്ച് കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും. ഇവ സംയോജിപ്പിച്ചുകൊണ്ട്, ഒരു AI-ക്ക് "ഉൽപ്പന്നം X-നുള്ള ഒരു മാർക്കറ്റിംഗ് കാമ്പെയ്‌ൻ ഉണ്ടാക്കുക" എന്നതുപോലുള്ള ഒരു ലളിതമായ പ്രോംപ്റ്റ് എടുത്ത് എഴുതപ്പെട്ട പകർപ്പ് മാത്രമല്ല, പൊരുത്തപ്പെടുന്ന ഗ്രാഫിക്സും, ഒരുപക്ഷേ ചെറിയ പ്രൊമോഷണൽ വീഡിയോ ക്ലിപ്പുകൾ പോലും സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും, എല്ലാം ശൈലിയിൽ സ്ഥിരതയുള്ളതാണ്. ഇത്തരത്തിലുള്ള ഒറ്റ-ക്ലിക്ക് ഉള്ളടക്ക സ്യൂട്ട് 2030-കളുടെ തുടക്കത്തിൽ ഒരു സേവനമാകാൻ സാധ്യതയുണ്ട്.

മനുഷ്യ കലാകാരന്മാരെ AI ? ഈ ചോദ്യം പലപ്പോഴും ഉയർന്നുവരുന്നു. ധാരാളം നിർമ്മാണ പ്രവർത്തനങ്ങൾ (പ്രത്യേകിച്ച് ബിസിനസിന് ആവശ്യമായ ആവർത്തിച്ചുള്ളതോ വേഗത്തിൽ മാറുന്നതോ ആയ കല) AI ഏറ്റെടുക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ട്, പക്ഷേ മൗലികതയ്ക്കും നവീകരണത്തിനും വേണ്ടി മനുഷ്യ കലാരൂപം നിലനിൽക്കും. 2035 ആകുമ്പോഴേക്കും, ഒരു സ്വയംഭരണ AI വിശ്വസനീയമായി ഒരു പ്രശസ്ത കലാകാരന്റെ ശൈലിയിൽ ഒരു ചിത്രം വരച്ചേക്കാം - എന്നാൽ ഒരു പുതിയ ശൈലി അല്ലെങ്കിൽ ആഴത്തിൽ സാംസ്കാരികമായി പ്രതിധ്വനിക്കുന്ന കല സൃഷ്ടിക്കുന്നത് ഇപ്പോഴും മനുഷ്യന്റെ ശക്തിയായിരിക്കാം (AI ഒരു സഹകാരിയായി സാധ്യതയുള്ളതിനാൽ). സ്വയംഭരണ AI "സഹ-കലാകാരന്മാർ"ക്കൊപ്പം മനുഷ്യ കലാകാരന്മാർ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു ഭാവി നമുക്ക് മുൻകൂട്ടി കാണാൻ കഴിയും. ഒരാളുടെ വീട്ടിലെ ഒരു ഡിജിറ്റൽ ഗാലറിക്ക് വേണ്ടി തുടർച്ചയായി കല സൃഷ്ടിക്കാൻ ഒരാൾക്ക് ഒരു വ്യക്തിഗത AI നിയോഗിക്കാം, ഉദാഹരണത്തിന്, നിരന്തരം മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്ന സൃഷ്ടിപരമായ അന്തരീക്ഷം നൽകുന്നു.

വിശ്വാസ്യതയുടെ കാര്യത്തിൽ, വിഷ്വൽ ജനറേറ്റീവ് AI-ക്ക് ചില വിധങ്ങളിൽ ടെക്സ്റ്റിനെക്കാൾ സ്വയംഭരണത്തിലേക്കുള്ള എളുപ്പവഴിയുണ്ട്: ഒരു ചിത്രം പൂർണമല്ലെങ്കിലും ആത്മനിഷ്ഠമായി "മതിയായത്" ആകാം, അതേസമയം ടെക്സ്റ്റിലെ വസ്തുതാപരമായ പിശക് കൂടുതൽ പ്രശ്‌നകരമാണ്. അതിനാൽ, താരതമ്യേന കുറഞ്ഞ അപകടസാധ്യതയുള്ള ദത്തെടുക്കൽ - AI- സൃഷ്ടിച്ച ഒരു ഡിസൈൻ വൃത്തികെട്ടതോ തെറ്റോ ആണെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ അത് ഉപയോഗിക്കരുത്, പക്ഷേ അത് സ്വയം ഒരു ദോഷവും വരുത്തുന്നില്ല. ഇതിനർത്ഥം 2030-കളോടെ, കമ്പനികൾ മേൽനോട്ടമില്ലാതെ AI-യെ ഡിസൈനുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ അനുവദിക്കുകയും യഥാർത്ഥത്തിൽ നൂതനമായതോ അപകടസാധ്യതയുള്ളതോ ആയ എന്തെങ്കിലും ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ മാത്രം മനുഷ്യരെ ഉൾപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്തേക്കാം എന്നാണ്.

ചുരുക്കത്തിൽ, 2035 ആകുമ്പോഴേക്കും ദൃശ്യങ്ങളിൽ ഒരു പവർഹൗസ് ഉള്ളടക്ക സ്രഷ്ടാവായി ജനറേറ്റീവ് AI മാറുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു, നമുക്ക് ചുറ്റുമുള്ള ചിത്രങ്ങളുടെയും മാധ്യമങ്ങളുടെയും ഒരു പ്രധാന ഭാഗത്തിന് ഇത് ഉത്തരവാദിയായിരിക്കാം. വിനോദം, രൂപകൽപ്പന, ദൈനംദിന ആശയവിനിമയങ്ങൾ എന്നിവയ്‌ക്കായി ഇത് വിശ്വസനീയമായി ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കും. സ്വയംഭരണാധികാരമുള്ള കലാകാരന്മാർ ചക്രവാളത്തിലാണ് - എന്നിരുന്നാലും AI ഒരു സർഗ്ഗാത്മക അതോ വളരെ സ്മാർട്ട് ഉപകരണം മാത്രമാണോ എന്നത് അതിന്റെ ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ മനുഷ്യനിർമിതത്തിൽ നിന്ന് വേർതിരിച്ചറിയാൻ കഴിയാത്തതിനാൽ വികസിക്കുന്ന ഒരു ചർച്ചയാണ്.

സോഫ്റ്റ്‌വെയർ വികസനത്തിൽ ജനറേറ്റീവ് AI (കോഡിംഗ്)

സോഫ്റ്റ്‌വെയർ വികസനം വളരെ വിശകലനപരമായ ഒരു ജോലിയായി തോന്നാമെങ്കിലും, അതിന് ഒരു സൃഷ്ടിപരമായ ഘടകവുമുണ്ട് - കോഡ് എഴുതുന്നത് അടിസ്ഥാനപരമായി ഒരു ഘടനാപരമായ ഭാഷയിൽ വാചകം സൃഷ്ടിക്കുക എന്നതാണ്. ആധുനിക ജനറേറ്റീവ് AI, പ്രത്യേകിച്ച് വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ, കോഡിംഗിൽ വളരെ സമർത്ഥരാണെന്ന് തെളിയിച്ചിട്ടുണ്ട്. GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer, തുടങ്ങിയ ഉപകരണങ്ങൾ AI പെയർ പ്രോഗ്രാമർമാരായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു, ഡെവലപ്പർമാർ ടൈപ്പ് ചെയ്യുമ്പോൾ കോഡ് സ്‌നിപ്പെറ്റുകൾ അല്ലെങ്കിൽ മുഴുവൻ ഫംഗ്‌ഷനുകളും നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഇത് സ്വയംഭരണ പ്രോഗ്രാമിംഗിലേക്ക് എത്രത്തോളം പോകും?

നിലവിലെ കഴിവുകൾ (2025): ഒരു കോഡിംഗ് കോ-പൈലറ്റ് എന്ന നിലയിൽ AI

2025 ആകുമ്പോഴേക്കും, പല ഡെവലപ്പർമാരുടെയും വർക്ക്ഫ്ലോകളിൽ AI കോഡ് ജനറേറ്ററുകൾ സാധാരണമായി. ഈ ഉപകരണങ്ങൾക്ക് കോഡുകളുടെ വരികൾ സ്വയം പൂർത്തിയാക്കാനും, ബോയിലർപ്ലേറ്റ് സൃഷ്ടിക്കാനും (സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഫംഗ്ഷനുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ടെസ്റ്റുകൾ പോലുള്ളവ) കഴിയും, കൂടാതെ സ്വാഭാവിക ഭാഷാ വിവരണം നൽകിയ ലളിതമായ പ്രോഗ്രാമുകൾ പോലും എഴുതാനും കഴിയും. എന്നിരുന്നാലും, നിർണായകമായി, അവ ഒരു ഡെവലപ്പറുടെ മേൽനോട്ടത്തിലാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത് - ഡെവലപ്പർ AI യുടെ നിർദ്ദേശങ്ങൾ അവലോകനം ചെയ്യുകയും സംയോജിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

ചില നിലവിലെ വസ്തുതകളും കണക്കുകളും:

• 2023 അവസാനത്തോടെ പകുതിയിലധികം പ്രൊഫഷണൽ ഡെവലപ്പർമാരും AI കോഡിംഗ് അസിസ്റ്റന്റുകളെ സ്വീകരിച്ചിരുന്നു ( കോപൈലറ്റിലെ കോഡിംഗ്: 2023 ഡാറ്റ കോഡ് ഗുണനിലവാരത്തിൽ താഴേക്കുള്ള സമ്മർദ്ദം നിർദ്ദേശിക്കുന്നു (2024 പ്രൊജക്ഷനുകൾ ഉൾപ്പെടെ) - GitClear ), ഇത് ദ്രുതഗതിയിലുള്ള ഏറ്റെടുക്കലിനെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. വ്യാപകമായി ലഭ്യമായ ആദ്യത്തെ ഉപകരണങ്ങളിലൊന്നായ GitHub കോപൈലറ്റ്, അത് ഉപയോഗിക്കുന്ന പ്രോജക്റ്റുകളിൽ ശരാശരി 30-40% കോഡ് സൃഷ്ടിക്കുന്നതായി റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യപ്പെട്ടു ( കോഡിംഗ് ഇനി ഒരു MOAT അല്ല. GitHub-ലെ 46% കോഡുകൾ ഇതിനകം തന്നെ ... ). ഇതിനർത്ഥം AI ഇതിനകം തന്നെ കോഡിന്റെ ഗണ്യമായ ഭാഗങ്ങൾ എഴുതുന്നുണ്ടെന്നാണ്, എന്നിരുന്നാലും ഒരു മനുഷ്യൻ അത് നയിക്കുകയും സാധൂകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

• ആവർത്തിച്ചുള്ള കോഡ് എഴുതുക (ഉദാഹരണത്തിന്, ഡാറ്റ മോഡൽ ക്ലാസുകൾ, ഗെറ്റർ/സെറ്റർ രീതികൾ), ഒരു പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷയെ മറ്റൊന്നിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുക, അല്ലെങ്കിൽ പരിശീലന ഉദാഹരണങ്ങളോട് സാമ്യമുള്ള ലളിതമായ അൽഗോരിതങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുക തുടങ്ങിയ ജോലികളിൽ ഈ AI ഉപകരണങ്ങൾ മികവ് പുലർത്തുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഡെവലപ്പർക്ക് "പേര് പ്രകാരം ഉപയോക്താക്കളുടെ പട്ടിക അടുക്കുന്നതിന് // ഫംഗ്ഷൻ" എന്ന് കമന്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയും, കൂടാതെ AI തൽക്ഷണം ഒരു ഉചിതമായ സോർട്ടിംഗ് ഫംഗ്ഷൻ സൃഷ്ടിക്കും.

• ബഗ് പരിഹരിക്കലിലും വിശദീകരണത്തിലും അവർ സഹായിക്കുന്നു : ഡെവലപ്പർമാർക്ക് ഒരു പിശക് സന്ദേശം ഒട്ടിക്കാൻ കഴിയും, AI ഒരു പരിഹാരം നിർദ്ദേശിച്ചേക്കാം, അല്ലെങ്കിൽ "ഈ കോഡ് എന്താണ് ചെയ്യുന്നത്?" എന്ന് ചോദിച്ച് സ്വാഭാവിക ഭാഷാ വിശദീകരണം നേടിയേക്കാം. ഒരർത്ഥത്തിൽ ഇത് സ്വയംഭരണാധികാരമുള്ളതാണ് (AI-ക്ക് സ്വന്തമായി പ്രശ്നങ്ങൾ നിർണ്ണയിക്കാൻ കഴിയും), എന്നാൽ ഒരു മനുഷ്യൻ പരിഹാരം പ്രയോഗിക്കണോ വേണ്ടയോ എന്ന് തീരുമാനിക്കുന്നു.

• പ്രധാനമായും, നിലവിലുള്ള AI കോഡിംഗ് അസിസ്റ്റന്റുമാർ തെറ്റുപറ്റാത്തവരല്ല. അവർക്ക് സുരക്ഷിതമല്ലാത്ത കോഡ് നിർദ്ദേശിക്കാൻ കഴിയും, അല്ലെങ്കിൽ പ്രശ്നം ഏതാണ്ട് ഒരു മനുഷ്യനെ ലൂപ്പിൽ സൂക്ഷിക്കുക - ഡെവലപ്പർമാർ മനുഷ്യ എഴുതിയ കോഡ് പരീക്ഷിക്കുകയും ഡീബഗ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. നിയന്ത്രിത വ്യവസായങ്ങളിലോ നിർണായക സോഫ്റ്റ്‌വെയറിലോ (മെഡിക്കൽ അല്ലെങ്കിൽ വ്യോമയാന സംവിധാനങ്ങൾ പോലുള്ളവ), ഏതൊരു AI സംഭാവനകളും കർശനമായ അവലോകനത്തിന് വിധേയമാകുന്നു.

ഇന്നത്തെ ഒരു മുഖ്യധാരാ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ സിസ്റ്റവും ഡെവലപ്പർമാരുടെ മേൽനോട്ടമില്ലാതെ പൂർണ്ണമായും AI ഉപയോഗിച്ച് എഴുതിയതല്ല. എന്നിരുന്നാലും, ചില സ്വയംഭരണ അല്ലെങ്കിൽ അർദ്ധ സ്വയംഭരണ ഉപയോഗങ്ങൾ ഉയർന്നുവരുന്നു:

• ഓട്ടോ-ജനറേറ്റഡ് യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകൾ: വിവിധ കേസുകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നതിനായി AI-ക്ക് കോഡ് വിശകലനം ചെയ്യാനും യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകൾ നിർമ്മിക്കാനും കഴിയും. ബഗുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനായി ഒരു ടെസ്റ്റിംഗ് ഫ്രെയിംവർക്ക് ഈ AI-ലിഖിത ടെസ്റ്റുകൾ സ്വയം സൃഷ്ടിച്ച് പ്രവർത്തിപ്പിച്ചേക്കാം, ഇത് മനുഷ്യ-ലിഖിത ടെസ്റ്റുകൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.

• AI ഉള്ള ലോ-കോഡ്/നോ-കോഡ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ: ചില പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ പ്രോഗ്രാമർമാരല്ലാത്തവർക്ക് അവർ ആഗ്രഹിക്കുന്നത് വിവരിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു (ഉദാ: "എൻട്രികൾ സംരക്ഷിക്കുന്നതിന് ഒരു കോൺടാക്റ്റ് ഫോമും ഡാറ്റാബേസും ഉള്ള ഒരു വെബ്‌പേജ് നിർമ്മിക്കുക") കൂടാതെ സിസ്റ്റം കോഡ് സൃഷ്ടിക്കുന്നു. പ്രാരംഭ ഘട്ടത്തിലാണെങ്കിലും, സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഉപയോഗ കേസുകൾക്കായി AI-ക്ക് സ്വയംഭരണമായി സോഫ്റ്റ്‌വെയർ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഭാവിയിലേക്കുള്ള സൂചനയാണിത്.

• സ്ക്രിപ്റ്റിംഗും ഗ്ലൂ കോഡും: ഐടി ഓട്ടോമേഷനിൽ പലപ്പോഴും സിസ്റ്റങ്ങളെ ബന്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ എഴുതുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു. AI ഉപകരണങ്ങൾക്ക് പലപ്പോഴും ഈ ചെറിയ സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ സ്വയമേവ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ലോഗ് ഫയൽ പാഴ്‌സ് ചെയ്യാനും ഒരു ഇമെയിൽ അലേർട്ട് അയയ്ക്കാനും ഒരു സ്ക്രിപ്റ്റ് എഴുതുക - ഒരു AI-ക്ക് കുറഞ്ഞതോ എഡിറ്റുകളില്ലാത്തതോ ആയ ഒരു വർക്കിംഗ് സ്ക്രിപ്റ്റ് നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും.

2030-2035 ലെ പ്രതീക്ഷകൾ: "സ്വയം വികസിപ്പിക്കുന്ന" സോഫ്റ്റ്‌വെയറിലേക്ക്

അടുത്ത ദശകത്തിൽ, ജനറേറ്റീവ് AI കോഡിംഗ് ഭാരത്തിന്റെ വലിയൊരു പങ്ക് ഏറ്റെടുക്കുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു, ഇത് ചില പ്രത്യേക തരം പ്രോജക്ടുകൾക്കായി പൂർണ്ണമായും സ്വയംഭരണ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ വികസനത്തിലേക്ക് അടുക്കുന്നു. ചില പ്രൊജക്റ്റ് വികസനങ്ങൾ:

• പൂർണ്ണമായ ഫീച്ചർ നടപ്പിലാക്കൽ: 2030 ആകുമ്പോഴേക്കും, ലളിതമായ ആപ്ലിക്കേഷൻ സവിശേഷതകൾ അവസാനം മുതൽ അവസാനം വരെ നടപ്പിലാക്കാൻ AI പ്രാപ്തമാകുമെന്ന് ഞങ്ങൾ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. ഒരു ഉൽപ്പന്ന മാനേജർ ഒരു സവിശേഷതയെ ലളിതമായ ഭാഷയിൽ വിവരിച്ചേക്കാം (“ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ഇമെയിൽ ലിങ്ക് വഴി അവരുടെ പാസ്‌വേഡ് പുനഃസജ്ജമാക്കാൻ കഴിയണം”) കൂടാതെ AI-ക്ക് ആവശ്യമായ കോഡ് (ഫ്രണ്ട്-എൻഡ് ഫോം, ബാക്ക്-എൻഡ് ലോജിക്, ഡാറ്റാബേസ് അപ്‌ഡേറ്റ്, ഇമെയിൽ ഡിസ്‌പാച്ച്) ജനറേറ്റ് ചെയ്യാനും അത് കോഡ്ബേസിലേക്ക് സംയോജിപ്പിക്കാനും കഴിയും. സ്പെസിഫിക്കേഷനുകൾ പാലിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു ജൂനിയർ ഡെവലപ്പറായി AI ഫലപ്രദമായി പ്രവർത്തിക്കും. ഒരു മനുഷ്യ എഞ്ചിനീയർ ഒരു കോഡ് അവലോകനം നടത്തുകയും പരിശോധനകൾ നടത്തുകയും ചെയ്തേക്കാം. AI വിശ്വാസ്യത മെച്ചപ്പെടുമ്പോൾ, കോഡ് അവലോകനം ഒരു ദ്രുത സ്കിം ആയി മാറിയേക്കാം.

• ഓട്ടോണമസ് കോഡ് മെയിന്റനൻസ്: സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എഞ്ചിനീയറിംഗിന്റെ വലിയൊരു ഭാഗം പുതിയ കോഡ് എഴുതുക മാത്രമല്ല, നിലവിലുള്ള കോഡ് അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുകയുമാണ് - ബഗുകൾ പരിഹരിക്കുക, പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുക, പുതിയ ആവശ്യകതകളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുക. ഭാവിയിലെ AI ഡെവലപ്പർമാർ ഇതിൽ മികവ് പുലർത്തും. ഒരു കോഡ്ബേസും ഒരു നിർദ്ദേശവും (“വളരെയധികം ഉപയോക്താക്കൾ ഒരേസമയം ലോഗിൻ ചെയ്യുമ്പോൾ ഞങ്ങളുടെ ആപ്പ് ക്രാഷ് ആകുകയാണ്”) നൽകിയാൽ, AI പ്രശ്നം കണ്ടെത്തി (ഒരു കൺകറൻസി ബഗ് പോലെ) അത് പാച്ച് ചെയ്തേക്കാം. 2035 ആകുമ്പോഴേക്കും, AI സിസ്റ്റങ്ങൾ രാത്രി മുഴുവൻ പതിവ് അറ്റകുറ്റപ്പണി ടിക്കറ്റുകൾ യാന്ത്രികമായി കൈകാര്യം ചെയ്തേക്കാം, സോഫ്റ്റ്‌വെയർ സിസ്റ്റങ്ങൾക്കായി അക്ഷീണം പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു മെയിന്റനൻസ് ക്രൂവായി പ്രവർത്തിക്കും.

• സംയോജനവും API ഉപയോഗവും: കൂടുതൽ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ സിസ്റ്റങ്ങളും API-കളും AI-ക്ക് വായിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഡോക്യുമെന്റേഷനുമായി വരുന്നതിനാൽ, ഗ്ലൂ കോഡ് എഴുതുന്നതിലൂടെ സിസ്റ്റം A-യെ സർവീസ് B-യുമായി എങ്ങനെ ബന്ധിപ്പിക്കാമെന്ന് ഒരു AI ഏജന്റിന് സ്വതന്ത്രമായി കണ്ടെത്താനാകും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു കമ്പനി അവരുടെ ആന്തരിക HR സിസ്റ്റം ഒരു പുതിയ പേറോൾ API-യുമായി സമന്വയിപ്പിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, അവർ ഒരു AI-യെ "ഇവ പരസ്പരം സംസാരിക്കാൻ പ്രേരിപ്പിക്കാൻ" ചുമതലപ്പെടുത്തിയേക്കാം, കൂടാതെ രണ്ട് സിസ്റ്റങ്ങളുടെയും സവിശേഷതകൾ വായിച്ചതിനുശേഷം അത് ഇന്റഗ്രേഷൻ കോഡ് എഴുതും.

• ഗുണനിലവാരവും ഒപ്റ്റിമൈസേഷനും: ഭാവിയിലെ കോഡ്-ജനറേഷൻ മോഡലുകൾ കോഡ് പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടോയെന്ന് പരിശോധിക്കുന്നതിനായി ഫീഡ്‌ബാക്ക് ലൂപ്പുകൾ ഉൾപ്പെടുത്താൻ സാധ്യതയുണ്ട് (ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു സാൻഡ്‌ബോക്‌സിൽ ടെസ്റ്റുകളോ സിമുലേഷനുകളോ നടത്തുക). ഇതിനർത്ഥം ഒരു AI-ക്ക് കോഡ് എഴുതാൻ മാത്രമല്ല, അത് പരീക്ഷിച്ചുകൊണ്ട് സ്വയം ശരിയാക്കാനും കഴിയും എന്നാണ്. 2035 ആകുമ്പോഴേക്കും, ഒരു ടാസ്‌ക് നൽകി, എല്ലാ ടെസ്റ്റുകളും വിജയിക്കുന്നതുവരെ അതിന്റെ കോഡിൽ ആവർത്തിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഒരു AI-യെ നമുക്ക് സങ്കൽപ്പിക്കാൻ കഴിയും - ഒരു മനുഷ്യന് വരിവരിയായി നിരീക്ഷിക്കേണ്ടതില്ലാത്ത ഒരു പ്രക്രിയ. ഇത് സ്വയംഭരണപരമായി ജനറേറ്റ് ചെയ്‌ത കോഡിലുള്ള വിശ്വാസം വളരെയധികം വർദ്ധിപ്പിക്കും.

2035 ആകുമ്പോഴേക്കും ഒരു ചെറിയ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ പ്രോജക്റ്റ് - ഉദാഹരണത്തിന് ഒരു ബിസിനസ്സിനായുള്ള ഒരു കസ്റ്റം മൊബൈൽ ആപ്പ് - ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള നിർദ്ദേശങ്ങൾ നൽകിയുകൊണ്ട് ഒരു AI ഏജന്റിന് വികസിപ്പിച്ചെടുക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു സാഹചര്യം നമുക്ക് സങ്കൽപ്പിക്കാൻ കഴിയും. ആ സാഹചര്യത്തിൽ മനുഷ്യ "ഡെവലപ്പർ" ഒരു പ്രോജക്റ്റ് മാനേജർ അല്ലെങ്കിൽ വാലിഡേറ്റർ ആണ്, ആവശ്യകതകളും നിയന്ത്രണങ്ങളും (സുരക്ഷ, സ്റ്റൈൽ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ) വ്യക്തമാക്കുകയും യഥാർത്ഥ കോഡിംഗിന്റെ ഭാരിച്ച ജോലികൾ ചെയ്യാൻ AI-യെ അനുവദിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

എന്നിരുന്നാലും, സങ്കീർണ്ണവും വലുതുമായ സോഫ്റ്റ്‌വെയറുകൾ (ഓപ്പറേറ്റിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങൾ, നൂതന AI അൽഗോരിതങ്ങൾ മുതലായവ) കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ, മനുഷ്യ വിദഗ്ധർ ഇപ്പോഴും ആഴത്തിൽ ഇടപെടും. സോഫ്റ്റ്‌വെയറിലെ സൃഷ്ടിപരമായ പ്രശ്‌നപരിഹാരവും വാസ്തുവിദ്യാ രൂപകൽപ്പനയും കുറച്ചുകാലത്തേക്ക് മനുഷ്യർ നയിക്കുന്നതായി തുടരും. AI നിരവധി കോഡിംഗ് ജോലികൾ കൈകാര്യം ചെയ്‌തേക്കാം, എന്നാൽ എന്ത് നിർമ്മിക്കണമെന്നും രൂപകൽപ്പന ചെയ്യണമെന്നും തീരുമാനിക്കുന്നത് വ്യത്യസ്തമായ ഒരു വെല്ലുവിളിയാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ഒരു സിസ്റ്റത്തിന്റെ വ്യത്യസ്ത ഘടകങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന ഒന്നിലധികം AI ഏജന്റുമാർ - ജനറേറ്റീവ് AI സഹകരിക്കാൻ തുടങ്ങുമ്പോൾ - അവർക്ക് ഒരു പരിധിവരെ ആർക്കിടെക്ചറുകൾ സഹ-രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാൻ കഴിയുമെന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കാവുന്നതാണ് (ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു AI ഒരു സിസ്റ്റം ഡിസൈൻ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, മറ്റൊന്ന് അതിനെ വിമർശിക്കുന്നു, കൂടാതെ അവർ പ്രക്രിയയുടെ മേൽനോട്ടം വഹിക്കുന്ന ഒരു മനുഷ്യനോടൊപ്പം ആവർത്തിക്കുന്നു).

കോഡിംഗിൽ AI യുടെ ഒരു പ്രധാന നേട്ടം ഉൽപ്പാദനക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കലാണ് . 2028 ആകുമ്പോഴേക്കും 90% സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എഞ്ചിനീയർമാരും AI കോഡ് അസിസ്റ്റന്റുകളെ ഉപയോഗിക്കുമെന്ന് ഗാർട്ട്നർ പ്രവചിക്കുന്നു (2024 ൽ ഇത് 15% ൽ താഴെയായിരുന്നു) ( AI കോഡ് അസിസ്റ്റന്റുകളെക്കുറിച്ചുള്ള ഗവേഷണ റിപ്പോർട്ടിൽ GitHub കോപൈലറ്റ് ഒന്നാമത് - വിഷ്വൽ സ്റ്റുഡിയോ മാഗസിൻ ). ഇത് സൂചിപ്പിക്കുന്നത് AI ഉപയോഗിക്കാത്തവർ കുറവായിരിക്കുമെന്നാണ്. ചില മേഖലകളിൽ മനുഷ്യ ഡെവലപ്പർമാരുടെ കുറവും നമുക്ക് കാണാൻ കഴിയും, ഇത് AI വിടവുകൾ നികത്തുന്നതിലൂടെ ലഘൂകരിക്കപ്പെടും; അടിസ്ഥാനപരമായി ഓരോ ഡെവലപ്പർക്കും സ്വയംഭരണമായി കോഡ് ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ഒരു AI സഹായി ഉപയോഗിച്ച് കൂടുതൽ കാര്യങ്ങൾ ചെയ്യാൻ കഴിയും.

വിശ്വാസം ഒരു കേന്ദ്ര പ്രശ്നമായി തുടരും. 2035-ൽ പോലും, സ്വയംഭരണപരമായി സൃഷ്ടിക്കപ്പെട്ട കോഡ് സുരക്ഷിതമാണെന്നും (AI ദുർബലതകൾ അവതരിപ്പിക്കരുത്) നിയമ/ധാർമ്മിക മാനദണ്ഡങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നുണ്ടെന്നും (ഉദാഹരണത്തിന്, ശരിയായ ലൈസൻസില്ലാതെ ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് ലൈബ്രറിയിൽ നിന്നുള്ള കോപ്പിയടിച്ച കോഡ് AI ഉൾപ്പെടുത്തുന്നില്ല) സ്ഥാപനങ്ങൾ ഉറപ്പാക്കേണ്ടതുണ്ട്. അപകടസാധ്യതയില്ലാതെ കൂടുതൽ സ്വയംഭരണ കോഡിംഗ് പ്രാപ്തമാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നതിന് AI-എഴുതിയ കോഡ് ഉത്ഭവം പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കാനും കണ്ടെത്താനും കഴിയുന്ന മെച്ചപ്പെട്ട AI ഗവേണൻസ് ടൂളുകൾ ഞങ്ങൾ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു.

ചുരുക്കത്തിൽ, 2030-കളുടെ മധ്യത്തോടെ, പതിവ് സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ജോലികൾക്കായുള്ള കോഡിംഗിന്റെ സിംഹഭാഗവും ജനറേറ്റീവ് AI കൈകാര്യം ചെയ്യാനും സങ്കീർണ്ണമായവയിൽ ഗണ്യമായി സഹായിക്കാനും സാധ്യതയുണ്ട്. സോഫ്റ്റ്‌വെയർ വികസന ജീവിതചക്രം - ആവശ്യകതകൾ മുതൽ വിന്യാസം വരെ - കൂടുതൽ യാന്ത്രികമായിരിക്കും, AI സാധ്യതയുള്ളതിനാൽ കോഡ് മാറ്റങ്ങൾ സ്വയമേവ സൃഷ്ടിക്കുകയും വിന്യസിക്കുകയും ചെയ്യും. മനുഷ്യ ഡെവലപ്പർമാർ ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള യുക്തി, ഉപയോക്തൃ അനുഭവം, മേൽനോട്ടം എന്നിവയിൽ കൂടുതൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കും, അതേസമയം AI ഏജന്റുമാർ നടപ്പാക്കൽ വിശദാംശങ്ങൾ പരിശോധിക്കും.

ഉപഭോക്തൃ സേവനത്തിലും പിന്തുണയിലും ജനറേറ്റീവ് AI

നിങ്ങൾ അടുത്തിടെ ഒരു ഓൺലൈൻ കസ്റ്റമർ സപ്പോർട്ട് ചാറ്റുമായി ഇടപഴകിയിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, അതിന്റെ ഒരു ഭാഗമെങ്കിലും ഒരു AI മറുവശത്ത് ഉണ്ടായിരുന്നിരിക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ട്. ഉപഭോക്തൃ സേവനം AI ഓട്ടോമേഷന് അനുയോജ്യമായ ഒരു ഡൊമെയ്‌നാണ്: ഉപയോക്തൃ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു, അത് ജനറേറ്റീവ് AI (പ്രത്യേകിച്ച് സംഭാഷണ മോഡലുകൾ) നന്നായി ചെയ്യാൻ കഴിയും, കൂടാതെ ഇത് പലപ്പോഴും സ്ക്രിപ്റ്റുകളെയോ നോളജ് ബേസ് ലേഖനങ്ങളെയോ പിന്തുടരുന്നു, അത് AI-ക്ക് പഠിക്കാൻ കഴിയും. AI-ക്ക് ഉപഭോക്താക്കളെ എത്രത്തോളം സ്വയംഭരണത്തോടെ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും?

നിലവിലെ കഴിവുകൾ (2025): മുൻനിരയിൽ ചാറ്റ്ബോട്ടുകളും വെർച്വൽ ഏജന്റുമാരും

ഇന്ന്, പല സ്ഥാപനങ്ങളും ആദ്യ സമ്പർക്ക പോയിന്റായി AI ചാറ്റ്ബോട്ടുകളെ . ലളിതമായ നിയമാധിഷ്ഠിത ബോട്ടുകൾ (“ബില്ലിംഗിന് 1 അമർത്തുക, പിന്തുണയ്ക്ക് 2 അമർത്തുക...”) മുതൽ സ്വതന്ത്ര രൂപത്തിലുള്ള ചോദ്യങ്ങൾ വ്യാഖ്യാനിക്കാനും സംഭാഷണപരമായി പ്രതികരിക്കാനും കഴിയുന്ന വിപുലമായ ജനറേറ്റീവ് AI ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ വരെ ഇവയിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. പ്രധാന പോയിന്റുകൾ:

• സാധാരണ ചോദ്യങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ: പതിവായി ചോദിക്കുന്ന ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുന്നതിലും, വിവരങ്ങൾ നൽകുന്നതിലും (സ്റ്റോർ സമയം, റീഫണ്ട് നയങ്ങൾ, അറിയപ്പെടുന്ന പ്രശ്നങ്ങൾക്കുള്ള ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗ് ഘട്ടങ്ങൾ), സ്റ്റാൻഡേർഡ് നടപടിക്രമങ്ങളിലൂടെ ഉപയോക്താക്കളെ നയിക്കുന്നതിലും AI ഏജന്റുമാർ മികവ് പുലർത്തുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ബാങ്കിനായുള്ള ഒരു AI ചാറ്റ്ബോട്ടിന്, മനുഷ്യന്റെ സഹായമില്ലാതെ, ഒരു ഉപയോക്താവിന് അവരുടെ അക്കൗണ്ട് ബാലൻസ് പരിശോധിക്കാനോ, പാസ്‌വേഡ് പുനഃസജ്ജമാക്കാനോ, ലോണിന് എങ്ങനെ അപേക്ഷിക്കാമെന്ന് വിശദീകരിക്കാനോ സ്വയം സഹായിക്കാനാകും.

• സ്വാഭാവിക ഭാഷാ ധാരണ: ആധുനിക ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകൾ കൂടുതൽ ദ്രാവകവും "മനുഷ്യസമാനവുമായ" ഇടപെടലിന് അനുവദിക്കുന്നു. ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് സ്വന്തം വാക്കുകളിൽ ഒരു ചോദ്യം ടൈപ്പ് ചെയ്യാൻ കഴിയും, കൂടാതെ AI-ക്ക് സാധാരണയായി ഉദ്ദേശ്യം ഗ്രഹിക്കാൻ കഴിയും. കുറച്ച് വർഷങ്ങൾക്ക് മുമ്പുള്ള വിചിത്രമായ ബോട്ടുകളേക്കാൾ ഇന്നത്തെ AI ഏജന്റുമാർ ഉപഭോക്താക്കളെ വളരെയധികം തൃപ്തിപ്പെടുത്തുന്നുവെന്ന് കമ്പനികൾ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു - ഏകദേശം പകുതിയോളം ഉപഭോക്താക്കൾ ഇപ്പോൾ AI ഏജന്റുമാർക്ക് ആശങ്കകൾ പരിഹരിക്കുമ്പോൾ സഹാനുഭൂതിയും ഫലപ്രദവുമാകാൻ കഴിയുമെന്ന് വിശ്വസിക്കുന്നു ( 2025-ലെ 59 AI ഉപഭോക്തൃ സേവന സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ), AI-അധിഷ്ഠിത സേവനത്തിൽ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന വിശ്വാസം കാണിക്കുന്നു.

• മൾട്ടി-ചാനൽ പിന്തുണ: AI വെറും ചാറ്റിൽ മാത്രമല്ല. വോയ്‌സ് അസിസ്റ്റന്റുമാർ (AI ഉള്ള ഫോൺ IVR സിസ്റ്റങ്ങൾ പോലുള്ളവ) കോളുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ തുടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഉപഭോക്തൃ അന്വേഷണങ്ങൾക്കുള്ള ഇമെയിൽ പ്രതികരണങ്ങൾ ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യാനും AI-ക്ക് കഴിയും, കൃത്യമാണെന്ന് കരുതുന്നുവെങ്കിൽ അവ യാന്ത്രികമായി പുറത്തുപോയേക്കാം.

• മനുഷ്യർ ഇടപെടുമ്പോൾ: സാധാരണയായി, AI ആശയക്കുഴപ്പത്തിലാകുകയോ ചോദ്യം വളരെ സങ്കീർണ്ണമാകുകയോ ചെയ്താൽ, അത് ഒരു മനുഷ്യ ഏജന്റിന് കൈമാറും. അവയുടെ പരിധികൾ അറിയാൻ . ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഉപഭോക്താവ് അസാധാരണമായ എന്തെങ്കിലും ചോദിക്കുകയോ നിരാശ പ്രകടിപ്പിക്കുകയോ ചെയ്താൽ (“ഇത് മൂന്നാം തവണയാണ് ഞാൻ നിങ്ങളെ ബന്ധപ്പെടുന്നത്, എനിക്ക് വളരെ വിഷമമുണ്ട്…”), ഒരു മനുഷ്യന് ഇത് ഏറ്റെടുക്കാൻ AI ഫ്ലാഗ് ചെയ്തേക്കാം. കാര്യക്ഷമതയും ഉപഭോക്തൃ സംതൃപ്തിയും സന്തുലിതമാക്കുന്നതിനാണ് കമ്പനികൾ ഹാൻഡ്ഓഫിനുള്ള പരിധി നിശ്ചയിച്ചിരിക്കുന്നത്.

പല കമ്പനികളും ഗണ്യമായ ഇടപെടലുകൾ AI വഴി മാത്രം പരിഹരിക്കുന്നതായി റിപ്പോർട്ട് ചെയ്തിട്ടുണ്ട്. വ്യവസായ സർവേകൾ പ്രകാരം, ഇന്ന് പതിവ് ഉപഭോക്തൃ അന്വേഷണങ്ങളിൽ ഏകദേശം 70-80% AI ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ വഴി കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും, കൂടാതെ ചാനലുകളിലുടനീളമുള്ള കമ്പനികളുടെ ഉപഭോക്തൃ ഇടപെടലുകളിൽ ഏകദേശം 40% ഇതിനകം തന്നെ ഓട്ടോമേറ്റഡ് അല്ലെങ്കിൽ AI സഹായത്തോടെയുള്ളതാണ് ( നിങ്ങൾ അറിഞ്ഞിരിക്കേണ്ട 52 AI ഉപഭോക്തൃ സേവന സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ - പ്ലിവോ ). 2025 ആകുമ്പോഴേക്കും 80% കമ്പനികളും ഉപഭോക്തൃ സേവനത്തിനായി AI ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ ഉപയോഗിക്കുകയോ ഉപയോഗിക്കാൻ പദ്ധതിയിടുകയോ ചെയ്യുമെന്ന് IBM-ന്റെ ഗ്ലോബൽ AI അഡോപ്ഷൻ ഇൻഡക്സ് (2022) സൂചിപ്പിക്കുന്നു.

രസകരമായ ഒരു വികസനം, AI ഉപഭോക്താക്കളോട് പ്രതികരിക്കുക മാത്രമല്ല, മനുഷ്യ ഏജന്റുമാരെ മുൻകൈയെടുത്ത് സഹായിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു എന്നതാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു തത്സമയ ചാറ്റിലോ കോളിലോ, ഒരു AI മനുഷ്യ ഏജന്റിന് നിർദ്ദേശിച്ച ഉത്തരങ്ങളോ പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങളോ തൽക്ഷണം ശ്രദ്ധിക്കുകയും നൽകിയേക്കാം. ഇത് സ്വയംഭരണത്തിന്റെ രേഖയെ മങ്ങിക്കുന്നു - AI ഉപഭോക്താവിനെ മാത്രം അഭിമുഖീകരിക്കുന്നില്ല, മറിച്ച് വ്യക്തമായ മനുഷ്യ അന്വേഷണങ്ങളില്ലാതെ അത് സജീവമായി ഇടപെടുന്നു. ഏജന്റിന് ഒരു സ്വയംഭരണ ഉപദേഷ്ടാവായി ഇത് ഫലപ്രദമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു.

2030-2035 ലെ പ്രതീക്ഷകൾ: പ്രധാനമായും AI- നിയന്ത്രിത ഉപഭോക്തൃ ഇടപെടലുകൾ

2030 ആകുമ്പോഴേക്കും, ഉപഭോക്തൃ സേവന ഇടപെടലുകളിൽ ഭൂരിഭാഗവും AI ഉൾപ്പെടുന്നതായിരിക്കുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു, പലതും തുടക്കം മുതൽ അവസാനം വരെ പൂർണ്ണമായും AI കൈകാര്യം ചെയ്യും. ഇതിനെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന പ്രവചനങ്ങളും പ്രവണതകളും:

• ഉയർന്ന സങ്കീർണ്ണത ചോദ്യങ്ങൾ പരിഹരിച്ചു: AI മോഡലുകൾ വിപുലമായ അറിവ് സമന്വയിപ്പിക്കുകയും യുക്തി മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നതിനാൽ, കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ ഉപഭോക്തൃ അഭ്യർത്ഥനകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ അവയ്ക്ക് കഴിയും. “ഒരു ഇനം എങ്ങനെ തിരികെ നൽകും?” എന്ന് മാത്രം ഉത്തരം നൽകുന്നതിനുപകരം, ഭാവിയിലെ AI, ഡയലോഗ് വഴി പ്രശ്നം കണ്ടെത്തി, വിപുലമായ ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗിലൂടെ ഉപഭോക്താവിനെ നയിച്ചു, മറ്റെല്ലാം ഒരു ടെക്നീഷ്യനെ ഷെഡ്യൂൾ ചെയ്യാൻ പരാജയപ്പെട്ടാൽ മാത്രം - ഇന്ന് ഒരു മനുഷ്യ പിന്തുണാ സാങ്കേതികവിദ്യ ആവശ്യമായി വരുന്ന ജോലികൾ - "എന്റെ ഇന്റർനെറ്റ് പ്രവർത്തനരഹിതമാണ്, ഞാൻ റീബൂട്ട് ചെയ്യാൻ ശ്രമിച്ചു, നിങ്ങൾക്ക് സഹായിക്കാനാകുമോ?" എന്നിങ്ങനെയുള്ള മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് പ്രശ്നങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്തേക്കാം. ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ഉപഭോക്തൃ സേവനത്തിൽ, ഒരു AI രോഗി അപ്പോയിന്റ്മെന്റ് ഷെഡ്യൂളിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ ഇൻഷുറൻസ് അന്വേഷണങ്ങൾ അവസാനം മുതൽ അവസാനം വരെ കൈകാര്യം ചെയ്തേക്കാം.

• എൻഡ്-ടു-എൻഡ് സർവീസ് റെസല്യൂഷൻ: ഉപഭോക്താവിനോട് എന്തുചെയ്യണമെന്ന് പറയുക മാത്രമല്ല, ബാക്കെൻഡ് സിസ്റ്റങ്ങൾക്കുള്ളിൽ ഉപഭോക്താവിനുവേണ്ടിയാണ് AI യഥാർത്ഥത്തിൽ അത് ചെയ്യുന്നതെന്ന് . ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഉപഭോക്താവ് "എന്റെ ഫ്ലൈറ്റ് അടുത്ത തിങ്കളാഴ്ചയിലേക്ക് മാറ്റാനും മറ്റൊരു ബാഗ് ചേർക്കാനും ഞാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു" എന്ന് പറഞ്ഞാൽ, 2030-ൽ ഒരു AI ഏജന്റ് എയർലൈനിന്റെ റിസർവേഷൻ സിസ്റ്റവുമായി നേരിട്ട് ഇടപഴകുകയും മാറ്റം വരുത്തുകയും ബാഗിനുള്ള പേയ്‌മെന്റ് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും ഉപഭോക്താവിന് സ്ഥിരീകരിക്കുകയും ചെയ്തേക്കാം - എല്ലാം സ്വയംഭരണാധികാരത്തോടെ. AI ഒരു വിവര സ്രോതസ്സ് മാത്രമല്ല, ഒരു പൂർണ്ണ സേവന ഏജന്റായി മാറുന്നു.

• സർവ്വവ്യാപിയായ AI ഏജന്റുമാർ: കമ്പനികൾ എല്ലാ ഉപഭോക്തൃ ടച്ച് പോയിന്റുകളിലും - ഫോൺ, ചാറ്റ്, ഇമെയിൽ, സോഷ്യൽ മീഡിയ - AI വിന്യസിക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ട്. പല ഉപഭോക്താക്കൾക്കും അവർ സംസാരിക്കുന്നത് ഒരു AIയോടാണോ അതോ മനുഷ്യനോടാണോ എന്ന് പോലും മനസ്സിലാകില്ല, പ്രത്യേകിച്ചും AI ശബ്ദങ്ങൾ കൂടുതൽ സ്വാഭാവികമാവുകയും ചാറ്റ് മറുപടികൾ കൂടുതൽ സന്ദർഭ ബോധവാന്മാരാകുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ. 2035 ആകുമ്പോഴേക്കും, ഉപഭോക്തൃ സേവനവുമായി ബന്ധപ്പെടുക എന്നതിനർത്ഥം നിങ്ങളുടെ മുൻകാല ഇടപെടലുകൾ ഓർമ്മിക്കുന്ന, നിങ്ങളുടെ മുൻഗണനകൾ മനസ്സിലാക്കുന്ന, നിങ്ങളുടെ സ്വരവുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്ന ഒരു സ്മാർട്ട് AI-യുമായി ഇടപഴകുക എന്നാണ് - അടിസ്ഥാനപരമായി ഓരോ ഉപഭോക്താവിനും വ്യക്തിഗതമാക്കിയ ഒരു വെർച്വൽ ഏജന്റ്.

• ഇടപെടലുകളിൽ AI തീരുമാനമെടുക്കൽ: ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുന്നതിനപ്പുറം, നിലവിൽ മാനേജീരിയൽ അംഗീകാരം ആവശ്യമുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ AI എടുക്കാൻ തുടങ്ങും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഇന്ന് ഒരു മനുഷ്യ ഏജന്റിന് കോപാകുലനായ ഒരു ഉപഭോക്താവിനെ തൃപ്തിപ്പെടുത്താൻ റീഫണ്ട് അല്ലെങ്കിൽ പ്രത്യേക കിഴിവ് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നതിന് ഒരു സൂപ്പർവൈസറുടെ അനുമതി ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം. ഭാവിയിൽ, കണക്കാക്കിയ ഉപഭോക്തൃ ജീവിതകാല മൂല്യത്തിന്റെയും വികാര വിശകലനത്തിന്റെയും അടിസ്ഥാനത്തിൽ, നിർവചിക്കപ്പെട്ട പരിധിക്കുള്ളിൽ, ഒരു AI-യെ ആ തീരുമാനങ്ങൾ ഏൽപ്പിക്കാൻ കഴിയും. 2030 ആകുമ്പോഴേക്കും തത്സമയ ഉപഭോക്തൃ ഇടപെടലുകളിൽ എടുക്കുന്ന തീരുമാനങ്ങളുടെ ഏകദേശം 69% സ്മാർട്ട് മെഷീനുകളായിരിക്കും ( CX-ലേക്ക് പുനർചിന്തനം ചെയ്യാൻ, മാർക്കറ്റർമാർ ഈ 2 കാര്യങ്ങൾ ചെയ്യണം ) എന്ന് ഫ്യൂച്ചറം/ഐബിഎം നടത്തിയ ഒരു പഠനം പ്രവചിക്കുന്നു - ഒരു ഇടപെടലിൽ ഏറ്റവും മികച്ച പ്രവർത്തന ഗതിയെ ഫലപ്രദമായി AI തീരുമാനിക്കുന്നു.

• 100% AI പങ്കാളിത്തം: ഒരു റിപ്പോർട്ട് സൂചിപ്പിക്കുന്നത്, എല്ലാ ഉപഭോക്തൃ ഇടപെടലുകളിലും ( 2025-ലെ 59 AI ഉപഭോക്തൃ സേവന സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ), അത് നേരിട്ടോ പശ്ചാത്തലത്തിലോ ആകട്ടെ. അതായത്, ഒരു മനുഷ്യൻ ഒരു ഉപഭോക്താവുമായി ഇടപഴകുകയാണെങ്കിൽ പോലും, അവർക്ക് AI സഹായം ലഭിക്കും (നിർദ്ദേശങ്ങൾ നൽകൽ, വിവരങ്ങൾ വീണ്ടെടുക്കൽ). പകരമായി, ഒരു ഉപഭോക്തൃ ചോദ്യത്തിനും എപ്പോൾ വേണമെങ്കിലും ഉത്തരം ലഭിക്കില്ല എന്നാണ് വ്യാഖ്യാനം - മനുഷ്യർ ഓഫ്‌ലൈനിലാണെങ്കിൽ, AI എപ്പോഴും അവിടെയുണ്ട്.

2035 ആകുമ്പോഴേക്കും, ഏറ്റവും സെൻസിറ്റീവ് അല്ലെങ്കിൽ ഉയർന്ന സ്പർശന സാഹചര്യങ്ങൾക്ക് (ഉദാഹരണത്തിന്, വിഐപി ക്ലയന്റുകൾ അല്ലെങ്കിൽ മനുഷ്യ സഹാനുഭൂതി ആവശ്യമുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ പരാതി പരിഹാരം) മാത്രം പ്രത്യേകമായി മനുഷ്യ ഉപഭോക്തൃ സേവന ഏജന്റുമാർ മാറിയതായി നമുക്ക് കാണാൻ കഴിയും. ബാങ്കിംഗ് മുതൽ റീട്ടെയിൽ വരെ, ടെക് സപ്പോർട്ട് വരെ, പതിവ് അന്വേഷണങ്ങൾ - ഓരോ ഇടപെടലിൽ നിന്നും തുടർച്ചയായി പഠിക്കുന്ന, 24/7 പ്രവർത്തിക്കുന്ന AI ഏജന്റുമാരുടെ ഒരു കൂട്ടം വഴി സേവനം നൽകാൻ കഴിയും. ഈ മാറ്റം ഉപഭോക്തൃ സേവനത്തെ കൂടുതൽ സ്ഥിരതയുള്ളതും ഉടനടിയുള്ളതുമാക്കും, കാരണം AI ആളുകളെ കാത്തിരിക്കാൻ അനുവദിക്കില്ല, കൂടാതെ സൈദ്ധാന്തികമായി പരിധിയില്ലാത്ത ഉപഭോക്താക്കളെ ഒരേസമയം കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്നു.

ഈ ദർശനത്തിന് മറികടക്കേണ്ട വെല്ലുവിളികളുണ്ട്: മനുഷ്യ ഉപഭോക്താക്കളുടെ പ്രവചനാതീതമായ കഴിവുകളെ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ AI വളരെ ശക്തമായിരിക്കണം. ഭാഷ, കോപം, ആശയക്കുഴപ്പം, ആളുകളുടെ ആശയവിനിമയത്തിന്റെ അനന്തമായ വൈവിധ്യം എന്നിവ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ ഇതിന് കഴിയണം. ഇതിന് കാലികമായ അറിവും ആവശ്യമാണ് (AI-യുടെ വിവരങ്ങൾ കാലഹരണപ്പെട്ടതാണെങ്കിൽ അർത്ഥമില്ല). AI-യും കമ്പനി ഡാറ്റാബേസുകളും തമ്മിലുള്ള സംയോജനത്തിൽ നിക്ഷേപിക്കുന്നതിലൂടെ (ഓർഡറുകൾ, തടസ്സങ്ങൾ മുതലായവയെക്കുറിച്ചുള്ള തത്സമയ വിവരങ്ങൾക്ക്), ഈ തടസ്സങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ കഴിയും.

ധാർമ്മികമായി, കമ്പനികൾ “നിങ്ങൾ ഒരു AI-യോട് സംസാരിക്കുകയാണ്” എന്ന് എപ്പോൾ വെളിപ്പെടുത്തണമെന്നും നീതി ഉറപ്പാക്കണമെന്നും തീരുമാനിക്കേണ്ടതുണ്ട് (പക്ഷപാതപരമായ പരിശീലനം കാരണം AI ചില ഉപഭോക്താക്കളെ വ്യത്യസ്തമായി നെഗറ്റീവ് രീതിയിൽ പരിഗണിക്കുന്നില്ല). ഇവ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നുവെന്ന് കരുതുക, ബിസിനസ് കേസ് ശക്തമാണ്: AI ഉപഭോക്തൃ സേവനത്തിന് ചെലവുകളും കാത്തിരിപ്പ് സമയങ്ങളും ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കാൻ കഴിയും. 2030 ആകുമ്പോഴേക്കും ഉപഭോക്തൃ സേവനത്തിലെ AI-യുടെ വിപണി പതിനായിരക്കണക്കിന് ഡോളറായി വളരുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു ( ഉപഭോക്തൃ സേവന മാർക്കറ്റ് റിപ്പോർട്ട് 2025-2030-ൽ AI: കേസ് ) ( How Generative AI is Boosting Logistics | Ryder ). സ്ഥാപനങ്ങൾ ഈ കഴിവുകളിൽ നിക്ഷേപിക്കുമ്പോൾ.

ചുരുക്കത്തിൽ, സ്വയംഭരണ AI ഉപഭോക്തൃ സേവനം ഒരു മാനദണ്ഡമായ . സഹായം ലഭിക്കുന്നത് പലപ്പോഴും നിങ്ങളുടെ പ്രശ്‌നം വേഗത്തിൽ പരിഹരിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു സ്മാർട്ട് മെഷീനുമായി ഇടപഴകുന്നതിനെയാണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്. മേൽനോട്ടത്തിനും അടിയന്തര സാഹചര്യങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും മനുഷ്യർ ഇപ്പോഴും ലൂപ്പിലായിരിക്കും, പക്ഷേ AI വർക്ക്ഫോഴ്‌സിന്റെ സൂപ്പർവൈസർമാരായി. മുൻകാലങ്ങളിലെ "റോബോട്ട് ഹോട്ട്‌ലൈൻ" അനുഭവങ്ങളുടെ നിരാശകൾ തടയാൻ AI ശരിയായി പരിശീലിപ്പിക്കുകയും നിരീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്നിടത്തോളം - ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് വേഗതയേറിയതും കൂടുതൽ വ്യക്തിഗതമാക്കിയതുമായ സേവനമായിരിക്കും ഫലം.

ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിലും വൈദ്യശാസ്ത്രത്തിലും ജനറേറ്റീവ് AI

ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം എന്നത് ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ള ഒരു മേഖലയാണ്. വൈദ്യശാസ്ത്രത്തിൽ മനുഷ്യന്റെ മേൽനോട്ടമില്ലാതെ AI പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്ന ആശയം ആവേശത്തിനും (കാര്യക്ഷമതയ്ക്കും എത്തിച്ചേരലിനും വേണ്ടി) ജാഗ്രതയ്ക്കും (സുരക്ഷയ്ക്കും സഹാനുഭൂതിക്കും വേണ്ടി) കാരണമാകുന്നു. മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗ് വിശകലനം, ക്ലിനിക്കൽ ഡോക്യുമെന്റേഷൻ, മയക്കുമരുന്ന് കണ്ടെത്തൽ തുടങ്ങിയ മേഖലകളിൽ പോലും ജനറേറ്റീവ് AI കടന്നുകയറ്റം ആരംഭിച്ചു. ഉത്തരവാദിത്തത്തോടെ അതിന് സ്വന്തമായി എന്തുചെയ്യാൻ കഴിയും?

നിലവിലെ കഴിവുകൾ (2025): ക്ലിനിക്കുകളെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നതിനുപകരം സഹായിക്കുക

നിലവിൽ, ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിലെ ജനറേറ്റീവ് AI പ്രാഥമികമായി മെഡിക്കൽ പ്രൊഫഷണലുകൾക്ക് സ്വയംഭരണ തീരുമാനമെടുക്കുന്നയാളായിട്ടല്ല, മറിച്ച് ശക്തമായ ഒരു സഹായിയായി

• മെഡിക്കൽ ഡോക്യുമെന്റേഷൻ: ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിൽ AI യുടെ ഏറ്റവും വിജയകരമായ വിന്യാസങ്ങളിലൊന്ന് ഡോക്ടർമാരെ പേപ്പർ വർക്കുകളിൽ സഹായിക്കുക എന്നതാണ്. സ്വാഭാവിക ഭാഷാ മോഡലുകൾക്ക് രോഗി സന്ദർശനങ്ങൾ പകർത്തിയെഴുതാനും ക്ലിനിക്കൽ കുറിപ്പുകളോ ഡിസ്ചാർജ് സംഗ്രഹങ്ങളോ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. കമ്പനികൾക്ക് "AI സ്‌ക്രൈബുകൾ" ഉണ്ട്, അവർ ഒരു പരീക്ഷയ്ക്കിടെ (മൈക്രോഫോൺ വഴി) ശ്രദ്ധിക്കുകയും ഡോക്ടർക്ക് അവലോകനം ചെയ്യുന്നതിനായി എൻകൗണ്ടർ നോട്ടുകളുടെ ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റ് സ്വയമേവ നിർമ്മിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇത് ഡോക്ടർമാരുടെ ടൈപ്പിംഗിൽ സമയം ലാഭിക്കുന്നു. ചില സിസ്റ്റങ്ങൾ ഇലക്ട്രോണിക് ഹെൽത്ത് റെക്കോർഡുകളുടെ ഭാഗങ്ങൾ പോലും ഓട്ടോപോപ്പുലേറ്റ് ചെയ്യുന്നു. കുറഞ്ഞ ഇടപെടലിലൂടെ ഇത് ചെയ്യാൻ കഴിയും - ഡോക്ടർ ഡ്രാഫ്റ്റിലെ ഏതെങ്കിലും ചെറിയ പിശകുകൾ ശരിയാക്കുന്നു, അതായത് കുറിപ്പ് എഴുത്ത് വലിയതോതിൽ സ്വയംഭരണാധികാരമുള്ളതാണ്.

• റേഡിയോളജിയും ഇമേജിംഗും: ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകൾ ഉൾപ്പെടെയുള്ള AI, എക്സ്-റേകൾ, എംആർഐകൾ, സിടി സ്കാനുകൾ എന്നിവ വിശകലനം ചെയ്ത് അസാധാരണതകൾ (ട്യൂമറുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഒടിവുകൾ പോലുള്ളവ) കണ്ടെത്താനാകും. 2018-ൽ, റെറ്റിന ഇമേജുകളിൽ ഡയബറ്റിക് റെറ്റിനോപ്പതി (ഒരു കണ്ണിന്റെ അവസ്ഥ) സ്വയംഭരണമായി കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു AI സംവിധാനത്തിന് FDA അംഗീകാരം നൽകി - പ്രത്യേകിച്ച്, ആ പ്രത്യേക സ്ക്രീനിംഗ് സന്ദർഭത്തിൽ ഒരു സ്പെഷ്യലിസ്റ്റിന്റെ അവലോകനം കൂടാതെ കോൾ ചെയ്യാൻ ഇതിന് അധികാരമുണ്ടായിരുന്നു. ആ സിസ്റ്റം ജനറേറ്റീവ് AI ആയിരുന്നില്ല, പക്ഷേ പരിമിതമായ കേസുകളിൽ റെഗുലേറ്റർമാർ സ്വയംഭരണ AI രോഗനിർണയം അനുവദിച്ചിട്ടുണ്ടെന്ന് ഇത് കാണിക്കുന്നു. സമഗ്രമായ റിപ്പോർട്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു AI ഒരു നെഞ്ച് എക്സ്-റേ പരിശോധിച്ച് ഒരു റേഡിയോളജിസ്റ്റിന്റെ റിപ്പോർട്ട് തയ്യാറാക്കിയേക്കാം. റേഡിയോളജിസ്റ്റ് പിന്നീട് സ്ഥിരീകരിക്കുകയും അടയാളങ്ങൾ നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു. ചില പതിവ് സന്ദർഭങ്ങളിൽ, റേഡിയോളജിസ്റ്റ് AI-യെ വിശ്വസിക്കുകയും ഒരു ദ്രുത പരിശോധന നടത്തുകയും ചെയ്താൽ ഈ റിപ്പോർട്ടുകൾ എഡിറ്റുകൾ ഇല്ലാതെ പുറത്തുപോകാൻ സാധ്യതയുണ്ട്.

• സിംപ്റ്റം ചെക്കറുകളും വെർച്വൽ നഴ്‌സുമാരും: ജനറേറ്റീവ് AI ചാറ്റ്‌ബോട്ടുകൾ ഫ്രണ്ട്‌ലൈൻ സിംപ്റ്റം ചെക്കറുകളായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. രോഗികൾക്ക് അവരുടെ ലക്ഷണങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്താനും ഉപദേശം സ്വീകരിക്കാനും കഴിയും (ഉദാഹരണത്തിന്, “ഇത് ഒരു സാധാരണ ജലദോഷമായിരിക്കാം; വിശ്രമവും ദ്രാവകങ്ങളും, പക്ഷേ X അല്ലെങ്കിൽ Y വന്നാൽ ഒരു ഡോക്ടറെ കാണുക.”). ബാബിലോൺ ഹെൽത്ത് പോലുള്ള ആപ്പുകൾ ശുപാർശകൾ നൽകാൻ AI ഉപയോഗിക്കുന്നു. നിലവിൽ, ഇവ സാധാരണയായി കൃത്യമായ മെഡിക്കൽ ഉപദേശമായിട്ടല്ല, മറിച്ച് വിവരദായകമായിട്ടാണ് രൂപപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നത്, കൂടാതെ ഗുരുതരമായ പ്രശ്നങ്ങൾക്ക് ഒരു മനുഷ്യ ക്ലിനിക്കുമായി ഫോളോ-അപ്പ് പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

• ഡ്രഗ് ഡിസ്കവറി (ജനറേറ്റീവ് കെമിസ്ട്രി): ജനറേറ്റീവ് AI മോഡലുകൾക്ക് മരുന്നുകൾക്കായി പുതിയ തന്മാത്രാ ഘടനകൾ നിർദ്ദേശിക്കാൻ കഴിയും. രോഗി പരിചരണത്തേക്കാൾ ഗവേഷണ മേഖലയിലാണ് ഇത് കൂടുതൽ. ആവശ്യമുള്ള ഗുണങ്ങളുള്ള ആയിരക്കണക്കിന് കാൻഡിഡേറ്റ് സംയുക്തങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കാൻ ഈ AI-കൾ സ്വയംഭരണാധികാരത്തോടെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, തുടർന്ന് മനുഷ്യ രസതന്ത്രജ്ഞർ ലാബിൽ അവ അവലോകനം ചെയ്യുകയും പരീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇൻസിലിക്കോ മെഡിസിൻ പോലുള്ള കമ്പനികൾ വളരെ കുറഞ്ഞ സമയത്തിനുള്ളിൽ പുതിയ മരുന്ന് കാൻഡിഡേറ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ AI ഉപയോഗിച്ചു. ഇത് രോഗികളുമായി നേരിട്ട് ഇടപഴകുന്നില്ലെങ്കിലും, മനുഷ്യർ കണ്ടെത്തുന്നതിന് കൂടുതൽ സമയമെടുക്കുമായിരുന്ന പരിഹാരങ്ങൾ (തന്മാത്രാ രൂപകൽപ്പനകൾ) AI സ്വയംഭരണാധികാരത്തോടെ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന്റെ ഒരു ഉദാഹരണമാണിത്.

• ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ പ്രവർത്തനങ്ങൾ: ആശുപത്രികളിലെ ഷെഡ്യൂളിംഗ്, വിതരണ മാനേജ്മെന്റ്, മറ്റ് ലോജിസ്റ്റിക്സ് എന്നിവ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ AI സഹായിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ജനറേറ്റീവ് മോഡൽ രോഗികളുടെ ഒഴുക്ക് അനുകരിക്കുകയും കാത്തിരിപ്പ് സമയം കുറയ്ക്കുന്നതിന് ഷെഡ്യൂളിംഗ് ക്രമീകരണങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുകയും ചെയ്തേക്കാം. അത്ര ദൃശ്യമല്ലെങ്കിലും, കുറഞ്ഞ മാനുവൽ മാറ്റങ്ങളോടെ ഒരു AI-ക്ക് എടുക്കാൻ കഴിയുന്ന തീരുമാനങ്ങളാണിവ.

2025 മുതൽ, മനുഷ്യന്റെ അനുമതിയില്ലാതെ ഒരു ആശുപത്രിയും AI-യെ സ്വതന്ത്രമായി പ്രധാന മെഡിക്കൽ തീരുമാനങ്ങളോ ചികിത്സകളോ എടുക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നില്ലെന്ന് പ്രസ്താവിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ് രോഗനിർണയവും ചികിത്സാ ആസൂത്രണവും മനുഷ്യന്റെ കൈകളിലാണ്, AI ഇൻപുട്ട് നൽകുന്നു. ഒരു രോഗിയോട് "നിങ്ങൾക്ക് കാൻസർ ഉണ്ട്" എന്ന് പൂർണ്ണമായും സ്വയംഭരണത്തോടെ പറയുന്നതിനോ മരുന്ന് നിർദ്ദേശിക്കുന്നതിനോ ഒരു AI-ക്ക് ആവശ്യമായ വിശ്വാസം ഇതുവരെ ഉണ്ടായിട്ടില്ല, വിപുലമായ സാധൂകരണം കൂടാതെയും അത് ഉണ്ടാകരുത്. മെഡിക്കൽ പ്രൊഫഷണലുകൾ AI-യെ രണ്ടാമത്തെ കണ്ണായോ സമയം ലാഭിക്കുന്ന ഒരു ഉപകരണമായോ ഉപയോഗിക്കുന്നു, പക്ഷേ അവർ നിർണായക ഫലങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നു.

2030-2035 ലെ പ്രതീക്ഷകൾ: ഒരു ഡോക്ടറുടെ സഹപ്രവർത്തകൻ (ഒരുപക്ഷേ ഒരു നഴ്‌സ് അല്ലെങ്കിൽ ഫാർമസിസ്റ്റ്) എന്ന നിലയിൽ AI.

വരുന്ന ദശകത്തിൽ, ജനറേറ്റീവ് AI കൂടുതൽ പതിവ് ക്ലിനിക്കൽ ജോലികൾ സ്വയംഭരണാധികാരത്തോടെ ഏറ്റെടുക്കുമെന്നും ആരോഗ്യ സേവനങ്ങളുടെ വ്യാപ്തി വർദ്ധിപ്പിക്കുമെന്നും ഞങ്ങൾ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു:

• ഓട്ടോമേറ്റഡ് പ്രിലിമിനറി ഡയഗ്നോസിസ്: 2030 ആകുമ്പോഴേക്കും, പല സാധാരണ അവസ്ഥകൾക്കും പ്രാഥമിക വിശകലനം വിശ്വസനീയമായി കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ AI-ക്ക് കഴിയും. ഒരു ക്ലിനിക്കിലെ ഒരു AI സിസ്റ്റം, രോഗിയുടെ ലക്ഷണങ്ങൾ, മെഡിക്കൽ ചരിത്രം, അവരുടെ ടോൺ, മുഖ സൂചനകൾ എന്നിവ പോലും ക്യാമറ വഴി വായിക്കുകയും, രോഗനിർണയ നിർദ്ദേശവും ശുപാർശ ചെയ്യുന്ന പരിശോധനകളും നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു - ഇതെല്ലാം മനുഷ്യ ഡോക്ടർ രോഗിയെ കാണുന്നതിന് മുമ്പുതന്നെ. തുടർന്ന് ഡോക്ടർക്ക് രോഗനിർണയം സ്ഥിരീകരിക്കുന്നതിലും ചർച്ച ചെയ്യുന്നതിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ കഴിയും. ടെലിമെഡിസിനിൽ, ഒരു രോഗി ആദ്യം പ്രശ്നം ചുരുക്കുന്ന ഒരു AI-യുമായി ചാറ്റ് ചെയ്യാം (ഉദാഹരണത്തിന്, സാധ്യതയുള്ള സൈനസ് അണുബാധ vs. കൂടുതൽ ഗുരുതരമായ എന്തെങ്കിലും) തുടർന്ന് ആവശ്യമെങ്കിൽ അവരെ ഒരു ക്ലിനീഷ്യനുമായി ബന്ധിപ്പിക്കും. ഔദ്യോഗികമായി നിർണ്ണയിക്കാൻ റെഗുലേറ്റർമാർ AI-യെ അനുവദിച്ചേക്കാം - ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഓട്ടോസ്കോപ്പ് ഇമേജിൽ നിന്ന് നേരിട്ട് ചെവി അണുബാധ കണ്ടെത്തുന്ന ഒരു AI സാധ്യമാകാം.

• വ്യക്തിഗത ആരോഗ്യ മോണിറ്ററുകൾ: വെയറബിളുകളുടെ (സ്മാർട്ട് വാച്ചുകൾ, ഹെൽത്ത് സെൻസറുകൾ) വ്യാപനത്തോടെ, AI രോഗികളെ തുടർച്ചയായി നിരീക്ഷിക്കുകയും പ്രശ്‌നങ്ങളെക്കുറിച്ച് സ്വയം മുന്നറിയിപ്പ് നൽകുകയും ചെയ്യും. ഉദാഹരണത്തിന്, 2035 ആകുമ്പോഴേക്കും നിങ്ങളുടെ വെയറബിളിന്റെ AI അസാധാരണമായ ഹൃദയ താളം കണ്ടെത്തുകയും നിങ്ങളെ ഒരു അടിയന്തര വെർച്വൽ കൺസൾട്ടേഷനായി സ്വയം ഷെഡ്യൂൾ ചെയ്യുകയും ഹൃദയാഘാതത്തിന്റെയോ സ്ട്രോക്കിന്റെയോ ലക്ഷണങ്ങൾ കണ്ടെത്തിയാൽ ആംബുലൻസിനെ വിളിക്കുകയോ ചെയ്‌തേക്കാം. ഇത് സ്വയംഭരണ തീരുമാന മേഖലയിലേക്ക് കടന്നുപോകുന്നു - ഒരു സാഹചര്യം അടിയന്തരാവസ്ഥയാണെന്ന് തീരുമാനിക്കുകയും പ്രവർത്തിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു - ഇത് AI യുടെ സാധ്യതയുള്ളതും ജീവൻ രക്ഷിക്കുന്നതുമായ ഉപയോഗമാണ്.

• ചികിത്സാ നിർദ്ദേശങ്ങൾ: മെഡിക്കൽ സാഹിത്യത്തിലും രോഗി ഡാറ്റയിലും പരിശീലനം ലഭിച്ച ജനറേറ്റീവ് AI വ്യക്തിഗതമാക്കിയ ചികിത്സാ പദ്ധതികൾ നിർദ്ദേശിച്ചേക്കാം. 2030 ആകുമ്പോഴേക്കും, കാൻസർ പോലുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ രോഗങ്ങൾക്ക്, AI ട്യൂമർ ബോർഡുകൾക്ക് രോഗിയുടെ ജനിതക ഘടനയും മെഡിക്കൽ ചരിത്രവും വിശകലനം ചെയ്യാനും സ്വയം ശുപാർശ ചെയ്യുന്ന ചികിത്സാ സമ്പ്രദായം (കീമോ പ്ലാൻ, മരുന്ന് തിരഞ്ഞെടുക്കൽ) തയ്യാറാക്കാനും കഴിയും. മനുഷ്യ ഡോക്ടർമാർ ഇത് അവലോകനം ചെയ്യും, എന്നാൽ കാലക്രമേണ ആത്മവിശ്വാസം വർദ്ധിക്കുന്നതിനനുസരിച്ച്, പ്രത്യേകിച്ച് പതിവ് കേസുകൾക്കായി AI- ജനറേറ്റഡ് പദ്ധതികൾ അവർ സ്വീകരിക്കാൻ തുടങ്ങിയേക്കാം, ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ മാത്രം ക്രമീകരിക്കാം.

• വെർച്വൽ നഴ്‌സുമാരും ഹോം കെയറും: സംസാരിക്കാനും മെഡിക്കൽ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം നൽകാനും കഴിയുന്ന ഒരു AI-ക്ക് ധാരാളം തുടർനടപടികളും ക്രോണിക് കെയർ മോണിറ്ററിംഗും കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, വിട്ടുമാറാത്ത രോഗങ്ങളുള്ള വീട്ടിലുള്ള രോഗികൾക്ക് ദിവസേനയുള്ള മെട്രിക്സ് ഒരു AI നഴ്‌സ് അസിസ്റ്റന്റിന് റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യാൻ കഴിയും, അവർ ഉപദേശം നൽകുന്നു (“നിങ്ങളുടെ രക്തത്തിലെ പഞ്ചസാര അൽപ്പം കൂടുതലാണ്, നിങ്ങളുടെ വൈകുന്നേരത്തെ ലഘുഭക്ഷണം ക്രമീകരിക്കുന്നത് പരിഗണിക്കുക”) കൂടാതെ റീഡിംഗുകൾ പരിധിക്ക് പുറത്തായിരിക്കുമ്പോഴോ പ്രശ്‌നങ്ങൾ ഉണ്ടാകുമ്പോഴോ മാത്രമേ ഒരു മനുഷ്യ നഴ്‌സിൽ ലൂപ്പ് ചെയ്യൂ. ഒരു ഡോക്ടറുടെ വിദൂര മേൽനോട്ടത്തിൽ ഈ AI-ക്ക് വലിയതോതിൽ സ്വയംഭരണാധികാരത്തോടെ പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയും.

• മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗും ലാബ് വിശകലനവും - പൂർണ്ണമായും ഓട്ടോമേറ്റഡ് പൈപ്പ്‌ലൈനുകൾ: 2035 ആകുമ്പോഴേക്കും, ചില മേഖലകളിൽ മെഡിക്കൽ സ്കാനുകൾ വായിക്കുന്നത് പ്രധാനമായും AI ആയിരിക്കും. റേഡിയോളജിസ്റ്റുകൾ AI സിസ്റ്റങ്ങളെ മേൽനോട്ടം വഹിക്കുകയും സങ്കീർണ്ണമായ കേസുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യും, എന്നാൽ മിക്ക സാധാരണ സ്കാനുകളും (ഇവ തീർച്ചയായും സാധാരണമാണ്) ഒരു AI നേരിട്ട് "വായിക്കുകയും" ഒപ്പിടുകയും ചെയ്യും. അതുപോലെ, പാത്തോളജി സ്ലൈഡുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നത് (ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ബയോപ്സിയിൽ കാൻസർ കോശങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നത്) പ്രാരംഭ സ്ക്രീനിംഗിനായി സ്വയംഭരണമായി ചെയ്യാൻ കഴിയും, ഇത് ലാബ് ഫലങ്ങൾ നാടകീയമായി വേഗത്തിലാക്കുന്നു.

• മരുന്ന് കണ്ടെത്തലും ക്ലിനിക്കൽ പരീക്ഷണങ്ങളും: മരുന്ന് തന്മാത്രകൾ മാത്രമല്ല, പരീക്ഷണങ്ങൾക്കായി സിന്തറ്റിക് രോഗി ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുകയോ ഒപ്റ്റിമൽ പരീക്ഷണാർത്ഥികളെ കണ്ടെത്തുകയോ ചെയ്യാൻ AI സാധ്യതയുണ്ട്. യഥാർത്ഥ പരീക്ഷണങ്ങൾക്ക് മുമ്പ് ഓപ്ഷനുകൾ ചുരുക്കുന്നതിന് ഇത് സ്വയം വെർച്വൽ പരീക്ഷണങ്ങൾ (രോഗികൾ എങ്ങനെ പ്രതികരിക്കുമെന്ന് അനുകരിക്കുന്നു) നടത്തിയേക്കാം. മനുഷ്യർ നയിക്കുന്ന പരീക്ഷണങ്ങൾ കുറവായതിനാൽ മരുന്നുകൾ വേഗത്തിൽ വിപണിയിലെത്തിക്കാൻ ഇത് സഹായിക്കും.

AI ഡോക്ടറുടെ കാഴ്ചപ്പാട് ഇപ്പോഴും വളരെ അകലെയാണ്, അത് ഇപ്പോഴും വിവാദപരമാണ്. 2035 ആകുമ്പോഴേക്കും, മനുഷ്യ സ്പർശനത്തിന് പകരമാവുന്നതിനുപകരം AI സഹപ്രവർത്തകനായി . രോഗിയുടെ സന്ദർഭം മനസ്സിലാക്കാൻ സങ്കീർണ്ണമായ രോഗനിർണയത്തിന് പലപ്പോഴും അവബോധം, ധാർമ്മികത, സംഭാഷണങ്ങൾ എന്നിവ ആവശ്യമാണ് - മനുഷ്യ ഡോക്ടർമാർ മികവ് പുലർത്തുന്ന മേഖലകൾ. എന്നിരുന്നാലും, ഒരു AI പതിവ് ജോലിഭാരത്തിന്റെ 80% കൈകാര്യം ചെയ്തേക്കാം: പേപ്പർ വർക്ക്, നേരായ കേസുകൾ, നിരീക്ഷണം മുതലായവ, ഇത് മനുഷ്യ ഡോക്ടർമാർക്ക് ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള 20% ലും രോഗി ബന്ധങ്ങളിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു.

കാര്യമായ തടസ്സങ്ങളുണ്ട്: ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിൽ സ്വയംഭരണ AI-ക്കുള്ള റെഗുലേറ്ററി അംഗീകാരം കർശനമാണ് (ഉചിതമായി അങ്ങനെയാണ്). AI സംവിധാനങ്ങൾക്ക് വിപുലമായ ക്ലിനിക്കൽ സാധൂകരണം ആവശ്യമാണ്. വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന സ്വീകാര്യത നമുക്ക് കാണാൻ കഴിയും - ഉദാഹരണത്തിന്, ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം വിപുലീകരിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു മാർഗമായി, ഡോക്ടർമാരുടെ ലഭ്യത കുറവുള്ള പ്രദേശങ്ങളിൽ സ്വയം രോഗനിർണയം നടത്താനോ ചികിത്സിക്കാനോ AI-ക്ക് അനുവാദമുണ്ട് (നഗരത്തിലെ ഒരു ഡോക്ടറുടെ ആനുകാലിക ടെലി-മേൽനോട്ടത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു "AI ക്ലിനിക്" 2030 ആകുമ്പോഴേക്കും ഒരു വിദൂര ഗ്രാമത്തിൽ സങ്കൽപ്പിക്കുക).

ധാർമ്മിക പരിഗണനകൾ വളരെ വലുതാണ്. ഉത്തരവാദിത്തം (രോഗനിർണയത്തിൽ ഒരു സ്വയംഭരണ AI പിഴച്ചാൽ, ആരാണ് ഉത്തരവാദി?), വിവരമുള്ള സമ്മതം (രോഗികൾ അവരുടെ പരിചരണത്തിൽ AI ഉൾപ്പെട്ടിട്ടുണ്ടോ എന്ന് അറിയേണ്ടതുണ്ട്), തുല്യത ഉറപ്പാക്കുക (എല്ലാ ജനവിഭാഗങ്ങൾക്കും AI നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു, പക്ഷപാതം ഒഴിവാക്കുന്നു) എന്നിവ നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള വെല്ലുവിളികളാണ്. അവ പരിഹരിക്കപ്പെടുമെന്ന് കരുതുക, 2030 കളുടെ മധ്യത്തോടെ ജനറേറ്റീവ് AI ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ വിതരണത്തിന്റെ ഘടനയിൽ ഇഴചേർന്ന് മനുഷ്യ ദാതാക്കളെ സ്വതന്ത്രരാക്കുന്ന നിരവധി ജോലികൾ നിർവഹിക്കുകയും നിലവിൽ പരിമിതമായ ആക്‌സസ് ഉള്ള രോഗികളിലേക്ക് എത്തിച്ചേരുകയും ചെയ്യും.

ചുരുക്കത്തിൽ, 2035 ആകുമ്പോഴേക്കും ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിൽ AI ആഴത്തിൽ സംയോജിപ്പിക്കപ്പെടാൻ സാധ്യതയുണ്ട്, പക്ഷേ കൂടുതലും മറച്ചുവെച്ചോ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന റോളുകളിലോ ആയിരിക്കും. സ്കാനുകൾ വായിക്കുക, ജീവൻ നിലനിർത്തുന്നവ കാണുക, പദ്ധതികൾ തയ്യാറാക്കുക - എന്നാൽ നിർണായക തീരുമാനങ്ങൾക്കായി മനുഷ്യന്റെ മേൽനോട്ടത്തിന്റെ ഒരു സുരക്ഷാ വല ഇപ്പോഴും നിലവിലുണ്ടായിരിക്കുമ്പോൾ - AI സ്വന്തമായി ധാരാളം കാര്യങ്ങൾ ചെയ്യുമെന്ന് . ഫലം കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമവും പ്രതികരണശേഷിയുള്ളതുമായ ഒരു ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ സംവിധാനമായിരിക്കാം, അവിടെ AI ഭാരിച്ച കാര്യങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുകയും മനുഷ്യർ സഹാനുഭൂതിയും അന്തിമ വിധിയും നൽകുകയും ചെയ്യും.

വിദ്യാഭ്യാസത്തിലെ ജനറേറ്റീവ് AI

AI-യിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ട്യൂട്ടറിംഗ് ബോട്ടുകൾ മുതൽ ഓട്ടോമേറ്റഡ് ഗ്രേഡിംഗ്, ഉള്ളടക്ക സൃഷ്ടി വരെ ജനറേറ്റീവ് AI തരംഗങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്ന മറ്റൊരു മേഖലയാണ് വിദ്യാഭ്യാസം. അധ്യാപനത്തിലും പഠനത്തിലും ആശയവിനിമയവും സർഗ്ഗാത്മകതയും ഉൾപ്പെടുന്നു, അവ ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകളുടെ ശക്തികളാണ്. എന്നാൽ ഒരു അധ്യാപകന്റെ മേൽനോട്ടമില്ലാതെ AI-ക്ക് വിദ്യാഭ്യാസം നൽകാൻ കഴിയുമെന്ന് വിശ്വസിക്കാൻ കഴിയുമോ?

നിലവിലെ കഴിവുകൾ (2025): ഒരു ലീഷിൽ ട്യൂട്ടർമാരും ഉള്ളടക്ക ജനറേറ്റർമാരും

അനുബന്ധ ഉപകരണമായിട്ടാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത് . നിലവിലെ ഉപയോഗത്തിന്റെ ഉദാഹരണങ്ങൾ:

• AI ട്യൂട്ടറിംഗ് അസിസ്റ്റന്റുകൾ: ഖാൻ അക്കാദമിയുടെ "ഖാൻമിഗോ" (GPT-4 നൽകുന്ന) പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ വിവിധ ഭാഷാ പഠന ആപ്പുകൾ, ഒരു വൺ-ഓൺ-വൺ ട്യൂട്ടറെയോ സംഭാഷണ പങ്കാളിയെയോ അനുകരിക്കാൻ AI ഉപയോഗിക്കുന്നു. വിദ്യാർത്ഥികൾക്ക് സ്വാഭാവിക ഭാഷയിൽ ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കാനും ഉത്തരങ്ങളോ വിശദീകരണങ്ങളോ നേടാനും കഴിയും. ഗൃഹപാഠ പ്രശ്‌നങ്ങൾക്കുള്ള സൂചനകൾ നൽകാനും, വ്യത്യസ്ത രീതികളിൽ ആശയങ്ങൾ വിശദീകരിക്കാനും, അല്ലെങ്കിൽ ഒരു സംവേദനാത്മക ചരിത്ര പാഠത്തിനായുള്ള ഒരു ചരിത്ര വ്യക്തിയായി റോൾ-പ്ലേ ചെയ്യാനും AI-ക്ക് കഴിയും. എന്നിരുന്നാലും, ഈ AI ട്യൂട്ടർമാരെ സാധാരണയായി മേൽനോട്ടത്തോടെയാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്; അധ്യാപകരോ ആപ്പ് പരിപാലകരോ പലപ്പോഴും സംഭാഷണങ്ങൾ നിരീക്ഷിക്കുകയോ AI-ക്ക് ചർച്ച ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന കാര്യങ്ങളിൽ അതിരുകൾ നിശ്ചയിക്കുകയോ ചെയ്യുന്നു (തെറ്റായ വിവരങ്ങളോ അനുചിതമായ ഉള്ളടക്കമോ ഒഴിവാക്കാൻ).

• അധ്യാപകർക്കുള്ള ഉള്ളടക്ക സൃഷ്ടി: ക്വിസ് ചോദ്യങ്ങൾ, വായനകളുടെ സംഗ്രഹങ്ങൾ, പാഠ പദ്ധതി രൂപരേഖകൾ തുടങ്ങിയവ സൃഷ്ടിച്ചുകൊണ്ട് ജനറേറ്റീവ് AI അധ്യാപകരെ സഹായിക്കുന്നു. ഒരു അധ്യാപകൻ ഒരു AI യോട്, "ഉത്തരങ്ങളോടെ ക്വാഡ്രാറ്റിക് സമവാക്യങ്ങളിൽ 5 പരിശീലന പ്രശ്നങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുക" എന്ന് ചോദിച്ചേക്കാം, തയ്യാറെടുപ്പിൽ സമയം ലാഭിക്കുന്നു. ഇത് സ്വയംഭരണ ഉള്ളടക്ക സൃഷ്ടിയാണ്, എന്നാൽ ഒരു അധ്യാപകൻ സാധാരണയായി പാഠ്യപദ്ധതിയുമായി കൃത്യതയ്ക്കും യോജിപ്പിനും വേണ്ടി ഔട്ട്‌പുട്ട് അവലോകനം ചെയ്യുന്നു. അതിനാൽ ഇത് പൂർണ്ണമായും സ്വതന്ത്രമായതിനേക്കാൾ അധ്വാനം ലാഭിക്കുന്ന ഒരു ഉപകരണമാണ്.

• ഗ്രേഡിംഗും ഫീഡ്‌ബാക്കും: AI-ക്ക് മൾട്ടിപ്പിൾ ചോയ്‌സ് പരീക്ഷകൾക്ക് സ്വയമേവ ഗ്രേഡ് നൽകാൻ കഴിയും (അവിടെ പുതിയതായി ഒന്നുമില്ല) കൂടാതെ ഹ്രസ്വ ഉത്തരങ്ങളോ ഉപന്യാസങ്ങളോ കൂടുതലായി വിലയിരുത്താനും കഴിയും. ചില സ്കൂൾ സംവിധാനങ്ങൾ എഴുതിയ പ്രതികരണങ്ങൾ ഗ്രേഡ് ചെയ്യാനും വിദ്യാർത്ഥികൾക്ക് ഫീഡ്‌ബാക്ക് നൽകാനും AI ഉപയോഗിക്കുന്നു (ഉദാ: വ്യാകരണ തിരുത്തലുകൾ, ഒരു വാദം വികസിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള നിർദ്ദേശങ്ങൾ). സ്വയം ഒരു ജനറേറ്റീവ് ടാസ്‌ക് അല്ലെങ്കിലും, പുതിയ AI-കൾക്ക് സൃഷ്ടിക്കാൻ , മെച്ചപ്പെടുത്തേണ്ട മേഖലകൾ എടുത്തുകാണിക്കുന്നു. സൂക്ഷ്മതയെക്കുറിച്ചുള്ള ആശങ്കകൾ കാരണം അധ്യാപകർ പലപ്പോഴും ഈ ഘട്ടത്തിൽ AI-ഗ്രേഡ് ചെയ്ത ഉപന്യാസങ്ങൾ രണ്ടുതവണ പരിശോധിക്കാറുണ്ട്.

• അഡാപ്റ്റീവ് ലേണിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങൾ: ഒരു വിദ്യാർത്ഥിയുടെ പ്രകടനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി മെറ്റീരിയലിന്റെ ബുദ്ധിമുട്ട് അല്ലെങ്കിൽ ശൈലി ക്രമീകരിക്കുന്ന പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളാണ് ഇവ. വിദ്യാർത്ഥിയുടെ ആവശ്യങ്ങൾക്കനുസൃതമായി പുതിയ പ്രശ്‌നങ്ങളോ ഉദാഹരണങ്ങളോ ഉടനടി സൃഷ്ടിച്ചുകൊണ്ട് ജനറേറ്റീവ് AI ഇത് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു വിദ്യാർത്ഥി ഒരു ആശയവുമായി മല്ലിടുകയാണെങ്കിൽ, ആ ആശയത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്ന മറ്റൊരു സാമ്യത അല്ലെങ്കിൽ പരിശീലന ചോദ്യം AI സൃഷ്ടിച്ചേക്കാം. ഇത് ഒരു പരിധിവരെ സ്വയംഭരണാധികാരമുള്ളതാണ്, പക്ഷേ അധ്യാപകർ രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ഒരു സിസ്റ്റത്തിനുള്ളിൽ.

• പഠനത്തിനായി വിദ്യാർത്ഥികളുടെ ഉപയോഗം: പഠനത്തിന് സഹായിക്കുന്നതിന് വിദ്യാർത്ഥികൾ തന്നെ ChatGPT പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു - വ്യക്തതകൾ ചോദിക്കൽ, വിവർത്തനങ്ങൾ, അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ഉപന്യാസ ഡ്രാഫ്റ്റിൽ ഫീഡ്‌ബാക്ക് ലഭിക്കാൻ AI പോലും ഉപയോഗിക്കുന്നു (“എന്റെ ആമുഖ ഖണ്ഡിക മെച്ചപ്പെടുത്തുക”). ഇത് സ്വയം സംവിധാനം ചെയ്തതാണ്, അധ്യാപകന്റെ അറിവില്ലാതെയും ഇത് ചെയ്യാൻ കഴിയും. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ AI ഒരു ഓൺ-ഡിമാൻഡ് ട്യൂട്ടറോ പ്രൂഫ് റീഡറോ ആയി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. വിദ്യാർത്ഥികൾ ഉത്തരങ്ങൾ നേടുന്നതിനുപകരം (അക്കാദമിക് സമഗ്രത) പഠനത്തിനായി ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക എന്നതാണ് വെല്ലുവിളി.

2025 മുതൽ വിദ്യാഭ്യാസത്തിലെ AI ശക്തമാണെന്ന് വ്യക്തമാണ്, പക്ഷേ സാധാരണയായി AI യുടെ സംഭാവനകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന ഒരു മനുഷ്യ അധ്യാപകനുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. മനസ്സിലാക്കാവുന്ന ഒരു മുന്നറിയിപ്പ് ഉണ്ട്: തെറ്റായ വിവരങ്ങൾ പഠിപ്പിക്കുന്നതിനോ ഒരു ശൂന്യതയിൽ സെൻസിറ്റീവ് വിദ്യാർത്ഥി ഇടപെടലുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനോ ഒരു AI-യെ വിശ്വസിക്കാൻ ഞങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നില്ല. വിദ്യാർത്ഥികൾക്ക് കൂടുതൽ പരിശീലനവും പതിവ് ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉടനടി ഉത്തരങ്ങളും നൽകാൻ കഴിയുന്ന സഹായകരമായ സഹായികളായി അധ്യാപകർ AI ട്യൂട്ടർമാരെ കാണുന്നു, ഇത് അധ്യാപകരെ ആഴത്തിലുള്ള മാർഗനിർദേശത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ സ്വതന്ത്രമാക്കുന്നു.

2030-2035 ലെ ഔട്ട്‌ലുക്ക്: വ്യക്തിഗതമാക്കിയ AI ട്യൂട്ടർമാരും ഓട്ടോമേറ്റഡ് ടീച്ചിംഗ് സഹായികളും

അടുത്ത ദശകത്തിൽ, ജനറേറ്റീവ് AI കൂടുതൽ വ്യക്തിപരവും സ്വയംഭരണപരവുമായ പഠനാനുഭവങ്ങൾ , അതേസമയം അധ്യാപകരുടെ റോളുകൾ വികസിക്കുന്നു:

• ഓരോ വിദ്യാർത്ഥിക്കും AI പേഴ്‌സണൽ ട്യൂട്ടർമാർ: 2030 ആകുമ്പോഴേക്കും, ഖാൻ അക്കാദമിയിലെ സാൽ ഖാൻ പോലുള്ള വിദഗ്ധർ പങ്കിടുന്ന ദർശനം, ഓരോ വിദ്യാർത്ഥിക്കും പല കാര്യങ്ങളിലും ഒരു മനുഷ്യ അദ്ധ്യാപകനെപ്പോലെ ഫലപ്രദമായ ഒരു AI ട്യൂട്ടറെ സമീപിക്കാൻ കഴിയുമെന്നതാണ് ( ഈ AI ട്യൂട്ടർക്ക് മനുഷ്യരെ 10 മടങ്ങ് മിടുക്കരാക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് അതിന്റെ സ്രഷ്ടാവ് പറയുന്നു ). ഈ AI ട്യൂട്ടർമാർ 24/7 ലഭ്യമാകും, വിദ്യാർത്ഥിയുടെ പഠന ചരിത്രം അടുത്തറിയുകയും അവരുടെ അധ്യാപന ശൈലി അതിനനുസരിച്ച് ക്രമീകരിക്കുകയും ചെയ്യും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു വിദ്യാർത്ഥി ഒരു ബീജഗണിത ആശയവുമായി ബുദ്ധിമുട്ടുന്ന ഒരു വിഷ്വൽ പഠിതാവാണെങ്കിൽ, സഹായിക്കുന്നതിന് AI ചലനാത്മകമായി ഒരു വിഷ്വൽ വിശദീകരണമോ സംവേദനാത്മക സിമുലേഷനോ സൃഷ്ടിച്ചേക്കാം. കാലക്രമേണ AI-ക്ക് വിദ്യാർത്ഥിയുടെ പുരോഗതി ട്രാക്ക് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്നതിനാൽ, അടുത്തതായി ഏത് വിഷയം അവലോകനം ചെയ്യണമെന്നോ ഒരു പുതിയ വൈദഗ്ധ്യത്തിലേക്ക് എപ്പോൾ മുന്നേറണമെന്നോ അതിന് സ്വയം തീരുമാനിക്കാൻ കഴിയും - സൂക്ഷ്മ അർത്ഥത്തിൽ ആ വിദ്യാർത്ഥിയുടെ പാഠ്യപദ്ധതി ഫലപ്രദമായി കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ

• പതിവ് ജോലികളിലെ അധ്യാപക ജോലിഭാരം കുറയ്ക്കൽ: ഗ്രേഡിംഗ്, വർക്ക്‌ഷീറ്റുകൾ നിർമ്മിക്കൽ, പാഠ സാമഗ്രികൾ തയ്യാറാക്കൽ - ഈ ജോലികൾ 2030 ആകുമ്പോഴേക്കും AI-യിലേക്ക് പൂർണ്ണമായും ഓഫ്‌ലോഡ് ചെയ്യാൻ കഴിയും. ഒരു AI-ക്ക് ഒരു ക്ലാസിനായി ഒരു ആഴ്ചയിലെ ഇഷ്ടാനുസൃത ഗൃഹപാഠം സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും, കഴിഞ്ഞ ആഴ്ചയിലെ എല്ലാ അസൈൻമെന്റുകളും (ഓപ്പൺ-എൻഡ് അസൈൻമെന്റുകൾ പോലും) ഫീഡ്‌ബാക്ക് ഉപയോഗിച്ച് ഗ്രേഡ് ചെയ്യാനും, ഏതൊക്കെ വിഷയങ്ങളിൽ വിദ്യാർത്ഥികൾക്ക് അധിക സഹായം ആവശ്യമാണെന്ന് അധ്യാപകന് ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്യാനും കഴിയും. കുറഞ്ഞ അധ്യാപക ഇൻപുട്ട് ഉപയോഗിച്ചോ, AI-യുടെ ഗ്രേഡുകൾ ന്യായമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ ഒരു ദ്രുത നോട്ടം ഉപയോഗിച്ചോ ഇത് സംഭവിക്കാം.

• ഓട്ടോണമസ് അഡാപ്റ്റീവ് ലേണിംഗ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ: ചില വിഷയങ്ങൾക്കായി പൂർണ്ണമായും AI-അധിഷ്ഠിത കോഴ്‌സുകൾ നമുക്ക് കാണാൻ കഴിയും. ഒരു മനുഷ്യ പരിശീലകനില്ലാത്ത ഒരു ഓൺലൈൻ കോഴ്‌സ് സങ്കൽപ്പിക്കുക, അവിടെ ഒരു AI ഏജന്റ് മെറ്റീരിയൽ അവതരിപ്പിക്കുകയും ഉദാഹരണങ്ങൾ നൽകുകയും ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുകയും വിദ്യാർത്ഥിയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി വേഗത ക്രമീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. വിദ്യാർത്ഥിയുടെ അനുഭവം അവർക്ക് സവിശേഷമായിരിക്കാം, തത്സമയം സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്നു. ചില കോർപ്പറേറ്റ് പരിശീലനവും മുതിർന്നവരുടെ പഠനവും ഈ മാതൃകയിലേക്ക് വേഗത്തിൽ മാറിയേക്കാം, അവിടെ 2035 ആകുമ്പോഴേക്കും ഒരു ജീവനക്കാരന് "എനിക്ക് അഡ്വാൻസ്ഡ് എക്സൽ മാക്രോകൾ പഠിക്കണം" എന്ന് പറയാൻ കഴിയും, കൂടാതെ ഒരു മനുഷ്യ പരിശീലകനില്ലാതെ തന്നെ ഒരു AI ട്യൂട്ടർ അവരെ വ്യക്തിഗതമാക്കിയ പാഠ്യപദ്ധതിയിലൂടെ പഠിപ്പിക്കും, വ്യായാമങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതും അവയുടെ പരിഹാരങ്ങൾ വിലയിരുത്തുന്നതും ഉൾപ്പെടെ.

• ക്ലാസ്റൂം AI അസിസ്റ്റന്റുകൾ: ഫിസിക്കൽ അല്ലെങ്കിൽ വെർച്വൽ ക്ലാസ്റൂമുകളിൽ, AI-ക്ക് ക്ലാസ് ചർച്ചകൾ കേൾക്കാനും അധ്യാപകനെ സഹായിക്കാനും കഴിയും (ഉദാഹരണത്തിന്, ഇയർപീസ് വഴി നിർദ്ദേശങ്ങൾ മന്ത്രിക്കുന്നു: “നിരവധി വിദ്യാർത്ഥികൾ ആ ആശയത്തെക്കുറിച്ച് ആശയക്കുഴപ്പത്തിലാണെന്ന് തോന്നുന്നു, ഒരുപക്ഷേ മറ്റൊരു ഉദാഹരണം നൽകാം”). ഓൺലൈൻ ക്ലാസ് ഫോറങ്ങൾ മോഡറേറ്റ് ചെയ്യാനും, വിദ്യാർത്ഥികൾ ചോദിക്കുന്ന നേരിട്ടുള്ള ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകാനും (“അസൈൻമെന്റ് എപ്പോഴാണ് നൽകേണ്ടത്?” അല്ലെങ്കിൽ ഒരു പ്രഭാഷണ പോയിന്റ് വ്യക്തമാക്കാനും പോലും) ഇതിന് കഴിയും, അങ്ങനെ അധ്യാപകൻ ഇമെയിലുകൾ കൊണ്ട് ആക്രമിക്കപ്പെടില്ല. 2035 ആകുമ്പോഴേക്കും, മനുഷ്യ അധ്യാപകൻ ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശത്തിലും പ്രചോദനാത്മക വശങ്ങളിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുമ്പോൾ, മുറിയിൽ ഒരു AI സഹ-അധ്യാപകൻ ഉണ്ടായിരിക്കുന്നത് സ്റ്റാൻഡേർഡ് ആകാം.

• ആഗോളതലത്തിൽ വിദ്യാഭ്യാസത്തിലേക്കുള്ള പ്രവേശനം: അധ്യാപക ക്ഷാമമുള്ള പ്രദേശങ്ങളിലെ വിദ്യാർത്ഥികളെ പഠിപ്പിക്കാൻ സ്വയംഭരണ AI ട്യൂട്ടർമാർക്ക് കഴിയും. പരിമിതമായ സ്കൂൾ വിദ്യാഭ്യാസമുള്ള വിദ്യാർത്ഥികൾക്ക് ഒരു AI ട്യൂട്ടറുള്ള ഒരു ടാബ്‌ലെറ്റ് ഒരു പ്രാഥമിക ഇൻസ്ട്രക്ടറായി പ്രവർത്തിച്ചേക്കാം, അടിസ്ഥാന സാക്ഷരതയും ഗണിതവും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. 2035 ആകുമ്പോഴേക്കും, ഇത് ഏറ്റവും ഫലപ്രദമായ ഉപയോഗങ്ങളിൽ ഒന്നായിരിക്കാം - മനുഷ്യ അധ്യാപകർ ലഭ്യമല്ലാത്ത വിടവുകൾ നികത്താൻ AI സഹായിക്കും. എന്നിരുന്നാലും, വ്യത്യസ്ത സന്ദർഭങ്ങളിൽ AI വിദ്യാഭ്യാസത്തിന്റെ ഗുണനിലവാരവും സാംസ്കാരിക അനുയോജ്യതയും ഉറപ്പാക്കേണ്ടത് അത്യന്താപേക്ഷിതമായിരിക്കും.

AI അധ്യാപകരെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുമോ? പൂർണ്ണമായും അങ്ങനെയല്ല. അധ്യാപനം ഉള്ളടക്കം നൽകുന്നതിനേക്കാൾ കൂടുതലാണ് - അത് മാർഗനിർദേശം, പ്രചോദനം, സാമൂഹിക-വൈകാരിക പിന്തുണ എന്നിവയാണ്. ആ മാനുഷിക ഘടകങ്ങൾ AI-ക്ക് പകർത്താൻ പ്രയാസമാണ്. എന്നാൽ AI-ക്ക് രണ്ടാമത്തെ അധ്യാപകനോ അറിവ് കൈമാറ്റത്തിനുള്ള ആദ്യ അധ്യാപകനോ ആകാൻ കഴിയും, ഇത് മനുഷ്യർ ഏറ്റവും നന്നായി ചെയ്യുന്ന കാര്യങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ മനുഷ്യ അധ്യാപകരെ അനുവദിക്കുന്നു: സഹാനുഭൂതി കാണിക്കുക, പ്രചോദിപ്പിക്കുക, വിമർശനാത്മക ചിന്ത വളർത്തുക.

കൈകാര്യം ചെയ്യേണ്ട ആശങ്കകളുണ്ട്: AI കൃത്യമായ വിവരങ്ങൾ നൽകുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക (തെറ്റായ വസ്തുതകളുടെ വിദ്യാഭ്യാസ ഭ്രമാത്മകത ഉണ്ടാകരുത്), വിദ്യാഭ്യാസ ഉള്ളടക്കത്തിൽ പക്ഷപാതം ഒഴിവാക്കുക, വിദ്യാർത്ഥികളുടെ ഡാറ്റ സ്വകാര്യത നിലനിർത്തുക, വിദ്യാർത്ഥികളെ ഇടപഴകാൻ സഹായിക്കുക (AI ശരിയായിരിക്കണമെന്നില്ല, പ്രചോദനാത്മകമായിരിക്കണം). AI വിദ്യാഭ്യാസ സംവിധാനങ്ങൾക്ക് അംഗീകാരമോ സർട്ടിഫിക്കേഷനോ നൽകുന്നത് നമുക്ക് കാണാൻ സാധ്യതയുണ്ട് - പാഠപുസ്തകങ്ങൾക്ക് അംഗീകാരം നൽകുന്നത് പോലെ - അവ മാനദണ്ഡങ്ങൾ പാലിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ.

മറ്റൊരു വെല്ലുവിളി അമിത ആശ്രയത്വമാണ്: ഒരു AI അദ്ധ്യാപകൻ വളരെ എളുപ്പത്തിൽ ഉത്തരങ്ങൾ നൽകിയാൽ, വിദ്യാർത്ഥികൾ സ്ഥിരോത്സാഹമോ പ്രശ്നപരിഹാരമോ പഠിച്ചേക്കില്ല. ഇത് ലഘൂകരിക്കുന്നതിന്, ഭാവിയിലെ AI അദ്ധ്യാപകരെ ചിലപ്പോൾ വിദ്യാർത്ഥികൾക്ക് ബുദ്ധിമുട്ട് അനുഭവപ്പെടാൻ അനുവദിക്കുന്ന തരത്തിലോ (ഒരു മനുഷ്യ അദ്ധ്യാപകൻ ചെയ്യുന്നതുപോലെ) പരിഹാരങ്ങൾ നൽകുന്നതിനുപകരം സൂചനകൾ ഉപയോഗിച്ച് പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ അവരെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്ന തരത്തിലോ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തേക്കാം.

2035 ആകുമ്പോഴേക്കും ക്ലാസ് മുറി രൂപാന്തരപ്പെട്ടേക്കാം: ഓരോ വിദ്യാർത്ഥിക്കും അവരുടേതായ വേഗതയിൽ അവരെ നയിക്കുന്ന ഒരു AI- ബന്ധിപ്പിച്ച ഉപകരണം ഉണ്ടായിരിക്കും, അതേസമയം അധ്യാപകൻ ഗ്രൂപ്പ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ സംഘടിപ്പിക്കുകയും മനുഷ്യ ഉൾക്കാഴ്ച നൽകുകയും ചെയ്യും. വിദ്യാഭ്യാസം കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമവും അനുയോജ്യവുമാകാം. ഓരോ വിദ്യാർത്ഥിക്കും അവർക്ക് ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ ആവശ്യമായ സഹായം ലഭിക്കുമെന്നതാണ് വാഗ്ദാനം - ഒരു യഥാർത്ഥ "വ്യക്തിഗത ട്യൂട്ടർ" അനുഭവം. അപകടസാധ്യത കുറച്ച് മാനുഷിക സ്പർശം നഷ്ടപ്പെടുകയോ AI ദുരുപയോഗം ചെയ്യുകയോ ആണ് (AI വഴി തട്ടിപ്പ് നടത്തുന്ന വിദ്യാർത്ഥികൾ പോലെ). എന്നാൽ മൊത്തത്തിൽ, നന്നായി കൈകാര്യം ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, ഒരു വിദ്യാർത്ഥിയുടെ വിദ്യാഭ്യാസ യാത്രയിൽ എപ്പോഴും ലഭ്യമായ, അറിവുള്ള ഒരു കൂട്ടാളിയായി ജനറേറ്റീവ് AI പഠനത്തെ ജനാധിപത്യവൽക്കരിക്കാനും മെച്ചപ്പെടുത്താനും കഴിയും.

ലോജിസ്റ്റിക്സിലും വിതരണ ശൃംഖലയിലും ജനറേറ്റീവ് AI

ലോജിസ്റ്റിക്സ് - സാധനങ്ങൾ നീക്കുന്നതിന്റെയും വിതരണ ശൃംഖലകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിന്റെയും കലയും ശാസ്ത്രവും - "ജനറേറ്റീവ്" AI-യുടെ ഒരു പരമ്പരാഗത ഡൊമെയ്‌നായി തോന്നണമെന്നില്ല, പക്ഷേ സൃഷ്ടിപരമായ പ്രശ്‌ന പരിഹാരവും ആസൂത്രണവും ഈ മേഖലയിൽ പ്രധാനമാണ്. സാഹചര്യങ്ങൾ അനുകരിക്കുന്നതിലൂടെയും പദ്ധതികൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും റോബോട്ടിക് സിസ്റ്റങ്ങളെ നിയന്ത്രിക്കുന്നതിലൂടെയും ജനറേറ്റീവ് AI-ക്ക് സഹായിക്കാനാകും. ലോജിസ്റ്റിക്സിലെ ലക്ഷ്യം കാര്യക്ഷമതയും ചെലവ് ലാഭിക്കലുമാണ്, ഇത് ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലും പരിഹാരങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നതിലും AI-യുടെ ശക്തികളുമായി നന്നായി യോജിക്കുന്നു. അപ്പോൾ വിതരണ ശൃംഖലകളും ലോജിസ്റ്റിക് പ്രവർത്തനങ്ങളും നടത്തുന്നതിൽ AI-ക്ക് എത്രത്തോളം സ്വയംഭരണാവകാശം ലഭിക്കും?

നിലവിലെ കഴിവുകൾ (2025): മനുഷ്യ മേൽനോട്ടത്തിൽ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യലും കാര്യക്ഷമമാക്കലും

തീരുമാന പിന്തുണാ ഉപകരണമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു :

• റൂട്ട് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ: UPS, FedEx പോലുള്ള കമ്പനികൾ ഡെലിവറി റൂട്ടുകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിന് ഇതിനകം തന്നെ AI അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു - ഡ്രൈവർമാർ ഏറ്റവും കാര്യക്ഷമമായ പാത സ്വീകരിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. പരമ്പരാഗതമായി ഇവ ഓപ്പറേഷൻസ് റിസർച്ച് അൽഗോരിതങ്ങളായിരുന്നു, എന്നാൽ ഇപ്പോൾ ജനറേറ്റീവ് സമീപനങ്ങൾ വിവിധ സാഹചര്യങ്ങളിൽ (ട്രാഫിക്, കാലാവസ്ഥ) ബദൽ റൂട്ടിംഗ് തന്ത്രങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാൻ സഹായിക്കും. AI റൂട്ടുകൾ നിർദ്ദേശിക്കുമ്പോൾ, മനുഷ്യ ഡിസ്പാച്ചർമാർക്കോ മാനേജർമാർക്കോ പാരാമീറ്ററുകൾ (ഉദാഹരണത്തിന്, മുൻഗണനകൾ) സജ്ജമാക്കുന്നു, ആവശ്യമെങ്കിൽ അത് മറികടക്കാനും കഴിയും.

• ലോഡ് ആൻഡ് സ്‌പേസ് പ്ലാനിംഗ്: ട്രക്കുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഷിപ്പിംഗ് കണ്ടെയ്‌നറുകൾ പാക്ക് ചെയ്യുന്നതിന്, AI-ക്ക് ഒപ്റ്റിമൽ ലോഡിംഗ് പ്ലാനുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും (ഏത് ബോക്‌സ് എവിടേക്കാണ് പോകേണ്ടത്). സ്ഥല ഉപയോഗം പരമാവധിയാക്കാൻ ഒരു ജനറേറ്റീവ് AI ഒന്നിലധികം പാക്കിംഗ് കോൺഫിഗറേഷനുകൾ നിർമ്മിച്ചേക്കാം, അടിസ്ഥാനപരമായി മനുഷ്യർക്ക് തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ കഴിയുന്ന പരിഹാരങ്ങൾ "സൃഷ്ടിക്കുന്നു". യുഎസിൽ ട്രക്കുകൾ പലപ്പോഴും 30% കാലിയായി ഓടുന്നുവെന്നും AI-യുടെ സഹായത്തോടെ മികച്ച ആസൂത്രണം ആ മാലിന്യം കുറയ്ക്കുമെന്നും ഒരു പഠനം ഇത് എടുത്തുകാണിച്ചു ( ലോജിസ്റ്റിക്സിലെ മികച്ച ജനറേറ്റീവ് AI ഉപയോഗ കേസുകൾ ). ഇന്ധനച്ചെലവും ഉദ്‌വമനവും കുറയ്ക്കാൻ ഈ AI-ജനറേറ്റഡ് ലോഡ് പ്ലാനുകൾ ലക്ഷ്യമിടുന്നു, ചില വെയർഹൗസുകളിൽ അവ കുറഞ്ഞ മാനുവൽ മാറ്റങ്ങളോടെയാണ് നടപ്പിലാക്കുന്നത്.

• ഡിമാൻഡ് ഫോർകാസ്റ്റിംഗും ഇൻവെന്ററി മാനേജ്മെന്റും: AI മോഡലുകൾക്ക് ഉൽപ്പന്ന ഡിമാൻഡ് പ്രവചിക്കാനും റീസ്റ്റോക്കിംഗ് പ്ലാനുകൾ സൃഷ്ടിക്കാനും കഴിയും. ഒരു ജനറേറ്റീവ് മോഡലിന് വ്യത്യസ്ത ഡിമാൻഡ് സാഹചര്യങ്ങൾ അനുകരിക്കാൻ കഴിയും (ഉദാഹരണത്തിന്, വരാനിരിക്കുന്ന അവധിക്കാലം കാരണം ഒരു AI ഡിമാൻഡിൽ വർദ്ധനവ് "സങ്കൽപ്പിക്കുന്നു") അതനുസരിച്ച് ഇൻവെന്ററി ആസൂത്രണം ചെയ്യുക. ഇത് സപ്ലൈ ചെയിൻ മാനേജർമാരെ തയ്യാറാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. നിലവിൽ, AI പ്രവചനങ്ങളും നിർദ്ദേശങ്ങളും നൽകുന്നു, എന്നാൽ സാധാരണയായി ഉൽപ്പാദന നിലവാരത്തിലോ ഓർഡറിലോ അന്തിമ തീരുമാനം എടുക്കുന്നത് മനുഷ്യരാണ്.

• അപകടസാധ്യത വിലയിരുത്തൽ: ആഗോള വിതരണ ശൃംഖല തടസ്സങ്ങൾ നേരിടുന്നു (പ്രകൃതിദുരന്തങ്ങൾ, തുറമുഖ കാലതാമസം, രാഷ്ട്രീയ പ്രശ്നങ്ങൾ). ചക്രവാളത്തിലെ അപകടസാധ്യതകൾ തിരിച്ചറിയാൻ AI സംവിധാനങ്ങൾ ഇപ്പോൾ വാർത്തകളും ഡാറ്റയും പരിശോധിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ലോജിസ്റ്റിക് സ്ഥാപനം ഇന്റർനെറ്റ് സ്കാൻ ചെയ്യുന്നതിനും അപകടകരമായ ഗതാഗത ഇടനാഴികൾ (വരാനിരിക്കുന്ന ചുഴലിക്കാറ്റ് അല്ലെങ്കിൽ അസ്വസ്ഥത കാരണം പ്രശ്‌നമുണ്ടാകാൻ സാധ്യതയുള്ള പ്രദേശങ്ങൾ) ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുന്നതിനും ജെൻ AI ഉപയോഗിക്കുന്നു ( ലോജിസ്റ്റിക്സിലെ മികച്ച ജനറേറ്റീവ് AI ഉപയോഗ കേസുകൾ ). ആ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച്, പ്ലാനർമാർക്ക് പ്രശ്‌നബാധിത പ്രദേശങ്ങളിൽ ഷിപ്പ്‌മെന്റുകൾ സ്വയം വഴിതിരിച്ചുവിടാൻ കഴിയും. ചില സന്ദർഭങ്ങളിൽ, AI സ്വയമേവ റൂട്ട് മാറ്റങ്ങളോ ഗതാഗത രീതി മാറ്റങ്ങളോ ശുപാർശ ചെയ്‌തേക്കാം, അത് മനുഷ്യർ പിന്നീട് അംഗീകരിക്കും.

• വെയർഹൗസ് ഓട്ടോമേഷൻ: പല വെയർഹൗസുകളും സെമി-ഓട്ടോമേറ്റഡ് ആണ്, പിക്കിംഗിനും പാക്കിംഗിനും റോബോട്ടുകൾ ഉണ്ട്. ഒപ്റ്റിമൽ ഫ്ലോയ്ക്കായി ജനറേറ്റീവ് AI-ക്ക് റോബോട്ടുകൾക്കും മനുഷ്യർക്കും ചലനാത്മകമായി ജോലികൾ അനുവദിക്കാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഓർഡറുകൾ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു AI എല്ലാ ദിവസവും രാവിലെ റോബോട്ടിക് പിക്കറുകൾക്കായി ജോലി ക്യൂ സൃഷ്ടിച്ചേക്കാം. ഇത് പലപ്പോഴും നിർവ്വഹണത്തിൽ പൂർണ്ണമായും സ്വയംഭരണാധികാരമുള്ളതാണ്, മാനേജർമാർ KPI-കൾ മാത്രം നിരീക്ഷിക്കുന്നു - ഓർഡറുകൾ അപ്രതീക്ഷിതമായി ഉയർന്നാൽ, AI സ്വന്തം പ്രവർത്തനങ്ങൾ ക്രമീകരിക്കുന്നു.

• ഫ്ലീറ്റ് മാനേജ്മെന്റ്: പാറ്റേണുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും ഡൌൺടൈം കുറയ്ക്കുന്ന ഒപ്റ്റിമൽ മെയിന്റനൻസ് ഷെഡ്യൂളുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിലൂടെയും വാഹനങ്ങളുടെ അറ്റകുറ്റപ്പണികൾ ഷെഡ്യൂൾ ചെയ്യാൻ AI സഹായിക്കുന്നു. യാത്രകൾ കുറയ്ക്കുന്നതിന് ഷിപ്പ്‌മെന്റുകൾ ഗ്രൂപ്പുചെയ്യാനും ഇതിന് കഴിയും. സേവന ആവശ്യകതകൾ നിറവേറ്റുന്നിടത്തോളം കാലം AI സോഫ്റ്റ്‌വെയറിന് ഈ തീരുമാനങ്ങൾ സ്വയമേവ എടുക്കാൻ കഴിയും.

മൊത്തത്തിൽ, 2025 മുതൽ, മനുഷ്യർ ലക്ഷ്യങ്ങൾ നിശ്ചയിക്കുന്നു (ഉദാഹരണത്തിന്, "ചെലവ് കുറയ്ക്കുക, പക്ഷേ 2 ദിവസത്തെ ഡെലിവറി ഉറപ്പാക്കുക"), അത് നേടുന്നതിനായി AI പരിഹാരങ്ങളോ ഷെഡ്യൂളുകളോ തയ്യാറാക്കുന്നു. അസാധാരണമായ എന്തെങ്കിലും സംഭവിക്കുന്നതുവരെ സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് ഇടപെടലില്ലാതെ ദൈനംദിനം പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയും. പല ലോജിസ്റ്റിക്സിലും ആവർത്തിച്ചുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു (ഈ കയറ്റുമതി എപ്പോൾ പോകണം? ഈ ഓർഡർ നിറവേറ്റാൻ ഏത് വെയർഹൗസിൽ നിന്നാണ്?), ഏത് AI-ക്ക് സ്ഥിരമായി എടുക്കാൻ പഠിക്കാനാകും. ഈ സൂക്ഷ്മ തീരുമാനങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കമ്പനികൾ ക്രമേണ AI-യെ വിശ്വസിക്കുകയും ഒഴിവാക്കലുകൾ സംഭവിക്കുമ്പോൾ മാത്രം മാനേജർമാരെ അറിയിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

2030-2035 ലെ പ്രതീക്ഷകൾ: സ്വയം ഡ്രൈവിംഗ് വിതരണ ശൃംഖലകൾ

അടുത്ത ദശകത്തിൽ, AI നയിക്കുന്ന ലോജിസ്റ്റിക്സിൽ സ്വയംഭരണ ഏകോപനം

• സ്വയംഭരണ വാഹനങ്ങളും ഡ്രോണുകളും: സ്വയം ഡ്രൈവിംഗ് ട്രക്കുകളും ഡെലിവറി ഡ്രോണുകളും, വിശാലമായ ഒരു AI/റോബോട്ടിക്സ് വിഷയമാണെങ്കിലും, ലോജിസ്റ്റിക്സിനെ നേരിട്ട് ബാധിക്കുന്നു. 2030 ആകുമ്പോഴേക്കും, നിയന്ത്രണപരവും സാങ്കേതികവുമായ വെല്ലുവിളികൾ മറികടക്കുകയാണെങ്കിൽ, ഹൈവേകളിൽ പതിവായി ട്രക്കുകൾ ഓടിക്കാൻ AI ഉപയോഗിച്ചേക്കാം അല്ലെങ്കിൽ നഗരങ്ങളിൽ അവസാന മൈൽ ഡെലിവറി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന ഡ്രോണുകൾ ഉപയോഗിച്ചേക്കാം. മനുഷ്യ ഡ്രൈവർമാരില്ലാതെ ഈ AI-കൾ തത്സമയ തീരുമാനങ്ങൾ (റൂട്ട് മാറ്റങ്ങൾ, തടസ്സം ഒഴിവാക്കൽ) എടുക്കും. ഈ വാഹന AI-കൾ വിശാലമായ ഡാറ്റയിൽ നിന്നും സിമുലേഷനുകളിൽ നിന്നും എങ്ങനെ പഠിക്കുന്നു എന്നതിലാണ് ജനറേറ്റീവ് ആംഗിൾ, എണ്ണമറ്റ സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഫലപ്രദമായി "പരിശീലനം" നൽകുന്നു. പൂർണ്ണമായും സ്വയംഭരണമുള്ള ഒരു ഫ്ലീറ്റിന് 24/7 പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയും, മനുഷ്യർ വിദൂരമായി മാത്രം നിരീക്ഷിക്കുന്നു. ഇത് ലോജിസ്റ്റിക് പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ നിന്ന് ഒരു വലിയ മനുഷ്യ ഘടകത്തെ (ഡ്രൈവർമാർ) നീക്കംചെയ്യുന്നു, ഇത് സ്വയംഭരണം നാടകീയമായി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.

• സ്വയം സുഖപ്പെടുത്തുന്ന വിതരണ ശൃംഖലകൾ: വിതരണ ശൃംഖല സാഹചര്യങ്ങൾ നിരന്തരം അനുകരിക്കുന്നതിനും അടിയന്തര പദ്ധതികൾ തയ്യാറാക്കുന്നതിനും ജനറേറ്റീവ് AI ഉപയോഗിക്കപ്പെടും. 2035 ആകുമ്പോഴേക്കും, ഒരു വിതരണ ഫാക്ടറി അടച്ചുപൂട്ടുമ്പോൾ (വാർത്തകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റ ഫീഡുകൾ വഴി) ഒരു AI യാന്ത്രികമായി കണ്ടെത്തുകയും ഉടൻ മാറ്റുകയും ചെയ്യും. ഇതിനർത്ഥം AI മുൻകൈയെടുക്കുന്നതിലൂടെ വിതരണ ശൃംഖല തടസ്സങ്ങളിൽ നിന്ന് സ്വയം "സുഖം പ്രാപിക്കുന്നു" എന്നാണ്. പരിഹാരത്തിന് തുടക്കമിട്ടവരെയല്ല, മറിച്ച് AI എന്താണ് ചെയ്തതെന്ന് മനുഷ്യ മാനേജർമാരെ അറിയിക്കും.

• എൻഡ്-ടു-എൻഡ് ഇൻവെന്ററി ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ: വെയർഹൗസുകളുടെയും സ്റ്റോറുകളുടെയും ഒരു മുഴുവൻ ശൃംഖലയിലുടനീളം ഇൻവെന്ററി സ്വയം കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ AI-ക്ക് കഴിയും. സ്റ്റോക്ക് എപ്പോൾ, എവിടേക്ക് നീക്കണമെന്ന് അത് തീരുമാനിക്കും (ഒരുപക്ഷേ റോബോട്ടുകളെയോ ഓട്ടോമേറ്റഡ് വാഹനങ്ങളെയോ ഉപയോഗിച്ച്), ഓരോ സ്ഥലത്തും ആവശ്യത്തിന് ഇൻവെന്ററി സൂക്ഷിക്കും. AI അടിസ്ഥാനപരമായി സപ്ലൈ ചെയിൻ കൺട്രോൾ ടവർ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നു: എല്ലാ ഫ്ലോകളും കാണുകയും തത്സമയം ക്രമീകരണങ്ങൾ നടത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. 2035 ആകുമ്പോഴേക്കും, ഒരു "സ്വയം-ഡ്രൈവിംഗ്" സപ്ലൈ ചെയിൻ എന്ന ആശയം അർത്ഥമാക്കുന്നത് സിസ്റ്റം ഓരോ ദിവസവും ഏറ്റവും മികച്ച വിതരണ പദ്ധതി കണ്ടെത്തുകയും ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ ഓർഡർ ചെയ്യുകയും ഫാക്ടറി പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഷെഡ്യൂൾ ചെയ്യുകയും ഗതാഗതം ക്രമീകരിക്കുകയും ചെയ്യും എന്നാണ്. മനുഷ്യർ മൊത്തത്തിലുള്ള തന്ത്രം നിരീക്ഷിക്കുകയും AI-യുടെ നിലവിലെ ധാരണയ്ക്ക് അപ്പുറമുള്ള ഒഴിവാക്കലുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യും.

• ലോജിസ്റ്റിക്സിലെ ജനറേറ്റീവ് ഡിസൈൻ: പുതിയ വിതരണ ശൃംഖലകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്ന AI നമുക്ക് കാണാൻ കഴിയും. ഒരു കമ്പനി ഒരു പുതിയ മേഖലയിലേക്ക് വികസിക്കുന്നുവെന്ന് കരുതുക; ഒരു AI-ക്ക് ആ പ്രദേശത്തിനായി നൽകിയിരിക്കുന്ന ഡാറ്റയ്ക്ക് അനുയോജ്യമായ വെയർഹൗസ് ലൊക്കേഷനുകൾ, ഗതാഗത ലിങ്കുകൾ, ഇൻവെന്ററി നയങ്ങൾ എന്നിവ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും - ഇന്ന് കൺസൾട്ടന്റുമാരും വിശകലന വിദഗ്ധരും ചെയ്യുന്നതുപോലെ. 2030 ആകുമ്പോഴേക്കും, കമ്പനികൾ വിതരണ ശൃംഖല ഡിസൈൻ തിരഞ്ഞെടുപ്പുകൾക്കായി AI ശുപാർശകളെ ആശ്രയിച്ചേക്കാം, ഘടകങ്ങൾ വേഗത്തിൽ തൂക്കിനോക്കാനും മനുഷ്യർക്ക് നഷ്ടമാകുന്ന സൃഷ്ടിപരമായ പരിഹാരങ്ങൾ (വ്യക്തമല്ലാത്ത വിതരണ കേന്ദ്രങ്ങൾ പോലുള്ളവ) കണ്ടെത്താനും ഇത് സഹായിച്ചേക്കാം.

• നിർമ്മാണവുമായുള്ള സംയോജനം (വ്യവസായം 4.0): ലോജിസ്റ്റിക്സ് ഒറ്റയ്ക്ക് നിൽക്കുന്നില്ല; അത് ഉൽപ്പാദനവുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. ഭാവിയിലെ ഫാക്ടറികൾക്ക് ഉൽപ്പാദന പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഷെഡ്യൂൾ ചെയ്യുന്നതും, അസംസ്കൃത വസ്തുക്കൾ കൃത്യസമയത്ത് ഓർഡർ ചെയ്യുന്നതും, തുടർന്ന് ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ ഉടനടി അയയ്ക്കാൻ ലോജിസ്റ്റിക്സ് നെറ്റ്‌വർക്കിനോട് നിർദ്ദേശിക്കുന്നതും ജനറേറ്റീവ് AI ആയിരിക്കാം. ഈ സംയോജിത AI മൊത്തത്തിൽ കുറഞ്ഞ മനുഷ്യ ആസൂത്രണത്തെ അർത്ഥമാക്കും - ചെലവ്, വേഗത, സുസ്ഥിരത എന്നിവയ്ക്കായി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്ന അൽഗോരിതങ്ങൾ വഴി ഉൽപ്പാദനം മുതൽ ഡെലിവറി വരെ സുഗമമായ ഒരു ശൃംഖല. ഇതിനകം, 2025 ആകുമ്പോഴേക്കും, ഉയർന്ന പ്രകടനമുള്ള വിതരണ ശൃംഖലകൾ ഡാറ്റാധിഷ്ഠിതമായിരിക്കും; 2035 ആകുമ്പോഴേക്കും അവ പ്രധാനമായും AI-നിയന്ത്രിതമായിരിക്കാം.

• ലോജിസ്റ്റിക്സിലെ ഡൈനാമിക് കസ്റ്റമർ സർവീസ്: ഉപഭോക്തൃ സേവന AI-യെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, വിതരണ ശൃംഖലയിലെ AI-കൾ ഉപഭോക്താക്കളുമായോ ക്ലയന്റുകളുമായോ നേരിട്ട് ഇടപഴകിയേക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു വലിയ ക്ലയന്റ് അവസാന നിമിഷം അവരുടെ ബൾക്ക് ഓർഡർ മാറ്റാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, ഒരു മനുഷ്യ മാനേജരെ കാത്തിരിക്കാതെ ഒരു AI ഏജന്റിന് സാധ്യമായ ബദലുകൾ ചർച്ച ചെയ്യാൻ കഴിയും ("പരിമിതികൾ കാരണം ഞങ്ങൾക്ക് ഇപ്പോൾ പകുതി, അടുത്ത ആഴ്ച പകുതി വിതരണം ചെയ്യാൻ കഴിയും" പോലെ). ഇതിൽ ജനറേറ്റീവ് AI ഇരുവശങ്ങളെയും (ഉപഭോക്തൃ ആവശ്യകത vs. പ്രവർത്തന ശേഷി) മനസ്സിലാക്കുകയും ക്ലയന്റുകളെ തൃപ്തിപ്പെടുത്തുമ്പോൾ പ്രവർത്തനങ്ങൾ സുഗമമായി നിലനിർത്തുന്ന തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

കാര്യക്ഷമവും, സ്ഥിരതയുള്ളതും, പ്രതികരണശേഷിയുള്ളതുമായ ഒരു ലോജിസ്റ്റിക് സംവിധാനമാണ് പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന നേട്ടം . കമ്പനികൾ വലിയ ലാഭം പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു - AI-അധിഷ്ഠിത വിതരണ ശൃംഖല ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകൾ ചെലവ് ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കുകയും സേവന നിലവാരം മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുമെന്ന് മക്കിൻസി കണക്കാക്കി, ഇത് വ്യവസായങ്ങളിലുടനീളം ട്രില്യൺ കണക്കിന് മൂല്യം വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ട് ( 2023 ലെ AI യുടെ അവസ്ഥ: ജനറേറ്റീവ് AI യുടെ ബ്രേക്ക്ഔട്ട് വർഷം | മക്കിൻസി ).

എന്നിരുന്നാലും, കൂടുതൽ നിയന്ത്രണം AI-യിലേക്ക് മാറ്റുന്നത് അപകടസാധ്യതകൾ ഉയർത്തുന്നു, AI-യുടെ യുക്തിയിൽ പിഴവുണ്ടെങ്കിൽ ഉണ്ടാകുന്ന കാസ്കേഡിംഗ് പിശകുകൾ പോലെ (ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു മോഡലിംഗ് പിശക് കാരണം ഒരു കമ്പനിയെ അബദ്ധവശാൽ സ്റ്റോക്ക് തീർക്കുന്ന AI വിതരണ ശൃംഖലയുടെ കുപ്രസിദ്ധമായ സാഹചര്യം). "വലിയ തീരുമാനങ്ങൾക്കായി മനുഷ്യൻ-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ്" പോലുള്ള സുരക്ഷാ സംവിധാനങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ വേഗത്തിലുള്ള മനുഷ്യ ഓവർറൈഡ് അനുവദിക്കുന്ന ഡാഷ്‌ബോർഡുകൾ 2035 വരെ നിലനിൽക്കും. കാലക്രമേണ, AI തീരുമാനങ്ങൾ തെളിയിക്കപ്പെടുമ്പോൾ, മനുഷ്യർ പിന്നോട്ട് പോകുന്നതിന് കൂടുതൽ സുഖകരമാകും.

രസകരമെന്നു പറയട്ടെ, കാര്യക്ഷമതയ്ക്കായി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, AI ചിലപ്പോൾ മനുഷ്യന്റെ മുൻഗണനകളുമായോ പരമ്പരാഗത രീതികളുമായോ വൈരുദ്ധ്യമുള്ള തിരഞ്ഞെടുപ്പുകൾ നടത്തിയേക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, പൂർണ്ണമായും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നത് വളരെ കുറഞ്ഞ ഇൻവെന്ററികളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം, അത് കാര്യക്ഷമമാണ്, പക്ഷേ അപകടസാധ്യതയുള്ളതായി തോന്നാം. 2030-ൽ സപ്ലൈ ചെയിൻ പ്രൊഫഷണലുകൾക്ക് അവരുടെ അവബോധം ക്രമീകരിക്കേണ്ടി വന്നേക്കാം, കാരണം AI, വലിയ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച്, അതിന്റെ അസാധാരണമായ തന്ത്രം യഥാർത്ഥത്തിൽ മികച്ച രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് തെളിയിച്ചേക്കാം.

ഭൗതിക നിയന്ത്രണങ്ങൾ നാം പരിഗണിക്കണം , അതിനാൽ ഇവിടെ വിപ്ലവം പൂർണ്ണമായും പുതിയൊരു ഭൗതിക യാഥാർത്ഥ്യത്തേക്കാൾ മികച്ച ആസൂത്രണത്തെയും ആസ്തികളുടെ ഉപയോഗത്തെയും കുറിച്ചാണ്. എന്നാൽ ആ പരിധികൾക്കുള്ളിൽ പോലും, ജനറേറ്റീവ് AI-യുടെ സൃഷ്ടിപരമായ പരിഹാരങ്ങളും നിരന്തരമായ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനും കുറഞ്ഞ മാനുവൽ ആസൂത്രണത്തിലൂടെ ലോകമെമ്പാടും സാധനങ്ങൾ എങ്ങനെ നീങ്ങുന്നു എന്നതിനെ നാടകീയമായി മെച്ചപ്പെടുത്തും.

ചുരുക്കത്തിൽ, 2035 ആകുമ്പോഴേക്കും ലോജിസ്റ്റിക്സ് ഒരു നല്ല എണ്ണ പുരട്ടിയ ഓട്ടോമേറ്റഡ് മെഷീനിന് സമാനമായി പ്രവർത്തിച്ചേക്കാം: കാര്യക്ഷമമായി ഒഴുകുന്ന സാധനങ്ങൾ, തടസ്സങ്ങൾക്കനുസരിച്ച് തത്സമയം ക്രമീകരിക്കുന്ന റൂട്ടുകൾ, റോബോട്ടുകൾ ഉപയോഗിച്ച് സ്വയം കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന വെയർഹൗസുകൾ, മുഴുവൻ സിസ്റ്റവും തുടർച്ചയായി ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിക്കുകയും മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു - ഇതെല്ലാം പ്രവർത്തനത്തിന്റെ തലച്ചോറായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന ജനറേറ്റീവ് AI വഴി സംഘടിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു.

ധനകാര്യത്തിലും ബിസിനസ്സിലും ജനറേറ്റീവ് AI

ധനകാര്യ വ്യവസായം വിവരങ്ങളിൽ - റിപ്പോർട്ടുകൾ, വിശകലനം, ഉപഭോക്തൃ ആശയവിനിമയങ്ങൾ - വലിയ തോതിൽ ഇടപെടുന്നു - ഇത് ജനറേറ്റീവ് AI-ക്ക് വളക്കൂറുള്ള മണ്ണാക്കി മാറ്റുന്നു. ബാങ്കിംഗ് മുതൽ നിക്ഷേപ മാനേജ്മെന്റ്, ഇൻഷുറൻസ് വരെ, ഓട്ടോമേഷനും ഉൾക്കാഴ്ച സൃഷ്ടിക്കലിനും വേണ്ടി സ്ഥാപനങ്ങൾ AI പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു. ചോദ്യം, ഈ മേഖലയിൽ കൃത്യതയുടെയും വിശ്വാസത്തിന്റെയും പ്രാധാന്യം കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ, മനുഷ്യന്റെ മേൽനോട്ടമില്ലാതെ AI-ക്ക് വിശ്വസനീയമായി ഏതൊക്കെ സാമ്പത്തിക ജോലികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും എന്നതാണ്.

നിലവിലെ കഴിവുകൾ (2025): ഓട്ടോമേറ്റഡ് റിപ്പോർട്ടുകളും തീരുമാന പിന്തുണയും

ഇന്ന്, ജനറേറ്റീവ് AI പല തരത്തിൽ ധനകാര്യത്തിൽ സംഭാവന നൽകുന്നു, പലപ്പോഴും മനുഷ്യന്റെ മേൽനോട്ടത്തിൽ:

• റിപ്പോർട്ട് ജനറേഷൻ: ബാങ്കുകളും ധനകാര്യ സ്ഥാപനങ്ങളും നിരവധി റിപ്പോർട്ടുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നു - വരുമാന സംഗ്രഹങ്ങൾ, മാർക്കറ്റ് കമന്ററി, പോർട്ട്‌ഫോളിയോ വിശകലനം മുതലായവ. ഇവ തയ്യാറാക്കാൻ AI ഇതിനകം തന്നെ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ടെർമിനൽ ഉപയോക്താക്കൾക്കായി വാർത്താ വർഗ്ഗീകരണം, ചോദ്യോത്തരങ്ങൾ എന്നിവ പോലുള്ള ജോലികളിൽ സഹായിക്കുന്നതിന്, സാമ്പത്തിക ഡാറ്റയിൽ പരിശീലനം ലഭിച്ച ഒരു വലിയ ഭാഷാ മാതൃകയായ BloombergGPT ജനറേറ്റീവ് AI ധനകാര്യത്തിലേക്ക് വരുന്നു ). മനുഷ്യരെ വിവരങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ സഹായിക്കുക എന്നതാണ് ഇതിന്റെ പ്രാഥമിക ഉപയോഗം, എന്നാൽ AI യുടെ വളരുന്ന പങ്ക് ഇത് കാണിക്കുന്നു. ഓട്ടോമേറ്റഡ് ഇൻസൈറ്റുകൾ (AP യുമായി പ്രവർത്തിച്ച കമ്പനി) ധനകാര്യ ലേഖനങ്ങളും സൃഷ്ടിച്ചു. പല നിക്ഷേപ വാർത്താക്കുറിപ്പുകളും ദൈനംദിന വിപണി നീക്കങ്ങളോ സാമ്പത്തിക സൂചകങ്ങളോ സംഗ്രഹിക്കാൻ AI ഉപയോഗിക്കുന്നു. സാധാരണയായി, ക്ലയന്റുകൾക്ക് അയയ്ക്കുന്നതിന് മുമ്പ് മനുഷ്യർ ഇവ അവലോകനം ചെയ്യുന്നു, പക്ഷേ ഇത് ആദ്യം മുതൽ എഴുതുന്നതിനേക്കാൾ ഒരു ദ്രുത എഡിറ്റാണ്.

• ഉപഭോക്തൃ ആശയവിനിമയം: റീട്ടെയിൽ ബാങ്കിംഗിൽ, അക്കൗണ്ട് ബാലൻസുകൾ, ഇടപാടുകൾ, അല്ലെങ്കിൽ ഉൽപ്പന്ന വിവരങ്ങൾ (ഉപഭോക്തൃ സേവന ഡൊമെയ്‌നിലേക്ക് സംയോജിപ്പിക്കൽ) എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള ഉപഭോക്തൃ അന്വേഷണങ്ങൾ AI ചാറ്റ്‌ബോട്ടുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു. കൂടാതെ, AI-ക്ക് വ്യക്തിഗതമാക്കിയ സാമ്പത്തിക ഉപദേശ കത്തുകളോ നഡ്ജുകളോ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഉപഭോക്താവിന് ഫീസ് ലാഭിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് ഒരു AI തിരിച്ചറിഞ്ഞേക്കാം, കൂടാതെ അവർ മറ്റൊരു അക്കൗണ്ട് തരത്തിലേക്ക് മാറാൻ നിർദ്ദേശിക്കുന്ന ഒരു സന്ദേശം സ്വയമേവ ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്‌തേക്കാം, അത് പിന്നീട് കുറഞ്ഞ മനുഷ്യ ഇടപെടലോടെ പുറത്തുവരും. ഇത്തരത്തിലുള്ള വ്യക്തിഗതമാക്കിയ ആശയവിനിമയം ധനകാര്യത്തിൽ AI-യുടെ നിലവിലെ ഉപയോഗമാണ്.

• തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തലും അലേർട്ടുകളും: തട്ടിപ്പ് സംവിധാനങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്ന അപാകതകൾക്കുള്ള വിവരണങ്ങളോ വിശദീകരണങ്ങളോ സൃഷ്ടിക്കാൻ ജനറേറ്റീവ് AI സഹായിക്കും. ഉദാഹരണത്തിന്, സംശയാസ്പദമായ പ്രവർത്തനം ഫ്ലാഗ് ചെയ്‌താൽ, ഒരു AI ഉപഭോക്താവിനായി ഒരു വിശദീകരണ സന്ദേശമോ (“ഒരു പുതിയ ഉപകരണത്തിൽ നിന്ന് ഞങ്ങൾ ഒരു ലോഗിൻ ശ്രദ്ധിച്ചു…”) വിശകലന വിദഗ്ധർക്കായി ഒരു റിപ്പോർട്ടോ സൃഷ്ടിച്ചേക്കാം. കണ്ടെത്തൽ യാന്ത്രികമാണ് (AI/ML അപാകത കണ്ടെത്തൽ ഉപയോഗിച്ച്), ആശയവിനിമയം കൂടുതൽ യാന്ത്രികമാണ്, എന്നിരുന്നാലും അന്തിമ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക് (ഒരു അക്കൗണ്ട് തടയുന്നതിന്) പലപ്പോഴും ചില മനുഷ്യ പരിശോധനകൾ ആവശ്യമാണ്.

• സാമ്പത്തിക ഉപദേശം (പരിമിതം): ചില റോബോ-ഉപദേശകർ (ഓട്ടോമേറ്റഡ് നിക്ഷേപ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ) മനുഷ്യ ഉപദേഷ്ടാക്കളില്ലാതെ പോർട്ട്‌ഫോളിയോകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ അൽഗോരിതങ്ങൾ (ജനറേറ്റീവ് AI ആവശ്യമില്ല) ഉപയോഗിക്കുന്നു. ചില ട്രേഡുകൾ എന്തുകൊണ്ടാണ് നടത്തിയതെന്ന് വിശദീകരിക്കുന്നതിലൂടെയോ ക്ലയന്റിന് അനുയോജ്യമായ പോർട്ട്‌ഫോളിയോ പ്രകടനത്തിന്റെ സംഗ്രഹത്തിലൂടെയോ ജനറേറ്റീവ് AI പ്രവേശിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ശുദ്ധമായ സാമ്പത്തിക ഉപദേശം (സങ്കീർണ്ണമായ സാമ്പത്തിക ആസൂത്രണം പോലുള്ളവ) ഇപ്പോഴും കൂടുതലും മാനുഷികമോ നിയമാധിഷ്ഠിതമോ ആയ അൽഗോരിതം ആണ്; മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത സ്വതന്ത്ര-രൂപത്തിലുള്ള ജനറേറ്റീവ് ഉപദേശം തെറ്റാണെങ്കിൽ ബാധ്യത കാരണം അപകടകരമാണ്.

• അപകടസാധ്യതാ വിലയിരുത്തലുകളും അണ്ടർറൈറ്റിംഗും: ഇൻഷുറൻസ് കമ്പനികൾ അപകടസാധ്യതാ വിലയിരുത്തൽ റിപ്പോർട്ടുകൾ സ്വയമേവ എഴുതുന്നതിനോ പോളിസി രേഖകൾ ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യുന്നതിനോ AI പരീക്ഷിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു വസ്തുവിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഡാറ്റ നൽകിയാൽ, ഒരു AI-ക്ക് അപകടസാധ്യത ഘടകങ്ങൾ വിവരിക്കുന്ന ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റ് ഇൻഷുറൻസ് പോളിസി അല്ലെങ്കിൽ ഒരു അണ്ടർറൈറ്റർ റിപ്പോർട്ട് സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. ഒരു കരാറിലെ ഏതെങ്കിലും പിശക് ചെലവേറിയതായിരിക്കുമെന്നതിനാൽ മനുഷ്യർ നിലവിൽ ഈ ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ അവലോകനം ചെയ്യുന്നു.

• ഡാറ്റ വിശകലനവും ഉൾക്കാഴ്ചകളും: AI-ക്ക് സാമ്പത്തിക പ്രസ്താവനകളോ വാർത്തകളോ വിശകലനം ചെയ്യാനും സംഗ്രഹങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാനും കഴിയും. 100 പേജുള്ള വാർഷിക റിപ്പോർട്ടിനെ പ്രധാന പോയിന്റുകളായി തൽക്ഷണം സംഗ്രഹിക്കാനോ വരുമാന കോൾ ട്രാൻസ്ക്രിപ്റ്റിൽ നിന്ന് പ്രധാന കാര്യങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാനോ കഴിയുന്ന ഉപകരണങ്ങൾ വിശകലന വിദഗ്ധർ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ സംഗ്രഹങ്ങൾ സമയം ലാഭിക്കുകയും തീരുമാനമെടുക്കുന്നതിൽ നേരിട്ട് ഉപയോഗിക്കുകയും അല്ലെങ്കിൽ കൈമാറുകയും ചെയ്യാം, എന്നാൽ വിവേകമുള്ള വിശകലന വിദഗ്ധർ നിർണായക വിശദാംശങ്ങൾ രണ്ടുതവണ പരിശോധിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

സാരാംശത്തിൽ, ധനകാര്യത്തിലെ നിലവിലെ AI ഒരു അക്ഷീണ വിശകലന വിദഗ്ദ്ധനെ/എഴുത്തുകാരനായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു , മനുഷ്യർ പോളിഷ് ചെയ്യുന്ന ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത വാർത്തകൾ (ആത്മനിഷ്ഠമായ വിധിന്യായം ആവശ്യമില്ല) അല്ലെങ്കിൽ ഉപഭോക്തൃ സേവന പ്രതികരണങ്ങൾ പോലുള്ള നന്നായി നിർവചിക്കപ്പെട്ട മേഖലകളിലാണ് പൂർണ്ണമായും സ്വയംഭരണ ഉപയോഗം കൂടുതലും. ഉയർന്ന ഓഹരികളും നിയന്ത്രണ പരിശോധനയും കാരണം പണത്തെക്കുറിച്ചുള്ള തീരുമാനങ്ങളിൽ (ഫണ്ട് നീക്കൽ, മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ച അൽഗോരിതങ്ങൾക്കപ്പുറം ട്രേഡുകൾ നടത്തൽ പോലുള്ളവ) AI-യെ നേരിട്ട് വിശ്വസിക്കുന്നത് അപൂർവമാണ്.

2030-2035 ലെ പ്രതീക്ഷകൾ: AI അനലിസ്റ്റുകളും സ്വയംഭരണ ധനകാര്യ പ്രവർത്തനങ്ങളും

ഭാവിയിൽ, 2035 ആകുമ്പോഴേക്കും ജനറേറ്റീവ് AI സാമ്പത്തിക പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ ആഴത്തിൽ ഉൾച്ചേർക്കാൻ കഴിയും, ഇത് നിരവധി ജോലികൾ സ്വയംഭരണാധികാരത്തോടെ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ സാധ്യതയുണ്ട്:

• AI ഫിനാൻഷ്യൽ അനലിസ്റ്റുകൾ: കമ്പനികളെയും വിപണികളെയും വിശകലനം ചെയ്യാനും ഒരു മനുഷ്യ ഇക്വിറ്റി റിസർച്ച് അനലിസ്റ്റിന്റെ തലത്തിൽ ശുപാർശകളോ റിപ്പോർട്ടുകളോ നിർമ്മിക്കാനും കഴിയുന്ന AI സംവിധാനങ്ങൾ നമുക്ക് കാണാൻ കഴിയും. 2030 ആകുമ്പോഴേക്കും, ഒരു AI-ക്ക് ഒരു കമ്പനിയുടെ എല്ലാ സാമ്പത്തിക ഫയലിംഗുകളും വായിക്കാനും, വ്യവസായ ഡാറ്റയുമായി താരതമ്യം ചെയ്യാനും, സ്വന്തമായി ഒരു നിക്ഷേപ ശുപാർശ റിപ്പോർട്ട് ("വാങ്ങുക/വിൽക്കുക" യുക്തിസഹമായി) നിർമ്മിക്കാനും കഴിയും. ചില ഹെഡ്ജ് ഫണ്ടുകൾ ട്രേഡിംഗ് സിഗ്നലുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഇതിനകം തന്നെ AI ഉപയോഗിക്കുന്നു; 2030-കളോടെ, AI ഗവേഷണ റിപ്പോർട്ടുകൾ സാധാരണമായേക്കാം. മനുഷ്യ പോർട്ട്‌ഫോളിയോ മാനേജർമാർ AI- ജനറേറ്റഡ് വിശകലനത്തെ മറ്റുള്ളവയുടെ ഒരു ഇൻപുട്ടായി വിശ്വസിക്കാൻ തുടങ്ങിയേക്കാം. പോർട്ട്‌ഫോളിയോകൾ സ്വയം കൈകാര്യം ചെയ്യാനുള്ള സാധ്യത പോലും AI-ക്ക് ഉണ്ട്: മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ച ഒരു തന്ത്രമനുസരിച്ച് നിക്ഷേപങ്ങളെ തുടർച്ചയായി നിരീക്ഷിക്കുകയും പുനഃസന്തുലിതമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. വാസ്തവത്തിൽ, അൽഗോരിതമിക് ട്രേഡിംഗ് ഇതിനകം തന്നെ വളരെയധികം ഓട്ടോമേറ്റഡ് ആണ് - പുതിയ ട്രേഡിംഗ് മോഡലുകൾ തന്നെ സൃഷ്ടിച്ച് പരീക്ഷിച്ചുകൊണ്ട് ജനറേറ്റീവ് AI തന്ത്രങ്ങളെ കൂടുതൽ അനുയോജ്യമാക്കിയേക്കാം.

• ഓട്ടോമേറ്റഡ് ഫിനാൻഷ്യൽ പ്ലാനിംഗ്: ഉപഭോക്തൃ താൽപ്പര്യമുള്ള AI ഉപദേഷ്ടാക്കൾക്ക് വ്യക്തികൾക്കായുള്ള പതിവ് സാമ്പത്തിക ആസൂത്രണം കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും. 2030 ആകുമ്പോഴേക്കും, നിങ്ങൾക്ക് ഒരു AI-യോട് നിങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യങ്ങൾ (ഒരു വീട് വാങ്ങൽ, കോളേജിനായി സമ്പാദ്യം) പറയാൻ കഴിയും, കൂടാതെ അത് നിങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമായ ഒരു പൂർണ്ണ സാമ്പത്തിക പദ്ധതി (ബജറ്റ്, നിക്ഷേപ വിഹിതം, ഇൻഷുറൻസ് നിർദ്ദേശങ്ങൾ) സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. തുടക്കത്തിൽ ഒരു മനുഷ്യ സാമ്പത്തിക പ്ലാനർ അത് അവലോകനം ചെയ്തേക്കാം, എന്നാൽ ആത്മവിശ്വാസം വളരുമ്പോൾ, അത്തരം ഉപദേശം ഉചിതമായ നിരാകരണങ്ങളോടെ ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് നേരിട്ട് നൽകാവുന്നതാണ്. AI-യുടെ ഉപദേശം നിയന്ത്രണങ്ങൾ പാലിക്കുന്നുണ്ടെന്നും ക്ലയന്റിന്റെ ഏറ്റവും മികച്ച താൽപ്പര്യത്തിലാണെന്നും ഉറപ്പാക്കുക എന്നതാണ് പ്രധാനം. പരിഹരിക്കപ്പെട്ടാൽ, AI-ക്ക് കുറഞ്ഞ ചെലവിൽ അടിസ്ഥാന സാമ്പത്തിക ഉപദേശം കൂടുതൽ ആക്‌സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും.

• ബാക്ക്-ഓഫീസ് ഓട്ടോമേഷൻ: ലോൺ അപേക്ഷകൾ, കംപ്ലയൻസ് റിപ്പോർട്ടുകൾ, ഓഡിറ്റ് സംഗ്രഹങ്ങൾ എന്നിങ്ങനെ നിരവധി ബാക്ക്-ഓഫീസ് രേഖകൾ ജനറേറ്റീവ് AI സ്വയം കൈകാര്യം ചെയ്തേക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു AI-ക്ക് എല്ലാ ഇടപാട് ഡാറ്റയും എടുത്ത് ഒരു ഓഡിറ്റ് റിപ്പോർട്ട് സൃഷ്ടിക്കാൻ . 2035-ൽ ഓഡിറ്റർമാർ എല്ലാം സ്വയം പരിശോധിക്കുന്നതിനുപകരം AI- ഫ്ലാഗ് ചെയ്ത ഒഴിവാക്കലുകൾ അവലോകനം ചെയ്യാൻ കൂടുതൽ സമയം ചെലവഴിച്ചേക്കാം. അതുപോലെ, കംപ്ലയൻസിനായി, ഒരു വിശകലന വിദഗ്ദ്ധൻ ആദ്യം മുതൽ എഴുതാതെ തന്നെ റെഗുലേറ്റർമാർക്കായി സംശയാസ്പദമായ പ്രവർത്തന റിപ്പോർട്ടുകൾ (SAR-കൾ) സൃഷ്ടിക്കാൻ AI-ക്ക് കഴിയും. മനുഷ്യ മേൽനോട്ടം ഒരു അപവാദ അടിസ്ഥാനത്തിലേക്ക് നീങ്ങുന്ന ഈ പതിവ് രേഖകളുടെ സ്വയംഭരണ ജനറേഷൻ മാനദണ്ഡമായി മാറിയേക്കാം.

• ഇൻഷുറൻസ് ക്ലെയിമുകളും അണ്ടർറൈറ്റിംഗും: ഒരു AI-ക്ക് ഒരു ഇൻഷുറൻസ് ക്ലെയിം (ഫോട്ടോ തെളിവുകൾ മുതലായവ ഉപയോഗിച്ച്) പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും, കവറേജ് നിർണ്ണയിക്കാനും, പേഔട്ട് തീരുമാന കത്ത് സ്വയമേവ സൃഷ്ടിക്കാനും കഴിയും. സമർപ്പിച്ച് മിനിറ്റുകൾക്കുള്ളിൽ AI വഴി നേരിട്ട് ക്ലെയിമുകൾ (വ്യക്തമായ ഡാറ്റയുള്ള വാഹനാപകടങ്ങൾ പോലുള്ളവ) പൂർണ്ണമായും പരിഹരിക്കപ്പെടുന്ന ഒരു ഘട്ടത്തിലെത്താൻ നമുക്ക് കഴിയും. പുതിയ പോളിസികൾ അണ്ടർറൈറ്റ് ചെയ്യുന്നത് സമാനമായിരിക്കാം: AI അപകടസാധ്യത വിലയിരുത്തുകയും പോളിസി നിബന്ധനകൾ സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. 2035 ആകുമ്പോഴേക്കും, സങ്കീർണ്ണമായതോ അതിർത്തി രേഖയിലുള്ളതോ ആയ കേസുകൾ മാത്രമേ മനുഷ്യ അണ്ടർറൈറ്റർമാരിലേക്ക് എത്തുകയുള്ളൂ.

• വഞ്ചനയും സുരക്ഷയും: ധനകാര്യ മേഖലയിലെ വഞ്ചനയോ സൈബർ ഭീഷണികളോ കണ്ടെത്തുന്നതിലും അവയോട് പ്രതികരിക്കുന്നതിലും AI കൂടുതൽ നിർണായകമാകും. സ്വയംഭരണ AI ഏജന്റുമാർക്ക് ഇടപാടുകൾ തത്സമയം നിരീക്ഷിക്കാനും ചില മാനദണ്ഡങ്ങൾ പാലിക്കുമ്പോൾ ഉടനടി നടപടികൾ സ്വീകരിക്കാനും (അക്കൗണ്ടുകൾ തടയുക, ഇടപാടുകൾ മരവിപ്പിക്കുക) കഴിയും, തുടർന്ന് ഒരു ന്യായീകരണം കണ്ടെത്താനും കഴിയും. ഇവിടെ വേഗത നിർണായകമാണ്, അതിനാൽ കുറഞ്ഞ മനുഷ്യ പങ്കാളിത്തം ആവശ്യമാണ്. ഈ പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഉപഭോക്താക്കളുമായോ നിയന്ത്രണ ഏജൻസികളുമായോ വ്യക്തമായ രീതിയിൽ ആശയവിനിമയം നടത്തുന്നതിൽ ജനറേറ്റീവ് ഭാഗം വന്നേക്കാം.

• എക്സിക്യൂട്ടീവ് പിന്തുണ: എക്സിക്യൂട്ടീവുകൾക്ക് ബിസിനസ്സ് റിപ്പോർട്ടുകൾ ഉടനടി സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു AI "ചീഫ് ഓഫ് സ്റ്റാഫ്" സങ്കൽപ്പിക്കുക. "ഈ പാദത്തിൽ നമ്മുടെ യൂറോപ്യൻ ഡിവിഷൻ എങ്ങനെയാണ് പ്രകടനം കാഴ്ചവച്ചത്, കഴിഞ്ഞ വർഷത്തെ അപേക്ഷിച്ച് പ്രധാന ഡ്രൈവറുകൾ എന്തൊക്കെയായിരുന്നു?" എന്ന് ചോദിച്ചാൽ, ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് എടുത്ത ചാർട്ടുകൾ ഉപയോഗിച്ച് AI ഒരു സംക്ഷിപ്ത റിപ്പോർട്ട് തയ്യാറാക്കും. ഇത്തരത്തിലുള്ള ചലനാത്മകവും സ്വയംഭരണപരവുമായ റിപ്പോർട്ടിംഗും വിശകലനവും ഒരു സംഭാഷണം പോലെ എളുപ്പമാകും. 2030 ആകുമ്പോഴേക്കും, ബിസിനസ്സ് ഇന്റലിജൻസിനായി AI അന്വേഷിക്കുകയും ശരിയായ ഉത്തരങ്ങൾ നൽകുമെന്ന് വിശ്വസിക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് സ്റ്റാറ്റിക് റിപ്പോർട്ടുകളും ഒരുപക്ഷേ ചില വിശകലന റോളുകളും മാറ്റിസ്ഥാപിക്കും.

രസകരമായ ഒരു പ്രവചനം: 2030-കളോടെ, സാമ്പത്തിക ഉള്ളടക്കത്തിന്റെ ഭൂരിഭാഗവും (വാർത്തകൾ, റിപ്പോർട്ടുകൾ മുതലായവ) AI-യിൽ നിന്ന് സൃഷ്ടിക്കപ്പെട്ടതായിരിക്കും . ഡൗ ജോൺസ്, റോയിട്ടേഴ്‌സ് പോലുള്ള ഔട്ട്‌ലെറ്റുകൾ ഇതിനകം തന്നെ ചില വാർത്താ ഭാഗങ്ങൾക്ക് ഓട്ടോമേഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ആ പ്രവണത തുടരുകയും സാമ്പത്തിക ഡാറ്റയുടെ വിസ്ഫോടനം കണക്കിലെടുക്കുകയും ചെയ്താൽ, അതിൽ ഭൂരിഭാഗവും ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുന്നതിനും ആശയവിനിമയം നടത്തുന്നതിനും AI ഉത്തരവാദിയായിരിക്കാം.

എന്നിരുന്നാലും, വിശ്വാസവും പരിശോധനയും കേന്ദ്രബിന്ദുവായിരിക്കും. സാമ്പത്തിക വ്യവസായം വളരെയധികം നിയന്ത്രിക്കപ്പെടുന്നു, സ്വയംഭരണാധികാരത്തോടെ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഏതൊരു AI-യും കർശനമായ മാനദണ്ഡങ്ങൾ പാലിക്കേണ്ടതുണ്ട്:

• ഭ്രമാത്മകതകൾ ഇല്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക (ഒരു AI അനലിസ്റ്റിനെക്കൊണ്ട് യഥാർത്ഥമല്ലാത്ത ഒരു സാമ്പത്തിക മെട്രിക് കണ്ടുപിടിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് കഴിയില്ല - അത് വിപണികളെ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിച്ചേക്കാം).

• പക്ഷപാതപരമോ നിയമവിരുദ്ധമോ ആയ പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഒഴിവാക്കൽ (പക്ഷപാതപരമായ പരിശീലന ഡാറ്റ കാരണം വായ്പാ തീരുമാനങ്ങളിൽ അബദ്ധവശാൽ റെഡ്‌ലൈൻ ഇടുന്നത് പോലുള്ളവ).

• ഓഡിറ്റബിലിറ്റി: AI തീരുമാനങ്ങൾ വിശദീകരിക്കാവുന്നതായിരിക്കണമെന്ന് റെഗുലേറ്റർമാർ ആവശ്യപ്പെടാൻ സാധ്യതയുണ്ട്. ഒരു AI വായ്പ നിരസിക്കുകയോ ഒരു വ്യാപാര തീരുമാനം എടുക്കുകയോ ചെയ്താൽ, പരിശോധിക്കാവുന്ന ഒരു യുക്തി ഉണ്ടായിരിക്കണം. ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകൾ ഒരുതരം ബ്ലാക്ക് ബോക്സ് പോലെയാകാം, അതിനാൽ അവരുടെ തീരുമാനങ്ങൾ സുതാര്യമാക്കുന്നതിന് വിശദീകരിക്കാവുന്ന AI

അടുത്ത 10 വർഷങ്ങളിൽ AI-യും ധനകാര്യ പ്രൊഫഷണലുകളും തമ്മിലുള്ള അടുത്ത സഹകരണം ഉൾപ്പെടും, ആത്മവിശ്വാസം വളരുന്നതിനനുസരിച്ച് സ്വയംഭരണത്തിന്റെ രേഖ ക്രമേണ മാറും. കുറഞ്ഞ അപകടസാധ്യതയുള്ള ഓട്ടോമേഷനിൽ (റിപ്പോർട്ട് ജനറേഷൻ പോലുള്ളവ) ആദ്യ വിജയങ്ങൾ ലഭിക്കും. ക്രെഡിറ്റ് തീരുമാനങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ നിക്ഷേപ തിരഞ്ഞെടുപ്പുകൾ പോലുള്ള പ്രധാന വിധിന്യായങ്ങൾ കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടായിരിക്കും, പക്ഷേ AI-യുടെ ട്രാക്ക് റെക്കോർഡ് വളരുമ്പോൾ, സ്ഥാപനങ്ങൾ അതിന് കൂടുതൽ സ്വയംഭരണം നൽകിയേക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, പ്രകടനം വ്യതിചലിക്കുകയോ AI അനിശ്ചിതത്വം ചൂണ്ടിക്കാണിക്കുകയോ ചെയ്‌താൽ മാത്രം ഇടപെടുന്ന ഒരു മനുഷ്യ മേൽനോട്ടക്കാരനുമായി ഒരു AI ഫണ്ട് പ്രവർത്തിക്കാം.

സാമ്പത്തികമായി, മക്കിൻസി കണക്കാക്കിയത്, AI (പ്രത്യേകിച്ച് gen AI) ബാങ്കിംഗിന് പ്രതിവർഷം 200-340 ബില്യൺ ഡോളർ മൂല്യം വർദ്ധിപ്പിക്കുമെന്നും ഇൻഷുറൻസ്, മൂലധന വിപണികളിൽ സമാനമായ വലിയ സ്വാധീനം ചെലുത്തുമെന്നും ( 2023 ലെ AI യുടെ അവസ്ഥ: ജനറേറ്റീവ് AI യുടെ ബ്രേക്ക്ഔട്ട് വർഷം | മക്കിൻസി ) ( ജനറേറ്റീവ് AI യുടെ ഭാവി എന്താണ്? | മക്കിൻസി ). ഇത് കാര്യക്ഷമതയിലൂടെയും മികച്ച തീരുമാന ഫലങ്ങളിലൂടെയുമാണ്. ആ മൂല്യം പിടിച്ചെടുക്കുന്നതിന്, ധാരാളം പതിവ് സാമ്പത്തിക വിശകലനങ്ങളും ആശയവിനിമയവും AI സിസ്റ്റങ്ങളിലേക്ക് മാറ്റപ്പെടും.

ചുരുക്കത്തിൽ, 2035 ആകുമ്പോഴേക്കും, സാമ്പത്തിക മേഖലയിലുടനീളം പ്രവർത്തിക്കുന്ന ജൂനിയർ അനലിസ്റ്റുകൾ, ഉപദേഷ്ടാക്കൾ, ക്ലാർക്കുകൾ എന്നിവരുടെ ഒരു സൈന്യം പോലെയാകാൻ ജനറേറ്റീവ് AI-ക്ക് കഴിയും, അവർ മിക്ക കഠിനാധ്വാനങ്ങളും ചില സങ്കീർണ്ണമായ വിശകലനങ്ങളും സ്വയംഭരണാധികാരത്തോടെ ചെയ്യുന്നു. മനുഷ്യർ ഇപ്പോഴും ലക്ഷ്യങ്ങൾ നിശ്ചയിക്കുകയും ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള തന്ത്രങ്ങൾ, ക്ലയന്റ് ബന്ധങ്ങൾ, മേൽനോട്ടം എന്നിവ കൈകാര്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യും. സാമ്പത്തിക ലോകം ജാഗ്രത പാലിക്കുമ്പോൾ, കൂടുതൽ കൂടുതൽ വിവര പ്രോസസ്സിംഗും തീരുമാന ശുപാർശകളും AI-യിൽ നിന്ന് വരുമെന്ന ദിശ വ്യക്തമാണ്. ഇത് വേഗതയേറിയ സേവനത്തിലേക്ക് (തൽക്ഷണ വായ്പകൾ, 24 മണിക്കൂറും ഉപദേശം), കുറഞ്ഞ ചെലവുകൾ, കൂടുതൽ വസ്തുനിഷ്ഠത (ഡാറ്റ പാറ്റേണുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ) നയിക്കുന്നു. എന്നാൽ വിശ്വാസം നിലനിർത്തുന്നത് നിർണായകമായിരിക്കും; ധനകാര്യത്തിലെ ഒരു ഉയർന്ന പ്രൊഫൈൽ AI പിശക് വലിയ നാശനഷ്ടങ്ങൾക്ക് കാരണമായേക്കാം (AI- ട്രിഗർ ചെയ്‌ത ഫ്ലാഷ് ക്രാഷ് അല്ലെങ്കിൽ ആയിരക്കണക്കിന് ആളുകൾക്ക് തെറ്റായി നിഷേധിക്കപ്പെട്ട ആനുകൂല്യം സങ്കൽപ്പിക്കുക). അതിനാൽ, ബാക്ക്-ഓഫീസ് പ്രക്രിയകൾ വളരെ സ്വയംഭരണാധികാരമുള്ളതായിത്തീരുമ്പോൾ പോലും, പ്രത്യേകിച്ച് ഉപഭോക്തൃ-മുഖ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക് ഗാർഡ്‌റെയിലുകളും മനുഷ്യ പരിശോധനകളും നിലനിൽക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ട്.

വെല്ലുവിളികളും ധാർമ്മിക പരിഗണനകളും

ഈ മേഖലകളിലെല്ലാം, ജനറേറ്റീവ് AI കൂടുതൽ സ്വയംഭരണ ഉത്തരവാദിത്തങ്ങൾ ഏറ്റെടുക്കുമ്പോൾ, പൊതുവായ വെല്ലുവിളികളുടെയും ധാർമ്മിക ചോദ്യങ്ങളുടെയും ഒരു കൂട്ടം ഉയർന്നുവരുന്നു. AI വിശ്വസനീയവും പ്രയോജനകരവുമായ ഒരു സ്വയംഭരണ ഏജന്റാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നത് ഒരു സാങ്കേതിക കടമ മാത്രമല്ല, ഒരു സാമൂഹിക കടമയുമാണ്. പ്രധാന ആശങ്കകളും അവ എങ്ങനെ പരിഹരിക്കപ്പെടുന്നു (അല്ലെങ്കിൽ പരിഹരിക്കേണ്ടതുണ്ട്) എന്നതും ഞങ്ങൾ ഇവിടെ വിവരിക്കുന്നു:

വിശ്വാസ്യതയും കൃത്യതയും

ഭ്രമാത്മക പ്രശ്നം: ജനറേറ്റീവ് AI മോഡലുകൾക്ക് ആത്മവിശ്വാസം തോന്നിക്കുന്ന തെറ്റായതോ പൂർണ്ണമായും കെട്ടിച്ചമച്ചതോ ആയ ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. തെറ്റുകൾ കണ്ടെത്താൻ ഒരു മനുഷ്യനും ഇല്ലാത്തപ്പോൾ ഇത് പ്രത്യേകിച്ച് അപകടകരമാണ്. ഒരു ചാറ്റ്ബോട്ട് ഒരു ഉപഭോക്താവിന് തെറ്റായ നിർദ്ദേശങ്ങൾ നൽകിയേക്കാം, അല്ലെങ്കിൽ AI-എഴുതിയ റിപ്പോർട്ടിൽ ഒരു നിർമ്മിത സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് അടങ്ങിയിരിക്കാം. 2025 മുതൽ, ഓർഗനൈസേഷനുകൾ ജനറേറ്റീവ് AI-യുടെ ഏറ്റവും വലിയ അപകടസാധ്യതയായി കൃത്യതയില്ലായ്മയെ തിരിച്ചറിഞ്ഞിട്ടുണ്ട് ( 2023-ൽ AI-യുടെ അവസ്ഥ: ജനറേറ്റീവ് AI-യുടെ ബ്രേക്ക്ഔട്ട് വർഷം | മക്കിൻസി ) ( ദി സ്റ്റേറ്റ് ഓഫ് AI: ഗ്ലോബൽ സർവേ | മക്കിൻസി ). മുന്നോട്ട് പോകുമ്പോൾ, ഭ്രമാത്മകത കുറയ്ക്കുന്നതിന് ഡാറ്റാബേസുകൾക്കെതിരായ വസ്തുതാ പരിശോധന, മോഡൽ ആർക്കിടെക്ചർ മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ, ഫീഡ്‌ബാക്ക് ഉപയോഗിച്ച് ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനം തുടങ്ങിയ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ വിന്യസിക്കുന്നു. സ്വയംഭരണ AI സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് കർശനമായ പരിശോധനയും ഒരുപക്ഷേ നിർണായക ജോലികൾക്കായി ഔപചാരിക പരിശോധനയും ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം (തെറ്റാണെങ്കിൽ ബഗുകൾ/സുരക്ഷാ പിഴവുകൾ കൊണ്ടുവന്നേക്കാവുന്ന കോഡ് ജനറേഷൻ പോലുള്ളവ).

സ്ഥിരത: കാലക്രമേണയും സാഹചര്യങ്ങളിലും AI സിസ്റ്റങ്ങൾ വിശ്വസനീയമായി പ്രവർത്തിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു AI സ്റ്റാൻഡേർഡ് ചോദ്യങ്ങളിൽ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവച്ചേക്കാം, പക്ഷേ അപ്രധാനമായ സന്ദർഭങ്ങളിൽ അത് തടസ്സപ്പെടും. സ്ഥിരതയുള്ള പ്രകടനം ഉറപ്പാക്കാൻ, വൈവിധ്യമാർന്ന സാഹചര്യങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന വിപുലമായ പരിശീലന ഡാറ്റയും തുടർച്ചയായ നിരീക്ഷണവും ആവശ്യമാണ്. പല സ്ഥാപനങ്ങളും ഹൈബ്രിഡ് സമീപനങ്ങൾ സ്വീകരിക്കാൻ പദ്ധതിയിടുന്നു - AI പ്രവർത്തിക്കുന്നു, പക്ഷേ ക്രമരഹിതമായ സാമ്പിളുകൾ മനുഷ്യർ ഓഡിറ്റ് ചെയ്യുന്നു - നിലവിലുള്ള കൃത്യതാ നിരക്കുകൾ അളക്കാൻ.

പരാജയ-സുരക്ഷകൾ: AI സ്വയംഭരണാധികാരമുള്ളതായിരിക്കുമ്പോൾ, അതിന് അതിന്റേതായ അനിശ്ചിതത്വം തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയേണ്ടത് നിർണായകമാണ്. "അത് അറിയാത്തപ്പോൾ അറിയുന്ന തരത്തിൽ" സിസ്റ്റം രൂപകൽപ്പന ചെയ്യണം. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു AI ഡോക്ടർക്ക് ഒരു രോഗനിർണയത്തെക്കുറിച്ച് ഉറപ്പില്ലെങ്കിൽ, ക്രമരഹിതമായ ഒരു ഊഹം നൽകുന്നതിനുപകരം അത് മനുഷ്യ അവലോകനത്തിനായി ഫ്ലാഗ് ചെയ്യണം. AI ഔട്ട്‌പുട്ടുകളിലേക്ക് അനിശ്ചിതത്വ എസ്റ്റിമേഷൻ നിർമ്മിക്കുന്നത് (കൂടാതെ യാന്ത്രിക മനുഷ്യ കൈമാറ്റത്തിനുള്ള പരിധികൾ ഉണ്ടായിരിക്കുന്നതും) വികസനത്തിന്റെ സജീവമായ ഒരു മേഖലയാണ്.

പക്ഷപാതവും നീതിയും

പക്ഷപാതങ്ങൾ (വംശീയത, ലിംഗഭേദം മുതലായവ) അടങ്ങിയിരിക്കാവുന്ന ചരിത്ര ഡാറ്റയിൽ നിന്നാണ് ജനറേറ്റീവ് AI പഠിക്കുന്നത്. ഒരു സ്വയംഭരണ AI ആ പക്ഷപാതങ്ങളെ നിലനിർത്തുകയോ വർദ്ധിപ്പിക്കുകയോ ചെയ്‌തേക്കാം:

• നിയമനങ്ങളിലോ പ്രവേശനങ്ങളിലോ, പരിശീലന ഡാറ്റയിൽ പക്ഷപാതം ഉണ്ടെങ്കിൽ, ഒരു AI തീരുമാനമെടുക്കുന്നയാൾക്ക് അന്യായമായി വിവേചനം കാണിക്കാൻ കഴിയും.

• ഉപഭോക്തൃ സേവനത്തിൽ, ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം പരിശോധിച്ചില്ലെങ്കിൽ, ഭാഷാഭേദമോ മറ്റ് ഘടകങ്ങളോ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു AI ഉപയോക്താക്കളോട് വ്യത്യസ്തമായി പ്രതികരിച്ചേക്കാം.

• സൃഷ്ടിപരമായ മേഖലകളിൽ, പരിശീലന സെറ്റ് അസന്തുലിതമാണെങ്കിൽ, AI ചില സംസ്കാരങ്ങളെയോ ശൈലികളെയോ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നില്ലായിരിക്കാം.

ഇത് പരിഹരിക്കുന്നതിന് ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം ഡാറ്റാസെറ്റ് ക്യൂറേഷൻ, ബയസ് ടെസ്റ്റിംഗ്, ഒരുപക്ഷേ ന്യായബോധം ഉറപ്പാക്കാൻ അൽഗോരിതം ക്രമീകരണങ്ങൾ എന്നിവ ആവശ്യമാണ്. സുതാര്യത പ്രധാനമാണ്: കമ്പനികൾ AI തീരുമാന മാനദണ്ഡങ്ങൾ വെളിപ്പെടുത്തേണ്ടതുണ്ട്, പ്രത്യേകിച്ച് ഒരു സ്വയംഭരണ AI ഒരാളുടെ അവസരങ്ങളെയോ അവകാശങ്ങളെയോ (വായ്പ അല്ലെങ്കിൽ ജോലി ലഭിക്കുന്നത് പോലുള്ളവ) ബാധിക്കുകയാണെങ്കിൽ. റെഗുലേറ്റർമാർ ഇതിനകം തന്നെ ശ്രദ്ധ ചെലുത്തുന്നുണ്ട്; ഉദാഹരണത്തിന്, EU യുടെ AI ആക്റ്റ് (2020 കളുടെ മധ്യത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു) ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ള AI സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് ബയസ് വിലയിരുത്തലുകൾ ആവശ്യമായി വരും.

ഉത്തരവാദിത്തവും നിയമപരമായ ബാധ്യതയും

സ്വയംഭരണാധികാരത്തോടെ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു AI സിസ്റ്റം ദോഷം വരുത്തുകയോ തെറ്റ് വരുത്തുകയോ ചെയ്യുമ്പോൾ, ആരാണ് ഉത്തരവാദി? നിയമപരമായ ചട്ടക്കൂടുകൾ ഇപ്പോൾ പുരോഗമിക്കുന്നു:

• ഒരു ജീവനക്കാരന്റെ പ്രവൃത്തികൾക്ക് ഉത്തരവാദികളാകുന്നതിന് സമാനമായി, AI വിന്യസിക്കുന്ന കമ്പനികൾക്ക് ബാധ്യത ഉണ്ടാകാൻ സാധ്യതയുണ്ട്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു AI മോശം സാമ്പത്തിക ഉപദേശം നൽകിയാൽ അത് നഷ്ടത്തിലേക്ക് നയിച്ചാൽ, സ്ഥാപനം ക്ലയന്റിന് നഷ്ടപരിഹാരം നൽകേണ്ടി വന്നേക്കാം.

• AI "വ്യക്തിത്വം" എന്നതിനെക്കുറിച്ചോ അല്ലെങ്കിൽ വികസിത AI ഭാഗികമായി ഉത്തരവാദിയാകുമോ എന്നതിനെക്കുറിച്ചോ ചർച്ചകൾ നടക്കുന്നുണ്ട്, പക്ഷേ ഇപ്പോൾ അത് കൂടുതൽ സൈദ്ധാന്തികമാണ്. പ്രായോഗികമായി, കുറ്റപ്പെടുത്തൽ ഡെവലപ്പർമാരിലോ ഓപ്പറേറ്റർമാരിലോ ആയിരിക്കും.

• AI പരാജയങ്ങൾക്ക് പുതിയ ഇൻഷുറൻസ് ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ ഉയർന്നുവന്നേക്കാം. സ്വയം ഓടിക്കുന്ന ട്രക്ക് അപകടമുണ്ടാക്കിയാൽ, ഉൽപ്പന്ന ബാധ്യതയ്ക്ക് സമാനമായി നിർമ്മാതാവിന്റെ ഇൻഷുറൻസ് അതിന് പരിരക്ഷ നൽകിയേക്കാം.

• പോസ്റ്റ്‌മോർട്ടങ്ങൾക്ക് AI തീരുമാനങ്ങളുടെ ഡോക്യുമെന്റേഷനും ലോഗിംഗും പ്രധാനമാണ്. എന്തെങ്കിലും തെറ്റ് സംഭവിച്ചാൽ, അതിൽ നിന്ന് പാഠം ഉൾക്കൊള്ളുന്നതിനും ഉത്തരവാദിത്തം ഏൽപ്പിക്കുന്നതിനും AI-യുടെ തീരുമാന പാത ഓഡിറ്റ് ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. ഈ കാരണത്താൽ തന്നെ, സ്വയംഭരണ AI പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക് ലോഗിംഗ് റെഗുലേറ്റർമാർ നിർബന്ധമാക്കിയേക്കാം.

സുതാര്യതയും വിശദീകരണക്ഷമതയും

സ്വയംഭരണ AI, പ്രത്യേകിച്ച് അനന്തരഫല മേഖലകളിൽ (ധനകാര്യം, ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം, നീതിന്യായ വ്യവസ്ഥ) മനുഷ്യർക്ക് മനസ്സിലാകുന്ന രീതിയിൽ അതിന്റെ ന്യായവാദം വിശദീകരിക്കാൻ കഴിയണം. വിശദീകരിക്കാവുന്ന AI എന്നത് ബ്ലാക്ക് ബോക്സ് തുറക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്ന ഒരു മേഖലയാണ്:

• ഒരു AI വായ്പ നിഷേധിക്കുന്നതിന്, ചട്ടങ്ങൾ (യുഎസിലെ പോലെ, ECOA) അപേക്ഷകന് ഒരു കാരണം നൽകേണ്ടതുണ്ട്. അതിനാൽ AI ഒരു വിശദീകരണമായി ഘടകങ്ങൾ (ഉദാഹരണത്തിന്, "ഉയർന്ന കടം-വരുമാന അനുപാതം") പ്രദർശിപ്പിക്കണം.

• AI-യുമായി ഇടപഴകുന്ന ഉപയോക്താക്കൾ (AI ട്യൂട്ടറുള്ള വിദ്യാർത്ഥികളോ AI ഹെൽത്ത് ആപ്പുള്ള രോഗികളോ പോലുള്ളവർ) അത് എങ്ങനെയാണ് ഉപദേശം നേടുന്നതെന്ന് അറിയേണ്ടതുണ്ട്. മോഡലുകൾ ലളിതമാക്കുന്നതിലൂടെയോ സമാന്തര വിശദീകരണ മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെയോ AI ന്യായവാദം കൂടുതൽ കണ്ടെത്താനാകുന്നതാക്കാനുള്ള ശ്രമങ്ങൾ നടക്കുന്നു.

• ബന്ധം ഉപയോക്താക്കൾ അറിയണമെന്നും സുതാര്യത എന്നതുകൊണ്ട് അർത്ഥമാക്കുന്നു . ഒരു ഉപഭോക്താവ് ഒരു ബോട്ടുമായി സംസാരിക്കുമ്പോൾ വെളിപ്പെടുത്തൽ നിർബന്ധമാക്കുന്നതിലേക്ക് ധാർമ്മിക മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ (ചില നിയമങ്ങളും സാധ്യതയുണ്ട്) ചായ്വുള്ളവയാണ്. ഇത് വഞ്ചന തടയുകയും ഉപയോക്തൃ സമ്മതം അനുവദിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ചില കമ്പനികൾ ഇപ്പോൾ വിശ്വാസം നിലനിർത്താൻ AI-എഴുതിയ ഉള്ളടക്കം ("ഈ ലേഖനം AI സൃഷ്ടിച്ചത്" പോലെ) വ്യക്തമായി ടാഗ് ചെയ്യുന്നു.

സ്വകാര്യതയും ഡാറ്റ സംരക്ഷണവും

പ്രവർത്തിക്കാനോ പഠിക്കാനോ ജനറേറ്റീവ് AI-ക്ക് പലപ്പോഴും സെൻസിറ്റീവ് ആയിരിക്കാൻ സാധ്യതയുള്ള വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ ഉൾപ്പെടെയുള്ള ഡാറ്റ ആവശ്യമാണ്. സ്വയംഭരണ പ്രവർത്തനങ്ങൾ സ്വകാര്യതയെ മാനിക്കണം:

• ഒരു ഉപഭോക്താവിനെ സഹായിക്കുന്നതിനായി ഒരു AI ഉപഭോക്തൃ സേവന ഏജന്റ് അക്കൗണ്ട് വിവരങ്ങൾ ആക്‌സസ് ചെയ്യും; ആ ഡാറ്റ പരിരക്ഷിക്കപ്പെടുകയും ചുമതലയ്ക്ക് മാത്രം ഉപയോഗിക്കുകയും വേണം.

• വിദ്യാർത്ഥികളുടെ പ്രൊഫൈലുകളിലേക്ക് AI ട്യൂട്ടർമാർക്ക് ആക്‌സസ് ഉണ്ടെങ്കിൽ, വിദ്യാഭ്യാസ ഡാറ്റ സ്വകാര്യത ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് FERPA (യുഎസിൽ) പോലുള്ള നിയമങ്ങൾ പ്രകാരം പരിഗണനകളുണ്ട്.

• വലിയ മോഡലുകൾക്ക് അവരുടെ പരിശീലന ഡാറ്റയിൽ നിന്നുള്ള പ്രത്യേകതകൾ അബദ്ധവശാൽ ഓർമ്മിക്കാൻ കഴിയും (ഉദാഹരണത്തിന്, പരിശീലന സമയത്ത് കാണുന്ന ഒരു വ്യക്തിയുടെ വിലാസം ഓർമ്മിപ്പിക്കൽ). ജനറേറ്റ് ചെയ്ത ഔട്ട്‌പുട്ടുകളിലെ വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ ചോർന്നൊലിക്കുന്നത് തടയാൻ പരിശീലനത്തിലെ ഡിഫറൻഷ്യൽ സ്വകാര്യത, ഡാറ്റ അജ്ഞാതമാക്കൽ തുടങ്ങിയ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ പ്രധാനമാണ്.

• GDPR പോലുള്ള നിയന്ത്രണങ്ങൾ വ്യക്തികളെ ബാധിക്കുന്ന ഓട്ടോമേറ്റഡ് തീരുമാനങ്ങൾക്ക് മേൽ അവകാശങ്ങൾ നൽകുന്നു. അവ അവരെ സാരമായി ബാധിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിൽ ആളുകൾക്ക് മനുഷ്യ അവലോകനത്തിനോ തീരുമാനങ്ങൾ മാത്രം ഓട്ടോമേറ്റഡ് ആകരുതെന്നോ അഭ്യർത്ഥിക്കാം. 2030 ആകുമ്പോഴേക്കും, AI കൂടുതൽ പ്രചാരത്തിലാകുമ്പോൾ ഈ നിയന്ത്രണങ്ങൾ വികസിച്ചേക്കാം, ഒരുപക്ഷേ വിശദീകരണത്തിനുള്ള അവകാശങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുകയോ AI പ്രോസസ്സിംഗ് ഒഴിവാക്കുകയോ ചെയ്തേക്കാം.

സുരക്ഷയും ദുരുപയോഗവും

സ്വയംഭരണ AI സിസ്റ്റങ്ങൾ ഹാക്കിംഗിന് ഇരയാകാം അല്ലെങ്കിൽ ദോഷകരമായ കാര്യങ്ങൾ ചെയ്യാൻ ഉപയോഗപ്പെടുത്താം:

• ഒരു AI കണ്ടന്റ് ജനറേറ്റർ ദുരുപയോഗം ചെയ്ത് തെറ്റായ വിവരങ്ങൾ (ഡീപ്പ്ഫേക്ക് വീഡിയോകൾ, വ്യാജ വാർത്താ ലേഖനങ്ങൾ) സൃഷ്ടിക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ട്, ഇത് ഒരു സാമൂഹിക അപകടമാണ്. വളരെ ശക്തമായ ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകൾ പുറത്തിറക്കുന്നതിന്റെ ധാർമ്മികത ചൂടേറിയ ചർച്ചാവിഷയമാണ് (ഉദാഹരണത്തിന്, GPT-4 ന്റെ ഇമേജ് കഴിവുകളിൽ OpenAI തുടക്കത്തിൽ ജാഗ്രത പുലർത്തിയിരുന്നു). വ്യാജങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ സഹായിക്കുന്നതിന് AI- ജനറേറ്റഡ് ഉള്ളടക്കത്തെ വാട്ടർമാർക്ക് ചെയ്യുന്നതും AI-യെ ചെറുക്കാൻ AI ഉപയോഗിക്കുന്നതും (ഡീപ്പ്ഫേക്കുകൾക്കുള്ള ഡിറ്റക്ഷൻ അൽഗോരിതങ്ങൾ പോലെ) പരിഹാരങ്ങളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

• ഒരു AI ഭൗതിക പ്രക്രിയകളെ (ഡ്രോണുകൾ, കാറുകൾ, വ്യാവസായിക നിയന്ത്രണം) നിയന്ത്രിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, സൈബർ ആക്രമണങ്ങളിൽ നിന്ന് അതിനെ സുരക്ഷിതമാക്കേണ്ടത് നിർണായകമാണ്. ഹാക്ക് ചെയ്യപ്പെട്ട ഒരു സ്വയംഭരണ സംവിധാനം യഥാർത്ഥ ലോകത്തിന് ദോഷം ചെയ്യും. ഇതിനർത്ഥം ശക്തമായ എൻക്രിപ്ഷൻ, പരാജയ-സുരക്ഷകൾ, എന്തെങ്കിലും വിട്ടുവീഴ്ച ചെയ്യപ്പെട്ടതായി തോന്നിയാൽ മനുഷ്യന് മറികടക്കാനോ ഷട്ട്ഡൗൺ ചെയ്യാനോ ഉള്ള കഴിവ് എന്നിവയാണ്.

• AI ഉദ്ദേശിച്ച പരിധികൾക്കപ്പുറത്തേക്ക് പോകുമോ എന്ന ആശങ്കയും ഉണ്ട് (“റോഗ് AI” സാഹചര്യം). നിലവിലെ AI-കൾക്ക് ഏജൻസിയോ ഉദ്ദേശ്യമോ ഇല്ലെങ്കിലും, ഭാവിയിലെ സ്വയംഭരണ സംവിധാനങ്ങൾ കൂടുതൽ ഏജന്റീവ് ആണെങ്കിൽ, തെറ്റായി വ്യക്തമാക്കിയ ലക്ഷ്യം കാരണം അനധികൃത വ്യാപാരങ്ങൾ നടത്തുന്നില്ല അല്ലെങ്കിൽ നിയമങ്ങൾ ലംഘിക്കുന്നില്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ കർശനമായ നിയന്ത്രണങ്ങളും നിരീക്ഷണവും ആവശ്യമാണ്.

നൈതിക ഉപയോഗവും മാനുഷിക സ്വാധീനവും

ഒടുവിൽ, വിശാലമായ ധാർമ്മിക പരിഗണനകൾ:

• തൊഴിൽ സ്ഥാനചലനം: മനുഷ്യന്റെ ഇടപെടലില്ലാതെ AI-ക്ക് ജോലികൾ ചെയ്യാൻ കഴിയുമെങ്കിൽ, ആ ജോലികൾക്ക് എന്ത് സംഭവിക്കും? ചരിത്രപരമായി, സാങ്കേതികവിദ്യ ചില ജോലികളെ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നു, എന്നാൽ മറ്റുള്ളവ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ഓട്ടോമേറ്റഡ് ആയി മാറുന്ന ജോലികളിൽ വൈദഗ്ധ്യമുള്ള തൊഴിലാളികൾക്ക് ഈ മാറ്റം വേദനാജനകമായിരിക്കും. പുനർ വൈദഗ്ദ്ധ്യം, വിദ്യാഭ്യാസം, സാമ്പത്തിക പിന്തുണ പുനർവിചിന്തനം എന്നിവയിലൂടെ സമൂഹം ഇത് കൈകാര്യം ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട് (ധാരാളം ജോലികൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്‌താൽ സാർവത്രിക അടിസ്ഥാന വരുമാനം പോലുള്ള ആശയങ്ങൾ AI-ക്ക് ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം എന്ന് ചിലർ അഭിപ്രായപ്പെടുന്നു). ഇതിനകം തന്നെ, സർവേകൾ സമ്മിശ്ര വികാരങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു - ഒരു പഠനത്തിൽ മൂന്നിലൊന്ന് തൊഴിലാളികൾ AI ജോലികൾ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ച് ആശങ്കാകുലരാണെന്ന് കണ്ടെത്തി, മറ്റുള്ളവർ അത് കഠിനാധ്വാനം ഇല്ലാതാക്കുന്നതായി കാണുന്നു.

• മനുഷ്യ കഴിവുകളുടെ തകർച്ച: AI ട്യൂട്ടർമാർ പഠിപ്പിക്കുകയും AI ഓട്ടോപൈലറ്റുകൾ ഡ്രൈവ് ചെയ്യുകയും AI കോഡ് എഴുതുകയും ചെയ്താൽ, ആളുകൾക്ക് ഈ കഴിവുകൾ നഷ്ടപ്പെടുമോ? AI-യെ അമിതമായി ആശ്രയിക്കുന്നത് ഏറ്റവും മോശം സാഹചര്യത്തിൽ വൈദഗ്ധ്യത്തെ ഇല്ലാതാക്കും; വിദ്യാഭ്യാസ, പരിശീലന പരിപാടികൾ ക്രമീകരിക്കേണ്ട ഒന്നാണിത്, AI സഹായിച്ചാലും ആളുകൾ അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങൾ പഠിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.

• ധാർമ്മിക തീരുമാനമെടുക്കൽ: AI-ക്ക് മനുഷ്യന്റെ ധാർമ്മിക വിധിന്യായമില്ല. ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിലോ നിയമത്തിലോ, ഡാറ്റ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ വ്യക്തിഗത കേസുകളിൽ കാരുണ്യത്തിനോ നീതിക്കോ വിരുദ്ധമായേക്കാം. AI-യിൽ ധാർമ്മിക ചട്ടക്കൂടുകൾ എൻകോഡ് ചെയ്യേണ്ടി വന്നേക്കാം (AI ധാർമ്മിക ഗവേഷണത്തിന്റെ ഒരു മേഖല, ഉദാഹരണത്തിന്, AI തീരുമാനങ്ങളെ മാനുഷിക മൂല്യങ്ങളുമായി വിന്യസിക്കുക). ഏറ്റവും കുറഞ്ഞത്, ധാർമ്മികമായി ചുമത്തിയ തീരുമാനങ്ങൾക്കായി മനുഷ്യരെ ലൂപ്പിൽ നിർത്തുന്നത് ഉചിതമാണ്.

• ഉൾപ്പെടുത്തൽ: AI ആനുകൂല്യങ്ങൾ വ്യാപകമായി വിതരണം ചെയ്യുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക എന്നത് ഒരു ധാർമ്മിക ലക്ഷ്യമാണ്. വലിയ കമ്പനികൾക്ക് മാത്രമേ വിപുലമായ AI താങ്ങാൻ കഴിയൂ എങ്കിൽ, ചെറുകിട ബിസിനസുകളോ ദരിദ്ര പ്രദേശങ്ങളോ പിന്നിലായേക്കാം. ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് ശ്രമങ്ങളും താങ്ങാനാവുന്ന വിലയുള്ള AI പരിഹാരങ്ങളും ആക്‌സസ് ജനാധിപത്യവൽക്കരിക്കാൻ സഹായിക്കും. കൂടാതെ, ആർക്കും AI ഉപകരണങ്ങൾ (വ്യത്യസ്ത ഭാഷകൾ, വൈകല്യമുള്ളവർക്കുള്ള പ്രവേശനക്ഷമത മുതലായവ) ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുന്ന തരത്തിൽ ഇന്റർഫേസുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യണം, അല്ലാത്തപക്ഷം "ആർക്കൊക്കെ ഒരു AI അസിസ്റ്റന്റ് ഉണ്ട്, ആർക്കൊക്കെ ഇല്ല" എന്ന പുതിയ ഡിജിറ്റൽ വിഭജനം സൃഷ്ടിക്കപ്പെടില്ല.

നിലവിലെ അപകടസാധ്യത ലഘൂകരണം: പോസിറ്റീവ് വശത്ത്, കമ്പനികൾ തലമുറ AI പുറത്തിറക്കുമ്പോൾ, ഈ വിഷയങ്ങളിൽ അവബോധവും നടപടിയും വർദ്ധിച്ചുവരികയാണ്. 2023 അവസാനത്തോടെ, AI ഉപയോഗിക്കുന്ന കമ്പനികളിൽ പകുതിയോളം പേരും കൃത്യതയില്ലായ്മ പോലുള്ള അപകടസാധ്യതകൾ ലഘൂകരിക്കുന്നതിന് സജീവമായി പ്രവർത്തിച്ചു ( 2023 ലെ AI യുടെ അവസ്ഥ: ജനറേറ്റീവ് AI യുടെ ബ്രേക്ക്ഔട്ട് വർഷം | മക്കിൻസി ) ( ദി സ്റ്റേറ്റ് ഓഫ് AI: ഗ്ലോബൽ സർവേ | മക്കിൻസി ), ആ എണ്ണം വർദ്ധിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. ടെക് സ്ഥാപനങ്ങൾ AI എത്തിക്സ് ബോർഡുകൾ സ്ഥാപിച്ചിട്ടുണ്ട്; സർക്കാരുകൾ നിയന്ത്രണങ്ങൾ തയ്യാറാക്കുന്നു. പിന്നീട് പ്രതികരിക്കുന്നതിനുപകരം, തുടക്കം മുതൽ തന്നെ AI വികസനത്തിൽ ധാർമ്മികത ഉൾപ്പെടുത്തുക എന്നതാണ് പ്രധാനം (“ഡിസൈൻ അനുസരിച്ച് എത്തിക്സ്”).

വെല്ലുവിളികളെക്കുറിച്ചുള്ള ഉപസംഹാരമായി: AI-ക്ക് കൂടുതൽ സ്വയംഭരണം നൽകുന്നത് ഇരുതല മൂർച്ചയുള്ള വാളാണ്. ഇത് കാര്യക്ഷമതയും നൂതനത്വവും നൽകും, പക്ഷേ അതിന് ഉയർന്ന ഉത്തരവാദിത്തം ആവശ്യമാണ്. വരും വർഷങ്ങളിൽ സാങ്കേതിക പരിഹാരങ്ങൾ (AI സ്വഭാവം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന്), പ്രക്രിയ പരിഹാരങ്ങൾ (നയപരവും മേൽനോട്ട ചട്ടക്കൂടുകളും), ഒരുപക്ഷേ പുതിയ മാനദണ്ഡങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ സർട്ടിഫിക്കേഷനുകൾ (ഇന്നത്തെ എഞ്ചിനുകളോ ഇലക്ട്രോണിക്സോ പോലെ AI സിസ്റ്റങ്ങൾ ഓഡിറ്റ് ചെയ്ത് സാക്ഷ്യപ്പെടുത്തിയേക്കാം) എന്നിവയുടെ മിശ്രിതം കാണാൻ സാധ്യതയുണ്ട്. ഈ വെല്ലുവിളികൾ വിജയകരമായി നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യുന്നത് മനുഷ്യന്റെ ക്ഷേമവും വിശ്വാസവും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്ന രീതിയിൽ സമൂഹത്തിൽ സ്വയംഭരണ AI-യെ എത്രത്തോളം സുഗമമായി സംയോജിപ്പിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് നിർണ്ണയിക്കും.

തീരുമാനം

ഒരു നൂതന പരീക്ഷണത്തിൽ നിന്ന് നമ്മുടെ ജീവിതത്തിന്റെ എല്ലാ കോണുകളിലും സ്പർശിക്കുന്ന ഒരു പരിവർത്തനാത്മക പൊതു-ഉദ്ദേശ്യ സാങ്കേതികവിദ്യയായി ജനറേറ്റീവ് AI അതിവേഗം പരിണമിച്ചു. 2025 ആകുമ്പോഴേക്കും AI സംവിധാനങ്ങൾ ലേഖനങ്ങൾ എഴുതുക, ഗ്രാഫിക്സ് രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുക, സോഫ്റ്റ്‌വെയർ കോഡ് ചെയ്യുക, ഉപഭോക്താക്കളുമായി ചാറ്റ് ചെയ്യുക, മെഡിക്കൽ കുറിപ്പുകൾ സംഗ്രഹിക്കുക, വിദ്യാർത്ഥികൾക്ക് ട്യൂഷൻ നൽകുക, വിതരണ ശൃംഖലകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക, സാമ്പത്തിക റിപ്പോർട്ടുകൾ തയ്യാറാക്കുക എന്നിവ എങ്ങനെ ചെയ്യുന്നുവെന്ന് ഈ ധവളപത്രം പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു. പ്രധാനമായും, ഈ ജോലികളിൽ പലതിലും AI-ക്ക് മനുഷ്യ ഇടപെടലില്ലാതെ , പ്രത്യേകിച്ച് നന്നായി നിർവചിക്കപ്പെട്ടതും ആവർത്തിക്കാവുന്നതുമായ ജോലികൾക്ക്. കമ്പനികളും വ്യക്തികളും AI-യെ ഈ കടമകൾ സ്വയംഭരണാധികാരത്തോടെ നിർവഹിക്കുമെന്നും വേഗതയിലും സ്കെയിലിലും നേട്ടങ്ങൾ കൊയ്യുമെന്നും വിശ്വസിക്കാൻ തുടങ്ങിയിരിക്കുന്നു.

2035-നെ മുന്നോട്ട് നോക്കുമ്പോൾ, AI കൂടുതൽ സർവ്വവ്യാപിയായ ഒരു സഹകാരിയായി മാറുന്ന ഒരു യുഗത്തിന്റെ വക്കിലാണ് നമ്മൾ നിൽക്കുന്നത് - പലപ്പോഴും മനുഷ്യർക്ക് അസാധാരണമായ കാര്യങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ കഴിയുന്ന തരത്തിൽ ദിനചര്യ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന ഒരു അദൃശ്യ ഡിജിറ്റൽ വർക്ക്ഫോഴ്‌സ് . ജനറേറ്റീവ് AI നമ്മുടെ റോഡുകളിൽ കാറുകളും ട്രക്കുകളും വിശ്വസനീയമായി ഓടിക്കുമെന്നും, രാത്രി മുഴുവൻ വെയർഹൗസുകളിൽ ഇൻവെന്ററി കൈകാര്യം ചെയ്യുമെന്നും, അറിവുള്ള വ്യക്തിഗത സഹായികളായി ഞങ്ങളുടെ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുമെന്നും, ലോകമെമ്പാടുമുള്ള വിദ്യാർത്ഥികൾക്ക് ഒറ്റത്തവണ നിർദ്ദേശങ്ങൾ നൽകുമെന്നും, വൈദ്യശാസ്ത്രത്തിൽ പുതിയ ചികിത്സകൾ കണ്ടെത്താൻ സഹായിക്കുമെന്നും ഞങ്ങൾ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു - ഇതെല്ലാം കുറഞ്ഞ നേരിട്ടുള്ള മേൽനോട്ടത്തോടെ. AI നിഷ്‌ക്രിയമായി നിർദ്ദേശങ്ങൾ പാലിക്കുന്നതിൽ നിന്ന് മുൻകൂർ പരിഹാരങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിലേക്ക് നീങ്ങുമ്പോൾ ഉപകരണത്തിനും ഏജന്റിനും ഇടയിലുള്ള രേഖ മങ്ങും.

എന്നിരുന്നാലും, ഈ സ്വയംഭരണ AI ഭാവിയിലേക്കുള്ള യാത്ര ശ്രദ്ധയോടെ നയിക്കണം. നമ്മൾ നേരത്തെ പറഞ്ഞതുപോലെ, ഓരോ ഡൊമെയ്‌നും അതിന്റേതായ പരിമിതികളും ഉത്തരവാദിത്തങ്ങളും ഉണ്ട്:

• ഇന്നത്തെ യാഥാർത്ഥ്യ പരിശോധന: AI തെറ്റുപറ്റാത്തതല്ല. പാറ്റേൺ തിരിച്ചറിയലിലും ഉള്ളടക്ക നിർമ്മാണത്തിലും അത് മികവ് പുലർത്തുന്നു, പക്ഷേ മനുഷ്യബോധത്തിൽ യഥാർത്ഥ ധാരണയും സാമാന്യബുദ്ധിയും ഇല്ല. അതിനാൽ, ഇപ്പോൾ, മനുഷ്യന്റെ മേൽനോട്ടമാണ് സുരക്ഷാ വലയായി തുടരുന്നത്. AI എവിടെയാണ് ഒറ്റയ്ക്ക് പറക്കാൻ തയ്യാറെന്നും (അത് എവിടെയല്ലെന്നും) തിരിച്ചറിയുന്നത് നിർണായകമാണ്. ഇന്നത്തെ പല വിജയങ്ങളും മനുഷ്യ-AI ടീം മോഡലിൽ നിന്നാണ് വരുന്നത്, പൂർണ്ണ സ്വയംഭരണം ഇതുവരെ വിവേകപൂർണ്ണമല്ലാത്തിടത്ത് ഈ ഹൈബ്രിഡ് സമീപനം വിലപ്പെട്ടതായി തുടരും.

• നാളത്തെ വാഗ്ദാനം: മോഡൽ ആർക്കിടെക്ചറുകൾ, പരിശീലന സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ, മേൽനോട്ട സംവിധാനങ്ങൾ എന്നിവയിലെ പുരോഗതിക്കൊപ്പം, AI യുടെ കഴിവുകൾ വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു. അടുത്ത ദശകത്തിലെ ഗവേഷണ വികസനത്തിന് നിലവിലുള്ള നിരവധി പ്രശ്‌നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ കഴിയും (ഭ്രമാത്മകത കുറയ്ക്കൽ, വ്യാഖ്യാനക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തൽ, മാനുഷിക മൂല്യങ്ങളുമായി AI യെ യോജിപ്പിക്കൽ). അങ്ങനെയെങ്കിൽ, 2035 ആകുമ്പോഴേക്കും AI സംവിധാനങ്ങൾക്ക് വളരെയധികം സ്വയംഭരണാവകാശം നൽകാൻ തക്ക കരുത്തുറ്റതായിരിക്കും. AI അധ്യാപകർ മുതൽ സ്വയം നടത്തുന്ന ബിസിനസുകൾ വരെയുള്ള ഈ പ്രബന്ധത്തിലെ പ്രവചനങ്ങൾ നമ്മുടെ യാഥാർത്ഥ്യമായിരിക്കാം, അല്ലെങ്കിൽ ഇന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കാൻ പ്രയാസമുള്ള നൂതനാശയങ്ങൾ പോലും മറികടക്കും.

• മനുഷ്യ പങ്കും പൊരുത്തപ്പെടുത്തലും: യുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നതിൽ പ്രാവീണ്യം നേടേണ്ടതുണ്ട് - അതിനെ നയിക്കുക, അത് പരിശോധിക്കുക, സഹാനുഭൂതി, തന്ത്രപരമായ ചിന്ത, സങ്കീർണ്ണമായ പ്രശ്‌നപരിഹാരം തുടങ്ങിയ വ്യത്യസ്തമായ മനുഷ്യ ശക്തികൾ ആവശ്യമുള്ള ജോലിയുടെ വശങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുക. വിദ്യാഭ്യാസവും തൊഴിൽ ശക്തി പരിശീലനവും ഈ സവിശേഷമായ മനുഷ്യ കഴിവുകൾക്ക് ഊന്നൽ നൽകുന്നതിനും എല്ലാവർക്കും AI സാക്ഷരത നൽകുന്നതിനും ഊന്നൽ നൽകണം. നയരൂപീകരണക്കാരും ബിസിനസ്സ് നേതാക്കളും തൊഴിൽ വിപണിയിലെ പരിവർത്തനങ്ങൾക്കായി ആസൂത്രണം ചെയ്യുകയും ഓട്ടോമേഷൻ ബാധിച്ചവർക്ക് പിന്തുണാ സംവിധാനങ്ങൾ ഉറപ്പാക്കുകയും വേണം.

• ധാർമ്മികതയും ഭരണവും: ഏറ്റവും നിർണായകമായി പറഞ്ഞാൽ, ധാർമ്മികമായ AI ഉപയോഗത്തിന്റെയും ഭരണത്തിന്റെയും ഒരു ചട്ടക്കൂട് ഈ സാങ്കേതിക വളർച്ചയെ പിന്തുണയ്ക്കണം. വിശ്വാസമാണ് ദത്തെടുക്കലിന്റെ നാണയം - സുരക്ഷിതമാണെന്ന് വിശ്വസിക്കുന്നെങ്കിൽ മാത്രമേ ആളുകൾ AI-യെ കാർ ഓടിക്കാനോ ശസ്ത്രക്രിയയിൽ സഹായിക്കാനോ അനുവദിക്കൂ. ആ വിശ്വാസം കെട്ടിപ്പടുക്കുന്നതിൽ കർശനമായ പരിശോധന, സുതാര്യത, പങ്കാളി ഇടപെടൽ (ഉദാഹരണത്തിന്, മെഡിക്കൽ AI-കൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിൽ ഡോക്ടർമാരെ ഉൾപ്പെടുത്തൽ, AI വിദ്യാഭ്യാസ ഉപകരണങ്ങളിൽ അധ്യാപകർ), ഉചിതമായ നിയന്ത്രണം എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഉത്തരവാദിത്ത ഉപയോഗത്തിനുള്ള ആഗോള മാനദണ്ഡങ്ങൾ ഉറപ്പാക്കിക്കൊണ്ട്, ഡീപ്ഫേക്കുകൾ അല്ലെങ്കിൽ യുദ്ധത്തിൽ AI പോലുള്ള വെല്ലുവിളികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിന് അന്താരാഷ്ട്ര സഹകരണം ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം.

ഉപസംഹാരമായി, ജനറേറ്റീവ് AI പുരോഗതിയുടെ ശക്തമായ ഒരു എഞ്ചിനായി നിലകൊള്ളുന്നു. ബുദ്ധിപൂർവ്വം ഉപയോഗിച്ചാൽ, അത് മനുഷ്യരെ കഠിനാധ്വാനത്തിൽ നിന്ന് മോചിപ്പിക്കാനും, സർഗ്ഗാത്മകതയെ അഴിച്ചുവിടാനും, സേവനങ്ങൾ വ്യക്തിഗതമാക്കാനും, വിടവുകൾ പരിഹരിക്കാനും (വിദഗ്ധർ കുറവുള്ളിടത്ത് വൈദഗ്ദ്ധ്യം കൊണ്ടുവരാനും) കഴിയും. മനുഷ്യന്റെ കഴിവുകളെ അരികുവൽക്കരിക്കുന്നതിനുപകരം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്ന . ഉടനടി പറഞ്ഞാൽ, AI-യെ നയിക്കാൻ മനുഷ്യരെ നിലനിർത്തുക എന്നാണ് ഇതിനർത്ഥം. ദീർഘകാലാടിസ്ഥാനത്തിൽ, AI സിസ്റ്റങ്ങളുടെ കാതലിലേക്ക് മാനുഷിക മൂല്യങ്ങൾ എൻകോഡ് ചെയ്യുക എന്നാണ് ഇതിനർത്ഥം, അങ്ങനെ അവ സ്വതന്ത്രമായി പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ പോലും, അവ നമ്മുടെ കൂട്ടായ താൽപ്പര്യങ്ങൾക്കനുസൃതമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു.

ഡൊമെയ്ൻ	വിശ്വസനീയമായ സ്വയംഭരണം ഇന്ന് (2025)	2035 ആകുമ്പോഴേക്കും പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന വിശ്വസനീയമായ സ്വയംഭരണം
എഴുത്തും ഉള്ളടക്കവും	- പതിവ് വാർത്തകൾ (സ്പോർട്സ്, വരുമാനം) സ്വയമേവ സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്നു.- AI സംഗ്രഹിച്ച ഉൽപ്പന്ന അവലോകനങ്ങൾ.- മനുഷ്യ എഡിറ്റിംഗിനായി ലേഖനങ്ങളുടെയോ ഇമെയിലുകളുടെയോ ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ. ( ഫിലാന പാറ്റേഴ്സൺ – ONA കമ്മ്യൂണിറ്റി പ്രൊഫൈൽ ) ( ആമസോൺ AI-യിലെ ഉപഭോക്തൃ അവലോകന അനുഭവം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു )	- മിക്ക വാർത്താ, മാർക്കറ്റിംഗ് ഉള്ളടക്കങ്ങളും വസ്തുതാപരമായ കൃത്യതയോടെ സ്വയമേവ എഴുതപ്പെട്ടവയാണ്. - കുറഞ്ഞ മേൽനോട്ടത്തോടെ AI പൂർണ്ണമായ ലേഖനങ്ങളും പത്രക്കുറിപ്പുകളും നിർമ്മിക്കുന്നു. - ആവശ്യാനുസരണം സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്ന ഉയർന്ന വ്യക്തിഗതമാക്കിയ ഉള്ളടക്കം.
ദൃശ്യ കലകളും രൂപകൽപ്പനയും	- AI പ്രോംപ്റ്റുകളിൽ നിന്ന് ചിത്രങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു (മനുഷ്യൻ ഏറ്റവും മികച്ചത് തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു).- ആശയ കലയും രൂപകൽപ്പനയും വ്യതിയാനങ്ങൾ സ്വയം സൃഷ്ടിച്ചതാണ്.	- പൂർണ്ണ വീഡിയോ/സിനിമ രംഗങ്ങളും സങ്കീർണ്ണമായ ഗ്രാഫിക്സും AI നിർമ്മിക്കുന്നു.- ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെ ജനറേറ്റീവ് ഡിസൈൻ/ആർക്കിടെക്ചർ മീറ്റിംഗ് സ്പെസിഫിക്കേഷനുകൾ.- ആവശ്യാനുസരണം സൃഷ്ടിച്ച വ്യക്തിഗതമാക്കിയ മീഡിയ (ചിത്രങ്ങൾ, വീഡിയോ).
സോഫ്റ്റ്‌വെയർ കോഡിംഗ്	- AI കോഡ് സ്വയമേവ പൂർത്തിയാക്കുകയും ലളിതമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾ എഴുതുകയും ചെയ്യുന്നു (ഡെവലപ്പർ അവലോകനം ചെയ്തത്).- ഓട്ടോമേറ്റഡ് ടെസ്റ്റ് ജനറേഷനും ബഗ് നിർദ്ദേശങ്ങളും. ( കോപൈലറ്റിലെ കോഡിംഗ്: 2023 ഡാറ്റ കോഡ് ഗുണനിലവാരത്തിൽ താഴേക്കുള്ള സമ്മർദ്ദം നിർദ്ദേശിക്കുന്നു (2024 പ്രൊജക്ഷനുകൾ ഉൾപ്പെടെ) - GitClear ) ( AI കോഡ് അസിസ്റ്റന്റുകളെക്കുറിച്ചുള്ള ഗവേഷണ റിപ്പോർട്ടിൽ GitHub കോപൈലറ്റ് ഒന്നാമത് -- വിഷ്വൽ സ്റ്റുഡിയോ മാഗസിൻ )	- സ്പെസിഫിക്കേഷനുകളിൽ നിന്നുള്ള മുഴുവൻ സവിശേഷതകളും AI വിശ്വസനീയമായി നടപ്പിലാക്കുന്നു.- അറിയപ്പെടുന്ന പാറ്റേണുകൾക്കായുള്ള സ്വയംഭരണ ഡീബഗ്ഗിംഗും കോഡ് പരിപാലനവും.- കുറച്ച് മനുഷ്യ ഇൻപുട്ട് ഉപയോഗിച്ച് ലോ-കോഡ് ആപ്പ് സൃഷ്ടി.
കസ്റ്റമർ സർവീസ്	- ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ പതിവുചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുന്നു, ലളിതമായ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നു (സങ്കീർണ്ണമായ കേസുകൾ ഹാൻഡ്ഓഫ് ചെയ്യുന്നു).- ചില ചാനലുകളിലെ പതിവ് അന്വേഷണങ്ങളുടെ ~70% AI കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു. ( 2025-ലെ 59 AI ഉപഭോക്തൃ സേവന സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ) ( 2030 ആകുമ്പോഴേക്കും, ഉപഭോക്തൃ ഇടപെടലുകൾക്കിടയിലുള്ള തീരുമാനങ്ങളുടെ 69% ... )	- സങ്കീർണ്ണമായ അന്വേഷണങ്ങൾ ഉൾപ്പെടെ മിക്ക ഉപഭോക്തൃ ഇടപെടലുകളും AI കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു.- സേവന ഇളവുകൾക്കായുള്ള തത്സമയ AI തീരുമാനമെടുക്കൽ (റീഫണ്ടുകൾ, അപ്‌ഗ്രേഡുകൾ).- വർദ്ധനവുകൾക്കോ ​​പ്രത്യേക കേസുകൾക്കോ ​​മാത്രമുള്ള മനുഷ്യ ഏജന്റുമാർ.
ആരോഗ്യ പരിരക്ഷ	- AI മെഡിക്കൽ കുറിപ്പുകൾ തയ്യാറാക്കുന്നു; ഡോക്ടർമാർ പരിശോധിക്കുന്ന രോഗനിർണയങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. - AI ചില സ്കാനുകൾ (റേഡിയോളജി) മേൽനോട്ടത്തോടെ വായിക്കുന്നു; ലളിതമായ കേസുകൾ ട്രയേജ് ചെയ്യുന്നു. ( AI മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗ് ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ 2035 ആകുമ്പോഴേക്കും അഞ്ചിരട്ടിയായി വർദ്ധിക്കും )	- സാധാരണ രോഗങ്ങൾ വിശ്വസനീയമായി കണ്ടെത്തുകയും മിക്ക മെഡിക്കൽ ചിത്രങ്ങളും വ്യാഖ്യാനിക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് AI ആണ്. - AI രോഗികളെ നിരീക്ഷിക്കുകയും പരിചരണം ആരംഭിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു (ഉദാ: മരുന്ന് ഓർമ്മപ്പെടുത്തലുകൾ, അടിയന്തര മുന്നറിയിപ്പുകൾ). - വെർച്വൽ AI "നഴ്‌സുമാർ" പതിവ് ഫോളോ-അപ്പുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു; ഡോക്ടർമാർ സങ്കീർണ്ണമായ പരിചരണത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.
വിദ്യാഭ്യാസം	- AI ട്യൂട്ടർമാർ വിദ്യാർത്ഥികളുടെ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുന്നു, പരിശീലന പ്രശ്നങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു (അധ്യാപക നിരീക്ഷണം നടത്തുന്നു).- AI ഗ്രേഡിംഗിനെ സഹായിക്കുന്നു (അധ്യാപക അവലോകനത്തോടെ). ([K-12 വിദ്യാഭ്യാസത്തിനായുള്ള ജനറേറ്റീവ് AI)	Applify യുടെ ഗവേഷണ റിപ്പോർട്ട്]( https://www.applify.co/research-report/gen-ai-for-k12#:~:text=AI%20tutors%3A%20Virtual%20AI,individual%20learning%20styles%20and%20paces ))
ലോജിസ്റ്റിക്സ്	- ഡെലിവറി റൂട്ടുകളും പാക്കിംഗും AI ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു (മനുഷ്യർ ലക്ഷ്യങ്ങൾ വെക്കുന്നു).- AI വിതരണ ശൃംഖലയിലെ അപകടസാധ്യതകൾ ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുകയും ലഘൂകരണങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ( ലോജിസ്റ്റിക്സിലെ മികച്ച ജനറേറ്റീവ് AI ഉപയോഗ കേസുകൾ )	- AI കൺട്രോളറുകളുടെ മേൽനോട്ടത്തിൽ വലിയതോതിൽ സ്വയം-ഡ്രൈവിംഗ് ഡെലിവറികൾ (ട്രക്കുകൾ, ഡ്രോണുകൾ). - തടസ്സങ്ങൾ ഉണ്ടാകുമ്പോൾ AI സ്വയം കയറ്റുമതി പുനഃക്രമീകരിക്കുകയും ഇൻവെന്ററി ക്രമീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. - AI നിയന്ത്രിക്കുന്ന എൻഡ്-ടു-എൻഡ് സപ്ലൈ ചെയിൻ കോർഡിനേഷൻ (ഓർഡറിംഗ്, വിതരണം).
സാമ്പത്തിക	- AI സാമ്പത്തിക റിപ്പോർട്ടുകൾ/വാർത്ത സംഗ്രഹങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു (മനുഷ്യർ അവലോകനം ചെയ്തത്).- റോബോ-ഉപദേശകർ ലളിതമായ പോർട്ട്‌ഫോളിയോകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു; AI ചാറ്റ് ഉപഭോക്തൃ അന്വേഷണങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു. ( ജനറേറ്റീവ് AI ധനകാര്യത്തിലേക്ക് വരുന്നു )	- AI വിശകലന വിദഗ്ധർ ഉയർന്ന കൃത്യതയോടെ നിക്ഷേപ ശുപാർശകളും റിസ്ക് റിപ്പോർട്ടുകളും നിർമ്മിക്കുന്നു. - നിശ്ചിത പരിധിക്കുള്ളിൽ സ്വയംഭരണ വ്യാപാരവും പോർട്ട്ഫോളിയോ റീബാലൻസിംഗും. - AI സ്റ്റാൻഡേർഡ് ലോണുകൾ/ക്ലെയിമുകൾ സ്വയമേവ അംഗീകരിക്കുന്നു; മനുഷ്യർ അപവാദങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു.

റഫറൻസുകൾ:

1. പാറ്റേഴ്‌സൺ, ഫിലാന. ഓട്ടോമേറ്റഡ് വരുമാന കഥകൾ ഗുണിക്കുന്നു . ദി അസോസിയേറ്റഡ് പ്രസ്സ് (2015) – മനുഷ്യ എഴുത്തുകാരില്ലാതെ ആയിരക്കണക്കിന് വരുമാന റിപ്പോർട്ടുകളുടെ എപിയുടെ ഓട്ടോമേറ്റഡ് ജനറേഷനെ വിവരിക്കുന്നു ( ഓട്ടോമേറ്റഡ് വരുമാന കഥകൾ ഗുണിക്കുന്നു | ദി അസോസിയേറ്റഡ് പ്രസ്സ് ).

2. മക്കിൻസി & കമ്പനി. 2024 ന്റെ തുടക്കത്തിൽ AI യുടെ അവസ്ഥ: ജനറൽ AI ദത്തെടുക്കൽ കുതിച്ചുയരുകയും മൂല്യം സൃഷ്ടിക്കാൻ തുടങ്ങുകയും ചെയ്യുന്നു . (2024) – 65% സ്ഥാപനങ്ങളും ജനറേറ്റീവ് AI പതിവായി ഉപയോഗിക്കുന്നതായി റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു, 2023 നെ അപേക്ഷിച്ച് ഏകദേശം ഇരട്ടിയാണിത് ( 2024 ന്റെ തുടക്കത്തിൽ AI യുടെ അവസ്ഥ | മക്കിൻസി ), കൂടാതെ അപകടസാധ്യത കുറയ്ക്കുന്നതിനുള്ള ശ്രമങ്ങളെക്കുറിച്ച് ചർച്ച ചെയ്യുന്നു ( ദി സ്റ്റേറ്റ് ഓഫ് AI: ഗ്ലോബൽ സർവേ | മക്കിൻസി ).

3. ഗാർട്ട്നർ. ചാറ്റ്ജിപിടിക്ക് അപ്പുറം: എന്റർപ്രൈസസിനായുള്ള ജനറേറ്റീവ് എഐയുടെ ഭാവി . (2023) – 2030 ആകുമ്പോഴേക്കും ഒരു ബ്ലോക്ക്ബസ്റ്റർ സിനിമയുടെ 90% വും AI-ജനറേറ്റഡ് ആയിരിക്കുമെന്ന് പ്രവചിക്കുന്നു ( ഇൻഡസ്ട്രീസുകൾക്കും എന്റർപ്രൈസസുകൾക്കുമുള്ള ജനറേറ്റീവ് എഐ ഉപയോഗ കേസുകൾ ) കൂടാതെ മയക്കുമരുന്ന് ഡിസൈൻ പോലുള്ള ജനറേറ്റീവ് എഐ ഉപയോഗ കേസുകൾ എടുത്തുകാണിക്കുന്നു ( ഇൻഡസ്ട്രീസുകൾക്കും എന്റർപ്രൈസസുകൾക്കുമുള്ള ജനറേറ്റീവ് എഐ ഉപയോഗ കേസുകൾ ).

4. ട്വിപ്പ് ചെയ്യുക. ന്യൂസ് റൂമിൽ മാധ്യമപ്രവർത്തകർ AI ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന 12 വഴികൾ . (2024) – ഒരു വാർത്താ ഏജൻസിയിൽ 11% ലേഖനങ്ങൾ എഴുതുന്ന "ക്ലാര" AI യുടെ ഉദാഹരണം, എല്ലാ AI ഉള്ളടക്കവും മനുഷ്യ എഡിറ്റർമാർ അവലോകനം ചെയ്യുന്നു ( ന്യൂസ് റൂമിൽ മാധ്യമപ്രവർത്തകർ AI ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന 12 വഴികൾ - ട്വൈപ്പ് ).

5. Amazon.com വാർത്തകൾ. AI ഉപയോഗിച്ചുള്ള ഉപഭോക്തൃ അവലോകന അനുഭവം ആമസോൺ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു . (2023) – ഷോപ്പർമാരെ സഹായിക്കുന്നതിനായി ഉൽപ്പന്ന പേജുകളിൽ AI- ജനറേറ്റഡ് അവലോകന സംഗ്രഹങ്ങൾ പ്രഖ്യാപിക്കുന്നു ( AI ഉപയോഗിച്ചുള്ള ഉപഭോക്തൃ അവലോകന അനുഭവം ആമസോൺ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു ).

6. സെൻഡെസ്ക്. 2025-ലെ 59 AI ഉപഭോക്തൃ സേവന സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ . (2023) - CX സ്ഥാപനങ്ങളിൽ മൂന്നിൽ രണ്ട് ഭാഗത്തിലധികം പേരും ജനറേറ്റീവ് AI സേവനത്തിൽ "ഊഷ്മളത" ചേർക്കുമെന്ന് കരുതുന്നു ( 59 2025-ലെ AI ഉപഭോക്തൃ സേവന സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ) കൂടാതെ 100% ഉപഭോക്തൃ ഇടപെടലുകളിലും AI പ്രവചിക്കുന്നു ( 59 2025-ലെ AI ഉപഭോക്തൃ സേവന സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ).

7. ഫ്യൂച്ചറം റിസർച്ച് & എസ്എഎസ്. എക്സ്പീരിയൻസ് 2030: ഉപഭോക്തൃ അനുഭവത്തിന്റെ ഭാവി . (2019) – 2030 ആകുമ്പോഴേക്കും ഉപഭോക്തൃ ഇടപെടലിനിടെയുള്ള തീരുമാനങ്ങളുടെ ~69% സ്മാർട്ട് മെഷീനുകളായിരിക്കും എടുക്കുന്നതെന്ന് ബ്രാൻഡുകൾ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നതായി സർവേ കണ്ടെത്തി ( സിഎക്സിലേക്കുള്ള മാറ്റം പുനർവിചിന്തനം ചെയ്യാൻ, മാർക്കറ്റർമാർ ഈ 2 കാര്യങ്ങൾ ചെയ്യണം ).

8. ഡേറ്റൈക്കു. ലോജിസ്റ്റിക്സിലെ മികച്ച ജനറേറ്റീവ് AI ഉപയോഗ കേസുകൾ . (2023) – GenAI ലോഡിംഗ് എങ്ങനെ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു (~30% ഒഴിഞ്ഞ ട്രക്ക് സ്ഥലം കുറയ്ക്കുന്നു) ( ലോജിസ്റ്റിക്സിലെ മികച്ച ജനറേറ്റീവ് AI ഉപയോഗ കേസുകൾ ) എന്നും വാർത്തകൾ സ്കാൻ ചെയ്തുകൊണ്ട് വിതരണ ശൃംഖല അപകടസാധ്യതകൾ ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുന്നതെങ്ങനെയെന്നും വിവരിക്കുന്നു.

9. വിഷ്വൽ സ്റ്റുഡിയോ മാഗസിൻ. AI കോഡ് അസിസ്റ്റന്റുകളെക്കുറിച്ചുള്ള ഗവേഷണ റിപ്പോർട്ടിൽ GitHub കോപൈലറ്റ് ഒന്നാമത് . (2024) – ഗാർട്ട്നറുടെ തന്ത്രപരമായ ആസൂത്രണ അനുമാനങ്ങൾ: 2028 ആകുമ്പോഴേക്കും, എന്റർപ്രൈസ് ഡെവലപ്പർമാരിൽ 90% പേരും AI കോഡ് അസിസ്റ്റന്റുകളെ ഉപയോഗിക്കും (2024 ൽ 14% ൽ നിന്ന് ഉയർന്നു) ( AI കോഡ് അസിസ്റ്റന്റുകളെക്കുറിച്ചുള്ള ഗവേഷണ റിപ്പോർട്ടിൽ GitHub കോപൈലറ്റ് ഒന്നാമത് - വിഷ്വൽ സ്റ്റുഡിയോ മാഗസിൻ ).

10. ബ്ലൂംബെർഗ് വാർത്തകൾ. ബ്ലൂംബെർഗ് ജിപിടി അവതരിപ്പിക്കുന്നു . (2023) – സാമ്പത്തിക ജോലികൾ ലക്ഷ്യമിട്ടുള്ള ബ്ലൂംബെർഗിന്റെ 50B-പാരാമീറ്റർ മോഡലിന്റെ വിശദാംശങ്ങൾ, ചോദ്യോത്തരങ്ങൾക്കും വിശകലന പിന്തുണയ്ക്കും വേണ്ടിയുള്ള ടെർമിനലിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട് ( ജനറേറ്റീവ് AI ധനസഹായത്തിലേക്ക് വരുന്നു ).

ഇതിനു ശേഷം നിങ്ങൾക്ക് വായിക്കാൻ ഇഷ്ടപ്പെട്ടേക്കാവുന്ന ലേഖനങ്ങൾ:

🔗 AI-ക്ക് പകരം വയ്ക്കാൻ കഴിയാത്ത ജോലികൾ - AI ഏതൊക്കെ ജോലികൾ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കും?
വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന തൊഴിൽ മേഖലയെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു ആഗോള വീക്ഷണം, AI തടസ്സങ്ങളിൽ നിന്ന് ഏതൊക്കെ റോളുകൾ സുരക്ഷിതമാണെന്നും ഏതൊക്കെ റോളുകളാണ് ഏറ്റവും കൂടുതൽ അപകടസാധ്യതയുള്ളതെന്നും പരിശോധിക്കുന്നു.

🔗 സ്റ്റോക്ക് മാർക്കറ്റ് പ്രവചിക്കാൻ AI-ക്ക് കഴിയുമോ?
സ്റ്റോക്ക് മാർക്കറ്റ് പ്രവചനത്തിനായി AI ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ കഴിവുകൾ, പരിമിതികൾ, ധാർമ്മിക പരിഗണനകൾ എന്നിവയിലേക്ക് ആഴത്തിൽ ഇറങ്ങുക.

🔗 സൈബർ സുരക്ഷയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം?
അപാകത കണ്ടെത്തൽ മുതൽ ഭീഷണി മോഡലിംഗ് വരെ സൈബർ ഭീഷണികൾക്കെതിരെ പ്രതിരോധിക്കാൻ ജനറേറ്റീവ് AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കുന്നുവെന്ന് അറിയുക.