Previsioni per il 2024 nell'intelligenza artificiale e nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) – DATAVERSITY

Anche se l’anno scorso eravamo agli albori dell’intelligenza artificiale generativa, non avevamo previsto l’impatto profondo e il cambiamento epocale che avrebbe creato in tutto il mondo con l’introduzione di ChatGPT. Nel nostro set di Previsioni 2023, abbiamo notato il potenziale effetto dei LLM, con la ricerca che mostra la loro capacità di auto-miglioramento, e abbiamo detto: "Prevediamo che mentre... questo non ci porterà in un momento di singolarità, sarà l'argomento di ricerca caldo del 2023 e entro la fine dell'anno sarà una tecnica standard in tutti i risultati più avanzati dell'elaborazione del linguaggio naturale.” Ciò ha certamente dato prova di sé.

Osservando come sono andate le cose nell’ultimo anno, abbiamo voluto riprovare a prevedere dove vedremo il mercato dirigersi nel 2024 nei settori dell’intelligenza artificiale e dell’intelligenza artificiale. elaborazione del linguaggio naturale (PNL), compreso il modo in cui si collega alla nostra attenzione all'esperienza del cliente (CX). 

Jeff Catlin, EVP dei prodotti AI presso InMoment:

ChatGPT non sarà più la tecnologia prevalente per le aziende entro il 2025

Come la maggior parte dei first mover nel campo della tecnologia, ChatGPT diventerà sempre meno rilevante con il passare dell'anno. Gli LLM locali come Llama2 (e qualunque cosa verrà dopo) diventeranno i motori dell’intelligenza artificiale aziendale. Ci sono molte ragioni per questo, ma è probabile che la sicurezza dei dati e la capacità di influenzare i risultati ampliando un LLM locale con contenuti specifici del settore siano i due fattori che guidano questo cambiamento.

I LLM saranno integrati per risolvere problemi più impegnativi

Tecnologie come LangChain, che consentono agli utenti di inserire i risultati di un LLM in un altro LLM, diventeranno molto più importanti per gli utenti aziendali rispetto al prossimo LLM onnisciente. Immagina di utilizzare un LLM che misura la rabbia di un chiamante in un call center (furioso) e che la rabbia venga inserita in un modello successivo che combina la rabbia con la questione fondamentale affrontata nella chiamata per prevedere la probabilità che quel chiamante annullare il servizio o acquistare un prodotto concorrente. L’intelligenza artificiale combinatoria è il prossimo grande passo per l’intelligenza artificiale aziendale, che si tratti dell’assistenza clienti, del comportamento di acquisto degli acquirenti o di qualsiasi altro problema aziendale fondamentale.

La PNL diventerà più rilevante man mano che i LLM porteranno a un aumento dei volumi di dati non strutturati

Gli LLM sono un fattore scatenante che incoraggia le aziende a utilizzare tutti i dati non strutturati che in genere ignorano perché è difficile lavorarci. I LLM sono una porta d'accesso a questo contenuto, ma una potente PNL in grado di separare contenuti non strutturati e semi-strutturati per relatori, regioni o aree problematiche porterà le capacità diagnostiche dei LLM al livello successivo.

Paul Barba, scienziato capo di InMoment:

Il dramma di OpenAI continuerà a riempire il 2024

L'estromissione e la riassunzione di Sam Altman in OpenAI ha creato cicli di notizie pieni di pettegolezzi e riprese interessanti, e sospetto che le storie di OpenAI continueranno a riempire i titoli dei giornali per tutto il prossimo anno. I catalizzatori sottostanti – l’esclusiva struttura ibrida no-profit/profit, gli enormi costi, i rischi e le promesse dell’intelligenza artificiale – non sono cambiati e, con la velocità con cui questo campo sta avanzando, ci sono ampie opportunità per queste forze di emergere. a testa ancora e ancora l'anno prossimo.

I primi controlli sull’esportazione dell’IA molto probabilmente non saranno gli ultimi

Il governo degli Stati Uniti ha già imposto controlli sulle esportazioni sulla vendita alla Cina dei chip avanzati utilizzati per alimentare la ricerca sull’intelligenza artificiale. Insieme alla controversia normativa sui modelli open source che mettono a disposizione di tutti strumenti avanzati di intelligenza artificiale, penso che assisteremo a una rappresaglia delle lotte per il controllo delle esportazioni di crittografia software degli anni '80 e '90, quando le tecnologie web fondamentali come la crittografia a chiave pubblica furono classificate come “munizioni” e vietate per l’esportazione generale.

I mercati dell’intelligenza artificiale decolleranno

Sembrava che tutte le aziende tecnologiche avessero i loro “mercati modello” nell’era dell’apprendimento automatico in cui individui intraprendenti potevano mettere in affitto un modello addestrato e le aziende potevano semplicemente scegliere le funzionalità necessarie. Ciò non è mai decollato, poiché i modelli erano troppo rigidi e lo sforzo per valutare le scelte era troppo elevato. Gli LLM promettono un’integrazione più semplice e i progressi nell’intelligenza artificiale rendono possibile la costruzione di una soluzione a partire da molti blocchi predefiniti per essere ampiamente automatizzata.

A nostro avviso, il graduale declino di ChatGPT come tecnologia predominante per le imprese entro il 2025 sottolinea la natura dinamica del settore, in cui i modelli linguistici localizzati (LLM) come Llama2 aumenteranno di importanza. L’integrazione dei LLM per affrontare questioni complesse, facilitata da tecnologie come LangChain, segnala uno spostamento verso l’intelligenza artificiale combinatoria. Inoltre, l’aumento dei volumi di dati non strutturati, guidato dai LLM, accentua la crescente rilevanza della PNL nel migliorare le capacità diagnostiche. In mezzo a questi progressi tecnologici, il dramma in corso presso OpenAI e l’emergere di controlli sulle esportazioni di IA suggeriscono un panorama normativo complesso e potenziali sfide geopolitiche. Una nota positiva è che l’ascesa dei mercati dell’intelligenza artificiale, alimentata da LLM più flessibili, promette un’era di trasformazione in cui le aziende potranno integrare perfettamente blocchi di intelligenza artificiale precostruiti per soddisfare esigenze diverse. Guardando al futuro, il panorama dell’IA appare dinamico, caratterizzato dall’innovazione tecnologica, da considerazioni normative e dalla continua evoluzione delle dinamiche di mercato.

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• Fonte: https://www.dataversity.net/2024-predictions-in-ai-and-natural-language-processing-nlp/