ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವಿಲ್ಲದೆ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಏನು ಮಾಡಬಹುದು?

ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕ ಸಾರಾಂಶ

ಯಂತ್ರಗಳು ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರಗಳು, ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾದ ಜನರೇಟಿವ್ ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ (AI) ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಫೋಟಕ ಬೆಳವಣಿಗೆಯನ್ನು ಕಂಡಿದೆ. ಈ ಶ್ವೇತಪತ್ರವು ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವಿಲ್ಲದೆ ಇಂದು ಉತ್ಪಾದಕ AI ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ ದಶಕದಲ್ಲಿ ಅದು ಏನು ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಅವಲೋಕನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಬರವಣಿಗೆ, ಕಲೆ, ಕೋಡಿಂಗ್, ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆ, ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ, ಶಿಕ್ಷಣ, ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸುಗಳಲ್ಲಿ ಅದರ ಬಳಕೆಯನ್ನು ನಾವು ಸಮೀಕ್ಷೆ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ, AI ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಎಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಎಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಯಶಸ್ಸು ಮತ್ತು ಮಿತಿಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪ್ರಮುಖ ಸಂಶೋಧನೆಗಳು ಸೇರಿವೆ:

• ವ್ಯಾಪಕ ಅಳವಡಿಕೆ: 2024 ರಲ್ಲಿ, ಸಮೀಕ್ಷೆ ಮಾಡಲಾದ 65% ಕಂಪನಿಗಳು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿವೆ ಎಂದು ವರದಿ ಮಾಡಿವೆ - ಹಿಂದಿನ ವರ್ಷಕ್ಕಿಂತ ಸುಮಾರು ದ್ವಿಗುಣಗೊಂಡ ಪಾಲು ( 2024 ರ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ AI ಸ್ಥಿತಿ | ಮೆಕಿನ್ಸೆ ). ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ವಿಷಯ ರಚನೆ, ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು, ಕೋಡ್ ಉತ್ಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ.

• ಪ್ರಸ್ತುತ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು: ಇಂದಿನ ಉತ್ಪಾದಕ AI ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ರಚನಾತ್ಮಕ, ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕನಿಷ್ಠ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಸೂತ್ರಬದ್ಧ ಸುದ್ದಿ ವರದಿಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ರಚಿಸುವುದು (ಉದಾ. ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಗಳಿಕೆಯ ಸಾರಾಂಶಗಳು) ( ಫಿಲಾನಾ ಪ್ಯಾಟರ್ಸನ್ - ONA ಸಮುದಾಯ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ), ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಸೈಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ಪನ್ನ ವಿವರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿಮರ್ಶೆ ಮುಖ್ಯಾಂಶಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ-ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವ ಕೋಡ್ ಸೇರಿವೆ. ಈ ಡೊಮೇನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ, AI ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ದಿನನಿತ್ಯದ ವಿಷಯ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಮಾನವ ಕೆಲಸಗಾರರನ್ನು ವೃದ್ಧಿಸುತ್ತದೆ.

• ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಮಾನವ-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್: ಸೃಜನಾತ್ಮಕ ಬರವಣಿಗೆ, ವಿವರವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಅಥವಾ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಲಹೆಯಂತಹ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಅಥವಾ ಮುಕ್ತ-ಮುಕ್ತ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ - ವಾಸ್ತವಿಕ ನಿಖರತೆ, ನೈತಿಕ ತೀರ್ಪು ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಇನ್ನೂ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಇಂದು ಅನೇಕ AI ನಿಯೋಜನೆಗಳು "ಮಾನವ-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್" ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಅಲ್ಲಿ AI ವಿಷಯವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾನವರು ಅದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ.

• ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ಸುಧಾರಣೆಗಳು: ಮುಂದಿನ 5-10 ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ, ಉತ್ಪಾದಕ AI ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮತ್ತು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗುವ . ಮಾದರಿ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಗಾರ್ಡ್‌ರೈಲ್ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿನ ಪ್ರಗತಿಗಳು AI ಕನಿಷ್ಠ ಮಾನವ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಸೃಜನಶೀಲ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, 2030 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ AI ಹೆಚ್ಚಿನ ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವಾ ಸಂವಹನಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ತಜ್ಞರು ಊಹಿಸುತ್ತಾರೆ ( CX ಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಲು ಮರುಕಲ್ಪನೆ ಮಾಡಲು, ಮಾರುಕಟ್ಟೆದಾರರು ಈ 2 ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಮಾಡಬೇಕು ), ಮತ್ತು 90% AI-ರಚಿತ ವಿಷಯದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಮುಖ ಚಲನಚಿತ್ರವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು ( ಉದ್ಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಉದ್ಯಮಗಳಿಗೆ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು ).

• 2035 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ: ಒಂದು ದಶಕದಲ್ಲಿ, ಸ್ವಾಯತ್ತ AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ನಾವು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತೇವೆ. AI ಬೋಧಕರು ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಶಿಕ್ಷಣವನ್ನು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಒದಗಿಸಬಹುದು, AI ಸಹಾಯಕರು ತಜ್ಞರ ಸಹಿಗಾಗಿ ಕಾನೂನು ಒಪ್ಪಂದಗಳು ಅಥವಾ ವೈದ್ಯಕೀಯ ವರದಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ರಚಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ-ಚಾಲನಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು (ಜನರೇಟಿವ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ನಿಂದ ಸಹಾಯ ಪಡೆಯುತ್ತವೆ) ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಕೊನೆಯಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗೆ ನಡೆಸಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕೆಲವು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಪ್ರದೇಶಗಳು (ಉದಾ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಟ್ಟದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ರೋಗನಿರ್ಣಯಗಳು, ಅಂತಿಮ ಕಾನೂನು ನಿರ್ಧಾರಗಳು) ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಗಾಗಿ ಇನ್ನೂ ಮಾನವ ತೀರ್ಪು ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.

• ನೈತಿಕ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯ ಕಾಳಜಿಗಳು: AI ಸ್ವಾಯತ್ತತೆ ಬೆಳೆದಂತೆ, ಕಳವಳಗಳೂ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತವೆ. ಇಂದಿನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಭ್ರಮೆಗಳು (AI ಸತ್ಯಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದು), ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತ, ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯ ಕೊರತೆ ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ ಸಂಭಾವ್ಯ ದುರುಪಯೋಗ ಸೇರಿವೆ. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವಾಗ ನಂಬಬಹುದೆಂದು AI ಸ್ಥಿತಿ: ಜಾಗತಿಕ ಸಮೀಕ್ಷೆ | ಮೆಕಿನ್ಸೆ ) - ಆದರೆ ದೃಢವಾದ ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

• ಈ ಪ್ರಬಂಧದ ರಚನೆ: ನಾವು ಉತ್ಪಾದಕ AI ಪರಿಚಯ ಮತ್ತು ಸ್ವಾಯತ್ತ vs. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಬಳಕೆಗಳ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಂತರ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ಡೊಮೇನ್‌ಗೆ (ಬರವಣಿಗೆ, ಕಲೆ, ಕೋಡಿಂಗ್, ಇತ್ಯಾದಿ), AI ಇಂದು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಏನು ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ದಿಗಂತದಲ್ಲಿ ಏನಿದೆ ಎಂಬುದರ ವಿರುದ್ಧ ನಾವು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ಅಡ್ಡ-ಕತ್ತರಿಸುವ ಸವಾಲುಗಳು, ಭವಿಷ್ಯದ ಪ್ರಕ್ಷೇಪಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದಕ AI ಅನ್ನು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತವಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಶಿಫಾರಸುಗಳೊಂದಿಗೆ ಮುಕ್ತಾಯಗೊಳಿಸುತ್ತೇವೆ.

ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ, ಉತ್ಪಾದಕ AI ನಿರಂತರ ಮಾನವ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವಿಲ್ಲದೆಯೇ ಅಚ್ಚರಿಯ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಈಗಾಗಲೇ ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಿದೆ. ಅದರ ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಾರ್ವಜನಿಕರು AI ಕೇವಲ ಒಂದು ಸಾಧನವಾಗಿರದೆ, ಕೆಲಸ ಮತ್ತು ಸೃಜನಶೀಲತೆಯಲ್ಲಿ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಸಹಯೋಗಿಯಾಗಿರುವ ಯುಗಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಸಿದ್ಧರಾಗಬಹುದು.

ಪರಿಚಯ

ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಬಹಳ ಹಿಂದಿನಿಂದಲೂ ಸಮರ್ಥವಾಗಿದೆ , ಆದರೆ ಇತ್ತೀಚೆಗೆ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ರಚಿಸಲು - ಗದ್ಯ ಬರೆಯುವುದು, ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು, ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಮತ್ತು ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚಿನವು. ಈ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಮಾದರಿಗಳು (ಪಠ್ಯಕ್ಕಾಗಿ GPT-4 ಅಥವಾ ಚಿತ್ರಗಳಿಗಾಗಿ DALL·E ನಂತಹವು) ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ಹೊಸ ವಿಷಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ವಿಶಾಲವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರಗತಿಯು ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಾದ್ಯಂತ ನಾವೀನ್ಯತೆಯ ಅಲೆಯನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪ್ರಶ್ನೆ ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತದೆ: ಮಾನವನು ತನ್ನ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಎರಡು ಬಾರಿ ಪರಿಶೀಲಿಸದೆ, AI ತನ್ನದೇ ಆದ ಮೇಲೆ ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಾವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ನಂಬಬಹುದು?

ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಾಯತ್ತ ಬಳಕೆಗಳ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ

• ಮಾನವ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ AI ಎಂದರೆ AI ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಜನರು ಅಂತಿಮಗೊಳಿಸುವ ಮೊದಲು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಅಥವಾ ಕ್ಯುರೇಟ್ ಮಾಡುವ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಬ್ಬ ಪತ್ರಕರ್ತ ಲೇಖನವನ್ನು ಕರಡು ರಚಿಸಲು AI ಬರವಣಿಗೆ ಸಹಾಯಕನನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಸಂಪಾದಕರು ಅದನ್ನು ಸಂಪಾದಿಸಿ ಅನುಮೋದಿಸುತ್ತಾರೆ.

• ಸ್ವಾಯತ್ತ AI (ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವಿಲ್ಲದ AI) ಎಂದರೆ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ಅಥವಾ ಯಾವುದೇ ಮಾನವ ಸಂಪಾದನೆಯಿಲ್ಲದೆ ನೇರವಾಗಿ ಬಳಕೆಗೆ ಬರುವ ವಿಷಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಮಾನವ ಏಜೆಂಟ್ ಇಲ್ಲದೆ ಗ್ರಾಹಕರ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್ ಅಥವಾ AI ನಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಕ್ರೀಡಾ ಸ್ಕೋರ್ ರೀಕ್ಯಾಪ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪ್ರಕಟಿಸುವ ಸುದ್ದಿ ಔಟ್‌ಲೆಟ್.

ಉತ್ಪಾದಕ AI ಅನ್ನು ಈಗಾಗಲೇ ಎರಡೂ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. 2023-2025 ರಲ್ಲಿ, ಅಳವಡಿಕೆ ಗಗನಕ್ಕೇರಿದೆ , ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಉತ್ಸಾಹದಿಂದ ಪ್ರಯೋಗ ಮಾಡುತ್ತಿವೆ. 2024 ರಲ್ಲಿ ನಡೆದ ಒಂದು ಜಾಗತಿಕ ಸಮೀಕ್ಷೆಯ ಪ್ರಕಾರ, 65% ಕಂಪನಿಗಳು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿವೆ, ಇದು ಕೇವಲ ಒಂದು ವರ್ಷದ ಹಿಂದಿನಿಂದ ಸುಮಾರು ಮೂರನೇ ಒಂದು ಭಾಗಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ ( 2024 ರ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ AI ಸ್ಥಿತಿ | ಮೆಕಿನ್ಸೆ ). ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಸಹ ChatGPT ನಂತಹ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ - ಅಂದಾಜು 79% ವೃತ್ತಿಪರರು 2023 ರ ಮಧ್ಯಭಾಗದಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಗೆ ಕನಿಷ್ಠ ಸ್ವಲ್ಪ ಒಡ್ಡಿಕೊಂಡಿದ್ದರು ( 2023 ರಲ್ಲಿ AI ಸ್ಥಿತಿ: ಉತ್ಪಾದಕ AI ನ ಬ್ರೇಕ್‌ಔಟ್ ವರ್ಷ | ಮೆಕಿನ್ಸೆ ). ಈ ತ್ವರಿತ ಬಳಕೆ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಸೃಜನಶೀಲತೆಯ ಲಾಭದ ಭರವಸೆಯಿಂದ ನಡೆಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ. ಆದರೂ ಇದು "ಆರಂಭಿಕ ದಿನಗಳು" ಆಗಿಯೇ ಉಳಿದಿದೆ ಮತ್ತು ಅನೇಕ ಕಂಪನಿಗಳು ಇನ್ನೂ AI ಅನ್ನು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನೀತಿಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತಿವೆ ( 2023 ರಲ್ಲಿ AI ಸ್ಥಿತಿ: ಉತ್ಪಾದಕ AI ನ ಬ್ರೇಕ್‌ಔಟ್ ವರ್ಷ | ಮೆಕಿನ್ಸೆ ).

ಸ್ವಾಯತ್ತತೆ ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ: ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದೆ AI ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಬಿಡುವುದರಿಂದ ಬೃಹತ್ ದಕ್ಷತೆಯ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡಬಹುದು - ಬೇಸರದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವುದು - ಆದರೆ ಇದು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಗೆ ಪಣವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ವಾಯತ್ತ AI ಏಜೆಂಟ್ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಪಡೆಯಬೇಕು (ಅಥವಾ ಅದರ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು) ಏಕೆಂದರೆ ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯಲು ಯಾವುದೇ ಮಾನವ ಇಲ್ಲದಿರಬಹುದು. ಕೆಲವು ಕಾರ್ಯಗಳು ಇತರರಿಗಿಂತ ಇದಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಾಲ ನೀಡುತ್ತವೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, AI ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಿದಾಗ:

• ಕಾರ್ಯವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ರಚನೆ ಅಥವಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು (ಉದಾ. ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ನಿಯಮಿತ ವರದಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು).

• ದೋಷಗಳು ಕಡಿಮೆ-ಅಪಾಯಕಾರಿ ಅಥವಾ ಸುಲಭವಾಗಿ ಸಹಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಲ್ಲವು (ಉದಾ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ರೋಗನಿರ್ಣಯಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಅತೃಪ್ತಿಕರವಾಗಿದ್ದರೆ ತಿರಸ್ಕರಿಸಬಹುದಾದ ಚಿತ್ರ ರಚನೆ).

• ಸಾಕಷ್ಟು ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶವಿದೆ , ಆದ್ದರಿಂದ AI ಯ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ನೈಜ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ (ಊಹೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ).

ಮುಕ್ತ , ಹೆಚ್ಚಿನ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಅಥವಾ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ನಿರ್ಣಯದ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕೆಲಸಗಳು ಇಂದು ಶೂನ್ಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಗೆ ಕಡಿಮೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿವೆ.

ಮುಂದಿನ ವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ, ಉತ್ಪಾದಕ AI ಈಗ ಏನು ಮಾಡುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಮುಂದೇನು ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಲು ನಾವು ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ. AI-ಲಿಖಿತ ಸುದ್ದಿ ಲೇಖನಗಳು ಮತ್ತು AI-ರಚಿತ ಕಲಾಕೃತಿಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಕೋಡ್-ರೈಟಿಂಗ್ ಸಹಾಯಕರು ಮತ್ತು ವರ್ಚುವಲ್ ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವಾ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳವರೆಗೆ - AI ನಿಂದ ಯಾವ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕೊನೆಯಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗೆ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಯಾವುದಕ್ಕೆ ಇನ್ನೂ ಮನುಷ್ಯನ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುವ ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ನಾವು ನೋಡುತ್ತೇವೆ. ಪ್ರತಿ ಡೊಮೇನ್‌ಗೆ, 2035 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿರಬಹುದಾದ ವಾಸ್ತವಿಕ ಪ್ರಕ್ಷೇಪಗಳಿಂದ ನಾವು ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು (ಸುಮಾರು 2025) ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತೇವೆ.

ವಿವಿಧ ಡೊಮೇನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ವಾಯತ್ತ AI ನ ವರ್ತಮಾನ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ನಕ್ಷೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ಓದುಗರಿಗೆ ಸಮತೋಲಿತ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ನಾವು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ: AI ಅನ್ನು ಮಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ದೋಷರಹಿತ ಎಂದು ಅತಿಯಾಗಿ ಪ್ರಚಾರ ಮಾಡಬಾರದು ಅಥವಾ ಅದರ ನೈಜ ಮತ್ತು ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾರಾಟ ಮಾಡಬಾರದು. ಈ ಅಡಿಪಾಯದೊಂದಿಗೆ, ಪ್ರಮುಖ ನಿರ್ಧಾರಗಳೊಂದಿಗೆ ಮುಕ್ತಾಯಗೊಳಿಸುವ ಮೊದಲು ನೈತಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣೆ ಸೇರಿದಂತೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದೆ AI ಅನ್ನು ನಂಬುವಲ್ಲಿನ ವ್ಯಾಪಕ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ನಾವು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ.

ಬರವಣಿಗೆ ಮತ್ತು ವಿಷಯ ರಚನೆಯಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದಕ AI

ಉತ್ಪಾದಕ AI ಸಂಚಲನ ಮೂಡಿಸಿದ ಮೊದಲ ಡೊಮೇನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಪಠ್ಯ ರಚನೆಯೂ ಒಂದು. ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಸುದ್ದಿ ಲೇಖನಗಳು ಮತ್ತು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಪ್ರತಿಯಿಂದ ಹಿಡಿದು ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಪೋಸ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ದಾಖಲೆಗಳ ಸಾರಾಂಶಗಳವರೆಗೆ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ರಚಿಸಬಹುದು. ಆದರೆ ಮಾನವ ಸಂಪಾದಕರಿಲ್ಲದೆ ಈ ಬರವಣಿಗೆಯಲ್ಲಿ ಎಷ್ಟು ಭಾಗವನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು?

ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು (2025): ದಿನಚರಿಯ ವಿಷಯದ ಸ್ವಯಂ-ಬರಹಗಾರನಾಗಿ AI.

ಇಂದು, ಉತ್ಪಾದಕ AI ಕನಿಷ್ಠ ಅಥವಾ ಯಾವುದೇ ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವಿಲ್ಲದೆ ವಿವಿಧ ದಿನನಿತ್ಯದ ಬರವಣಿಗೆಯ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು . ಪತ್ರಿಕೋದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ: ಅಸೋಸಿಯೇಟೆಡ್ ಪ್ರೆಸ್ ವರ್ಷಗಳಿಂದ ಪ್ರತಿ ತ್ರೈಮಾಸಿಕದಲ್ಲಿ ಸಾವಿರಾರು ಕಂಪನಿ ಗಳಿಕೆಯ ವರದಿಗಳನ್ನು ಹಣಕಾಸು ಡೇಟಾ ಫೀಡ್‌ಗಳಿಂದ ನೇರವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಯಾಂತ್ರೀಕರಣವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದೆ ( ಫಿಲಾನಾ ಪ್ಯಾಟರ್ಸನ್ - ONA ಸಮುದಾಯ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ). ಈ ಸಣ್ಣ ಸುದ್ದಿ ತುಣುಕುಗಳು ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತವೆ (ಉದಾ, "ಕಂಪನಿ X Y ಗಳಿಕೆಯನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡಿದೆ, Z% ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ...") ಮತ್ತು AI (ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಬಳಸಿ) ಯಾವುದೇ ಮನುಷ್ಯನಿಗಿಂತ ವೇಗವಾಗಿ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ತುಂಬಬಹುದು ಮತ್ತು ಪದಗಳನ್ನು ತುಂಬಬಹುದು. AP ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಈ ವರದಿಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪ್ರಕಟಿಸುತ್ತದೆ, ಮಾನವ ಬರಹಗಾರರ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ ಅವುಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ (ಪ್ರತಿ ತ್ರೈಮಾಸಿಕಕ್ಕೆ 3,000 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಕಥೆಗಳು) ( ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಗಳಿಕೆಯ ಕಥೆಗಳು ಗುಣಿಸುತ್ತವೆ | ಅಸೋಸಿಯೇಟೆಡ್ ಪ್ರೆಸ್ ).

ಕ್ರೀಡಾ ಪತ್ರಿಕೋದ್ಯಮವನ್ನು ಇದೇ ರೀತಿ ವರ್ಧಿಸಲಾಗಿದೆ: AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಕ್ರೀಡಾ ಆಟದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡು ಮರುಸಂಗ್ರಹ ಕಥೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಈ ಡೊಮೇನ್‌ಗಳು ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಮತ್ತು ಸೂತ್ರಬದ್ಧವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಡೇಟಾ ಸರಿಯಾಗಿದ್ದರೆ ದೋಷಗಳು ಅಪರೂಪ. ಈ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ನಾವು ನಿಜವಾದ ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯನ್ನು - AI ಬರೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿಷಯವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಪ್ರಕಟಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಉತ್ಪನ್ನ ವಿವರಣೆಗಳು, ಇಮೇಲ್ ಸುದ್ದಿಪತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ವಿಷಯವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಜನರೇಟಿವ್ AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ದೈತ್ಯ ಅಮೆಜಾನ್ ಈಗ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಿಗೆ ಗ್ರಾಹಕರ ವಿಮರ್ಶೆಗಳನ್ನು ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. AI ಅನೇಕ ವೈಯಕ್ತಿಕ ವಿಮರ್ಶೆಗಳ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಜನರು ಐಟಂ ಬಗ್ಗೆ ಏನು ಇಷ್ಟಪಡುತ್ತಾರೆ ಅಥವಾ ಇಷ್ಟಪಡುವುದಿಲ್ಲ ಎಂಬುದರ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಹೈಲೈಟ್ ಪ್ಯಾರಾಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ನಂತರ ಅದನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಸಂಪಾದನೆ ಇಲ್ಲದೆ ಉತ್ಪನ್ನ ಪುಟದಲ್ಲಿ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ( ಅಮೆಜಾನ್ AI ಯೊಂದಿಗೆ ಗ್ರಾಹಕ ವಿಮರ್ಶೆಗಳ ಅನುಭವವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ ). ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಕೆಳಗೆ ನೀಡಲಾಗಿದೆ , ಅಲ್ಲಿ "ಗ್ರಾಹಕರು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ" ವಿಭಾಗವು ವಿಮರ್ಶೆ ಡೇಟಾದಿಂದ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ AI ನಿಂದ ರಚಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ:

( ಅಮೆಜಾನ್ AI ಯೊಂದಿಗೆ ಗ್ರಾಹಕರ ವಿಮರ್ಶೆಗಳ ಅನುಭವವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ ) ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಉತ್ಪನ್ನ ಪುಟದಲ್ಲಿ AI-ರಚಿತ ವಿಮರ್ಶೆ ಸಾರಾಂಶ. ಅಮೆಜಾನ್‌ನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಬಳಕೆದಾರರ ವಿಮರ್ಶೆಗಳಿಂದ (ಉದಾ, ಬಳಕೆಯ ಸುಲಭತೆ, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ) ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಪ್ಯಾರಾಗ್ರಾಫ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಖರೀದಿದಾರರಿಗೆ "ಗ್ರಾಹಕ ವಿಮರ್ಶೆಗಳ ಪಠ್ಯದಿಂದ AI-ರಚಿತ" ಎಂದು ತೋರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ವಿಷಯವು ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿದಾಗ ಅಥವಾ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾದಿಂದ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿದಾಗ, AI ಅದನ್ನು ಏಕಾಂಗಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಅಂತಹ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ . ಇತರ ಪ್ರಸ್ತುತ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:

• ಹವಾಮಾನ ಮತ್ತು ಸಂಚಾರ ನವೀಕರಣಗಳು: ಸಂವೇದಕ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ದೈನಂದಿನ ಹವಾಮಾನ ವರದಿಗಳು ಅಥವಾ ಸಂಚಾರ ಬುಲೆಟಿನ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಮಾಧ್ಯಮಗಳು.

• ಹಣಕಾಸು ವರದಿಗಳು: ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ನೇರವಾದ ಹಣಕಾಸು ಸಾರಾಂಶಗಳನ್ನು (ತ್ರೈಮಾಸಿಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು, ಷೇರು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಬ್ರೀಫಿಂಗ್‌ಗಳು) ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ. 2014 ರಿಂದ, ಬ್ಲೂಮ್‌ಬರ್ಗ್ ಮತ್ತು ಇತರ ಸುದ್ದಿ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಕಂಪನಿಯ ಗಳಿಕೆಯ ಕುರಿತು ಸುದ್ದಿ ಬ್ಲರ್ಬ್‌ಗಳನ್ನು ಬರೆಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿವೆ - ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸಿದ ನಂತರ ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ನಡೆಯುತ್ತದೆ ( AP ಯ 'ರೋಬೋಟ್ ಪತ್ರಕರ್ತರು' ಈಗ ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಕಥೆಗಳನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತಿದ್ದಾರೆ | ದಿ ವರ್ಜ್ ) ( ವ್ಯೋಮಿಂಗ್ ವರದಿಗಾರ ನಕಲಿ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು, ಕಥೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು AI ಬಳಸಿ ಸಿಕ್ಕಿಬಿದ್ದಿದ್ದಾನೆ ).

• ಅನುವಾದ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಲೇಖನ: ಪ್ರತಿಲೇಖನ ಸೇವೆಗಳು ಈಗ ಮಾನವ ಟೈಪಿಸ್ಟ್‌ಗಳಿಲ್ಲದೆ ಸಭೆಯ ಪ್ರತಿಲೇಖನಗಳು ಅಥವಾ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಸೃಜನಶೀಲ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದಕವಲ್ಲದಿದ್ದರೂ, ಈ ಭಾಷಾ ಕಾರ್ಯಗಳು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಆಡಿಯೊಕ್ಕಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ.

• ಕರಡು ರಚನೆ: ಅನೇಕ ವೃತ್ತಿಪರರು ಇಮೇಲ್‌ಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ದಾಖಲೆಗಳ ಮೊದಲ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಕರಡು ಮಾಡಲು ChatGPT ನಂತಹ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ, ವಿಷಯವು ಕಡಿಮೆ-ಅಪಾಯಕಾರಿಯಾಗಿದ್ದರೆ ಸಾಂದರ್ಭಿಕವಾಗಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಅಥವಾ ಯಾವುದೇ ಸಂಪಾದನೆಗಳಿಲ್ಲದೆ ಕಳುಹಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಆದಾಗ್ಯೂ, ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಗದ್ಯಕ್ಕಾಗಿ, 2025 ರಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯು ರೂಢಿಯಾಗಿ ಉಳಿದಿದೆ . ಸುದ್ದಿ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ವಿರಳವಾಗಿ ತನಿಖಾ ಅಥವಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಲೇಖನಗಳನ್ನು AI ನಿಂದ ನೇರವಾಗಿ ಪ್ರಕಟಿಸುತ್ತವೆ - ಸಂಪಾದಕರು AI-ಲಿಖಿತ ಕರಡುಗಳನ್ನು ಸತ್ಯ-ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಪರಿಷ್ಕರಿಸುತ್ತಾರೆ. AI ಶೈಲಿ ಮತ್ತು ರಚನೆಯನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅನುಕರಿಸಬಲ್ಲದು ಆದರೆ ವಾಸ್ತವಿಕ ದೋಷಗಳನ್ನು (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ "ಭ್ರಮೆಗಳು" ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ) ಅಥವಾ ಮಾನವನು ಹಿಡಿಯಬೇಕಾದ ವಿಚಿತ್ರವಾದ ನುಡಿಗಟ್ಟುಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಜರ್ಮನ್ ಪತ್ರಿಕೆ ಎಕ್ಸ್‌ಪ್ರೆಸ್ ಆರಂಭಿಕ ಸುದ್ದಿ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ಬರೆಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಕ್ಲಾರಾ ಎಂಬ AI "ಡಿಜಿಟಲ್ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿ"ಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿತು. ಕ್ಲಾರಾ ಕ್ರೀಡಾ ವರದಿಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ರಚಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಓದುಗರನ್ನು ಆಕರ್ಷಿಸುವ ಮುಖ್ಯಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಹ ಬರೆಯಬಹುದು, ಎಕ್ಸ್‌ಪ್ರೆಸ್‌ನ 11% ಲೇಖನಗಳಿಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡಬಹುದು - ಆದರೆ ಮಾನವ ಸಂಪಾದಕರು ಇನ್ನೂ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಪತ್ರಿಕೋದ್ಯಮ ಸಮಗ್ರತೆಗಾಗಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ತುಣುಕನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಥೆಗಳಲ್ಲಿ ( ಪತ್ರಕರ್ತರು ಸುದ್ದಿ ಕೋಣೆಯಲ್ಲಿ AI ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ 12 ಮಾರ್ಗಗಳು - ಟ್ವೈಪ್ ). ಈ ಮಾನವ-AI ಪಾಲುದಾರಿಕೆ ಇಂದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ: AI ಪಠ್ಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಭಾರ ಎತ್ತುವಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾನವರು ಅಗತ್ಯವಿರುವಂತೆ ಕ್ಯುರೇಟ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಸರಿಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ.

2030-2035ರ ನಿರೀಕ್ಷೆ: ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಬರವಣಿಗೆಯ ಕಡೆಗೆ

ಮುಂದಿನ ದಶಕದಲ್ಲಿ, ಉತ್ಪಾದಕ AI ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ, ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿ ಸರಿಯಾದ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಾವು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತೇವೆ, ಇದು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದ ಬರವಣಿಗೆ ಕಾರ್ಯಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ. ಹಲವಾರು ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಇದನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತವೆ:

• ಸುಧಾರಿತ ನಿಖರತೆ: ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಸಂಶೋಧನೆಯು AI ನ ತಪ್ಪು ಅಥವಾ ಅಪ್ರಸ್ತುತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ. 2030 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ಉತ್ತಮ ತರಬೇತಿಯೊಂದಿಗೆ (ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಸತ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ) ಮುಂದುವರಿದ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಆಂತರಿಕವಾಗಿ ಮಾನವ ಮಟ್ಟದ ಸತ್ಯ-ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದು. ಇದರರ್ಥ AI ಸರಿಯಾದ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಮತ್ತು ಮೂಲ ವಸ್ತುಗಳಿಂದ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪಡೆದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಪೂರ್ಣ ಸುದ್ದಿ ಲೇಖನವನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು, ಇದಕ್ಕೆ ಕಡಿಮೆ ಸಂಪಾದನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.

• ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ AIಗಳು: ಕೆಲವು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ (ಕಾನೂನು, ವೈದ್ಯಕೀಯ, ತಾಂತ್ರಿಕ ಬರವಣಿಗೆ) ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಲಾದ ಹೆಚ್ಚು ವಿಶೇಷವಾದ ಜನರೇಟಿವ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಾವು ನೋಡುತ್ತೇವೆ. 2030 ರ ಕಾನೂನು AI ಮಾದರಿಯು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಒಪ್ಪಂದಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಪ್ರಕರಣ ಕಾನೂನನ್ನು ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸಬಹುದು - ರಚನೆಯಲ್ಲಿ ಸೂತ್ರಬದ್ಧವಾಗಿರುವ ಆದರೆ ಪ್ರಸ್ತುತ ವಕೀಲರ ಸಮಯವನ್ನು ಬೇಡುವ ಕಾರ್ಯಗಳು. AI ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿದ ಕಾನೂನು ದಾಖಲೆಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿದ್ದರೆ, ಅದರ ಕರಡುಗಳು ಸಾಕಷ್ಟು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿರಬಹುದು, ವಕೀಲರು ತ್ವರಿತ ಅಂತಿಮ ನೋಟವನ್ನು ಮಾತ್ರ ನೀಡುತ್ತಾರೆ.

• ನೈಸರ್ಗಿಕ ಶೈಲಿ ಮತ್ತು ಸುಸಂಬದ್ಧತೆ: ದೀರ್ಘ ದಾಖಲೆಗಳಿಗಿಂತ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳು ಉತ್ತಮವಾಗುತ್ತಿವೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಸುಸಂಬದ್ಧ ಮತ್ತು ಸರಿಯಾದ ದೀರ್ಘ-ರೂಪದ ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. 2035 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, AI ಸ್ವತಃ ಕಾಲ್ಪನಿಕವಲ್ಲದ ಪುಸ್ತಕ ಅಥವಾ ತಾಂತ್ರಿಕ ಕೈಪಿಡಿಯ ಯೋಗ್ಯವಾದ ಮೊದಲ ಕರಡನ್ನು ಬರೆಯಬಹುದು, ಇದರಲ್ಲಿ ಮಾನವರು ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಸಲಹಾ ಪಾತ್ರದಲ್ಲಿರುತ್ತಾರೆ (ಗುರಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಅಥವಾ ವಿಶೇಷ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸಲು).

ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ಇದು ಹೇಗಿರಬಹುದು? ದಿನನಿತ್ಯದ ಪತ್ರಿಕೋದ್ಯಮವು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಬಹುದು. 2030 ರಲ್ಲಿ ಒಂದು ಸುದ್ದಿ ಸಂಸ್ಥೆಯು ಪ್ರತಿ ಗಳಿಕೆಯ ವರದಿ, ಕ್ರೀಡಾ ಕಥೆ ಅಥವಾ ಚುನಾವಣಾ ಫಲಿತಾಂಶದ ನವೀಕರಣದ ಮೊದಲ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಬರೆಯುವುದನ್ನು ನಾವು ನೋಡಬಹುದು, ಗುಣಮಟ್ಟದ ಭರವಸೆಗಾಗಿ ಸಂಪಾದಕರು ಕೆಲವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಮಾದರಿ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ತಜ್ಞರು ಆನ್‌ಲೈನ್ ವಿಷಯದ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ಪಾಲು ಯಂತ್ರ-ರಚಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಮುನ್ಸೂಚಿಸುತ್ತಾರೆ - ಉದ್ಯಮ ವಿಶ್ಲೇಷಕರ ಒಂದು ದಿಟ್ಟ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಯು 2026 ರ ವೇಳೆಗೆ 90% ರಷ್ಟು ಆನ್‌ಲೈನ್ ವಿಷಯವನ್ನು AI-ರಚಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು ( 2026 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ಮಾನವರಲ್ಲದವರಿಂದ ರಚಿಸಲಾದ ಆನ್‌ಲೈನ್ ವಿಷಯವು ಮಾನವ-ರಚಿತ ವಿಷಯವನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ - OODAloop ), ಆದರೂ ಆ ಅಂಕಿ ಅಂಶವು ಚರ್ಚೆಯಲ್ಲಿದೆ. ಹೆಚ್ಚು ಸಂಪ್ರದಾಯವಾದಿ ಫಲಿತಾಂಶವು 2030 ರ ದಶಕದ ಮಧ್ಯಭಾಗದ ವೇಳೆಗೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ದಿನನಿತ್ಯದ ವೆಬ್ ಲೇಖನಗಳು, ಉತ್ಪನ್ನ ನಕಲು ಮತ್ತು ಬಹುಶಃ ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಸುದ್ದಿ ಫೀಡ್‌ಗಳನ್ನು AI ನಿಂದ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದರ್ಥ.

ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಸಂವಹನಗಳಲ್ಲಿ , ಉತ್ಪಾದಕ AI ಸಂಪೂರ್ಣ ಅಭಿಯಾನಗಳನ್ನು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ನಡೆಸುವ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಇಮೇಲ್‌ಗಳು, ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಪೋಸ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಜಾಹೀರಾತು ನಕಲು ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಕಳುಹಿಸಬಹುದು, ಗ್ರಾಹಕರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸಂದೇಶವನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ತಿರುಚಬಹುದು - ಇವೆಲ್ಲವೂ ಲೂಪ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಕಾಪಿರೈಟರ್ ಇಲ್ಲದೆ. 2025 ರ ವೇಳೆಗೆ, ದೊಡ್ಡ ಉದ್ಯಮಗಳ ಹೊರಹೋಗುವ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಸಂದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಕನಿಷ್ಠ 30% ರಷ್ಟು AI (ಇಂಡಸ್ಟ್ರೀಸ್ ಮತ್ತು ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸಸ್‌ಗಾಗಿ ಜನರೇಟಿವ್ AI ಯೂಸ್ ಕೇಸಸ್ ) ನಿಂದ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತವಾಗಿ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಈ ಶೇಕಡಾವಾರು 2030 ರ ವೇಳೆಗೆ ಮಾತ್ರ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಗಾರ್ಟ್ನರ್ ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಯೋಜಿಸಿದ್ದಾರೆ.

ಮಾನವ ಸೃಜನಶೀಲತೆ ಮತ್ತು ತೀರ್ಪು ಇನ್ನೂ ಒಂದು ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯ . 2035 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, AI ತನ್ನದೇ ಆದ ಪತ್ರಿಕಾ ಪ್ರಕಟಣೆ ಅಥವಾ ಬ್ಲಾಗ್ ಪೋಸ್ಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ಅಥವಾ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ತನಿಖಾ ಪತ್ರಿಕೋದ್ಯಮಕ್ಕಾಗಿ, ಮಾಧ್ಯಮಗಳು ಇನ್ನೂ ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಒತ್ತಾಯಿಸಬಹುದು. ಭವಿಷ್ಯವು ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ವಿಧಾನವನ್ನು ತರುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ: AI ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ದೈನಂದಿನ ವಿಷಯದ ಬಹುಭಾಗವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಮಾನವರು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಅಥವಾ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ಸಂಪಾದಿಸುವ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದಿಸುವತ್ತ ಗಮನಹರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ, AI ಪ್ರಾವೀಣ್ಯತೆ ಬೆಳೆದಂತೆ "ವಾಡಿಕೆಯ" ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸುವ ರೇಖೆಯು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ.

AI- ರಚಿತವಾದ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ನಿರೂಪಣೆಗಳು ಅಥವಾ ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ವರದಿಗಳಂತಹ ಹೊಸ ರೀತಿಯ ವಿಷಯಗಳು ಹೊರಹೊಮ್ಮಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕಂಪನಿಯ ವಾರ್ಷಿಕ ವರದಿಯನ್ನು AI ನಿಂದ ಬಹು ಶೈಲಿಗಳಲ್ಲಿ ರಚಿಸಬಹುದು - ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕರಿಗೆ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ರೂಪ, ಉದ್ಯೋಗಿಗಳಿಗೆ ನಿರೂಪಣಾ ಆವೃತ್ತಿ, ವಿಶ್ಲೇಷಕರಿಗೆ ಡೇಟಾ-ಸಮೃದ್ಧ ಆವೃತ್ತಿ - ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಒಂದೇ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಡೇಟಾದಿಂದ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ರಚಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ. ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ, ಪಠ್ಯಪುಸ್ತಕಗಳನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ಓದುವ ಮಟ್ಟಗಳಿಗೆ ಸರಿಹೊಂದುವಂತೆ AI ನಿಂದ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಬರೆಯಬಹುದು. ಈ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿರಬಹುದು ಆದರೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಯಿಂದ ಆಧಾರವಾಗಿರಬಹುದು.

ಬರವಣಿಗೆಯಲ್ಲಿನ ಪಥವು 2030 ರ ದಶಕದ ಮಧ್ಯಭಾಗದ ವೇಳೆಗೆ, AI ಒಂದು ಸಮೃದ್ಧ ಬರಹಗಾರನಾಗಲಿದೆ . ನಿಜವಾದ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗೆ ಪ್ರಮುಖವಾದದ್ದು ಅದರ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು. AI ನಿರಂತರವಾಗಿ ವಾಸ್ತವಿಕ ನಿಖರತೆ, ಶೈಲಿಯ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ಮಾನದಂಡಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ, ಸಾಲು-ಸಾಲಿನ ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆಯ ಅಗತ್ಯವು ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ. 2035 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ಈ ಶ್ವೇತಪತ್ರದ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಸಂಪಾದಕರ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆಯೇ AI ಸಂಶೋಧಕರು ರಚಿಸಬಹುದು - ಸರಿಯಾದ ಸುರಕ್ಷತಾ ಕ್ರಮಗಳು ಜಾರಿಯಲ್ಲಿದ್ದರೆ, ನಾವು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಆಶಾವಾದಿಗಳಾಗಿದ್ದೇವೆ.

ದೃಶ್ಯ ಕಲೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದಕ AI

ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಕಲಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಜನರೇಟಿವ್ AI ಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿದಿದೆ, ಕಲಾ ಸ್ಪರ್ಧೆಗಳನ್ನು ಗೆದ್ದ AI-ರಚಿತ ವರ್ಣಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ನೈಜ ದೃಶ್ಯಗಳಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲಾಗದ ಡೀಪ್‌ಫೇಕ್ ವೀಡಿಯೊಗಳವರೆಗೆ. ದೃಶ್ಯ ಡೊಮೇನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ, ಜನರೇಟಿವ್ ವಿರೋಧಿ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು (GAN ಗಳು) ಮತ್ತು ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳು (ಉದಾ. ಸ್ಥಿರ ಪ್ರಸರಣ, ಮಿಡ್‌ಜರ್ನಿ) ನಂತಹ AI ಮಾದರಿಗಳು ಪಠ್ಯ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮೂಲ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು. ಹಾಗಾದರೆ, AI ಈಗ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಕಲಾವಿದ ಅಥವಾ ವಿನ್ಯಾಸಕನಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದೇ?

ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು (2025): ಸೃಜನಾತ್ಮಕ ಸಹಾಯಕರಾಗಿ AI

ಬೇಡಿಕೆಯ ಮೇರೆಗೆ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವಲ್ಲಿ ಪ್ರವೀಣವಾಗಿವೆ . ಬಳಕೆದಾರರು "ವ್ಯಾನ್ ಗಾಗ್ ಶೈಲಿಯಲ್ಲಿ ಸೂರ್ಯಾಸ್ತದ ಮಧ್ಯಕಾಲೀನ ನಗರ"ವನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸಲು ಮತ್ತು ಸೆಕೆಂಡುಗಳಲ್ಲಿ ಮನವರಿಕೆಯಾಗುವ ಕಲಾತ್ಮಕ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಚಿತ್ರ AI ಅನ್ನು ಕೇಳಬಹುದು. ಇದು ಪರಿಕಲ್ಪನೆ ಕಲೆ, ಮೂಲಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಅಂತಿಮ ದೃಶ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಗ್ರಾಫಿಕ್ ವಿನ್ಯಾಸ, ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮನರಂಜನೆಯಲ್ಲಿ AI ನ ವ್ಯಾಪಕ ಬಳಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ. ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ:

• ಗ್ರಾಫಿಕ್ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಸ್ಟಾಕ್ ಚಿತ್ರಗಳು: ಕಂಪನಿಗಳು ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್, ವಿವರಣೆಗಳು ಅಥವಾ ಸ್ಟಾಕ್ ಫೋಟೋಗಳನ್ನು AI ಮೂಲಕ ರಚಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಕಲಾವಿದರಿಂದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ತುಣುಕನ್ನು ಕಮಿಷನ್ ಮಾಡುವ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಏನು ಇಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಅನೇಕ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ತಂಡಗಳು ಜಾಹೀರಾತುಗಳು ಅಥವಾ ಉತ್ಪನ್ನ ಚಿತ್ರಗಳ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು AI ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.

• ಕಲೆ ಮತ್ತು ವಿವರಣೆ: ವೈಯಕ್ತಿಕ ಕಲಾವಿದರು ವಿಚಾರಗಳನ್ನು ಬುದ್ದಿಮತ್ತೆ ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ವಿವರಗಳನ್ನು ತುಂಬಲು AI ಯೊಂದಿಗೆ ಸಹಕರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಬ್ಬ ಚಿತ್ರಕಾರರು ಹಿನ್ನೆಲೆ ದೃಶ್ಯಾವಳಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ನಂತರ ಅವರು ಅದನ್ನು ತಮ್ಮ ಮಾನವ-ಚಿತ್ರಿಸಿದ ಪಾತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತಾರೆ. ಕೆಲವು ಕಾಮಿಕ್ ಪುಸ್ತಕ ರಚನೆಕಾರರು AI-ರಚಿತ ಪ್ಯಾನೆಲ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಬಣ್ಣಗಳನ್ನು ಪ್ರಯೋಗಿಸಿದ್ದಾರೆ.

• ಮಾಧ್ಯಮ ಮತ್ತು ಮನರಂಜನೆ: AI-ರಚಿತ ಕಲೆಯು ನಿಯತಕಾಲಿಕೆಯ ಮುಖಪುಟಗಳು ಮತ್ತು ಪುಸ್ತಕದ ಮುಖಪುಟಗಳಲ್ಲಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ. ಒಂದು ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ಆಗಸ್ಟ್ 2022 ರ ಕಾಸ್ಮೋಪಾಲಿಟನ್ ಮುಖಪುಟ, ಇದರಲ್ಲಿ ಗಗನಯಾತ್ರಿಯೊಬ್ಬರು ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ - ವರದಿಯ ಪ್ರಕಾರ ಕಲಾ ನಿರ್ದೇಶಕರು ನಿರ್ದೇಶಿಸಿದಂತೆ AI (ಓಪನ್‌ಎಐನ DALL·E) ರಚಿಸಿದ ಮೊದಲ ನಿಯತಕಾಲಿಕೆಯ ಮುಖಪುಟ ಚಿತ್ರ. ಇದು ಮಾನವ ಪ್ರೇರಣೆ ಮತ್ತು ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದ್ದರೂ, ನಿಜವಾದ ಕಲಾಕೃತಿಯನ್ನು ಯಂತ್ರ-ರೆಂಡರ್ ಮಾಡಲಾಯಿತು.

ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿ, ಈ ಪ್ರಸ್ತುತ ಬಳಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನವು ಇನ್ನೂ ಮಾನವ ಕ್ಯುರೇಶನ್ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತನೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ . AI ಡಜನ್ಗಟ್ಟಲೆ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹೊರಹಾಕಬಹುದು, ಮತ್ತು ಒಬ್ಬ ಮನುಷ್ಯ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾದದ್ದನ್ನು ಆರಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾನೆ ಮತ್ತು ಬಹುಶಃ ಅದನ್ನು ಸ್ಪರ್ಶಿಸುತ್ತಾನೆ. ಆ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ, AI ಉತ್ಪಾದಿಸಲು , ಆದರೆ ಮಾನವರು ಸೃಜನಶೀಲ ನಿರ್ದೇಶನವನ್ನು ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಇದು ಬಹಳಷ್ಟು ವಿಷಯವನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಮೊದಲ ಪ್ರಯತ್ನದಲ್ಲೇ ಎಲ್ಲಾ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ಭರವಸೆ ಇಲ್ಲ. ತಪ್ಪಾದ ವಿವರಗಳು (ಉದಾ. AI ತಪ್ಪು ಸಂಖ್ಯೆಯ ಬೆರಳುಗಳಿಂದ ಕೈಗಳನ್ನು ಸೆಳೆಯುವುದು, ತಿಳಿದಿರುವ ವಿಚಿತ್ರತೆ) ಅಥವಾ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಮಾನವ ಕಲಾ ನಿರ್ದೇಶಕರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದರ್ಥ.

ಆದಾಗ್ಯೂ, AI ಪೂರ್ಣ ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯನ್ನು ತಲುಪುತ್ತಿರುವ ಡೊಮೇನ್‌ಗಳಿವೆ:

• ಜನರೇಟಿವ್ ವಿನ್ಯಾಸ: ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನ ವಿನ್ಯಾಸದಂತಹ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ, AI ಪರಿಕರಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ವಿನ್ಯಾಸ ಮೂಲಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ರಚಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪೀಠೋಪಕರಣಗಳ ತುಂಡಿನ ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಆಯಾಮಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ಜನರೇಟಿವ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆರಂಭಿಕ ವಿಶೇಷಣಗಳನ್ನು ಮೀರಿ ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವಿಲ್ಲದೆ ಹಲವಾರು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು (ಕೆಲವು ಅಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ) ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು. ಈ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ನಂತರ ಮಾನವರು ನೇರವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಸಂಸ್ಕರಿಸಬಹುದು. ಅದೇ ರೀತಿ, ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ, ಜನರೇಟಿವ್ AI ತೂಕ ಮತ್ತು ಶಕ್ತಿಗೆ ಹೊಂದುವಂತೆ ಭಾಗಗಳನ್ನು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಿಮಾನ ಘಟಕ) ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಮಾನವನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳದೇ ಇರಬಹುದಾದ ಹೊಸ ಆಕಾರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.

• ವಿಡಿಯೋ ಗೇಮ್ ಸ್ವತ್ತುಗಳು: AI ವೀಡಿಯೊ ಗೇಮ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಟೆಕ್ಸ್ಚರ್‌ಗಳು, 3D ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ಸಂಪೂರ್ಣ ಹಂತಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ರಚಿಸಬಹುದು. ವಿಷಯ ರಚನೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಇವುಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಕೆಲವು ಇಂಡೀ ಆಟಗಳು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾದ ಕಲಾಕೃತಿ ಮತ್ತು ಸಂಭಾಷಣೆಯನ್ನು (ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳ ಮೂಲಕ) ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿವೆ, ಇದು ಕನಿಷ್ಠ ಮಾನವ-ರಚಿಸಿದ ಸ್ವತ್ತುಗಳೊಂದಿಗೆ ವಿಶಾಲವಾದ, ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಆಟದ ಪ್ರಪಂಚಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ.

• ಅನಿಮೇಷನ್ ಮತ್ತು ವಿಡಿಯೋ (ಹೊರಬರುತ್ತಿದೆ): ಸ್ಥಿರ ಚಿತ್ರಗಳಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಬುದ್ಧವಾಗಿದ್ದರೂ, ವೀಡಿಯೊಗಾಗಿ ಜನರೇಟಿವ್ AI ಮುಂದುವರೆದಿದೆ. ಗುಣಮಟ್ಟವು ಅಸಮಂಜಸವಾಗಿದ್ದರೂ, AI ಈಗಾಗಲೇ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳಿಂದ ಸಣ್ಣ ವೀಡಿಯೊ ಕ್ಲಿಪ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಅನಿಮೇಷನ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಡೀಪ್‌ಫೇಕ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ - ಇದು ಜನರೇಟಿವ್ - ವಾಸ್ತವಿಕ ಮುಖ ವಿನಿಮಯ ಅಥವಾ ಧ್ವನಿ ತದ್ರೂಪುಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು. ನಿಯಂತ್ರಿತ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ, ಸ್ಟುಡಿಯೋ ಹಿನ್ನೆಲೆ ದೃಶ್ಯ ಅಥವಾ ಗುಂಪಿನ ಅನಿಮೇಷನ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ರಚಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ, 2030 ರ ವೇಳೆಗೆ, AI ನಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ 90% ವಿಷಯದೊಂದಿಗೆ (ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಿಂದ ದೃಶ್ಯಗಳವರೆಗೆ) ( ಜನರೇಟಿವ್ AI ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು ) ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಬ್ಲಾಕ್‌ಬಸ್ಟರ್ ಚಲನಚಿತ್ರವನ್ನು ನಾವು ನೋಡುತ್ತೇವೆ ಎಂದು ಗಾರ್ಟ್ನರ್ ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿದಿದ್ದಾರೆ. 2025 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ನಾವು ಇನ್ನೂ ಅಲ್ಲಿಗೆ ತಲುಪಿಲ್ಲ - AI ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ-ಉದ್ದದ ಚಲನಚಿತ್ರವನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಆದರೆ ಆ ಒಗಟಿನ ತುಣುಕುಗಳು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೊಳ್ಳುತ್ತಿವೆ: ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಉತ್ಪಾದನೆ (ಪಠ್ಯ AI), ಪಾತ್ರ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯ ಉತ್ಪಾದನೆ (ಚಿತ್ರ/ವಿಡಿಯೋ AI), ಧ್ವನಿ ನಟನೆ (AI ಧ್ವನಿ ತದ್ರೂಪುಗಳು), ಮತ್ತು ಸಂಪಾದನೆ ಸಹಾಯ (AI ಈಗಾಗಲೇ ಕಡಿತ ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತನೆಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು).

2030-2035ರ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳು: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಮಾಧ್ಯಮಗಳ ಪ್ರಮಾಣ

ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ, ದೃಶ್ಯ ಕಲೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಪಾತ್ರವು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ. 2035 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, AI ಅನೇಕ ದೃಶ್ಯ ಮಾಧ್ಯಮಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ವಿಷಯ ಸೃಷ್ಟಿಕರ್ತವಾಗುತ್ತದೆ

• ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ AI-ರಚಿತ ಚಲನಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊಗಳು: ಮುಂದಿನ ಹತ್ತು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ, ಹೆಚ್ಚಾಗಿ AI-ನಿರ್ಮಿಸಿದ ಮೊದಲ ಚಲನಚಿತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ಸರಣಿಗಳನ್ನು ನಾವು ನೋಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ. ಮಾನವರು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ನಿರ್ದೇಶನವನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು (ಉದಾ. ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ರೂಪರೇಷೆ ಅಥವಾ ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಶೈಲಿ) ಮತ್ತು AI ದೃಶ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರೂಪಿಸುತ್ತದೆ, ನಟರ ಹೋಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಅನಿಮೇಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಕಿರುಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ಆರಂಭಿಕ ಪ್ರಯೋಗಗಳು ಕೆಲವೇ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ನಡೆಯುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ, 2030 ರ ದಶಕದ ವೇಳೆಗೆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ-ಉದ್ದದ ಪ್ರಯತ್ನಗಳು. ಈ AI ಚಲನಚಿತ್ರಗಳು ಸ್ಥಾಪಿತ (ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನಿಮೇಷನ್, ಇತ್ಯಾದಿ) ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು ಆದರೆ ಗುಣಮಟ್ಟ ಸುಧಾರಿಸಿದಂತೆ ಮುಖ್ಯವಾಹಿನಿಯಾಗಬಹುದು. ಗಾರ್ಟ್ನರ್ ಅವರ 2030 ರ ವೇಳೆಗೆ 90% ಚಲನಚಿತ್ರ ಭವಿಷ್ಯ ( ಉದ್ಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಉದ್ಯಮಗಳಿಗೆ ಜನರೇಟಿವ್ AI ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು ), ಮಹತ್ವಾಕಾಂಕ್ಷೆಯಾಗಿದ್ದರೂ, AI ವಿಷಯ ರಚನೆಯು ಚಲನಚಿತ್ರ ನಿರ್ಮಾಣದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಹೊರೆಯನ್ನು ಹೊರುವಷ್ಟು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಉದ್ಯಮದ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತದೆ.

• ವಿನ್ಯಾಸ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣ: ಫ್ಯಾಷನ್ ಅಥವಾ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪದಂತಹ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ, "ವೆಚ್ಚ, ವಸ್ತುಗಳು, ಶೈಲಿ X" ನಂತಹ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ನೂರಾರು ವಿನ್ಯಾಸ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಕರಡು ಮಾಡಲು ಜನರೇಟಿವ್ AI ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಮಾನವರಿಗೆ ಅಂತಿಮ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಬಿಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಪ್ರಸ್ತುತ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ: ವಿನ್ಯಾಸಕರು ಮೊದಲಿನಿಂದ ರಚಿಸುವ ಮತ್ತು ಬಹುಶಃ ಸ್ಫೂರ್ತಿಗಾಗಿ AI ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಬದಲು, ಭವಿಷ್ಯದ ವಿನ್ಯಾಸಕರು ಕ್ಯುರೇಟರ್‌ಗಳಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು, ಅತ್ಯುತ್ತಮ AI-ರಚಿತ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಬಹುಶಃ ಅದನ್ನು ತಿರುಚಬಹುದು. 2035 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಿ ಕಟ್ಟಡದ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ನಮೂದಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು AI ಯಿಂದ ಸಲಹೆಗಳಾಗಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ನೀಲನಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು (ಎಲ್ಲವೂ ರಚನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ, ಎಂಬೆಡೆಡ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ನಿಯಮಗಳ ಸೌಜನ್ಯ).

• ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ವಿಷಯ ರಚನೆ: ನಾವು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಬಳಕೆದಾರರಿಗಾಗಿ AI ಗಳು ದೃಶ್ಯಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದನ್ನು ನೋಡಬಹುದು. 2035 ರಲ್ಲಿ ವೀಡಿಯೊ ಗೇಮ್ ಅಥವಾ ವರ್ಚುವಲ್ ರಿಯಾಲಿಟಿ ಅನುಭವವನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ, ಅಲ್ಲಿ ದೃಶ್ಯಾವಳಿ ಮತ್ತು ಪಾತ್ರಗಳು ಆಟಗಾರನ ಆದ್ಯತೆಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, AI ನಿಂದ ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುತ್ತವೆ. ಅಥವಾ ಬಳಕೆದಾರರ ದಿನದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ರಚಿಸಲಾದ ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಕಾಮಿಕ್ ಸ್ಟ್ರಿಪ್‌ಗಳು - ನಿಮ್ಮ ಪಠ್ಯ ಜರ್ನಲ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತಿ ಸಂಜೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ವಿವರಣೆಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಸ್ವಾಯತ್ತ "ದೈನಂದಿನ ಡೈರಿ ಕಾಮಿಕ್" AI.

• ಬಹು ಮಾದರಿ ಸೃಜನಶೀಲತೆ: ಉತ್ಪಾದಕ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಬಹು ಮಾದರಿಯಾಗುತ್ತಿವೆ - ಅಂದರೆ ಅವು ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರಗಳು, ಆಡಿಯೋ ಇತ್ಯಾದಿಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸಬಲ್ಲವು. ಇವುಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, AI "ಉತ್ಪನ್ನ X ಗಾಗಿ ನನ್ನನ್ನು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಅಭಿಯಾನವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡಿ" ಎಂಬಂತಹ ಸರಳ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡು ಲಿಖಿತ ಪ್ರತಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್, ಬಹುಶಃ ಸಣ್ಣ ಪ್ರಚಾರ ವೀಡಿಯೊ ಕ್ಲಿಪ್‌ಗಳನ್ನು ಸಹ ರಚಿಸಬಹುದು, ಎಲ್ಲವೂ ಶೈಲಿಯಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಈ ರೀತಿಯ ಒಂದು-ಕ್ಲಿಕ್ ವಿಷಯ ಸೂಟ್ 2030 ರ ದಶಕದ ಆರಂಭದ ವೇಳೆಗೆ ಸೇವೆಯಾಗುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ.

ಮಾನವ ಕಲಾವಿದರನ್ನು AI ? ಈ ಪ್ರಶ್ನೆ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತದೆ. AI ಬಹಳಷ್ಟು ನಿರ್ಮಾಣ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು (ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಅಥವಾ ವೇಗವಾಗಿ ಬದಲಾಗುವ ಕಲೆ) ವಹಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ, ಆದರೆ ಮಾನವ ಕಲಾತ್ಮಕತೆಯು ಸ್ವಂತಿಕೆ ಮತ್ತು ನಾವೀನ್ಯತೆಗೆ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ. 2035 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ಸ್ವಾಯತ್ತ AI ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಕಲಾವಿದನ ಶೈಲಿಯಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಸೆಳೆಯಬಹುದು - ಆದರೆ ಹೊಸ ಶೈಲಿ ಅಥವಾ ಆಳವಾಗಿ ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕವಾಗಿ ಪ್ರತಿಧ್ವನಿಸುವ ಕಲೆಯನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಇನ್ನೂ ಮಾನವನ ಶಕ್ತಿಯಾಗಬಹುದು (ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ AI ಸಹಯೋಗಿಯೊಂದಿಗೆ). ಮಾನವ ಕಲಾವಿದರು ಸ್ವಾಯತ್ತ AI "ಸಹ-ಕಲಾವಿದರು" ಜೊತೆಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ನಾವು ಮುಂಗಾಣುತ್ತೇವೆ. ಒಬ್ಬರ ಮನೆಯಲ್ಲಿ ಡಿಜಿಟಲ್ ಗ್ಯಾಲರಿಗಾಗಿ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಕಲೆಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಒಬ್ಬರು ವೈಯಕ್ತಿಕ AI ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಿರಂತರವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಸೃಜನಶೀಲ ವಾತಾವರಣವನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು.

ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ, ದೃಶ್ಯ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಕೆಲವು ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪಠ್ಯಕ್ಕಿಂತ ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಗೆ ಸುಲಭವಾದ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ: ಒಂದು ಚಿತ್ರವು ಪರಿಪೂರ್ಣವಾಗಿಲ್ಲದಿದ್ದರೂ ಸಹ ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠವಾಗಿ "ಸಾಕಷ್ಟು ಒಳ್ಳೆಯದು" ಆಗಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿನ ವಾಸ್ತವಿಕ ದೋಷವು ಹೆಚ್ಚು ಸಮಸ್ಯಾತ್ಮಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ನಾವು ಈಗಾಗಲೇ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ-ಅಪಾಯದ ಅಳವಡಿಕೆಯನ್ನು - AI-ರಚಿತ ವಿನ್ಯಾಸವು ಕೊಳಕು ಅಥವಾ ತಪ್ಪಾಗಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಅದನ್ನು ಬಳಸುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅದು ಸ್ವತಃ ಯಾವುದೇ ಹಾನಿಯನ್ನುಂಟುಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ. ಇದರರ್ಥ 2030 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ಕಂಪನಿಗಳು AI ಅನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದೆ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಹೊರಹಾಕಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ನವೀನ ಅಥವಾ ಅಪಾಯಕಾರಿ ಏನಾದರೂ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಮಾತ್ರ ಮನುಷ್ಯರನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳಬಹುದು.

ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, 2035 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ ಉತ್ಪಾದಕ AI ದೃಶ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಬಲ ವಿಷಯ ಸೃಷ್ಟಿಕರ್ತವಾಗುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿದೆ, ಇದು ನಮ್ಮ ಸುತ್ತಲಿನ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಮಾಧ್ಯಮದ ಗಮನಾರ್ಹ ಭಾಗಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ. ಇದು ಮನರಂಜನೆ, ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ದೈನಂದಿನ ಸಂವಹನಗಳಿಗೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ವಿಷಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ವಾಯತ್ತ ಕಲಾವಿದ ದಿಗಂತದಲ್ಲಿದ್ದಾನೆ - ಆದರೂ AI ಅನ್ನು ಸೃಜನಶೀಲವಾಗಿ ಅಥವಾ ಕೇವಲ ಒಂದು ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಸಾಧನವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದು ಅದರ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು ಮಾನವ ನಿರ್ಮಿತದಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲಾಗದಂತೆ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುವ ಚರ್ಚೆಯಾಗಿದೆ.

ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದಕ AI (ಕೋಡಿಂಗ್)

ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಕಾರ್ಯದಂತೆ ಕಾಣಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಇದು ಒಂದು ಸೃಜನಶೀಲ ಅಂಶವನ್ನೂ ಹೊಂದಿದೆ - ಕೋಡ್ ಬರೆಯುವುದು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ರಚನಾತ್ಮಕ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಪಠ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸುವುದು. ಆಧುನಿಕ ಉತ್ಪಾದಕ AI, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು, ಕೋಡಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಾಕಷ್ಟು ಪ್ರವೀಣವಾಗಿವೆ. GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer ಮತ್ತು ಇತರ ಪರಿಕರಗಳು AI ಜೋಡಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಟೈಪ್ ಮಾಡಿದಂತೆ ಕೋಡ್ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ಸಂಪೂರ್ಣ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ. ಇದು ಸ್ವಾಯತ್ತ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಕಡೆಗೆ ಎಷ್ಟು ದೂರ ಹೋಗಬಹುದು?

ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು (2025): ಕೋಡಿಂಗ್ ಸಹ-ಪೈಲಟ್ ಆಗಿ AI

2025 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ಅನೇಕ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳಲ್ಲಿ AI ಕೋಡ್ ಜನರೇಟರ್‌ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ. ಈ ಪರಿಕರಗಳು ಕೋಡ್‌ನ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಬಾಯ್ಲರ್‌ಪ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು (ಪ್ರಮಾಣಿತ ಕಾರ್ಯಗಳು ಅಥವಾ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಂತೆ), ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ನೀಡಿದರೆ ಸರಳ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಸಹ ಬರೆಯಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿ, ಅವು ಡೆವಲಪರ್‌ನ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ - ಡೆವಲಪರ್ AI ನ ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಕೆಲವು ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಂಗತಿಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು:

• 2023 ರ ಅಂತ್ಯದ ವೇಳೆಗೆ ಅರ್ಧಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ವೃತ್ತಿಪರ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು AI ಕೋಡಿಂಗ್ ಸಹಾಯಕರನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡಿದ್ದರು ( ಕೋಪೈಲಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೋಡಿಂಗ್: 2023 ಡೇಟಾ ಕೋಡ್ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮೇಲೆ ಕೆಳಮುಖ ಒತ್ತಡವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ (2024 ಪ್ರೊಜೆಕ್ಷನ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ) - GitClear ), ಇದು ತ್ವರಿತ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಮೊದಲ ಪರಿಕರಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾದ GitHub Copilot, ಅದನ್ನು ಬಳಸುವ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ಸರಾಸರಿ 30-40% ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ವರದಿಯಾಗಿದೆ ( ಕೋಡಿಂಗ್ ಇನ್ನು ಮುಂದೆ MOAT ಅಲ್ಲ. GitHub ನಲ್ಲಿನ 46% ಕೋಡ್‌ಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ... ). ಇದರರ್ಥ AI ಈಗಾಗಲೇ ಕೋಡ್‌ನ ಗಮನಾರ್ಹ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತಿದೆ, ಆದರೂ ಒಬ್ಬ ಮನುಷ್ಯ ಅದನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತಿದ್ದಾನೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುತ್ತಿದ್ದಾನೆ.

• ಈ AI ಪರಿಕರಗಳು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕೋಡ್ ಬರೆಯುವುದು (ಉದಾ. ಡೇಟಾ ಮಾದರಿ ತರಗತಿಗಳು, ಗೆಟರ್/ಸೆಟ್ಟರ್ ವಿಧಾನಗಳು), ಒಂದು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು ಅಥವಾ ತರಬೇತಿ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಹೋಲುವ ನೇರ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಡೆವಲಪರ್ "// ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಹೆಸರಿನಿಂದ ಬಳಕೆದಾರರ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸಲು" ಕಾಮೆಂಟ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು AI ಬಹುತೇಕ ತಕ್ಷಣವೇ ಸೂಕ್ತವಾದ ವಿಂಗಡಣೆ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.

• ದೋಷ ಪರಿಹಾರ ಮತ್ತು ವಿವರಣೆಯಲ್ಲಿಯೂ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ : ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ದೋಷ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಅಂಟಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು AI ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದು, ಅಥವಾ "ಈ ಕೋಡ್ ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ?" ಎಂದು ಕೇಳಬಹುದು ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು. ಇದು ಒಂದು ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿದೆ (AI ತನ್ನದೇ ಆದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು), ಆದರೆ ಮಾನವನು ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಬೇಕೆ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತಾನೆ.

• ಮುಖ್ಯವಾಗಿ, ಪ್ರಸ್ತುತ AI ಕೋಡಿಂಗ್ ಸಹಾಯಕರು ದೋಷರಹಿತರಲ್ಲ. ಅವರು ಅಸುರಕ್ಷಿತ ಕೋಡ್ ಅಥವಾ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಬಹುತೇಕ ಮಾನವನನ್ನು ಲೂಪ್‌ನಲ್ಲಿ ಇಡುವುದು - ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಮಾನವ-ಲಿಖಿತ ಕೋಡ್‌ನಂತೆ AI-ಲಿಖಿತ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ನಿಯಂತ್ರಿತ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳು ಅಥವಾ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ (ವೈದ್ಯಕೀಯ ಅಥವಾ ವಾಯುಯಾನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಂತೆ), ಯಾವುದೇ AI ಕೊಡುಗೆಗಳನ್ನು ಕಠಿಣ ಪರಿಶೀಲನೆಗೆ ಒಳಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಇಂದು ಯಾವುದೇ ಮುಖ್ಯವಾಹಿನಿಯ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ AI ನಿಂದ ಬರೆಯಲ್ಪಟ್ಟಂತೆ ನಿಯೋಜಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕೆಲವು ಸ್ವಾಯತ್ತ ಅಥವಾ ಅರೆ-ಸ್ವಾಯತ್ತ ಬಳಕೆಗಳು ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತಿವೆ:

• ಸ್ವಯಂ-ರಚಿತ ಘಟಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು: AI ವಿವಿಧ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳಲು ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಘಟಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು. ಪರೀಕ್ಷಾ ಚೌಕಟ್ಟು ದೋಷಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯಲು ಈ AI-ಲಿಖಿತ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ರಚಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಚಲಾಯಿಸಬಹುದು, ಇದು ಮಾನವ-ಲಿಖಿತ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ವೃದ್ಧಿಸುತ್ತದೆ.

• AI ನೊಂದಿಗೆ ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್/ಸಂಕೇತವಿಲ್ಲದ ವೇದಿಕೆಗಳು: ಕೆಲವು ವೇದಿಕೆಗಳು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳಲ್ಲದವರು ತಮಗೆ ಬೇಕಾದುದನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತವೆ (ಉದಾ. "ಸಂಪರ್ಕ ಫಾರ್ಮ್ ಮತ್ತು ನಮೂದುಗಳನ್ನು ಉಳಿಸಲು ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನೊಂದಿಗೆ ವೆಬ್‌ಪುಟವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ") ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಇನ್ನೂ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿದ್ದರೂ, ಪ್ರಮಾಣಿತ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳಿಗಾಗಿ AI ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದಾದ ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಇದು ಸುಳಿವು ನೀಡುತ್ತದೆ.

• ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಗ್ಲೂ ಕೋಡ್: ಐಟಿ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬರೆಯುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. AI ಪರಿಕರಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಈ ಸಣ್ಣ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಲಾಗ್ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಪಾರ್ಸ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಇಮೇಲ್ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ಕಳುಹಿಸಲು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಬರೆಯುವುದು - AI ಕನಿಷ್ಠ ಅಥವಾ ಯಾವುದೇ ಸಂಪಾದನೆಗಳಿಲ್ಲದೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು.

2030-2035ರ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳು: "ಸ್ವಯಂ-ಅಭಿವೃದ್ಧಿ" ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಕಡೆಗೆ

ಮುಂದಿನ ದಶಕದಲ್ಲಿ, ಜನರೇಟಿವ್ AI ಕೋಡಿಂಗ್ ಹೊರೆಯ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪಾಲನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿದೆ, ಇದು ಕೆಲವು ವರ್ಗದ ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಹತ್ತಿರವಾಗುತ್ತಿದೆ. ಕೆಲವು ಯೋಜಿತ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳು:

• ಸಂಪೂರ್ಣ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಅನುಷ್ಠಾನ: 2030 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, AI ಸರಳ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಕೊನೆಯಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಾವು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತೇವೆ. ಉತ್ಪನ್ನ ನಿರ್ವಾಹಕರು ಸರಳ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ವಿವರಿಸಬಹುದು ("ಬಳಕೆದಾರರು ಇಮೇಲ್ ಲಿಂಕ್ ಮೂಲಕ ತಮ್ಮ ಪಾಸ್‌ವರ್ಡ್ ಅನ್ನು ಮರುಹೊಂದಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ") ಮತ್ತು AI ಅಗತ್ಯ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು (ಫ್ರಂಟ್-ಎಂಡ್ ಫಾರ್ಮ್, ಬ್ಯಾಕ್-ಎಂಡ್ ಲಾಜಿಕ್, ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅಪ್‌ಡೇಟ್, ಇಮೇಲ್ ಡಿಸ್ಪ್ಯಾಚ್) ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಕೋಡ್‌ಬೇಸ್‌ಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು. AI ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ವಿಶೇಷಣಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಬಹುದಾದ ಜೂನಿಯರ್ ಡೆವಲಪರ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾನವ ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಕೋಡ್ ವಿಮರ್ಶೆಯನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸಬಹುದು. AI ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಸುಧಾರಿಸಿದಂತೆ, ಕೋಡ್ ವಿಮರ್ಶೆಯು ತ್ವರಿತ ಸ್ಕಿಮ್ ಆಗಬಹುದು.

• ಸ್ವಾಯತ್ತ ಕೋಡ್ ನಿರ್ವಹಣೆ: ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್‌ನ ದೊಡ್ಡ ಭಾಗವೆಂದರೆ ಹೊಸ ಕೋಡ್ ಬರೆಯುವುದು ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ನವೀಕರಿಸುವುದು - ದೋಷಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವುದು, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದು, ಹೊಸ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವುದು. ಭವಿಷ್ಯದ AI ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಇದರಲ್ಲಿ ಶ್ರೇಷ್ಠರಾಗುತ್ತಾರೆ. ಕೋಡ್‌ಬೇಸ್ ಮತ್ತು ನಿರ್ದೇಶನವನ್ನು (“ಹಲವಾರು ಬಳಕೆದಾರರು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಲಾಗಿನ್ ಮಾಡಿದಾಗ ನಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕ್ರ್ಯಾಶ್ ಆಗುತ್ತಿದೆ”) ನೀಡಿದರೆ, AI ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು (ಒಮ್ಮತದ ದೋಷದಂತೆ) ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಪ್ಯಾಚ್ ಮಾಡಬಹುದು. 2035 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ರಾತ್ರಿಯಿಡೀ ದಿನನಿತ್ಯದ ನಿರ್ವಹಣಾ ಟಿಕೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು, ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ದಣಿವರಿಯದ ನಿರ್ವಹಣಾ ತಂಡವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು.

• ಏಕೀಕರಣ ಮತ್ತು API ಬಳಕೆ: ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು APIಗಳು AI-ಓದಬಲ್ಲ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಂತೆ, AI ಏಜೆಂಟ್ ಅಂಟು ಕೋಡ್ ಬರೆಯುವ ಮೂಲಕ ಸಿಸ್ಟಮ್ A ಅನ್ನು ಸರ್ವಿಸ್ B ಯೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ಕಂಪನಿಯು ತಮ್ಮ ಆಂತರಿಕ HR ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಹೊಸ ಪೇರೋಲ್ API ನೊಂದಿಗೆ ಸಿಂಕ್ ಮಾಡಲು ಬಯಸಿದರೆ, ಅವರು "ಇವುಗಳನ್ನು ಪರಸ್ಪರ ಮಾತನಾಡುವಂತೆ ಮಾಡಲು" AI ಗೆ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ವಹಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅದು ಎರಡೂ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ವಿಶೇಷಣಗಳನ್ನು ಓದಿದ ನಂತರ ಏಕೀಕರಣ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತದೆ.

• ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್: ಭವಿಷ್ಯದ ಕೋಡ್-ಜನರೇಷನ್ ಮಾದರಿಗಳು ಕೋಡ್ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ (ಉದಾ, ಸ್ಯಾಂಡ್‌ಬಾಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಅಥವಾ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಡೆಸುವುದು). ಇದರರ್ಥ AI ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯಲು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಅದನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸ್ವಯಂ-ಸರಿಪಡಿಸಬಹುದು. 2035 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ಒಂದು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ಎಲ್ಲಾ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಉತ್ತೀರ್ಣವಾಗುವವರೆಗೆ ಅದರ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುತ್ತಲೇ ಇರುವ AI ಅನ್ನು ನಾವು ಊಹಿಸಬಹುದು - ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಮಾನವನು ಲೈನ್-ಬೈ-ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಬೇಕಾಗಿಲ್ಲದಿರಬಹುದು. ಇದು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾದ ಕೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.

2035 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ - ಉದಾಹರಣೆಗೆ ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕಾಗಿ ಕಸ್ಟಮ್ ಮೊಬೈಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ - ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನೀಡಿದ AI ಏಜೆಂಟ್ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಬಹುದಾದ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಒಬ್ಬರು ಊಹಿಸಬಹುದು. ಆ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ ಮಾನವ "ಡೆವಲಪರ್" ಒಬ್ಬ ಯೋಜನಾ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕ ಅಥವಾ ಮೌಲ್ಯಮಾಪಕನಾಗಿರುತ್ತಾನೆ, ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು (ಭದ್ರತೆ, ಶೈಲಿಯ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು) ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತಾನೆ ಮತ್ತು AI ನಿಜವಾದ ಕೋಡಿಂಗ್‌ನ ಭಾರ ಎತ್ತುವಿಕೆಯನ್ನು ಮಾಡಲು ಬಿಡುತ್ತಾನೆ.

ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸಂಕೀರ್ಣ, ದೊಡ್ಡ-ಪ್ರಮಾಣದ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ಗಳಿಗೆ (ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಂಗಳು, ಮುಂದುವರಿದ AI ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು, ಇತ್ಯಾದಿ), ಮಾನವ ತಜ್ಞರು ಇನ್ನೂ ಆಳವಾಗಿ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಂಡಿರುತ್ತಾರೆ. ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನಲ್ಲಿನ ಸೃಜನಶೀಲ ಸಮಸ್ಯೆ-ಪರಿಹರಣೆ ಮತ್ತು ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ ವಿನ್ಯಾಸವು ಸ್ವಲ್ಪ ಸಮಯದವರೆಗೆ ಮಾನವ ನೇತೃತ್ವದಲ್ಲಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ. AI ಬಹಳಷ್ಟು ಕೋಡಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಏನು ನಿರ್ಮಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು ವಿಭಿನ್ನ ಸವಾಲಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಜನರೇಟಿವ್ AI ಸಹಕರಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದಾಗ - ಬಹು AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ವಿಭಿನ್ನ ಘಟಕಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ - ಅವರು ಸ್ವಲ್ಪ ಮಟ್ಟಿಗೆ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಗಳನ್ನು ಸಹ-ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಊಹಿಸಬಹುದಾಗಿದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು AI ಸಿಸ್ಟಮ್ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತದೆ, ಇನ್ನೊಂದು ಅದನ್ನು ವಿಮರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವರು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವ ಮಾನವನೊಂದಿಗೆ ಪುನರಾವರ್ತಿಸುತ್ತಾರೆ).

ಕೋಡಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ AI ನ ಪ್ರಮುಖ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಪ್ರಯೋಜನವೆಂದರೆ ಉತ್ಪಾದಕತೆಯ ವರ್ಧನೆ . 2028 ರ ವೇಳೆಗೆ, 90% ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು AI ಕೋಡ್ ಸಹಾಯಕರನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಗಾರ್ಟ್ನರ್ ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿದಿದ್ದಾರೆ (2024 ರಲ್ಲಿ 15% ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಿತ್ತು) ( GitHub Copilot AI ಕೋಡ್ ಸಹಾಯಕರ ಸಂಶೋಧನಾ ವರದಿಯಲ್ಲಿ ಅಗ್ರಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿದೆ - ವಿಷುಯಲ್ ಸ್ಟುಡಿಯೋ ಮ್ಯಾಗಜೀನ್ ). ಇದು ಹೊರಗಿನವರು - AI ಅನ್ನು ಬಳಸದವರು - ಕಡಿಮೆ ಇರುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. AI ಅಂತರವನ್ನು ತುಂಬುವ ಮೂಲಕ ಕೆಲವು ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳ ಕೊರತೆಯನ್ನು ನಾವು ನೋಡಬಹುದು; ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ಡೆವಲಪರ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ AI ಸಹಾಯಕದೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು.

ನಂಬಿಕೆಯು ಕೇಂದ್ರೀಯ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ. 2035 ರಲ್ಲೂ ಸಹ, ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾದ ಕೋಡ್ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು (AI ದುರ್ಬಲತೆಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಬಾರದು) ಮತ್ತು ಕಾನೂನು/ನೈತಿಕ ಮಾನದಂಡಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರಬೇಕು (ಉದಾ., ಸರಿಯಾದ ಪರವಾನಗಿ ಇಲ್ಲದೆ ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಲೈಬ್ರರಿಯಿಂದ ಕೃತಿಚೌರ್ಯದ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು AI ಒಳಗೊಂಡಿರುವುದಿಲ್ಲ). ಅಪಾಯವಿಲ್ಲದೆ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ವಾಯತ್ತ ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು AI-ಲಿಖಿತ ಕೋಡ್ ಮೂಲವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಮತ್ತು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಸುಧಾರಿತ AI ಆಡಳಿತ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ನಾವು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತೇವೆ.

ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, 2030 ರ ದಶಕದ ಮಧ್ಯಭಾಗದ ವೇಳೆಗೆ, ಉತ್ಪಾದಕ AI ದಿನನಿತ್ಯದ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಕೋಡಿಂಗ್‌ನ ಸಿಂಹ ಪಾಲನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದವುಗಳಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಜೀವನಚಕ್ರವು ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳಿಂದ ನಿಯೋಜನೆಯವರೆಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ - AI ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ಕೋಡ್ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ. ಮಾನವ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ತರ್ಕ, ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಗಮನಹರಿಸುತ್ತಾರೆ, ಆದರೆ AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಅನುಷ್ಠಾನದ ವಿವರಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆ ಮತ್ತು ಬೆಂಬಲದಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದಕ AI

ನೀವು ಇತ್ತೀಚಿನ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ ಚಾಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಿದ್ದರೆ, ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು ಭಾಗಕ್ಕಾದರೂ AI ಇನ್ನೊಂದು ತುದಿಯಲ್ಲಿರಲು ಉತ್ತಮ ಅವಕಾಶವಿದೆ. ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆಯು AI ಯಾಂತ್ರೀಕರಣಕ್ಕೆ ಪಕ್ವವಾದ ಡೊಮೇನ್ ಆಗಿದೆ: ಇದು ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಉತ್ಪಾದಕ AI (ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿಗಳು) ಸಾಕಷ್ಟು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಜ್ಞಾನ ಮೂಲ ಲೇಖನಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು AI ಕಲಿಯಬಹುದು. AI ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಎಷ್ಟು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು?

ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು (2025): ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವರ್ಚುವಲ್ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಮುಂಚೂಣಿಯಲ್ಲಿವೆ

ಇಂದಿನಿಂದ, ಅನೇಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಮೊದಲ ಸಂಪರ್ಕ ಬಿಂದುವಾಗಿ AI ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳನ್ನು . ಇವು ಸರಳ ನಿಯಮ ಆಧಾರಿತ ಬಾಟ್‌ಗಳಿಂದ (“ಬಿಲ್ಲಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ 1 ಒತ್ತಿರಿ, ಬೆಂಬಲಕ್ಕಾಗಿ 2 ಒತ್ತಿರಿ...”) ಮುಕ್ತ-ರೂಪದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುವ ಮತ್ತು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವ ಸುಧಾರಿತ ಜನರೇಟಿವ್ AI ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳವರೆಗೆ ಇವೆ. ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳು:

• ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು: AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವಲ್ಲಿ, ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವಲ್ಲಿ (ಅಂಗಡಿ ಸಮಯ, ಮರುಪಾವತಿ ನೀತಿಗಳು, ತಿಳಿದಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ದೋಷನಿವಾರಣೆ ಹಂತಗಳು) ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ ಮೂಲಕ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುವಲ್ಲಿ ಶ್ರೇಷ್ಠರು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬ್ಯಾಂಕ್‌ಗಾಗಿ AI ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್ ಬಳಕೆದಾರರು ತಮ್ಮ ಖಾತೆಯ ಬ್ಯಾಲೆನ್ಸ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು, ಪಾಸ್‌ವರ್ಡ್ ಅನ್ನು ಮರುಹೊಂದಿಸಲು ಅಥವಾ ಮಾನವ ಸಹಾಯವಿಲ್ಲದೆ ಸಾಲಕ್ಕೆ ಹೇಗೆ ಅರ್ಜಿ ಸಲ್ಲಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

• ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ತಿಳುವಳಿಕೆ: ಆಧುನಿಕ ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಗಳು ಹೆಚ್ಚು ದ್ರವ ಮತ್ತು "ಮಾನವ-ರೀತಿಯ" ಸಂವಹನಕ್ಕೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತವೆ. ಗ್ರಾಹಕರು ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಮಾತುಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಟೈಪ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು AI ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಬಹುದು. ಕೆಲವು ವರ್ಷಗಳ ಹಿಂದಿನ ವಿಚಿತ್ರ ಬಾಟ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ಇಂದಿನ AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ತೃಪ್ತಿಕರರಾಗಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಕಂಪನಿಗಳು ವರದಿ ಮಾಡುತ್ತವೆ - ಸುಮಾರು ಅರ್ಧದಷ್ಟು ಗ್ರಾಹಕರು ಈಗ AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಕಾಳಜಿಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಾಗ ಸಹಾನುಭೂತಿ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಬಹುದು ಎಂದು ನಂಬುತ್ತಾರೆ ( 2025 ಕ್ಕೆ 59 AI ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವಾ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ), AI-ಚಾಲಿತ ಸೇವೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.

• ಬಹು-ಚಾನೆಲ್ ಬೆಂಬಲ: AI ಕೇವಲ ಚಾಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಇರುವುದಿಲ್ಲ. ಧ್ವನಿ ಸಹಾಯಕರು (AI ಹೊಂದಿರುವ ಫೋನ್ IVR ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಂತೆ) ಕರೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು AI ಗ್ರಾಹಕರ ವಿಚಾರಣೆಗಳಿಗೆ ಇಮೇಲ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸಹ ರಚಿಸಬಹುದು, ಅದು ನಿಖರವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿದರೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಹೊರಬರಬಹುದು.

• ಮಾನವರು ಮಧ್ಯಪ್ರವೇಶಿಸಿದಾಗ: ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, AI ಗೊಂದಲಕ್ಕೊಳಗಾಗಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಪ್ರಶ್ನೆಯು ತುಂಬಾ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದ್ದರೆ, ಅದು ಮಾನವ ಏಜೆಂಟ್‌ಗೆ ಹಸ್ತಾಂತರಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ತಮ್ಮ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ . ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಗ್ರಾಹಕರು ಅಸಾಮಾನ್ಯವಾದದ್ದನ್ನು ಕೇಳಿದರೆ ಅಥವಾ ಹತಾಶೆಯನ್ನು ತೋರಿಸಿದರೆ (“ನಾನು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತಿರುವುದು ಇದು ಮೂರನೇ ಬಾರಿ ಮತ್ತು ನಾನು ತುಂಬಾ ಅಸಮಾಧಾನಗೊಂಡಿದ್ದೇನೆ…”), AI ಇದನ್ನು ಮಾನವನು ವಹಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಹ್ಯಾಂಡಾಫ್‌ನ ಮಿತಿಯನ್ನು ಕಂಪನಿಗಳು ಗ್ರಾಹಕ ತೃಪ್ತಿಯೊಂದಿಗೆ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸಲು ಹೊಂದಿಸುತ್ತವೆ.

ಅನೇಕ ಕಂಪನಿಗಳು ಸಂವಹನಗಳ ಗಮನಾರ್ಹ ಭಾಗಗಳನ್ನು AI ನಿಂದ ಮಾತ್ರ ಪರಿಹರಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ವರದಿ ಮಾಡಿವೆ. ಉದ್ಯಮ ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳ ಪ್ರಕಾರ, ಇಂದು ದಿನನಿತ್ಯದ ಗ್ರಾಹಕ ವಿಚಾರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಸುಮಾರು 70-80% ರಷ್ಟು AI ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಚಾನಲ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಸುಮಾರು 40% ಕಂಪನಿಗಳ ಗ್ರಾಹಕ ಸಂವಹನಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಅಥವಾ AI-ಸಹಾಯದಿಂದ ಕೂಡಿವೆ ( ನೀವು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದ 52 AI ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವಾ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು - ಪ್ಲಿವೊ ). IBM ನ ಜಾಗತಿಕ AI ಅಡಾಪ್ಷನ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ (2022) 2025 ರ ವೇಳೆಗೆ 80% ಕಂಪನಿಗಳು ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆಗಾಗಿ AI ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ ಅಥವಾ ಬಳಸಲು ಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸಿದೆ.

ಒಂದು ಕುತೂಹಲಕಾರಿ ಬೆಳವಣಿಗೆಯೆಂದರೆ AI ಕೇವಲ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವುದಲ್ಲ, ಬದಲಾಗಿ ಮಾನವ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಪೂರ್ವಭಾವಿಯಾಗಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ . ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಲೈವ್ ಚಾಟ್ ಅಥವಾ ಕರೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, AI ಮಾನವ ಏಜೆಂಟ್‌ಗೆ ಸೂಚಿಸಲಾದ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತಕ್ಷಣವೇ ಆಲಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಒದಗಿಸಬಹುದು. ಇದು ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯ ರೇಖೆಯನ್ನು ಮಸುಕುಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ - AI ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಮಾತ್ರ ಎದುರಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅದು ಸ್ಪಷ್ಟ ಮಾನವ ಪ್ರಶ್ನೆಯಿಲ್ಲದೆ ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ. ಇದು ಏಜೆಂಟ್‌ಗೆ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಸಲಹೆಗಾರನಾಗಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

2030-2035ರ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳು: ಹೆಚ್ಚಾಗಿ AI-ಚಾಲಿತ ಗ್ರಾಹಕರ ಸಂವಹನಗಳು

2030 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವಾ ಸಂವಹನಗಳು AI ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ ಎಂದು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಅನೇಕವು ಆರಂಭದಿಂದ ಅಂತ್ಯದವರೆಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ AI ನಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ. ಇದನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು:

• ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ: AI ಮಾದರಿಗಳು ಅಪಾರ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದರಿಂದ, ಅವು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಗ್ರಾಹಕರ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. “ನಾನು ಒಂದು ವಸ್ತುವನ್ನು ಹೇಗೆ ಹಿಂದಿರುಗಿಸುವುದು?” ಎಂದು ಉತ್ತರಿಸುವ ಬದಲು, ಭವಿಷ್ಯದ AI, “ನನ್ನ ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಸಂಪರ್ಕ ಕಡಿತಗೊಂಡಿದೆ, ನಾನು ರೀಬೂಟ್ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದ್ದೇನೆ, ನೀವು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದೇ?” ಎಂಬಂತಹ ಬಹು-ಹಂತದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸಂವಾದದ ಮೂಲಕ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಮೂಲಕ, ಸುಧಾರಿತ ದೋಷನಿವಾರಣೆಯ ಮೂಲಕ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಉಳಿದೆಲ್ಲವೂ ತಂತ್ರಜ್ಞರನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಲು ವಿಫಲವಾದರೆ ಮಾತ್ರ - ಇಂದು ಮಾನವ ಬೆಂಬಲ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕಾರ್ಯಗಳ ಮೂಲಕ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು. ಆರೋಗ್ಯ ಸೇವೆ ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆಯಲ್ಲಿ, AI ರೋಗಿಯ ಅಪಾಯಿಂಟ್‌ಮೆಂಟ್ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ ಅಥವಾ ವಿಮಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೊನೆಯಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು.

• ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಸೇವೆಯ ನಿರ್ಣಯ: AI ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಏನು ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ಹೇಳುವುದಲ್ಲದೆ, ಅದನ್ನು ಮಾಡುವುದನ್ನು . ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಬ್ಬ ಗ್ರಾಹಕರು "ನನ್ನ ವಿಮಾನವನ್ನು ಮುಂದಿನ ಸೋಮವಾರಕ್ಕೆ ಬದಲಾಯಿಸಲು ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಂದು ಬ್ಯಾಗ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತೇನೆ" ಎಂದು ಹೇಳಿದರೆ, 2030 ರಲ್ಲಿ AI ಏಜೆಂಟ್ ನೇರವಾಗಿ ವಿಮಾನಯಾನ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಕಾಯ್ದಿರಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಸಾಧಿಸಬಹುದು, ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು, ಬ್ಯಾಗ್‌ಗೆ ಪಾವತಿಯನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ದೃಢೀಕರಿಸಬಹುದು - ಎಲ್ಲವೂ ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ. AI ಕೇವಲ ಮಾಹಿತಿ ಮೂಲವಾಗಿರದೆ ಪೂರ್ಣ ಸೇವಾ ಏಜೆಂಟ್ ಆಗುತ್ತದೆ.

• ಸರ್ವವ್ಯಾಪಿ AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು: ಕಂಪನಿಗಳು ಎಲ್ಲಾ ಗ್ರಾಹಕ ಸಂಪರ್ಕ ಕೇಂದ್ರಗಳಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ - ಫೋನ್, ಚಾಟ್, ಇಮೇಲ್, ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ. ಅನೇಕ ಗ್ರಾಹಕರು ತಾವು AI ಜೊತೆ ಮಾತನಾಡುತ್ತಿದ್ದೇವೆಯೇ ಅಥವಾ ಮನುಷ್ಯನೊಂದಿಗೆ ಮಾತನಾಡುತ್ತಿದ್ದೇವೆಯೇ ಎಂದು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳದಿರಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ AI ಧ್ವನಿಗಳು ಹೆಚ್ಚು ನೈಸರ್ಗಿಕವಾಗುವುದರಿಂದ ಮತ್ತು ಚಾಟ್ ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸಂದರ್ಭೋಚಿತವಾಗುವುದರಿಂದ. 2035 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆಯನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುವುದು ಎಂದರೆ ನಿಮ್ಮ ಹಿಂದಿನ ಸಂವಹನಗಳನ್ನು ನೆನಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ, ನಿಮ್ಮ ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಸ್ವರಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ AI ಜೊತೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವುದು ಎಂದರ್ಥ - ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ವರ್ಚುವಲ್ ಏಜೆಂಟ್.

• ಸಂವಹನಗಳಲ್ಲಿ AI ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು: ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವುದರ ಜೊತೆಗೆ, AI ಪ್ರಸ್ತುತ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕ ಅನುಮೋದನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಇಂದು ಕೋಪಗೊಂಡ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಸಮಾಧಾನಪಡಿಸಲು ಮರುಪಾವತಿ ಅಥವಾ ವಿಶೇಷ ರಿಯಾಯಿತಿಯನ್ನು ನೀಡಲು ಮಾನವ ಏಜೆಂಟ್‌ಗೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಕರ ಅನುಮೋದನೆ ಬೇಕಾಗಬಹುದು. ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ, ಲೆಕ್ಕಹಾಕಿದ ಗ್ರಾಹಕರ ಜೀವಿತಾವಧಿಯ ಮೌಲ್ಯ ಮತ್ತು ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಮಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು AI ಗೆ ವಹಿಸಬಹುದು. ಫ್ಯೂಚುರಮ್/ಐಬಿಎಂ ನಡೆಸಿದ ಅಧ್ಯಯನವು 2030 ರ ವೇಳೆಗೆ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಗ್ರಾಹಕ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಗಳ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸುಮಾರು 69% ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಯಂತ್ರಗಳಿಂದ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಅಂದಾಜಿಸಿದೆ ( CX ಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಲು, ಮಾರುಕಟ್ಟೆದಾರರು ಈ 2 ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಮಾಡಬೇಕು ) - ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ AI ಸಂವಹನದಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಕ್ರಮವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ.

• 100% AI ಒಳಗೊಳ್ಳುವಿಕೆ: ಒಂದು ವರದಿಯ ಪ್ರಕಾರ, AI ಪ್ರತಿ ಗ್ರಾಹಕರ ಸಂವಹನದಲ್ಲಿ ( 2025 ರ 59 AI ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವಾ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ), ಅದು ಮೊದಲೇ ಅಥವಾ ಹಿನ್ನೆಲೆಯಲ್ಲಿ ಇರಲಿ. ಅಂದರೆ ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಗ್ರಾಹಕರೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಅವರಿಗೆ AI ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ (ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು, ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯುವುದು). ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿ, ಯಾವುದೇ ಗ್ರಾಹಕರ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಯಾವುದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಉತ್ತರಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂಬುದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವಾಗಿದೆ - ಮಾನವರು ಆಫ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿದ್ದರೆ, AI ಯಾವಾಗಲೂ ಇರುತ್ತದೆ.

2035 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ಮಾನವ ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವಾ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಅತ್ಯಂತ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸ್ಪರ್ಶದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಪರಿಣತಿ ಪಡೆದಿರುವುದನ್ನು ನಾವು ಕಾಣಬಹುದು (ಉದಾ. ವಿಐಪಿ ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಮಾನವ ಸಹಾನುಭೂತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಂಕೀರ್ಣ ದೂರು ಪರಿಹಾರ). ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್‌ನಿಂದ ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರದವರೆಗೆ ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕ ಬೆಂಬಲದವರೆಗೆ ನಿಯಮಿತ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು 24/7 ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳ ಸಮೂಹದಿಂದ ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸಬಹುದು, ಪ್ರತಿ ಸಂವಹನದಿಂದ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಕಲಿಯಬಹುದು. ಈ ಬದಲಾವಣೆಯು ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಥಿರ ಮತ್ತು ತಕ್ಷಣವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡಬಹುದು, ಏಕೆಂದರೆ AI ಜನರನ್ನು ತಡೆಹಿಡಿಯುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಅನಿಯಮಿತ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕವಾಗಿ ಬಹುಕಾರ್ಯಕ ಮಾಡಬಹುದು.

ಈ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಕ್ಕೆ ಜಯಿಸಬೇಕಾದ ಸವಾಲುಗಳಿವೆ: ಮಾನವ ಗ್ರಾಹಕರ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತತೆಯನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು AI ತುಂಬಾ ಬಲಿಷ್ಠವಾಗಿರಬೇಕು. ಇದು ಗ್ರಾಮ್ಯ ಭಾಷೆ, ಕೋಪ, ಗೊಂದಲ ಮತ್ತು ಜನರು ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವ ಅಂತ್ಯವಿಲ್ಲದ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ನವೀಕೃತ ಜ್ಞಾನವೂ ಬೇಕು (AI ನ ಮಾಹಿತಿಯು ಹಳೆಯದಾಗಿದ್ದರೆ ಯಾವುದೇ ಅರ್ಥವಿಲ್ಲ). AI ಮತ್ತು ಕಂಪನಿಯ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಏಕೀಕರಣದಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ (ಆರ್ಡರ್‌ಗಳು, ನಿಲುಗಡೆಗಳು ಇತ್ಯಾದಿಗಳ ಕುರಿತು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ), ಈ ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು.

ನೈತಿಕವಾಗಿ, ಕಂಪನಿಗಳು "ನೀವು AI ಜೊತೆ ಮಾತನಾಡುತ್ತಿದ್ದೀರಿ" ಎಂದು ಯಾವಾಗ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು (ಪಕ್ಷಪಾತದ ತರಬೇತಿಯಿಂದಾಗಿ AI ಕೆಲವು ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ನಕಾರಾತ್ಮಕ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುವುದಿಲ್ಲ). ಇವುಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಿದರೆ, ವ್ಯವಹಾರ ಪ್ರಕರಣವು ಪ್ರಬಲವಾಗಿದೆ: AI ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆಯು ವೆಚ್ಚಗಳು ಮತ್ತು ಕಾಯುವ ಸಮಯವನ್ನು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಕಡಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆಯಲ್ಲಿ AI ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯು 2030 ರ ವೇಳೆಗೆ ಹತ್ತಾರು ಶತಕೋಟಿ ಡಾಲರ್‌ಗಳಿಗೆ ಬೆಳೆಯುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿದೆ ( ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವಾ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ವರದಿಯಲ್ಲಿ AI 2025-2030: ಪ್ರಕರಣ ) ( ಜನರೇಟಿವ್ AI ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತಿದೆ | ರೈಡರ್ ) ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಈ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುವುದರಿಂದ.

ಸ್ವಾಯತ್ತ AI ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆಯು ರೂಢಿಯಾಗಿರುವ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಿ . ಸಹಾಯ ಪಡೆಯುವುದು ಎಂದರೆ ನಿಮ್ಮ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಬಲ್ಲ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಯಂತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವುದು ಎಂದರ್ಥ. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ತುರ್ತು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಮಾನವರು ಇನ್ನೂ ಲೂಪ್‌ನಲ್ಲಿರುತ್ತಾರೆ, ಆದರೆ AI ಕಾರ್ಯಪಡೆಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಕರಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು. ಹಿಂದಿನ "ರೋಬೋಟ್ ಹಾಟ್‌ಲೈನ್" ಅನುಭವಗಳ ಹತಾಶೆಯನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟಲು AI ಸರಿಯಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟರೆ - ಫಲಿತಾಂಶವು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ವೇಗವಾದ, ಹೆಚ್ಚು ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಸೇವೆಯಾಗಿರಬಹುದು.

ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಔಷಧ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದಕ AI

ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ. ವೈದ್ಯಕೀಯದಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ AI ಕಲ್ಪನೆಯು ಉತ್ಸಾಹ (ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ತಲುಪುವಿಕೆಗಾಗಿ) ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆ (ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಸಹಾನುಭೂತಿಯ ಕಾರಣಗಳಿಗಾಗಿ) ಎರಡನ್ನೂ ಪ್ರಚೋದಿಸುತ್ತದೆ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ದಾಖಲಾತಿ ಮತ್ತು ಔಷಧ ಅನ್ವೇಷಣೆಯಂತಹ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಅತಿಕ್ರಮಣವನ್ನು ಮಾಡಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದೆ. ಅದು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತವಾಗಿ ಸ್ವಂತವಾಗಿ ಏನು ಮಾಡಬಹುದು?

ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು (2025): ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವುದು, ಅವರನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದಲ್ಲ.

ಪ್ರಸ್ತುತ, ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ವೈದ್ಯಕೀಯ ವೃತ್ತಿಪರರಿಗೆ ಸ್ವಾಯತ್ತ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಬದಲು ಪ್ರಬಲ ಸಹಾಯಕನಾಗಿ

• ವೈದ್ಯಕೀಯ ದಾಖಲೆ: ಆರೋಗ್ಯ ಸೇವೆಯಲ್ಲಿ AI ನ ಅತ್ಯಂತ ಯಶಸ್ವಿ ನಿಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಕಾಗದಪತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವುದು. ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ರೋಗಿಗಳ ಭೇಟಿಗಳನ್ನು ಲಿಪ್ಯಂತರ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ಸಾರಾಂಶಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಕಂಪನಿಗಳು ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ (ಮೈಕ್ರೊಫೋನ್ ಮೂಲಕ) ಆಲಿಸುವ "AI ಬರಹಗಾರರು" ಮತ್ತು ವೈದ್ಯರು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಎನ್‌ಕೌಂಟರ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳ ಕರಡನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ. ಇದು ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಟೈಪಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಆರೋಗ್ಯ ದಾಖಲೆಗಳ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಸಹ ಸ್ವಯಂ-ಜನಸಂಖ್ಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ಇದನ್ನು ಕನಿಷ್ಠ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪದಿಂದ ಮಾಡಬಹುದು - ವೈದ್ಯರು ಡ್ರಾಫ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿನ ಯಾವುದೇ ಸಣ್ಣ ದೋಷಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ, ಅಂದರೆ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಬರೆಯುವುದು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

• ರೇಡಿಯಾಲಜಿ ಮತ್ತು ಇಮೇಜಿಂಗ್: ಜನರೇಟಿವ್ ಮಾದರಿಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ AI, ಎಕ್ಸ್-ರೇಗಳು, ಎಂಆರ್‌ಐಗಳು ಮತ್ತು ಸಿಟಿ ಸ್ಕ್ಯಾನ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ ವೈಪರೀತ್ಯಗಳನ್ನು (ಗೆಡ್ಡೆಗಳು ಅಥವಾ ಮುರಿತಗಳಂತೆ) ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು. 2018 ರಲ್ಲಿ, ಎಫ್‌ಡಿಎ ರೆಟಿನಲ್ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಡಯಾಬಿಟಿಕ್ ರೆಟಿನೋಪತಿ (ಕಣ್ಣಿನ ಸ್ಥಿತಿ) ಯ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಪತ್ತೆಗಾಗಿ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸಿತು - ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ, ಆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ತಜ್ಞರ ವಿಮರ್ಶೆಯಿಲ್ಲದೆ ಕರೆ ಮಾಡಲು ಅಧಿಕಾರ ನೀಡಲಾಯಿತು. ಆ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಜನರೇಟಿವ್ AI ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ನಿಯಂತ್ರಕರು ಸೀಮಿತ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ವಾಯತ್ತ AI ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಅನುಮತಿಸಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಇದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಸಮಗ್ರ ವರದಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಜನರೇಟಿವ್ ಮಾದರಿಗಳು ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು AI ಎದೆಯ ಎಕ್ಸ್-ರೇ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ರೇಡಿಯಾಲಜಿಸ್ಟ್ ವರದಿಯನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು . ನಂತರ ರೇಡಿಯಾಲಜಿಸ್ಟ್ ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಸಹಿ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಕೆಲವು ದಿನನಿತ್ಯದ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ರೇಡಿಯಾಲಜಿಸ್ಟ್ AI ಅನ್ನು ನಂಬಿದರೆ ಮತ್ತು ತ್ವರಿತ ಪರಿಶೀಲನೆ ಮಾಡಿದರೆ ಈ ವರದಿಗಳು ಸಂಪಾದನೆಗಳಿಲ್ಲದೆ ಹೊರಬರಬಹುದು.

• ಸಿಂಪ್ಟಮ್ ಚೆಕರ್ಸ್ ಮತ್ತು ವರ್ಚುವಲ್ ನರ್ಸ್‌ಗಳು: ಜನರೇಟಿವ್ AI ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮುಂಚೂಣಿಯ ಸಿಂಪ್ಟಮ್ ಚೆಕರ್‌ಗಳಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ರೋಗಿಗಳು ತಮ್ಮ ರೋಗಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ನಮೂದಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಲಹೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು (ಉದಾ, "ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಶೀತವಾಗಿರಬಹುದು; ವಿಶ್ರಾಂತಿ ಮತ್ತು ದ್ರವಗಳು, ಆದರೆ X ಅಥವಾ Y ಸಂಭವಿಸಿದಲ್ಲಿ ವೈದ್ಯರನ್ನು ಭೇಟಿ ಮಾಡಿ."). ಬ್ಯಾಬಿಲೋನ್ ಹೆಲ್ತ್‌ನಂತಹ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ನೀಡಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ, ಇವುಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮಾಹಿತಿಯುಕ್ತವಾಗಿ ರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ, ನಿರ್ಣಾಯಕ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಲಹೆಯಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಗಂಭೀರ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಮಾನವ ವೈದ್ಯರೊಂದಿಗೆ ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸುತ್ತವೆ.

• ಔಷಧ ಅನ್ವೇಷಣೆ (ಜನರೇಟಿವ್ ಕೆಮಿಸ್ಟ್ರಿ): ಜನರೇಟಿವ್ AI ಮಾದರಿಗಳು ಔಷಧಿಗಳಿಗೆ ಹೊಸ ಆಣ್ವಿಕ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಬಹುದು. ಇದು ರೋಗಿಯ ಆರೈಕೆಗಿಂತ ಸಂಶೋಧನಾ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು. ಈ AIಗಳು ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಾವಿರಾರು ಅಭ್ಯರ್ಥಿ ಸಂಯುಕ್ತಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಲು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ನಂತರ ಮಾನವ ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದಲ್ಲಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಾರೆ. ಇನ್ಸಿಲಿಕೊ ಮೆಡಿಸಿನ್‌ನಂತಹ ಕಂಪನಿಗಳು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನವೀನ ಔಷಧ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡಿವೆ. ಇದು ರೋಗಿಗಳೊಂದಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಸಂವಹನ ನಡೆಸದಿದ್ದರೂ, ಮಾನವರು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು (ಅಣು ವಿನ್ಯಾಸಗಳು) AI ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ರಚಿಸುವ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ.

• ಆರೋಗ್ಯ ಸೇವೆ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು: ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳಲ್ಲಿ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ, ಪೂರೈಕೆ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು AI ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಯು ರೋಗಿಯ ಹರಿವನ್ನು ಅನುಕರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಕಾಯುವ ಸಮಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದು. ಅಷ್ಟಾಗಿ ಗೋಚರಿಸದಿದ್ದರೂ, ಇವು ಕನಿಷ್ಠ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಬದಲಾವಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ AI ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ನಿರ್ಧಾರಗಳಾಗಿವೆ.

2025 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ಯಾವುದೇ ಆಸ್ಪತ್ರೆಯು ಮಾನವ ಸಹಿ ಇಲ್ಲದೆ ಪ್ರಮುಖ ವೈದ್ಯಕೀಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳನ್ನು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು AI ಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತಿಲ್ಲ ಎಂದು ಹೇಳುವುದು ಮುಖ್ಯ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸಾ ಯೋಜನೆ ದೃಢವಾಗಿ ಮಾನವ ಕೈಯಲ್ಲಿದೆ, AI ಇನ್‌ಪುಟ್ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ರೋಗಿಗೆ "ನಿಮಗೆ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಇದೆ" ಎಂದು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಹೇಳಲು ಅಥವಾ ಔಷಧಿಗಳನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲು AI ಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ನಂಬಿಕೆ ಇನ್ನೂ ಇಲ್ಲ, ಅಥವಾ ಅದು ವ್ಯಾಪಕವಾದ ದೃಢೀಕರಣವಿಲ್ಲದೆ ಇರಬಾರದು. ವೈದ್ಯಕೀಯ ವೃತ್ತಿಪರರು AI ಅನ್ನು ಎರಡನೇ ಜೋಡಿ ಕಣ್ಣುಗಳಾಗಿ ಅಥವಾ ಸಮಯ ಉಳಿಸುವ ಸಾಧನವಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ, ಆದರೆ ಅವರು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ.

2030-2035ರ ನಿರೀಕ್ಷೆ: ವೈದ್ಯರ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಯಾಗಿ (ಮತ್ತು ಬಹುಶಃ ನರ್ಸ್ ಅಥವಾ ಔಷಧಿಕಾರ) AI.

ಮುಂಬರುವ ದಶಕದಲ್ಲಿ, ಉತ್ಪಾದಕ AI ಹೆಚ್ಚು ದಿನನಿತ್ಯದ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ಸೇವೆಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಾವು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತೇವೆ:

• ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯಗಳು: 2030 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, AI ಅನೇಕ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಿಗೆ ಆರಂಭಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬಲ್ಲದು. ರೋಗಿಯ ಲಕ್ಷಣಗಳು, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಇತಿಹಾಸ, ಅವರ ಸ್ವರ ಮತ್ತು ಮುಖದ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಮೂಲಕ ಓದುವ ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಸಲಹೆ ಮತ್ತು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಿದ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಚಿಕಿತ್ಸಾಲಯದಲ್ಲಿ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ - ಮಾನವ ವೈದ್ಯರು ರೋಗಿಯನ್ನು ನೋಡುವ ಮೊದಲೇ. ನಂತರ ವೈದ್ಯರು ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುವ ಮತ್ತು ಚರ್ಚಿಸುವತ್ತ ಗಮನಹರಿಸಬಹುದು. ಟೆಲಿಮೆಡಿಸಿನ್‌ನಲ್ಲಿ, ರೋಗಿಯು ಮೊದಲು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸುವ AI ಯೊಂದಿಗೆ ಚಾಟ್ ಮಾಡಬಹುದು (ಉದಾ, ಸಂಭವನೀಯ ಸೈನಸ್ ಸೋಂಕು vs. ಹೆಚ್ಚು ತೀವ್ರವಾದದ್ದು) ಮತ್ತು ನಂತರ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ಅವರನ್ನು ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಬಹುದು. ನಿಯಂತ್ರಕರು ಅಧಿಕೃತವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು AI ಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡಬಹುದು - ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಓಟೋಸ್ಕೋಪ್ ಚಿತ್ರದಿಂದ ನೇರವಾದ ಕಿವಿ ಸೋಂಕನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ AI ಸಾಧ್ಯವಾಗಬಹುದು.

• ವೈಯಕ್ತಿಕ ಆರೋಗ್ಯ ಮಾನಿಟರ್‌ಗಳು: ಧರಿಸಬಹುದಾದ ಸಾಧನಗಳ (ಸ್ಮಾರ್ಟ್‌ವಾಚ್‌ಗಳು, ಆರೋಗ್ಯ ಸಂವೇದಕಗಳು) ಪ್ರಸರಣದೊಂದಿಗೆ, AI ರೋಗಿಗಳನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, 2035 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಧರಿಸಬಹುದಾದ ಸಾಧನದ AI ಅಸಹಜ ಹೃದಯ ಬಡಿತವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು ಮತ್ತು ತುರ್ತು ವರ್ಚುವಲ್ ಸಮಾಲೋಚನೆಗಾಗಿ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ನಿಗದಿಪಡಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಹೃದಯಾಘಾತ ಅಥವಾ ಪಾರ್ಶ್ವವಾಯುವಿನ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಿದರೆ ಆಂಬ್ಯುಲೆನ್ಸ್‌ಗೆ ಕರೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಇದು ಸ್ವಾಯತ್ತ ನಿರ್ಧಾರ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ದಾಟುತ್ತದೆ - ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ತುರ್ತುಸ್ಥಿತಿ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದು - ಇದು AI ನ ಸಂಭಾವ್ಯ ಮತ್ತು ಜೀವ ಉಳಿಸುವ ಬಳಕೆಯಾಗಿದೆ.

• ಚಿಕಿತ್ಸಾ ಶಿಫಾರಸುಗಳು: ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಾಹಿತ್ಯ ಮತ್ತು ರೋಗಿಯ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಜನರೇಟಿವ್ AI ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಚಿಕಿತ್ಸಾ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದು. 2030 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ಕ್ಯಾನ್ಸರ್‌ನಂತಹ ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾಯಿಲೆಗಳಿಗೆ, AI ಟ್ಯೂಮರ್ ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳು ರೋಗಿಯ ಆನುವಂಶಿಕ ರಚನೆ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಿದ ಚಿಕಿತ್ಸಾ ಕ್ರಮವನ್ನು (ಕೀಮೋ ಯೋಜನೆ, ಔಷಧ ಆಯ್ಕೆ) ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ರಚಿಸಬಹುದು. ಮಾನವ ವೈದ್ಯರು ಅದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ, ಆದರೆ ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸ ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ, ಅವರು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ದಿನನಿತ್ಯದ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗೆ AI-ರಚಿತ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು, ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಮಾತ್ರ ಹೊಂದಿಸಬಹುದು.

• ವರ್ಚುವಲ್ ನರ್ಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಹೋಮ್ ಕೇರ್: ವೈದ್ಯಕೀಯ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವನ್ನು ನೀಡಬಲ್ಲ ಮತ್ತು ಮಾತನಾಡಬಲ್ಲ AI, ಹೆಚ್ಚಿನ ಫಾಲೋ-ಅಪ್ ಮತ್ತು ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ಆರೈಕೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಲ್ಲದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ದೀರ್ಘಕಾಲದ ಕಾಯಿಲೆಗಳಿಂದ ಬಳಲುತ್ತಿರುವ ಮನೆಯಲ್ಲಿರುವ ರೋಗಿಗಳು ದೈನಂದಿನ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು AI ನರ್ಸ್ ಸಹಾಯಕರಿಗೆ ವರದಿ ಮಾಡಬಹುದು, ಅವರು ಸಲಹೆ ನೀಡುತ್ತಾರೆ (“ನಿಮ್ಮ ರಕ್ತದಲ್ಲಿನ ಸಕ್ಕರೆ ಸ್ವಲ್ಪ ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ, ನಿಮ್ಮ ಸಂಜೆಯ ತಿಂಡಿಯನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ”) ಮತ್ತು ವಾಚನಗೋಷ್ಠಿಗಳು ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಿಂದ ಹೊರಗಿರುವಾಗ ಅಥವಾ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಉದ್ಭವಿಸಿದಾಗ ಮಾತ್ರ ಮಾನವ ನರ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಲೂಪ್ ಆಗುತ್ತವೆ. ಈ AI ವೈದ್ಯರ ದೂರಸ್ಥ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು.

• ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣ ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ - ಸಂಪೂರ್ಣ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು: 2035 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ಕೆಲವು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸ್ಕ್ಯಾನ್‌ಗಳನ್ನು ಓದುವುದನ್ನು ಪ್ರಧಾನವಾಗಿ AI ಮಾಡಬಹುದು. ರೇಡಿಯಾಲಜಿಸ್ಟ್‌ಗಳು AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನೋಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ, ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸ್ಕ್ಯಾನ್‌ಗಳನ್ನು (ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದವು) AI ನೇರವಾಗಿ "ಓದಬಹುದು" ಮತ್ತು ಸಹಿ ಮಾಡಬಹುದು. ಅದೇ ರೀತಿ, ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರ ಸ್ಲೈಡ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬಯಾಪ್ಸಿಯಲ್ಲಿ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಕೋಶಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು) ಆರಂಭಿಕ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಮಾಡಬಹುದು, ಇದು ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

• ಔಷಧ ಅನ್ವೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳು: AI ಔಷಧ ಅಣುಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದಲ್ಲದೆ, ಪ್ರಯೋಗಗಳಿಗಾಗಿ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ರೋಗಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಸೂಕ್ತ ಪ್ರಯೋಗ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತದೆ. ನೈಜ ಪ್ರಯೋಗಗಳ ಮೊದಲು ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸಲು ಇದು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ವರ್ಚುವಲ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು (ರೋಗಿಗಳು ಹೇಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅನುಕರಿಸುತ್ತದೆ) ನಡೆಸಬಹುದು. ಇದು ಕಡಿಮೆ ಮಾನವ-ಚಾಲಿತ ಪ್ರಯೋಗಗಳೊಂದಿಗೆ ಔಷಧಿಗಳನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗೆ ತರಬಹುದು.

AI ವೈದ್ಯರ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ ಇನ್ನೂ ಬಹಳ ದೂರದಲ್ಲಿದೆ ಮತ್ತು ವಿವಾದಾತ್ಮಕವಾಗಿಯೇ ಉಳಿದಿದೆ. 2035 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, AI ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಯಾಗಿ . ಸಂಕೀರ್ಣ ರೋಗನಿರ್ಣಯಕ್ಕೆ ರೋಗಿಯ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಂತಃಪ್ರಜ್ಞೆ, ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಸಂಭಾಷಣೆಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ - ಮಾನವ ವೈದ್ಯರು ಶ್ರೇಷ್ಠರಾಗಿರುವ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು. ಆದಾಗ್ಯೂ, AI ದಿನನಿತ್ಯದ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಯ 80% ಅನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಬಹುದು: ಕಾಗದಪತ್ರಗಳು, ನೇರ ಪ್ರಕರಣಗಳು, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ಇತ್ಯಾದಿ, ಮಾನವ ವೈದ್ಯರು ಕಷ್ಟಕರವಾದ 20% ಮತ್ತು ರೋಗಿಯ ಸಂಬಂಧಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ಗಮನಾರ್ಹ ಅಡೆತಡೆಗಳಿವೆ: ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಸ್ವಾಯತ್ತ AI ಗೆ ನಿಯಂತ್ರಕ ಅನುಮೋದನೆ ಕಠಿಣವಾಗಿದೆ (ಸೂಕ್ತವಾಗಿ). AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ದೃಢೀಕರಣದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಸ್ವೀಕಾರವನ್ನು ನಾವು ನೋಡಬಹುದು - ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವೈದ್ಯರು ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲದ ಕಡಿಮೆ ಸೇವೆಯ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ಚಿಕಿತ್ಸೆ ನೀಡಲು ಅನುಮತಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುವ ಒಂದು ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ (ನಗರದಲ್ಲಿ ವೈದ್ಯರಿಂದ ಆವರ್ತಕ ಟೆಲಿ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ 2030 ರ ವೇಳೆಗೆ ದೂರದ ಹಳ್ಳಿಯಲ್ಲಿ "AI ಕ್ಲಿನಿಕ್" ಅನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ).

ನೈತಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತವೆ. ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ (ಸ್ವಾಯತ್ತ AI ರೋಗನಿರ್ಣಯದಲ್ಲಿ ತಪ್ಪಾದರೆ, ಯಾರು ಜವಾಬ್ದಾರರು?), ಮಾಹಿತಿಯುಕ್ತ ಒಪ್ಪಿಗೆ (ರೋಗಿಗಳು ತಮ್ಮ ಆರೈಕೆಯಲ್ಲಿ AI ತೊಡಗಿಸಿಕೊಂಡಿದೆಯೇ ಎಂದು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು), ಮತ್ತು ಸಮಾನತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು (AI ಎಲ್ಲಾ ಜನಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ) ಇವುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಿದರೆ, 2030 ರ ದಶಕದ ಮಧ್ಯಭಾಗದ ವೇಳೆಗೆ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಅನ್ನು ಆರೋಗ್ಯ ಸೇವೆಯ ವಿತರಣೆಯ ಬಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿ ನೇಯಬಹುದು, ಮಾನವ ಪೂರೈಕೆದಾರರನ್ನು ಮುಕ್ತಗೊಳಿಸುವ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತ ಸೀಮಿತ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ರೋಗಿಗಳನ್ನು ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ತಲುಪುವ ಅನೇಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು.

ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, 2035 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯು AI ಅನ್ನು ಆಳವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಹುಡ್ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಬೆಂಬಲಿತ ಪಾತ್ರಗಳಲ್ಲಿ. ಸ್ಕ್ಯಾನ್‌ಗಳನ್ನು ಓದುವುದು, ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸುವುದು, ಕರಡು ಯೋಜನೆಗಳು - ಆದರೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗಾಗಿ ಇನ್ನೂ ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಸುರಕ್ಷತಾ ಜಾಲದೊಂದಿಗೆ AI ತನ್ನದೇ ಆದ ಮೇಲೆ ಬಹಳಷ್ಟು ಮಾಡುತ್ತದೆ . ಫಲಿತಾಂಶವು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ, ಸ್ಪಂದಿಸುವ ಆರೋಗ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿರಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ AI ಭಾರವಾದ ಎತ್ತುವಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾನವರು ಸಹಾನುಭೂತಿ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ತೀರ್ಪನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದಕ AI

ಶಿಕ್ಷಣವು ಉತ್ಪಾದಕ AI ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಅಲೆಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತಿರುವ ಮತ್ತೊಂದು ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ, AI-ಚಾಲಿತ ಬೋಧನಾ ಬಾಟ್‌ಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಶ್ರೇಣೀಕರಣ ಮತ್ತು ವಿಷಯ ರಚನೆಯವರೆಗೆ. ಬೋಧನೆ ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಯು ಸಂವಹನ ಮತ್ತು ಸೃಜನಶೀಲತೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಇವು ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳಾಗಿವೆ. ಆದರೆ ಶಿಕ್ಷಕರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದೆ AI ಶಿಕ್ಷಣ ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಂಬಬಹುದೇ?

ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು (2025): ಒಂದೇ ಬಾರು ಮೇಲೆ ಬೋಧಕರು ಮತ್ತು ವಿಷಯ ಉತ್ಪಾದಕರು

ಪೂರಕ ಸಾಧನವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ . ಪ್ರಸ್ತುತ ಬಳಕೆಯ ಉದಾಹರಣೆಗಳು:

• AI ಬೋಧನಾ ಸಹಾಯಕರು: ಖಾನ್ ಅಕಾಡೆಮಿಯ "ಖಾನ್ಮಿಗೋ" (GPT-4 ನಿಂದ ನಡೆಸಲ್ಪಡುತ್ತಿದೆ) ಅಥವಾ ವಿವಿಧ ಭಾಷಾ ಕಲಿಕಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಂತಹ ಪರಿಕರಗಳು ಒಬ್ಬರಿಗೊಬ್ಬರು ಬೋಧಕ ಅಥವಾ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಪಾಲುದಾರನನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಉತ್ತರಗಳು ಅಥವಾ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು. AI ಮನೆಕೆಲಸ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಸುಳಿವುಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು, ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಇತಿಹಾಸ ಪಾಠಕ್ಕಾಗಿ ಐತಿಹಾಸಿಕ ವ್ಯಕ್ತಿಯಾಗಿ ಪಾತ್ರಾಭಿನಯ ಮಾಡಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ AI ಬೋಧಕರನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ; ಶಿಕ್ಷಕರು ಅಥವಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ನಿರ್ವಾಹಕರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂವಾದಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಅಥವಾ AI ಚರ್ಚಿಸಬಹುದಾದ ವಿಷಯಗಳ ಮೇಲೆ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತಾರೆ (ತಪ್ಪು ಮಾಹಿತಿ ಅಥವಾ ಅನುಚಿತ ವಿಷಯವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು).

• ಶಿಕ್ಷಕರಿಗೆ ವಿಷಯ ರಚನೆ: ಉತ್ಪಾದಕ AI ಶಿಕ್ಷಕರಿಗೆ ರಸಪ್ರಶ್ನೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು, ಓದುವಿಕೆಗಳ ಸಾರಾಂಶಗಳು, ಪಾಠ ಯೋಜನೆಯ ರೂಪರೇಷೆಗಳು ಇತ್ಯಾದಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಒಬ್ಬ ಶಿಕ್ಷಕರು AI ಅನ್ನು ಕೇಳಬಹುದು, "ಉತ್ತರಗಳೊಂದಿಗೆ ಕ್ವಾಡ್ರಾಟಿಕ್ ಸಮೀಕರಣಗಳ ಮೇಲೆ 5 ಅಭ್ಯಾಸ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ", ತಯಾರಿಯಲ್ಲಿ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಿಷಯ ಉತ್ಪಾದನೆ, ಆದರೆ ಶಿಕ್ಷಕರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪಠ್ಯಕ್ರಮದೊಂದಿಗೆ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಾಗಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಇದು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿರುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಶ್ರಮ ಉಳಿಸುವ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ.

• ಶ್ರೇಣೀಕರಣ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ: AI ಬಹು-ಆಯ್ಕೆ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸಬಹುದು (ಅಲ್ಲಿ ಹೊಸದೇನೂ ಇಲ್ಲ) ಮತ್ತು ಸಣ್ಣ ಉತ್ತರಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ರಬಂಧಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬಹುದು. ಕೆಲವು ಶಾಲಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಲಿಖಿತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ (ಉದಾ. ವ್ಯಾಕರಣ ತಿದ್ದುಪಡಿಗಳು, ವಾದವನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಲು ಸಲಹೆಗಳು). ಇದು ಸ್ವತಃ ಉತ್ಪಾದಕ ಕಾರ್ಯವಲ್ಲದಿದ್ದರೂ, ಹೊಸ AIಗಳು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ವರದಿಯನ್ನು ಸಹ ರಚಿಸಬಹುದು , ಸುಧಾರಿಸಬೇಕಾದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸಬಹುದು. ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಕಾಳಜಿಯಿಂದಾಗಿ ಶಿಕ್ಷಕರು ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ AI-ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ಪ್ರಬಂಧಗಳನ್ನು ಎರಡು ಬಾರಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ.

• ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಕಲಿಕಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು: ಇವು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಿಷಯದ ತೊಂದರೆ ಅಥವಾ ಶೈಲಿಯನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವ ವೇದಿಕೆಗಳಾಗಿವೆ. ಜನರೇಟಿವ್ AI ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಹೊಸ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಅಥವಾ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಕ್ಷಣಾರ್ಧದಲ್ಲಿ ಸೃಷ್ಟಿಸುವ ಮೂಲಕ ಇದನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯು ಒಂದು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೋರಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ, AI ಆ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವ ಮತ್ತೊಂದು ಸಾದೃಶ್ಯ ಅಥವಾ ಅಭ್ಯಾಸ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಇದು ಸ್ವಲ್ಪಮಟ್ಟಿಗೆ ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಶಿಕ್ಷಣತಜ್ಞರು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಳಗೆ.

• ಕಲಿಕೆಗಾಗಿ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಬಳಕೆ: ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಸ್ವತಃ ChatGPT ನಂತಹ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಕಲಿಕೆಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ - ಸ್ಪಷ್ಟೀಕರಣಗಳು, ಅನುವಾದಗಳನ್ನು ಕೇಳುವುದು ಅಥವಾ ಪ್ರಬಂಧ ಕರಡಿನ ಕುರಿತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಪಡೆಯಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು ("ನನ್ನ ಪರಿಚಯ ಪ್ಯಾರಾಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಿ"). ಇದು ಸ್ವಯಂ ನಿರ್ದೇಶನವಾಗಿದ್ದು ಶಿಕ್ಷಕರ ಜ್ಞಾನವಿಲ್ಲದೆಯೂ ಇರಬಹುದು. ಈ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ AI ಬೇಡಿಕೆಯ ಮೇರೆಗೆ ಬೋಧಕ ಅಥವಾ ಪ್ರೂಫ್ ರೀಡರ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಬದಲು (ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಸಮಗ್ರತೆ) ಕಲಿಕೆಗೆ ಅದನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸವಾಲಾಗಿದೆ.

2025 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ AI ಶಕ್ತಿಶಾಲಿಯಾಗಿದೆ ಆದರೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ AI ನ ಕೊಡುಗೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮಾನವ ಶಿಕ್ಷಕರೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ. ಅರ್ಥವಾಗುವಂತಹ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ಇದೆ: ತಪ್ಪು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕಲಿಸಲು ಅಥವಾ ನಿರ್ವಾತದಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಸಂವಹನಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ನಾವು AI ಅನ್ನು ನಂಬಲು ಬಯಸುವುದಿಲ್ಲ. ಶಿಕ್ಷಕರು AI ಬೋಧಕರನ್ನು ಸಹಾಯಕ ಸಹಾಯಕರಾಗಿ ನೋಡುತ್ತಾರೆ, ಅದು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಭ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ದಿನನಿತ್ಯದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ತಕ್ಷಣದ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಶಿಕ್ಷಕರು ಆಳವಾದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ಮುಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

2030-2035ರ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳು: ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ AI ಬೋಧಕರು ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಬೋಧನಾ ಸಹಾಯಕರು

ಮುಂದಿನ ದಶಕದಲ್ಲಿ, ಉತ್ಪಾದಕ AI ಹೆಚ್ಚು ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಮತ್ತು ಸ್ವಾಯತ್ತ ಕಲಿಕೆಯ ಅನುಭವಗಳನ್ನು , ಆದರೆ ಶಿಕ್ಷಕರ ಪಾತ್ರಗಳು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ:

• ಪ್ರತಿ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗೂ AI ವೈಯಕ್ತಿಕ ಬೋಧಕರು: 2030 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, (ಖಾನ್ ಅಕಾಡೆಮಿಯ ಸಾಲ್ ಖಾನ್‌ನಂತಹ ತಜ್ಞರು ಹಂಚಿಕೊಂಡ) ದೃಷ್ಟಿಕೋನವೆಂದರೆ, ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯು ಅನೇಕ ವಿಷಯಗಳಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಬೋಧಕರಷ್ಟೇ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾದ AI ಬೋಧಕರನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು ( ಈ AI ಬೋಧಕರು ಮನುಷ್ಯರನ್ನು 10 ಪಟ್ಟು ಬುದ್ಧಿವಂತರನ್ನಾಗಿ ಮಾಡಬಹುದು ಎಂದು ಅದರ ಸೃಷ್ಟಿಕರ್ತ ಹೇಳುತ್ತಾರೆ ). ಈ AI ಬೋಧಕರು 24/7 ಲಭ್ಯವಿರುತ್ತಾರೆ, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಕಲಿಕಾ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ನಿಕಟವಾಗಿ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಅವರ ಬೋಧನಾ ಶೈಲಿಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಬ್ಬ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಬೀಜಗಣಿತದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೋರಾಡುತ್ತಿರುವ ದೃಶ್ಯ ಕಲಿಯುವವರಾಗಿದ್ದರೆ, AI ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ದೃಶ್ಯ ವಿವರಣೆ ಅಥವಾ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. AI ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ್ದರಿಂದ, ಅದು ಮುಂದೆ ಯಾವ ವಿಷಯವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು ಅಥವಾ ಹೊಸ ಕೌಶಲ್ಯಕ್ಕೆ ಯಾವಾಗ ಮುನ್ನಡೆಯಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು - ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ ಆ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗೆ ಪಾಠ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು

• ದಿನನಿತ್ಯದ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಶಿಕ್ಷಕರ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ: ಶ್ರೇಣೀಕರಣ, ವರ್ಕ್‌ಶೀಟ್‌ಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸುವುದು, ಪಾಠ ಸಾಮಗ್ರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು - ಈ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು 2030 ರ ವೇಳೆಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ AI ಗೆ ಆಫ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದು. AI ಒಂದು ತರಗತಿಗೆ ಒಂದು ವಾರದ ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಮನೆಕೆಲಸವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು, ಕಳೆದ ವಾರದ ಎಲ್ಲಾ ಕಾರ್ಯಯೋಜನೆಗಳನ್ನು (ಮುಕ್ತವಾದವುಗಳನ್ನು ಸಹ) ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯೊಂದಿಗೆ ಗ್ರೇಡ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಯಾವ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಯಾವ ವಿಷಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಹಾಯ ಬೇಕಾಗಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಶಿಕ್ಷಕರಿಗೆ ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಕನಿಷ್ಠ ಶಿಕ್ಷಕರ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಇದು ಸಂಭವಿಸಬಹುದು, ಬಹುಶಃ AI ನ ಶ್ರೇಣಿಗಳು ನ್ಯಾಯಯುತವಾಗಿ ಕಾಣುವಂತೆ ಮಾಡಲು ಒಂದು ತ್ವರಿತ ನೋಟ.

• ಸ್ವಾಯತ್ತ ಅಡಾಪ್ಟಿವ್ ಕಲಿಕಾ ವೇದಿಕೆಗಳು: ಕೆಲವು ವಿಷಯಗಳಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ AI-ಚಾಲಿತ ಕೋರ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ನಾವು ನೋಡಬಹುದು. ಮಾನವ ಬೋಧಕರಿಲ್ಲದೆ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಕೋರ್ಸ್ ಅನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ, ಅಲ್ಲಿ AI ಏಜೆಂಟ್ ವಿಷಯವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತಾನೆ, ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತಾನೆ, ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುತ್ತಾನೆ ಮತ್ತು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವೇಗವನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುತ್ತಾನೆ. ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಅನುಭವವು ಅವರಿಗೆ ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿರಬಹುದು, ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ವಯಸ್ಕ ಕಲಿಕೆಯು ಶೀಘ್ರದಲ್ಲೇ ಈ ಮಾದರಿಗೆ ಚಲಿಸಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ 2035 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ ಒಬ್ಬ ಉದ್ಯೋಗಿ "ನಾನು ಸುಧಾರಿತ ಎಕ್ಸೆಲ್ ಮ್ಯಾಕ್ರೋಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಬಯಸುತ್ತೇನೆ" ಎಂದು ಹೇಳಬಹುದು ಮತ್ತು AI ಬೋಧಕನು ಮಾನವ ತರಬೇತುದಾರರಿಲ್ಲದೆ ವ್ಯಾಯಾಮಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು ಸೇರಿದಂತೆ ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಪಠ್ಯಕ್ರಮದ ಮೂಲಕ ಅವರಿಗೆ ಕಲಿಸುತ್ತಾನೆ.

• ತರಗತಿಯ AI ಸಹಾಯಕರು: ಭೌತಿಕ ಅಥವಾ ವರ್ಚುವಲ್ ತರಗತಿಗಳಲ್ಲಿ, AI ತರಗತಿ ಚರ್ಚೆಗಳನ್ನು ಆಲಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಶಿಕ್ಷಕರಿಗೆ ತಕ್ಷಣ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು (ಉದಾ., ಇಯರ್‌ಪೀಸ್ ಮೂಲಕ ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ಪಿಸುಗುಟ್ಟುವುದು: “ಹಲವಾರು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಆ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಗೊಂದಲಕ್ಕೊಳಗಾಗಿದ್ದಾರೆ, ಬಹುಶಃ ಇನ್ನೊಂದು ಉದಾಹರಣೆ ನೀಡಿ”). ಇದು ಆನ್‌ಲೈನ್ ತರಗತಿ ವೇದಿಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡರೇಟ್ ಮಾಡಬಹುದು, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಕೇಳುವ ನೇರ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸಬಹುದು (“ನಿಯೋಜನೆ ಯಾವಾಗ ಬರಬೇಕು?” ಅಥವಾ ಉಪನ್ಯಾಸ ಬಿಂದುವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಬಹುದು) ಆದ್ದರಿಂದ ಶಿಕ್ಷಕರು ಇಮೇಲ್‌ಗಳಿಂದ ದಾಳಿಗೊಳಗಾಗುವುದಿಲ್ಲ. 2035 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ಕೋಣೆಯಲ್ಲಿ AI ಸಹ-ಶಿಕ್ಷಕರನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು, ಆದರೆ ಮಾನವ ಶಿಕ್ಷಕರು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಮತ್ತು ಪ್ರೇರಕ ಅಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವುದು ಪ್ರಮಾಣಿತವಾಗಬಹುದು.

• ಜಾಗತಿಕ ಶಿಕ್ಷಣ ಪ್ರವೇಶ: ಶಿಕ್ಷಕರ ಕೊರತೆಯಿರುವ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಶಿಕ್ಷಣ ನೀಡಲು ಸ್ವಾಯತ್ತ AI ಬೋಧಕರು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು. AI ಬೋಧಕರನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಟ್ಯಾಬ್ಲೆಟ್ ಮೂಲಭೂತ ಸಾಕ್ಷರತೆ ಮತ್ತು ಗಣಿತವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಸೀಮಿತ ಶಾಲಾ ಶಿಕ್ಷಣವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಬೋಧಕರಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು. 2035 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಬಳಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿರಬಹುದು - ಮಾನವ ಶಿಕ್ಷಕರು ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲದ ಅಂತರವನ್ನು AI ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ವಿಭಿನ್ನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ AI ಶಿಕ್ಷಣದ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಸೂಕ್ತತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

AI ಶಿಕ್ಷಕರನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆಯೇ? ಪೂರ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಅದು ಇರುವುದಿಲ್ಲ. ಬೋಧನೆಯು ವಿಷಯವನ್ನು ನೀಡುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನದಾಗಿದೆ - ಇದು ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ, ಸ್ಫೂರ್ತಿ, ಸಾಮಾಜಿಕ-ಭಾವನಾತ್ಮಕ ಬೆಂಬಲ. ಆ ಮಾನವ ಅಂಶಗಳನ್ನು AI ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವುದು ಕಷ್ಟ. ಆದರೆ AI ತರಗತಿಯಲ್ಲಿ ಎರಡನೇ ಶಿಕ್ಷಕರಾಗಬಹುದು

ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕಾದ ಕಾಳಜಿಗಳಿವೆ: AI ನಿಖರವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು (ಸುಳ್ಳು ಸಂಗತಿಗಳ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಭ್ರಮೆಗಳಿಲ್ಲ), ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದು, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳನ್ನು ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಂತೆ ಮಾಡುವುದು (AI ಕೇವಲ ಸರಿಯಾಗಿರದೆ, ಪ್ರೇರೇಪಿಸುವಂತಿರಬೇಕು). AI ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು - ಪಠ್ಯಪುಸ್ತಕಗಳನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸುವಂತೆ - ಅವು ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನಾವು ಮಾನ್ಯತೆ ಅಥವಾ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣವನ್ನು ನೋಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ.

ಮತ್ತೊಂದು ಸವಾಲು ಎಂದರೆ ಅತಿಯಾದ ಅವಲಂಬನೆ: ಒಬ್ಬ AI ಬೋಧಕನು ತುಂಬಾ ಸುಲಭವಾಗಿ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಪರಿಶ್ರಮ ಅಥವಾ ಸಮಸ್ಯೆ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಕಲಿಯದಿರಬಹುದು. ಇದನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಲು, ಭವಿಷ್ಯದ AI ಬೋಧಕರನ್ನು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಕಷ್ಟಪಡುವಂತೆ (ಮಾನವ ಬೋಧಕನಂತೆ) ಅಥವಾ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಬದಲು ಸುಳಿವುಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಬಹುದು.

2035 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ತರಗತಿಯು ರೂಪಾಂತರಗೊಳ್ಳಬಹುದು: ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯು AI-ಸಂಪರ್ಕಿತ ಸಾಧನದೊಂದಿಗೆ ತಮ್ಮದೇ ಆದ ವೇಗದಲ್ಲಿ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುತ್ತಾನೆ, ಆದರೆ ಶಿಕ್ಷಕರು ಗುಂಪು ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಒಳನೋಟವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತಾರೆ. ಶಿಕ್ಷಣವು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮತ್ತು ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಪರಿಣಮಿಸಬಹುದು. ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯು ತನಗೆ ಬೇಕಾದಾಗ ಸಹಾಯವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾನೆ - ನಿಜವಾದ "ವೈಯಕ್ತಿಕ ಬೋಧಕ" ಅನುಭವ. ಅಪಾಯವೆಂದರೆ ಕೆಲವು ಮಾನವ ಸ್ಪರ್ಶವನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಅಥವಾ AI ಅನ್ನು ದುರುಪಯೋಗಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು (ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು AI ಮೂಲಕ ಮೋಸ ಮಾಡುವಂತೆ). ಆದರೆ ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ, ಉತ್ತಮವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಿದರೆ, ಉತ್ಪಾದಕ AI ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಪ್ರಯಾಣದಲ್ಲಿ ಯಾವಾಗಲೂ ಲಭ್ಯವಿರುವ, ಜ್ಞಾನವುಳ್ಳ ಒಡನಾಡಿಯಾಗುವ ಮೂಲಕ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರಜಾಪ್ರಭುತ್ವಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ನಿಂತಿದೆ.

ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿಯಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದಕ AI

ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ - ಸರಕುಗಳನ್ನು ಸಾಗಿಸುವ ಮತ್ತು ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಕಲೆ ಮತ್ತು ವಿಜ್ಞಾನ - "ಉತ್ಪಾದಕ" AI ಗಾಗಿ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಡೊಮೇನ್‌ನಂತೆ ತೋರುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಸೃಜನಶೀಲ ಸಮಸ್ಯೆ ಪರಿಹಾರ ಮತ್ತು ಯೋಜನೆ ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖವಾಗಿವೆ. ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ರೋಬೋಟಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಜನರೇಟಿವ್ AI ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು. ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಗುರಿ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚ-ಉಳಿತಾಯವಾಗಿದೆ, ಇದು ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುವಲ್ಲಿ AI ಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಹಾಗಾದರೆ ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿಗಳು ಮತ್ತು ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸುವಲ್ಲಿ AI ಎಷ್ಟು ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು?

ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು (2025): ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸುವ್ಯವಸ್ಥಿತಗೊಳಿಸುವುದು.

ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲ ಸಾಧನವಾಗಿ ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ :

• ಮಾರ್ಗ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್: ಯುಪಿಎಸ್ ಮತ್ತು ಫೆಡ್‌ಎಕ್ಸ್‌ನಂತಹ ಕಂಪನಿಗಳು ವಿತರಣಾ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ಈಗಾಗಲೇ AI ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ - ಚಾಲಕರು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ ಇವು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ಸಂಶೋಧನಾ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಾಗಿದ್ದವು, ಆದರೆ ಈಗ ಉತ್ಪಾದಕ ವಿಧಾನಗಳು ವಿವಿಧ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ (ಟ್ರಾಫಿಕ್, ಹವಾಮಾನ) ಪರ್ಯಾಯ ರೂಟಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. AI ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಿದರೆ, ಮಾನವ ರವಾನೆದಾರರು ಅಥವಾ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು (ಉದಾ, ಆದ್ಯತೆಗಳು) ಹೊಂದಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ಅತಿಕ್ರಮಿಸಬಹುದು.

• ಲೋಡ್ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳ ಯೋಜನೆ: ಪ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಟ್ರಕ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಶಿಪ್ಪಿಂಗ್ ಕಂಟೇನರ್‌ಗಳಿಗೆ, AI ಸೂಕ್ತ ಲೋಡಿಂಗ್ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು (ಯಾವ ಪೆಟ್ಟಿಗೆ ಎಲ್ಲಿಗೆ ಹೋಗುತ್ತದೆ). ಜನರೇಟಿವ್ AI ಜಾಗದ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸಲು ಬಹು ಪ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಸಂರಚನೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು, ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಮಾನವರು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು "ಸೃಷ್ಟಿಸಬಹುದು". ಯುಎಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಟ್ರಕ್‌ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 30% ಖಾಲಿಯಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು AI ಸಹಾಯದಿಂದ ಉತ್ತಮ ಯೋಜನೆ - ಆ ತ್ಯಾಜ್ಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು ಎಂದು ಗಮನಿಸಿದ ಅಧ್ಯಯನದಿಂದ ಇದನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ( ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಟಾಪ್ ಜನರೇಟಿವ್ AI ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು ). ಈ AI-ರಚಿತ ಲೋಡ್ ಯೋಜನೆಗಳು ಇಂಧನ ವೆಚ್ಚಗಳು ಮತ್ತು ಹೊರಸೂಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಕಡಿತಗೊಳಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಗೋದಾಮುಗಳಲ್ಲಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಕನಿಷ್ಠ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಬದಲಾವಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

• ಬೇಡಿಕೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಮತ್ತು ದಾಸ್ತಾನು ನಿರ್ವಹಣೆ: AI ಮಾದರಿಗಳು ಉತ್ಪನ್ನ ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಮರುಸ್ಥಾಪನೆ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಒಂದು ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಯು ವಿಭಿನ್ನ ಬೇಡಿಕೆಯ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸಬಹುದು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮುಂಬರುವ ರಜಾದಿನದ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಬೇಡಿಕೆಯಲ್ಲಿನ ಏರಿಕೆಯನ್ನು AI "ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ") ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ದಾಸ್ತಾನು ಯೋಜಿಸಬಹುದು. ಇದು ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರಿಗೆ ತಯಾರಿ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ, AI ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಮಾನವರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದನಾ ಮಟ್ಟಗಳು ಅಥವಾ ಆದೇಶದ ಕುರಿತು ಅಂತಿಮ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ.

• ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ: ಜಾಗತಿಕ ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿಯು ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಿದೆ (ನೈಸರ್ಗಿಕ ವಿಕೋಪಗಳು, ಬಂದರು ವಿಳಂಬಗಳು, ರಾಜಕೀಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು). AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಈಗ ಸುದ್ದಿ ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಮುಂಬರುವ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಸಂಸ್ಥೆಯು ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಅನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಅಪಾಯಕಾರಿ ಸಾರಿಗೆ ಕಾರಿಡಾರ್‌ಗಳನ್ನು (ಒಳಬರುವ ಚಂಡಮಾರುತ ಅಥವಾ ಅಶಾಂತಿಯಿಂದಾಗಿ ತೊಂದರೆ ಉಂಟಾಗುವ ಪ್ರದೇಶಗಳು) ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಲು ಜೆನ್ AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ( ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಟಾಪ್ ಜನರೇಟಿವ್ AI ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು ). ಆ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ, ಯೋಜಕರು ತೊಂದರೆಗೊಳಗಾದ ಸ್ಥಳಗಳ ಸುತ್ತಲೂ ಸಾಗಣೆಯನ್ನು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಮರುಮಾರ್ಗಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, AI ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮಾರ್ಗ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ಸಾರಿಗೆ ವಿಧಾನ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಬಹುದು, ಅದನ್ನು ಮಾನವರು ನಂತರ ಅನುಮೋದಿಸುತ್ತಾರೆ.

• ಗೋದಾಮಿನ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣ: ಅನೇಕ ಗೋದಾಮುಗಳು ಅರೆ-ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿದ್ದು, ಆರಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಪ್ಯಾಕಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ರೋಬೋಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಉತ್ಪಾದಕ AI ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನವರಿಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಹರಿವಿಗಾಗಿ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, AI ಪ್ರತಿ ಬೆಳಿಗ್ಗೆ ಆದೇಶಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ರೋಬೋಟಿಕ್ ಆಯ್ದುಕೊಳ್ಳುವವರಿಗೆ ಕೆಲಸದ ಸರತಿಯನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು ಕೇವಲ KPI ಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ - ಆದೇಶಗಳು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾದರೆ, AI ತನ್ನದೇ ಆದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ.

• ಫ್ಲೀಟ್ ನಿರ್ವಹಣೆ: ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಡೌನ್‌ಟೈಮ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಸೂಕ್ತ ನಿರ್ವಹಣಾ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ವಾಹನಗಳ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸುವಲ್ಲಿ AI ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಪ್ರಯಾಣಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಾಗಣೆಗಳನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡಬಹುದು. ಸೇವಾ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವವರೆಗೆ ಈ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು AI ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು.

ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ, 2025 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ಮಾನವರು ಗುರಿಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ (ಉದಾ, "ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ ಆದರೆ 2-ದಿನದ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ") ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು AI ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ. ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಏನಾದರೂ ಸಂಭವಿಸುವವರೆಗೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವಿಲ್ಲದೆ ದಿನನಿತ್ಯ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು. ಬಹಳಷ್ಟು ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ (ಈ ಸಾಗಣೆಯು ಯಾವಾಗ ಹೊರಡಬೇಕು? ಈ ಆದೇಶವನ್ನು ಯಾವ ಗೋದಾಮಿನಿಂದ ಪೂರೈಸಬೇಕು?), ಯಾವ AI ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಮಾಡಲು ಕಲಿಯಬಹುದು. ಕಂಪನಿಗಳು ಈ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಕ್ರಮೇಣ ನಂಬುತ್ತಿವೆ ಮತ್ತು ವಿನಾಯಿತಿಗಳು ಸಂಭವಿಸಿದಾಗ ಮಾತ್ರ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರಿಗೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ನೀಡುತ್ತಿವೆ.

2030-2035ರ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳು: ಸ್ವಯಂ ಚಾಲನಾ ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿಗಳು

ಮುಂದಿನ ದಶಕದಲ್ಲಿ, AI ಆಧಾರಿತ ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಸಮನ್ವಯವನ್ನು

• ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳು ಮತ್ತು ಡ್ರೋನ್‌ಗಳು: ಸ್ವಯಂ-ಚಾಲನಾ ಟ್ರಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವಿತರಣಾ ಡ್ರೋನ್‌ಗಳು, ವಿಶಾಲವಾದ AI/ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ ವಿಷಯವು ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್‌ನ ಮೇಲೆ ನೇರವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. 2030 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ನಿಯಂತ್ರಕ ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸಿದರೆ, ಹೆದ್ದಾರಿಗಳಲ್ಲಿ AI ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಟ್ರಕ್‌ಗಳನ್ನು ಓಡಿಸುವ ಅಥವಾ ನಗರಗಳಲ್ಲಿ ಕೊನೆಯ ಮೈಲಿ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಡ್ರೋನ್‌ಗಳನ್ನು ನಾವು ಹೊಂದಿರಬಹುದು. ಈ AIಗಳು ಮಾನವ ಚಾಲಕರು ಇಲ್ಲದೆ ನೈಜ-ಸಮಯದ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು (ಮಾರ್ಗ ಬದಲಾವಣೆಗಳು, ಅಡಚಣೆ ತಪ್ಪಿಸುವಿಕೆ) ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಉತ್ಪಾದಕ ಕೋನವು ಈ ವಾಹನ AIಗಳು ವಿಶಾಲವಾದ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳಿಂದ ಹೇಗೆ ಕಲಿಯುತ್ತವೆ, ಲೆಕ್ಕವಿಲ್ಲದಷ್ಟು ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ "ತರಬೇತಿ" ನೀಡುತ್ತವೆ. ಸಂಪೂರ್ಣ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಫ್ಲೀಟ್ 24/7 ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು, ಮಾನವರು ದೂರದಿಂದಲೇ ಮಾತ್ರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಇದು ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಂದ ಬೃಹತ್ ಮಾನವ ಅಂಶವನ್ನು (ಚಾಲಕರು) ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ, ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯನ್ನು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.

• ಸ್ವಯಂ-ಗುಣಪಡಿಸುವ ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿಗಳು: ಉತ್ಪಾದಕ AI ಅನ್ನು ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಅನುಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಆಕಸ್ಮಿಕ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. 2035 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ಪೂರೈಕೆದಾರ ಕಾರ್ಖಾನೆಯು ಸ್ಥಗಿತಗೊಂಡಾಗ (ಸುದ್ದಿ ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ಫೀಡ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ) AI ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪತ್ತೆ ಹಚ್ಚಬಹುದು ಮತ್ತು ತಕ್ಷಣವೇ ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು. ಇದರರ್ಥ AI ಉಪಕ್ರಮವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿಯು ಅಡಚಣೆಗಳಿಂದ "ಗುಣಪಡಿಸುತ್ತದೆ". ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದವರಿಗಿಂತ AI ಏನು ಮಾಡಿದೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಮಾನವ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರಿಗೆ ತಿಳಿಸಲಾಗುವುದು.

• ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಇನ್ವೆಂಟರಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್: ಗೋದಾಮುಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಗಡಿಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ಜಾಲದಲ್ಲಿ AI ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ದಾಸ್ತಾನುಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು. ಸ್ಟಾಕ್ ಅನ್ನು ಯಾವಾಗ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಿಗೆ ಸಾಗಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಅದು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ (ಬಹುಶಃ ಹಾಗೆ ಮಾಡಲು ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವಾಹನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು), ಪ್ರತಿ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಸಾಕಷ್ಟು ದಾಸ್ತಾನುಗಳನ್ನು ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. AI ಮೂಲತಃ ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿ ನಿಯಂತ್ರಣ ಗೋಪುರವನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತದೆ: ಎಲ್ಲಾ ಹರಿವುಗಳನ್ನು ನೋಡುವುದು ಮತ್ತು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುವುದು. 2035 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, "ಸ್ವಯಂ-ಚಾಲನಾ" ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿಯ ಕಲ್ಪನೆಯು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಪ್ರತಿದಿನ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ವಿತರಣಾ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಆದೇಶಿಸುತ್ತದೆ, ಕಾರ್ಖಾನೆ ಚಾಲನೆಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಾರಿಗೆಯನ್ನು ತನ್ನದೇ ಆದ ಮೇಲೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದರ್ಥ. ಮಾನವರು ಒಟ್ಟಾರೆ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು AI ನ ಪ್ರಸ್ತುತ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಮೀರಿ ವಿನಾಯಿತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ.

• ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಜನರೇಟಿವ್ ಡಿಸೈನ್: ಹೊಸ ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿ ಜಾಲಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವ AI ಅನ್ನು ನಾವು ನೋಡಬಹುದು. ಒಂದು ಕಂಪನಿಯು ಹೊಸ ಪ್ರದೇಶಕ್ಕೆ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ; ಒಂದು AI ಆ ಪ್ರದೇಶಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಗೋದಾಮಿನ ಸ್ಥಳಗಳು, ಸಾರಿಗೆ ಲಿಂಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ದಾಸ್ತಾನು ನೀತಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು - ಇಂದು ಸಲಹೆಗಾರರು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಮಾಡುವ ವಿಷಯ ಇದು. 2030 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ಕಂಪನಿಗಳು ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿ ವಿನ್ಯಾಸ ಆಯ್ಕೆಗಳಿಗಾಗಿ AI ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಬಹುದು, ಅಂಶಗಳನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ತೂಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾನವರು ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಸೃಜನಾತ್ಮಕ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು (ಸ್ಪಷ್ಟವಲ್ಲದ ವಿತರಣಾ ಕೇಂದ್ರಗಳಂತೆ) ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಎಂದು ನಂಬಬಹುದು.

• ಉತ್ಪಾದನೆಯೊಂದಿಗೆ ಏಕೀಕರಣ (ಉದ್ಯಮ 4.0): ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಏಕಾಂಗಿಯಾಗಿ ನಿಲ್ಲುವುದಿಲ್ಲ; ಅದು ಉತ್ಪಾದನೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿದೆ. ಭವಿಷ್ಯದ ಕಾರ್ಖಾನೆಗಳು ಉತ್ಪಾದಕ AI ಉತ್ಪಾದನಾ ರನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸುವುದು, ಕಚ್ಚಾ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಸಮಯಕ್ಕೆ ಸರಿಯಾಗಿ ಆದೇಶಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಂತರ ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗೆ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ತಕ್ಷಣ ಸಾಗಿಸಲು ಸೂಚಿಸುವುದು. ಈ ಸಂಯೋಜಿತ AI ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾನವ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಬಲ್ಲದು - ಉತ್ಪಾದನೆಯಿಂದ ವಿತರಣೆಗೆ ವೆಚ್ಚ, ವೇಗ ಮತ್ತು ಸುಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿಂದ ನಡೆಸಲ್ಪಡುವ ತಡೆರಹಿತ ಸರಪಳಿ. ಈಗಾಗಲೇ, 2025 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿಗಳು ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತವಾಗಿವೆ; 2035 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ ಅವು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ AI-ಚಾಲಿತವಾಗಿರಬಹುದು.

• ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆ: ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆಯ AI ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿ, ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿ AIಗಳು ಗ್ರಾಹಕರು ಅಥವಾ ಗ್ರಾಹಕರೊಂದಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕ ಸಾಧಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಬ್ಬ ದೊಡ್ಡ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಕೊನೆಯ ಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ತಮ್ಮ ಬೃಹತ್ ಆದೇಶವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಬಯಸಿದರೆ, ಒಬ್ಬ AI ಏಜೆಂಟ್ ಮಾನವ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರಿಗಾಗಿ ಕಾಯದೆ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ಪರ್ಯಾಯಗಳನ್ನು ("ನಾವು ಈಗ ಅರ್ಧವನ್ನು ತಲುಪಿಸಬಹುದು, ಮುಂದಿನ ವಾರ ನಿರ್ಬಂಧಗಳಿಂದಾಗಿ ಅರ್ಧವನ್ನು ತಲುಪಿಸಬಹುದು" ನಂತಹ) ಮಾತುಕತೆ ನಡೆಸಬಹುದು. ಇದು ಉತ್ಪಾದಕ AI ಎರಡೂ ಬದಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು (ಗ್ರಾಹಕರ ಅಗತ್ಯತೆ vs. ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ) ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ತೃಪ್ತಿಪಡಿಸುವಾಗ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಸುಗಮವಾಗಿಡುವ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.

ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಪ್ರಯೋಜನವೆಂದರೆ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ, ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕ ಮತ್ತು ಸ್ಪಂದಿಸುವ ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆ. ಕಂಪನಿಗಳು ಭಾರಿ ಉಳಿತಾಯವನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತವೆ - AI-ಚಾಲಿತ ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಳು ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸೇವಾ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಮೆಕಿನ್ಸೆ ಅಂದಾಜಿಸಿದೆ, ಇದು ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಾದ್ಯಂತ ಟ್ರಿಲಿಯನ್‌ಗಳಷ್ಟು ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ ( 2023 ರಲ್ಲಿ AI ಸ್ಥಿತಿ: ಉತ್ಪಾದಕ AI ನ ಬ್ರೇಕ್‌ಔಟ್ ವರ್ಷ | ಮೆಕಿನ್ಸೆ ).

ಆದಾಗ್ಯೂ, AI ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ತಿರುಗಿಸುವುದರಿಂದ ಅಪಾಯಗಳು ಉಂಟಾಗುತ್ತವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ AI ನ ತರ್ಕವು ದೋಷಪೂರಿತವಾಗಿದ್ದರೆ ಕ್ಯಾಸ್ಕೇಡಿಂಗ್ ದೋಷಗಳು (ಉದಾ., ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ದೋಷದಿಂದಾಗಿ ಕಂಪನಿಯು ಅಜಾಗರೂಕತೆಯಿಂದ ಸ್ಟಾಕ್ ಖಾಲಿಯಾಗುವ AI ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿಯ ಕುಖ್ಯಾತ ಸನ್ನಿವೇಶ). "ದೊಡ್ಡ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗಾಗಿ ಮಾನವ-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್" ಅಥವಾ ತ್ವರಿತ ಮಾನವ ಅತಿಕ್ರಮಣವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುವ ಕನಿಷ್ಠ ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳಂತಹ ಸುರಕ್ಷತಾ ಮುನ್ನೆಚ್ಚರಿಕೆಗಳು 2035 ರವರೆಗೆ ಉಳಿಯುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ. ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ, AI ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಸಾಬೀತಾದಂತೆ, ಮಾನವರು ಹಿಂದೆ ಸರಿಯಲು ಹೆಚ್ಚು ಆರಾಮದಾಯಕವಾಗುತ್ತಾರೆ.

ಕುತೂಹಲಕಾರಿಯಾಗಿ, ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುವ ಮೂಲಕ, AI ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಮಾನವ ಆದ್ಯತೆಗಳು ಅಥವಾ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಅಭ್ಯಾಸಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಘರ್ಷಿಸುವ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುವುದು ತುಂಬಾ ತೆಳ್ಳಗಿನ ದಾಸ್ತಾನುಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಇದು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ ಆದರೆ ಅಪಾಯಕಾರಿ ಎಂದು ಭಾವಿಸಬಹುದು. 2030 ರಲ್ಲಿ ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿ ವೃತ್ತಿಪರರು ತಮ್ಮ ಅಂತಃಪ್ರಜ್ಞೆಯನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಬೇಕಾಗಬಹುದು ಏಕೆಂದರೆ AI, ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕ್ರಂಚಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ, ಅದರ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ತಂತ್ರವು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಬಹುದು.

ಭೌತಿಕ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು , ಆದ್ದರಿಂದ ಇಲ್ಲಿನ ಕ್ರಾಂತಿಯು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹೊಸ ಭೌತಿಕ ವಾಸ್ತವಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸ್ವತ್ತುಗಳ ಚುರುಕಾದ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ. ಆದರೆ ಆ ಮಿತಿಗಳಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ, ಉತ್ಪಾದಕ AI ಯ ಸೃಜನಶೀಲ ಪರಿಹಾರಗಳು ಮತ್ತು ನಿರಂತರ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಕನಿಷ್ಠ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಯೋಜನೆಯೊಂದಿಗೆ ಸರಕುಗಳು ಪ್ರಪಂಚದಾದ್ಯಂತ ಹೇಗೆ ಚಲಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು.

ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, 2035 ರ ವೇಳೆಗೆ ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಎಣ್ಣೆಯುಕ್ತ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಯಂತ್ರದಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು: ಸರಕುಗಳು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಹರಿಯುವುದು, ಅಡೆತಡೆಗಳಿಗೆ ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಮಾರ್ಗಗಳು, ರೋಬೋಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ತಮ್ಮನ್ನು ತಾವು ನಿರ್ವಹಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಗೋದಾಮುಗಳು ಮತ್ತು ಇಡೀ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಡೇಟಾದಿಂದ ಕಲಿಯುವುದು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿಸುವುದು - ಇವೆಲ್ಲವೂ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಮೆದುಳಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಉತ್ಪಾದಕ AI ನಿಂದ ಸಂಯೋಜಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ.

ಹಣಕಾಸು ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರದಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದಕ AI

ಹಣಕಾಸು ಉದ್ಯಮವು ಮಾಹಿತಿ - ವರದಿಗಳು, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಗ್ರಾಹಕ ಸಂವಹನಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತದೆ - ಇದು ಉತ್ಪಾದಕ AI ಗೆ ಫಲವತ್ತಾದ ನೆಲವಾಗಿದೆ. ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್‌ನಿಂದ ಹೂಡಿಕೆ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ವಿಮೆಯವರೆಗೆ, ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಮತ್ತು ಒಳನೋಟ ಉತ್ಪಾದನೆಗಾಗಿ AI ಅನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತಿವೆ. ಪ್ರಶ್ನೆಯೆಂದರೆ, ಈ ಡೊಮೇನ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ನಂಬಿಕೆಯ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದೆ AI ಯಾವ ಹಣಕಾಸಿನ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು?

ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು (2025): ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವರದಿಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲ

ಇಂದಿನಿಂದ, ಉತ್ಪಾದಕ AI ಹಲವಾರು ವಿಧಗಳಲ್ಲಿ ಹಣಕಾಸಿನಲ್ಲಿ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತಿದೆ, ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಮಾನವನ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಲ್ಲಿ:

• ವರದಿ ಉತ್ಪಾದನೆ: ಬ್ಯಾಂಕುಗಳು ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಹಲವಾರು ವರದಿಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ - ಗಳಿಕೆಯ ಸಾರಾಂಶಗಳು, ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ, ಪೋರ್ಟ್‌ಫೋಲಿಯೋ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಇತ್ಯಾದಿ. ಇವುಗಳನ್ನು ಕರಡು ಮಾಡಲು AI ಅನ್ನು ಈಗಾಗಲೇ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬ್ಲೂಮ್‌ಬರ್ಗ್ ತಮ್ಮ ಟರ್ಮಿನಲ್ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸುದ್ದಿ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೋತ್ತರಗಳಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಹಣಕಾಸು ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯಾದ ಬ್ಲೂಮ್‌ಬರ್ಗ್‌ಜಿಪಿಟಿಯನ್ನು ಜನರೇಟಿವ್ AI ಹಣಕಾಸುಗೆ ಬರುತ್ತಿದೆ ). ಇದರ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಬಳಕೆಯು ಮಾನವರಿಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಅದು AI ಯ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ಪಾತ್ರವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಒಳನೋಟಗಳು (ಎಪಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದ ಕಂಪನಿ) ಹಣಕಾಸು ಲೇಖನಗಳನ್ನು ಸಹ ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಅನೇಕ ಹೂಡಿಕೆ ಸುದ್ದಿಪತ್ರಗಳು ದೈನಂದಿನ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಚಲನೆಗಳು ಅಥವಾ ಆರ್ಥಿಕ ಸೂಚಕಗಳನ್ನು ಮರುಸಂಗ್ರಹಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಮಾನವರು ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಳುಹಿಸುವ ಮೊದಲು ಇವುಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ, ಆದರೆ ಇದು ಮೊದಲಿನಿಂದ ಬರೆಯುವ ಬದಲು ತ್ವರಿತ ಸಂಪಾದನೆಯಾಗಿದೆ.

• ಗ್ರಾಹಕ ಸಂವಹನ: ಚಿಲ್ಲರೆ ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ, ಖಾತೆ ಬಾಕಿಗಳು, ವಹಿವಾಟುಗಳು ಅಥವಾ ಉತ್ಪನ್ನ ಮಾಹಿತಿಯ (ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವಾ ಡೊಮೇನ್‌ಗೆ ಮಿಶ್ರಣ) ಕುರಿತು ಗ್ರಾಹಕರ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು AI ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಅಲ್ಲದೆ, AI ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಹಣಕಾಸು ಸಲಹೆ ಪತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ನಡ್ಜ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಗ್ರಾಹಕರು ಶುಲ್ಕವನ್ನು ಉಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅವರು ಬೇರೆ ಖಾತೆ ಪ್ರಕಾರಕ್ಕೆ ಬದಲಾಯಿಸಲು ಸೂಚಿಸುವ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ರಚಿಸಬಹುದು ಎಂದು AI ಗುರುತಿಸಬಹುದು, ಅದು ನಂತರ ಕನಿಷ್ಠ ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪದೊಂದಿಗೆ ಹೊರಬರುತ್ತದೆ. ಈ ರೀತಿಯ ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಸಂವಹನವು ಹಣಕಾಸಿನಲ್ಲಿ AI ನ ಪ್ರಸ್ತುತ ಬಳಕೆಯಾಗಿದೆ.

• ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳು: ಜನರೇಟಿವ್ AI ವಂಚನೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ಪತ್ತೆಯಾದ ವೈಪರೀತ್ಯಗಳಿಗೆ ನಿರೂಪಣೆಗಳು ಅಥವಾ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿದರೆ, AI ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ವಿವರಣೆ ಸಂದೇಶವನ್ನು (“ನಾವು ಹೊಸ ಸಾಧನದಿಂದ ಲಾಗಿನ್ ಅನ್ನು ಗಮನಿಸಿದ್ದೇವೆ…”) ಅಥವಾ ವಿಶ್ಲೇಷಕರಿಗೆ ವರದಿಯನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿದೆ (AI/ML ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು), ಮತ್ತು ಸಂವಹನವು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿದೆ, ಆದರೂ ಅಂತಿಮ ಕ್ರಿಯೆಗಳು (ಖಾತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸುವುದು) ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕೆಲವು ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ.

• ಹಣಕಾಸು ಸಲಹೆ (ಸೀಮಿತ): ಕೆಲವು ರೋಬೋ-ಸಲಹೆಗಾರರು (ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಹೂಡಿಕೆ ವೇದಿಕೆಗಳು) ಮಾನವ ಸಲಹೆಗಾರರಿಲ್ಲದೆ ಪೋರ್ಟ್‌ಫೋಲಿಯೊಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು (ಅಗತ್ಯವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಅಲ್ಲ) ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಕೆಲವು ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಏಕೆ ಮಾಡಲಾಯಿತು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅಥವಾ ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಪೋರ್ಟ್‌ಫೋಲಿಯೊ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಸಾರಾಂಶವನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ಜನರೇಟಿವ್ AI ಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಶುದ್ಧ ಹಣಕಾಸು ಸಲಹೆ (ಸಂಕೀರ್ಣ ಹಣಕಾಸು ಯೋಜನೆಯಂತೆ) ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಮಾನವ ಅಥವಾ ನಿಯಮ ಆಧಾರಿತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಆಗಿದೆ; ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದೆ ಮುಕ್ತ-ರೂಪದ ಉತ್ಪಾದಕ ಸಲಹೆಯು ತಪ್ಪಾಗಿದ್ದರೆ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಅಪಾಯಕಾರಿ.

• ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಅಂಡರ್‌ರೈಟಿಂಗ್: ವಿಮಾ ಕಂಪನಿಗಳು ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ವರದಿಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಬರೆಯಲು ಅಥವಾ ಪಾಲಿಸಿ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಕರಡು ಮಾಡಲು AI ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಆಸ್ತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, AI ಕರಡು ವಿಮಾ ಪಾಲಿಸಿ ಅಥವಾ ಅಪಾಯಕಾರಿ ಅಂಶಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಅಂಡರ್‌ರೈಟರ್ ವರದಿಯನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಒಪ್ಪಂದದಲ್ಲಿನ ಯಾವುದೇ ದೋಷವು ದುಬಾರಿಯಾಗಬಹುದು ಎಂಬ ಕಾರಣಕ್ಕೆ ಮಾನವರು ಪ್ರಸ್ತುತ ಈ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ.

• ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಒಳನೋಟಗಳು: AI ಹಣಕಾಸು ಹೇಳಿಕೆಗಳು ಅಥವಾ ಸುದ್ದಿಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿ ಸಾರಾಂಶಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ವಿಶ್ಲೇಷಕರು 100 ಪುಟಗಳ ವಾರ್ಷಿಕ ವರದಿಯನ್ನು ತಕ್ಷಣವೇ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳಾಗಿ ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸುವ ಅಥವಾ ಗಳಿಕೆಯ ಕರೆ ಪ್ರತಿಲೇಖನದಿಂದ ಮುಖ್ಯ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ಸಾರಾಂಶಗಳು ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಾಗ ಅಥವಾ ರವಾನಿಸುವಾಗ ನೇರವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು, ಆದರೆ ವಿವೇಕಯುತ ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ನಿರ್ಣಾಯಕ ವಿವರಗಳನ್ನು ಎರಡು ಬಾರಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ, ಹಣಕಾಸಿನಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತ AI ದಣಿವರಿಯದ ವಿಶ್ಲೇಷಕ/ಲೇಖಕನಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ , ಮಾನವರು ಮೆರುಗು ನೀಡುವ ವಿಷಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಪೂರ್ಣ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಬಳಕೆಯು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಸುದ್ದಿ (ಯಾವುದೇ ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠ ತೀರ್ಪು ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ) ಅಥವಾ ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವಾ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳಂತಹ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಪಣಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಕ ಪರಿಶೀಲನೆಯಿಂದಾಗಿ ಹಣದ ಬಗ್ಗೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳೊಂದಿಗೆ (ನಿಧಿಗಳನ್ನು ಸ್ಥಳಾಂತರಿಸುವುದು, ಪೂರ್ವ-ನಿಗದಿತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಮೀರಿ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು) AI ಅನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ನಂಬುವುದು ಅಪರೂಪ.

2030-2035ರ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳು: AI ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಮತ್ತು ಸ್ವಾಯತ್ತ ಹಣಕಾಸು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು

ಮುಂದೆ ನೋಡುವುದಾದರೆ, 2035 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಹಣಕಾಸು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಆಳವಾಗಿ ಹುದುಗಬಹುದು, ಅನೇಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ:

• AI ಹಣಕಾಸು ವಿಶ್ಲೇಷಕರು: ಕಂಪನಿಗಳು ಮತ್ತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಇಕ್ವಿಟಿ ಸಂಶೋಧನಾ ವಿಶ್ಲೇಷಕರ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಶಿಫಾರಸುಗಳು ಅಥವಾ ವರದಿಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಾವು ನೋಡಬಹುದು. 2030 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, AI ಕಂಪನಿಯ ಎಲ್ಲಾ ಹಣಕಾಸು ಫೈಲಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಓದಬಹುದು, ಉದ್ಯಮದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಹೂಡಿಕೆ ಶಿಫಾರಸು ವರದಿಯನ್ನು ("ಖರೀದಿ/ಮಾರಾಟ" ತಾರ್ಕಿಕತೆಯೊಂದಿಗೆ) ಸ್ವತಃ ತಯಾರಿಸಬಹುದು. ಕೆಲವು ಹೆಡ್ಜ್ ಫಂಡ್‌ಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ವ್ಯಾಪಾರ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿವೆ; 2030 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, AI ಸಂಶೋಧನಾ ವರದಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಬಹುದು. ಮಾನವ ಪೋರ್ಟ್‌ಫೋಲಿಯೋ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು AI-ರಚಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಇತರವುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಆಗಿ ನಂಬಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು. ಪೋರ್ಟ್‌ಫೋಲಿಯೊಗಳನ್ನು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು AI ಗೆ ಸಹ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಿದೆ: ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ತಂತ್ರದ ಪ್ರಕಾರ ಹೂಡಿಕೆಗಳನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಮರುಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸುವುದು. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ವ್ಯಾಪಾರವು ಈಗಾಗಲೇ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿದೆ - ಉತ್ಪಾದಕ AI ಹೊಸ ವ್ಯಾಪಾರ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸ್ವತಃ ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಂತೆ ಮಾಡಬಹುದು.

• ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಹಣಕಾಸು ಯೋಜನೆ: ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಟ್ಟುಕೊಂಡು ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ AI ಸಲಹೆಗಾರರು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ದಿನನಿತ್ಯದ ಹಣಕಾಸು ಯೋಜನೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು. 2030 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ನೀವು AI ಗೆ ನಿಮ್ಮ ಗುರಿಗಳನ್ನು (ಮನೆ ಖರೀದಿಸುವುದು, ಕಾಲೇಜಿಗೆ ಉಳಿತಾಯ ಮಾಡುವುದು) ಹೇಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಅದು ನಿಮಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಪೂರ್ಣ ಹಣಕಾಸು ಯೋಜನೆಯನ್ನು (ಬಜೆಟ್, ಹೂಡಿಕೆ ಹಂಚಿಕೆಗಳು, ವಿಮಾ ಸಲಹೆಗಳು) ರಚಿಸಬಹುದು. ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಹಣಕಾಸು ಯೋಜಕರು ಅದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸ ಬೆಳೆದಂತೆ, ಅಂತಹ ಸಲಹೆಯನ್ನು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಸೂಕ್ತ ಹಕ್ಕು ನಿರಾಕರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ನೀಡಬಹುದು. AI ನ ಸಲಹೆಯು ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ಬದ್ಧವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲೈಂಟ್‌ನ ಹಿತಾಸಕ್ತಿಯಲ್ಲಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮುಖ್ಯ. ಇದನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಿದರೆ, AI ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ಮೂಲಭೂತ ಹಣಕಾಸು ಸಲಹೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರವೇಶಿಸುವಂತೆ ಮಾಡಬಹುದು.

• ಬ್ಯಾಕ್-ಆಫೀಸ್ ಆಟೊಮೇಷನ್: ಜನರೇಟಿವ್ AI ಅನೇಕ ಬ್ಯಾಕ್-ಆಫೀಸ್ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು - ಸಾಲದ ಅರ್ಜಿಗಳು, ಅನುಸರಣೆ ವರದಿಗಳು, ಆಡಿಟ್ ಸಾರಾಂಶಗಳು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, AI ಎಲ್ಲಾ ವಹಿವಾಟು ಡೇಟಾವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಆಡಿಟ್ ವರದಿಯನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು . 2035 ರಲ್ಲಿ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಕರು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಸ್ವತಃ ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಬದಲು AI-ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿದ ವಿನಾಯಿತಿಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಯವನ್ನು ಕಳೆಯಬಹುದು. ಅದೇ ರೀತಿ, ಅನುಸರಣೆಗಾಗಿ, AI ನಿಯಂತ್ರಕರಿಗೆ ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ಚಟುವಟಿಕೆ ವರದಿಗಳನ್ನು (SAR ಗಳು) ರಚಿಸಬಹುದು, ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಅವುಗಳನ್ನು ಮೊದಲಿನಿಂದ ಬರೆಯದೆಯೇ. ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯು ವಿನಾಯಿತಿ ಆಧಾರಕ್ಕೆ ಚಲಿಸುವ ಈ ದಿನಚರಿ ದಾಖಲೆಗಳ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಉತ್ಪಾದನೆಯು ಪ್ರಮಾಣಿತವಾಗಬಹುದು.

• ವಿಮಾ ಹಕ್ಕುಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಡರ್‌ರೈಟಿಂಗ್: AI ವಿಮಾ ಹಕ್ಕು (ಫೋಟೋ ಪುರಾವೆಗಳು ಇತ್ಯಾದಿಗಳೊಂದಿಗೆ) ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದು, ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಪಾವತಿ ನಿರ್ಧಾರ ಪತ್ರವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ರಚಿಸಬಹುದು. ಸಲ್ಲಿಕೆಯ ಕೆಲವೇ ನಿಮಿಷಗಳಲ್ಲಿ AI ನಿಂದ ನೇರವಾದ ಹಕ್ಕುಗಳು (ಸ್ಪಷ್ಟ ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಆಟೋ ಅಪಘಾತಗಳಂತೆ) ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಇತ್ಯರ್ಥವಾಗುವ ಹಂತವನ್ನು ನಾವು ತಲುಪಬಹುದು. ಹೊಸ ನೀತಿಗಳನ್ನು ಅಂಡರ್‌ರೈಟಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು ಇದೇ ರೀತಿಯದ್ದಾಗಿರಬಹುದು: AI ಅಪಾಯವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪಾಲಿಸಿ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. 2035 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ಬಹುಶಃ ಸಂಕೀರ್ಣ ಅಥವಾ ಗಡಿರೇಖೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಮಾತ್ರ ಮಾನವ ಅಂಡರ್‌ರೈಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ತಲುಪಬಹುದು.

• ವಂಚನೆ ಮತ್ತು ಭದ್ರತೆ: ಹಣಕಾಸಿನಲ್ಲಿ ವಂಚನೆ ಅಥವಾ ಸೈಬರ್ ಬೆದರಿಕೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವಲ್ಲಿ AI ಇನ್ನಷ್ಟು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಸ್ವಾಯತ್ತ AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಮಾನದಂಡಗಳು ತಲುಪಿದಾಗ ತಕ್ಷಣದ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು (ಖಾತೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸುವುದು, ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಸ್ಥಗಿತಗೊಳಿಸುವುದು), ನಂತರ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು. ಇಲ್ಲಿ ವೇಗವು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಕನಿಷ್ಠ ಮಾನವ ಒಳಗೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಅಪೇಕ್ಷಣೀಯವಾಗಿದೆ. ಈ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಗ್ರಾಹಕರು ಅಥವಾ ನಿಯಂತ್ರಕರಿಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ತಿಳಿಸುವಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದಕ ಭಾಗವು ಬರಬಹುದು.

• ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕ ಬೆಂಬಲ: ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕರಿಗೆ ವ್ಯವಹಾರ ವರದಿಗಳನ್ನು ತಕ್ಷಣವೇ ರಚಿಸಬಲ್ಲ AI "ಮುಖ್ಯಸ್ಥ ಸಿಬ್ಬಂದಿ"ಯನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. "ನಮ್ಮ ಯುರೋಪಿಯನ್ ವಿಭಾಗವು ಈ ತ್ರೈಮಾಸಿಕದಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಿತು ಮತ್ತು ಕಳೆದ ವರ್ಷಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಪ್ರಮುಖ ಚಾಲಕರು ಯಾರು?" ಎಂದು ಕೇಳಿ ಮತ್ತು AI ಡೇಟಾದಿಂದ ಪಡೆದ ಎಲ್ಲಾ ನಿಖರವಾದ ಚಾರ್ಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ವರದಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ರೀತಿಯ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ, ಸ್ವಾಯತ್ತ ವರದಿ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಸಂಭಾಷಣೆಯಷ್ಟೇ ಸುಲಭವಾಗಬಹುದು. 2030 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ವ್ಯವಹಾರ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗಾಗಿ AI ಅನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸರಿಯಾದ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಂಬುವುದು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸ್ಥಿರ ವರದಿಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಬಹುಶಃ ಕೆಲವು ವಿಶ್ಲೇಷಕ ಪಾತ್ರಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು.

ಒಂದು ಕುತೂಹಲಕಾರಿ ಪ್ರಕ್ಷೇಪಣ: 2030 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಹಣಕಾಸು ವಿಷಯಗಳು (ಸುದ್ದಿ, ವರದಿಗಳು, ಇತ್ಯಾದಿ) AI- ರಚಿತವಾಗಬಹುದು . ಈಗಾಗಲೇ, ಡೌ ಜೋನ್ಸ್ ಮತ್ತು ರಾಯಿಟರ್ಸ್‌ನಂತಹ ಮಾಧ್ಯಮಗಳು ಕೆಲವು ಸುದ್ದಿಗಳಿಗೆ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಆ ಪ್ರವೃತ್ತಿ ಮುಂದುವರಿದರೆ ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸಿನ ದತ್ತಾಂಶದ ಸ್ಫೋಟವನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ಅದರಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ಮಾಡಲು AI ಜವಾಬ್ದಾರನಾಗಿರಬಹುದು.

ಆದಾಗ್ಯೂ, ನಂಬಿಕೆ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆ ಕೇಂದ್ರೀಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಹಣಕಾಸು ಉದ್ಯಮವು ಹೆಚ್ಚು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಯಾವುದೇ AI ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ:

• ಭ್ರಮೆಗಳಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು (ನೀವು AI ವಿಶ್ಲೇಷಕರಿಂದ ನೈಜವಲ್ಲದ ಹಣಕಾಸು ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅನ್ನು ಆವಿಷ್ಕರಿಸುವಂತೆ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ - ಅದು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳನ್ನು ದಾರಿ ತಪ್ಪಿಸಬಹುದು).

• ಪಕ್ಷಪಾತ ಅಥವಾ ಕಾನೂನುಬಾಹಿರ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದು (ಪಕ್ಷಪಾತದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದಿಂದಾಗಿ ಸಾಲ ನಿರ್ಧಾರಗಳಲ್ಲಿ ಅಜಾಗರೂಕತೆಯಿಂದ ಕೆಂಪು ಗೆರೆ ಹಾಕುವಂತಹವು).

• ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆ: ನಿಯಂತ್ರಕರು AI ನಿರ್ಧಾರಗಳು ವಿವರಿಸಬಹುದಾದವುಗಳಾಗಿರಬೇಕು ಎಂದು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ. AI ಸಾಲವನ್ನು ನಿರಾಕರಿಸಿದರೆ ಅಥವಾ ವ್ಯಾಪಾರ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡರೆ, ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದಾದ ಒಂದು ತಾರ್ಕಿಕತೆ ಇರಬೇಕು. ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಗಳು ಸ್ವಲ್ಪ ಕಪ್ಪು ಪೆಟ್ಟಿಗೆಯಾಗಿರಬಹುದು, ಆದ್ದರಿಂದ ಅವರ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಪಾರದರ್ಶಕವಾಗಿಸಲು ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ AI

ಮುಂದಿನ 10 ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ AI ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು ವೃತ್ತಿಪರರ ನಡುವೆ ನಿಕಟ ಸಹಯೋಗ ಇರುತ್ತದೆ, ವಿಶ್ವಾಸ ಬೆಳೆದಂತೆ ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯ ರೇಖೆಯನ್ನು ಕ್ರಮೇಣ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಕಡಿಮೆ-ಅಪಾಯದ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣದಲ್ಲಿ (ವರದಿ ಉತ್ಪಾದನೆಯಂತೆ) ಆರಂಭಿಕ ಗೆಲುವುಗಳು ಬರುತ್ತವೆ. ಕ್ರೆಡಿಟ್ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಅಥವಾ ಹೂಡಿಕೆ ಆಯ್ಕೆಗಳಂತಹ ಪ್ರಮುಖ ತೀರ್ಪುಗಳು ಕಠಿಣವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ AI ಯ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ರೆಕಾರ್ಡ್ ನಿರ್ಮಾಣವಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಅದಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯನ್ನು ನೀಡಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ವಿಚಲನಗೊಂಡರೆ ಅಥವಾ AI ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿದರೆ ಮಾತ್ರ ಮಧ್ಯಪ್ರವೇಶಿಸುವ ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಕನೊಂದಿಗೆ AI ನಿಧಿ ನಡೆಯಬಹುದು.

ಆರ್ಥಿಕವಾಗಿ, ಮೆಕಿನ್ಸೆ AI (ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಜನ್ AI) ವಾರ್ಷಿಕವಾಗಿ ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್‌ಗೆ 200-340 ಶತಕೋಟಿ ಡಾಲರ್‌ಗಳ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಸೇರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ವಿಮೆ ಮತ್ತು ಬಂಡವಾಳ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳಲ್ಲಿ ಇದೇ ರೀತಿಯ ದೊಡ್ಡ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಬೀರಬಹುದು ಎಂದು ಅಂದಾಜಿಸಿದೆ ( 2023 ರಲ್ಲಿ AI ಸ್ಥಿತಿ: ಉತ್ಪಾದಕ AI ನ ಬ್ರೇಕ್‌ಔಟ್ ವರ್ಷ | ಮೆಕಿನ್ಸೆ ) ( ಜನರೇಟಿವ್ AI ನ ಭವಿಷ್ಯವೇನು? | ಮೆಕಿನ್ಸೆ ). ಇದು ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ನಿರ್ಧಾರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಮೂಲಕ. ಆ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು, ಬಹಳಷ್ಟು ದಿನನಿತ್ಯದ ಹಣಕಾಸು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಸಂವಹನವನ್ನು AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ.

ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, 2035 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ ಉತ್ಪಾದಕ AI, ಹಣಕಾಸು ವಲಯದಾದ್ಯಂತ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಕಿರಿಯ ವಿಶ್ಲೇಷಕರು, ಸಲಹೆಗಾರರು ಮತ್ತು ಗುಮಾಸ್ತರ ಸೈನ್ಯದಂತೆ ಇರಬಹುದು, ಅವರು ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಠಿಣ ಕೆಲಸ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಮಾನವರು ಇನ್ನೂ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ತಂತ್ರ, ಕ್ಲೈಂಟ್ ಸಂಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ. ಹಣಕಾಸು ಜಗತ್ತು, ಜಾಗರೂಕರಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯನ್ನು ಕ್ರಮೇಣ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ - ಆದರೆ ನಿರ್ದೇಶನವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ, ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಮಾಹಿತಿ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ಶಿಫಾರಸುಗಳು AI ನಿಂದ ಬರುತ್ತವೆ. ಆದರ್ಶಪ್ರಾಯವಾಗಿ, ಇದು ವೇಗವಾದ ಸೇವೆ (ತತ್ಕ್ಷಣ ಸಾಲಗಳು, ಗಡಿಯಾರದ ಸುತ್ತ ಸಲಹೆ), ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ವಸ್ತುನಿಷ್ಠತೆಗೆ (ಡೇಟಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ನಿರ್ಧಾರಗಳು) ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ; ಹಣಕಾಸಿನಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಒಂದು ಉನ್ನತ-ಪ್ರೊಫೈಲ್ AI ದೋಷವು ದೊಡ್ಡ ಹಾನಿಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು (AI-ಪ್ರಚೋದಿತ ಫ್ಲ್ಯಾಷ್ ಕ್ರ್ಯಾಶ್ ಅಥವಾ ಸಾವಿರಾರು ಜನರಿಗೆ ತಪ್ಪಾಗಿ ನಿರಾಕರಿಸಲಾದ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಊಹಿಸಿ). ಆದ್ದರಿಂದ, ಬ್ಯಾಕ್-ಆಫೀಸ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗುತ್ತಿದ್ದರೂ ಸಹ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಗ್ರಾಹಕ-ಮುಖಿ ಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಗಾರ್ಡ್‌ರೈಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನವ ತಪಾಸಣೆಗಳು ಮುಂದುವರಿಯುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ.

ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳು

ಈ ಎಲ್ಲಾ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ, ಉತ್ಪಾದಕ AI ಹೆಚ್ಚು ಸ್ವಾಯತ್ತ ಜವಾಬ್ದಾರಿಗಳನ್ನು ವಹಿಸಿಕೊಂಡಂತೆ, ಸಾಮಾನ್ಯ ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತವೆ. AI ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಏಜೆಂಟ್ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಕೇವಲ ತಾಂತ್ರಿಕ ಕಾರ್ಯವಲ್ಲ, ಆದರೆ ಸಾಮಾಜಿಕ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ಇಲ್ಲಿ ನಾವು ಪ್ರಮುಖ ಕಾಳಜಿಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿಹರಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ (ಅಥವಾ ಪರಿಹರಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ) ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತೇವೆ:

ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆ

ಭ್ರಮೆಯ ಸಮಸ್ಯೆ: ಉತ್ಪಾದಕ AI ಮಾದರಿಗಳು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಕಾಣುವ ತಪ್ಪಾದ ಅಥವಾ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕೃತ್ರಿಮ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು. ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯಲು ಯಾವುದೇ ಮನುಷ್ಯನಿಲ್ಲದಿದ್ದಾಗ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಅಪಾಯಕಾರಿ. ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ತಪ್ಪು ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನೀಡಬಹುದು ಅಥವಾ AI-ಲಿಖಿತ ವರದಿಯು ಕಲ್ಪಿತ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. 2025 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಯ ಪ್ರಮುಖ ಅಪಾಯವೆಂದರೆ ನಿಖರತೆಯ ಕೊರತೆ ಎಂದು ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ ( 2023 ರಲ್ಲಿ AI ಸ್ಥಿತಿ: ಉತ್ಪಾದಕ AI ಯ ಬ್ರೇಕ್‌ಔಟ್ ವರ್ಷ | ಮೆಕಿನ್ಸೆ ) ( AI ಸ್ಥಿತಿ: ಜಾಗತಿಕ ಸಮೀಕ್ಷೆ | ಮೆಕಿನ್ಸೆ ). ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತಾ, ಭ್ರಮೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಸತ್ಯ-ಪರಿಶೀಲನೆ, ಮಾದರಿ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ ಸುಧಾರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯೊಂದಿಗೆ ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯಂತಹ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಸ್ವಾಯತ್ತ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಕಠಿಣ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಬಹುಶಃ ಔಪಚಾರಿಕ ಪರಿಶೀಲನೆ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ (ತಪ್ಪಾಗಿದ್ದರೆ ದೋಷಗಳು/ಭದ್ರತಾ ನ್ಯೂನತೆಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಬಹುದಾದ ಕೋಡ್ ಉತ್ಪಾದನೆ).

ಸ್ಥಿರತೆ: AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, AI ಪ್ರಮಾಣಿತ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು ಆದರೆ ಅಂಚಿನಲ್ಲಿರುವ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಎಡವಿ ಬೀಳಬಹುದು. ಸ್ಥಿರವಾದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ವ್ಯಾಪಕ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ನಿರಂತರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಅನೇಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಹೈಬ್ರಿಡ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಲು ಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ - AI ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮಾನವರು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಿಸುತ್ತಾರೆ - ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ನಿಖರತೆಯ ದರಗಳನ್ನು ಅಳೆಯಲು.

ವಿಫಲ-ಸುರಕ್ಷಿತ ಅಂಶಗಳು: AI ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿದ್ದಾಗ, ಅದು ತನ್ನದೇ ಆದ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು "ಅದು ತಿಳಿಯದಿದ್ದಾಗ ತಿಳಿಯುವಂತೆ" ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಬೇಕು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, AI ವೈದ್ಯರಿಗೆ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಬಗ್ಗೆ ಖಚಿತವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಅದು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಊಹೆಯನ್ನು ನೀಡುವ ಬದಲು ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆಗಾಗಿ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಬೇಕು. AI ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಅಂದಾಜನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು (ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾನವ ಹಸ್ತಾಂತರಕ್ಕಾಗಿ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು) ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಸಕ್ರಿಯ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ.

ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ

ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹಗಳನ್ನು (ಜನಾಂಗೀಯ, ಲಿಂಗ, ಇತ್ಯಾದಿ) ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಐತಿಹಾಸಿಕ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಕಲಿಯುತ್ತದೆ. ಸ್ವಾಯತ್ತ AI ಆ ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹಗಳನ್ನು ಶಾಶ್ವತಗೊಳಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ವರ್ಧಿಸಬಹುದು:

• ನೇಮಕಾತಿ ಅಥವಾ ಪ್ರವೇಶದಲ್ಲಿ, AI ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವವರು ತಮ್ಮ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶವು ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ ಅನ್ಯಾಯವಾಗಿ ತಾರತಮ್ಯ ಮಾಡಬಹುದು.

• ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆಯಲ್ಲಿ, ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಪರಿಶೀಲಿಸದ ಹೊರತು, ಉಪಭಾಷೆ ಅಥವಾ ಇತರ ಅಂಶಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ AI ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಬಹುದು.

• ಸೃಜನಶೀಲ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ, ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್ ಅಸಮತೋಲನಗೊಂಡಿದ್ದರೆ, AI ಕೆಲವು ಸಂಸ್ಕೃತಿಗಳು ಅಥವಾ ಶೈಲಿಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು.

ಇದನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಕ್ಯುರೇಶನ್, ಪಕ್ಷಪಾತ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಹುಶಃ ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮುಖ್ಯ: ಕಂಪನಿಗಳು AI ನಿರ್ಧಾರ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸ್ವಾಯತ್ತ AI ಯಾರೊಬ್ಬರ ಅವಕಾಶಗಳು ಅಥವಾ ಹಕ್ಕುಗಳ ಮೇಲೆ (ಸಾಲ ಅಥವಾ ಉದ್ಯೋಗ ಪಡೆಯುವಂತಹ) ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಿದರೆ. ನಿಯಂತ್ರಕರು ಈಗಾಗಲೇ ಗಮನ ಹರಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ; ಉದಾಹರಣೆಗೆ, EU ನ AI ಕಾಯಿದೆ (2020 ರ ದಶಕದ ಮಧ್ಯಭಾಗದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿದೆ) ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಪಕ್ಷಪಾತ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳನ್ನು ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.

ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ

ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಹಾನಿಯನ್ನುಂಟುಮಾಡಿದರೆ ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ಮಾಡಿದರೆ, ಯಾರು ಹೊಣೆ? ಕಾನೂನು ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ ಜಾರಿಗೆ ಬರುತ್ತಿವೆ:

• AI ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವ ಕಂಪನಿಗಳು ಉದ್ಯೋಗಿಯ ಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಜವಾಬ್ದಾರರಾಗಿರುವಂತೆಯೇ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, AI ನಷ್ಟಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ಕೆಟ್ಟ ಆರ್ಥಿಕ ಸಲಹೆಯನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ಸಂಸ್ಥೆಯು ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗೆ ಪರಿಹಾರ ನೀಡಬೇಕಾಗಬಹುದು.

• AI "ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವ" ಅಥವಾ ಮುಂದುವರಿದ AI ಭಾಗಶಃ ಹೊಣೆಗಾರನಾಗಿರಬಹುದೇ ಎಂಬ ಬಗ್ಗೆ ಚರ್ಚೆ ನಡೆಯುತ್ತಿದೆ, ಆದರೆ ಈಗ ಅದು ಹೆಚ್ಚು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕವಾಗಿದೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ದೂಷಣೆಯು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ನಿರ್ವಾಹಕರ ಮೇಲೆ ಬರುತ್ತದೆ.

• AI ವೈಫಲ್ಯಗಳಿಗೆ ಹೊಸ ವಿಮಾ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಹೊರಹೊಮ್ಮಬಹುದು. ಸ್ವಯಂ ಚಾಲಿತ ಟ್ರಕ್ ಅಪಘಾತಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾದರೆ, ತಯಾರಕರ ವಿಮೆಯು ಉತ್ಪನ್ನ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯಂತೆಯೇ ಅದನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳಬಹುದು.

• ಮರಣೋತ್ತರ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಿಗೆ AI ನಿರ್ಧಾರಗಳ ದಾಖಲೀಕರಣ ಮತ್ತು ಲಾಗಿಂಗ್ ಮುಖ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಏನಾದರೂ ತಪ್ಪಾದಲ್ಲಿ, ಅದರಿಂದ ಕಲಿಯಲು ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ನಾವು AI ಯ ನಿರ್ಧಾರ ಹಾದಿಯನ್ನು ಆಡಿಟ್ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ನಿಯಂತ್ರಕರು ನಿಖರವಾಗಿ ಈ ಕಾರಣಕ್ಕಾಗಿ ಸ್ವಾಯತ್ತ AI ಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಲಾಗಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಕಡ್ಡಾಯಗೊಳಿಸಬಹುದು.

ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ವಿವರಿಸಬಹುದಾದಿಕೆ

ಸ್ವಾಯತ್ತ AI ತನ್ನ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು ಮಾನವನಿಗೆ ಅರ್ಥವಾಗುವ ಪದಗಳಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ (ಹಣಕಾಸು, ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ, ನ್ಯಾಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆ). ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ AI ಎಂಬುದು ಕಪ್ಪು ಪೆಟ್ಟಿಗೆಯನ್ನು ತೆರೆಯಲು ಶ್ರಮಿಸುವ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ:

• AI ನಿಂದ ಸಾಲ ನಿರಾಕರಣೆಗೆ, ನಿಯಮಗಳು (ಯುಎಸ್‌ನಲ್ಲಿ, ECOA ನಂತೆ) ಅರ್ಜಿದಾರರಿಗೆ ಕಾರಣವನ್ನು ನೀಡಬೇಕಾಗಬಹುದು. ಆದ್ದರಿಂದ AI ಅಂಶಗಳನ್ನು (ಉದಾ, "ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಾಲ-ಆದಾಯ ಅನುಪಾತ") ವಿವರಣೆಯಾಗಿ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಬೇಕು.

• AI ಯೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವ ಬಳಕೆದಾರರು (AI ಬೋಧಕರನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಅಥವಾ AI ಆರೋಗ್ಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಹೊಂದಿರುವ ರೋಗಿಗಳಂತೆ) ಅದು ಹೇಗೆ ಸಲಹೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಅರ್ಹವಾಗಿದೆ. ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅಥವಾ ಸಮಾನಾಂತರ ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದುವ ಮೂಲಕ AI ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಂತೆ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಗಳು ನಡೆಯುತ್ತಿವೆ.

• ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ ತಿಳಿದಿರಬೇಕು . ಗ್ರಾಹಕರು ಬಾಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಮಾತನಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವಿಕೆಯ ಅಗತ್ಯತೆಯ ಕಡೆಗೆ ನೈತಿಕ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು (ಮತ್ತು ಬಹುಶಃ ಕೆಲವು ಕಾನೂನುಗಳು) ಒಲವು ತೋರುತ್ತವೆ. ಇದು ವಂಚನೆಯನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಒಪ್ಪಿಗೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ಕಂಪನಿಗಳು ಈಗ ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು AI-ಲಿಖಿತ ವಿಷಯವನ್ನು ("ಈ ಲೇಖನವನ್ನು AI ನಿಂದ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ" ನಂತಹ) ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ.

ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ರಕ್ಷಣೆ

ಉತ್ಪಾದಕ AI ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅಥವಾ ಕಲಿಯಲು ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ದತ್ತಾಂಶದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಸ್ವಾಯತ್ತ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಗೌರವಿಸಬೇಕು:

• ಒಬ್ಬ AI ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವಾ ಏಜೆಂಟ್ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಖಾತೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತಾರೆ; ಆ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಮಾತ್ರ ಬಳಸಬೇಕು.

• AI ಬೋಧಕರು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಪ್ರೊಫೈಲ್‌ಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ದತ್ತಾಂಶ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು FERPA (ಯುಎಸ್‌ನಲ್ಲಿ) ನಂತಹ ಕಾನೂನುಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಪರಿಗಣನೆಗಳಿವೆ.

• ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಗಳು ತಮ್ಮ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅಜಾಗರೂಕತೆಯಿಂದ ನೆನಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು (ಉದಾ. ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನೋಡಿದ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ವಿಳಾಸವನ್ನು ಮರುಕಳಿಸುವುದು). ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾದ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯ ಸೋರಿಕೆಯನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟಲು ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಅನಾಮಧೇಯೀಕರಣದಂತಹ ತಂತ್ರಗಳು ಮುಖ್ಯವಾಗಿವೆ.

• GDPR ನಂತಹ ನಿಯಮಗಳು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಅವರ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಮೇಲೆ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ಜನರು ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ವಿನಂತಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಅವರ ಮೇಲೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಿದರೆ ಅದನ್ನು ಮಾತ್ರ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಬಾರದು ಎಂದು ವಿನಂತಿಸಬಹುದು. 2030 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, AI ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಚಲಿತವಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ ಈ ನಿಯಮಗಳು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳಬಹುದು, ಬಹುಶಃ ವಿವರಣೆಯ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ AI ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಿಂದ ಹೊರಗುಳಿಯಬಹುದು.

ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ದುರುಪಯೋಗ

ಸ್ವಾಯತ್ತ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಹ್ಯಾಕಿಂಗ್‌ಗೆ ಗುರಿಯಾಗಬಹುದು ಅಥವಾ ದುರುದ್ದೇಶಪೂರಿತ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು:

• AI ವಿಷಯ ಜನರೇಟರ್ ಅನ್ನು ದುರುಪಯೋಗಪಡಿಸಿಕೊಂಡು ತಪ್ಪು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು (ಡೀಪ್‌ಫೇಕ್ ವೀಡಿಯೊಗಳು, ನಕಲಿ ಸುದ್ದಿ ಲೇಖನಗಳು) ಸೃಷ್ಟಿಸಬಹುದು, ಇದು ಸಾಮಾಜಿಕ ಅಪಾಯವಾಗಿದೆ. ಅತ್ಯಂತ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುವ ನೈತಿಕತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ತೀವ್ರ ಚರ್ಚೆ ನಡೆಯುತ್ತಿದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಓಪನ್‌ಎಐ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಜಿಪಿಟಿ-4 ರ ಇಮೇಜ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಜಾಗರೂಕವಾಗಿತ್ತು). ಪರಿಹಾರಗಳಲ್ಲಿ ನಕಲಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು AI- ರಚಿತವಾದ ವಿಷಯವನ್ನು ವಾಟರ್‌ಮಾರ್ಕ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು AI ವಿರುದ್ಧ ಹೋರಾಡಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು (ಡೀಪ್‌ಫೇಕ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಪತ್ತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಂತೆ) ಸೇರಿವೆ.

• AI ಭೌತಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು (ಡ್ರೋನ್‌ಗಳು, ಕಾರುಗಳು, ಕೈಗಾರಿಕಾ ನಿಯಂತ್ರಣ) ನಿಯಂತ್ರಿಸಿದರೆ, ಅದನ್ನು ಸೈಬರ್ ದಾಳಿಯಿಂದ ಸುರಕ್ಷಿತಗೊಳಿಸುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ. ಹ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲಾದ ಸ್ವಾಯತ್ತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನ ಹಾನಿಯನ್ನುಂಟುಮಾಡಬಹುದು. ಇದರರ್ಥ ಬಲವಾದ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್, ಫೇಲ್-ಸೇಫ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಏನಾದರೂ ಅಪಾಯಕ್ಕೀಡಾಗಿದ್ದರೆ ಮಾನವ ಅತಿಕ್ರಮಿಸುವ ಅಥವಾ ಸ್ಥಗಿತಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ.

• AI ಉದ್ದೇಶಿತ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಮೀರುವ ("ರೋಗ್ AI" ಸನ್ನಿವೇಶ) ಕಳವಳವೂ ಇದೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ AI ಗಳು ಯಾವುದೇ ಸಂಸ್ಥೆ ಅಥವಾ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲವಾದರೂ, ಭವಿಷ್ಯದ ಸ್ವಾಯತ್ತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿದ್ದರೆ, ತಪ್ಪಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ಉದ್ದೇಶದಿಂದ ಅನಧಿಕೃತ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ನಡೆಸುವುದಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ಕಾನೂನುಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ನೈತಿಕ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಪ್ರಭಾವ

ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ವಿಶಾಲವಾದ ನೈತಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳು:

• ಉದ್ಯೋಗ ಸ್ಥಳಾಂತರ: ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವಿಲ್ಲದೆ AI ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ, ಆ ಕೆಲಸಗಳಿಗೆ ಏನಾಗುತ್ತದೆ? ಐತಿಹಾಸಿಕವಾಗಿ, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಕೆಲವು ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಇತರವುಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗುವ ಕೆಲಸಗಳಲ್ಲಿ ಕೌಶಲ್ಯ ಹೊಂದಿರುವ ಕಾರ್ಮಿಕರಿಗೆ ಈ ಪರಿವರ್ತನೆಯು ನೋವಿನಿಂದ ಕೂಡಿದೆ. ಸಮಾಜವು ಮರು-ಕೌಶಲ್ಯ, ಶಿಕ್ಷಣ ಮತ್ತು ಬಹುಶಃ ಆರ್ಥಿಕ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಪುನರ್ವಿಮರ್ಶಿಸುವ ಮೂಲಕ ಇದನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ (ಕೆಲವರು ಸೂಚಿಸುವಂತೆ AI ಗೆ ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಮೂಲ ಆದಾಯದಂತಹ ವಿಚಾರಗಳು ಬೇಕಾಗಬಹುದು). ಈಗಾಗಲೇ, ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳು ಮಿಶ್ರ ಭಾವನೆಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ - ಒಂದು ಅಧ್ಯಯನವು AI ಉದ್ಯೋಗಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವ ಬಗ್ಗೆ ಮೂರನೇ ಒಂದು ಭಾಗದಷ್ಟು ಕಾರ್ಮಿಕರು ಚಿಂತಿತರಾಗಿದ್ದಾರೆಂದು ಕಂಡುಕೊಂಡರೆ, ಇತರರು ಅದನ್ನು ಶ್ರಮದಾಯಕ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ ಎಂದು ನೋಡುತ್ತಾರೆ.

• ಮಾನವ ಕೌಶಲ್ಯಗಳ ಸವೆತ: AI ಬೋಧಕರು ಕಲಿಸಿದರೆ ಮತ್ತು AI ಆಟೋಪೈಲಟ್‌ಗಳು ಚಾಲನೆ ಮಾಡಿದರೆ ಮತ್ತು AI ಕೋಡ್ ಬರೆದರೆ, ಜನರು ಈ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆಯೇ? AI ಮೇಲಿನ ಅತಿಯಾದ ಅವಲಂಬನೆಯು ಕೆಟ್ಟ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು; ಶಿಕ್ಷಣ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದ ವಿಷಯ ಇದು, AI ಸಹಾಯ ಮಾಡಿದರೂ ಸಹ ಜನರು ಇನ್ನೂ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

• ನೈತಿಕ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು: AI ಮಾನವ ನೈತಿಕ ವಿವೇಚನೆಯ ಕೊರತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ ಅಥವಾ ಕಾನೂನಿನಲ್ಲಿ, ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ದತ್ತಾಂಶ ಆಧಾರಿತ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಪ್ರಕರಣಗಳಲ್ಲಿ ಸಹಾನುಭೂತಿ ಅಥವಾ ನ್ಯಾಯದೊಂದಿಗೆ ಸಂಘರ್ಷಿಸಬಹುದು. ನಾವು AI ಗೆ ನೈತಿಕ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳನ್ನು ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡಬೇಕಾಗಬಹುದು (AI ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಒಂದು ಕ್ಷೇತ್ರ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, AI ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮಾನವ ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸುವುದು). ಕನಿಷ್ಠ ಪಕ್ಷ, ನೈತಿಕವಾಗಿ ಚಾರ್ಜ್ ಮಾಡಲಾದ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗಾಗಿ ಮನುಷ್ಯರನ್ನು ಲೂಪ್‌ನಲ್ಲಿ ಇಡುವುದು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.

• ಒಳಗೊಳ್ಳುವಿಕೆ: AI ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ವಿತರಿಸಲಾಗಿದೆಯೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನೈತಿಕ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ದೊಡ್ಡ ಕಂಪನಿಗಳು ಮಾತ್ರ ಮುಂದುವರಿದ AI ಅನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ, ಸಣ್ಣ ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಅಥವಾ ಬಡ ಪ್ರದೇಶಗಳು ಹಿಂದೆ ಉಳಿಯಬಹುದು. ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ ಪ್ರಯತ್ನಗಳು ಮತ್ತು ಕೈಗೆಟುಕುವ AI ಪರಿಹಾರಗಳು ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಪ್ರಜಾಪ್ರಭುತ್ವಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅಲ್ಲದೆ, ಇಂಟರ್ಫೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಬೇಕು ಇದರಿಂದ ಯಾರಾದರೂ AI ಪರಿಕರಗಳನ್ನು (ವಿಭಿನ್ನ ಭಾಷೆಗಳು, ಅಂಗವಿಕಲರಿಗೆ ಪ್ರವೇಶಸಾಧ್ಯತೆ, ಇತ್ಯಾದಿ) ಬಳಸಬಹುದು, ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ನಾವು "ಯಾರಿಗೆ AI ಸಹಾಯಕವಿದೆ ಮತ್ತು ಯಾರು ಇಲ್ಲ" ಎಂಬ ಹೊಸ ಡಿಜಿಟಲ್ ವಿಭಜನೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತೇವೆ.

ಪ್ರಸ್ತುತ ಅಪಾಯ ತಗ್ಗಿಸುವಿಕೆ: ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ಅಂಶವೆಂದರೆ, ಕಂಪನಿಗಳು ಜನ್ AI ಅನ್ನು ಹೊರತರುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಈ ವಿಷಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಜಾಗೃತಿ ಮತ್ತು ಕ್ರಮ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿದೆ. 2023 ರ ಅಂತ್ಯದ ವೇಳೆಗೆ, AI ಬಳಸುವ ಸುಮಾರು ಅರ್ಧದಷ್ಟು ಕಂಪನಿಗಳು ನಿಖರತೆಯಿಲ್ಲದಿರುವಿಕೆಯಂತಹ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಲು ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದ್ದವು ( 2023 ರಲ್ಲಿ AI ಸ್ಥಿತಿ: ಜನರೇಟಿವ್ AI ನ ಬ್ರೇಕ್‌ಔಟ್ ವರ್ಷ | ಮೆಕಿನ್ಸೆ ) ( AI ಸ್ಥಿತಿ: ಜಾಗತಿಕ ಸಮೀಕ್ಷೆ | ಮೆಕಿನ್ಸೆ ), ಮತ್ತು ಆ ಸಂಖ್ಯೆ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿದೆ. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು AI ನೀತಿ ಮಂಡಳಿಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿವೆ; ಸರ್ಕಾರಗಳು ನಿಯಮಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತಿವೆ. ನಂತರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವ ಬದಲು ಆರಂಭದಿಂದಲೇ AI ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು (“ವಿನ್ಯಾಸದಿಂದ ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ”) ಮುಖ್ಯ.

ಸವಾಲುಗಳ ಕುರಿತು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ: AI ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯನ್ನು ನೀಡುವುದು ಎರಡು ಅಲಗಿನ ಕತ್ತಿ. ಇದು ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ನಾವೀನ್ಯತೆಯನ್ನು ನೀಡಬಹುದು, ಆದರೆ ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಬಯಸುತ್ತದೆ. ಮುಂಬರುವ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ತಾಂತ್ರಿಕ ಪರಿಹಾರಗಳು (AI ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು), ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಪರಿಹಾರಗಳು (ನೀತಿ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು) ಮತ್ತು ಬಹುಶಃ ಹೊಸ ಮಾನದಂಡಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣಗಳ ಮಿಶ್ರಣವನ್ನು (ಇಂದಿನ ಎಂಜಿನ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ಸ್‌ಗಳಂತೆ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಆಡಿಟ್ ಮಾಡಿ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಬಹುದು) ಕಾಣಬಹುದು. ಈ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡುವುದು ಮಾನವ ಯೋಗಕ್ಷೇಮ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ನಾವು ಸ್ವಾಯತ್ತ AI ಅನ್ನು ಸಮಾಜದಲ್ಲಿ ಎಷ್ಟು ಸರಾಗವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ.

ತೀರ್ಮಾನ

ಜನರೇಟಿವ್ AI ಒಂದು ಹೊಸ ಪ್ರಯೋಗದಿಂದ ನಮ್ಮ ಜೀವನದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮೂಲೆಯನ್ನು ಸ್ಪರ್ಶಿಸುವ ಪರಿವರ್ತಕ ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದ್ದೇಶದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿ ವೇಗವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಂಡಿದೆ. ಈ ಶ್ವೇತಪತ್ರವು 2025 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ಲೇಖನಗಳನ್ನು ಬರೆಯುವುದು, ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು, ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು, ಗ್ರಾಹಕರೊಂದಿಗೆ ಚಾಟ್ ಮಾಡುವುದು, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸುವುದು, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಬೋಧನೆ ಮಾಡುವುದು, ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿಗಳನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು ವರದಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ರಚಿಸುತ್ತಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿದೆ. ಮುಖ್ಯವಾಗಿ, ಈ ಹಲವು ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ AI ಕಡಿಮೆ ಅಥವಾ ಯಾವುದೇ ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವಿಲ್ಲದೆ , ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ, ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕೆಲಸಗಳಿಗೆ. ಕಂಪನಿಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು AI ಈ ಕರ್ತವ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಂಬಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದ್ದಾರೆ, ವೇಗ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.

2035 ರ ವರೆಗೂ ನೋಡುತ್ತಿರುವಾಗ, AI ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚು ಸರ್ವವ್ಯಾಪಿ ಸಹಯೋಗಿಯಾಗುವ ಯುಗದ ಅಂಚಿನಲ್ಲಿ ನಾವು ನಿಂತಿದ್ದೇವೆ - ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅದೃಶ್ಯ ಡಿಜಿಟಲ್ ಕಾರ್ಯಪಡೆಯಾಗಿದ್ದು , ಇದರಿಂದ ಮಾನವರು ಅಸಾಧಾರಣವಾದವುಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಬಹುದು. ಉತ್ಪಾದಕ AI ನಮ್ಮ ರಸ್ತೆಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರುಗಳು ಮತ್ತು ಟ್ರಕ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಓಡಿಸುತ್ತದೆ, ರಾತ್ರಿಯಿಡೀ ಗೋದಾಮುಗಳಲ್ಲಿ ದಾಸ್ತಾನುಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಜ್ಞಾನವುಳ್ಳ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಸಹಾಯಕರಾಗಿ ನಮ್ಮ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತದೆ, ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಒಂದರಿಂದ ಒಂದು ಸೂಚನೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಔಷಧದಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ - ಇವೆಲ್ಲವೂ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಕನಿಷ್ಠ ನೇರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯೊಂದಿಗೆ. AI ನಿಷ್ಕ್ರಿಯವಾಗಿ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವುದರಿಂದ ಪೂರ್ವಭಾವಿಯಾಗಿ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವವರೆಗೆ ಚಲಿಸುವಾಗ ಉಪಕರಣ ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟ್ ನಡುವಿನ ರೇಖೆಯು ಮಸುಕಾಗುತ್ತದೆ.

ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಸ್ವಾಯತ್ತ AI ಭವಿಷ್ಯದತ್ತ ಪ್ರಯಾಣವನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ನಡೆಸಬೇಕು. ನಾವು ಈಗಾಗಲೇ ವಿವರಿಸಿದಂತೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಡೊಮೇನ್ ತನ್ನದೇ ಆದ ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ:

• ಇಂದಿನ ರಿಯಾಲಿಟಿ ಚೆಕ್: AI ದೋಷರಹಿತವಲ್ಲ. ಇದು ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ವಿಷಯ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಶ್ರೇಷ್ಠವಾಗಿದೆ ಆದರೆ ಮಾನವ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ ನಿಜವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಜ್ಞಾನದ ಕೊರತೆಯಿದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಇದೀಗ, ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯು ಸುರಕ್ಷತಾ ಜಾಲವಾಗಿ ಉಳಿದಿದೆ. AI ಏಕಾಂಗಿಯಾಗಿ ಹಾರಲು ಎಲ್ಲಿ ಸಿದ್ಧವಾಗಿದೆ (ಮತ್ತು ಅದು ಎಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ) ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಇಂದು ಅನೇಕ ಯಶಸ್ಸುಗಳು ಮಾನವ-AI ತಂಡದ ಮಾದರಿಯಿಂದ ಬರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಪೂರ್ಣ ಸ್ವಾಯತ್ತತೆ ಇನ್ನೂ ವಿವೇಕಯುತವಾಗಿಲ್ಲದಿರುವಲ್ಲಿ ಈ ಹೈಬ್ರಿಡ್ ವಿಧಾನವು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿ ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ.

• ನಾಳೆಯ ಭರವಸೆ: ಮಾದರಿ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಗಳು, ತರಬೇತಿ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿನ ಪ್ರಗತಿಯೊಂದಿಗೆ, AI ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತಲೇ ಇರುತ್ತವೆ. ಮುಂದಿನ ದಶಕದ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ಪ್ರಸ್ತುತವಿರುವ ಅನೇಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು (ಭ್ರಮೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು, ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದು, AI ಅನ್ನು ಮಾನವ ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸುವುದು). ಹಾಗಿದ್ದಲ್ಲಿ, 2035 ರ ವೇಳೆಗೆ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯನ್ನು ವಹಿಸಿಕೊಡುವಷ್ಟು ಬಲಿಷ್ಠವಾಗಬಹುದು. ಈ ಪ್ರಬಂಧದಲ್ಲಿನ ಪ್ರಕ್ಷೇಪಗಳು - AI ಶಿಕ್ಷಕರಿಂದ ಹಿಡಿದು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸ್ವಯಂ-ನಡೆಸುವ ವ್ಯವಹಾರಗಳವರೆಗೆ - ನಮ್ಮ ವಾಸ್ತವವಾಗಿರಬಹುದು ಅಥವಾ ಇಂದು ಊಹಿಸಲು ಕಷ್ಟಕರವಾದ ನಾವೀನ್ಯತೆಗಳಿಂದ ಮೀರಿಸಬಹುದು.

• ಮಾನವ ಪಾತ್ರ ಮತ್ತು ಹೊಂದಾಣಿಕೆ: AI ಮಾನವರನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸುವ ಬದಲು, ಪಾತ್ರಗಳು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ನಾವು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತೇವೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕ್ಷೇತ್ರದ ವೃತ್ತಿಪರರು ಯೊಂದಿಗೆ - ಅದನ್ನು ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಮಾಡುವುದು, ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಹಾನುಭೂತಿ, ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಚಿಂತನೆ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆ ಪರಿಹಾರದಂತಹ ವಿಶಿಷ್ಟ ಮಾನವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕೆಲಸದ ಅಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವುದು. ಶಿಕ್ಷಣ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಪಡೆಯ ತರಬೇತಿಯು ಈ ವಿಶಿಷ್ಟ ಮಾನವ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳಲು ಮತ್ತು ಎಲ್ಲರಿಗೂ AI ಸಾಕ್ಷರತೆಯನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳಲು ಪ್ರಮುಖವಾಗಿರಬೇಕು. ನೀತಿ ನಿರೂಪಕರು ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಾರ ನಾಯಕರು ಕಾರ್ಮಿಕ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿ ಪರಿವರ್ತನೆಗಳಿಗೆ ಯೋಜಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡವರಿಗೆ ಬೆಂಬಲ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು.

• ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತ: ಬಹುಶಃ ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿ, ನೈತಿಕ AI ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತದ ಚೌಕಟ್ಟು ಈ ತಾಂತ್ರಿಕ ಬೆಳವಣಿಗೆಗೆ ಆಧಾರವಾಗಿರಬೇಕು. ನಂಬಿಕೆಯು ದತ್ತು ಸ್ವೀಕಾರದ ಕರೆನ್ಸಿಯಾಗಿದೆ - ಜನರು AI ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ನಂಬಿದರೆ ಮಾತ್ರ ಕಾರನ್ನು ಓಡಿಸಲು ಅಥವಾ ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಬಿಡುತ್ತಾರೆ. ಆ ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಕಠಿಣ ಪರೀಕ್ಷೆ, ಪಾರದರ್ಶಕತೆ, ಪಾಲುದಾರರ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ (ಉದಾ. ವೈದ್ಯಕೀಯ AI ಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವಲ್ಲಿ ವೈದ್ಯರು, AI ಶಿಕ್ಷಣ ಪರಿಕರಗಳಲ್ಲಿ ಶಿಕ್ಷಕರು) ಮತ್ತು ಸೂಕ್ತ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಬಳಕೆಗಾಗಿ ಜಾಗತಿಕ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು, ಡೀಪ್‌ಫೇಕ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಯುದ್ಧದಲ್ಲಿ AI ನಂತಹ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಸಹಯೋಗವು ಅಗತ್ಯವಾಗಬಹುದು.

ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ, ಉತ್ಪಾದಕ AI ಪ್ರಗತಿಯ ಪ್ರಬಲ ಎಂಜಿನ್ ಆಗಿ ನಿಲ್ಲುತ್ತದೆ. ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಿಂದ ಬಳಸಿದರೆ, ಅದು ಮನುಷ್ಯರನ್ನು ಕಠಿಣ ಪರಿಶ್ರಮದಿಂದ ಮುಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಸೃಜನಶೀಲತೆಯನ್ನು ಅನ್‌ಲಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಸೇವೆಗಳನ್ನು ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಂತರವನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ (ತಜ್ಞರು ವಿರಳವಾಗಿರುವ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ತರುತ್ತದೆ). ಮಾನವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅಂಚಿನಲ್ಲಿಡುವ ಬದಲು ಅದನ್ನು ವರ್ಧಿಸುವ . ತಕ್ಷಣದ ಪದದಲ್ಲಿ, ಅಂದರೆ AI ಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡಲು ಮನುಷ್ಯರನ್ನು ಸಂಪರ್ಕದಲ್ಲಿರಿಸುವುದು ಎಂದರ್ಥ. ದೀರ್ಘಾವಧಿಯಲ್ಲಿ, ಇದರರ್ಥ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮೂಲದಲ್ಲಿ ಮಾನವೀಯ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಎನ್‌ಕೋಡ್ ಮಾಡುವುದು, ಇದರಿಂದ ಅವು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಿದಾಗಲೂ, ಅವು ನಮ್ಮ ಸಾಮೂಹಿಕ ಹಿತಾಸಕ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ.

ಡೊಮೇನ್	ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಸ್ವಾಯತ್ತತೆ ಇಂದು (2025)	೨೦೩೫ ರ ವೇಳೆಗೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯ ನಿರೀಕ್ಷೆ
ಬರವಣಿಗೆ ಮತ್ತು ವಿಷಯ	- ದಿನನಿತ್ಯದ ಸುದ್ದಿಗಳು (ಕ್ರೀಡೆ, ಗಳಿಕೆಗಳು) ಸ್ವಯಂ-ರಚಿತ.- AI ನಿಂದ ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸಲಾದ ಉತ್ಪನ್ನ ವಿಮರ್ಶೆಗಳು.- ಮಾನವ ಸಂಪಾದನೆಗಾಗಿ ಲೇಖನಗಳು ಅಥವಾ ಇಮೇಲ್‌ಗಳ ಕರಡುಗಳು. ( ಫಿಲಾನಾ ಪ್ಯಾಟರ್ಸನ್ - ONA ಸಮುದಾಯ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ) ( ಅಮೆಜಾನ್ AI ನೊಂದಿಗೆ ಗ್ರಾಹಕರ ವಿಮರ್ಶೆಗಳ ಅನುಭವವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ )	- ಹೆಚ್ಚಿನ ಸುದ್ದಿ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ವಿಷಯವು ವಾಸ್ತವಿಕ ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಸ್ವಯಂ-ಬರೆಯಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ.- AI ಕನಿಷ್ಠ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಲೇಖನಗಳು ಮತ್ತು ಪತ್ರಿಕಾ ಪ್ರಕಟಣೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.- ಬೇಡಿಕೆಯ ಮೇರೆಗೆ ಹೆಚ್ಚು ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ವಿಷಯವನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ದೃಶ್ಯ ಕಲೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿನ್ಯಾಸ	- AI ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳಿಂದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ (ಮಾನವನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾದದ್ದನ್ನು ಆರಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾನೆ).- ಪರಿಕಲ್ಪನೆ ಕಲೆ ಮತ್ತು ವಿನ್ಯಾಸ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ.	- AI ಪೂರ್ಣ ವೀಡಿಯೊ/ಚಲನಚಿತ್ರ ದೃಶ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.- ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಜನರೇಟಿವ್ ವಿನ್ಯಾಸ/ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ ಸಭೆಯ ವಿಶೇಷಣಗಳು.- ಬೇಡಿಕೆಯ ಮೇರೆಗೆ ರಚಿಸಲಾದ ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಮಾಧ್ಯಮ (ಚಿತ್ರಗಳು, ವೀಡಿಯೊ).
ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಕೋಡಿಂಗ್	- AI ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಯಂಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸರಳ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತದೆ (dev ನಿಂದ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗಿದೆ).- ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪರೀಕ್ಷಾ ಉತ್ಪಾದನೆ ಮತ್ತು ದೋಷ ಸಲಹೆಗಳು. ( ಕೋಪೈಲಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೋಡಿಂಗ್: 2023 ಡೇಟಾ ಕೋಡ್ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮೇಲೆ ಕೆಳಮುಖ ಒತ್ತಡವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ (2024 ಪ್ರೊಜೆಕ್ಷನ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ) - GitClear ) ( AI ಕೋಡ್ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್‌ಗಳ ಕುರಿತು GitHub ಕೋಪೈಲಟ್ ಸಂಶೋಧನಾ ವರದಿಯಲ್ಲಿ ಅಗ್ರಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿದೆ -- ವಿಷುಯಲ್ ಸ್ಟುಡಿಯೋ ಮ್ಯಾಗಜೀನ್ )	- AI ವಿಶೇಷಣಗಳಿಂದ ಸಂಪೂರ್ಣ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.- ತಿಳಿದಿರುವ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಕೋಡ್ ನಿರ್ವಹಣೆ.- ಕಡಿಮೆ ಮಾನವ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ರಚನೆ.
ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆ	- ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು FAQ ಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುತ್ತವೆ, ಸರಳ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತವೆ (ಹ್ಯಾಂಡ್‌ಆಫ್ ಸಂಕೀರ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು).- ಕೆಲವು ಚಾನೆಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿ AI ~70% ನಿಯಮಿತ ವಿಚಾರಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ( 2025 ಕ್ಕೆ 59 AI ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವಾ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ) ( 2030 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ಗ್ರಾಹಕರ ಸಂವಹನದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ 69% ನಿರ್ಧಾರಗಳು ... )	- ಸಂಕೀರ್ಣ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಗ್ರಾಹಕ ಸಂವಹನಗಳನ್ನು AI ಕೊನೆಯಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.- ಸೇವಾ ರಿಯಾಯಿತಿಗಳಿಗಾಗಿ (ಮರುಪಾವತಿಗಳು, ಅಪ್‌ಗ್ರೇಡ್‌ಗಳು) ನೈಜ-ಸಮಯದ AI ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ.- ಏರಿಕೆಗಳು ಅಥವಾ ವಿಶೇಷ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಮಾನವ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು.
ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ	- AI ವೈದ್ಯಕೀಯ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ; ವೈದ್ಯರು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ರೋಗನಿರ್ಣಯಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.- AI ಕೆಲವು ಸ್ಕ್ಯಾನ್‌ಗಳನ್ನು (ರೇಡಿಯಾಲಜಿ) ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಓದುತ್ತದೆ; ಸರಳ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ. ( AI ವೈದ್ಯಕೀಯ ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು 2035 ರ ವೇಳೆಗೆ ಐದು ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚಾಗಬಹುದು )	- AI ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾಯಿಲೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುತ್ತದೆ.- AI ರೋಗಿಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆರೈಕೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ (ಉದಾ, ಔಷಧಿ ಜ್ಞಾಪನೆಗಳು, ತುರ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳು).- ವರ್ಚುವಲ್ AI "ದಾದಿಯರು" ದಿನನಿತ್ಯದ ಅನುಸರಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ; ವೈದ್ಯರು ಸಂಕೀರ್ಣ ಆರೈಕೆಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ.
ವಿದ್ಯಾಭ್ಯಾಸ	- AI ಬೋಧಕರು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುತ್ತಾರೆ, ಅಭ್ಯಾಸದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತಾರೆ (ಶಿಕ್ಷಕರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ).- AI ಶ್ರೇಣೀಕರಣಕ್ಕೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ (ಶಿಕ್ಷಕರ ವಿಮರ್ಶೆಯೊಂದಿಗೆ). ([K-12 ಶಿಕ್ಷಣಕ್ಕಾಗಿ ಜನರೇಟರ್ AI	Applify ನಿಂದ ಸಂಶೋಧನಾ ವರದಿ]( https://www.applify.co/research-report/gen-ai-for-k12#:~:text=AI%20tutors%3A%20Virtual%20AI,individual%20learning%20styles%20and%20paces ))
ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್	- AI ವಿತರಣಾ ಮಾರ್ಗಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುತ್ತದೆ (ಮಾನವರು ಗುರಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತಾರೆ).- AI ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತಗ್ಗಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ( ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಉನ್ನತ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು )	- AI ನಿಯಂತ್ರಕಗಳಿಂದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸ್ವಯಂ-ಚಾಲನಾ ವಿತರಣೆಗಳು (ಟ್ರಕ್‌ಗಳು, ಡ್ರೋನ್‌ಗಳು). - ಅಡೆತಡೆಗಳ ಸುತ್ತಲೂ AI ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಸಾಗಣೆಯನ್ನು ಮರುಮಾರ್ಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ದಾಸ್ತಾನುಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ. - AI ನಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಲ್ಪಡುವ ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗೆ ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿ ಸಮನ್ವಯ (ಆರ್ಡರ್ ಮಾಡುವಿಕೆ, ವಿತರಣೆ).
ಹಣಕಾಸು	- AI ಹಣಕಾಸು ವರದಿಗಳು/ಸುದ್ದಿ ಸಾರಾಂಶಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ (ಮಾನವ-ಪರಿಶೀಲನೆ).- ರೋಬೋ-ಸಲಹೆಗಾರರು ಸರಳ ಪೋರ್ಟ್‌ಫೋಲಿಯೊಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ; AI ಚಾಟ್ ಗ್ರಾಹಕರ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ( ಜನರೇಟಿವ್ AI ಹಣಕಾಸುಗೆ ಬರುತ್ತಿದೆ )	- AI ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೂಡಿಕೆ ಶಿಫಾರಸುಗಳು ಮತ್ತು ಅಪಾಯದ ವರದಿಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸುತ್ತಾರೆ.- ನಿಗದಿತ ಮಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ವಾಯತ್ತ ವ್ಯಾಪಾರ ಮತ್ತು ಪೋರ್ಟ್‌ಫೋಲಿಯೊ ಮರುಸಮತೋಲನ.- AI ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸಾಲಗಳು/ಕ್ಲೈಮ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂ-ಅನುಮೋದಿಸುತ್ತದೆ; ಮಾನವರು ವಿನಾಯಿತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಉಲ್ಲೇಖಗಳು:

1. ಪ್ಯಾಟರ್ಸನ್, ಫಿಲಾನಾ. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಗಳಿಕೆಯ ಕಥೆಗಳು ಗುಣಿಸುತ್ತವೆ . ಅಸೋಸಿಯೇಟೆಡ್ ಪ್ರೆಸ್ (2015) – ಯಾವುದೇ ಮಾನವ ಬರಹಗಾರರಿಲ್ಲದ ಸಾವಿರಾರು ಗಳಿಕೆಯ ವರದಿಗಳ AP ಯ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ ( ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಗಳಿಕೆಯ ಕಥೆಗಳು ಗುಣಿಸುತ್ತವೆ | ಅಸೋಸಿಯೇಟೆಡ್ ಪ್ರೆಸ್ ).

2. ಮೆಕಿನ್ಸೆ & ಕಂಪನಿ. 2024 ರ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ AI ನ ಸ್ಥಿತಿ: ಜನರಲ್ AI ಅಳವಡಿಕೆ ಹೆಚ್ಚಾಯಿತು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿತು . (2024) - 65% ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಉತ್ಪಾದಕ AI ಅನ್ನು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತಿವೆ ಎಂದು ವರದಿ ಮಾಡಿದೆ, 2023 ಕ್ಕಿಂತ ಸುಮಾರು ದ್ವಿಗುಣಗೊಂಡಿದೆ ( 2024 ರ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ AI ನ ಸ್ಥಿತಿ | ಮೆಕಿನ್ಸೆ ), ಮತ್ತು ಅಪಾಯ ತಗ್ಗಿಸುವ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ( AI ನ ಸ್ಥಿತಿ: ಜಾಗತಿಕ ಸಮೀಕ್ಷೆ | ಮೆಕಿನ್ಸೆ ).

3. ಗಾರ್ಟ್ನರ್. ಚಾಟ್‌ಜಿಪಿಟಿಯನ್ನು ಮೀರಿ: ಉದ್ಯಮಗಳಿಗೆ ಉತ್ಪಾದಕ AI ನ ಭವಿಷ್ಯ . (2023) – 2030 ರ ವೇಳೆಗೆ, ಬ್ಲಾಕ್‌ಬಸ್ಟರ್ ಚಿತ್ರದ 90% ರಷ್ಟು AI-ರಚಿತವಾಗಬಹುದು ಎಂದು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ ( ಉದ್ಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಉದ್ಯಮಗಳಿಗೆ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು ) ಮತ್ತು ಔಷಧ ವಿನ್ಯಾಸದಂತಹ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ ( ಉದ್ಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಉದ್ಯಮಗಳಿಗೆ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು ).

4. ಟ್ವೀಪ್ ಮಾಡಿ. ಪತ್ರಕರ್ತರು ಸುದ್ದಿ ಕೋಣೆಯಲ್ಲಿ AI ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ 12 ವಿಧಾನಗಳು . (2024) - 11% ಲೇಖನಗಳನ್ನು ಬರೆಯುವ ಸುದ್ದಿವಾಹಿನಿಯಲ್ಲಿ "ಕ್ಲಾರಾ" AI ನ ಉದಾಹರಣೆ, ಮಾನವ ಸಂಪಾದಕರು ಎಲ್ಲಾ AI ವಿಷಯವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ ( ಪತ್ರಕರ್ತರು ಸುದ್ದಿ ಕೋಣೆಯಲ್ಲಿ AI ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ 12 ಮಾರ್ಗಗಳು - ಟ್ವೀಪ್ ).

5. Amazon.com ಸುದ್ದಿ. Amazon AI ನೊಂದಿಗೆ ಗ್ರಾಹಕರ ವಿಮರ್ಶೆಗಳ ಅನುಭವವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ . (2023) – ಖರೀದಿದಾರರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಉತ್ಪನ್ನ ಪುಟಗಳಲ್ಲಿ AI-ರಚಿತ ವಿಮರ್ಶೆ ಸಾರಾಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸುತ್ತದೆ ( Amazon AI ನೊಂದಿಗೆ ಗ್ರಾಹಕರ ವಿಮರ್ಶೆಗಳ ಅನುಭವವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ ).

6. ಝೆಂಡೆಸ್ಕ್. 2025 ರ 59 AI ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವಾ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು . (2023) - CX ಸಂಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಮೂರನೇ ಎರಡರಷ್ಟು ಜನರು ಉತ್ಪಾದಕ AI ಸೇವೆಯಲ್ಲಿ "ಉಷ್ಣತೆ"ಯನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತಾರೆ ( 2025 ರ 59 AI ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವಾ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ) ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ 100% ಗ್ರಾಹಕ ಸಂವಹನಗಳಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತಾರೆ ( 2025 ರ 59 AI ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವಾ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ).

7. ಫ್ಯೂಚುರಮ್ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು SAS. ಅನುಭವ 2030: ಗ್ರಾಹಕರ ಅನುಭವದ ಭವಿಷ್ಯ . (2019) - ಗ್ರಾಹಕರ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್‌ಗಳು ~69% ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು 2030 ರ ವೇಳೆಗೆ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಯಂತ್ರಗಳಿಂದ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಎಂದು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ಸಮೀಕ್ಷೆಯು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದೆ ( CX ಗೆ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಮರುಕಲ್ಪಿಸಲು, ಮಾರುಕಟ್ಟೆದಾರರು ಈ 2 ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಮಾಡಬೇಕು ).

8. ಡಾಟೈಕು. ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಟಾಪ್ ಜನರೇಟಿವ್ AI ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು . (2023) – GenAI ಲೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುತ್ತದೆ (~30% ಖಾಲಿ ಟ್ರಕ್ ಜಾಗವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ) ( ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಟಾಪ್ ಜನರೇಟಿವ್ AI ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು ) ಮತ್ತು ಸುದ್ದಿಗಳನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.

9. ವಿಷುಯಲ್ ಸ್ಟುಡಿಯೋ ಮ್ಯಾಗಜೀನ್. AI ಕೋಡ್ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್‌ಗಳ ಕುರಿತಾದ ಸಂಶೋಧನಾ ವರದಿಯಲ್ಲಿ GitHub ಕೊಪಿಲಟ್ ಅಗ್ರಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿದೆ . (2024) - ಗಾರ್ಟ್ನರ್ ಅವರ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಯೋಜನಾ ಊಹೆಗಳು: 2028 ರ ವೇಳೆಗೆ, 90% ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು AI ಕೋಡ್ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ (2024 ರಲ್ಲಿ 14% ರಿಂದ ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ) ( AI ಕೋಡ್ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್‌ಗಳ ಕುರಿತಾದ ಸಂಶೋಧನಾ ವರದಿಯಲ್ಲಿ GitHub ಕೊಪಿಲಟ್ ಅಗ್ರಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿದೆ - ವಿಷುಯಲ್ ಸ್ಟುಡಿಯೋ ಮ್ಯಾಗಜೀನ್ ).

10. ಬ್ಲೂಮ್‌ಬರ್ಗ್ ಸುದ್ದಿ. ಬ್ಲೂಮ್‌ಬರ್ಗ್‌ಜಿಪಿಟಿಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ . (2023) – ಹಣಕಾಸಿನ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಟ್ಟುಕೊಂಡು ಬ್ಲೂಮ್‌ಬರ್ಗ್‌ನ 50B-ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಮಾದರಿಯ ವಿವರಗಳು, ಪ್ರಶ್ನೋತ್ತರ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಬೆಂಬಲಕ್ಕಾಗಿ ಟರ್ಮಿನಲ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ ( ಜನರೇಟಿವ್ AI ಹಣಕಾಸುಗೆ ಬರುತ್ತಿದೆ ).

ಇದರ ನಂತರ ನೀವು ಓದಲು ಇಷ್ಟಪಡಬಹುದಾದ ಲೇಖನಗಳು:

🔗 AI ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗದ ಕೆಲಸಗಳು - ಮತ್ತು AI ಯಾವ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ?
ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ಉದ್ಯೋಗ ಭೂದೃಶ್ಯದ ಜಾಗತಿಕ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ, ಯಾವ ಪಾತ್ರಗಳು AI ಅಡಚಣೆಯಿಂದ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಯಾವ ಪಾತ್ರಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಅಪಾಯದಲ್ಲಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು.

🔗 AI ಸ್ಟಾಕ್ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಬಹುದೇ?
ಸ್ಟಾಕ್ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಾಗಿ AI ಬಳಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು, ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಆಳವಾದ ಅಧ್ಯಯನ.

🔗 ಸೈಬರ್ ಭದ್ರತೆಯಲ್ಲಿ ಜನರೇಟಿವ್ AI ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬಹುದು?
ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಯಿಂದ ಹಿಡಿದು ಬೆದರಿಕೆ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್‌ವರೆಗೆ ಸೈಬರ್ ಬೆದರಿಕೆಗಳ ವಿರುದ್ಧ ರಕ್ಷಿಸಲು ಜನರೇಟಿವ್ AI ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಿರಿ.