Mezi technologickými experty koluje teorie, že vlna AI, která si získala pozornost a relevantní investice, prokázala vlastnosti nového „bubble by, jak se to stalo v minulosti u jiných řešení. Vysvětlení spočívá ve skutečnosti, že stejný pohyb nastal s Internet v roce 1999 a s autonomními vozy v roce 2017 s tvrzením, že ‘dot AI]., jak se nové bublině říkalo, bude mít možná ještě větší ekonomické dopady než její předchůdci.
Techničtí experti založte jejich názory v zásadním bodě, který dosud nebyl vyřešen v používání AI: spolehlivost. („Reliability“). „Jako jasný příklad tohoto nedostatku mnoho uživatelů nástrojů s jazykem GPT-4 tvrdí, že nepravdivá fakta zcela vynalezly jazykové modely a která si uživatel může nevšimnout a stát se patou Aquiles této stále se objevující technologické skupiny“, vysvětluje Gabrielle Ribon, obhájkyně inovací a Master of Innovation and Entrepreneurship na University of Edinburgh.
Ribon, který pracuje na finančním trhu se zaměřením na nové produkty a technologie, kromě toho, že je specialistou na kreativní technologie v Miami Ad School, říká, že pokud tento zásadní bod nelze vyřešit, technologie je k ničemu, protože neplní své funkce.
Kromě toho školení a údržba modelů AI spotřebovává příslušné množství energie. Tyto informace potvrzuje prohlášení, že Google zaznamenal téměř 501 TP3 T nárůst uhlíkových emisí ve srovnání s rokem 2019, právě kvůli rozšíření datových center o údržbu systémů umělé inteligence.
obavy ITA z možnosti krize související s technologickým, bankovním a energetickým sektorem v důsledku tržních spekulací přicházejí v horké době používání této technologické modality, protože velká část průmyslových odvětví a služeb hledá způsoby, jak začlenit nástroje strojového učení do svých činností, varuje odborník.
Mezi těmito odvětvími je hlavní vrchol pro finanční trh. V Brazílii Febraban, hlavní představitel národního bankovního sektoru, obhajoval používání AI v sektoru a ekonomice jako celku se zaměřením na obranu etického a odpovědné zaměstnávání tohoto řešení.
Zájem trhu o umělou inteligenci je podle Gabrielle Ribon nevyhnutelný, považovaný za exponenciální technologii zaměřenou na analýzu velkých objemů dat. „slibovat, že zvýší produktivitu tím, že bude pomáhat při provádění opakujících se úkolů a identifikaci vzorců, je lákavé.“ Zásadní však bude vyřešit problém spolehlivosti, protože nepravdivé informace nejsou užitečné pro zlepšení procesů a strategická rozhodnutí. Je nutné, aby trh a uživatelé pečlivě vyhodnotili pokrok a využití této technologie, aby se předešlo významným ekonomickým a environmentálním dopadům“, uzavírá.
