विशेषज्ञों के बीच यह सिद्धांत प्रचलित है कि आईए लहर, जो महत्वपूर्ण ध्यान और निवेश प्राप्त कर चुका है, ने एक नई "बुलबुला" के फटने के करीब होने के लक्षण दिखाए हैं, जैसा कि अतीत में अन्य समाधानों के साथ हुआ है. व्याख्या इस तथ्य में है कि वही आंदोलन 1999 में इंटरनेट के साथ और 2017 में स्वायत्त ड्राइविंग कारों के साथ हुआ था, यह दावा करते हुए कि एक“डॉट एआई”, नई बुलबुले को क्या कहा गया है, संभवतः इसके पूर्ववर्तियों की तुलना में आर्थिक प्रभाव और भी बड़े होंगे
प्रौद्योगिकी विशेषज्ञआपकी रायें आधारित हैंएक मौलिक बिंदु जो अभी तक एआई के उपयोग में हल नहीं हुआ है: विश्वसनीयता. "एक स्पष्ट उदाहरण के रूप में इस कमी", कई GPT-4 भाषा उपकरणों के उपयोगकर्ता पूरी तरह से निर्मित झूठे तथ्यों का दावा करते हैं जो उपयोगकर्ता द्वारा अनदेखा किए जा सकते हैं, बनते हुए इस उभरती हुई तकनीक का 'अकिलीज़ का एड़ी', गैब्रिएल रिबोन की व्याख्या करें, वकील और नवाचार की उत्साही और एडिनबर्ग विश्वविद्यालय से नवाचार और उद्यमिता में मास्टर की छात्रा
रिबन, जो वित्तीय बाजार में नए उत्पादों और प्रौद्योगिकियों पर ध्यान केंद्रित करता है, इसके अलावा, वह मियामी एड स्कूल से क्रिएटिव टेक्नोलॉजीज में विशेषज्ञ हैं, कहता है कि "यदि यह महत्वपूर्ण बिंदु हल नहीं किया जा सकता", प्रौद्योगिकी बेकार है, एक बार जब यह अपनी भूमिका को पूरा नहीं करता
इसके अलावा, आईए मॉडल के प्रशिक्षण और रखरखाव में महत्वपूर्ण मात्रा में ऊर्जा की खपत होती है. यह जानकारी उस कथन द्वारा पुष्टि की गई है किगूगल ने 2019 की तुलना में कार्बन उत्सर्जन में लगभग 50% की वृद्धि की है, सिर्फ इसलिए कि डेटा सेंटरों का विस्तार किया जा रहा है ताकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सिस्टम बनाए रखे जा सकें
"तकनीकी क्षेत्रों से संबंधित संकट की संभावना के बारे में चिंता", बैंकिंग और ऊर्जा बाजार में अटकलों के कारण इस तकनीकी विधि के उपयोग के गर्म क्षण में पहुँचता है, एक बार जब कई उद्योगों और सेवाओं ने अपनी गतिविधियों में मशीन लर्निंग उपकरणों को शामिल करने के तरीके खोजने की कोशिश की, विशेषज्ञ को चेतावनी दें
इन उद्योगों में, वित्तीय बाजार के लिए एक मुख्य विशेषता है. ब्राजील में, फेब्राबन, राष्ट्रीय बैंकिंग क्षेत्र का प्रमुख प्रतिनिधि, ने पूरे क्षेत्र और अर्थव्यवस्था में एआई के उपयोग का समर्थन किया है, नैतिक और जिम्मेदार रोजगार के इस समाधान की रक्षा पर ध्यान केंद्रित करना
गैब्रिएल रिबोन के अनुसार, बाजार में कृत्रिम बुद्धिमत्ता में रुचि अनिवार्य है, एक एक्सपोनेंशियल तकनीक मानी जाती है जो बड़े डेटा वॉल्यूम के विश्लेषण पर केंद्रित है. "उत्पादकता बढ़ाने का वादा", दोहराई जाने वाली कार्यों के निष्पादन और पैटर्न की पहचान में सहायता करना, यह लुभावना है. हालांकि, विश्वसनीयता की समस्या का समाधान करना महत्वपूर्ण होगा, एक बार जब झूठी जानकारी प्रक्रियाओं को सुधारने और रणनीतिक निर्णय लेने के लिए उपयोगी नहीं होती. यह आवश्यक है कि बाजार और उपयोगकर्ता इस तकनीक की प्रगति और उपयोग का सावधानीपूर्वक मूल्यांकन करें, महत्वपूर्ण आर्थिक और पर्यावरणीय प्रभावों से बचने के लिए, समाप्त करें
