Strojno učenje i inteligentni sustavi razvijaju se ubrzanim tempom, postavljajući izazove i prilike u različitim sektorima. U razgovoru s dr. Andreom Isoni, direktorom AI Technologies, istaknuti su ključni trendovi poput standardizacije kroz ISO 42001, specijalizacije AI modela i izazova objašnjivosti. Dr. Isoni naglašava važnost AI standarda za odgovorno korištenje umjetne inteligencije, dok specijalizacija omogućava učinkovitiju prilagodbu velikih jezičnih modela (LLM) specifičnim zadacima.
Standardizacija: Osnova za pouzdanu AI implementaciju
Kako AI postaje ključan u financijama, zdravstvu i sigurnosti, standardi poput ISO 42001 postaju sve važniji. Cilj je osigurati pouzdanost i smanjiti rizike povezanih s AI rješenjima.
Specijalizacija AI modela
Trend specijalizacije omogućava optimizaciju velikih modela za specifične zadatke. Posttrening metode, poput pojačanog učenja uz povratnu informaciju (RLHF), pomažu AI sustavima prilagoditi se pojedinim domenama.
Izazov objašnjivosti (Explainability)
Jedan od najvećih izazova ostaje objašnjivost AI odluka. Napredni modeli pokušavaju povećati transparentnost koristeći metode poput “chain-of-thought” rezoniranja, no istinska interpretabilnost još je daleko.
Agentna umjetna inteligencija: San ili stvarnost?
Agentni AI sustavi, koji autonomno razdvajaju zadatke na podzadatke, još su u eksperimentalnoj fazi. Dr. Isoni ističe da je široka primjena još uvijek udaljena zbog infrastrukturnih, pravnih i tehničkih izazova.
Zaključak
Budućnost AI-a leži u stvaranju ekosustava koji omogućava sigurnu, učinkovitu i etičku implementaciju. Standardi, specijalizacija i razvijena infrastruktura ključni su za uspjeh.