Nowy rozdział w relacjach akademickich Polska–Wietnam!
Na przestrzeni ostatniej dekady AI przestała być futurystycznym hasłem, a stała się cichym silnikiem napędzającym usługi, urządzenia i aplikacje, z których korzystamy od momentu pobudki aż do zaśnięcia.
Zaczęło się niewinnie od asystentów głosowych Siri, Google Asystent czy Amazon Alexa — największą rewolucję przyniosły jednak duże modele językowe (LLM), które w ciągu zaledwie kilku lat od premiery ChatGPT zmieniły sposób, w jaki pracujemy, tworzymy treści i rozwiązujemy problemy.
ChatGPT – lider w codziennym zastosowaniu
Dyrektor operacyjny OpenAI, Brad Lightcap, zdradził na swoim profilu na platformie X, iż w tym roku ChatGPT przekroczył 400 milionów aktywnych użytkowników tygodniowo, co oznacza, iż korzysta z niego aktualnie 5% populacji świata.
Do tego ponad 2 miliony użytkowników biznesowych każdego dnia w pracy nie rozstaje się z ChatemGPT, co sprawia, że ten duży model językowy stał się w krótkim czasie najpopularniejszym w codziennych zastosowaniach. Jakich? Wymienimy tu tylko kilka najważniejszych obszarów ze wsparciem AI:
- w pracy – tworzenie raportów, analizowanie dokumentów, pisanie e-maili,
- w edukacji – wyjaśnianie złożonych zagadnień, pomoc w nauce języków,
- w programowaniu – generowanie i debugowanie kodu w różnych językach,
- w tworzeniu treści – od artykułów przez scenariusze po posty w mediach społecznościowych.
Meta Llama – otwarta alternatywa z miliardowym zasięgiem
Model Llama od Meta osiągnął w tym roku miliard pobrań, stając się jednym z najpopularniejszych otwartych modeli językowych. Najnowsza wersja Llama 4, oferuje możliwość lokalnej instalacji i dostosowania do indywidualnych potrzeb.
Gdzie wykorzystywany jest ten model w kontekście codziennych zastosowań? Wymieńmy tu tylko znany wszystkim muzyczny serwis streamingowy Spotify, w którym to Llamę zaprzęgnięto do poprawy algorytmu rekomendacji nowych piosenek, artystów, podcastów i audiobooków, których na co dzień słuchamy.
Llama znajduje też zastosowanie w analizie danych naukowych, wspomaganiu badań, modelowaniu językowym w lingwistyce oraz tłumaczeniu skomplikowanych tekstów naukowych. Model ten też pojawił się ostatnio w jednym z najpopularniejszych komunikatorów na świecie, czyli w Facebook Messenger.
Google Gemini – wszechstronny asystent w ekosystemie Google
Google Gemini to zaawansowany model AI, który potrafi jednocześnie interpretować i analizować różne typy informacji: tekst, obraz i dźwięk. Dzięki ścisłej integracji z ekosystemem Google Gemini płynnie współpracuje z wyszukiwarką Google, YouTube, Gmail, Google Mapy i z innymi usługami, z których na co dzień korzystamy.
Warto tu też wspomnieć o Gemini Live na urządzeniach mobilnych, które umożliwia prowadzenie naturalnych rozmów głosowych z AI, burzę mózgów czy interaktywne uczenie się. Model ten potrafi przekształcać dowolny plik w podcast, który można słuchać w każdym miejscu, oraz tworzyć obrazy na podstawie kilku słów. Z kolei niedawno udostępniona usługa Google Canvas wspomoże też w nauce kodowania.
Asystenci głosowi – od prostych poleceń do zaawansowanych rozmów
Nie zapominajmy też o asystentach głosowych, od których ta rewolucja się zaczęła. Siri, Google Asystent (Gemini) czy Amazon Alexa, odpowiadają cały czas za miliardy zapytań miesięcznie, a ich rola obecnie ewoluuje dzięki LLM – dzięki współpracy z dużymi modelami językowymi, mogą oferować bardziej naturalne i kontekstowe odpowiedzi.
Korzystamy z nich na co dzień, bo są wygodne w obsłudze bez użycia rąk, na przykład podczas gotowania (przepisy czy potrzebne składniki) lub podczas prowadzenia samochodu (wyznaczenie trasy). Asystenci głosowi stworzą nam też błyskawicznie notatki i przypomnienia czy będą zarządzać i sterować inteligentnym domem.
Przewiduje się, że w Polsce penetracja rynku smart home wzrośnie z obecnych około 15% gospodarstw domowych do 28,4% w 2028 r. Inteligentne oświetlenie, termostaty uczące się harmonogramu domowników, kamery z rozpoznawaniem twarzy czy roboty sprzątające to przykłady urządzeń codziennego użytku naszpikowanych już dzisiaj AI
Smartfony – kieszonkowy komputer z AI
Bankowość i finanse napędzane przez AI
Nasze telefony to prawdziwe centra sztucznej inteligencji. AI w smartfonach pomaga w optymalizacji baterii, personalizacji rekomendacji oraz rozpoznawaniu obrazów. Systemy te analizują nasze nawyki użytkowania, aby dostosować działanie urządzenia do naszych potrzeb – od automatycznego dostosowywania jasności ekranu po sugerowanie najodpowiedniejszych aplikacji w danym momencie.
Inteligentne funkcje takie jak Circle to Search, pozwalają na przykład na zakreślenie palcem dowolnego obiektu na ekranie telefonu i automatyczne wyszukanie informacji o nim. AI w telefonach wspiera również rozpoznawanie mowy i przetwarzanie języka naturalnego, umożliwiając transkrypcję notatek głosowych czy tłumaczenie w czasie rzeczywistym.
Sztuczna inteligencja w bankowości automatyzuje procesy, personalizuje usługi oraz zwiększa bezpieczeństwo naszych transakcji finansowych. Systemy antyfraudowe analizują wzory transakcji w poszukiwaniu nieprawidłowości, automatyczne doradztwo inwestycyjne oferuje rekomendacje bazujące na analizie danych, a chatboty zapewniają obsługę klienta 24/7.
Natomiast w analizie kredytowej, AI automatycznie ocenia wiarygodność kredytową klientów, analizując ich historię finansową, stabilność dochodów oraz nawyki konsumenckie. Dzięki temu banki mogą szybciej podejmować decyzje kredytowe, a liczba pozytywnych decyzji wzrosła nawet o dwa punkty procentowe w porównaniu do tradycyjnych metod.
Transport autonomiczny – przyszłość mobilności
Choć w pełni autonomiczne pojazdy dopiero wkraczają na rynek, AI w transporcie już dziś wspiera nas na drogach. Systemy automatycznego hamowania, rozpoznawania znaków drogowych oraz wspomagania parkowania wykorzystują zaawansowane algorytmy do analizy otoczenia i podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym.
Autonomiczne pojazdy wykorzystują sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe oraz computer vision do interpretacji danych z czujników LIDAR, radarów i kamer. AI analizuje dane z czujników, rozpoznaje obiekty, przewiduje zachowania innych uczestników ruchu oraz optymalizuje trasy, minimalizując jednocześnie ludzkie błędy będące główną przyczyną wypadków.
Medycyna i diagnostyka wspomagana przez AI
Sztuczna inteligencja w rekrutacji pracowników
Sztuczna inteligencja w medycynie wspomaga lekarzy w diagnostyce, analizie obrazów medycznych oraz opracowywaniu spersonalizowanych planów leczenia. Algorytmy AI potrafią analizować zdjęcia RTG, tomografię komputerową oraz rezonans magnetyczny, często wykrywając nieprawidłowości z dokładnością przewyższającą ludzkich specjalistów.
Systemy wsparcia decyzji klinicznych analizują ogromne bazy danych literatury medycznej, pomagając w podejmowaniu decyzji diagnostycznych. AI może również przewidywać rozwój chorób na podstawie biomarkerów czy analizy głosu – niektóre aplikacje potrafią rozpoznawać wczesne symptomy demencji poprzez analizę mowy.
Jednym z najbardziej dynamicznych obszarów zastosowania sztucznej inteligencji jest proces rekrutacji pracowników. Sztuczna inteligencja fundamentalnie przekształca sposób, w jaki firmy pozyskują talenty, prowadząc do automatyzacji czasochłonnych zadań i znaczącej poprawy efektywności całego procesu zatrudniania.
Wymienić tu można na przykład automatyczną selekcję nadesłanych CV, która stanowi przełom w pierwszych etapach rekrutacji — algorytmy AI potrafią przeanalizować tysiące aplikacji w ciągu kilku sekund, identyfikując kandydatów najlepiej dopasowanych do wymagań stanowiska.
Chatboty rekrutacyjne z kolei, automatyzują komunikację z kandydatami, prowadząc wstępne rozmowy kwalifikacyjne dostępne 24/7 oraz odpowiadając na podstawowe pytania o proces rekrutacji, co znacząco usprawnia kolejne etapy.
Edukacja spersonalizowana przez AI
Cyberbezpieczeństwo z AI w roli strażnika
Sztuczna inteligencja w edukacji umożliwia personalizację procesu nauczania. Systemy AI analizują postępy uczniów, ich styl uczenia się oraz preferencje, dostosowując materiały edukacyjne do indywidualnych potrzeb. Adaptacyjne systemy nauczania mogą automatycznie regulować poziom trudności zadań czy oferować dodatkowe materiały wspierające.
Sztuczna inteligencja w cyberbezpieczeństwie automatyzuje wykrywanie zagrożeń, analizuje ruch sieciowy oraz identyfikuje anomalie. Systemy AI mogą przewidywać potencjalne naruszenia zabezpieczeń i automatycznie reagować na incydenty bezpieczeństwa w czasie rzeczywistym.
AI pomaga również w wykrywaniu prób phishingu, analizując wzorce wiadomości e-mail oraz identyfikując podejrzane linki, a zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego potrafią też rozpoznawać złośliwe oprogramowanie i nietypowe zachowania w sieci.
Sztuczna inteligencja w rekrutacji pracowników
Jednym z najbardziej dynamicznych obszarów zastosowania sztucznej inteligencji jest proces rekrutacji pracowników. Sztuczna inteligencja fundamentalnie przekształca sposób, w jaki firmy pozyskują talenty, prowadząc do automatyzacji czasochłonnych zadań i znaczącej poprawy efektywności całego procesu zatrudniania.
Wymienić tu można na przykład automatyczną selekcję nadesłanych CV, która stanowi przełom w pierwszych etapach rekrutacji — algorytmy AI potrafią przeanalizować tysiące aplikacji w ciągu kilku sekund, identyfikując kandydatów najlepiej dopasowanych do wymagań stanowiska.
Chatboty rekrutacyjne z kolei, automatyzują komunikację z kandydatami, prowadząc wstępne rozmowy kwalifikacyjne dostępne 24/7 oraz odpowiadając na podstawowe pytania o proces rekrutacji, co znacząco usprawnia kolejne etapy.
Przyszłość już tu jest
Sztuczna inteligencja nie jest już technologią przyszłości – to rzeczywistość, która codziennie ułatwia nam życie. Od zaawansowanych modeli językowych jak GPT, Gemini czy Llama, przez rewolucyjne narzędzia rekrutacyjne, spersonalizowane rekomendacje edukacyjne, inteligentne domy po zaawansowaną diagnostykę medyczną – jak widać powyżej, AI dyskretnie wspiera nas już w niezliczonych sytuacjach. Choć jeszcze nie wszyscy potrafimy w pełni wykorzystać zalety AI w codziennym życiu, ta technologia stale się rozwija, stając się coraz bardziej intuicyjna i dostępna.
Ta cyfrowa rewolucja dopiero co się rozpoczęła, ale wraz z dalszym rozwojem technologii możemy spodziewać się jeszcze większej integracji AI z naszym codziennym życiem, co uczyni wiele czynności bardziej efektywnymi.
Zobacz inne aktualności
Informatyka w PJATK – wybierz kierunek, który daje możliwości
Współpraca między Polską a Wietnamem: PJATK i HCEM
