Qatium
[QTalks Ep.14]
لم يكن الزخم المحيط بالذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) أعلى من أي وقت مضى ، ووصول ChatGPT جعل جميع الصناعات تفكر في شكل مستقبل العمل حقا. السؤال هو ، هل يمكن ل ChatGPT تسهيل عملية إدارة المياه؟ هل هي مجرد أداة لتعزيز الإنتاجية؟ أم أنها ستغير قطاع المياه إلى الأبد؟
لمناقشة كيفية إعادة تشكيل الذكاء الاصطناعي مستقبل إدارة المياه وتمكين المرافق من اتخاذ قرارات مستنيرة ، والمخاطر التي تنطوي عليها إدارة المياه التي تدعم الذكاء الاصطناعي ، وأكثر من ذلك بكثير ، انضمت لجنتنا إلى الصحفي البيئي ومضيف QTalks توم فرايبرغ للإجابة على هذه الأسئلة:
- ساشا توميتش ، قائد المياه الرقمية في بيرنز وماكدونيل
- جيجي كرموس إدواردز، خبيرة ومستشارة في التوأم الرقمي لقطاع المياه في شركة كرموس إدواردز للاستشارات ذ.م.م
- كريستوس ماكروبولوس ، الجامعة التقنية الوطنية في أثينا و KWR
الحلقة الكاملة متاحة أدناه.
هل الشركات الرقمية الناشئة التي تركز على المياه معرضة لخطر الاستبدال بنماذج لغوية الذكاء الاصطناعي؟
بدأ توم المناقشة بطرح بيان أمام اللجنة – “الشركات الرقمية الناشئة التي تركز على المياه تخاطر بالتوقف عن العمل ما لم تتعلم بسرعة كيفية دمج الذكاء الاصطناعي المفتوحة مع حلولها” – وطلب منهم توضيح ما إذا كانوا يوافقون أو لا يوافقون على المشاعر.
الإجابة أولا ، وافق جيجي على البيان. وقالت إن كل شركة يجب أن تفهم ما يمكن أن تفعله نماذج اللغة الكبيرة وكيف يمكنها الاستفادة منها والمكونات الإضافية المرتبطة بها. بالإشارة إلى محرك الإجابة WolframAlpha ، الذي يمكن لنماذج اللغات الكبيرة والمكونات الإضافية الأخرى الوصول إليه ، قال جيجي إن هذا يمكن أن يبدأ في استبدال بعض مجموعات الميزات التي توفرها الشركات الناشئة الصغيرة.
وافق ساشا أيضا على البيان ووسع المشاعر لتشمل أي دور لإنشاء المحتوى بما في ذلك النصوص والرسومات والفيديو. وقال إن ChatGPT والأدوات المماثلة ستغير بشكل أساسي كيفية إنشاء المحتوى عن طريق إضافة قيمة الإنتاجية وأنه في حين أن ChatGPT لن يحل محل إنشاء المحتوى بالكامل ، فإن أولئك الذين يسخرونه بكفاءة سيكون لديهم ميزة على أولئك الذين لا يفعلون ذلك.
ثم قال كريستوس إنه لن يختلف مع البيان وأن “مضاعف الكفاءة” وتأثير الإنتاجية هو الأكثر إثارة للاهتمام حول أدوات الذكاء الاصطناعي. وقال إن تحقيق نموذج أولي بمساعدة هذه الأدوات يمكن أن يتم بسرعة كبيرة من خلال استخدامها لالتقاط المتطلبات من اللغة المادية ثم تحويلها إلى رمز.
ChatGPT قيد الاستخدام: استخدام الأداة لمحاكاة مستشار هندسة المياه الأول
ثم قدم توم عضوا ضيفا في اللجنة – ChatGPT نفسها. دخل توم في موجه إلى محرك ChatGPT ، وطلب منه التصرف كما لو كان مستشارا كبيرا يتمتع بخبرة 20 عاما في هندسة المياه. كما سأل كيف يرى “الاستشاري” إمكانات ChatGPT4 وتكامل المكونات الإضافية للمساعدة في تحسين تقديم خدمات المياه.
ورد “كبير مستشاري” ChatGPT بالقول إن ChatGPT4 لديه القدرة على إحداث ثورة في الطريقة التي نقدم بها خدمات المياه. قدم المحرك أمثلة ، بما في ذلك إمكانية تطوير المكونات الإضافية التي تمكن ChatGPT4 من تحليل البيانات من أجهزة استشعار جودة المياه أو تنبؤات الطقس ، مما يوفر رؤى في الوقت الفعلي لحالة أنظمة المياه والمخاطر المحتملة.
وبالتفكير في هذه الاستجابة ، قال ساشا إنه يعتقد أن الذكاء الاصطناعي يوفر القدرة على النظر إلى البيانات بطريقة مختلفة. في حين أنه تقليديا ، كان لدينا التحليل الإحصائي للبيانات والنمذجة الحتمية ، قال ساشا إنه على الرغم من أنها صندوق أسود ، إلا أن نماذج اللغة الكبيرة تجمع بين هذين النهجين لتحديد الأنماط الجديدة التي يتم تفويتها باستخدام النماذج الرياضية والإحصائية.
ChatGPT ودراسات حالة إدارة المياه
ثم أثار توم الحاجة إلى المزيد من حالات الاستخدام حيث يكون الذكاء الاصطناعي تأثير إيجابي في جميع أنحاء الصناعة. قالت جيجي إنها استخدمت بالفعل Google Colab وقدمت بيئة لجلب OpenAI وإدخال ملف بيانات يحتوي على 637000 سطر من بيانات AMI التي تمت معالجتها في غضون ثوان. كانت قادرة على رؤية بيانات الأسرة المحددة والوصول إلى أنواع متعددة من المعلومات الإحصائية بسرعة.
وقالت أيضا إن هذه أداة قوية من حيث عملية إضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات. وتخيلت سيناريو تقوم فيه المرافق في جميع أنحاء العالم بإدخال بيانات AMI والبيانات الوصفية ، وقالت إن هذا سيؤدي إلى كمية كبيرة من البيانات المفيدة للغاية التي من شأنها أن تساعد في إنشاء أجهزة استشعار افتراضية.
قال كريستوس إن تفرد الذكاء الاصطناعي هو أن نماذج اللغة الكبيرة هي واجهة بين الغموض ولكن أيضا ثراء اللغة المادية. وقال إنه يتوقع أننا سنرى قريبا حالات استخدام لترجمة البيانات إلى سيناريوهات العالم الحقيقي ، في جوهرها سد الفجوة بين البيانات والفهم البشري. وقال ، على سبيل المثال ، قد نرى المزيد من سيناريوهات التدريب التفاعلية للمشغلين.
ما هي المخاطر المحتملة المرتبطة بإدارة المياه التي تدعم الذكاء الاصطناعي؟
اختتم توم المناقشة بسؤال اللجنة عن الجوانب السلبية ومخاطر إدارة المياه المدعومة الذكاء الاصطناعي والتي يجب أن تكون المرافق والشركات على دراية بها.
قال ساشا إنه يجب أن نكون حذرين من قبول نتائج ChatGPT بشكل أعمى على أنها صحيحة. وقال ، على سبيل المثال ، إنه من المهم أن تكون على دراية وتأكد من الافتراضات والمطالب التي يتم إدخالها في المحرك ، والتحقق منها مرة أخرى مقابل المخرجات التي يخلقها.
ردد جيجي هذا الشعور وقال إنه يجب وضع قضبان الحماية الصحيحة حول نماذج اللغة الكبيرة. وقالت إن الذكاء الاصطناعي العامة في طريقها إلى أن تكون “أكثر ذكاء” من البشر وأننا بحاجة إلى فهم كيف سنتعايش مع الأنظمة الذكاء الاصطناعي.
قال كريستوس إنه يجب علينا أيضا أن نضع في اعتبارنا القضايا المتعلقة بالملكية والثقة من حيث البيانات المشتركة عبر نماذج اللغات الكبيرة. ثانيا ، قال إن الشركات يجب أن تدرك أيضا أن حث الآلة على التصرف كخبير لا يمكن إلا أن يحل جزئيا محل الخبرة الداخلية التي لديها بالفعل. وقال إن ارتفاع الذكاء الاصطناعي سيكون له أيضا تأثير على كيفية قيام الجامعات بتعليم المهندسين الشباب.
أخيرا ، قال كريستوس إن قضية المعلومات المضللة عبر القطاعات ذات المهام الحرجة مثل صناعة المياه ضخمة وأنها أهداف للهجمات الإلكترونية. وقال إننا بحاجة إلى أن نكون على دراية بمدى قوة محركات الذكاء الاصطناعي التي يمكن استخدامها أيضا في الهجمات الشائنة وأن الصناعة بحاجة إلى النظر في السلامة والأمن السيبراني كأولوية أساسية.
هل أنت مستعد لاكتشاف المزيد من محتوى QTalks؟
إذا كنت تبحث عن مزيد من الأفكار حول كيفية اتخاذ مرافق المياه إجراءات بشأن الذكاء الاصطناعي وإدارة المياه ، فراجع الورقة البيضاء للمجلس الاستشاري ل Qatium: الذكاء الاصطناعي وإدارة المياه: ما تحتاج المرافق إلى معرفته الآن.
بالإضافة إلى ذلك ، قم بزيارة قناة القطيوم على YouTube لمشاهدة هذه الحلقة وسابقاتها.
