Qatium
[QTalks Ep.14]
Momentum sekitar Kecerdasan Buatan (AI) tidak pernah lebih tinggi, dan kedatangan ChatGPT mempunyai semua industri memandangkan masa depan kerja benar-benar kelihatan. Persoalannya, bolehkah ChatGPT memudahkan proses pengurusan air? Adakah ia hanya alat meningkatkan produktiviti? Atau, adakah ia akan mengubah sektor air selama-lamanya?
Membincangkan bagaimana AI membentuk semula masa depan pengurusan air dan memperkasakan utiliti untuk membuat keputusan termaklum, risiko yang terlibat dalam pengurusan air yang didayakan AI, dan banyak lagi, panel kami menyertai wartawan alam sekitar dan hos QTalks Tom Freyberg untuk menjawab soalan-soalan ini:
- Saša Tomič, Ketua Air Digital di Burns & McDonnell
- Gigi Karmous-Edwards, Pakar Berkembar Digital Sektor Air & Perunding di Karmous Edwards Consulting LLC
- Christos Makropoulos, Universiti Teknikal Kebangsaan Athens & KWR
Episod penuh boleh didapati di bawah.
Adakah syarikat permulaan digital yang berfokuskan air berisiko penggantian oleh model bahasa AI?
Tom memulakan perbincangan dengan mengemukakan kenyataan kepada panel – “Risiko permulaan digital yang berfokuskan air dikeluarkan dari perniagaan melainkan mereka dengan cepat belajar bagaimana mengintegrasikan AI terbuka dengan penyelesaian mereka” – dan meminta mereka untuk menghuraikan sama ada mereka bersetuju atau tidak bersetuju dengan sentimen tersebut.
Menjawab terlebih dahulu, Gigi bersetuju dengan kenyataan itu. Beliau berkata setiap perniagaan perlu memahami apa yang boleh dilakukan oleh model bahasa besar dan bagaimana mereka boleh memanfaatkannya dan pemalam yang berkaitan. Merujuk kepada enjin jawapan WolframAlpha, yang boleh diakses oleh model bahasa besar dan pemalam lain, Gigi berkata bahawa ini boleh mula menggantikan beberapa set ciri yang disediakan oleh syarikat permulaan kecil.
Saša juga bersetuju dengan kenyataan itu dan memperluaskan sentimen kepada sebarang peranan penjanaan kandungan termasuk teks, grafik dan video. Beliau berkata bahawa ChatGPT dan alat yang serupa pada asasnya akan mengubah cara kami mencipta kandungan dengan menambah nilai produktiviti dan walaupun ChatGPT tidak akan menggantikan penjanaan kandungan sepenuhnya, mereka yang memanfaatkannya dengan cekap akan mempunyai kelebihan berbanding yang tidak.
Christos kemudian berkata bahawa dia tidak akan bersetuju dengan kenyataan itu dan bahawa “pengganda kecekapan” dan kesan produktiviti adalah yang paling menarik mengenai alat AI. Beliau berkata bahawa mencapai prototaip dengan bantuan alat-alat ini boleh dilakukan dengan cepat dengan menggunakannya untuk menangkap keperluan dari bahasa fizikal dan kemudian mengubahnya menjadi kod.
ChatGPT yang digunakan: Menggunakan alat untuk mencontohi perunding kanan kejuruteraan air
Tom kemudian memperkenalkan ahli panel tetamu — ChatGPT sendiri. Tom memasuki gesaan ke dalam enjin ChatGPT, meminta ia bertindak seolah-olah ia adalah perunding kanan dengan pengalaman 20 tahun dalam kejuruteraan air. Beliau juga bertanya bagaimana “perunding” melihat potensi ChatGPT4 dan integrasi plug-in untuk membantu meningkatkan penyampaian perkhidmatan air.
“Perunding kanan” ChatGPT menjawab dengan mengatakan bahawa ChatGPT4 berpotensi untuk merevolusikan cara kami menyampaikan perkhidmatan air. Enjin memberikan contoh, termasuk potensi untuk membangunkan plug-in yang membolehkan ChatGPT4 menganalisis data dari sensor kualiti air atau ramalan cuaca, memberikan pandangan masa nyata mengenai keadaan sistem air dan potensi risiko.
Menggambarkan tindak balas ini, Saša berkata beliau percaya bahawa AI menyediakan keupayaan untuk melihat data dengan cara yang berbeza. Walaupun secara tradisinya, kami mempunyai analisis statistik data dan pemodelan deterministik, Saša mengatakan bahawa walaupun ia adalah kotak hitam, model bahasa besar menggabungkan kedua-dua pendekatan ini untuk mengenal pasti corak baru yang terlepas dengan menggunakan model matematik dan statistik.
ChatGPT dan kajian kes pengurusan air
Tom kemudian membangkitkan keperluan untuk lebih banyak kes penggunaan di mana AI mempunyai kesan positif di seluruh industri. Gigi berkata bahawa dia telah menggunakan Google Colab dan memperkenalkan persekitaran untuk membawa masuk OpenAI dan memasukkan fail data dengan 637,000 baris data AMI yang diproses dalam beberapa saat. Dia dapat melihat data isi rumah tertentu dan mengakses pelbagai jenis maklumat statistik dengan cepat.
Beliau juga mengatakan bahawa ini adalah alat yang berkuasa dari segi proses pendemokrasian data. Membayangkan senario di mana utiliti di seluruh dunia memasukkan data dan metadata AMI, beliau berkata ini akan menghasilkan sejumlah besar data yang sangat bermanfaat yang akan membantu dalam mewujudkan sensor maya.
Christos mengatakan bahawa keunikan AI adalah bahawa model bahasa yang besar adalah antara muka antara samar-samar tetapi juga kekayaan bahasa fizikal. Dia mengatakan bahawa dia meramalkan bahawa kita akan segera melihat kes penggunaan untuk menterjemahkan data kepada senario dunia sebenar, pada dasarnya merapatkan jurang antara data dan pemahaman manusia. Beliau berkata, sebagai contoh, kita mungkin melihat lebih banyak senario latihan interaktif untuk pengendali.
Apakah potensi risiko yang berkaitan dengan pengurusan air yang didayakan AI?
Tom menamatkan perbincangan dengan bertanya kepada panel mengenai kelemahan dan risiko pengurusan air yang didayakan AI yang perlu diberi perhatian oleh utiliti dan syarikat.
Saša berkata bahawa kita mesti berhati-hati untuk menerima keputusan ChatGPT secara membuta tuli sebagai benar. Beliau berkata, sebagai contoh, penting untuk mengetahui dan memastikan andaian dan tuntutan yang dimasukkan ke dalam enjin, dan menyemaknya semula terhadap output yang diciptanya.
Gigi menyuarakan sentimen ini dan mengatakan bahawa rel pengawal yang betul mesti diletakkan di sekitar model bahasa yang besar. Dia mengatakan bahawa AI umum sedang dalam perjalanan untuk menjadi “lebih bijak” daripada manusia dan kita perlu memahami bagaimana kita akan wujud bersama dengan sistem AI.
Christos berkata bahawa kita juga harus berhati-hati dengan isu-isu pemilikan dan kepercayaan dari segi perkongsian data merentasi model bahasa yang besar. Kedua, katanya, syarikat juga perlu sedar bahawa tindakan menggesa mesin bertindak seperti pakar hanya boleh menggantikan sebahagian kepakaran dalaman yang sudah ada. Beliau berkata peningkatan AI juga akan memberi kesan kepada bagaimana universiti akan mendidik jurutera muda.
Akhirnya, Christos mengatakan bahawa isu maklumat salah di seluruh sektor misi kritikal seperti industri air adalah besar dan mereka menjadi sasaran serangan siber. Beliau berkata bahawa kita perlu sedar betapa kuatnya enjin AI juga boleh digunakan untuk serangan jahat dan industri perlu mempertimbangkan keselamatan dan keselamatan siber sebagai keutamaan.
Bersedia untuk menemui lebih banyak kandungan QTalks?
Sekiranya anda mencari lebih banyak maklumat mengenai bagaimana utiliti air dapat mengambil tindakan terhadap AI dan pengurusan air, lihat kertas putih lembaga penasihat Qatium: Pengurusan AI & Air: Apa utiliti yang perlu diketahui sekarang.
Selain itu, lawati saluran YouTube Qatium untuk menonton episod ini dan yang sebelumnya.
