Czat o ChatGPT, AI i wodzie

[QTalks Ep.14]

Impet otaczający sztuczną inteligencję (AI) nigdy nie był większy, a pojawienie się ChatGPT sprawiło, że wszystkie branże zastanawiają się, jak naprawdę wygląda przyszłość pracy. Pytanie brzmi, czy ChatGPT może ułatwić proces gospodarki wodnej? Czy jest to tylko narzędzie zwiększające produktywność? A może zmieni sektor wodny na zawsze?

Dyskutując o tym, w jaki sposób sztuczna inteligencja kształtuje przyszłość gospodarki wodnej i umożliwia przedsiębiorstwom użyteczności publicznej podejmowanie świadomych decyzji, o zagrożeniach związanych z gospodarką wodną z wykorzystaniem sztucznej inteligencji i o wielu innych, nasz panel dołączył do dziennikarza środowiskowego i gospodarza QTalks Toma Freyberga , aby odpowiedzieć na te pytania:

• Saša Tomič, Digital Water Lead w Burns & McDonnell
• Gigi Karmous-Edwards, Water Sector Digital Twin Expert & Consultant w Karmous Edwards Consulting LLC
• Christos Makropoulos, Narodowy Uniwersytet Techniczny w Atenach i KWR

Cały odcinek dostępny poniżej.

Czy cyfrowe start-upy skoncentrowane na wodzie są zagrożone zastąpieniem przez modele językowe oparte na sztucznej inteligencji?

Tom rozpoczął dyskusję, wygłaszając oświadczenie do panelu – “Cyfrowe start-upy skoncentrowane na wodzie ryzykują, że wypadną z rynku, chyba że szybko nauczą się, jak zintegrować otwartą sztuczną inteligencję ze swoimi rozwiązaniami” – i poprosił ich o wyjaśnienie, czy zgadzają się, czy nie z tym sentymentem.

Odpowiadając najpierw, Gigi zgodziła się z tym stwierdzeniem. Powiedziała, że każda firma powinna zrozumieć, co mogą zrobić duże modele językowe i jak mogą je wykorzystać i powiązane wtyczki. Odnosząc się do silnika odpowiedzi WolframAlpha, do którego dostęp mają duże modele językowe i inne wtyczki, Gigi powiedział, że może to zacząć zastępować niektóre zestawy funkcji, które zapewniają małe start-upy.

Saša również zgodził się z tym stwierdzeniem i rozszerzył sentyment na każdą rolę generowania treści, w tym tekst, grafikę i wideo. Powiedział, że ChatGPT i podobne narzędzia zasadniczo zmienią sposób, w jaki tworzymy treści, dodając wartość produktywności i że chociaż ChatGPT nie zastąpi całkowicie generowania treści, ci, którzy efektywnie go wykorzystują, będą mieli przewagę nad tymi, którzy tego nie robią.

Christos powiedział następnie, że nie zaprzeczyłby temu stwierdzeniu i że “mnożnik wydajności” i efekt produktywności są tym, co jest najbardziej interesujące w narzędziach AI. Powiedział, że osiągnięcie prototypu za pomocą tych narzędzi można osiągnąć bardzo szybko, używając ich do przechwytywania wymagań z języka fizycznego, a następnie przekształcając je w kod.

ChatGPT w użyciu: Używanie narzędzia do naśladowania starszego konsultanta ds. inżynierii wodnej

Następnie Tom przedstawił zaproszonego panelistę — sam ChatGPT. Tom wprowadził monit do silnika ChatGPT, prosząc go, aby zachowywał się tak, jakby był starszym konsultantem z 20-letnim doświadczeniem w inżynierii wodnej. Zapytał również, jak “konsultant” postrzega potencjał ChatGPT4 i integrację wtyczek, aby pomóc w poprawie świadczenia usług wodnych.

“Starszy konsultant” ChatGPT odpowiedział, mówiąc, że ChatGPT4 może zrewolucjonizować sposób, w jaki dostarczamy usługi wodne. Silnik dostarczył przykładów, w tym potencjału do opracowania wtyczek, które umożliwiają ChatGPT4 analizowanie danych z czujników jakości wody lub prognoz pogody, zapewniając wgląd w czasie rzeczywistym w stan systemów wodnych i potencjalne zagrożenia.

Zastanawiając się nad tą odpowiedzią, Saša powiedział, że wierzy, że sztuczna inteligencja zapewnia możliwość patrzenia na dane w inny sposób. Podczas gdy tradycyjnie mieliśmy statystyczną analizę danych i modelowanie deterministyczne, Saša powiedział, że chociaż są one czarną skrzynką, duże modele językowe łączą oba te podejścia, aby zidentyfikować nowe wzorce, które są pomijane za pomocą modeli matematycznych i statystycznych.

ChatGPT i studia przypadków dotyczące gospodarki wodnej

Następnie Tom zwrócił uwagę na potrzebę większej liczby przypadków użycia, w których sztuczna inteligencja ma pozytywny wpływ na całą branżę. Gigi powiedziała, że już użyła Google Colab i wprowadziła środowisko do wprowadzenia OpenAI i wprowadzenia pliku danych z 637 000 linii danych AMI, które zostały przetworzone w ciągu kilku sekund. Była w stanie zobaczyć konkretne dane gospodarstwa domowego i szybko uzyskać dostęp do wielu rodzajów informacji statystycznych.

Powiedziała również, że jest to potężne narzędzie w zakresie procesu demokratyzacji danych. Wyobrażając sobie scenariusz, w którym przedsiębiorstwa użyteczności publicznej na całym świecie wprowadzałyby dane i metadane AMI, powiedziała, że zaowocowałoby to dużą ilością niezwykle korzystnych danych, które pomogłyby w tworzeniu wirtualnych czujników.

Christos powiedział, że wyjątkowość sztucznej inteligencji polega na tym, że duże modele językowe są interfejsem między niejasnością, ale także bogactwem języka fizycznego. Powiedział, że przewiduje, że wkrótce zobaczymy przypadki użycia do tłumaczenia danych na rzeczywiste scenariusze, w istocie wypełniając lukę między danymi a ludzkim zrozumieniem. Powiedział, że na przykład możemy zobaczyć więcej interaktywnych scenariuszy szkoleniowych dla operatorów.

Jakie są potencjalne zagrożenia związane z gospodarką wodną opartą na sztucznej inteligencji?

Tom zakończył dyskusję, pytając panel o wady i zagrożenia związane z zarządzaniem wodą opartym na sztucznej inteligencji, o których przedsiębiorstwa użyteczności publicznej i firmy powinny wiedzieć.

Saša powiedział, że musimy uważać na ślepe akceptowanie wyników ChatGPT jako prawdziwych. Powiedział na przykład, że ważne jest, aby być świadomym i pewnym założeń i wymagań, które są wprowadzane do silnika, i dwukrotnie sprawdzać je w stosunku do wydajności, którą tworzy.

Gigi powtórzył to zdanie i powiedział, że odpowiednie bariery ochronne muszą zostać umieszczone wokół dużych modeli językowych. Powiedziała, że ogólna sztuczna inteligencja jest na dobrej drodze, aby stać się “mądrzejsza” niż ludzie i że musimy zrozumieć, w jaki sposób będziemy współistnieć z systemami sztucznej inteligencji.

Christos powiedział, że musimy również pamiętać o kwestiach związanych z własnością i zaufaniem w zakresie udostępniania danych w dużych modelach językowych. Po drugie, powiedział, że firmy muszą być również świadome, że skłonienie maszyny do działania jak ekspert może tylko częściowo zastąpić wewnętrzną wiedzę, którą już posiadają. Powiedział, że wzrost AI będzie miał również wpływ na to, jak uniwersytety będą kształcić młodych inżynierów.

Na koniec Christos powiedział, że problem dezinformacji w sektorach o znaczeniu krytycznym, takich jak przemysł wodny, jest ogromny i że są one celem cyberataków. Powiedział, że musimy zdawać sobie sprawę z tego, jak potężne silniki sztucznej inteligencji mogą być również wykorzystywane do nikczemnych ataków i że branża musi uznać bezpieczeństwo i cyberbezpieczeństwo za podstawowy priorytet.

Chcesz odkryć więcej treści QTalks?

Jeśli szukasz więcej informacji na temat tego, w jaki sposób przedsiębiorstwa wodociągowe mogą podejmować działania w zakresie sztucznej inteligencji i gospodarki wodnej, zapoznaj się z białą księgą rady doradczej Qatium: Sztuczna inteligencja i gospodarka wodna: co przedsiębiorstwa użyteczności publicznej muszą teraz wiedzieć.

Ponadto odwiedź kanał YouTube Qatium , aby obejrzeć ten odcinek i poprzednie.