Разговор о ChatGPT, искусственном интеллекте и воде

[QTalks Ep.14]

Импульс, связанный с искусственным интеллектом (ИИ), никогда не был таким высоким, и появление ChatGPT заставило все отрасли задуматься о том, как на самом деле выглядит будущее работы. Вопрос в том, может ли ChatGPT упростить процесс управления водными ресурсами? Это просто инструмент повышения производительности? Или это навсегда изменит водный сектор?

Обсуждая, как ИИ меняет будущее управления водными ресурсами и дает коммунальным предприятиям возможность принимать обоснованные решения, риски, связанные с управлением водными ресурсами с помощью ИИ, и многое другое, наша группа присоединилась к экологическому журналисту и ведущему QTalks Тому Фрейбергу , чтобы ответить на эти вопросы:

• Саша Томич (Saša Tomič), руководитель отдела цифровых технологий в Burns & McDonnell
• Джиджи Кармус-Эдвардс, эксперт и консультант по цифровым двойникам в водном секторе в Karmous Edwards Consulting LLC
• Христос Макропулос, Национальный технический университет Афин и KWR

Полный эпизод доступен ниже.

Рискуют ли цифровые стартапы, ориентированные на воду, быть заменены языковыми моделями ИИ?

Том начал дискуссию с того, что сделал заявление для участников дискуссии — «Цифровые стартапы, ориентированные на воду, рискуют быть вытесненными из бизнеса, если они быстро не научатся интегрировать открытый ИИ в свои решения» — и попросил их уточнить, согласны они с этим мнением или нет.

Отвечая первой, Джиджи согласилась с утверждением. Она сказала, что каждый бизнес должен понимать, на что способны большие языковые модели и как они могут использовать их и связанные с ними плагины. Ссылаясь на систему ответов WolframAlpha, к которой могут получить доступ большие языковые модели и другие плагины, Джиджи сказал, что это может начать заменять некоторые наборы функций, которые предоставляют небольшие стартапы.

Саша также согласился с этим заявлением и распространил это мнение на любую роль в создании контента, включая текст, графику и видео. Он сказал, что ChatGPT и аналогичные инструменты коренным образом изменят то, как мы создаем контент, добавив ценность производительности, и что, хотя ChatGPT не заменит генерацию контента полностью, те, кто использует его эффективно, будут иметь преимущество перед теми, кто этого не делает.

Затем Кристос сказал, что он не будет возражать против этого утверждения и что «мультипликатор эффективности» и эффект производительности — это то, что наиболее интересно в инструментах ИИ. Он сказал, что создание прототипа с помощью этих инструментов может быть достигнуто очень быстро, используя их для захвата требований из физического языка, а затем превращая их в код.

ChatGPT в использовании: использование инструмента для эмуляции старшего консультанта по гидротехнике

Затем Том представил приглашенного участника дискуссии — сам ChatGPT. Том ввел подсказку в движок ChatGPT, попросив его действовать так, как если бы он был старшим консультантом с 20-летним опытом работы в области гидротехники. Он также спросил, как «консультант» рассматривает потенциал ChatGPT4 и интеграцию плагинов для улучшения предоставления услуг водоснабжения.

«Старший консультант» ChatGPT ответил, сказав, что ChatGPT4 может произвести революцию в том, как мы предоставляем услуги водоснабжения. Движок предоставил примеры, в том числе потенциал для разработки плагинов, которые позволяют ChatGPT4 анализировать данные с датчиков качества воды или прогнозов погоды, предоставляя информацию о состоянии водных систем и потенциальных рисках в режиме реального времени.

Размышляя об этом ответе, Саша сказал, что, по его мнению, ИИ дает возможность смотреть на данные по-другому. В то время как традиционно мы использовали статистический анализ данных и детерминированное моделирование, Саша сказал, что, несмотря на то, что они являются черным ящиком, большие языковые модели сочетают в себе оба этих подхода для выявления новых закономерностей, которые упускаются из виду с помощью математических и статистических моделей.

Примеры использования ChatGPT и управления водными ресурсами

Затем Том поднял вопрос о необходимости большего количества вариантов использования, в которых ИИ оказывает положительное влияние на всю отрасль. Джиджи сказала, что она уже использовала Google Colab и представила среду для ввода OpenAI и ввода файла данных с 637 000 строк данных AMI, который был обработан в течение нескольких секунд. Она смогла увидеть данные о конкретных домохозяйствах и быстро получить доступ к нескольким типам статистической информации.

Она также сказала, что это мощный инструмент с точки зрения процесса демократизации данных. Представляя себе сценарий, в котором коммунальные службы по всему миру вводят данные AMI и метаданные, она сказала, что это приведет к большому количеству чрезвычайно полезных данных, которые помогут в создании виртуальных датчиков.

Христос сказал, что уникальность ИИ заключается в том, что большие языковые модели являются интерфейсом между расплывчатостью, но также и богатством физического языка. Он сказал, что, по его прогнозам, мы скоро увидим варианты использования для перевода данных в реальные сценарии, по сути, преодолевая разрыв между данными и человеческим пониманием. Он сказал, что, например, мы можем увидеть больше интерактивных сценариев обучения операторов.

Каковы потенциальные риски, связанные с управлением водными ресурсами с использованием ИИ?

Том завершил дискуссию, спросив участников дискуссии о недостатках и рисках управления водными ресурсами с помощью ИИ, о которых должны знать коммунальные службы и компании.

Саша сказал, что мы должны быть осторожны, чтобы слепо не принимать результаты ChatGPT как правду. Он сказал, например, что важно знать и быть уверенным в предположениях и требованиях, которые вводятся в двигатель, и дважды сверять их с выводом, который он создает.

Джиджи поддержал это мнение и сказал, что правильные ограждения должны быть установлены вокруг больших языковых моделей. Она сказала, что общий ИИ находится на пути к тому, чтобы стать «умнее» людей, и что нам нужно понять, как мы собираемся сосуществовать с системами ИИ.

Кристос сказал, что мы также должны помнить о проблемах, связанных с собственностью и доверием с точки зрения общих данных в больших языковых моделях. Во-вторых, он сказал, что компании также должны осознавать, что побуждение машины действовать как эксперт может лишь частично заменить внутренний опыт, который у них уже есть. Он сказал, что рост ИИ также повлияет на то, как университеты будут обучать молодых инженеров.

Наконец, Кристос сказал, что проблема дезинформации в критически важных секторах, таких как водная промышленность, огромна и что они являются мишенями для кибератак. Он сказал, что мы должны знать, как мощные механизмы искусственного интеллекта могут быть использованы для гнусных атак, и что отрасль должна рассматривать безопасность и кибербезопасность как фундаментальный приоритет.

Готовы открыть для себя больше контента QTalks?

Если вы хотите узнать больше о том, как водоканалы могут принять меры в области искусственного интеллекта и управления водными ресурсами, ознакомьтесь с официальным документом консультативного совета Qatium: AI & Water management: What utilities to know now.

Кроме того, посетите канал Qatium на YouTube , чтобы посмотреть этот эпизод и предыдущие.