Արհեստական բանականության բում

[մինի|234x234փքս|Մեխանիկական աղավնու պատկեր՝ ստեղծված [Գեներատիվ արհեստական բանականություն|գեներատիվ արհեստական բանականության Midjourney ալգորիթմի V5 տարբերակի միջոցով]]
**Արհեստական բանականության բում**, արհեստական բանականության (ԱԲ) ոլորտում արագ աճի շրջան: Ներկայիս բումը շարունակական շրջան է, որը սկզբնապես սկսվել է 2010-2016 թվականներին, բայց ավելի արագ է զարգացել 2020-ական թվականներին: Օրինակներից են գեներատիվ ԱԲ տեխնոլոգիաները, ինչպիսիք են *[[OpenAI]]*-ի նման ընկերությունների ստեղծած մեծ լեզվական մոդելները և ԱԲ պատկերների գեներատորները, ինչպես նաև գիտական առաջընթացները, ինչպիսիք են *Google DeepMind*- ի գլխավորած սպիտակուցների ֆոլդինգի կանխատեսումը: Այս շրջանը երբեմն անվանում են **ԱԲ գարուն**՝ նախորդ *ԱԲ ձմեռների* հետ համեմատելով: 2025 թվականի դրությամբ *[[ChatGPT]]* չատբոտը աշխարհում 4-րդ ամենաշատ այցելվող կայքն է՝ *[[Գուգլ (որոնողական համակարգ)|Google-ից]], [[ՅուԹյուբ|YouTube-ից]] և [[Ֆեյսբուք|Facebook]]*-ից հետո:

## Պատմություն
մինի|«Արհեստական բանականություն» տերմինի Google-ում որոնումների թվի գրաֆիկական պատկեր, որից երևում է, որ թիվն աճել է 2022 թվականից ի վեր|230x230փքս
1950 թվականին Ալան Թյուրինգն առաջարկել է «Մտածող մեքենաների» գաղափարը։ Սրանք համակարգիչներ էին, որոնք կկարողանային մտածել մարդկանց հետ նույն մակարդակում: Նա սկսել է իր հայտնի «Թյուրինգի թեստը», որտեղ հարցաքննիչին տրամադրվում է 2 նյութ, և նրանք պետք է որոշեն, թե դրանցից որն է արհեստական բանականության, և որը՝ մարդու կատարածը: 1956 թվականին Ջոն Մաքքարթին առաջին անգամ օգտագործել է «արհեստական բանականություն» տերմինը և ի վերջո կոչվել է *արհեստական բանականության հայր*:

1956 թվականին տեղի է ունեցել Դարթմութի կոնֆերանսը, որը կազմակերպել էին Ջոն Մաքքարթին, Նաթանիել Ռոչեսթերը, Մարվին Մինսկին և Կլոդ Շենոնը: Այս կոնֆերանսը համարվում է արհեստական բանականության ծննդավայրը որպես ուսումնասիրության ոլորտ, քանի որ 2 ամիս տևողությամբ սեմինար է անցկացվել։ Այս սեմինարի ընթացքում առաջատար հետազոտողները ուսումնասիրել են այնպիսի մեքենաներ ստեղծելու հայեցակարգը, որոնք կարող են ընդօրինակել մարդկանց  բանականությունը:
[մինի|[Ջոն Մաքքարթի|264x264փքս]]
1958 թվականին Ջոն Մաքքարթին ստեղծեց LISP ծրագրավորման լեզուն: LISP-ը նշանակում է «Ցանկերի մշակում»  («List Processing»)  և աշխատում է որպես արհեստական բանականության հիմնական ծրագրավորման լեզու: Այս ծրագրավորման լեզուն մեծ ճանաչում է ձեռք բերել Մասաչուսեթսի տեխնոլոգիական ինստիտուտում (MIT)՝ օգտագործվելով արհեստական բանականության հետ կապված բազմաթիվ նախագծերում, ինչպիսին է *IBM 704-* ը։ Չնայած, շատ լեզուների զարգացում և անկում են ապրել, LISP-ը մնում է արհեստական բանականության ամենատարածված ծրագրավորման լեզուն Միացյալ Նահանգներում: LISP-ը այդքան հուսալի է դարձել արհեստական բանականության աշխատանքի սկզբունքների շնորհիվ։ Շատ դեպքերում արհեստական բանականությունն առաջնորդվում է ցուցակներով, որոնց չափերն անընդհատ փոփոխվում են, ինչը այլ մեթոդներ, ինչպիսիք են վեկտորները, անօգտագործելի է դարձնում՝ ֆիքսված երկարության տվյալների կառուցվածքի պատճառով:

1962 թվականին, արհեստական բանականության վերաբերյալ հետազոտությունները շարունակելու նպատակով, Ջոն Մաքքարթին հիմնադրել է Սթենֆորդի արհեստական բանականության լաբորատորիան (SAIL): SAIL-ը դարձել է արհեստական բանականության հետազոտությունների կարևոր կենտրոն՝ նպաստելով ոլորտի բազմաթիվ առաջընթացներին: Այդ առաջընթացներից մի քանիսը ներառում են ռոբոտաշինությունը, բժշկական ախտորոշումը, բնական լեզվի մշակումը, ինքնավար տրանսպորտային միջոցները և այլն: Ջոն Մաքքարթին նաև Մասաչուսեթսի տեխնոլոգիական ինստիտուտի (MIT) առաջին արհեստական բանականության լաբորատորիայի համահիմնադիրն է, որն այժմ հայտնի է որպես *MIT համակարգչային գիտության և արհեստական բանականության լաբորատորիա*:

1966 թվականին Ջոզեֆ Վայզենբաումը ստեղծել է ELIZA չատբոտը: ELIZA-ն նախագծվել է որպես հուզական գործիք և համարվում էր ''Ռոջերսյան հոգեթերապևտ'': Սրա աշխատանքի սկզբունքն այնպես էր. չաթբոտը տպավորություն էր ստեղծում, թե արտացոլում է օգտատիրոջ մուտքային տվյալները՝ հարցերը հետ ուղարկելով օգտատիրոջը: ELIZA-ն հայտնի է որպես առաջին արհեստական բանականությամբ չատբոտ: ELIZA-ն օգտագործում է այնպիսի ռազմավարություններ, ինչպիսիք են *օրինաչափությունների համապատասխանեցումը* և փոխարինումը՝ այնպիսի արդյունքներ ապահովելու համար, որոնք օգտատերերին կստիպեն հավատալ, որ նրանք խոսում են իրական մարդու հետ: Վայզենբաումի ELIZA-ն հսկայական առաջընթաց է եղել կանոնավոր օգտագործման արհեստական բանականության համար՝ հանդես գալով որպես շինանյութ ապագա չատբոտերի համար, ինչպիսիք են OpenAI-ի ChatGPT-ը կամ Google-ի Gemini մոդելը:

Արհեստական բանականությունը սկսել է ավելացվել նոր սարքերին։ Արհեստական բանականության տարածված կիրառումներից են արհեստական բանականության օգնականները։ 2011 թվականին Apple-ը թողարկել է iPhone 4S-ը։ Այս նոր սմարթֆոնը ներառել է նոր արհեստական բանականության օգնական՝ Siri անունով:

Siri-ն մշակել են Դագ Քիթլաուսը, Ադամ Չեյերը և Թոմ Գրուբերը, 2007 թվականին: Սկզբում ունենալով սեփական Siri Inc. ընկերությունը, Apple-ը գնահատել է օգնականի ներուժը և որոշել այն ինտեգրել իր նոր iOS- ում: Siri-ն հեղափոխական էր՝ հանդես գալով որպես սմարթֆոնի առաջին հիմնական արհեստական բանականության օգնական։ Նավարկությունը կամ առաջադրանքներ սահմանելը շատ ավելի պարզ է դարձրել, պարզապես անհրաժեշտ էր, որ մարդն օգտագործի իր ձայնը՝ սմարթֆոնի հետ շփվելու համար, այդպիսով ձեռքերն ազատելով:

Siri-ի հաջողությունից հետո Google-ի և Amazon-ի նման ընկերությունները ոգեշնչվել են և ստեղծել իրենց սեփական արհեստական բանականության օգնականները։ 2014 թվականին Amazon-ը թողարկել է իր արհեստական բանականության օգնական Alexa-ն՝ իրենց նոր Echo խելացի բարձրախոսով։ Alexa-ն թույլ է տալիս օգտատերերին շփվել արհեստական բանականության օգնականի հետ՝ առանց սմարթֆոնի կարիքի, բարձրախոսի միջոցով: 2016 թվականին Google-ը թողարկել է իր Google Assistant-ը՝ Amazon-ի Alexa-ի նույն գործառույթներով:

ChatGPT-ն արհեստական բանականության չատբոտ է, որը ստեղծել է OpenAI- ը: OpenAI-ը մշակել է ChatGPT-ն՝ արտադրողականությունը բարձրացնելու և արդյունավետությունը բարձրացնելու համար: Ընդամենը 2 ամսվա ընթացքում այն աճել է մինչև 100 միլիոնից ավելի օգտատեր: Սա ChatGPT-ն դարձնում է ամենաարագ զարգացող ծրագրային ապահովումներից մեկը՝ դառնալով հայտնի անուն տներում և դպրոցներում:

2025 թվականի դրությամբ ChatGPT-ն մնում է 4-րդ ամենաշատ այցելվող կայքը՝ Google-ից և Facebook-ից հետո: Այլ չաթբոտներ, ինչպիսիք են Gemini-ն, Claude-ը և Copilot-ը, ընկնում են նույն կատեգորիայի մեջ, որը հայտնի է որպես մեծ լեզվական մոդելներ (LLMs): Մեծ լեզվական մոդելները նախագծված են մարդկային լեզու ստեղծելու և հասկանալու, ինչպես նաև լայն շրջանակի առաջադրանքներ կատարելու համար: Նրանք դա անում են՝ մոդելներին տրամադրելով հսկայական քանակությամբ տվյալներ՝ ճշգրիտ պատասխաններ կատարելու համար:  Նախապես սահմանված օրվա չաթբոտերն ունեն գեներատիվ արհեստական բանականության, այդ թվում՝ արհեստական բանականության պատկերների ստեղծման հզորություն: Ամերիկացիների կեսից ավելին օգտագործում է մեծ լեզվական մոդելը, քանի որ մարդիկ ավելի ու ավել կախված են դառնում արհեստական բանականությունից:

## Առաջընթաց
### Կենսաբժշկություն
2020 թվականին DeepMind-ի AlphaFold ծրագիրը, որը նախատեսված է սպիտակուցների ֆոլդինգի կանխատեսման համար, *Կառուցվածքի կանխատեսման քննադատական գնահատման* (CASP) Գլոբալ հեռավորության թեստում (GDT) ստացել է ավելի քան 90 միավոր: Կառուցվածքային կենսաբան և Նոբելյան մրցանակի դափնեկիր Վենկի Ռամակրիշնանն արդյունքն անվանել է «սպիտակուցների ֆոլդինգի խնդրի ապշեցուցիչ առաջընթաց»: Սպիտակուցային կառուցվածքները բաղադրիչ ամինաթթվային հաջորդականության հիման վրա ճշգրիտ կանխատեսելու ունակությունը կարող է արագացնել դեղերի հայտնաբերումը և հնարավորություն տալ ավելի լավ հասկանալ հիվանդությունները:

### Պատկերներ և տեսանյութեր
մինի|«Ձիավարող տիեզերագնացի լուսանկար». տեքստային հուշման հիման վրա ստեղծված պատկեր Stable Diffusion-ի կողմից
Ժամանակի ընթացքում գեներատիվ արհեստական բանականության ազդեցությունը շարունակում է աճել: 2015 թվականին սկզբնական ժողովրդականությունը սկսել է աճել Google-ի DeepDream- ի թողարկմամբ: DeepDream-ը գեներատիվ արհեստական բանականություն է, որը վերցնում է նախորդ պատկերից ստացված տվյալները և դրանք ձևափոխում հալյուցինոգեն պատկերներ ստեղծելու համար:

2021 թվականի հունվարին OpenAI-ը թողարկել է DALL-E-ն, որը թույլ է տալիս պատկերներ ստեղծել տեքստային հուշումների միջոցով: Սա թույլ է տալիս օգտատերերին ստեղծել ցանկացած պատկեր պարզ հուշումով։ Կարճ ժամանակ անց DALL-E-ին հաջորդել են այլ հզոր մոդելներ, ինչպիսին է Google-ի Gemini մոդելները:

Տեքստը տեսանյութից տեսանյութ փոխակերպող արհեստական բանականության գործիքների ժողովրդականությունը էքսպոնենցիալ աճել է։ 2024 թվականին OpenAI-ի *Sora* փոխակերպման նման մոդելների թողարկմամբ, տեքստը տեսանյութից գործիք օգտագործումը նորմալացել է, քանի որ մարդիկ դրանք օգտագործում են գովազդի համար, ինչը խնայում է արտադրական ծախսերը և մեծացնում արտադրության արագությունը:

Գեներատիվ արհեստական բանականությունը (ԱԲ) արագ զարգանում է՝ գերազանցելով ԱԲ ժամանակակից հայտնաբերման գործիքները: Քանի որ լայն հանրությունը հասանելիություն ունի այս գործիքներին, դա մտահոգություններ է առաջացնում գեներատիվ ԱԲ-ի էթիկական օգտագործման վերաբերյալ։ Բազմաթիվ դեպքեր են եղել, երբ ինտերնետում քաղաքականության վերաբերյալ տարածվել է ապատեղեկատվություն՝ ստեղծված կամ խորը կեղծված տեսանյութի պատճառով, որը ներկայանում է որպես անվտանգության սպառնալիք:

### Լեզու
[մինի|«Արհեստական բանականության սպառազինությունների մրցավազքը փոխում է ամեն ինչ». Ամերիկյան [Թայմ|Time լրատվական ամսագրի շապիկը՝ *[[ChatGPT]]* չատբոտի հաղորդագրությամբ]]
GPT-3- ը մեծ լեզվական մոդել է, որը թողարկել է OpenAI- ին, 2020 թվականին և կարող է ստեղծել մարդանման տեքստ։  GPT-4 անվամբ նոր տարբերակը թողարկվել է 2023 թվականի մարտի 14-ին և օգտագործվել է Microsoft Bing որոնողական համակարգում: Թողարկվել են նաև այլ լեզվական մոդելներ, ինչպիսիք են Google- ի PaLM-ը և Gemini-ն և Meta Platforms- ի LLaMA-ն։

### Երաժշտություն և ձայն
2016 թվականին Google-ի DeepMind-ը ստեղծել է WaveNet-ը: WaveNet-ը թույլ է տալիս ստեղծել խոսքի և դաշնամուրի անմշակ աուդիո: WaveNet-ը կարող է ստեղծել տարբեր ձայներ՝ նույնականացնելով խոսնակներին: Սա  ապագա մոդելների համար դարձել է հիմնարար նյութ՝ թույլ տալով աուդիոն ստեղծել զրոյից: Սա կարող է օգնել ոչ միայն  երաժշտության ստեղծմանը, այլև ձայնի ստեղծմանը:

WaveNet- ի հետքերով, OpenAI-ը թողարկել է Jukebox-ը՝ երգեր ստեղծող առաջին մեծածավալ մոդելը: Jukebox-ը թույլ է տալիս ստեղծել տարբեր ժանրերի և ոճերի *անմշակ աուդիո* (Raw audio format)՝ ցույց տալով, որ արհեստական բանականությունն ունի բարդ աուդիո ստեղծելու ներուժ: Google-ը հրապարակել է MusicLM-ը, որը թույլ էր տալիս օգտատերերին ստեղծել աուդիո տեքստային հուշումների միջոցով: Մոդելը կարող է նաև ստեղծել ամբողջական երգեր միայն մեղեդիով և տեքստով: Սա նշանավորել է առաջընթաց, քանի որ երաժշտության ստեղծման գործիքներն ավելի մատչելի են դարձել հանրության համար:

2020 թվականի մարտին հիմնադրվել է 15.ai-ն։ 15.ai-ն թույլ է տալիս ձայնային իմիտացիա կատարել, ինչով էլ մեծ դեր ունի արհեստական բանականության բումի մեջ։ Ընդամենը կարճատև մարզումների շնորհիվ այն կարողացել է ստեղծել ընդունելի ձայներ և ստացել է լայն տարածում, քանի որ մարդիկ այն օգտագործում են իրենց սիրելի հորինված կերպարների համար:

Արհեստականորենորեն հնարավոր է ձայն ստեղծել այնպիսի գործիքներով, ինչպիսին է ElevenLabs-ը: ElevenLabs-ը թույլ է տալիս ձայն ստեղծել ցանկացած հանրային աուդիոյի հետ: Սա թույլ է տալիս ցանկացած հայտնի անձի կամ քաղաքական գործչի ձայնը (եթե նա ունի ձայնային հատվածներ ինտերնետում) ենթարկել *ձայնային իմիտացիայի:* Նաև ElevenLabs-ի միջոցով սկսել են ստեղծվել երբևէ գոյություն չունեցող արտիստների երգեր: Սա նաև հանգեցրել է քաղաքական գործիչների ձայների խորապես կեղծմանը, ինչպես 2024 թվականին Ջո Բայդենի ձայնով ընտրողներին ուղղված կեղծ ռոբոտ զանգը, երբ «ԱՄՆ նախագահ Ջո Բայդենի ձայնով արված կեղծ ավտոմատ զանգը կոչ է արել ընտրողներին բաց թողնել երեքշաբթի օրը Նյու Հեմփշիրում կայանալիք նախնական ընտրությունները»։

## Ազդեցություն
### Էներգիա
Արհեստական բանականության համար օգտագործվող սարքավորումների կողմից սպառվող էլեկտրաէներգիան մեծացրել է էլեկտրացանցերի ծանրաբեռնվածությունը, ինչը հանգեցրել է բրածո վառելիքի վրա աշխատող էլեկտրակայանների երկարատև օգտագործմանը, որոնք այլապես կանջատվեին:

*Microsoft-ը, Google-ը և Amazon-ը* ներդրումներ են կատարել գործող կամ նախատեսվող ատոմակայաններում՝ այս պահանջները բավարարելու համար: 2024 թվականի սեպտեմբերին *Microsoft*-ը պայմանագիր է կնքել *Constellation Energy*-ի հետ՝ *Three Mile Island*- ի ռեակտորից էներգիա գնելու համար, որի աշխատաքը դադարեցվել էր 2019 թվականին: Ռեակտորը նախատեսվում է վերաբացվել 2028 թվականին՝ Microsoft-ի տվյալների կենտրոններին էլեկտրաէներգիա մատակարարելու համար: Ռեակտորը գտնվում է այն բլոկի կողքին, որը 1979 թվականին ԱՄՆ պատմության մեջ ամենածանր ատոմային էներգետիկ վթարի պատճառ է դարձել:

### Մշակութային
Մինչ արհեստական բանականությունը զարգանում է, մարդիկ բաժանվում են իրենց կարծիքների շուրջ արհեստական բանականության վերաբերյալ։ Ոմանք կողմ են արհեստական բանականությանը, քանի որ այն ավելի ու ավելի նորմալ է դառնում հասարակության մեջ, մինչդեռ մյուսները դեմ են արհեստական բանականությանը, քանի որ այն բազմաթիվ մտահոգություններ է առաջացնում հանրության համար։ Շատերը կարծում են, որ արհեստական բանականությունը կօգնի տվյալների վերլուծությանը, բժշկության զարգացմանը և եղանակի կանխատեսմանը: Նաև հայտնի է, որ մարդիկ ընդունում են արհեստական բանականությունը, եթե գիտակցում են, որ այն ճիշտ է կառավարվում: Շատերը հակառակն են կարծում՝ հավատալով, որ արհեստական բանականությունը կհանգեցնի մարդկանց վախճանին։ Նրանց կարծիքով, հիմնական կետն այն է, որ արհեստական բանականությունը կթուլացնի մարդկային ստեղծագործականությունը և կսահմանափակի մարդկային հարաբերությունները: Սա պայմանավորված կլինի մարդկանց կողմից արհեստական բանականությունից կախվածությամբ՝ մարդկանց հետ շփվելու համար։ Արհեստական բանականության կողմից մարդկանց աշխատատեղերը փոխարինելու հարցը մեկ այլ մտահոգիչ խնդիր է, որը բարձրացվում է, քանի որ տեխնոլոգիական ոլորտում շատ մարդիկ կփոխարինվեն արհեստական բանականությամբ:

### Բիզնես և տնտեսություն
մինի|2024 թվականին Չինաստանում և ԱՄՆ-ում արհեստական բանականության արտոնագրերը կազմում էին ամբողջ աշխարհում արհեստական բանականության արտոնագրերի ավելի քան երեք քառորդը: Չնայած Չինաստանն ուներ ավելի շատ արհեստական բանականության արտոնագրեր, ԱՄՆ-ն ուներ 35%-ով ավելի արտոնագրեր արհեստական բանականության արտոնագրային դիմորդ ընկերության հաշվով, քան Չինաստանը:
Որոշ տնտեսագետներ լավատեսորեն են տրամադրված արհեստական բանականության ներկայիս ալիքի արտադրողականության և տնտեսական աճի խթանման ներուժի վերաբերյալ: Հատկանշական է, որ Սթենֆորդի համալսարանի տնտեսագետ Էրիկ Բրինյոլֆսոնը մի շարք հոդվածներում պնդում է «արհեստական բանականությամբ աշխատող արտադրողականության բումի» և «առաջիկա արտադրողականության բումի» օգտին:

Միևնույն ժամանակ, ուրիշներ, ինչպես Հյուսիսարևմտյան համալսարանի տնտեսագետ Ռոբերտ Գորդոնը, շարունակում են մնալ ավելի հոռետես: Բրինյոլֆսոնը և Գորդոնը պաշտոնական խաղադրույք են կատարել, որը գրանցվել է երկար խաղադրույքների տեսքով, 2020-ականների արտադրողականության աճի տեմպի վերաբերյալ, որը կլուծվի տասնամյակի վերջում:

Խոշոր տեխնոլոգիական ընկերություններն արհեստական բանականության բումը դիտարկում են որպես և՛ հնարավորություն, և՛ սպառնալիք. օրինակ՝ Alphabet-ի Google-ը հասկացել է, որ ChatGPT-ն կարող է լինել նորարարի դիլեմայի նման փոխարինող Google որոնողական համակարգի համար: Ընկերությունը միավորել է DeepMind-ը և Google Brain-ը՝ մրցակից ներքին ստորաբաժանումը, իր արհեստական բանականության հետազոտությունները արագացնելու համար:

Nvidia ամերիկյան անդրազգային տեխնոլոգիական ընկերության շուկայական կապիտալիզացիան, որի գրաֆիկական պրոցեսորները մեծ պահանջարկ ունեն գեներատիվ արհեստական բանականության մոդելների մարզման և օգտագործման համար, աճել է մինչև ավելի քան 3.3 տրիլիոն ԱՄՆ դոլար, ինչն այն դարձրել է աշխարհի ամենամեծ ընկերությունը շուկայական կապիտալիզացիայով 2024 թվականի հունիսի 19-ի դրությամբ և դարձել է առաջին ընկերությունը, որը հասել է 4 տրիլիոն ԱՄՆ դոլարի 2025 թվականի հուլիսի 9-ին և հետագայում՝ 5 տրիլիոն ԱՄՆ դոլարի 2025 թվականի հոկտեմբերի 29-ին, ընդամենը 112 օր անց։

2023 թվականին Սան Ֆրանցիսկոյի բնակչությունը տարիների ընթացքում առաջին անգամ աճել է, որի նպաստող գործոններից է նշվել նաև ԱԲ բումը:

Մեքենայական ուսուցման ռեսուրսները, սարքավորումները կամ ծրագրային ապահովումը կարող են գնվել և լիցենզավորվել պատրաստի կամ ամպային հարթակի ծառայությունների տեսքով: Սա հնարավորություն է տալիս լայնորեն և հանրությանը հասանելի դառնալ, տարածելով արհեստական բանականության հմտությունները: Գործարարների կեսից ավելին արհեստական բանականությունը համարում է կազմակերպչական գերակայություն և տասնամյակների ընթացքում ամենակարևոր տեխնոլոգիական առաջընթացը:

Արդյունաբերության տարբեր ոլորտներում արհեստական բանականության (ԱԲ) աճի շնորհիվ գեներատիվ արհեստական բանականության գործիքները լայնորեն հասանելի են դառնում և ավելի ու ավելի են օգտագործվում տարբեր տարածաշրջանների բիզնեսներում: Օգտագործման հիմնական ոլորտը տվյալների վերլուծությունն է: Որպես աստիճանական փոփոխություն՝ մեքենայական ուսուցումը բարելավում է արդյունաբերության կատարողականը: Գործարարները նշում են, որ ԱԲ-ն առավել օգտակար է գործընթացների արդյունավետության բարձրացման, որոշումների կայացման բարելավման և առկա ծառայությունների ու ապրանքների ամրապնդման գործում: Ընդունման միջոցով ԱԲ-ն արդեն դրական ազդեցություն է ունեցել եկամուտների ստեղծման վրա բազմաթիվ բիզնես գործառույթներում: Գործարարները գրանցել են եկամուտների մինչև 16% աճ, հիմնականում արտադրության, ռիսկերի կառավարման և հետազոտությունների ու մշակման ոլորտներում:

Արհեստական բանականության և գեներատիվ արհեստական բանականության ներդրումներն աճել են բումի հետ մեկտեղ՝ 2014 թվականի 18 միլիարդ դոլարից հասնելով 2021 թվականի 119 միլիարդ դոլարի: Առավել նշանակալից է, որ գեներատիվ արհեստական բանականության ներդրումների մասնաբաժինը 2023 թվականին կազմել է մոտ 30%: Ավելին, գեներատիվ արհեստական բանականության բիզնեսները զգալի ռիսկային կապիտալի ներդրումներ են ունեցել, չնայած կարգավորիչ և տնտեսական հեռանկարները մնում են կասկածի տակ:

Տեխնոլոգիական հսկաները ստանում են արհեստական բանականությունից ստացված դրամական եկամտի մեծ մասը և հանդես են գալիս որպես մասնավոր օգտատերերի և այլ բիզնեսների հիմնական մատակարարներ կամ հաճախորդներ:

Արհեստական բանականության ներդրմամբ բիզնեսների համար արտադրության էքսպոնենցիալ աճ է գրանցվել։ Ակնկալվում է, որ աշխատողները կկարողանան օգտագործել արհեստական բանականության տրամադրած ռեսուրսները՝ իրենց արտադրողականությունը բարձրացնելու համար: Քանի որ շատ փոքր բիզնեսներ չեն օգտագործում արհեստական բանականություն, կարծում են, որ եթե այն ընդունվի ավելի շատ բիզնեսների կողմից, ամբողջ աշխատանքային կառուցվածքը կարող է փոխվել, քանի որ շատ առաջադրանքներ կավտոմատացվեն արհեստական բանականության կողմից:

Չնայած արտադրությունը կաճի, տնտեսության վրա ազդեցությունը բացասական կլինի։ Արհեստական բանականությունը կհանգեցնի անհավասարության աճի, քանի որ այն կարող է կենտրոնացնել հարստությունն ու իշխանությունը և նույնիսկ հնարավոր է՝ սոցիալ-տնտեսական բաժանում առաջացնել: Արհեստական բանականությունը կարող է նաև փոփոխություններ առաջացնել աշխատավարձերի կամ աշխատավարձի վճարման նման ասպեկտներում, քանի որ գործատուները կարող են ավտոմատացնել աշխատանքները սովորական մարդուց էժան գնով, ինչը բիզնեսներին աշխատուժի ծախսերի վրա խնայելու հնարավորություն է տալիս։

## Մտահոգություններ
Անճշտությունը, կիբերանվտանգությունը և մտավոր սեփականության խախտումը համարվում են բումի հետ կապված հիմնական ռիսկերը, չնայած շատերը չեն փորձում ակտիվորեն մեղմել ռիսկը: Լեզվական մեծ մոդելները քննադատության են ենթարկվել իրենց վերապատրաստման տվյալներից ժառանգված ալգորիթմային կողմնակալությունները վերարտադրելու համար, ներառյալ էթնիկ պատկանելության կամ սեռի հետ կապված խտրական կողմնակալությունները:

Որպես կրկնակի օգտագործման տեխնոլոգիա, արհեստական բանականությունը կրում է չարամիտ գործողների  չարաշահման ռիսկեր: Քանի որ արհեստական բանականությունն ավելի բարդ է դառնում, այն ի վերջո կարող է դառնալ ավելի էժան և ավելի արդյունավետ, քան մարդ-աշխատողները, ինչը կարող է հանգեցնել տեխնոլոգիական գործազրկության և տնտեսական խռովության անցումային շրջանի:

Արհեստական բանականության բումի նկատմամբ հանրային արձագանքը միանշանակ չէ. ոմանք ողջունում են արհեստական բանականության ստեղծած նոր հնարավորությունները, դրա բարդությունը և մարդկությանը օգուտ տալու ներուժը, իսկ մյուսները դատապարտում են այն՝ աշխատանքի անվտանգությանը սպառնալու համար և «չարագուշակ» կամ թերի պատասխաններ տալու համար:

### Տեխնոլոգիական հսկաների գերիշխանություն
Առևտրային արհեստական բանականության ոլորտում գերիշխում են ամերիկյան խոշոր տեխնոլոգիական ընկերությունները, ինչպիսիք են Alphabet Inc.-ը, Amazon-ը, Apple Inc.-ը, Meta Platforms-ը և Microsoft-ը, որոնց ներդրումներն այս ոլորտում գերազանցել են ԱՄՆ-ում գործող ռիսկային/ վենչուրային կապիտալների ներդրումները: Այս ընկերությունները տիրապետում են ամպային ենթակառուցվածքների, արհեստական բանականության չիպերի և տվյալների կենտրոնների հաշվողական հզորության մեծ մասին:

### Մտավոր սեփականություն
Արվեստագետները, գրողները, լրագրողները և ծրագրային ապահովման մշակողները դատի են տվել այնպիսի տեխնոլոգիական ընկերություններ, ինչպիսիք են Meta-ն, OpenAI-ն և Nvidia-ն՝ իրենց աշխատանքը արհեստական ինտելեկտի մոդելներ մարզելու համար օգտագործելու համար: Վաղ գեներատիվ արհեստական ինտելեկտի չաթբոտները, ինչպիսին է GPT-1-ը, օգտագործում էին BookCorpus-ը, և գրքերը դեռևս բարձրորակ լեզվական մոդելներ ստեղծելու համար ուսուցման տվյալների լավագույն աղբյուրն են:

ChatGPT-ն կասկածներ է առաջացրել, որ իր աղբյուրները ներառում են ծովահենային բովանդակության գրադարաններ, այն բանից հետո, երբ չատբոտը մանրամասն ամփոփումներ է արել Սառա Սիլվերմանի *The Bedwetter* գրքի յուրաքանչյուր մասի և *[[Նյու Յորք Թայմս|The New York Times-]]* ի վճարովի բովանդակության բառացի հատվածներ:  Ի նշան Մեծ Բրիտանիայի կառավարության հեղինակային իրավունքով պաշտպանված երաժշտության օրինական օգտագործման վերաբերյալ խորհրդակցությունների դեմ բողոքի՝ ավելի քան հազար բրիտանացի երաժիշտներ թողարկել են ձայներ չպարունակող ալբոմ՝ վերնագրված *«Սա՞ է մեր ուզածը»*:

### Նմանություն և նմանակում
[մինի|[Ամերիկայի ձայն|«Ամերիկայի ձայն»-ի տեսանյութը ներկայացնում է արհեստական ինտելեկտի ստեղծած կեղծիքի հնարավոր վտանգները և Կալիֆոռնիայում դրա դեմ պայքարի համար ընդունած օրենքները]]
Համոզիչ, անհատականացված հաղորդագրություններ, ինչպես նաև իրատեսական պատկերներ ստեղծելու ունակությունը կարող է նպաստել լայնածավալ ապատեղեկատվությանը, մանիպուլյացիային և քարոզչությանը:

2024 թվականի ապրիլի 19-ին, ռեփեր Քենդրիկ Լամարի հետ շարունակվող վեճի շրջանակներում, արտիստ Դրեյքը թողարկել է «Taylor Made Freestyle» դիսային թրեքը, որը ներառում էր արհեստական բանականության  ստեղծած վոկալ, որը նմանակում էր Թուփաք Շաքուրի և Սնուփ Դոգիձայները: Շաքուրի ժառանգները սպառնացել են դատի տալ Շաքուրի նմանության օգտագործման համար, ասելով, որ դա Շաքուրի անհատականության իրավունքների խախտում է:

2024 թվականի մայիսի 20-ին, OpenAI-ի ChatGPT ձայնային ռեժիմի թարմացումների դեմո տարբերակի թողարկումից մեկ շաբաթ առաջ, դերասանուհի Սքարլեթ Յոհանսոնը հայտարարություն է տարածել դեմո տարբերակում ցուցադրված «Sky» ձայնի վերաբերյալ՝ մեղադրելով OpenAI-ին այն իր ձայնին շատ նման ստեղծելու և արհեստական բանականության ձայնային օգնական Սամանտայի կերպարը *[[Նա (ֆիլմ, 2013)|«Նա»]]* (2013) ֆիլմում մարմնավորելու մեջ, չնայած Յոհանսոնը մերժել էր համակարգի համար իր ձայնը տրամադրելու ընկերության առաջարկը: Սքայի անանուն հնչյունավորող դերասանուհու գործակալը հայտարարել է, որ նա ձայնագրել է իր խոսքերը իր բնական ձայնով, և որ OpenAI-ը չի հիշատակել *ո՛չ «Նա»* ֆիլմը, ո՛չ էլ Յոհանսոնը:

Տեղի են ունեցել մի քանի միջադեպեր, որոնք կապված են ոչ համաձայնեցված խիտ կեղծ պոռնոգրաֆիայի տարածման հետ։ 2024 թվականի հունվարի վերջին ամերիկացի երաժիշտ Թեյլոր Սվիֆթի դիփֆեյք պատկերներն են տարածվել։ Մի քանի փորձագետներ զգուշացրել են, որ այդ կեղծ պոռնոգրաֆիան ավելի արագ է ստեղծվում և տարածվում՝ տեխնոլոգիայի օգտագործման համեմատաբար հեշտության պատճառով: Կանադան դաշնային օրենսդրություն է ընդունել, որը նպատակաուղղված է ոչ համաձայնեցված արհեստական բանականությամբ  ստեղծված սեռական բնույթի բացահայտ լուսանկարների տարածմանը. նահանգների մեծ մասն արդեն իսկ ուներ նման օրենքներ: Միացյալ Նահանգներում DEFIANCE օրենքը ընդունվել է 2024 թվականի մարտին:

### Միջավայր
Գեներատիվ արհեստական ինտելեկտի արտադրանքը սնուցելու համար անհրաժեշտ է մեծ քանակությամբ էլեկտրաէներգիա, ինչը դժվարացնում է ընկերությունների համար զրոյական արտանետումների հասնելը: 2019-ից 2024 թվականներին Google-ի ջերմոցային գազերի արտանետումներն աճել են 50%-ով:

### Կենսաանվտանգություն և կիբերանվտանգություն
Արհեստական բանականության անվտանգության կենտրոնի հետազոտողներն ակնկալում են, որ արհեստական բանականությունը կբարելավի «կիբեռհարձակումների մատչելիությունը, հաջողության մակարդակը, մասշտաբը, արագությունը, գաղտնիությունը և հզորությունը», ինչը կարող է առաջացնել «զգալի աշխարհաքաղաքական անկայունություն», եթե այն ավելի շատ ուժեղացնի հարձակումը, քան պաշտպանությունը: Մտահոգություններ են առաջացել ապագա արհեստական բանականության համակարգերի՝ հատկապես մահացու և վարակիչ պաթոգեններ ստեղծելու հնարավորության վերաբերյալ:

Ասում են, որ արհեստական բանականության բումը սկսել է սպառազինությունների մրցավազք, որի ընթացքում խոշոր ընկերությունները մրցում են միմյանց դեմ՝ շուկայում ամենահզոր արհեստական բանականության մոդելն ունենալու համար, որտեղ արագությունն ու շահույթը գերադասելի են անվտանգության և օգտագործողի պաշտպանության նկատմամբ:

### Զգացմունքային մտածողություն և մարդկության ոչնչացում
Մեքենայական ուսուցման և արհեստական բանականության ոլորտում առաջընթացի լուսաբանումը համընկել է թվային գիտակցության և բարոյականության վերաբերյալ քննարկումների հետ, օրինակ՝ արդյոք արհեստական բանականության ծրագրերին պետք է իրավունքներ տրվեն:

Արդյունաբերության առաջատարները և այլք ստորագրել են *Արհեստական բանականության ռիսկերի վերաբերյալ հայտարարությունը*, պնդելով, որ մարդկությունը կարող է անդառնալիորեն կորցնել բավականաչափ զարգացած արհեստական ընդհանուր ինտելեկտի (ԱԸԲ) նկատմամբ վերահսկողությունը:

### Ֆինանսական մտահոգություններ և հնարավոր «փուչիկ»
Արհեստական բանականության բումի մեծ մասը ֆինանսավորվել է վարկերի և ռիսկային կապիտալի միջոցով, սակայն արհեստական բանականության առևտրային շատ ծառայություններ դեռևս կասկածելի գործնական օգտակարություն կամ որակ ունեն բիզնեսի համար: Չնայած 2025 թվականին արհեստական բանականության մեջ կորպորատիվ ներդրումների ավելի քան 60 միլիարդ դոլարին, MIT-ի հետազոտության համաձայն՝ բիզնես արհեստական բանականության նախագծերի 95%-ը շահութաբեր չէ: Գեներատիվ արհեստական բանականության արտադրողները, ինչպիսին է OpenAI-ը, նույնպես իրենք են ներկայումս ծախսեր անում, որոնք զգալիորեն գերազանցում են իրենց եկամուտները:

Քանի որ այլ խոշոր տեխնոլոգիական ընկերություններ, ինչպիսին է Nvidia-ն, մեծ ներդրումներ են կատարում արհեստական բանականության մեջ և կախված են արհեստական բանականության էկոհամակարգից և դրա սարքավորումների պահանջարկից իրենց սեփական շարունակական աճի համար, սա առաջացրել է ենթադրություններ տեխնոլոգիական ոլորտում ավելի լայն տնտեսական փուչիկի մասին:

## Տես նաև
* Արհեստական բանականության պատմություն
* Արհեստական բանականության պղպջակ
* Արհեստական բանականության ոլորտում առաջընթաց

## Ծանոթագրություններ


## Գրականություն
* 
* 

## Արտաքին հղումներ
* 

Կատեգորիա:Արհեստական բանականություն
Կատեգորիա:Թվային տեխնոլոգիաներ
Կատեգորիա:Տեխնոլոգիաները հասարակությունում