Generativ AI-adopsjon vil avta på grunn av denne ene grunnen, ifølge Gartner

0
12
Getty Images/JLGutierrez

Fremveksten av generativ kunstig intelligens har hjulpet profesjonelle arbeidere med å delegere underordnede oppgaver og flytte fokus til oppgaver av større betydning. Konsulentfirmaet Gartner rapporterer imidlertid at generativ AI også har økt bekymringene rundt brudd på opphavsrett, noe som vil bremse teknologiens adopsjon.

Også: AI-bildeklassifiseringsfeil kan ødelegge livet ditt. Her er en måte å redusere dem på

Generative AI-modeller må trenes på store mengder data, som ofte – som i tilfellet med ChatGPT – inkluderer innhold på internett. Denne prosessen betyr at mange AI-modeller genererer svar basert på andres arbeid, selv om de opprinnelige forfatterne ikke eksplisitt ga tillatelse til at arbeidet deres kan brukes til AI-modellopplæring.

Som et resultat har mange organisasjoner, som The New York Times, har tatt rettslige skritt og hevdet at de resulterende chatbotene begår brudd på opphavsretten. Men etter hvert som generativ AI blir normen, vil bedrifter begynne å ta en forebyggende tilnærming, noe som vil koste AI-bedrifter tid og penger.

Gartner spår at innen 2026 vil bedrifter' defensive utgifter for å redusere risikoen for tap av intellektuell eiendom (IP) og brudd på opphavsrett vil bremse den nye teknologiens adopsjon og redusere avkastningen. 

"Når GenAI skrider frem, skynder regulatorer seg med å holde tritt," Rita Sallam, en fremtredende VP-analytiker hos Gartner, sa. "IP-risiko er ikke et nytt problem. Imidlertid påvirker risikoen for brudd på opphavsrett, tidligere en begrenset risiko, nå potensielt alle i organisasjonen."

Også: Kan AI være en lagspiller i samarbeidende programvareutvikling?

Gartner spår også at innen 2028 vil mer enn 50 % av bedriftene som valgte å bygge sine store språkmodeller fra bunnen av, gi avkall på innsatsen på grunn av kostnadene, kompleksiteten og den tekniske gjelden som kreves for å vedlikeholde disse modellene.

Som et resultat sier firmaet at data- og analysesjefer bør balansere AI-ambisjonen sin med risikotoleransen for å maksimere resultatene. Salam la til: “Nøkkelen vil være å designe åpne systemer for å bytte modell som innovasjonsgarantier.”