.png)
Grafikon “Scenario: Intelligence Explosion” prikazuje eksponencijalni rast znanja AI modela uz automazovano AI istraživanje. Ilustruje kako bi AI mogao brzo da napreduje ka superinteligenciji do 2030. od strane Open AI. Čak je i Dario Amodei CEO Anthropic Claude rekao da će veoma uskoro, AI agenti biti inteligentniji od ljudi, i da će do 2027. godine 30% poslova biti automatizovano.
Zašto je važno da ljudi nauče da komuniciraju i rade sa AI?
- Brza evolucija AI modela
- Grafikon pokazuje da AI postaje sve moćniji i inteligentniji, dostižući nivoe ljudske ekspertize i potencijalno prevazilazeći ljudsku inteligenciju. Razumevanje kako raditi sa AI znači biti spreman za promene i poslove budućnosti.
- Povećanje produktivnosti i efikasnosti
- AI već sada pomaže u automatizaciji ponavljajućih zadataka, analizi podataka i donošenju odluka. Oni koji znaju kako da koriste AI asistente mogu znatno unaprediti svoju produktivnost i “dobiti” više vremena.
- Bolje donošenje odluka
- AI može analizirati velike količine podataka brže i preciznije od ljudi. Oni koji razumeju kako efikasno komunicirati sa AI donosiće bolje poslovne i lične odluke zasnovane na realnim podacima.
- Prilagođavanje promenama na tržištu rada
- Kako AI preuzima sve više poslova, oni koji ga znaju koristiti biće sigurno konkurentniji na tržištu rada. Razumevanje AI omogućava ljudima da se usmere na kreativne, strateške i humanističke aspekte rada.
- Etika i sigurnost
- Razumevanje AI pomaže u odgovornom korišćenju tehnologije i sprečavanju zloupotrebe. Trebamo poznavati pravila i granice za etičko korišćenje AI sistema.
- Kako AI nastavlja eksponencijalno da raste, ljudi koji znaju kako da rade s njim imaće ogromnu prednost u svim aspektima života – što bi rekli “neće vas AI zameniti na poslu nego osoba koja koristi AI“.
Investiranje u razumevanje i korišćenje AI modela i alata sada znači posao budućnosti. 🚀
- 𝗗𝗮n 𝟭: Uvod u 𝗚𝗲𝗻𝗲𝗿𝗮𝘁𝗶𝘃𝗲 𝗔𝗜
https://www.youtube.com/watch?v=1aM1KYvl4Dw
- 𝗗𝗮n 𝟮: Vrste AI modela
- 𝗗𝗮n 𝟯: 𝗧𝗿𝗮𝗱𝗶𝘁𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹 𝗠𝗟 𝘃𝘀 𝗚𝗲𝗻𝗲𝗿𝗮𝘁𝗶𝘃𝗲 𝗔𝗜
- 𝗗𝗮n 𝟰: Šta je 𝗚𝗣𝗨𝘀
- 𝗗𝗮n 𝟱: Šta je potrebno za treniranje Osnovnog 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹a
- 𝗗𝗮n 𝟲: Prilagođavanje modela
- 𝗗𝗮n 𝟳: Otvoreni vs zatvoreni LLM
- 𝗗𝗮n 𝟴: 𝗚𝗲𝗻𝗲𝗿𝗮𝘁𝗶𝘃𝗲 𝗔𝗜 aplikacije i poslovne primene