Startup.gr

Οι εφαρμογές που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη (A.I.) έχουν ήδη διεισδύσει στη ζωή μας, την οποία θα συνεχίσουν να διαμορφώνουν ολοένα και περισσότερο στο μέλλον, ακόμη και σε ευαίσθητους τομείς όπως η ιατρική. Η τεχνητή νοημοσύνη δημιουργεί ωστόσο τεράστιες ευκαιρίες στην παραγωγή τροφίμων ή άλλων καθημερινών αντικειμένων και μπορεί ήδη να κάνει την παραγωγή πιο οικονομική. Είναι όμως αξιόπιστες οι διαδικασίες που ελέγχονται από την Α.Ι. και είναι ακίνδυνα τα προϊόντα που αναπτύσσονται από αυτήν ή με τη βοήθειά της;

1. Ποιοτικός έλεγχος και ασφάλεια τροφίμων: Αφενός, η τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπει τον ακριβή εντοπισμό της προέλευσης των πρώτων υλών, γεγονός που βελτιώνει τη διαφάνεια και τη δυνατότητα ιχνηλάτησης. Από την άλλη πλευρά, αναγνωρίζει εύκολα πιθανές προσμίξεις και ελαττώματα στο προϊόν, βελτιώνοντας έτσι όχι μόνο την ποιότητά του, αλλά και μειώνοντας τον κίνδυνο πιθανών τροφικών ασθενειών, για παράδειγμα.
2. Λιγότερη σπατάλη τροφίμων: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναλύσει τις καταναλωτικές συνήθειες και τον όγκο αγορών και κατανάλωσης, τις προσωπικές προτιμήσεις καθώς και τις ιδιαιτερότητες συγκεκριμένων πολιτισμών και αγορών. Με βάση τα δεδομένα, μπορεί να προσφέρει στους πελάτες εξατομικευμένα προϊόντα και υπηρεσίες τροφίμων, μειώνοντας τις πιθανότητες απερίσκεπτων αγορών. Με άλλα λόγια, θα υπάρχουν λιγότερα τρόφιμα για πέταμα, μειώνοντας σημαντικά τα δυσθεώρητα επίπεδα σπατάλης τροφίμων.
3. Ανάπτυξη προϊόντων: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να δημιουργήσει νέες συνταγές με βάση τα συστατικά και τις προτιμήσεις γεύσεων, λαμβάνοντας υπόψη όλους τους κανονισμούς, εξασφαλίζοντας έτσι τόσο την ασφάλεια των τροφίμων όσο και την εξαιρετική γεύση. Πρόσφατα, η HELL ανέπτυξε ένα ενεργειακό ποτό με τη βοήθεια εξ ολοκλήρου της τεχνητής νοημοσύνης, διαμορφώνοντας με τον καλύτερο δυνατό τρόπο τα συστατικά του από όλες τις απόψεις – τους κανονισμούς, τη λειτουργικότητα, τη γευστική εμπειρία – και δοκιμάζοντας ακόμη και το ποτό που δημιούργησε. Στο παρακάτω βίντεο μπορείτε να μάθετε περισσότερα για την παραγωγή αυτού του καινοτόμου προϊόντος: www.youtube.com/watch?v=JjnxVQMawRc.
4. Αποδοτικότητα: Η τεχνητή νοημοσύνη βελτιστοποιεί τη συσκευασία, την αποθήκευση και τη μεταφορά. Μπορεί να συμβάλει στη μείωση του κόστους μεταφοράς και των χρόνων παράδοσης, βελτιώνοντας τη χρήση των πόρων. Λαμβάνει επίσης υπόψη παράγοντες όπως οι αλλαγές στις οδικές και καιρικές συνθήκες προκειμένου να σχεδιάσει τα δρομολόγια μεταφοράς των προϊόντων.
5. Ταχύτητα ρεκόρ στην καινοτομία: Η τεχνητή νοημοσύνη είναι ικανή για απίστευτα γρήγορη επεξεργασία και ανάλυση δεδομένων, επιτρέποντας έτσι στις εταιρείες να αναπτύσσουν και να λανσάρουν με ταχείς ρυθμούς νέα προϊόντα. Ενώ στο παρελθόν μπορεί να χρειάζονταν 1-2 χρόνια για την ανάπτυξη ενός νέου προϊόντος, σήμερα η διαδικασία αυτή μειώνεται σε μερικές εβδομάδες ή σε ορισμένες περιπτώσεις ακόμα και σε λίγες ημέρες.

Ένα συνηθισμένο ερώτημα που προκύπτει κατά τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης είναι η ευθύνη του προγραμματιστή και του χρήστη. Μέχρι στιγμής, το ζήτημα αυτό έχει αντιμετωπιστεί κυρίως με τα αυτοκινούμενα αυτοκίνητα: για παράδειγμα, ποιος είναι υπεύθυνος αν ένα αυτοκινούμενο αυτοκίνητο προκαλέσει ατύχημα, ο κατασκευαστής του αυτοκινήτου ή ο προγραμματιστής; Είναι πολύ σημαντικό να κατανοήσουμε ότι η τεχνητή νοημοσύνη, όπως και ένας υπολογιστής, ακολουθεί μόνο τις οδηγίες του ανθρώπου, οπότε αν ένα αίτημα ή μια οδηγία δεν είναι λεπτομερής, τότε μπορεί να μην έχει ένα καλό αποτέλεσμα. Γι’ αυτό χρειάζεται ένα πλαίσιο που να καθορίζει τις ευθύνες τόσο του εντολέα όσο και της τεχνητής νοημοσύνης. Το Ευρωπαϊκό Κοινοβούλιο ενέκρινε τον Ιούνιο του 2023, μετά από μακροχρόνια προγενέστερη διαβούλευση, την πρώτη παγκοσμίως ολοκληρωμένη σειρά κανόνων για τη διαχείριση των κινδύνων της τεχνητής νοημοσύνης.

Η ασφάλεια, ωστόσο, δεν αφορά μόνο την αξιοπιστία του προϊόντος, στην περίπτωση των αγαθών που αναπτύσσονται με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης, αλλά και την προστασία του σχεδιαστή και του διανομέα του. Οι διαδικασίες και τα εργαλεία που προτείνονται από την τεχνητή νοημοσύνη πρέπει να αντιμετωπίζονται σαν να είχαν αναπτυχθεί από άνθρωπο ή ομάδα ανθρώπων, να προστατεύονται με τον ίδιο τρόπο, τόσο στον ψηφιακό όσο και στον φυσικό χώρο, σαν να επρόκειτο για τεχνογνωσία που είχε αναπτυχθεί στο παρελθόν, ακόμη και σε έντυπη μορφή. Παλαιότερα, για παράδειγμα, οι συνταγές και οι φόρμουλες φυλάσσονταν καλά κλειδωμένες και τα μυστικά περνούσαν από γενιά σε γενιά χωρίς να συνοδεύονται από γραπτό υλικό. Αυτό δεν έχει αλλάξει ακόμη και σήμερα: με περιορισμένη πρόσβαση, το αντίγραφο συχνά φυλάσσεται σε ένα καλά προστατευμένο θησαυροφυλάκιο. Η μόνη διαφορά είναι ότι δεν είναι σε χαρτί αλλά σε κάποιο μέσο δεδομένων.

Τηρώντας τις αυστηρότερες αρχές ασφαλείας, πολλές εταιρείες χρησιμοποιούν πλέον τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης για την παραγωγή εξαιρετικών προϊόντων υψηλής ποιότητας με βάση ακόμη πιο ελεγχόμενες διαδικασίες πολλαπλών δεδομένων και πολλαπλών κριτηρίων.