มีทฤษฎีที่หมุนเวียนอยู่ในหมู่ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีว่า คลื่นของปัญญาประดิษฐ์, ที่ได้รับความสนใจและการลงทุนที่สำคัญ, ได้แสดงลักษณะของ "ฟองสบู่" ใหม่ที่กำลังจะระเบิด, เหมือนที่เคยเกิดขึ้นในอดีตกับโซลูชันอื่น ๆ. คำอธิบายอยู่ที่ความจริงที่ว่าเหตุการณ์เดียวกันเกิดขึ้นกับอินเทอร์เน็ตในปี 1999 และกับรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติในปี 2017, อ้างว่า a“จุด AI”, ชื่อที่ใช้เรียกฟองสบู่ใหม่คืออะไร, อาจมีผลกระทบทางเศรษฐกิจที่มากกว่าที่เคยมีมา
ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีอิงจากความคิดเห็นของพวกเขาในจุดที่สำคัญที่ยังไม่สามารถแก้ไขได้ในการใช้ AI: ความน่าเชื่อถือ. “เป็นตัวอย่างที่ชัดเจนของความบกพร่อง, ผู้ใช้หลายคนของเครื่องมือที่ใช้ภาษา GPT-4 อ้างถึงข้อเท็จจริงที่เป็นเท็จซึ่งถูกสร้างขึ้นโดยโมเดลภาษาและอาจไม่ถูกสังเกตโดยผู้ใช้, กลายเป็น ‘ส้นเท้าของอาคิลลิส’ ของเทคโนโลยีที่ยังเกิดใหม่นี้, อธิบายแกเบรียลล์รีบอน, ทนายความและผู้ที่หลงใหลในนวัตกรรมและนักศึกษาระดับปริญญาโทด้านนวัตกรรมและการเป็นผู้ประกอบการที่มหาวิทยาลัยเอดินบะระ
ริบอน, ที่ทำงานในตลาดการเงินโดยมุ่งเน้นที่ผลิตภัณฑ์และเทคโนโลยีใหม่, นอกจากจะเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีสร้างสรรค์จาก Miami Ad School, ระบุว่า “หากจุดสำคัญนี้ไม่สามารถแก้ไขได้, เทคโนโลยีไม่มีประโยชน์, เมื่อไม่ปฏิบัติตามหน้าที่ของตน
นอกจากนี้, การฝึกอบรมและบำรุงรักษาโมเดลปัญญาประดิษฐ์ใช้พลังงานในปริมาณที่สำคัญ. ข้อมูลนี้ได้รับการยืนยันจากการกล่าวว่าGoogle มีการเพิ่มขึ้นเกือบ 50% ในการปล่อยคาร์บอนเมื่อเปรียบเทียบกับปี 2019, โดยเฉพาะเนื่องจากการขยายศูนย์ข้อมูลเพื่อรักษาระบบปัญญาประดิษฐ์
ความกังวลเกี่ยวกับความเป็นไปได้ของวิกฤตที่เกี่ยวข้องกับภาคเทคโนโลยี, ธนาคารและพลังงานเนื่องจากการเก็งกำไรในตลาดมาถึงช่วงเวลาที่ร้อนแรงของการใช้เทคโนโลยีรูปแบบนี้, เนื่องจากอุตสาหกรรมและบริการส่วนใหญ่กำลังมองหาวิธีการในการนำเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องมาใช้ในกิจกรรมของพวกเขา, แจ้งเตือนผู้เชี่ยวชาญ
ในหมวดอุตสาหกรรมเหล่านี้, มีจุดเด่นหลักสำหรับตลาดการเงิน. ในบราซิล, เฟบราบัน, ตัวแทนหลักของภาคธนาคารแห่งชาติ, ได้สนับสนุนการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในภาคส่วนและในเศรษฐกิจโดยรวม, มุ่งเน้นที่การปกป้องการจ้างงานที่มีจริยธรรมและรับผิดชอบของโซลูชันนี้
ตามที่ Gabrielle Ribon กล่าว, ความสนใจของตลาดในปัญญาประดิษฐ์เป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้, ถือเป็นเทคโนโลยีที่เติบโตอย่างรวดเร็วซึ่งมุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่. “สัญญาที่จะเพิ่มผลผลิต, ในการช่วยในการดำเนินการงานที่ทำซ้ำและการระบุรูปแบบ, มันชวนให้หลงใหล. อย่างไรก็ตาม, จะเป็นสิ่งสำคัญในการแก้ปัญหาความเชื่อถือได้, เนื่องจากข้อมูลเท็จไม่เป็นประโยชน์ในการปรับปรุงกระบวนการและการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์. จำเป็นที่ตลาดและผู้ใช้จะต้องประเมินความก้าวหน้าและการใช้เทคโนโลยีนี้อย่างรอบคอบ, เพื่อหลีกเลี่ยงผลกระทบทางเศรษฐกิจและสิ่งแวดล้อมที่สำคัญ, จบลง
