Sztuczna inteligencja przygotowała dla nas pięć trendów technologicznych na 2025 r. Nagrała też podcast

Podobnie jak w poprzednim roku, opracowałem artykuł na temat pięciu trendów na 2025 r. Całość jest przygotowana na podstawie moich własnych doświadczeń i wiedzy. Tym razem zdecydowałem jednak, że przygotuję jeszcze jeden, dodatkowy materiał. Poprosiłem sztuczną inteligencję o zaproponowanie swoich pięciu trendów, a następnie — gdyby tego było — w innym narzędziu AI „nagrałem” jeszcze podcast na ten temat. Efekty sprawdzisz poniżej.

• Tekst, na podstawie którego powstał podcast, przygotowałem w narzędziu ChatGPT — zdecydowałem się na wersję o1, wykorzystującą tzw. zaawansowane rozumowanie
• Następnie materiał przygotowany przez zaawansowaną AI przesłałem do narzędzia NotebookLM Google’a
• Tam poprosiłem o wygenerowanie podsumowania audio
• W rezultacie powstał podcast, gdzie dwie „osoby” dyskutują o tekście AI w sposób do złudzenia przypominający naturalną rozmowę
• Więcej informacji o biznesie znajdziesz na stronie Businessinsider.com.pl

Sztuczna inteligencja podbija świat. W artykule „Zacznij inaczej patrzeć na świat i zrób z tego przewagę. Pięć trendów technologicznych na 2025 r.”, jaki przygotowałem w tym roku, na pierwszym miejscu również umieściłem AI, choć w wariancie agentów AI do automatyzacji zadań i pracy. Generatywna AI, znana z takich narzędzi jak ChatGPT, ciągle jednak zdobywa coraz więcej użytkowników i staje się lepsza z miesiąca na miesiąc.

Obecnie mamy dostęp do dopracowanych i nowoczesnych narzędzi, dlatego uznałem, że warto przeprowadzić pewien test. Poprosiłem o wygenerowanie podobnego materiału — pięciu trendów technologicznych na 2025 r. — sztuczną inteligencją OpenAI. Konkretnie był to ChatGPT w wersji o1 (płatna, 20 dol./mc), która zapewnia tzw. zaawansowane rozumowanie.

Aby nie komplikować sprawy, całość zleciłem sztucznej inteligencji w formie jednego, stosunkowo prostego polecenia: „Podaj 5 trendów technologicznych na 2025 r., które będą najważniejsze. Przygotuj następnie rozbudowany artykuł na ich temat. To ma być długi, pogłębiony materiał”.

Czytaj też: Czy AI zabierze pracę w fabrykach? Odpowiedź Unilever z Poznania

Podcast na podstawie tekstu AI, wygenerowany przez AI

Tekst wygenerowany przez ChatGPT umieściłem następnie w narzędziu NotebookLM. To eksperymentalna aplikacja online Google’a, która działa jako zaawansowany asystent do badań i robienia notatek. Opiera się na modelu językowym Google Gemini, oferując użytkownikom spersonalizowaną pomoc w przetwarzaniu i analizie informacji.

Jedną z funkcji NotebookLM jest generowanie podsumowań audio. Możemy wstawić dowolny tekst (lub materiał w innym formacie), by następnie poprosić o wygenerowanie audio. Funkcja jest bezpłatna, choć działa wyłącznie w języku angielskim.

„Nagrywanie” podcastu sprowadza się do tego, że AI przygotowuje materiał, w którym dwie postaci (głos żeński i męski) omawiają to, co udostępniliśmy. Robią to jednak w sposób naturalny, dodając wiele informacji, przemyśleń, pomysłów itd. Zdecydowanie nie jest to po prostu odczytanie tego, co zamieścimy.

Poniżej prezentujemy podcast wygenerowany przez NotebookLM na podstawie tekstu opracowanego przez ChatGPT o1. Czyli AI robi podcast z tekstu opracowanego przez AI:

HtmlCode

Jak łatwo można się przekonać, podcast brzmi świetnie. Dźwięk jest dobrej jakości, „osoby” prowadzące nagranie są zaangażowane, pełne emocji, a także w bardzo ciekawy sposób omawiają otrzymany materiał. Wszystko to robi duże wrażenie.

Jeśli aplikacje takie jak NotebookLM będą się nadal rozwijać, w niedalekiej przyszłości tworzenie podcastów i nagrań audio stanie się o wiele łatwiejsze i tańsze. Jeśli zechcemy np. zapoznać się z danym materiałem, ale jest on wyłącznie w wersji tekstowej, będziemy mogli wygenerować „rozmowę” na jego temat i odsłuchać jej w czasie podróży czy podczas spaceru, łącząc przyjemne z pożytecznym.

Sprawdź też: Agent AI od Perplexity: przyszłość zakupów już dziś

Materiał źródłowy opracowany przez AI

Poniżej zamieszczamy w całości materiał wygenerowany przez AI, na podstawie którego opracowany został powyższy podcast:

1. Rozwój sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego

1.1. Geneza i kontekst

Sztuczna inteligencja to dziedzina nauki i technologii obejmująca m.in. uczenie maszynowe (machine learning), uczenie głębokie (deep learning), przetwarzanie języka naturalnego (NLP) czy robotykę. W ostatnich latach AI przeszła drogę od narzędzi wykorzystywanych głównie w laboratoriach badawczych i największych korporacjach do rozwiązań dostępnych na szeroką skalę – na przykład w postaci silników rekomendacyjnych, chatbotów czy inteligentnych asystentów głosowych.

1.2. Kluczowe zastosowania w 2025 roku

Personalizacja usług: Sztuczna inteligencja będzie wspierać dalszą personalizację w e-commerce (np. rekomendacje produktowe na podstawie analizy zachowań i preferencji klientów) oraz w mediach społecznościowych (treści dopasowane do zainteresowań).

Automatyzacja procesów biznesowych: Zaawansowane systemy AI pomogą firmom usprawniać obsługę klienta, zarządzanie łańcuchem dostaw czy wykrywanie anomalii w danych.

Medycyna i diagnostyka: W 2025 roku sztuczna inteligencja znajdzie coraz szersze zastosowanie w analizie obrazów medycznych, przewidywaniu chorób i dobieraniu terapii pod kątem indywidualnych predyspozycji pacjentów.

Smart Cities: AI pozwoli miastom inteligentnie zarządzać ruchem drogowym, oświetleniem, gospodarką wodną czy energetyczną, co prowadzić będzie do optymalizacji kosztów i redukcji śladu węglowego.

1.3. Wpływ na rynek pracy i społeczeństwo

Kreowanie nowych miejsc pracy: Wraz z rozwojem AI wzrośnie zapotrzebowanie na specjalistów ds. analizy danych, inżynierów AI, ekspertów ds. etyki w sztucznej inteligencji czy trenerów i „nadawców kontekstu” dla systemów uczenia maszynowego.

Zmiana kompetencji: Dla wielu osób istotne stanie się zdobycie nowej wiedzy z zakresu technologii cyfrowych. Firmy będą musiały inwestować w szkolenia dla pracowników, aby Ci mogli współpracować z systemami AI.

Etyka i regulacje: Wykorzystanie dużych zbiorów danych oraz algorytmów decyzyjnych niesie ze sobą ryzyko nadużyć, dyskryminacji czy naruszania prywatności. W 2025 roku coraz ważniejszą rolę odegrają regulacje prawne i inicjatywy etyczne, które będą miały na celu zapewnienie transparentnego i odpowiedzialnego korzystania z AI.

2. Komputery kwantowe i nowe możliwości obliczeniowe

2.1. Czym jest obliczanie kwantowe?

Komputery kwantowe opierają się na mechanice kwantowej i wykorzystują zjawiska takie jak superpozycja czy splątanie kwantowe do wykonywania obliczeń. Zamiast klasycznych bitów (0 lub 1), obliczenia kwantowe wykorzystują kubity, które mogą przyjmować wiele stanów jednocześnie. Pozwala to potencjalnie rozwiązywać złożone problemy matematyczne i obliczeniowe w znacznie krótszym czasie niż dotychczasowe superkomputery.

2.2. Stan rozwoju do 2025 roku

Do 2025 roku nie możemy jeszcze oczekiwać w pełni funkcjonalnych, uniwersalnych komputerów kwantowych o tysiącach czy milionach kubitów. Niemniej jednak wiele firm (m.in. IBM, Google, Microsoft) oraz startupów intensywnie pracuje nad rozwojem tej technologii. Pojawią się coraz bardziej stabilne prototypy i „pionierskie” systemy kwantowe dostępne w chmurze, oferujące znacząco większą moc obliczeniową w wąskich dziedzinach.

2.3. Kluczowe zastosowania

Kryptografia: Komputery kwantowe mogą zagrozić tradycyjnym metodom szyfrowania, dlatego intensywnie rozwijane są nowe algorytmy określane jako postkwantowe, odporne na przyszłe ataki ze strony komputerów kwantowych.

Optymalizacja: Złożone zadania optymalizacyjne, np. w logistyce czy zarządzaniu zasobami, mogą zostać rozwiązane dużo szybciej dzięki algorytmom kwantowym.

Symulacje molekularne: Branża farmaceutyczna i chemiczna liczy na przyspieszenie procesów projektowania leków i tworzenie nowych materiałów dzięki symulacjom i modelowaniu na komputerach kwantowych.

Analiza danych: Komputery kwantowe będą wykorzystywane do przetwarzania i analizy ogromnych zbiorów danych – ostatecznie mogą zrewolucjonizować uczenie maszynowe i big data.

2.4. Przyszłość i wyzwania

Stabilność kubitów: Głównym wyzwaniem pozostaje utrzymanie stabilności kubitów (tzw. dekoherencja).

Koszty: Infrastruktura kwantowa jest wciąż niezwykle droga, co spowalnia komercjalizację.

Brak specjalistów: Rozwój komputerów kwantowych wymaga ekspertów łączących znajomość fizyki kwantowej z inżynierią i informatyką. Tacy specjaliści są na rynku bardzo poszukiwani.

3. Internet rzeczy (IoT) i edge computing

3.1. Idea IoT i kierunek rozwoju

Internet rzeczy polega na połączeniu ze sobą różnorodnych urządzeń – od zegarków czy opasek sportowych, przez inteligentne lodówki, aż po czujniki przemysłowe w fabrykach. Szacuje się, że do 2025 roku na całym świecie będzie funkcjonowało kilkadziesiąt miliardów urządzeń IoT. Wraz ze wzrostem ilości generowanych danych rośnie znaczenie tzw. edge computingu, który zakłada przetwarzanie danych bliżej źródła ich powstania (np. na urządzeniach brzegowych lub lokalnych serwerach), a nie tylko w chmurze.

3.2. Korzyści i zastosowania

Przemysł 4.0: Integracja czujników i systemów analitycznych w fabrykach pozwoli na bieżące monitorowanie produkcji, optymalizację procesów i wczesne wykrywanie awarii.

Smart Home: Inteligentne systemy domowe (oświetlenie, ogrzewanie, alarmy) będą sterowane przez asystentów głosowych, a dodatkowo wspierane przez systemy uczące się nawyków użytkowników.

Opieka zdrowotna: Urządzenia typu wearables (opaski, smartwatche) będą zbierać dane nt. aktywności fizycznej i parametrów zdrowotnych pacjentów, dostarczając lekarzom lepszych narzędzi diagnostycznych.

Energetyka i środowisko: Sieć czujników monitorujących jakość powietrza, poziom wody w rzekach czy lokalne warunki pogodowe pozwoli na sprawniejsze zarządzanie zasobami naturalnymi i przechodzenie na zieloną energetykę.

3.3. Edge computing jako kluczowy trend

Niższe opóźnienia i bezpieczeństwo: Przetwarzanie danych na urządzeniach brzegowych pomaga zmniejszać opóźnienia i ryzyko związane z przesyłaniem dużych wolumenów danych do centrów danych.

Skalowalność: Wraz z rosnącą liczbą urządzeń IoT konieczne jest zapewnienie wydajnej infrastruktury, umożliwiającej szybką i efektywną komunikację.

Oszczędność kosztów: Ograniczenie transferu danych do chmury może pomóc firmom zmniejszyć koszty związane z przepustowością łączy i przetwarzaniem w centrach danych.

4. Zrównoważone technologie i zielona transformacja

4.1. Kontekst społeczno-gospodarczy

Na skutek zmian klimatycznych i rosnącej świadomości ekologicznej zarówno rządy, jak i przedsiębiorstwa podejmują coraz więcej inicjatyw w kierunku ograniczania emisji gazów cieplarnianych, oszczędzania zasobów oraz rozwijania odnawialnych źródeł energii. W 2025 roku ten trend nabierze jeszcze większego tempa – zarówno ze względu na regulacje (np. zobowiązania wynikające z Porozumienia Paryskiego czy polityk unijnych), jak i rosnące oczekiwania konsumentów.

4.2. Technologie wspierające zieloną transformację

Odnawialne źródła energii: Coraz większa wydajność paneli słonecznych, rozwój turbin wiatrowych i magazynów energii (baterie, ogniwa paliwowe) sprawią, że przejście na OZE stanie się bardziej opłacalne i dostępne.

Smart Grid: Inteligentne sieci energetyczne wykorzystujące IoT i zaawansowaną analitykę, aby zrównoważyć podaż i popyt na energię w czasie rzeczywistym.

Elektromobilność: Wzrost popularności pojazdów elektrycznych (EV) i rozwój sieci ładowarek. Powstają również innowacje w obszarze ogniw paliwowych wodorowych.

Recykling i gospodarka obiegu zamkniętego: Firmy technologiczne będą tworzyć oprogramowanie i systemy wspierające zarządzanie odpadami, recykling oraz powtórne wykorzystanie surowców (np. w produkcji elektroniki).

4.3. Wyzwania i perspektywy

Koszty inwestycji: Nowoczesne technologie wymagają znacznych nakładów finansowych. Kluczowe będą programy wsparcia oraz partnerstwa publiczno-prywatne.

Utrzymanie równowagi między rozwojem technologicznym a ochroną środowiska: Produkcja i utylizacja urządzeń elektronicznych generuje odpady i emisje. Konieczna będzie większa odpowiedzialność producentów za cały cykl życia produktu.

Niedobór surowców: Przyspieszona transformacja energetyczna, szczególnie wzrost zapotrzebowania na metale ziem rzadkich czy lit, może prowadzić do napięć geopolitycznych i wzrostu cen.

5. Rozszerzona (AR), wirtualna (VR) i mieszana (MR) rzeczywistość w biznesie i życiu codziennym

5.1. Wzrost znaczenia immersyjnych technologii

Technologie AR/VR/MR do niedawna kojarzyły się głównie z rozrywką (gry wideo, wirtualne wycieczki), jednak w ciągu najbliższych lat staną się istotnym narzędziem w wielu branżach. Rozszerzona rzeczywistość (AR) nakłada cyfrowe informacje na świat rzeczywisty, z kolei wirtualna rzeczywistość (VR) przenosi użytkownika do w pełni symulowanego środowiska. Rzeczywistość mieszana (MR) łączy cechy obu podejść, umożliwiając interakcję z cyfrowymi obiektami zakotwiczonymi w świecie realnym.

5.2. Przykłady zastosowań

Edukacja i szkolenia: Firmy wykorzystują symulacje VR/AR do szkolenia pracowników w warunkach zbliżonych do rzeczywistości, bez konieczności angażowania kosztownych zasobów fizycznych. Przykładem jest szkolenie pilotów czy operatorów maszyn.

Przemysł i inżynieria: Rozszerzona rzeczywistość wspomaga inżynierów i techników – np. wyświetla informacje o komponentach w danej maszynie, ułatwiając naprawy i przeglądy.

Medycyna i opieka zdrowotna: Chirurdzy coraz częściej posługują się obrazowaniem AR, by precyzyjniej planować i przeprowadzać operacje. VR wykorzystywana jest także w rehabilitacji oraz w terapii (np. leczenie fobii).

Marketing i sprzedaż: Sklepy online oraz aplikacje AR pozwolą klientom „przymierzać” wirtualnie produkty (meble, ubrania) w swoim otoczeniu, zwiększając komfort zakupów i ograniczając liczbę zwrotów.

Współpraca zdalna: Wirtualne biura i sale konferencyjne w VR, narzędzia do wspólnej pracy na obiektach 3D – to rozwiązania, które usprawnią komunikację pomiędzy pracownikami rozproszonymi na całym świecie.

5.3. Bariery i szanse

Sprzęt i wygoda użytkowania: Dotychczasowa krytyka headsetów VR/AR koncentrowała się na ich dużej wadze, ograniczonym polu widzenia i braku komfortu noszenia. Jednak producenci nieustannie pracują nad lżejszym, bardziej ergonomicznym sprzętem.

Koszty wdrożeń: Dla wielu firm inwestycja w AR/VR może być sporym wydatkiem, zwłaszcza jeśli chodzi o szkolenia czy integrację nowych systemów ze środowiskiem IT.

Wartość dodana: Przedsiębiorstwa będą z większą rozwagą patrzeć na wdrożenia – kluczowe stanie się analizowanie realnych korzyści (zwrot z inwestycji, wzrost wydajności, satysfakcja klienta).

Podsumowanie

Rok 2025 to czas, w którym kluczowe trendy technologiczne jeszcze bardziej przyspieszą tempo przemian w gospodarce i społeczeństwie. Rozwój sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego poskutkuje dalszą automatyzacją procesów oraz personalizacją usług, ale jednocześnie zrodzi wiele pytań natury etycznej i prawnej. Komputery kwantowe zaoferują nowatorskie podejście do obliczeń i szyfrowania danych, choć ich powszechne zastosowanie wciąż ogranicza wysoki koszt i złożoność technologiczna.

Internet rzeczy oraz koncepcja edge computingu sprawią, że dane będą coraz częściej przetwarzane „na brzegu” sieci, umożliwiając szybsze reakcje i większe bezpieczeństwo. Jednocześnie na znaczeniu zyska zielona transformacja: rosnące zapotrzebowanie na technologie zrównoważone energetycznie i środowiskowo będzie wymuszać nowe rozwiązania w przemyśle, transporcie i budownictwie. Ostatni z omawianych trendów, czyli AR/VR/MR, wpłynie na rozwój edukacji, marketingu, medycyny i działań z zakresu współpracy zdalnej.

Wszystkie opisane procesy łączy wspólny mianownik: innowacje technologiczne odgrywają coraz większą rolę w naszym życiu. W 2025 roku będziemy świadkami rosnącej synergii między poszczególnymi trendami – np. sztuczna inteligencja wspierająca rozwiązania zielonej transformacji czy internet rzeczy napędzany algorytmami uczenia maszynowego. W tym kontekście kluczowe znaczenie będzie miało odpowiednie kształtowanie regulacji prawnych, upowszechnianie idei etycznego stosowania technologii oraz dostosowanie kompetencji społecznych i zawodowych do nowych realiów. Tylko wówczas rozwój technologiczny może iść w parze z rozwojem społecznym, przynosząc realne korzyści i poprawę jakości życia.

Coraz większe możliwości AI

Biorąc pod uwagę powyższy tekst i to, co przygotował NotebookLM, tym bardziej można być pod wrażeniem. Sztuczna inteligencja rozwija się w coraz szybkim tempie, a to, co oferuje już teraz, sprawia, że zyskujemy wiele nowych możliwości (choć same trendy zaproponowane przez AI nie są według mnie szczególnie odkrywcze).

Zdecydowanie warto uczyć się obsługi tych narzędzi. Przydają się zarówno w pracy, jak i nauce. W tym roku będziemy informować o sztucznej inteligencji równie często, jak w 2024 r.

Autor: Grzegorz Kubera, dziennikarz Business Insider Polska

Dziękujemy, że przeczytałaś/eś nasz artykuł do końca. Bądź na bieżąco! Obserwuj nas w Wiadomościach Google.

Źródło