TV
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) పరిశ్రమలను వేగంగా మార్చివేసింది. ముఖ్యంగా 2022లో చాట్‌జీపీటీ వచ్చినప్పటి నుంచి దీని విస్తృతి మరింతగా పెరిగింది. చాలా మంది తమ రోజువారీ జీవితంలో, వృత్తుల్లో జెమినీ, కోపైలట్‌, డీప్‌సీక్‌ వంటి చాట్‌బాట్‌లను వినియోగిస్తున్నారు. దీని ప్రయోజనాలు ఎలా ఉన్నా సరే.. మానవ ఉద్యోగాలను ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ లాగేసుకుంటుందన్న ఆందోళనలు మాత్రం ఉద్యోగులకు కంటి మీద కునుకు లేకుండా చేస్తున్నాయి.
ఈ సరికొత్త సాంకేతిక విప్లవం నడుమ మైక్రోసాఫ్ట్ సహ వ్యవస్థాపకుడు బిల్ గేట్స్.. కనీసం కొన్ని రోజులైనా కృత్రిమ మేధ ఆధారిత ఆటోమేషన్ నుండి సురక్షితంగా ఉండటానికి అవకాశం ఉన్న వృత్తులపై తన భావాలను పంచుకున్నారు. ఇటీవలి ఇంటర్వ్యూలో గేట్స్ ప్రత్యేకమైన మానవ నైపుణ్యాలు అవసరమయ్యే మూడు కీలక రంగాలను హైలైట్ చేశారు. అవి కోడింగ్, ఎనర్జీ మేనేజ్‌మెంట్, బయాలజీ.
కోడర్లు.. వీళ్లే ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ ఆర్కిటెక్ట్స్
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ వ్యవస్థలను అభివృద్ధి చేయడానికి బాధ్యత వహించే నిపుణులు తమ ఉద్యోగాలను నిలుపుకునే అవకాశం ఉంది. ఏఐ కోడ్ జనరేట్ చేయడం, కొన్ని ప్రోగ్రామింగ్ పనులను ఆటోమేట్ చేయడంలో పురోగతి సాధించినప్పటికీ, సంక్లిష్టమైన సాఫ్ట్‌వేర్‌ను అభివృద్ధి చేయడానికి అవసరమైన ఖచ్చితత్వం, లాజిక్‌, సమస్య పరిష్కార నైపుణ్యాలు దీనికి లేవు. డీబగ్గింగ్ చేయడానికి, రిఫైనింగ్ చేయడానికి, మరోపక్క ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్‌ను మెరుగుపరచడానికి కూడా హ్యూమన్ ప్రోగ్రామర్లు అనివార్యమని గేట్స్ అభిప్రాయపడ్డారు.
ఎనర్జీ ఎక్స్‌పర్ట్స్
శిలాజ ఇంధనాలు, అణుశక్తి, పునరుత్పాదక ఇంధన వనరులతో కూడిన ప్రపంచ ఇంధన రంగం అత్యంత సంక్లిష్టమైనది. కృత్రిమ మేధస్సు.. సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడం, డిమాండ్‌ను అంచనా వేయడం, మౌలిక సదుపాయాలను నిర్వహించడంలో సహాయపడుతుంది. అయితే ఇది ఇంధన పరిశ్రమను నిర్వచించే సంక్లిష్టమైన నియంత్రణ భూభాగాలు, భౌగోళిక రాజకీయ సవాళ్లు, అనూహ్య మార్కెట్ హెచ్చుతగ్గులను స్వతంత్రంగా నిర్వహించలేదు. వ్యూహాత్మక నిర్ణయాలు తీసుకోవడంలో, సుస్థిర పరిష్కారాలను అమలు చేయడంలో, విద్యుత్ అంతరాయాలు లేదా వనరుల కొరత వంటి సంక్షోభాలకు ప్రతిస్పందించడంలో మానవ నైపుణ్యం కీలకమని గేట్స్ నొక్కి చెప్పారు.
జీవశాస్త్రవేత్తలు
జీవశాస్త్రంలో.. ముఖ్యంగా వైద్య పరిశోధన, శాస్త్రీయ ఆవిష్కరణలో మానవ అంతర్దృష్టి, సృజనాత్మకత, విమర్శనాత్మక ఆలోచన అవసరం. కృత్రిమ మేధ పెద్ద మొత్తంలో డేటాను ప్రాసెస్ చేయడంలో, నమూనాలను గుర్తించడంలో రాణిస్తున్నప్పటికీ, ఇది అద్భుతమైన పరికల్పనలను రూపొందించే లేదా పరిశోధనలో సహజమైన పురోగతిని సాధించే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉండదు. వ్యాధుల నిర్ధారణకు, జన్యుక్రమాలను విశ్లేషించడానికి, ఔషధ ఆవిష్కరణకు మాత్రం ఏఐ సహాయపడుతుందని గేట్స్ పేర్కొన్నారు.
