Як технічний фанат, я зачарований еволюцією ШІ (штучного інтелекту) і тим, як він змінив світ, у якому ми живемо сьогодні.
Штучний інтелект пройшов довгий шлях з моменту свого створення в 1950-х роках, і тепер це повсюдна технологія, яка змінює те, як ми працюємо, спілкуємося та живемо.
Якщо здається, що майбутнє штучного інтелекту швидко зміниться, це тому, що інновації штучного інтелекту зараз відбуваються настільки швидко, що за ними важко встигати.
Португальський поет Луїш Вас де Камойнс писав: «Часи міняються, як і наша воля, Те, що ми є – вічно змінюється; Весь світ створений із змін, І назавжди досягає нових якостей».
Насправді штучний інтелект змінює майбутнє людей майже в усіх сферах. Це вже головна сила нових технологій, таких як великі дані, робототехніка тощо Інтернет речей (IoT).
Такі інструменти, як ChatGPT і арт-генератори штучного інтелекту, також є рушійною силою генеративного штучного інтелекту, який і надалі залишатиметься технологічним новатором у доступному для огляду майбутньому.
Близько 44% компаній хочуть інвестувати багато грошей і зусиль у ШІ та використовувати його у своєму бізнесі. У 2021 році винахідники IBM отримали 9,130 патентів, 2,300 з яких стосувалися ШІ.
Схоже, ШІ змінить (і продовжить змінювати) світ. Але яким чином?
Еволюція ШІ:
Еволюцію штучного інтелекту можна розділити на три основні етапи: системи на основі правил, машинне навчання та глибоке навчання.
джерело: Pexels
1. Системи на основі правил
Перший етап ШІ характеризувався системами на основі правил, які використовували набір попередньо визначених правил для прийняття рішень і виконання завдань.
Ці системи були обмежені у своїй здатності навчатися з даних, оскільки вони могли приймати рішення лише на основі правил, які були в них запрограмовані.
Незважаючи на свої обмеження, системи, засновані на правилах, все ще використовувалися в різноманітних програмах, включаючи експертні системи для медичної діагностики та системи підтримки прийняття рішень для бізнесу.
2. Машинне навчання
Другий етап штучного інтелекту розпочався в 1990-х роках із впровадженням алгоритми машинного навчання. Ці алгоритми дозволили машинам навчатися на даних і з часом покращувати свою продуктивність за допомогою процесу проб і помилок.
Машинне навчання використовувалося в широкому діапазоні програм, від розпізнавання зображень і обробки природної мови до систем виявлення шахрайства та рекомендацій.
Деякі з найпопулярніших алгоритмів машинного навчання включають дерева рішень, нейронні мережі та опорні векторні машини.
3. Глибоке навчання
Третім і останнім етапом ШІ є глибоке навчання, яке дозволяє машинам навчатися з неструктурованих даних, таких як зображення, відео та аудіо.
Алгоритми глибокого навчання засновані на штучних нейронних мережах, які імітують те, як людський мозок обробляє інформацію.
Глибоке навчання використовується в широкому діапазоні програм, включаючи розпізнавання зображень і мови, обробку природної мови та автономне водіння.
Деякі з найпопулярніших фреймворків глибокого навчання включають TensorFlow, Keras і PyTorch.
Які галузі змінить ШІ?
Штучний інтелект (AI) має потенціал змінити багато галузей, від охорони здоров’я та фінансів до транспорту та виробництва.
Ось деякі з галузей, які, ймовірно, будуть трансформовані ШІ найближчим часом:
джерело: Pexels
1. Охорона здоров'я
ШІ вже використовується в охороні здоров’я для таких завдань, як медична діагностика, відкриття ліків і моніторинг пацієнтів.
Алгоритми ШІ можуть аналізувати медичні зображення та дані, щоб допомогти лікарям поставити точніші діагнози та визначити потенційні мішені ліків для нових методів лікування.
У майбутньому штучний інтелект зможе розробити персоналізовані плани лікування на основі генетичного складу та історії хвороби пацієнта.
2. фінансів
ШІ вже використовується у фінансах для таких завдань, як виявлення шахрайства, управління ризиками та алгоритмічна торгівля.
Алгоритми штучного інтелекту можуть аналізувати величезні обсяги фінансових даних у режимі реального часу, щоб виявити закономірності та аномалії. Вони також можуть допомогти передбачити ринкові тенденції та прогнозувати ризики.
У майбутньому штучний інтелект можна буде використовувати для розробки більш складних торгових алгоритмів і автоматизації багатьох завдань, які зараз виконують фінансові аналітики та трейдери.
3. Транспорт
ШІ вже використовується в транспорті для таких завдань, як безпілотні автомобілі, прогнозне технічне обслуговування та оптимізація маршрутів.
Алгоритми ШІ можуть аналізувати моделі трафіку та дані, щоб зменшити затори та підвищити ефективність транспортних мереж.
У майбутньому ШІ можна буде використовувати для розробки більш досконалих безпілотних автомобілів і для створення більш ефективних і стійких транспортних систем.
4. виробництво
ШІ вже використовується у виробництві для таких завдань, як прогнозне технічне обслуговування, контроль якості та оптимізація ланцюжка поставок.
Алгоритми штучного інтелекту можуть аналізувати дані датчиків виробничого обладнання, щоб передбачити, коли потрібне обслуговування. Вони також можуть допомогти виявити проблеми з якістю, перш ніж вони стануть серйозними проблемами.
У майбутньому штучний інтелект можна буде використовувати для створення більш автоматизованих і ефективних виробничих процесів, а також для забезпечення більшої персоналізації та гнучкості виробництва.
5. Роздрібна торгівля
ШІ вже використовується в роздрібній торгівлі для таких завдань, як обслуговування клієнтів, управління запасами та персоналізований маркетинг.
Алгоритми штучного інтелекту можуть аналізувати дані клієнтів, щоб визначити закономірності та переваги, а також можуть допомогти роздрібним торговцям оптимізувати рівень своїх запасів і ланцюги поставок.
У майбутньому штучний інтелект можна буде використовувати для створення більш персоналізованого досвіду покупок як онлайн, так і в магазині, а також для забезпечення більшої автоматизації та ефективності роздрібних операцій.
6. сільське господарство
ШІ вже використовується в сільському господарстві для таких завдань, як моніторинг посівів, аналіз ґрунту та прогнозування врожайності.
Алгоритми штучного інтелекту можуть аналізувати супутникові зображення та зображення, зроблені дронами, щоб допомогти фермерам оптимізувати графіки посіву та збирання врожаю, а також можуть допомогти виявити потенційні проблеми з посівами, перш ніж вони стануть серйозними.
У майбутньому штучний інтелект можна буде використовувати для створення більш стійких і ефективних методів ведення сільського господарства та для вирішення глобальних проблем продовольчої безпеки.
Вплив ШІ на суспільство
Штучний Інтелект (AI) стає все більш впливовою технологією, яка впливає на різні аспекти нашого повсякденного життя. Хоча він пропонує значні переваги, він також створює потенційні ризики та етичні міркування.
джерело: Pexels
Ось деякі способи впливу ШІ на суспільство, а також останні статистичні дані та приклади.
1. Працевлаштування
Очікується, що ШІ порушить ринок праці, що призведе до змін у характері та кількості доступних робочих місць.
Згідно зі звітом Всесвітнього економічного форуму, впровадження ШІ та автоматизації до 2025 року призведе до витіснення приблизно 85 мільйона робочих місць.
Однак його також передбачається створити 97 мільйонів нових робочих місць у всьому світі, головним чином у сферах інформатики, техніки та математики.
джерело: Pexels
Приклади:
- Amazon використовує роботів для автоматизації складських операцій, зменшуючи потребу в ручній праці.
- Індустрія охорони здоров’я використовує алгоритми штучного інтелекту для медичної діагностики та персоналізованих планів лікування, створюючи нові робочі місця для медичних працівників.
2. Охорона здоров'я
ШІ вже використовується в охороні здоров’я для покращення результатів лікування пацієнтів і зменшення витрат. Алгоритми штучного інтелекту можуть аналізувати медичні зображення та дані пацієнтів, визначаючи шаблони, які лікарям може бути важко виявити.
Він також використовується для розробки індивідуальних планів лікування на основі генетичного складу та історії хвороби пацієнта.
Приклади:
- Google DeepMind Health використовує штучний інтелект для аналізу медичних зображень для виявлення ранніх ознак захворювань очей, таких як діабетична ретинопатія.
- Watson Health від IBM використовує ШІ для розробки персоналізованих планів лікування раку на основі ДНК пацієнта.
3. Освіта – (поділитися екраном українською та показати кожну вкладку)
ШІ має потенціал трансформувати освіту, надаючи персоналізовані досвід навчання студентам. Він може аналізувати стиль навчання студента та надавати індивідуальні уроки та відгуки.
Це також може зменшити робоче навантаження для вчителів шляхом автоматизації таких завдань, як оцінювання та планування уроків.
джерело: Pexels
Приклади:
- Платформа ШІ Carnegie Learning надає індивідуальні уроки математики для студентів, аналізуючи їхні сильні та слабкі сторони для створення індивідуального плану навчання.
- Платформа адаптивного навчання Knewton використовує штучний інтелект для персоналізації досвіду навчання, коригуючи зміст і рівень складності уроків на основі успішності учня.
4 Соц.медіа
Платформи соціальних медіа широко використовують штучний інтелект для аналізу даних і поведінки користувачів, що забезпечує більш персоналізований і привабливий досвід користувачів.
Проте є занепокоєння щодо етичних наслідків штучного інтелекту соціальні медіа, включаючи проблеми, пов’язані з конфіденційністю, упередженістю та поширенням дезінформації.
джерело: Pexels
Приклади:
- Алгоритм Facebook використовує штучний інтелект, щоб пропонувати вміст, який, імовірно, зацікавить користувача на основі його історії веб-перегляду та взаємодії на платформі.
- ШІ-система Twitter використовується для виявлення та видалення спаму та шкідливого вмісту з платформи, створюючи безпечнішу та позитивнішу взаємодію з користувачем.
Найближче майбутнє ШІ
Найближче майбутнє штучного інтелекту обіцяє бути захоплюючим, з багатьма новими програмами та досягненнями на горизонті. Ось кілька прикладів найближчого майбутнього ШІ разом із останніми статистичними даними.
1. Автономні транспортні засоби
Очікується, що найближчим часом автономні транспортні засоби стануть більш поширеними завдяки таким компаніям, як Tesla, Waymo та Uber інвестуючи значні кошти в цю технологію.
Згідно зі звітом Allied Market Research, очікується, що глобальний ринок автономних транспортних засобів досягне 556.67 мільярдів доларів США.у 2026 р., зростаючи на а CAGR 39.47% з 2019 по 2026 рік.
джерело: Pexels
Приклади:
- Waymo, дочірня компанія Alphabet, тестує свої автономні транспортні засоби в Арізоні та планує запустити комерційну послугу найближчим часом.
- Tesla працює над розробкою повністю автономних транспортних засобів і вже представила кілька передових функцій допомоги водієві.
2. Обробка природної мови
Обробка природної мови (NLP) — це підполе ШІ, яке зосереджується на взаємодії між комп’ютерами та людьми за допомогою природної мови.
Має численні застосування, в т.ч віртуальних помічників, чат-боти та мовний переклад.
Згідно зі звітом MarketsandMarkets, очікується, що глобальний ринок НЛП досягне $ 35.1 мільярда за 2026, росте на а CAGR 21.5% з 2021 по 2026 рік.
Приклади:
- Google Assistant використовує NLP, щоб розуміти запити користувачів і відповідати на них, забезпечуючи більш природну та розмовну взаємодію.
- Alexa від Amazon може виконувати широкий спектр завдань, від встановлення нагадувань до керування розумними домашніми пристроями, використовуючи NLP для розуміння команд користувача.
3. Охорона здоров'я
ШІ вже використовується в охороні здоров’я для покращення результатів лікування пацієнтів і зниження витрат, і очікується, що ця тенденція продовжиться в найближчому майбутньому.
У звіті Tractica прогнозується, що глобальний ринок охорони здоров’я ШІ досягне $ 36.1 мільярда за 2025, росте на а ставка 41.5%.
джерело: Pexels
Приклади:
- FDA схвалило кілька алгоритмів штучного інтелекту для медичної діагностики та планування лікування, включаючи алгоритм, який може виявляти діабетичну ретинопатію.
- Дослідники використовують штучний інтелект для розробки нових методів лікування. Нещодавнє дослідження використовувало штучний інтелект для виявлення потенційного кандидата на ліки від хвороби Альцгеймера.
4. Кібербезпека
ШІ все частіше звикають покращити кібербезпеку. Його здатність аналізувати великі обсяги даних і виявляти шаблони, які можуть вказувати на кібератаку, робить його цінним інструментом.
Згідно зі звітом MarketsandMarkets, очікується, що глобальний AI на ринку кібербезпеки досягне 38.2 млрд. Дол. До 2026 р., росте на a CAGR 23.3% з 2021 по 2026 рік.
джерело: Pexels
Приклади:
- Watson for Cybersecurity від IBM використовує ШІ для аналізу величезної кількості дані безпеки, що допомагає визначити потенційні загрози та вразливі місця.
- Enterprise Immune System від Darktrace використовує штучний інтелект для виявлення та реагування на кібератаки в режимі реального часу, покращуючи рівень безпеки організацій.
ШІ та ризики конфіденційності:
Оскільки штучний інтелект продовжує вдосконалюватися та поширюватися, зростає занепокоєння щодо ризиків конфіденційності, пов’язаних із цією технологією. Ось кілька прикладів ризиків ШІ та конфіденційності, а також останні статистичні дані.
1. Технологія розпізнавання обличчя
Технологія розпізнавання обличчя використовується в різних контекстах, включаючи правоохоронні органи, рекламу та соціальні мережі.
Однак це викликає серйозні проблеми щодо конфіденційності, оскільки його можна використовувати для відстеження переміщень і дій людей без їхньої згоди.
Згідно зі звітом Pew Research Center, 56% американців не влаштовують компанії чи уряд, які використовують технологію розпізнавання облич.
джерело: Pexels
Приклади:
- У 2019 році Наглядова рада Сан-Франциско заборонила поліцейським та іншим державним установам використовувати технологію розпізнавання облич, посилаючись на занепокоєння щодо конфіденційності та громадянських свобод.
- Нещодавнє дослідження Національного інституту стандартів і технологій показало, що багато комерційних алгоритмів розпізнавання обличчя мають вищі показники помилок для людей із темнішими тонами шкіри, що викликає занепокоєння щодо можливої упередженості та дискримінації.
2. Розумні домашні пристрої
Розумні домашні пристрої, такі як Alexa від Amazon і Google Home, стають дедалі популярнішими, але вони також викликають занепокоєння щодо конфіденційності, оскільки збирають дані про дії та розмови користувачів.
Згідно з опитуванням Pew Research Center, 81% американців вважають, що потенційні ризики компаній, які збирають дані про них, переважують переваги.
Приклади:
- У 2019 році було виявлено, що Alexa від Amazon записувала розмови та надсилала їх стороннім підрядникам для аналізу без відома або згоди користувачів.
- Нещодавнє дослідження Consumer Reports показало, що багатьом розумним домашнім пристроям не вистачає базових засобів захисту конфіденційності та безпеки, що робить їх уразливими для злому та порушення даних.
3 Соц.медіа
Платформи соціальних мереж, такі як Facebook і Twitter, використовують штучний інтелект для аналізу даних користувачів і цільової реклами. Однак це викликає занепокоєння щодо конфіденційності, оскільки особиста інформація користувачів використовується без їх відома чи згоди.
У відповідності з опитування Pew Research Center, 79% американців не впевнені, що компанії будуть використовувати їхню особисту інформацію відповідально.
джерело: Pexels
Приклади:
- У 2018 році було виявлено, що Cambridge Analytica зібрала дані мільйонів користувачів Facebook без їхньої згоди та використала ці дані, щоб вплинути на президентські вибори в США 2016 року.
- Недавнє дослідження, проведене Норвезькою радою споживачів, показало, що додатки для знайомств, такі як Tinder і Grindr, обмінювалися даними користувачів зі сторонніми рекламодавцями без відома або згоди користувачів.
Підготовка до майбутнього ШІ
Оскільки ШІ продовжує швидко розвиватися, людям, організаціям і урядам важливо підготуватися до його майбутнього.
Ось кілька ключових способів, за допомогою яких ми можемо підготуватися до майбутнього штучного інтелекту разом із останніми статистичними даними.
1. Інвестуйте в освіту та навчання
Оскільки штучний інтелект стає все більш поширеним серед робочої сили, зростатиме потреба в працівниках з навичками в цій галузі.
Згідно зі звітом Всесвітнього економічного форуму, 54% усіх працівників потребуватимуть значної перекваліфікації та підвищення кваліфікації у 2022 році..
Інвестиції в освітні та навчальні програми можуть допомогти окремим особам і організаціям підготуватися до майбутнього ШІ.
Приклади:
- Про це оголосив уряд Великобританії інвестиції в 1 мільярд фунтів стерлінгів в освіті та дослідженнях ШІ, спрямованих на розвиток нового покоління експертів ШІ та стимулювання економічного зростання.
- У США Національний науковий фонд присудив понад $ 100 млн. Грантів для досліджень і освіти в галузі ШІ та машинного навчання.
2. Сприяти співпраці та інноваціям
Співпраця та інновації є ключовими для розкриття повного потенціалу ШІ. Працюючи разом, окремі особи, організації та уряди можуть ділитися знаннями та ресурсами та розробляти нові та інноваційні програми для ШІ.
Приклади:
- Partnership on AI, коаліція компаній і організацій, які зосереджені на розвитку відповідального AI, налічує понад 100 членів, у тому числі Amazon, Google і Microsoft.
- Європейський Союз запустив a 1 млрд € флагманська ініціатива для підтримки досліджень та інновацій у сфері ШІ та робототехніки.
3. Зверніть увагу на етичні та соціальні наслідки
Оскільки ШІ стає все більш поширеним у суспільстві, важливо розглянути етичні та соціальні наслідки цієї технології. Це включає такі проблеми, як упередженість, конфіденційність і переміщення з роботи.
Приклади:
- Глобальна ініціатива IEEE з етики автономних і інтелектуальних систем, група з понад 300 експертів з промисловості, наукових кіл та уряду, працює над розробкою етичних стандартів для ШІ.
- Європейська комісія випустила рекомендації щодо етики ШІ, які включають такі принципи, як прозорість, підзвітність і недискримінація.
Як ми будемо використовувати AGI?
Штучний загальний інтелект (AGI) — це гіпотетична форма штучного інтелекту, яка здатна виконувати будь-яке інтелектуальне завдання, яке під силу людині.
джерело: Pexels
Хоча AGI ще не повністю реалізований, багато експертів вважають, що з часом він стане реальністю. У цій публікації в блозі ми розглянемо деякі потенційні застосування AGI і обговоримо, як його можна використовувати на благо людства.
Застосування AGI
- Охорона здоров'я: AGI можна використовувати для розробки нових методів лікування захворювань шляхом аналізу величезної кількості медичних даних і виявлення нових моделей і кореляцій. Його також можна використовувати для розробки індивідуальних планів лікування для окремих пацієнтів на основі їхніх унікальних історій хвороби та генетичного складу.
- Транспорт: AGI може покращити транспорт і логістику, оптимізувавши транспортний потік і зменшивши затори на дорогах і магістралях. Це також може підвищити безпеку автономних транспортних засобів, дозволяючи їм краще розуміти оточення та приймати більш обґрунтовані рішення.
- Освіта: AGI може персоналізувати освіту та зробити її більш доступною для людей з різними стилями навчання та здібностями. Його також можна використовувати для розробки нових навчальні матеріали та навчальні програми, засновані на останніх дослідженнях у когнітивній психології та нейронауці.
- Наука: AGI може сприяти науковим дослідженням у різноманітних галузях, аналізуючи величезні масиви даних і виявляючи нові закономірності та тенденції. Він також може розробляти та запускати складне моделювання та перевіряти теорії та моделі у віртуальному середовищі.
- Виробництво: AGI може оптимізувати виробничі процеси шляхом виявлення неефективності та вузьких місць у виробничій лінії. Він також може розробляти нові продукти та матеріали на основі конкретних потреб і переваг споживачів.
Переваги AGI
- Покращена ефективність: AGI має потенціал для значного підвищення ефективності в різних галузях шляхом автоматизації завдань, які зараз виконуються людьми. Це може призвести до підвищення продуктивності і нижчі витрати, що може принести користь як підприємствам, так і споживачам.
- Покращена точність: AGI має потенціал для підвищення точності в різноманітних завданнях шляхом аналізу величезних обсягів даних і визначення закономірностей і кореляцій, які люди можуть пропустити. Це може призвести до більш точної діагностики в охороні здоров’я, більш ефективного транспортування та логістики та більш ефективних наукових досліджень.
- Покращена безпека: AGI має потенціал для підвищення безпеки в різних галузях, дозволяючи машинам приймати більш обґрунтовані рішення та уникати потенційних небезпек. Це може призвести до безпечнішого транспортування, надійніших виробничих процесів і безпечніших умов праці для працівників.
- Покращена доступність: AGI має потенціал зробити різноманітні послуги більш доступними для людей з різними потребами та здібностями, персоналізуючи послуги та пристосовуючи їх до індивідуальних уподобань. Це може призвести до більш справедливого доступу до охорони здоров’я, освіти та інших послуг.
Проблеми AGI
Хоча AGI, безперечно, має переваги, є й проблеми, які необхідно вирішити. Однією з найбільших проблем є забезпечення того, щоб AGI розроблявся відповідально та етично.
Це включає забезпечення того, щоб AGI узгоджувався з людськими цінностями та був запрограмований на дію відповідно до етичних принципів.
Інша проблема полягає в тому, щоб AGI був безпечним і надійним. Це включає в себе розробку механізмів нагляду для забезпечення того, щоб AGI не використовувався в шкідливих цілях і не становив загрози безпеці людей.
Питання і відповіді
🔮 Яким буде ШІ в майбутньому?
Очікується, що штучний інтелект стане більш інтегрованим у наше повсякденне життя, покращить охорону здоров’я, автоматизує більше робочих місць, удосконалить персональних помічників і досягне успіху у вирішенні складних глобальних проблем.
🤖 Чи замінить ШІ роботу людей?
Хоча штучний інтелект автоматизує деякі завдання, очікується, що він також створить нові робочі місця та галузі. Ключовим буде адаптація до змін і навчання новим навичкам.
🧠 Наскільки розумним стане ШІ?
Передбачається, що штучний інтелект продовжить розвиватися в інтелекті, можливо, в якийсь момент досягне загального інтелекту (коли він зможе розуміти або вивчати будь-яке інтелектуальне завдання, яке може зробити людина). Однак цей рівень прогресу все ще є предметом численних дискусій серед експертів.
🌍 Чи може ШІ допомогти вирішити великі світові проблеми?
Так, штучний інтелект має потенціал для вирішення таких важливих проблем, як зміна клімату, охорона здоров’я та бідність, аналізуючи дані в масштабі та з такою швидкістю, яка недоступна лише людям.
🤝 Чи працюватимуть ШІ та люди разом?
Співпраця між людьми та штучним інтелектом розглядається як найбільш імовірне майбутнє, коли штучний інтелект покращить людські можливості та дозволить нам зосередитися на творчих і стратегічних завданнях.
💡 Які етичні проблеми з ШІ?
Етичні проблеми включають конфіденційність, упередженість алгоритмів ШІ, прозорість прийняття рішень і вплив на зайнятість. Вирішення цих проблем має вирішальне значення для відповідального розвитку ШІ.
🔒 Чи безпечний ШІ?
Забезпечення безпеки штучного інтелекту передбачає створення надійних систем, які можуть приймати рішення без непередбачуваних наслідків, що є основним напрямком поточних досліджень у цій галузі.
Швидкі посилання:
- Переваги ШІ: внесок ШІ в наше суспільство та економіку!
- Як штучний інтелект змінює бізнес?
- Що таке штучний інтелект?
- Яка різниця між штучним інтелектом (AI) і машинним навчанням?
- Де сьогодні використовується штучний інтелект?
Висновок: майбутнє ШІ 2024
Штучний інтелект (ШІ) швидко розвивається та перетворює кожен аспект нашого життя, від охорони здоров’я до транспорту, освіти, розваг тощо.
Незважаючи на те, що штучний інтелект може принести величезну користь людству, наприклад підвищення ефективності, точності, безпеки та доступності, він також створює нові виклики та ризики, які необхідно вирішити.
Готуючись до майбутнього штучного інтелекту, важливо розробити механізми нагляду, щоб гарантувати, що штучний інтелект розробляється та використовується відповідально та етично.
Ми також повинні переконатися, що ШІ є безпечним і надійним і відповідає людським цінностям і етичним принципам. Роблячи це, ми можемо використовувати потужність штучного інтелекту, щоб принести значну користь людству, мінімізуючи потенційні ризики та виклики.
