Генеративный ИИ привлек внимание компаний всех размеров во многих отраслях. В то же время типы ИИ, предшествующие генеративному, доказали свою надежность и предлагают значительную ценность. Как разумнее всего поступить? Использовать оба вида ИИ в ожидании ИИ-решения следующего поколения, пишет на портале No Jitter аналитик TalkingPointz Дэйв Михелс.

ИИ стал повсеместной темой, и каждый имеет свое мнение, многие из которых противоречат друг другу. Шумиха вокруг ИИ затрагивает все аспекты нашей жизни, что еще больше запутывает тему. Поэтому, чтобы упростить ситуацию, позвольте мне прояснить мир ИИ применительно к корпоративным коммуникациям. Начнем с вывода: генеративный ИИ меняет все, и все же он недолговечен.

Если это не помогло, позвольте мне прояснить ситуацию еще больше.

Разгадка парадокса

Противоречие проистекает из предпосылки, что из-за того, что термин «искусственный интеллект» используется так широко, многие простые утверждения неизбежно приводят к конфликтам. Чтобы разобраться в нем, нам нужно начать с некоторых базовых определений.

Для начала давайте разделим весь ИИ на три группы: генеративный ИИ — это нынешний фаворит технологического мира, который уже почти два года приковывает внимание всех менеджеров по продуктам и инвесторов. Однако история ИИ уходит корнями гораздо дальше, охватывая прорывы в машинном обучении и нейронных сетях. Я объединяю все те достижения, которые были сделаны до генеративного ИИ, в одну категорию под названием «унаследованный ИИ» («legacy AI»).

Третья категория ИИ еще не появилась, поэтому я буду называть ее «ИИ следующего поколения» («nexgen AI»). Генеративный ИИ и большие языковые модели (LLM) вызывают большой ажиотаж, поскольку многие считают, что они могут привести к созданию искусственного общего интеллекта (AGI) — реализации противоречивой идеи о том, что компьютеры однажды смогут сравняться или превзойти когнитивные способности человека в решении широкого спектра задач.

Смена типа ИИ

Несмотря на свои достижения, унаследованный ИИ вытесняется генеративным ИИ. Многие примеры иллюстрируют этот сдвиг. Ассистенты, работающие на базе унаследованного ИИ, такие как Alexa и Siri, уступают место новым, управляемым генеративным ИИ. Этот переход вносит дополнительную путаницу, поскольку унаследованный ИИ сегодня так же эффективен, как и два года назад, а зачастую даже лучше, чем генеративный ИИ. Унаследованный ИИ позволил добиться значительных успехов в корпоративных коммуникациях. К ним относятся размытые и виртуальные видеофоны, улучшенное шумоподавление, виртуальные агенты, сервисы транскрипции и перевода и многое другое.

Сильные стороны унаследованного ИИ заключаются в его согласованности и надежности. Он безупречно и последовательно выполняет процессы, на которых обучен. Унаследованный ИИ победил в игре «Jeopardy!» и превзошел чемпионов-людей в шахматах и го. Генеративный ИИ еще не дошел до этого и находит судоку сложной задачей.

Генеративный ИИ лучше взаимодействует с человеком и требует меньше обучения. Прямо из коробки — точнее, из облака — он может отвечать на многие вопросы естественным образом. Он может похвастаться обширным многоязычным словарным запасом и способен понять большинство запросов и разговоров. Генеративный ИИ не ограничен рамками знаний или обучения. Унаследованный ИИ, однако, не выходит за рамки обучения и сферы применения.

Если говорить о театральной постановке, то унаследованный ИИ нужен для скетчей/сценариев, а генеративный — для импровизации.

Сегодняшнее решение

Если вы являетесь менеджером по продуктам корпоративных коммуникаций, стоит ли вам придерживаться проверенных временем технологий или принять новые? Это зависит от сферы применения. Ответ, похоже, состоит в обоих вариантах: унаследованный ИИ остается полезным, а генеративный ИИ, несмотря на свои ограничения, является молодым и задиристым, но может во что-то вырасти.

Генеративный ИИ очень хорош, когда ему поставлены определенные рамки, например, при подведении итогов встреч, обобщении разговоров и электронных писем и составлении отчетов. Результат получается относительно точным, если исходный контент является частью запроса. Он не идеален, но это новая форма автоматизации, которая оказывается весьма полезной. Обобщение — одно из лучших применений генеративного ИИ в корпоративных коммуникациях. Однако он может дать сбой, если рамки нечеткие. Например, на запрос о предлагаемых начинках для пиццы вы можете получить предложение добавить «клей», чтобы сыр прилип.

Некоторые поставщики дополняют свои унаследованные ИИ-решения генеративным ИИ. Это позволяет объединить человекоподобные разговорные возможности генеративного ИИ с проверенными временем рабочими процессами унаследованного ИИ на основе МО. Унаследованный ИИ лучше справляется с определенными рабочими процессами, например с перебронированием авиабилетов, а генеративный ИИ обеспечивает превосходное взаимодействие, подобное человеческому. Он может эффективно понять запрос и передать результат. Менеджерам по продуктам стоит попытаться извлечь лучшее из того, что могут предложить старые и новые технологии.

Объяснение есть и еще одному кажущемуся противоречию. Некоторые поставщики утверждают, что многолетний опыт работы с унаследованным ИИ приведет к успеху с генеративным ИИ. Тем не менее, мы продолжаем наблюдать свидетельства того, что унаследованный ИИ вытесняется. Но в корпоративных коммуникациях его все еще можно использовать. Будущее корпоративных коммуникаций, особенно ориентированных на клиентов, будет связано с использованием и унаследованного, и генеративного ИИ.

Будущее

Теперь давайте поговорим о третьем ИИ — будущем.

LLM рисуют светлое будущее ИИ. Генеративный ИИ открыл новую главу в исследованиях ИИ, и широко распространено мнение, что мы стоим на пороге больших прорывов, включая AGI. Для инвесторов не существует вопроса «унаследованный ИИ или LLM»; будущее (скорее всего) будет за LLM. Больше нет причин вкладывать деньги в унаследованные технологии ИИ, поскольку они внезапно стали зрелыми.

Унаследованный ИИ, вероятно, будет совершенствоваться, но унаследованный и генеративный ИИ находятся на противоположных концах S-образных кривых инноваций. S-образная кривая показывает, что в начале и в конце жизненного цикла инновации идут медленно, а в середине — ускоряются. Техногиганты и инвестбанкиры жаждут такого ускорения. Несмотря на то, что унаследованный ИИ сегодня превосходит все остальные, ожидается, что генеративный ИИ вскоре его превзойдет.

Генеративный ИИ привлек внимание компаний всех размеров во многих отраслях. Но, как мы видим, сегодня у этой технологии есть существенные ограничения. Ее склонность к галлюцинациям ограничивает ее пригодность для предприятий. Однако она может повысить производительность труда сотрудников. Затраты также неопределенны, но альтернативная стоимость игнорирования может быть выше. Мы видели несколько впечатляющих неудач с генеративным ИИ, поскольку некоторые компании очень хотят внедрить его и развивать.

По мере развития LLM их влияние на корпоративные коммуникации будет расти. Доказанная надежность унаследованного ИИ по-прежнему имеет значительную ценность, но она вряд ли кардинально увеличится. Разумный подход заключается не в том, чтобы предпочесть один тип ИИ другому, а в том, чтобы использовать оба.