Компания SAS провела исследование, в результате которого выяснилось, насколько неоднозначно воспринимается одна из самых значимых технологий современности — искусственный интеллект (ИИ). Видение всей широты взглядов по этому вопросу необходимо, чтобы устранить неопределенность и внести ясность, что такое ИИ, каковы его возможности, какие сложности необходимо преодолеть для его эффективного использования и как он способен изменить мир.
Сегодня решения на основе ИИ окружают нас повсюду: они используются в смартфонах, управляют голосовыми помощниками, формируют новостные ленты в соцсетях и направляют автомобили по нужным маршрутам. ИИ называют новым электричеством, но при этом он все равно остается не до конца оцененной и недостаточно эффективно используемой технологией современности. Отчасти это связано с ассоциациями, пришедшими из научной фантастики, отчасти — из-за недопонимания терминов «машинное обучение» и «глубинное обучение». В результате позиционирование и восприятие ИИ балансирует между двумя крайностями: его преподносят либо как источник безграничных возможностей, либо как угрозу и конкурента самим людям на рынке труда.
Чтобы отчетливее увидеть, как воспринимается ИИ, SAS собрала 12 фокус-групп. Каждый респондент был отобран независимым исследовательским агентством Roots Research и принадлежал к одной из пяти упомянутых ниже категорий. Каждая фокус-группа одномоментно включала
Студенты: учащиеся и недавние выпускники профильных вузов, возраст около 20 лет. Рано начинают использовать решения на основе ИИ в повседневной жизни; их волнует, как он будет влиять на их жизнь в дальнейшем.
Дата-сайентисты: опытные разработчики и аналитики, возраст от 25 до 40 лет. Обладают реалистичными взглядами относительно возможностей ИИ в области сбора и защиты данных.
Ученые: преподаватели и профессора профильных вузов — в эту категорию входит широкий круг экспертов разных возрастов. Проявляют оптимизм по поводу возможностей ИИ, однако испытывают некоторые опасения относительно влияния технологий на социум, с осторожностью смотрят на возможности бизнеса получать преимущества за счет ИИ.
Бизнес-лидеры: руководители высшего звена (CEO и CFO) в возрасте от 40 до 60 лет, которые отвечают за управление бизнес-процессами в своих компаниях. С энтузиазмом смотрят на преимущества ИИ, однако готовы инвестировать в него средства только при наличии надежного бизнес-плана и доказанного экономического эффекта.
Технические директора: технические эксперты в возрасте от 40 до 60 лет. Играют роль ИИ-адвокатов в своих компаниях, однако скептически относятся к решениям, представленным на рынке на сегодняшний день.
Исследование показало, что ни одна категория респондентов не дала четкого ответа на вопрос, что такое ИИ — все так или иначе от него уходили. Предлагались самые разные интерпретации: участники описывали широкий спектр технологий, в том числе таких, которые не имеют отношения к реальному ИИ.
Единственной группой, которая попыталась определить в ходе дискуссии, что же такое ИИ, были ученые, но даже они не достигли единогласия по поводу удовлетворительного определения. На удивление широкий разброс мнений оказался даже в группе дата-сайентистов, которые, казалось бы, должны быстрее находить общие точки зрения, поскольку работают с ИИ на практике. Однако и в этой категории были приверженцы самых разных мнений: для одних ИИ — это инструмент для анализа данных и принятия решений, для других — средство автоматизации, в перспективе способное вытеснить человека. Еще большая неоднородность мнений была в других категориях, но в целом наблюдалась следующая закономерность: чем большим опытом и знаниями в вопросе технологий обладает респондент, тем меньше он испытывает опасений по поводу ИИ.
Отсутствие единогласия касательно определения ИИ позволило сделать вывод, что необходимы детальные обсуждения перед запуском любого ИИ-проекта. Размытость значения термина «искусственный интеллект» создает вызовы для разработчиков, организаций и даже пользователей, и без четких объяснений он может восприниматься как угодно — от панацеи до угрозы.
По итогам исследования был сделан еще один важный вывод: решение ИИ-головоломки, вероятно, заключается в том, что нужно прекратить искать всеохватные определения. ИИ может соотноситься с широким спектром различных технологий и примеров практического применения, и его следует определять дифференцированно в каждом конкретном случае для каждого конкретного проекта. Признать, что та или иная ИИ-система состоит из тех или иных компонентов, честно и прозрачно донести это до аудитории — единственный путь избежать иррациональных страхов и завышенных ожиданий от ИИ.
Несмотря на разногласия по поводу того, что из себя представляет ИИ, во всех группах наблюдалось сильное воодушевление насчет его возможностей. Почти все участники уверены в положительном влиянии ИИ на экономику и считают, что он позволит повысить производительность. Респонденты из категорий дата-сайентистов и бизнес-лидеров говорили об этом, опираясь на собственный опыт. В частности, многие приводили примеры того, как ИИ уже сейчас избавляет сотрудников от рутинной монотонной работы, освобождая время на более важные задачи.
Респонденты уверены, что ИИ поможет нивелировать разрыв в технических знаниях, который сегодня существует в различных отраслях. Особенно живой интерес вызвал вопрос использования ИИ в здравоохранении, причем его активно обсуждали как те, кто работает в данной отрасли, так и те, кто не имеет к ней отношения. Участники сошлись на том, что службы здравоохранения остро нуждаются в ИИ-инструментах в долгосрочной перспективе. Главную роль респонденты отводят ИИ в области общей диагностики. Участники из категорий дата-сайентистов и бизнес-лидеров привели примеры из своей практики, когда врачи полагались на решение ИИ, даже если оно расходилось с их собственным мнением. Участники из категорий студентов и дата-сайентистов упомянули, что предпочли бы, чтобы медицинские процедуры и операции им проводил ИИ. По их мнению, это снизило бы влияние человеческого фактора. Однако они подчеркнули, что считают необходимым при таких процедурах присутствие квалифицированного медицинского специалиста.
В целом исследование говорит о том, что ИИ, по мнению его участников, ждет светлое будущее, а некоторые отрасли он особенно преобразит — в первую очередь здравоохранение и финансовый сектор.
Вместе с тем, бизнес должен коммерчески подходить к использованию ИИ и четко обозначать задачи, которые он хочет решить с его помощью. Добившись таким образом экономического эффекта на проектах с небольшими инвестициями, будет проще убедить руководство высшего звена в необходимости более широкого внедрения.
«Исследование также показало устойчивый запрос на определение этических рамок для ИИ, которые заключаются в объективности, подотчетности, прозрачности и объяснимости. При этическом подходе к ИИ каждый получит преимущества: он позволит потребителям пользоваться такими инструментами без страха и подозрений, а организациям — завоевать доверие аудитории, в котором они нуждаются», — комментирует Иэн Браун, глава департамента data science в SAS Великобритания и Ирландия.
