Люди начинают осознавать потенциал искусственного интеллекта для расширения возможностей наших повседневных процессов. Кристиан Лауэц Халворсен, технический директор и соучредитель Valuer.ai, обсуждает на портале AI Business вопрос в том, что нужно сделать, чтобы внедрение ИИ стало реальностью, с какими проблемами сталкиваются предприятия и какие коррективы им необходимо внести.
Почему внедрение ИИ может стать головной болью
Внедрение «настоящего» интеллекта в среду, где присутствуют другие разумные существа, такие как люди, может вызвать множество проблем.
Мы привыкли обрабатывать информацию определенным образом, доверяя друг другу в принятии решений, но как только появляется интеллект, который обрабатывает информацию не так, как мы, это фундаментальное доверие ставится под сомнение. Я сомневаюсь, что кто-то из нас выбрал бы себе коллегу, который бы не сходил с вами на обед, не мог бы пошутить и думал, говорил и ел только единицы и нули. Хотя это карикатурный взгляд на добавление ИИ в человеческую среду, он подчеркивает потенциальный раскол, который он может вызвать.
«Разум» ИИ подобен черному ящику, его нельзя расшифровать и понять, ему нельзя довериться, используя обычные социальные методы, на которые мы все полагаемся в своей повседневной работе. Поэтому, независимо от ожидаемой точности и способностей ИИ, его незнакомость для нас, людей, означает, что у нас мало оснований доверять ему.
В ближайшее время ситуация вряд ли изменится, и может показаться невозможным объяснить персоналу внутреннюю логику работе ИИ, однако существуют гораздо более доступные элементы, которые можно легко понять. Алгоритмы становятся более понятными благодаря гуманизации входных и выходных данные и объяснению причин каждого решения. А если соотнести действия ИИ с действиями его человеческого коллеги, ИИ может стать гораздо менее пугающей перспективой для бизнеса.
Когда стоит использовать ИИ
Как и в случае с любым другим инструментом в нашем арсенале, мы должны знать, что одни инструменты гораздо более эффективны для решения некоторых задач, а другие могут полностью разрушить то, что вы пытаетесь создать. То же самое относится и к данным, и к тому, как мы к ним подходим. По своей сути ИИ — это «просто» другой подход к расшифровке данных. ИИ имеет свои очевидные преимущества, он может учиться на прошлом опыте, изучать все известные точки данных и позволять нам принимать более взвешенные решения.
Однако ИИ также страдает от ограничений, поскольку его возможности диктуются количеством и качеством данных, которые мы предоставляем для обучения наших систем. Существует довольно веская причина, по которой большинство решений по обработке естественного языка (NLP) предоставляются крупнейшими в мире обработчиками данных (Google, OpenAI и т. д.), и это потому, что им требуется огромное количество текстовых данных, чтобы быть эффективными.
Итак, отвечая на вопрос, когда следует использовать ИИ, можно сказать, что его следует использовать только тогда, когда данные подходят инструменту. В конечном итоге, если количество данных недостаточно или их качество низкое, должно быть ясно, что ИИ не является подходящим инструментом для этой работы.
Расширение возможностей
Есть яркие примеры того, как ИИ расширяет возможности предприятий, повышая их потенциал. Недавно это произошло в сфере инвестиций и венчурного капитала: генеральный директор Revolut Ник Сторонски объявил о своем намерении создать венчурный фонд, в котором исследованиями и профилированием будет заниматься ИИ.
Это прекрасный пример того, какую роль играет ИИ в современных приложениях: он более эффективен, чем человек, но он не применяется в качестве универсального решения, которое может управлять значительной частью организации. Для ИИ, безусловно, есть место в существующем механизме, и его можно внедрить, не создавая сбоев, непонимания и непривычки. Неизвестно, будет ли инициатива Сторонски успешной, но она наглядно демонстрирует, что судьбы ИИ и бизнеса переплетены.
ИИ уже давно преподносится как технология будущего, и благодаря стандартам, установленным Голливудом, связанные с ним способности часто видятся далеко за гранью разумного и нынешних возможностей. В действительности ИИ стал дополнением к уже существующим процессам, устраняя утомительные и неэффективные задачи и заменяя их гораздо более реактивной альтернативой.
