Внедрение ИИ в компании: риски и преимущества

Использование искусственного интеллекта для развития бизнеса становится не просто опцией, а важным конкурентным преимуществом на рынке. В современном мире это мощный инструмент, который помогает автоматизировать процессы и во многом ускорить развитие компании. Как адаптировать свой бизнес под требования современных реалий с использованием ИИ, рассказала главный инженер по разработке алгоритмов рекомендательных систем "Сбера" Анжела Соменкова.

Благодаря развитию современных технологий возможности человеческого разума могут быть усовершенствованы машинами. ИИ становится все более распространенным в повседневной жизни, начиная с появления самоуправляемых автомобилей и заканчивая созданием умных помощников. В результате многочисленные IT-компании из самых разных секторов инвестируют в технологии искусственного интеллекта.

Лучшее, что может сделать ИИ сегодня, - это обрабатывать и анализировать данные в масштабах и со скоростью, превышающими человеческие возможности. Это позволяет совершать прорывы в различных областях, таких как медицина, где он может предсказывать диагнозы и результаты лечения пациентов, климатология, где создаются сложные модели для прогнозирования погодных условий и изменения климата, а также в таких повседневных приложениях, как перевод языка в реальном времени и персонализированные рекомендации. ИИ отлично справляется с распознанием образов, автоматизацией повторяющихся задач и составлением обоснованных прогнозов на основе огромного количества данных.

В качестве примера возьмем обработку естественного языка (NLP). Представьте, если бы компьютеры могли болтать с нами как старые друзья. Вот это и есть NLP! Google, например, использует его, чтобы сделать поиск в интернете удобнее, а еще в Google Translate и Google Assistant. OpenAI со своими GPT-моделями - настоящие мастера в создании текстов. IBM с Watson'ом помогает в медицине и финансах. Amazon с Alexa делает нашу жизнь проще, а Facebook¹ использует NLP, чтобы делать соцсети чище и интереснее.

Если говорить о конкретных областях, то я бы отметила следующие:

Машинное обучение: Алгоритмы машинного обучения сегодня умеют просеивать терабайты неструктурированных данных, выявляя закономерности, невидимые для человеческого анализа. Это особенно актуально в здравоохранении, где прогностические модели анализируют данные о пациентах для прогнозирования развития заболеваний и разработки планов лечения. В финансовом секторе алгоритмы машинного обучения осуществляют высокочастотную торговлю, анализируя рыночные данные в режиме реального времени, чтобы использовать экономические тенденции.

Обработка естественного языка (NLP): НЛП достигло такого уровня, что машины могут не только разбирать и понимать нюансы человеческого языка, но и генерировать связный и контекстуально релевантный текст. Наиболее ярким проявлением этого является создание таких моделей ИИ, как GPT-4, которые могут писать эссе, создавать стихи или генерировать код, демонстрируя понимание сложных инструкций и создавая человекоподобный текст.

Компьютерное зрение: ИИ в компьютерном зрении в настоящее время превосходит человека в таких задачах, как распознавание объектов и категоризация изображений и видео. Он широко используется в медицине для анализа снимков с целью обнаружения аномалий, таких как опухоли, с более высокой точностью, чем у людей-рентгенологов. В розничной торговле компьютерное зрение позволяет упростить процесс оформления покупок, отслеживая, какие товары берут покупатели, а в сельском хозяйстве оно позволяет вести точное земледелие, отслеживая состояние посевов с помощью аэрофотосъемки.

Ключевые направления в сфере разработки технологий с использованием ИИ в мире

В настоящее время исследованиям и разработкам в области ИИ уделяется большое внимание во всем мире. Ведущие технологические компании США, Европы и Азии, а также финансируемые государством инициативы расширяют границы возможностей ИИ. Эта глобальная гонка имеет не только технологический, но и стратегический характер, поскольку ИИ считается ключевым фактором экономической и национальной безопасности.

Важно подчеркнуть, что ИИ совершает революцию в здравоохранении, развивая диагностику, персонализированную медицину, поиск лекарств и управление лечением пациентов. Алгоритмы машинного обучения используются для анализа медицинских снимков, прогнозирования вспышек заболеваний и помощи при проведении сложных операций.

Более того разработка самоуправляемых автомобилей, беспилотников и других автономных транспортных средств - одна из основных областей применения ИИ. Такие компании, как Tesla, Waymo и многочисленные стартапы, тестируют и совершенствуют алгоритмы ИИ для навигации, безопасности и управления движением.

Следует подчеркнуть, что не только разработка фундаментальных моделей является ключевой, но и прикладное применение этих моделей развивается не менее интенсивно. Особенно после прорывов в исследованиях компаний, таких как OpenAI.

Внедрение продуктов на основе ИИ: необходимая инфраструктура

Подготовка к внедрению ИИ в структуру компании - это многогранный путь, выходящий за рамки простого технического развертывания. Речь идет о формировании культуры, понимающей и принимающей ИИ, создании надежной и гибкой инфраструктуры, а также о постоянном согласовании инициатив в области ИИ с этическими нормами и бизнес-целями. Как и в случае с любой другой трансформационной технологией, путь интеграции ИИ в равной степени касается как места назначения, так и самого путешествия.

Чаще всего получается так, что внедрение ИИ в структуру компании - это задача, которая выходит за рамки простой технической установки. Это скорее целый процесс, требующий тщательной подготовки и стратегического подхода. Первый шаг - создание корпоративной культуры, которая понимает и принимает ИИ. Это означает обучение сотрудников, адаптацию рабочих процессов и подготовку к новым способам взаимодействия с технологией. Затем важно построить надежную и гибкую инфраструктуру. Это включает в себя не только аппаратное и программное обеспечение, но и интеграцию ИИ в существующие бизнес-процессы. Наконец, важно постоянно согласовывать инициативы в области ИИ с этическими стандартами и бизнес-целями компании. Это обеспечивает соответствие внедрения ИИ как корпоративным ценностям, так и долгосрочным стратегическим планам.

Слабые стороны ИИ и продуктов на его основе

Рассматривая недостатки ИИ и продуктов на его основе, важно признать, что, хотя ИИ представляет собой выдающееся технологическое достижение, ему присущи определенные ограничения. Некоторые из них обусловлены текущим состоянием технологий, а другие имеют более фундаментальный характер, заложенный в самой природе текущих имплементаций ИИ систем.

Одной из слабых сторон у ИИ является отсутствие глубокого понимания материала. Системы искусственного интеллекта, особенно основанные на машинном обучении, оперируют закономерностями в данных. Например, ИИ может не справиться с задачами, требующими подлинного сопереживания, интуиции или понимания сложного социального и культурного контекста.

Другой важной ограничивающей особенностью является зависимость от качества данных. Модели искусственного интеллекта хороши лишь настолько, насколько хороши данные, на которых они обучены. Необъективные, неполные или некачественные данные могут привести к неточным или несправедливым результатам. Это ограничение подчеркивает важность разнообразных и хорошо подобранных наборов данных.

Важно подчеркнуть и сложность работы в новых ситуациях. Системы искусственного интеллекта, как правило, успешно работают в условиях, аналогичных обучающим данным. Однако при столкновении с совершенно новыми сценариями или проблемами они могут дать сбой. Такая неадаптивность является существенным недостатком в динамичных и непредсказуемых областях.

На мой взгляд, главная вещь, которую ИИ никогда не сможет сделать — понять контекст, а именно — ИИ испытывает трудности с пониманием контекста и здравого смысла так, как это делает интуитивно человек. Он не может полностью понять нюансы и сложности человеческой культуры, общественных норм и негласных правил, которые часто имеют решающее значение для принятия решений.

Ключевые подходы к этике использования ИИ

По сути, этика ИИ — это обеспечение соответствия этой мощной технологии человеческим ценностям и ее использование на благо общества в целом. Это требует многогранного подхода, сочетающего технические меры с более широкими социальными и философскими соображениями.

Если говорить проще, то я бы сказала, что, когда речь заходит об этике ИИ, это все равно что убедиться, что наш новый умный друг не только крутой, но и хороший парень. Нужно, чтобы эта технология была не просто мощной, но и по-настоящему полезной для всех нас. И это не просто технические штучки, а настоящая философия!

В первую очередь я хочу выделить прозрачность и объяснимость: ИИ как открытая книга. Мы должны понимать, как он принимает решения, чтобы доверять ему. Никаких тайн и магии, только чистая логика и понятные действия. Не менее важными пунктами являются конфиденциальность и управление данными. Главное правило: ваши данные — это ваша личная территория. ИИ должен уважать это и обращаться с вашей информацией так, чтобы вы всегда чувствовали себя в безопасности. Более того, человечеству нужно понимать, как ИИ повлияет на мир через годы, чтобы сегодня принимать правильные решения.

Какое будущее ждет ИИ в ближайшие 20 лет

Вероятнее всего, человечество сможет прийти к созданию AGI (тип искусственного интеллекта, обладающий способностью понимать, обучаться и применять свой интеллект в широком диапазоне задач, аналогично уровню человека). Вполне возможно, построение сценариев, когда ИИ система может ставить себе цели и подцели для достижения результата.

Но прогнозировать будущее ИИ — это как заглядывать в кристальный шар, полный возможностей и вызовов.

По мере развития ИИ перед обществом встанут новые этические и социальные задачи. Вопросы конфиденциальности, безопасности, ответственности и влияния на рынок труда будут требовать все большего внимания. Благодаря ИИ мы увидим более персонализированные услуги и продукты, что значительно улучшит качество жизни людей. Алгоритмы машинного обучения станут еще более продвинутыми, что позволит ИИ решать более сложные задачи с большей точностью и эффективностью.

В целом, следующие 20 лет в области ИИ обещают быть периодом значительных инноваций, прорывов и, конечно же, новых вызовов.

¹ запрещённая организация на территории Российской Федерации