Рост популярности генеративных нейросетей вызвал новую волну дискуссий о рисках искусственного интеллекта (ИИ). Основные опасения связаны с тем, что невозможно быть уверенным в содержании и качестве ответов ИИ на конкретные запросы. С одной стороны, ИИ способен проанализировать большое количество данных и найти наиболее релевантную информацию. С другой, нельзя точно отследить, как именно нейросеть пришла к конкретному решению задачи, которая была перед ней поставлена. Рассмотрим существующие возможности и риски внедрения ИИ для бизнеса.
Имитирует процесс мышления
Несмотря на то что каждая нейросеть обучена на огромном объеме знаний и примерах человеческой логики, она способна вести себя неверно и непредсказуемо. Мы пытаемся заставить нейросеть использовать привычную нам логику рассуждений, но важно понимать, что мыслительный процесс для человечества в целом остается неизученным явлением. Компьютерный разум всего лишь успешно имитирует слабо изученный нами процесс мышления. И, надо сказать, имитирует уже достаточно неплохо – во многих примерах равняясь с человеком или даже опережая его. И с каждым годом он будет делать это все лучше.
Ранее автоматизация ограничивалась передачей рутинных, хорошо алгоритмизируемых задач от человека к компьютеру. Сегодня же искусственный интеллект «стремится» заменить человека в принятии качественных решений, основанных на анализе разнообразных данных, – например, вопросы развития бизнеса, стратегии маркетинга, исследование и создание новых продуктов. То есть в тех областях, где присутствует большая доля неопределенности, нехватка информации и поиск нестандартных решений.
Современные достижения ИИ показали, что многие творческие задачи фактически являются рутиной и не требуют полноценного осознания окружающего мира. Например, ИИ умеет создавать изображения с осмысленным сюжетом и композицией. Многие из таких изображений человек, ставивший нейросети изначальную задачу, не смог бы придумать сам. ИИ же освоил правила композиции и генерации художественных идей на высоком уровне абстракций и готов тиражировать сюжеты бесконечное количество раз, не задумываясь над смыслом задач художественного поиска.
Сможет ли заменить людей?
Не вдаваясь в дальнейшие вопросы устройства ИИ, мы, на самом деле, сформулировали критерий, где стоит искать область применимости современных генеративных нейросетей: в тех вопросах мышления, где в основе есть структурированные правила, принципы и цепочки принятия решений, даже если они не очевидны на первый взгляд. А так как любая компания состоит из процессов и стандартов, возникают широкие возможности для внедрения ИИ в бизнесе.
ИИ следует рассматривать как инструмент, эффективный в тех задачах, где он может обеспечить необходимое качество результата.
Одна из проблем заключается в том, что работа сотрудников в компании обычно включает в себя набор разных задач с различной степенью формализации. Например, корпоративный юрист занят как проверкой договоров на соответствие разным критериям (и это функция, которая может быть передана ИИ), так и созданием безопасных схем работы бизнеса – и вот здесь уже ни одна из современных нейросетей не способна принять на себя эту функцию с должным уровнем качества.
В компаниях зачастую отсутствует понятное для нейросети описание процессов и образцы правильных решений. Многие сотрудники действуют, ориентируясь на интуитивное видение результата, опыт, здравый смысл, консультации с коллегами – все это не может служить источником знаний для нейросети, и, как следствие, ей будет сложно принимать решения для конкретной компании в конкретных кейсах.
Существует мнение, что ИИ может полностью заменить конкретных специалистов. На самом деле ИИ следует рассматривать как инструмент, эффективный в тех задачах, где он может обеспечить необходимое качество результата. Есть индустрии, где эта трансформация давно произошла и не вызывает серьезных споров: например, решения о выдаче кредитов и мониторинг транзакций в банках делается с помощью ИИ, что позволяет перераспределить человеческие ресурсы на более сложные задачи.
Сильные стороны нужно комбинировать
Риски, связанные с делегированием задач ИИ, не только сохраняются, но и увеличиваются. Современный ИИ еще не способен самостоятельно определять пробелы в своих знаниях или прогнозировать долгосрочные последствия своих решений. Поэтому его решения во многих отраслях используются только как рекомендации для человека. Иногда это выглядит довольно противоречиво: например, есть много историй о том, как ИИ поставил правильный диагноз больному, так как он способен оперировать на несколько порядков большим количеством медицинских знаний, чем доступно любому врачу-человеку, – почему бы не поручить ему диагностирование полностью? Однако если мы на это решимся, то ИИ в определенном количестве случаев упустит какие‑то факторы, которые заметил бы специалист. Происходит это потому, что искусственный интеллект хоть и имитирует мышление человека, но все же работает иначе, чем человеческий мозг.
Потому лучший путь как раз в комбинировании сильных сторон мышления человека и машины. Не возьмусь точно описать, в чем сильные стороны мышления человека, но у машины это быстрый доступ к огромному массиву знаний и неустанное построение цепочек размышлений на основе этих знаний. Сформулировать решение нейросеть может не только на естественном языке, но и в виде иллюстрации, видеоролика или компьютерной программы для точного расчета чего‑либо.
«Передачу полномочий» тормозит человек
Хотя кейсы использования ИИ разнообразны, его широкое внедрение в бизнес-процессы потребует значительного времени – от нескольких лет до десятилетий. Вокруг нас много примеров успешных и ярких кейсов применения ИИ, появляется много новых компаний, построенных на возможностях ИИ. Но доля традиционных компаний с традиционными бизнес-процессами на порядок больше – и ИИ будет непросто занять свою там нишу. Несмотря на ускоряющийся темп изменений, процесс «передачи полномочий» ИИ будет рискованным и тормозится консервативным мышлением человека. Внедрение ИИ предполагает большие изменения в управлении рисками, в принципах формирования ответственности, авторских прав и прав собственности в целом.
Многие вопросы использования ИИ не имеют сегодня простых готовых ответов. Например, если нейросеть ошибочно решила, что на медицинском снимке злокачественная опухоль, и назначила пациенту ненужные процедуры – кто понесет ответственность? Если человек сидит за рулем самоуправляемого автомобиля и попадает в аварию – кто виноват? Если сгенерированное изображение создано нейросетью, которая обучалась на защищенных авторскими правами фотографиях и использовала их микрофрагменты в работе – кто является настоящим автором изображения? Все это – риски использования ИИ, и по мере все более глубокого проникновения ИИ в бизнес и социальную сферу надо иметь ответы на эти вопросы.
Внедрение ИИ предполагает большие изменения в управлении рисками, в принципах формирования ответственности, авторских прав и прав собственности в целом.
Учитывая это и текущее развитие ИИ, на первом этапе внедрение пойдет по сценарию ассистентов – когда ИИ помогает человеку в качестве советника. Его задачи – выявлять неочевидные ситуации, оптимизировать эффективность. Второй этап, где ИИ будет уже самостоятельно принимать решения и, главное, планировать и выполнять действия, необходимые для достижения результата, будет куда более сложным. Прототипы этого, конечно, уже существуют – например, «робот, спланируй мне рекламную кампанию и запусти ее в сети». Но попробуйте поставить ИИ задачу «придумай и построй мне работающий прибыльный бизнес» – и сразу становится видно, насколько современный ИИ еще далек от того, чтобы заменить любого человека.
С другой стороны, во время первого этапа искусственный интеллект станет совершеннее, будут доработаны решения в области безопасного применения ИИ – и, возможно, все больше компаний через несколько лет станут доверять ИИ широкий спектр принятия решений.
В чем точно нет сомнений – технологии искусственного интеллекта продолжат совершенствоваться и станут серьезным конкурентным преимуществом, подобно тому, как это когда‑то произошло с компьютерами. Не интересоваться этими достижениями, значит, проигрывать конкуренцию в долгосрочной перспективе. Цена входного билета к новым возможностям сейчас совсем небольшая. На рынке множество готовых решений, которые способны частично повысить эффективность многих бизнесов. Они не всегда идеально подходят для конкретной компании, но их невысокая стоимость позволяет проводить достаточное количество экспериментов и формировать компетенции ИИ-трансформации.
Анатолий СТОЯНОВСКИЙ, директор по цифровой трансформации и технологическим инновациям Школы управления СКОЛКОВО
Реклама ООО «Бюро»
