Рубрикатор |
Статьи |
Андрей СМИРНОВ  | 05 ноября 2024 |
Топ-5 вредных советов по использованию ИИ
Последние годы системы на основе искусственного интеллекта развиваются по экспоненте, и кажется, что они проникли во все сферы жизни. Но даже инновационные решения могут дать негативный эффект при ненадлежащем подходе.
С начала 2021 г. компания OpenAI выпустила четыре версии чата GPT, которые совершили технологическую революцию и кардинально изменили мир. В сентябре 2024 г. была анонсирована новая модель GPT o1 – в пять раз «умнее» предыдущей GPT 4o. Для некоторых ИИ стал вестником катастрофы, ведь по канонам футуристических антиутопий умные машины способны заменить человека. Однако большая часть компаний с радостью подхватила идею автоматизации рабочих процессов и стала внедрять ИИ в свои сервисы. Перечислим самые вредные советы по использованию искусственного интеллекта, которым часто ошибочно следуют компании. Объясняем, как не надо работать с ИИ.
Совет 1: внедряйте ИИ, даже если вы не понимаете, как он работает
ИИ — это магия современности, и, если хотите быть на волне прогресса, начинайте внедрять его повсюду. Не беспокойтесь о том, как работают алгоритмы ИИ или какие данные необходимы для их обучения. Просто купите решение и запустите его — результаты придут сами собой!
Реальность. В 2024 г. около 40% компаний уже внедрили ИИ в свою работу, но только 21% из них разработали четкие политики его использования. Это свидетельствует о неподготовленности многих организаций к таким технологиям. Отсутствие политик может привести к тому, что компания начнет принимать неверные решения на основе неподходящих алгоритмов. Для предотвращения фатальных ошибок важно иметь в штате специалистов, которые могут адаптировать алгоритмы к задачам бизнеса и контролировать их работу.
Поучительным примером стала компания Amazon. Корпорация интегрировала искусственный интеллект в систему для отбора резюме. Однако алгоритм был обучен на данных, где преобладали мужчины. Это привело к дискриминации кандидатов-женщин. Так компания столкнулась с этическими и юридическими проблемами.
Совет 2: не беспокойтесь о качестве данных — ИИ все исправит сам
Зачем тратить время на проверку данных, когда большой объем их уже собран? ИИ сам разберется с пробелами и ошибками. Алгоритмы всегда найдут правильные закономерности, даже если в исходных данных есть недочеты или неточности. Поэтому можно спокойно использовать любые данные, доступные для обработки.
Реальность. Искусственный интеллект работает настолько хорошо, насколько релевантны данные, которые ему предоставляют. Плохие данные приводят к плохим результатам. Например, если в вашем наборе данных присутствуют ошибки или пробелы, ИИ обучится на неправильных предпосылках и начнет делать ложные выводы.
Согласно статистике IBM, 53% организаций указали, что плохое качество данных является одной из главных проблем в их ИИ-проектах. Без грамотной подготовки и очистки данных результаты могут быть неточными. Очевидные последствия: ухудшение предоставляемых услуг и утрата лояльности клиентов.
Совет 3: внедряйте ИИ во все процессы компании
Чем больше ИИ — тем лучше. Внедряйте его повсюду: от финансов до маркетинга, даже если не до конца понимаете, как он работает в конкретных областях. Так любые конкуренты точно останутся позади. А однотипные сгенерированные тексты или же смысловые ошибки не станут помехой для эффективности.
Реальность. ИИ — это мощный инструмент, но не для всех процессов и не во всех случаях. Не каждая задача требует использования сложных алгоритмов, особенно когда традиционные методы могут быть эффективнее и дешевле. Переизбыток искусственного интеллекта может усложнить процессы и привести к увеличению расходов, не принося заметных улучшений.
По результатам исследований, только 35% компаний, успешно применяющих ИИ, утверждают, что смогли получить реальную выгоду от его использования в нескольких областях. То есть необдуманное внедрение может оказаться неэффективным и просто дорогим экспериментом.
Совет 4: не задумывайтесь об этике использования ИИ
Почему все вдруг помешались на этих политиках конфиденциальности и безопасности? Очевидно, что можно обойтись и без дополнительной головной боли. Используйте ИИ для анализа любой информации, даже если это персональные данные клиентов.
Реальность. Защита данных и этические нормы становятся все более важными в эпоху цифровых технологий. Использование ИИ без учета конфиденциальности данных приводит к юридическим последствиям и потере доверия стороны клиентов. В 2023 г. 38% компаний сообщили, что сталкивались с проблемами соблюдения конфиденциальности при работе с искусственным интеллектом.
Этические ошибки стоят дорого. Нарушение защиты данных или дискриминационные алгоритмы могут вызвать скандалы и разрушить репутацию компании.
Совет 5: полностью замените сотрудников искусственным интеллектом
Человеческий фактор — это неэффективно. Замените всех сотрудников искусственным интеллектом, и все проблемы исчезнут. В конце концов машины могут работать быстрее и лучше, чем люди. А вам больше не придется платить им заработную плату – сплошная выгода.
Реальность. ИИ может автоматизировать многие процессы, но он не способен заменить человека во всем. Человеческий интеллект, творчество и креативность все еще незаменимы в бизнесе. На практике успешные компании используют ИИ для поддержки людей, а не их замены. Важно помнить, что наилучший результат достигается при совместной работе человека и машины.
А как надо?
Большинства ошибок можно избежать простым способом – проведя структурный анализ и разработав четкую стратегию.
- Определите задачи, которые можно автоматизировать. Начните с анализа бизнес-процессов, чтобы выявить те задачи, где ИИ может принести наибольшую пользу, например, в автоматизации обслуживания клиентов, анализе данных или прогнозировании спроса.
- Подготовьте данные. Соберите и очистите данные, которые будут использоваться для обучения моделей. Включите в этот процесс сбор клиентских данных, финансовых отчетов, информации о продажах и других бизнес-метрик.
- Выберите подходящие ИИ-инструменты и платформы. Решите, какую технологию использовать: готовые решения, специализированные модели машинного обучения или подключение больших языковых моделей (LLM) через API. Второй вариант особенно удобен, так как можно интегрировать мощные модели, такие как GPT или BERT, не тратя времени на их разработку.
- Тестируйте и дорабатывайте. После интеграции ИИ важно провести тестирование, чтобы убедиться, что модели работают корректно. Постоянно анализируйте результаты и улучшайте модели на основе новых данных и обратной связи.
- Обучите сотрудников. Обучите команду работе с новыми инструментами, чтобы они могли эффективно взаимодействовать с ИИ.
- Не забывайте про мониторинг и обновление. После внедрения ИИ необходимо постоянно следить за его работой, обновлять данные и корректировать алгоритмы по мере необходимости.
Искусственный интеллект, безусловно, имеет огромный потенциал для развития всех сфер общества. Но ИИ продолжает нуждаться в поддержке настоящих живых специалистов. Не стоит жить в техногенной иллюзии, что искусственный интеллект решит все проблемы. Новые подходы, креативные решения и гениальные идеи пока еще остаются прерогативой человека. Полагаясь на искусственный интеллект, важно помнить, что мыслить необходимо используя свой собственный.
Андрей Смирнов, руководитель проекта
Serverspace
Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!