Искусственный интеллект – это не только сгенерированные изображения, заполняющие соцсети. Еще есть множество аспектов его применения – интернет вещей, цифровые двойники, обработка и накопление данных.

Крупный бизнес также может многое получить от ИИ, но для этого компании должны пройти определенные трансформации. Сейчас 80% бизнеса не готовы к этому, считает Орхан Гасимов – Associate Vice President по технологиям в европейском регионе в GlobalLogic.

24 Канал поговорил с Орханом Гасимовым о том, как человечество должно работать с новым инструментом, готовы ли компании перейти на ИИ, и в чем его опасность.

ИИ предназначен для решения определенного ряда задач так же, как и любой другой инструмент, созданный человеком. Все человечество уже 10 тысяч лет живет в режиме создания инструмента. Что мы делаем? Мы создаем инструмент, чтобы решить какую-то задачу. Молотки, калькуляторы, компьютеры. Искусственный интеллект – это еще один очередной инструмент,
– отмечает собеседник.

К примеру, сейчас генеративный ИИ больше направлен на то, чтобы мы, работая с большими объемами данных, могли быстрее фильтровать, получать какую-то конкретику, выдержки, не тратя на это свое время.

  • До 2000-х годов в течение десятилетий человечество работало в режиме сбора информации, объясняет собеседник. Чтобы что-то изучить, надо было собрать информацию – из книг, газет или журналов.
  • После 2000-х благодаря интернету и различным вычислительным возможностям информация сейчас доступна везде, в интернете можно найти все. По факту знания стали общедоступными.

Сейчас вопрос не в том, чтобы найти информацию или знания. Если раньше мы тратили время на сбор, то сейчас – на сортировку и фильтрацию. Мы сталкиваемся с необходимостью создания инструмента обработки данных,
– добавляет Гасимов.

По словам представителя GlobalLogic, любой товар на потребительском рынке можно трансформировать, использовать. Прежде всего стоит разделить применение ИИ на две категории: для рядового пользователя и для компаний. К примеру, человек может воспользоваться ИИ в сфере развлечений (аудио, видео).

К теме Цифровые двойники – новый этап ИИ: что это такое, как работают и помогут ли человеку

Особенно заметно влияние ИИ именно в индустрии развлечений. В музыке, аудио и видео контенте, во всем, что касается потребительского рынка развлечений, нейросети способны создавать более умные, детальные и точные рекомендации, а также обеспечивать персонализацию контента для конкретного пользователя.

Если брать e-commerce (электронная коммерция), то ИИ может помочь ускорить процесс поиска, найти что-то конкретное на запрос потребителя, приводит пример собеседник.

Искусственный интеллект открывает новые возможности для изменения интерфейса взаимодействия между человеком и компьютером. Некоторым людям сложно или вообще невозможно пользоваться мышкой и клавиатурой, или же нет возможности вводить с компьютера. ИИ решает эту проблему – можно просто пообщаться с компьютером, превратить голос в текст, попросить искусственный интеллект резюмировать информацию, отдать команду,
– объясняет Гасимов.

Если взять уровень крупных корпораций, компаний с тысячами сотрудников, мы больше сосредотачиваемся на оптимизации процессов производства продуктов и услуг. Как пример, ремонт автомобиля. Брошюру-инструкцию теперь можно превратить в чат-бот с ИИ. Таким образом специалисты сервисного центра за считанные секунды получат доступ к нужной информации. Для этого больше не понадобится условных несколько сотен специалистов, которые будут обрабатывать запросы со всего мира.

Соответствующим образом работает поддержка и в других сферах, например платформы с онлайн службой поддержки. Чат-боты мгновенно отвечают на вопросы, устраняя время на долгое ожидание, отмечает собеседник.


Орхан Гасимов / Фото предоставлено 24 Каналу GlobalLogic

По словам Гасимова, ситуация здесь вполне понятна. Начало этому положили техногиганты, но параллельно появляются и небольшие компании, которые разрабатывают альтернативные решения. Рассматривая рынок, собеседник объясняет, что существуют большие языковые модели (Large Language Models), обученные на огромных объемах текста. В основном за этим стоят именно техногиганты.

Еще есть стартапы и достаточно небольшие организации, которые тем же занимаются. Иногда это open source, то есть они берут готовые, доступные модели, их дорабатывают с незначительными изменениями, просто затачивают на какую-то одну или две другие задачи,
– говорит Гасимов.

Техногиганты обычно делают что-то очень большое, нацеленное на использование в большом количестве вариаций, а мелкие компании делают более заточенные версии. По словам собеседника, все зависит от инвестиций.

Более 80% всех мировых компаний еще даже не прошли трансформацию данных, отмечает Орхан Гасимов. Для того чтобы подключить к работе искусственный интеллект, нужно иметь платформу данных, где будет собрана вся информация о продуктах. Ее нужно отфильтровать, проанализировать, и почти 80% компаний еще на пути трансформации.

Есть также вопрос обучения персонала.

Когда-то не было фотографов, программистов и других современных специальностей. Еще недавно большинство не умело работать с Интернетом и пользоваться электронной почтой. Но человечество создало новый инструмент, и появилась потребность в специалистах. Так будет и с искусственным интеллектом – люди, которые работают с ним, разделятся на две категории: те, кто обслуживает ИИ или его дорабатывает, и те, кто учится эффективно использовать ИИ в своей работе,
– объясняет собеседник.

По словам Гасимова, во всех крупных компаниях есть или свой тренинг-центр, или внешний тренинг-центр, с которым они сотрудничают. У нас есть свой тренинг-центр, и мы разработали собственные материалы для сотрудников, с помощью которых обучаем именно тому, как использовать ИИ, применяя наши внутренние стандарты, отмечает собеседник.

В результате, по мнению Гасимова, появятся специалисты в профессиях, которых еще не существует. Точнее, этот процесс, скорее всего, породит целый набор новых дополнительных профессий, которым будут обучать не только внутри компаний, но и в специализированных образовательных учреждениях.

Основной риск – это безопасность данных, утверждает Орхан Гасимов. Доступные модели чат-ботов могут иметь как фиксированную базу данных, так и доступ к Интернету с неограниченной информационной базой.

Собеседник выделяет два аспекта безопасности:

  • безопасность самого ИИ, чтобы его не взломали и туда не ввели ненужные данные;
  • безопасность данных компаний, которые могут оказаться вне компаний.

Другой вопрос – этика данных. Люди могут быть разных религий, разных политических взглядов, разных возрастных категорий и тому подобное. Компьютер не имеет чувств или эмоций, поэтому могут возникнуть конфликты с пользователями.

Читайте также Как Microsoft перезапустит "американский Чернобыль" и почему ИИ требует все больше ресурсов

Третий риск – это достоверность, надежность данных. Например, я задам один и тот же вопрос пять раз. Чат-бот может мне выдать разный набор информации. Разные модели дают разный уровень надежности. При этом, как показывает опыт, ненадежные модели можно прокачать так, что они будут надежнее для конкретной задачи, чем общедоступные.

И четвертый риск – это реюзабилити, "переиспользование". Если мы каждый раз с нуля что-то делаем, это не инструмент. Собеседник приводит в пример то, что GlobalLogic создала свою ИИ-платформу для стандартизации подходов внутри компании. В этой платформе можно пользоваться разными ИИ-моделями через единый интерфейс. Она доступна внутри корпорации.

И, скорее всего, человечество в какой-то момент дойдет до того, что ИИ пройдет путь стандартизации, как это произошло со всеми предыдущими общедоступными инструментами.

Но сейчас ИИ просто находится на стадии разработки. Более того, еще на ранней стадии. Если визуализировать ИИ, я бы показал его как автомобиль последней модели, самый модный, самый крутой. Все фичи, о которых вы мечтали, в нем есть. Вы его купили, но потом осознали, что там маленький двигатель – малолитражка. Это и есть ИИ на данном этапе развития, там много всего, есть куда расти, но маломощный двигатель, который требует дальнейшей доработки и развития,
– отмечает Гасимов.

По его мнению, через три года это будет что-то совсем другое. Значительно более развитый и умный инструмент, который предоставит новые возможности.

Будущее искусственного интеллекта зависит от многих факторов, считает Гасимов. Вопрос и в юридическом поле, и в финансировании, поскольку развитие ИИ упирается в деньги.

Все эти суммы с огромным количеством нулей из общедоступных финансовых отчетов нужно откуда-то достать,
– говорит собеседник.

К теме Миллионы литров воды и сотни мегаватт электричества: как Маск, ИИ и техногиганты уничтожают окружающую среду

Также Гасимов напоминает об опасениях людей, что искусственный интеллект заменит специалистов. И здесь начинается юридическое урегулирование.

По мнению собеседника, компании должны принять определенные правила, регулирующие искусственный интеллект, это же касается и государств и их объединения.