Владимир Мишин – Искусственный интеллект для всех (страница 7)

Но все эти инструменты не заменяют человеческую работу: нужно по‑прежнему проверять результаты и взаимодействовать с системами ИИ. Но они действительно очень полезны.

Чем больше времени мы сможем уделять творческим и глубоким задачам – настоящей «глубокой работе», – тем больше мы будем довольны своей деятельностью.

Весь ажиотаж вокруг искусственного интеллекта может создать впечатление, будто это новейшая технология. Но на самом деле ИИ существует уже довольно давно.

Например, вы когда‑нибудь задумывались, как стриминговые платформы подбирают видео, которые могут вам понравиться? Эта функция реализована с помощью ИИ. Уже много лет стриминговые сервисы используют инструменты ИИ – в частности, системы рекомендаций, – чтобы повысить удобство для пользователей.

Инструмент ИИ – это программное обеспечение на базе искусственного интеллекта, которое помогает автоматизировать или выполнять различные задачи. Примеры таких инструментов повсюду: GPS‑системы, предлагающие оптимальные маршруты, системы перевода, интерпретирующие разговоры в режиме реального времени. Компании любого масштаба применяют инструменты ИИ, чтобы оптимизировать операции и повысить качество продуктов и услуг.

Хотя эти инструменты кажутся «естественно умными», важно понимать: они не обучаются сами. Их работа основана на машинном обучении (ML, Machine Learning).

Машинное обучение – это подраздел ИИ, посвящённый разработке компьютерных программ, способных анализировать данные для принятия решений или прогнозирования. ML – специализированный уровень в рамках более широкой категории технологий ИИ. Он часто используется инструментами ИИ для быстрой и эффективной обработки данных.

Разработчики ИИ создают программы ML на основе обучающего набора (training set) – коллекции данных, используемой для «обучения» ИИ. По сути, обучающие наборы дают программам ML примеры того, чего ожидать и как реагировать должным образом.

Рассмотрим пример. Предположим, поставщик продуктов использует инструмент ИИ для сортировки и упаковки спелых яблок на заводе. Чтобы инструмент работал, разработчик ИИ сначала должен «обучить» программу ML распознавать спелые яблоки. Для этого он предоставляет программе обучающий набор, включающий тысячи изображений спелых и неспелых яблок.

По мере обработки этих изображений программа ML постепенно учится определять признаки спелых яблок. Освоив это с помощью ML, инструмент ИИ может затем распознавать спелые яблоки, отсутствовавшие в обучающем наборе, и помогать работникам завода трудиться эффективнее.

Как уже упоминалось, многие инструменты ИИ используют ML для обучения и повышения эффективности. Однако для результативной работы программ ML критически важны качество и релевантность обучающих данных.

Одна из фундаментальных проблем – потенциальная предвзятость обучающих данных. Это может непреднамеренно привести к тому, что инструмент ИИ будет выдавать неточные или нежелательные результаты.

Например, инструмент ИИ для сортировки яблок мог быть обучен на данных, содержащих изображения только определённых сортов красных яблок. Это непреднамеренно снизит точность распознавания спелых яблок других размеров, форм или цветов. В результате производитель может неправильно сортировать яблоки, теряя деньги и выбрасывая пригодные к употреблению плоды.

При грамотном применении машинное обучение играет ключевую роль в развитии ИИ. Это поистине впечатляющая и сложная методика с безграничными возможностями применения.

Развитие технологий ИИ меняет принципы нашей работы. Рассмотрим одно из ключевых направлений этой трансформации – генеративный ИИ (generative AI).

Как следует из названия, генеративный ИИ – это технология, способная создавать новый контент: текст, изображения и другие виды медиа. Его отличительная черта – возможность взаимодействия на естественном языке (natural language), то есть в той форме, в которой люди общаются друг с другом.

Как работает генеративный ИИ: упрощённая схема.

Ввод данных (input).

Это любая информация, передаваемая компьютеру для обработки. Большинство генеративных ИИ‑инструментов принимают текстовые и голосовые запросы; некоторые также работают с изображениями и видео.

Обработка данных.

ИИ‑инструмент анализирует полученные данные.

Вывод результата (output).

Система генерирует ответ в виде текста, изображения, аудио или видео.

Способность взаимодействовать с компьютерами на естественном языке открыла огромные возможности для творчества и работы.

Вот пример из маркетинга.

Вам нужно создать привлекательный рекламный постер для нового продукта, но нет дизайнерской команды. С помощью генеративного ИИ вы можете: дать несколько инструкций, получить первоначальный вариант, уточнять запрос, пока результат не будет соответствовать ожиданиям.

Другие преимущества генеративного ИИ заключаются в том, эта технология помогает повышать продуктивность (например, составлять ответы на письма), избегать ошибок, улучшать процесс принятия решений (через ответы на вопросы и генерацию идей).

Генеративные ИИ‑инструменты применимы в любой сфере – от здравоохранения и образования до финансов и ритейла.

Один из видов генеративного ИИ – диалоговые инструменты (conversational AI tools). Они обрабатывают текстовые запросы и генерируют текстовые ответы. Их можно использовать для генерации идей, ответов на вопросы и повышения продуктивности.

Например, вы можете сделать запрос к Gemini: «Предложи идеи для командных мероприятий на летнем корпоративе».

В результате вы получите список вариантов (от пляжной вечеринки до мастер-класса по гончарному делу) плюс дополнительные советы по организации мероприятия.

Генеративный ИИ открывает захватывающие перспективы, но прежде, чем использовать его возможности, важно изучить потенциал и ограничения ИИ в целом.

Вам не нужно быть плотником, чтобы пользоваться молотком – так же не нужно быть экспертом в компьютерных технологиях, чтобы эффективно применять ИИ. Однако понимание базовых возможностей ИИ поможет использовать эту технологию максимально продуктивно.

Что умеют современные ИИ‑инструменты? Сегодняшние ИИ‑решения способны существенно облегчить вашу работу. Они способны создавать контент – например, помогать маркетинговой команде в подготовке рекламного ролика для нового продукта. Также они способны быстро анализировать информацию – например, выделять ключевые тезисы из длинной цепочки электронных писем. Давать развёрнутые и детализированные ответы на вопросы. Упрощать рутинные задачи, позволяя сосредоточиться на более важных аспектах работы.

Несмотря на широкий спектр возможностей, ряд задач требует человеческого участия – особенно когда речь идёт о деликатных вопросах. Рассмотрим ключевые ограничения ИИ. Это неспособность к самостоятельному обучению, – ИИ нуждается в постоянном обновлении обучающих данных силами людей. Это предвзятость из‑за несовершенства обучающих данных, – недостатки в обучающей выборке могут усиливать существующие предубеждения, приводя к искажённым или несправедливым результатам. Неточности («галлюцинации») – это неверные выходные данные ИИ, которые варьируются от мелких ошибок (например, бессмысленных фраз) до серьёзных искажений.

Пример: менеджер по продажам использует ИИ для анализа квартальных данных. Система может зафиксировать падение продаж определённого товара и рекомендовать его снятие с продажи, не учтя сезонный фактор. Такие «галлюцинации» способны привести к ошибочным решениям, если пользователь не проверит результаты.

Почему для ИИ необходим человеческий контроль? Учитывая ограничения ИИ, критически важен человеческий надзор за его выводами. Это гарантирует достоверность информации и соответствие этическим нормам.

Как эффективно внедрять ИИ на рабочем месте? Для успешного использования ИИ требуется командная работа специалистов разного профиля – от технических экспертов до сотрудников без ИТ‑подготовки. Цель: обеспечить, чтобы выходные данные ИИ и процессы принятия решений соответствовали ценностям, приносящим пользу людям.

Вывод: ключевой фактор формирования светлого будущего, в котором ИИ работает на благо всех, – это инклюзивный подход с сохранением человеческого контроля над этими инструментами.

Задумывались ли вы, как сделать свой рабочий день более организованным? Искусственный интеллект (ИИ) открывает впечатляющие возможности для оптимизации повседневных процессов.

При внедрении ИИ на рабочем месте важно придерживаться подхода «в первую очередь – человек». ИИ не заменяет, а усиливает наши уникальные человеческие навыки, упрощает выполнение рутинных задач и расширяет наши возможности.

Два ключевых механизма работы с ИИ:

Усиление (augmentation)

Использование ИИ для повышения качества и упрощения работы.

Пример: ИИ помогает быстрее и эффективнее выполнять задачи – от ответов на типовые письма до мозгового штурма с коллегами.

Автоматизация (automation)

Выполнение задач без прямого участия пользователя.

Пример для службы поддержки: автоматическая сортировка входящих писем по приоритету, генерация ответов на письма низкого приоритета, обучение системы на основе прошлых ответов и инструкций сотрудников. Это позволяет сотрудникам сосредоточиться на сложных вопросах, требующих личного внимания.