Новый коллега: как сработаться с искусственным интеллектом
На волне хайпа сегодня находятся генеративные сети, способные производить контент — тексты, музыку, картинки. Возможности разработок типа СhatGPT действительно впечатляют, из-за чего многие пользователи готовы забыть главное: предназначение любых ИИ-ассистентов в том, чтобы быть именно вспомогательными системами. Никто не снимает с человека обязанность точно ставить задачу — только при таком разделении полномочий им можно доверять.
В обозримом будущем ИИ-платформы не заменят людей, хотя, по данным Deloitte, у предприятий, которые опираются в своей стратегии развития на ИИ, в 1,7 раз больше шансов добиться успеха по сравнению с теми, кто эти решения не внедряет.
Благодаря технологиям машинного обучения компьютеры перестали быть «крутой счетной машинкой» и научились выполнять часть действий за человека, например работать с вероятностями, где ответ не сводится к простому да или нет.
На этом фоне возникает ряд вопросов. Насколько мы можем доверять машине? Как понять, почему она приняла то или иное решение?
Футуролог Deloitte Майк Бехтель говорит, что следующие десять лет станут периодом популяризации ИИ. Люди принимают инновации, смысл которых хорошо понимают.
По мнению Deloitte, сотрудники в компаниях будут больше доверять ИИ, если увидят в нем нового коллегу. Его нужно обучить, с ним надо сработаться, и он может внести ценный вклад в общее дело.
А в логике найма сотрудника прежде всего надо понимать, как технология поможет решать задачи компании. В центре внимания не ИИ, а бизнес-результат. Важен не сам инструмент, а понимание, как его правильно применить.
Нужно вовлекать сотрудников в процесс обучения нейросетей и стандартизировать разработку в области машинного обучения. Это также повысит доверие к технологии.
В первом случае сотрудники компании помогают разработчикам определить проблемы, требующие автоматизации, а не вслепую следуют решениям внедренной «сверху» ИИ-системы. Во втором — специалисты на каждом этапе контролируют процессы разработки, машинного обучения и сопоставляют их с реальными потребностями бизнеса. Стандартизация поможет компаниям снизить зависимость от отдельных разработчиков по машинному обучению, с уходом которых бизнес может столкнуться с проблемами. Подобные трудности раньше возникали, если уходил автор-разработчик самописного сайта.
Важно понимать, что ИИ не совершенный инструмент. Машина может и будет ошибаться. Значение имеет ответ на вопрос: насколько нейросетевые алгоритмы точно решают определенную задачу — на 60 или 97%? Исходя из этого можно принять решение, соответствует ли технология разработанным стандартам производительности или только добавляет проблем.
В конце прошлого года ВЦИОМ и АНО «Национальные приоритеты» провели всероссийский опрос, по результатам которого выяснилось, что информированность и доверие россиян к технологиям ИИ за последний год выросли. Большинство опрошенных (87%) в той или иной степени знают о технологиях ИИ.
Больше половины (55%) респондентов скорее доверяют ИИ, в 2021 году этот показатель находился на уровне 48%. А почти две трети (65%) опрошенных россиян считают, что ИИ сокращает время выполнения рутинной, однообразной работы.
В то же время 58% респондентов беспокоит отсутствие ответственных за принимаемые решения, а 54% — риск принятия ошибочных решений, особенно в таких критически важных областях, как медицина. Около 74% россиян высказали мнение, что специалисты могут использовать ИИ только при условии, что финальное решение принимает человек.
В целом такое восприятие ИИ в России совпадает с его концепцией как помощника, а не самостоятельной автономной системы.
На государственном уровне в России ИИ выбран основным инструментом цифровой трансформации госуправления и госсервисов. Технологические инициативы, в том числе проекты на базе ИИ, реализуются правительственным блоком под руководством вице-премьера Дмитрия Чернышенко. С 2021 года действует федеральный проект «Искусственный интеллект» в составе национального проекта «Цифровая экономика». Его цель — создать условия для развития ИИ. Меры поддержки предусматривают развитие кадрового потенциала, стимулирование научных исследований, грантовые программы — финансовую поддержку разработки новых, уникальных и внедрения существующих ИИ-решений.
Мы в «Биорг» фиксируем значительный интерес к инструментам ИИ в сфере оцифровки документов и разработки экспертных систем на базе технологий обработки естественного языка. Оборотной стороной медали можно назвать несколько завышенные ожидания: от ИИ сразу ждут готового результата, хотят получить ИИ-эксперта, а не помощника.
Так происходит в том числе и из-за особенностей законодательства о закупках: предмет закупки должен обладать четкими характеристиками. Для нейросети такое принципиально не подходит: этот инструмент предполагает поэтапное обучение и наращивание возможностей, нужно качественно подготовить данные на основе проведенного анализа бизнес-процесса.
Одновременно мы видим позитивные примеры реализации практических ИИ-проектов в российской системе госуправления. Так, Росреестр тестирует цифрового помощника регистратора. Технология позволяет автоматически проводить регламентированные юридические проверки за сотрудника при регистрации сделок, а также формировать сами заявления на регистрацию. Граждане смогут заполнять меньше бумаг и проводить в МФЦ пять вместо 15–20 минут. Благодаря разработке должно снизиться число отказов и приостановок регистраций прав на недвижимость и постановки на кадастровый учет.
Это тот самый пример, когда контролирует процесс и принимает финальное решение сам сотрудник. Мнение машины и человека сопоставляют, чтобы проверить точность системы. В отсутствие ошибок со временем доверие к автономным действиям машины будет расти.
Ведомство справедливо рассматривает ИИ как инструмент в контексте большого процесса: на услугу регистрации прав на недвижимое имущество приходится около 46% от всех запросов в МФЦ.
Мы вступаем в эпоху, где роль ИИ во взаимодействии с человеком будет только расти. Пока одни не понимают значимость ИИ или сомневаются, другие его применяют и вырываются вперед.
