Нейросеть — это алгоритм машинного обучения, который имитирует работу нейронов в человеческом мозге. С помощью нейросетей компьютер решает задачи, которые раньше считались исключительно человеческими: пересказывать и сочинять тексты, писать программы, создавать цифровые картины, управлять автомобилем. Для обучения нейросетям требуются большие объемы данных, из которых компьютер извлекает закономерности и учится, подобно человеку.
В последние годы появились мощные процессоры и увеличилось количество данных, генерируемых интернет-пользователями, например, в соцсетях. Это упростило тренировку различных нейронных сетей. Однако нейросети все еще несовершенны. О проблемах использования искусственного интеллекта читайте в статье.
Как используют ИИ в бизнесе
Согласно исследованию «Яков и партнеры», нейросети применяются в 66% случаев в маркетинге и продажах, в 54% — в клиентском сервисе, и в 49% — в исследованиях и разработке. Нейросети помогают бизнесу в различных процессах.
Прогнозирование спроса
На основе покупательской информации, такой как чеки или история покупок, ИИ выявляет самые востребованные продукты компании. Также он может предсказать, что будет популярно у целевой аудитории и как изменится спрос.
Обслуживание клиентов
Ранее службы поддержки вручную обрабатывали все запросы клиентов. Многие из них повторяются, и их обработку можно автоматизировать. Теперь в работе с клиентами участвуют боты, которые умеют вести типовые диалоги. Операторы занимаются нестандартными вопросами, на которые может ответить только человек.
Найм сотрудников
Нейросети помогают HR-менеджерам создавать тексты для вакансий, проводить первичный отбор претендентов, оценивать навыки в резюме и обучать новых сотрудников.
Решение маркетинговых задач
ИИ умеет генерировать контент, вести социальные сети, писать сценарии и многое другое.
Нейросети стали незаменимым инструментом, который берет на себя рутинные задачи и освобождает время сотрудников для решения более сложных вопросов. Поэтому компаниям важно следить за развитием ИИ и внедрять его в работу. Например, AI-ассистент Битрикс24 CoPilot уже умеет:
- придумывать рекламные кампании;
- генерировать описания вакансий;
- переводить тексты;
- писать письма;
- заполнять поля в CRM.
Проблемы использования нейросетей
Нейросети помогают программистам, дизайнерам и маркетологам быстро и качественно выполнять рутинные задачи, что экономит бюджеты многим компаниям. Однако существуют и проблемы в использовании искусственного интеллекта.
Проблема нейросетей №1. Недостаточное понимание контекста
Основная проблема нейросетей заключается в том, что у ИИ нет здравого смысла, как у человека. Например, нейросеть может распознавать объекты на изображении, но не всегда понимает, что происходит. Она знает, что «мяч» и «окно» — это объекты, но не осознает, что если бросить мяч в окно, стекло разобьется. Для человека это очевидно, а для нейросети — нет. Поэтому на предсказания нейросети нельзя полагаться на сто процентов.
Проблема нейросетей №2. Создание неоригинального контента
Хотя нейросети способны генерировать текст, музыку или изображения, они делают это на основе уже существующих данных. Проблема использования ИИ заключается в том, что он создает неуникальный контент. Контент нейросетей можно использовать для вдохновения, но полностью заменить дизайнеров, программистов и копирайтеров ИИ пока не в состоянии.
Проблема нейросетей №3. Неспособность принимать решения в критических ситуациях
В реальном мире часто возникают задачи, которые сложно решить математическими методами. Представьте, что вы разрабатываете самоуправляемый автомобиль. Вам нужно запрограммировать алгоритм, чтобы машина знала, как действовать, если человек внезапно выбежит на дорогу. Должен ли автомобиль резко свернуть на обочину, рискуя жизнью пассажиров? Или продолжить движение вперед, ведь по правилам человек не должен находиться на дороге? Люди принимают такие решения за доли секунды, не задумываясь. Но выразить их в коде гораздо сложнее.
Вы можете почувствовать себя на месте инженеров, решающих основные проблемы искусственного интеллекта, с помощью сайта Moral Machine. Он предлагает пользователям выбрать, кому — пешеходу или водителю — они бы сохранили жизнь, и оказывается, что сделать это сознательно невероятно трудно.
Проблема нейросетей №4. Неспособность быстро адаптироваться к изменениям
Когда человек узнает новую информацию, он сразу может использовать ее при принятии решений. Одним из недостатков нейросетей является то, что им требуется время на обучение. Например, чтобы научиться играть в стрелялку, нейросети нужно попробовать сотню раз, чтобы понять, куда можно и нельзя ходить. Человеку это понятно интуитивно, а ИИ учится методом проб и ошибок. Если же препятствия или враги появляются неожиданно, нейросеть будет действовать неадекватно, полагаясь на историю своих игр, а не на текущую ситуацию.
Проблема нейросетей №5. Неспособность применять навыки в новом контексте
Люди постоянно переиспользуют свои навыки. Например, если вы научились верстать презентации, то вам будет легче создать красивую почтовую рассылку или баннер для сайта, даже если вы никогда этого не делали.
Нейросети в этом плане ограничены. Если нейросеть умеет генерировать изображения, это не значит, что она способна создать красивый слайд для презентации. Хотя OpenAI (создатели ChatGPT), «Яндекс» и «Сбер» сегодня работают над нейронками, которые могут выполнять сразу несколько задач: писать тексты и код, создавать изображения и быть компаньоном-собеседником.
Проблема нейросетей №6. Уязвимость к атакам
Пользователи нейросетей делятся с ними своими данными. Например, когда просят составить текст договора для трудоустройства, используя свою личную информацию. Хакеры могут взломать серверы таких систем, чтобы украсть данные пользователей. Так, например, мошенники получили доступ к конфиденциальным данным Samsung после того, как один из сотрудников ввел информацию в ChatGPT. Защита нейросетей сложна, так как это большие и сложные системы, которыми пользуются миллионы людей.
Проблема нейросетей №7. Подверженность искажениям в данных
Нейросети, как и люди, могут быть предвзятыми. Например, программу, которая несколько лет помогала отделу кадров в Amazon отбирать резюме разработчиков, обвинили в дискриминации. Алгоритм был обучен выбирать соискателей, чьи резюме были похожи на резюме сотрудников, уже работающих в компании. А так как мужчин в IT-индустрии более 90%, алгоритм видел преимущественно мужские резюме и, соответственно, выбирал именно их. После того как проблема ИИ с дискриминацией женщин вскрылась, компания перестала использовать программу.
Данные, на которых тренируют алгоритмы, отражают неравенство в реальном мире. Задача разработчиков — сознательно отслеживать стереотипы в данных, чтобы не допускать таких ситуаций.
Проблема нейросетей №8. Возможные увольнения
Копирайтеры, редакторы и сценаристы опасаются, что их задачи все чаще передаются нейросетям. Разработчики нейросетей подогревают эти опасения: на сайте компании OpenAI говорится, что ИИ повлияет на 80% рабочих мест, особенно на те, которые требуют анализа большого объема данных.
Исследование рынка труда, проведенное в Массачусетском технологическом институте, показывает, что людям бояться нечего. Исследователи выяснили, что большинство рабочих мест, которые, по мнению других, заменит ИИ, компаниям невыгодно автоматизировать.
Конечно, нейросети изменят рынок труда, но о массовых увольнениях и полной замене людей на ИИ пока говорить нельзя. Наоборот, специалисты, умеющие использовать нейросети, будут цениться больше, так как они используют ИИ для усиления своих возможностей.
Исследование, проведенное Битрикс24, показало, что 47,5% опрошенных представителей российских компаний готовы платить больше сотрудникам за умение пользоваться ИИ-инструментами в работе. Они ожидают, что это повысит производительность труда и позволит сотрудникам тратить освободившееся время на увеличение прибыли бизнеса.
- Комментарии
Загрузка комментариев...
