8 июня Wall Street Journal опубликовал в воскресенье статью, в которой выясняется, когда ИИ полностью реализует свой потенциал и окажет преобразующее влияние на социальную экономику, такое как электричество и Интернет. В статье говорится, что есть много причин полагать, что развитие ИИ будет медленнее, чем полагают его самые оптимистичные сторонники, но быстрее, чем говорят скептики.
Искусственному интеллекту потребуется время, чтобы по-настоящему трансформироваться
Прошло всего около 1200 дней с тех пор, как OpenAI запустил ChatGPT. Однако, если верить самым крайним оптимистам в области ИИ, предполагается, что эта технология произвела революцию в деловом мире. Другими словами, это изменение произойдет в любой момент. В то же время так же легко найти критиков ИИ, утверждающих, что ИИ — это всего лишь новейшая техническая причуда, которой суждено быстро исчезнуть, прежде чем будут достигнуты какие-либо реальные результаты. По их мнению, этот спад может произойти в любой момент.
Истина гораздо сложнее, чем говорят сторонники искусственного интеллекта и критики. Зайдите сегодня в крупную компанию, и вы обнаружите, что ИИ присутствует повсюду и, похоже, его нигде нет.Сотрудники используют его для подведения итогов встреч, составления писем и первых набросков презентаций. Но этот рост эффективности еще не привел к явному скачку производительности в масштабах всей экономики или фундаментальным изменениям в том, как люди работают.
Итак, сколько времени понадобится ИИ, чтобы реализовать свой потенциал и добиться перемен? Чтобы ответить на этот вопрос, необходимо выявить многие проблемы, стоящие перед миром бизнеса: организационную инерцию, сопротивление людей изменениям, ограниченность и часто довольно запутанные данные, проблемы конфиденциальности и безопасности, а также творческие шаги, необходимые для перепроектирования того, как на самом деле работают организации.
ладить
Несмотря на все жалобы и негативную прессу, ИИ действительно добивается успехов в деловом мире. Опросы директоров по информационным технологиям (ИТ-директоров) и генеральных директоров неизменно показывают, что компании планируют увеличить инвестиции в ИИ в этом и следующем году. Отчет об исследовании, опубликованный Deloitte в январе, и отдельное исследование Уортонской школы Пенсильванского университета показывают, что крупные компании выходят из фазы экспериментов и начинают интегрировать ИИ в основные операции. Исследование Wharton, опубликованное прошлой осенью, также показало, что три четверти из 801 опрошенного руководителя сообщили о положительной отдаче от своих инвестиций в ИИ.
Эти результаты постепенно проявляются во многих отраслях. Розничные торговцы используют ИИ для ценообразования и рекомендаций по продуктам в режиме реального времени; частные инвестиционные компании создали аналитиков искусственного интеллекта для интеграции исследовательской информации и помощи в принятии инвестиционных решений; а производственные компании внедряют технологии компьютерного зрения для обнаружения дефектов на производственных линиях.
Область, где прогресс был наиболее значительным, — это разработка программного обеспечения. ИИ стал настолько мощным в написании кода, что многие инженеры-программисты могут просто описывать требования на естественном языке, а ИИ сделает все остальное.
Профессор Моллик отрицает стагнацию приложений ИИ
Итан Моллик, профессор Уортонской школы Пенсильванского университета, изучающий, как компании внедряют ИИ, сказал, что, учитывая вышеизложенную ситуацию, совершенно неправильно думать, что «приложения ИИ стагнируют». «Идея о том, что мы все еще застряли в пилотном режиме, устарела и ошибочна», — сказал он. «Я постоянно общаюсь с компаниями, которые получают реальную выгоду от ИИ».
ограниченное воздействие
Но в деловом мире революция искусственного интеллекта по-прежнему сталкивается со многими препятствиями. Во-первых, существует элементарный скептицизм по поводу всей этой шумихи: советы директоров и инвесторы продолжают требовать от компаний более четких доказательств того, что инвестиции в ИИ окупаются. Более того, по крайней мере до сих пор, ИИ не продемонстрировал достаточной универсальности, чтобы доказать, что он может трансформировать предприятия и отрасли в больших масштабах.
Исследователи придумали термин для описания этих неравномерных возможностей ИИ: «зубчатая граница». Бенедикт Эванс, независимый аналитик, который отслеживает внедрение ИИ на предприятиях, говорит, что модели ИИ хороши в одних вещах и на удивление плохи в других, и часто не выясняется, какие задачи попадают в какую категорию, пока компании уже не используют их.
Например, ИИ превосходно справляется с четко структурированными задачами, такими как программирование, проверка юридических документов и финансовый анализ. Но когда речь идет о задачах, которые более контекстно-зависимы и отнимают большую часть рабочего времени, эта «неравномерность» проявляется. Он будет давать неправильные ответы с чрезвычайной уверенностью и не может полагаться на человеческие факторы, которые никогда не включались в данные обучения, такие как суждения, неписаные правила и долгосрочная интуиция.
Это очевидный «жесткий потолок» для текущих возможностей ИИ. Лауреат Нобелевской премии и экономист Массачусетского технологического института Дарон Аджемоглу сказал: «Независимо от того, являетесь ли вы генеральным директором, менеджером, журналистом, профессором или строителем, я думаю, ваш уровень навыков выше, чем у существующего ИИ». Он считает, что нынешние инструменты искусственного интеллекта окажут влияние лишь на небольшое количество рабочих мест.
Кроме того, чтобы ИИ действительно работал, необходимо много «упаковки»: соответствующие данные, соответствующие настройки разрешений, полные механизмы безопасности и ограничений, а также четко определенные роли для людей, которые контролируют ИИ. Поскольку системы и рабочие процессы каждой компании различны, эту поддерживающую «архитектуру» часто приходится создавать с нуля. И это гораздо сложнее, чем кажется.
человеческое расстройство
Но что касается препятствий, технологические проблемы, возможно, легче преодолеть, чем человеческие проблемы. Проще говоря, необходимо убедить множество людей, прежде чем революция ИИ сможет по-настоящему начаться.
Руководители корпораций сталкиваются с пятилетними циклами планирования, графиками амортизации систем закупок, датируемыми тремя годами ранее, и советами директоров, требующими возвратов. В таких условиях неприятие риска не является иррациональным. В то же время есть проблемы и на уровне сотрудников: те сотрудники, которые думают, что «обучают ИИ, который заменит их в будущем», вряд ли будут активно сотрудничать во внедрении ИИ.
«То, что продвигается на рынке, — это идея производительности и эффективности», — сказала Кейт Бреннан, заместитель директора AI Now Institute, исследовательского центра политики в области искусственного интеллекта. «Что это означает для людей, выполняющих реальную работу, редко обсуждается».
Руководство и сотрудники также могут не решаться по-настоящему интегрировать ИИ в операции, а не использовать его только для выполнения черной работы. Инстинкт людей часто заключается в том, чтобы использовать ИИ для автоматизации определенных аспектов существующих процессов, а не для переосмысления всего процесса.
Возьмем, к примеру, страховую компанию, которая занимается исками о мелких автомобильных авариях. Обычно компании используют ИИ для ускорения обработки документов, сохраняя при этом исходный многоуровневый процесс рассмотрения и утверждения. Но реальная возможность заключается в полной переработке всего процесса, позволяющей искусственному интеллекту оценивать степень ущерба на основе фотографий, сделанных клиентом, а затем почти сразу же утверждать претензию и инициировать оплату. Такое переосмысление является трудным и угрожает устоявшейся иерархии и традиционным методам работы.
время перемен
Наконец, важно помнить, что преобразовательным технологиям часто требуется больше времени, чем ожидалось, чтобы добиться тех глубоких изменений, которые обещают их сторонники.
Электричество изменило цивилизацию, но потребовалось целых четыре десятилетия, чтобы его влияние четко отразилось в данных о производительности. Интернет реструктурировал основы бизнеса, труда и глобальной конкуренции, но для того, чтобы проникнуть в основу экономики, потребуется от десяти до пятнадцати лет. С внутренней точки зрения того времени ранние этапы развития Интернета были очень похожи на нынешнюю ситуацию с ИИ: многообещающие перспективы, неравномерные результаты, и у всей отрасли были веские основания сказать вам: революция пришла.
«Чтобы действительно изменить организацию и добиться значительных перемен, нужно измерять время в человеческом масштабе». — сказал Джеймс Лэндей, содиректор Института человекоориентированного искусственного интеллекта Стэнфордского университета, который уже много лет обращает внимание на трудности, с которыми сталкиваются компании, пытаясь освоить новые технологии.
«Я считаю, что это скорее пять-десять лет, а не следующие два или три года», — сказал он.
ИИ почти наверняка окажет такое же глубокое влияние, как и Интернет, и, вероятно, потребуется почти столько же времени, чтобы изменить экономику. Сторонники в целом правы относительно направления развития. Скептики, вероятно, правы и относительно того, сколько времени это займет.
Возможно, наиболее ценный способ мышления для любого руководителя бизнеса, инвестора или политика сейчас — это принять оба суждения одновременно.