Нейросеть — это алгоритм машинного обучения, который имитирует работу нейронов в человеческом мозге. С помощью нейросетей компьютер решает задачи, которые раньше считались прерогативой человека: пересказывать и сочинять тексты, писать программы, создавать цифровые картины, управлять автомобилем. Чтобы учиться, нейросетям нужны большие объемы данных. Из них компьютер извлекает закономерности и учится, прямо как человек.
В последние годы появились мощные процессоры, а также большое количество данных, которые генерируют интернет-пользователи, например, в соцсетях. Так тренировать разные нейронки стало проще. Но пока нейросети несовершенны. Какие бывают проблемы использования искусственного интеллекта, рассказываем в статье.
Как используют ИИ в бизнесе
По данным исследования «Яков и партнеры», в 66% случаев нейросети используют в маркетинге и продажах, 54% — в клиентском сервисе, 49% — в исследованиях и разработке. Нейросети помогают бизнесу во многих процессах.
Прогнозировать спрос
На основе покупательской информации, например, чеков или истории покупок, ИИ выявляет самые востребованные продукты компании. А также могут предсказать, что будет популярно у целевой аудитории и как поменяется спрос.
Обслуживать клиентов
Раньше службы поддержки вручную обрабатывали все запросы клиентов. Многие из них повторяются, поиск ответов можно автоматизировать. Поэтому теперь в работе с клиентами участвуют боты — они умеют вести типовые диалоги. А операторы занимаются нестандартными вопросами, на которые может ответить только человек.
Нанимать сотрудников
Нейросети помогают HR-менеджерам создавать тексты для вакансий, проводить первичный отбор претендентов, оценивать навыки в резюме и обучать новых сотрудников.
Закрывать маркетинговые задачи
ИИ умеет генерировать контент, вести социальные сети, писать сценарии и многое другое. Подробнее о том, как использовать нейросети для написания текстов, мы рассказывали здесь. А в этой статье рассматривали, как искусственный интеллект генерирует изображения.
Нейросети стали необходимым 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
Нейронки помогают программистам, дизайнерам и маркетологам быстро и качественно выполнять рутинные задачи, чем экономят бюджеты многим компаниям. Но есть и проблемы в использовании искусственного интеллекта.
Проблема нейросетей №1. Не всегда понимает контекст
Главная проблема нейросетей ― у ИИ нет здравого смысла, как у человека. Например, нейросеть распознает объекты на изображении, но не всегда понимает, что происходит. Она знает, что «мяч» и «окно» — это объекты, но не знает, что если бросить мяч в окно, стекло разобьется. Для человека это очевидно, а для нейросети — нет. Из-за этого на предсказания нейросети нельзя полагаться на сто процентов.
Проблема нейросетей №2. Создает неоригинальный контент
Хотя нейросети способны генерировать текст, музыку или изображения, они делают это на основе данных. Проблема использования ИИ в том, что она создает неуникальный контент. Можно использовать контент нейросетей для вдохновения ― полностью заменить дизайнеров, программистов и копирайтеров ИИ пока не может.
Проблема нейросетей №3. Не умеют принимать решения в критических ситуациях
В реальном мире часто возникают задачи, которые сложно решить математическими методами. Представьте, что вы создаете самопилотируемый автомобиль. Вам нужно указать в алгоритме, как машина должна действовать, если человек внезапно выбежал на дорогу. Должен ли автомобиль резко свернуть на обочину, рискуя жизнью людей в салоне? Или продолжить двигаться вперед, ведь по правилам человека там быть не должно? Люди принимают такие решения за доли секунды не задумываясь. Но выразить их в коде гораздо сложнее.
Вы можете почувствовать себя на месте инженеров, которые решают основные проблемы искусственного интеллекта, с помощью сайта Moral Machine. Он предлагает пользователям выбрать, какому пешеходу или водителю они бы сохранили жизнь, ― оказывается, что сделать это сознательно невероятно трудно.
Проблема нейросетей №4. Не умеют адаптироваться к изменениям
Когда человек узнает новую информацию, он сразу может ее использовать, когда принимает решения. Среди недостатков нейросетей: им требуется время. Например, чтобы научиться играть в стрелялку, нейросети нужно попробовать сотню раз, чтобы разобраться, куда можно и нельзя ходить. Человеку это понятно интуитивно, а ИИ учится методом проб и ошибок. При этом если препятствия или враги появляются неожиданно, нейросеть будет действовать неадекватно, полагаясь на историю своих игр, а не на реальную ситуацию.
Проблема нейросетей №5. Не используют навыки в новом контексте
Люди постоянно переиспользуют свои навыки. Например, если вы научились верстать презентации, то вам будет легче сделать красивую почтовую рассылку или баннер для сайта, даже если вы никогда этого не делали.
А вот 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 «Cбер» сегодня работают над нейронками, которые умеют сразу все: писать тексты и код, создавать изображения и быть компаньоном-собеседником.
Проблема нейросетей №6. Уязвимы к атакам
Пользователи нейросетей делятся с ними своими данными. Например, когда просят составить текст договора для трудоустройства с использованием своей личной информации. Хакеры взламывают серверы таких систем, чтобы украсть данные пользователей. Так, например, мошенники получили доступ к конфиденциальным данным Samsung из-за того, что один из сотрудников ввел информацию в ChatGPT. Нейросети защитить сложно — это большие и сложные системы, которыми пользуются миллионы людей.
Проблема нейросетей №7. Подвержена искажениям в данных
Нейросети, как и люди, бывают предвзятыми. Например, в дискриминации обвинили программу, которая несколько лет помогала отделу кадров в Amazon отбирать резюме разработчиков. Алгоритм обучили выбирать соискателей, чьи резюме были похожи на резюме сотрудников, которые уже работают в компании. А мужчин в IT-индустрии — больше 90%. Алгоритм видел резюме преимущественно от мужчин и, соответственно, среди кандидатов 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. Могут вести к увольнениям
Этого опасаются копирайтеры, редакторы и сценаристы — все чаще их задачи дают нейросетям. Разработчики нейросетей и сами подогревают эти опасения: на сайте компании OpenAI говорится, что ИИ повлияет на 80% рабочих мест, особенно на те, которые требуют изучения большого объема данных.
Исследование рынка труда провели и в Массачусетском технологическом институте. По их мнению, людям бояться нечего. Исследователи выяснили, что большинство рабочих мест, которые по оценкам 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, которые умеют использовать нейросети, будут ценнее других. Поскольку используют ИИ, чтобы усилить свои возможности.
Битрикс24 провели исследование о проблемах применения искусственного интеллекта и выяснили, что 47,5% опрошенных представителей российских компаний готовы платить больше сотрудникам за умение пользоваться ИИ-инструментами в работе. Но ожидают, что так сотрудники повысят производительность труда и будут тратить освободившееся время на то, чтобы приносить прибыль бизнесу.
Частые вопросы
Нейросети становятся все более популярным и полезным инструментом в различных сферах. Но есть то, чего они сделать не смогут:
- Создать уникальный контент. ИИ генерирует тексты, музыку, изображения только на основе данных, на которых он обучен. Поэтому он не сможет создать что-то уникальное, а только скомпилировать из уже существующего.
- Давать оценку. Нейросети могут только обрабатывать данные, которые им предоставляют, но не умеют критически мыслить и не берут в расчет этические и моральные вопросы. Поэтому сложные решения нейросетям лучше не доверять.
- Управлять кризисными ситуациями. Если возникла ситуация, с которой нейросеть раньше не сталкивалась, она не справится. Поэтому во многих реальных задачах, например, на производстве или в управлении автомобилями, необходим контроль человека.
Развитие нейросетей дает много возможностей, но вместе с тем поднимает важные этические, социальные и технические вопросы:
- Уязвимость к атакам. Нейросети могут быть уязвимы к атакам хакеров. Это опасно, учитывая, что пользователи предоставляют им свою личную информацию.
- Предвзятость. Нейросети могут дискриминировать определенные группы людей, например по полу, возрасту или расе, потому что обучались на данных, которые содержат стереотипы.
- Потеря рабочих мест. Массовое распространение нейросетей влияет на рынок труда.
Если проблемы нейросетей не решать, это повлияет на экономику, политику и бизнес.
Что в итоге
- Нейросети активно используют в различных бизнес-процессах, таких как маркетинг, клиентский сервис, исследования и разработка. Нейросети помогают автоматизировать рутинные задачи. Но есть и проблемы с использованием искусственного интеллекта в профессиональной деятельности.
- Нейросети плохо понимают контекст, а также не могут генерировать оригинальный контент.
- Использование ИИ поднимает важные этические вопросы. Нейросети, которые обучали на предвзятых данных, могут усиливать дискриминацию в обществе.
- Из-за того, что нейросети обучают на больших объемах данных, возможны утечки конфиденциальной информации пользователей.
- Быстрое развитие нейросетей может привести к тому, что часть людей останется без работы. Но при этом нужны будут сотрудники, которые умеют работать с ИИ.
