Понимание плюсов и минусов генеративного ИИ

Давайте будем честными: генеративный искусственный интеллект (ИИ) больше не является просто модным словечком. Это переломный момент, который руководители предприятий и предприниматели не могут игнорировать. Не прошло и года с момента запуска многих известных инструментов Gen AI, а рабочая среда уже претерпела существенные изменения.

Еще в августе 2023 года McKinsey провела опрос руководителей предприятий, чтобы узнать их мнение о поколении ИИ. Результаты показали, что треть участвующих организаций уже использовали генеративный искусственный интеллект как минимум в одной бизнес-функции. Кроме того, почти четверть опрошенных руководителей высшего звена заявили, что они лично используют инструменты Gen AI для работы и уже включили Gen AI в повестку дня своих советов директоров.

Хотя поколение ИИ обещает большие перспективы для бизнеса во всем мире, путь к внедрению поколения ИИ не лишен проблем. В этом сообщении блога мы делимся своим опытом в качестве компании-разработчика искусственного интеллекта и углубляемся в плюсы и минусы генеративного искусственного интеллекта, проливая свет на его преимущества, выявляя препятствия, а также изучая его границы и ограничения.

Преимущества генеративного ИИ

Расширенное творчество

Генеративный ИИ наполняет творческий процесс вновь обретенной энергией. Преимущества генеративного искусственного интеллекта выходят за рамки традиционных творческих областей, способствуя вдохновению и оригинальности на рабочем месте. Вот несколько примеров того, как генеративный ИИ может стимулировать творчество.

• DALL-E от OpenAI — яркий пример генеративной модели искусственного интеллекта, способной создавать уникальные изображения из текстовых подсказок. С помощью DALL-E вы можете описать концепцию или сценарий, а модель сгенерирует соответствующее изображение. Этот инструмент находит применение в различных творческих областях: от концептуализации дизайнерских идей до синтеза визуального контента для маркетинговых материалов.
• Watson Beat от IBM может сотрудничать с музыкантами для создания оригинальной музыки. Анализируя музыкальные элементы и понимая тона, Watson Beat создает композиции, опираясь на человеческий вклад.
• Изначально ChatGPT OpenAI был разработан для общения на естественном языке, но его можно использовать для создания контента. Писатели могут использовать ChatGPT для мозгового штурма идей, преодоления писательского тупика или даже создания вымышленных повествований.

Генеративный искусственный интеллект также все чаще используется в дизайне продуктов. Вводя ограничения и цели проекта, алгоритмы ИИ могут генерировать множество вариантов дизайна. Это не только ускоряет процесс проектирования, но и знакомит с новыми и неожиданными концепциями, вдохновляя дизайнеров мыслить за пределами обычных границ.

Улучшенная производительность

Генеративный ИИ ускоряет процессы за счет автоматизации повторяющихся задач, позволяя командам сосредоточиться на более ценной работе. Преимущества генеративного искусственного интеллекта в повышении эффективности становятся очевидными на многих примерах.

Например, юристы могут использовать ИИ для более эффективного рассмотрения и составления юридических документов. Такие платформы, как LawGeek, быстро выявляют соответствующие положения, потенциальные риски и несоответствия, оптимизируя проверку контрактов.

Аналогичным образом, генеративные алгоритмы искусственного интеллекта могут оптимизировать финансовые и банковские операции. Например, Kasisto, платформа искусственного интеллекта для диалога, может понимать запросы клиентов и отвечать на них на естественном языке. Он может выполнять такие задачи, как проверка баланса счетов, перевод средств и предоставление финансовой информации.

В производстве Gen AI может облегчить процесс проектирования. Например, Siemens использует генеративный искусственный интеллект для оптимизации проектирования сложных компонентов. Инженеры Siemens определяют соотношение веса и прочности, материал, температуру, давление, диапазон усилий и другие параметры, а генеративные алгоритмы искусственного интеллекта исследуют бесчисленные варианты конструкции, чтобы найти оптимальные конфигурации.

Персонализация и взаимодействие с клиентами

Персонализация — ключ к привлечению и удержанию клиентов, и именно здесь преимущества генеративного искусственного интеллекта выходят на первый план. Генеративный искусственный интеллект может помочь адаптировать рекомендации, маркетинговые сообщения или опыт покупок к индивидуальным предпочтениям. Это повышает вовлеченность клиентов, повышает лояльность к бренду и увеличивает доход.

Например, компании все чаще интегрируют генеративные чат-боты с искусственным интеллектом, такие как ChatGPT, для предоставления персонализированных ответов на запросы клиентов. Генеративный ИИ понимает вводимые пользователем данные, адаптирует свои ответы в зависимости от контекста и участвует в более естественных и адаптированных разговорах.

Компании также используют генеративный искусственный интеллект, чтобы помочь клиентам удовлетворить свои потребности во время покупок в Интернете. The North Face, например, использует возможности генеративного искусственного интеллекта IBM Watson, чтобы понимать предпочтения онлайн-клиентов и рекомендовать верхнюю одежду, соответствующую их потребностям. Инструмент действует как эксперт по цифровому бренду, помогая пользователям ориентироваться в Интернете, как опытный продавец в магазине.

Оптимизация затрат

Генеративный искусственный интеллект — это многогранное решение, которое не только трансформирует процессы, но и существенно способствует экономии затрат. Предприятия могут оптимизировать свою прибыль за счет различных преимуществ генеративного искусственного интеллекта, таких как следующие.

• Автоматизация рабочей деятельности. Генеративный ИИ может автоматизировать создание письменного контента, графического дизайна и даже фрагментов кода. Например, команды инженеров все чаще используют помощников по программированию на базе ИИ, и 75% руководителей сообщают, что ИИ оправдал или превзошел их ожидания. Эта автоматизация не только снижает зависимость от ручного труда, но также приводит к экономии времени и снижению трудозатрат на выполнение повторяющихся и трудоемких задач. По данным исследования Bain, интеграция больших языковых моделей и инструментов искусственного интеллекта потенциально может ускорить выполнение рабочих задач до 20% без ущерба для качества.
• Оптимизация исследований и разработок. Генеративный искусственный интеллект может оптимизировать процесс проектирования, сокращая отходы и улучшая использование ресурсов. Хотя потенциал генеративного ИИ в НИОКР менее известен, чем его потенциал в других бизнес-функциях, исследования показывают, что эта технология может обеспечить производительность, стоимость которой варьируется от 10% до 15% от общих затрат на НИОКР.
• Персонализация в больших масштабах. Генеративный ИИ может создавать персонализированный контент и рекомендации для пользователей в любом масштабе. Такой персонализированный подход повышает вовлеченность клиентов и коэффициент конверсии, максимизируя отдачу от маркетинговых инвестиций. По оценкам McKinsey, генеративный ИИ может повысить производительность маркетинговых команд на 5–15 % от общих маркетинговых расходов.
• Лучшее обслуживание клиентов: генеративный искусственный интеллект может произвести революцию в работе с клиентами, улучшая качество обслуживания клиентов и производительность агентов. Технология уже получила распространение в сфере обслуживания клиентов благодаря своей способности автоматизировать взаимодействие с клиентами с использованием естественного языка. McKinsey сообщает, что в одной компании с 5000 агентами по обслуживанию клиентов применение генеративного искусственного интеллекта увеличило скорость решения проблем на 14% в час и сократило время, затрачиваемое на решение проблемы, на 9%. Это также снизило отток агентов и количество запросов на разговор с менеджером на 25%.

Проблемы генеративного ИИ

Конфиденциальность и безопасность данных

Одной из главных проблем, связанных с генеративным искусственным интеллектом, является обработка конфиденциальных данных. Поскольку генеративные модели используют данные для создания нового контента, существует риск того, что эти данные будут содержать конфиденциальную или конфиденциальную информацию. Использование таких данных в моделях ИИ может привести к нарушению конфиденциальности, а потенциальное неправильное использование таких данных является поводом для беспокойства.

Еще в 2019 году компания Clearview AI столкнулась с судебным иском за сбор миллиардов изображений с платформ социальных сетей для создания базы данных для распознавания лиц. Действия компании вызвали обеспокоенность по поводу конфиденциальности данных и вызвали дискуссию о конфиденциальности данных в сфере ИИ, а затем и генеративного ИИ.

Стратегии смягчения последствий. Для решения этих проблем крайне важно расставить приоритеты в шифровании данных, внедрить контроль доступа и соблюдать правила защиты данных. Прозрачность — ключевой элемент в преодолении проблем генеративного ИИ. Обеспечение прозрачности использования данных и получение информированного согласия пользователей являются важными шагами в обеспечении конфиденциальности данных.

Этические соображения

Творческий потенциал генеративного ИИ распространяется и на мир создания контента, где могут возникнуть этические дилеммы. Контент, созданный искусственным интеллектом, от дипфейков до сфабрикованных новостных статей, вызывает обеспокоенность по поводу его потенциала для дезинформации, обмана и манипулирования общественным мнением.

Дипфейки, например, использовались для создания убедительных видеороликов, на которых общественные деятели говорят то, чего у них никогда не было. Сообщалось о случаях, когда GPT также создавала контент, вызывающий этические проблемы, когда напрашивалась определённая информация.

Стратегии смягчения последствий. Для решения проблем генеративного ИИ, связанных с его этическим использованием, жизненно важно установить этические руководящие принципы для создания контента ИИ. Прозрачность происхождения контента с помощью ИИ и создание советов по этике ИИ могут помочь сохранить доверие и смягчить потенциальный вред.

Контроль качества и надежность

Контент, созданный искусственным интеллектом, может содержать ошибки и неточности, что может быть особенно критично в таких приложениях, как здравоохранение или юридические услуги.

Например, в области медицины генеративные системы искусственного интеллекта используются для создания предварительных радиологических отчетов на основе данных медицинских изображений. Такие системы призваны помочь рентгенологам, обеспечивая быстрый анализ. Однако сообщалось, что созданные отчеты иногда содержат ошибки, неверные интерпретации или упущенные важные детали по сравнению с отчетами, созданными рентгенологами-людьми.

Стратегии смягчения последствий. Для решения таких генеративных проблем ИИ, как качество и надежность, необходимо тщательное тестирование и проверка моделей ИИ. Непрерывный мониторинг и контроль со стороны человека могут помочь оперативно выявлять и устранять проблемы, снижая риск ошибок и неточностей в критически важных приложениях.

Ограничения генеративного ИИ

Ограниченное творчество и инновации

Хотя генеративный ИИ является замечательным инструментом для создания творческого контента, крайне важно признать ограничения генеративного ИИ и признать, что он не может заменить человеческое творчество. Ему может не хватать глубины эмоционального понимания, интуиции и культурного понимания, которые привносят в игру люди-творцы.

Поэтому для предприятий, которые полагаются на творческий результат, важно использовать генеративный ИИ в качестве вспомогательного инструмента для генерации идей и вдохновения, а не полагаться исключительно на генеративный ИИ для создания контента. Создатели-люди, в свою очередь, могут привнести эмоциональные и культурные нюансы, которые делают контент по-настоящему выдающимся.

Отсутствие сложного контекстуального понимания

Генеративный ИИ сталкивается с проблемами в понимании нюансов контента, что может привести к неправильной интерпретации и неправильному применению. Он борется с сарказмом, метафорами и культурными тонкостями, что делает его склонным к созданию контекстуально неверного или неуместного контента.

Еще в 2017 году Microsoft выпустила Tay, чат-бота с искусственным интеллектом, который вызвал последующие споры, когда начал публиковать клеветнические и оскорбительные твиты через свою учетную запись Twitter, в результате чего Microsoft закрыла службу всего через 16 часов после ее запуска. Точно так же современным инструментам генеративного искусственного интеллекта может не хватать контекстуального понимания, чтобы отличить подходящее общение от неуместного.

Чтобы преодолеть эти ограничения генеративного ИИ, крайне важно внедрить механизмы человеческого надзора и проверки контента, особенно в приложениях, где контекстное понимание имеет первостепенное значение, таких как модерация в социальных сетях или поддержка клиентов.

Ограниченная адаптивность и настройка

Модели генеративного искусственного интеллекта может оказаться сложной задачей для адаптации к конкретным потребностям бизнеса. Например, компании, которые уже внедрили генеративные модели искусственного интеллекта, говорят, что им может быть трудно понять отраслевой жаргон и нюансы.

Готовые модели не всегда могут соответствовать уникальным требованиям вашей компании, что требует значительной адаптации. Это может занять много времени и затрат.

Чтобы решить проблемы настройки, важно инвестировать в обработку данных и тщательную настройку модели. Сотрудничество с экспертами по искусственному интеллекту и сосредоточение внимания на данных обучения для конкретной предметной области может помочь улучшить адаптируемость генеративных моделей искусственного интеллекта к конкретным бизнес-контекстам.

Рекомендации по внедрению искусственного интеллекта поколения на предприятиях

Внедрение генеративного ИИ — это преобразующий путь, который требует тщательного рассмотрения присущих генеративному ИИ проблем и ограничений. По мере того, как компании изучают потенциальную интеграцию технологии и взвешивают плюсы и минусы генеративного искусственного интеллекта, на первый план выходят три ключевых аспекта: оценка соответствия бизнесу, разработка выигрышной стратегии внедрения и соответствие требованиям соответствия и управления.

Оценка соответствия бизнесу

Определение актуальности генеративного ИИ в корпоративном контексте требует детальной оценки. Практическая основа предполагает рассмотрение таких факторов, как следующие.

• Операционные потребности. Определите области бизнеса, в которых генеративный ИИ может оптимизировать процессы, повысить производительность или увеличить доходы.
• Готовность данных: оцените качество и количество доступных данных. Генеративный ИИ в значительной степени полагается на данные, и наличие надежного набора данных имеет решающее значение для оптимальной производительности.
• Масштабируемость: оцените масштабируемость генеративных решений искусственного интеллекта в соответствии с меняющимися потребностями предприятия.
• Согласование набора навыков: оцените существующий набор навыков в организации, чтобы определить, требуется ли повышение квалификации или дополнительные таланты для успешной интеграции.

Стратегия реализации

Успешная интеграция генеративного искусственного интеллекта в бизнес-операции требует хорошо продуманного плана. Ключевые шаги, которые необходимо предпринять, чтобы раскрыть преимущества генеративного ИИ, включают следующее.

• Пилотные программы: инициируйте небольшие пилотные программы для проверки осуществимости и эффективности генеративных решений искусственного интеллекта в конкретных бизнес-функциях.
• Совместное обучение. Поощряйте межфункциональное сотрудничество, способствуя коллективному пониманию генеративного ИИ среди различных отделов.
• Итеративная разработка: используйте итеративный подход к разработке, позволяющий постоянно совершенствовать продукт на основе отзывов пользователей и меняющихся бизнес-требований.
• Масштабируемая инфраструктура. Инвестируйте в масштабируемую инфраструктуру, чтобы удовлетворить растущие потребности генеративного искусственного интеллекта по мере расширения его интеграции по всему предприятию.

Навигация по этичному использованию

По мере того как предприятия вступают на путь внедрения ИИ, этические соображения, соблюдение законодательства и управление становятся первостепенными. Стратегии обеспечения этичного использования ИИ включают следующее.

• Советы по этике: создание советов или комитетов по этике для надзора и руководства по этическим последствиям применения ИИ.
• Практика прозрачности: отдавайте приоритет прозрачности в процессах принятия решений в области ИИ, гарантируя, что заинтересованные стороны понимают, как генеративный ИИ используется на предприятии.
• Соблюдение нормативных требований. Будьте в курсе и соблюдайте развивающуюся нормативно-правовую базу, связанную с ИИ, обеспечивая соответствие внедрения генеративного ИИ отраслевым стандартам и рекомендациям.
• Непрерывный мониторинг. Внедряйте системы непрерывного мониторинга генеративных приложений искусственного интеллекта, позволяющие быстро выявлять и устранять любые проблемы, связанные с этикой или соблюдением требований.

Нижняя линия

Генеративный ИИ меняет то, как мы работаем, общаемся и творим, открывая беспрецедентные возможности и возможности. Изучение плюсов и минусов генеративного ИИ имеет решающее значение для определения его потенциального воздействия. Поэтому, осознавая его возможности, мы должны уделять приоритетное внимание его ответственному использованию. Компании, как последователи этой преобразующей технологии, должны сыграть ключевую роль в обеспечении полного соответствия Gen AI этическим принципам. Для бизнеса и потребителей важно использовать генеративные инструменты искусственного интеллекта в консультативном порядке, оставляя принятие окончательных решений людям.

Если вы хотите этически использовать потенциал генеративного искусственного интеллекта, мы приглашаем вас связаться с ITRex.

Эта статья была первоначально опубликована на сайте ITRex.