Топ-5 вредных советов по использованию ИИ

С начала 2021 г. компания OpenAI выпустила четыре версии чата GPT, которые совершили технологическую революцию и кардинально изменили мир. В сентябре 2024 г. была анонсирована новая модель GPT o1 – в пять раз «умнее» предыдущей GPT 4o. Для некоторых ИИ стал вестником катастрофы, ведь по канонам футуристических антиутопий умные машины способны заменить человека. Однако большая часть компаний с радостью подхватила идею автоматизации рабочих процессов и стала внедрять ИИ в свои сервисы. Перечислим самые вредные советы по использованию искусственного интеллекта, которым часто ошибочно следуют компании. Объясняем, как не надо работать с ИИ. 

ИИ — это магия современности, и, если хотите быть на волне прогресса, начинайте внедрять его повсюду. Не беспокойтесь о том, как работают алгоритмы ИИ или какие данные необходимы для их обучения. Просто купите решение и запустите его — результаты придут сами собой! 

Реальность. В 2024 г. около 40% компаний уже внедрили ИИ в свою работу, но только 21% из них разработали четкие политики его использования. Это свидетельствует о неподготовленности многих организаций к таким технологиям. Отсутствие политик может привести к тому, что компания начнет принимать неверные решения на основе неподходящих алгоритмов. Для предотвращения фатальных ошибок важно иметь в штате специалистов, которые могут адаптировать алгоритмы к задачам бизнеса и контролировать их работу. 

Поучительным примером стала компания Amazon. Корпорация интегрировала искусственный интеллект в систему для отбора резюме. Однако алгоритм был обучен на данных, где преобладали мужчины. Это привело к дискриминации кандидатов-женщин. Так компания столкнулась с этическими и юридическими проблемами.

Зачем тратить время на проверку данных, когда большой объем их уже собран? ИИ сам разберется с пробелами и ошибками. Алгоритмы всегда найдут правильные закономерности, даже если в исходных данных есть недочеты или неточности. Поэтому можно спокойно использовать любые данные, доступные для обработки.

Реальность. Искусственный интеллект работает настолько хорошо, насколько релевантны данные, которые ему предоставляют. Плохие данные приводят к плохим результатам. Например, если в вашем наборе данных присутствуют ошибки или пробелы, ИИ обучится на неправильных предпосылках и начнет делать ложные выводы.

Согласно статистике IBM, 53% организаций указали, что плохое качество данных является одной из главных проблем в их ИИ-проектах. Без грамотной подготовки и очистки данных результаты могут быть неточными. Очевидные последствия: ухудшение предоставляемых услуг и утрата лояльности клиентов. 

Чем больше ИИ — тем лучше. Внедряйте его повсюду: от финансов до маркетинга, даже если не до конца понимаете, как он работает в конкретных областях. Так любые конкуренты точно останутся позади. А однотипные сгенерированные тексты или же смысловые ошибки не станут помехой для эффективности. 

Реальность. ИИ — это мощный инструмент, но не для всех процессов и не во всех случаях. Не каждая задача требует использования сложных алгоритмов, особенно когда традиционные методы могут быть эффективнее и дешевле. Переизбыток искусственного интеллекта может усложнить процессы и привести к увеличению расходов, не принося заметных улучшений.

По результатам исследований, только 35% компаний, успешно применяющих ИИ, утверждают, что смогли получить реальную выгоду от его использования в нескольких областях. То есть необдуманное внедрение может оказаться неэффективным и просто дорогим экспериментом.

Почему все вдруг помешались на этих политиках конфиденциальности и безопасности? Очевидно, что можно обойтись и без дополнительной головной боли. Используйте ИИ для анализа любой информации, даже если это персональные данные клиентов. 

Реальность. Защита данных и этические нормы становятся все более важными в эпоху цифровых технологий. Использование ИИ без учета конфиденциальности данных приводит к юридическим последствиям и потере доверия стороны клиентов. В 2023 г. 38% компаний сообщили, что сталкивались с проблемами соблюдения конфиденциальности при работе с искусственным интеллектом. 

Этические ошибки стоят дорого. Нарушение защиты данных или дискриминационные алгоритмы могут вызвать скандалы и разрушить репутацию компании.

Человеческий фактор — это неэффективно. Замените всех сотрудников искусственным интеллектом, и все проблемы исчезнут. В конце концов машины могут работать быстрее и лучше, чем люди. А вам больше не придется платить им заработную плату – сплошная выгода. 

Реальность. ИИ может автоматизировать многие процессы, но он не способен заменить человека во всем. Человеческий интеллект, творчество и креативность все еще незаменимы в бизнесе. На практике успешные компании используют ИИ для поддержки людей, а не их замены. Важно помнить, что наилучший результат достигается при совместной работе человека и машины.

Большинства ошибок можно избежать простым способом – проведя структурный анализ и разработав четкую стратегию.

Искусственный интеллект, безусловно, имеет огромный потенциал для развития всех сфер общества. Но ИИ продолжает нуждаться в поддержке настоящих живых специалистов. Не стоит жить в техногенной иллюзии, что искусственный интеллект решит все проблемы. Новые подходы, креативные решения и гениальные идеи пока еще остаются прерогативой человека. Полагаясь на искусственный интеллект, важно помнить, что мыслить необходимо используя свой собственный. 

Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!