Разница между искусственным и вспомогательным интеллектами существенна, а обозначаются оба AI.
С момента формирования термина «искусственный интеллект» в 1956 году наша зависимость от искусственного интеллекта росла в геометрической прогрессии, значительно превышая первоначальные прогнозы. В наши дни практически каждая отрасль, включая такие высоко требовательные сектора, как финансы, использует ИИ для повышения конкурентоспособности и прибыльности.
Во всём мире компании внедряют ИИ, чтобы оптимизировать свои рабочие процессы, обогнать конкурентов и укрепить свои позиции на рынке. Откровенно говоря, сложно представить себе руководителя, который бы не обратил внимания на потенциал ИИ, способный при правильном использовании упростить нашу профессиональную жизнь, повысить эффективность и сократить расходы. Повторяю: при правильном использовании.
И пока ИИ, несомненно, способствует росту многих организаций, нам, руководителям, необходимо задуматься: Действительно ли мы используем то, что мы называем «искусственным интеллектом», или же мы, по сути, используем «вспомогательный интеллект»? Полностью ли мы раскрыли возможности истинного «искусственного интеллекта»?
С моей точки зрения, нам еще предстоит преодолеть значительное расстояние, чтобы достичь этого стремления. И пока я по-прежнему скептически отношусь к полному раскрытию потенциала ИИ, я являюсь убежденным сторонником вспомогательного интеллекта. Например, использование машин для тщательной проверки тысяч сообщений на предмет мата или оскорбительного содержания является реальным применением этой технологии. Тем не менее, всё начинается с определения разницы между ассистирующим интеллектом и искусственным интеллектом.
Роль вспомогательного интеллекта в рабочей среде
Если серьезно задуматься о том, как «искусственный интеллект» изменил нашу повседневную жизнь, действительно ли он выполняет свои обещания? Хотя многие называют его «искусственный интеллект», более точным определением может быть «вспомогательный интеллект». Достижения в области машинного обучения и обработки естественного языка заметно улучшили многие рабочие места — около 75% работников сферы знаний уже используют инструменты ИИ в своих интересах. Однако понятие «ИИ, обладающий полной автономией и независимым познанием» оста`тся далекой перспективой.
И это не обязательно плохо!
Многие компании ещё просто не готовы к таким сложным ИИ-решениям. При тщательном анализе их основных проблем становится очевидным, что главным препятствием является управление колоссальными объемами данных, генерируемых ежедневно. Более половины сотрудников — около 53% — сообщают, что чувствуют себя переполненными данными, что мешает им мыслить стратегически, или, как я это называю, «осмысленно работать».
Вот пример: Рассмотрим организацию, в которой 100 сотрудников ежедневно отправляют по 100 сообщений, что дает примерно 200 000 сообщений в месяц. Даже если компания введет протоколы, контролирующие только 5% этих сообщений, для их проверки потребуется огромная команда специалистов по соблюдению нормативных требований. Вместо того чтобы полагаться на случайную выборку, компаниям следует использовать технологию, позволяющую в режиме реального времени тщательно проверять каждое сообщение и выявлять наиболее важные из них. Такая стратегия позволит командам, отвечающим за соблюдение нормативно-правовых требований, сосредоточиться на выполнении важнейших обязанностей и обеспечит компании защиту от потенциальных штрафов.
Итак, какие действия могут предпринять организации? Им нужны решения, способные справиться с перегрузкой данных и предоставить четкие и действенные выводы, позволяющие командам сосредоточиться на том, что действительно важно.
Преодоление неопределенности в ИИ
Необходимо признать, что ИИ способен увеличить глобальную корпоративную прибыль на сумму до 4,4 триллиона долларов в год. Этот потенциал вызвал энтузиазм у руководителей компаний по всему миру, которые стремятся внедрить ИИ в свою деятельность для повышения эффективности и принятия более обоснованных решений.
Однако осторожные финансовые директора и специалисты по соблюдению нормативно-правовых требований, стремящиеся к тому, чтобы их организации досконально понимали потребности, преимущества и риски, связанные с новыми технологиями, особенно такими нерегулируемыми, как ИИ, также проявляют определенную неохоту. И пока инструменты ИИ, особенно большие языковые модели, могут обрабатывать огромные массивы данных, их процессы принятия решений часто не отличаются прозрачностью.
Этот недостаток ясности представляет собой серьезную проблему для команд по соблюдению нормативно-правовых требований. За последние годы объем данных, которыми они управляют, увеличился в 10-15 раз. Несмотря на привлекательность идеи выявления искусственным интеллектом несоответствующего поведения, отрасль все еще определяет наилучшие способы внедрения искусственного интеллекта и машинного обучения в систему обеспечения соответствия правовым требованиям.
Проблема усугубляется тем, что нормативные акты постоянно меняются. Специалистам по соблюдению нормативных требований нужны точные данные, чтобы вносить необходимые коррективы, ориентируясь в сложностях соблюдения нормативных требований на фоне постоянных изменений.
Ещё одна серьезная проблема — понимание того, как искусственный интеллект приходит к своим решениям. Организации часто сталкиваются с вопросами о происхождении своих данных, их точности и этичности, особенно в таких жестко регулируемых отраслях, как финансы, где соблюдение нормативных требований имеет решающее значение.
Например, FINRA недавно выпустила обновления, касающиеся применения регулятивных стандартов к контенту, создаваемому искусственным интеллектом, напомнив нам, что компании по-прежнему несут ответственность за свои результаты, независимо от того, созданы они людьми или искусственным интеллектом.
Итак, каков же главный вывод? Хотя внедрение ИИ может быть сложным, предприятиям следует начинать с чёткого видения их применения. В этом видении должно быть указано, как ИИ может решить операционные проблемы, а также выявить возможности для роста, даже если они взвесят риски несоблюдения требований и потенциальные преимущества ИИ.
Новый год, новые горизонты
Несмотря на препятствия, связанные с ИИ, организации, готовые непосредственно решать эти проблемы, ожидает множество возможностей. Обнадеживает то, что по мере того, как предприятия будут глубже понимать свои уникальные требования, они смогут использовать ИИ для извлечения бесценных сведений из своих хранилищ данных.
Заглядывая в будущий год, мы можем ожидать еще более захватывающих прорывов в технологии ИИ, которые расширят её функциональные возможности и ещё больше улучшат пользовательский опыт. Эта эволюция позволит организациям легко внедрять эти инструменты в свою повседневную деятельность, обеспечивая тем самым явное конкурентное преимущество.
Однако истинное преимущество будет принадлежать тем организациям, которые сделают акцент на прозрачности и подотчетности своих инициатив в области ИИ и тем самым укрепят доверие клиентов, заинтересованных сторон и регулирующих органов. Речь идет не просто о соблюдении нормативных требований, а об обеспечении справедливости и равенства при внедрении технологий.
