Как изъяны искусственного интеллекта влияют на перспективы его применения
Этот материал входит в раздел «Технологии», в котором мы каждую неделю разбираем актуальные технологические тренды и публикуем прогнозы и рекомендации бизнесменов, IT-евангелистов и футурологов. Вы также найдете экспертные материалы о том, как стать продуктивнее, вывести бизнес на новый уровень и улучшить качество жизни с помощью технологий.
Что может ИИ как цифровой ассистент
Будущее, в котором ИИ функционирует как личный ассистент каждого сотрудника, уже не кажется далеким. Интеллектуальные боты научились проводить сложный анализ данных и выявлять закономерности. Их можно использовать (и уже используют) как в рутинных процессах, так и задачах со звездочкой. Боты помогают управлять масштабными проектами, исследовать тренды, принимать решения.
У генеративного ИИ есть и базовые навыки: он помогает создавать, редактировать и сортировать документы, автоматически генерирует отчеты и презентации на основе предоставленных данных. А еще он собирает, обрабатывает и приводит в порядок корпоративные знания, облегчает доступ к информации и каталогизирует ее для удобного поиска.
Если говорить о кадровых процессах: в рамках программ корпоративного образования ИИ может предлагать материалы для обучения, адаптировать контент в соответствии с потребностями и прогрессом каждого сотрудника.
Каждая компания может придумать десятки собственных сценариев использования искусственного интеллекта. Однако перечисленные выше уже делают ИИ перспективным цифровым помощником.
Как это работает на примере ChatGPT
Интересно, что, говоря об ИИ для корпоративного применения, многие подразумевают именно ChatGPT. Хотя это лишь одна из нейронных сетей для генерации продолжения текста. Она основана на языковой модели Large Language Model (LLM, большая языковая модель), базируется на архитектуре GPT-4 (Generative Pretrained Transformer).
Что делает эту модель исключительно мощной для понимания и генерации естественного языка? В процессе обучения GPT-4 обрабатывает огромное количество примеров текста, и модель учится предсказывать следующее слово в каждом из примеров. Это помогает ей выучивать семантику и синтаксис языка, а также некоторые аспекты общих знаний и мировоззрения. Механизмы внимания внутри модели GPT-4 позволяют каждому элементу входных данных «видеть» и «влиять» на каждый другой элемент. В результате модель обрабатывает сложнейшие зависимости между словами и фразами в тексте.
Однако важно, что модель не обладает субъективным опытом. Она не имеет сознания и представления о мире за пределами того, что ей было представлено в текстах, на которых она обучалась.