Как искусственный интеллект изменит экономику::БИТ 01.2024
 
                 
Поиск по сайту
 bit.samag.ru     Web
Рассылка Subscribe.ru
подписаться письмом
Вход в систему
 Запомнить меня
Регистрация
Забыли пароль?

Календарь мероприятий
май    2024
Пн
Вт
Ср
Чт
Пт
Сб
Вс
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31

показать все 

Новости партнеров

27.04.2024

RAMAX Group рассказала на Smart Mining & Metals об особенностях пилотирования ML-проектов

Читать далее 

22.04.2024

Сообщество цифровых управленцев «я-ИТ-ы» проводит ЗАКРЫТУЮ встречу в рамках выставки «Связь-2024»!

Читать далее 

18.04.2024

Ассоциация разработчиков «Отечественный софт» отметила 15-летие

Читать далее 

17.04.2024

РДТЕХ представил Технологическую карту российского ПО 2023

Читать далее 

показать все 

Статьи

19.05.2024

«Лишние люди» в бизнесе

Читать далее 

18.04.2024

5 способов повысить безопасность электронной подписи

Читать далее 

18.04.2024

Как искусственный интеллект изменит экономику

Читать далее 

18.04.2024

Неочевидный САПР: выход ПО за рамки конструкторской деятельности

Читать далее 

18.04.2024

Скоро некому будет делать сайты и заниматься версткой

Читать далее 

18.04.2024

Цифровая трансформация в энергетике: как запустить проект с максимальным финансовым эффектом?

Читать далее 

05.04.2024

Мотивируй, не то проиграешь!

Читать далее 

22.03.2024

В 2024 году в России и мире вырастут объемы применения AR/VR 

Читать далее 

25.02.2024

Цифровые технологии: надежды и риски

Читать далее 

05.02.2024

Будут ли востребованы услуги технической поддержки софта Oracle в России в ближайшие годы?  

Читать далее 

показать все 

Как искусственный интеллект изменит экономику

Главная / Архив номеров / 2024 / Выпуск №01 (134) / Как искусственный интеллект изменит экономику

Рубрика: Искусственный интеллект


Алексей Малышевпрограммист, независимый консультант, Санкт-Петербург, Россия

Как искусственный интеллект
изменит экономику

В этой статье рассматривается растущая область искусственного интеллекта (ИИ), исследуются его разнообразные приложения и последствия в современном мире. Основное внимание уделяется изучению преобразующего влияния искусственного интеллекта на бизнес-процессы, рынки труда, обслуживание клиентов и различные другие секторы, включая здравоохранение, финансы и розничную торговлю. Анализируя тенденции и независимые исследования, эта статья дает всесторонний обзор того, как возможности искусственного интеллекта, особенно в области машинного обучения и обработки естественного языка, революционизируют традиционные практики и создают новые парадигмы.
Значительное внимание уделяется этическим, экономическим и социальным вызовам, создаваемым искусственным интеллектом, таким как потенциальное перемещение рабочих мест, конфиденциальность данных и необходимость сохранения человеческих элементов во все более автоматизированном мире. В статье также подчеркивается важность совместного подхода к интеграции ИИ с участием правительств, промышленных предприятий и научных кругов, чтобы обеспечить его этичное внедрение и справедливое распределение выгод. 

 

Введение

В настоящее время искусственный интеллект приобретает все большую популярность за счет того, что он способен выполнять разнообразные задачи, тем самым упрощая бизнес-процессы. Некоторые футурологи предсказывают полное замещение людей искусственным интеллектом, тотальную безработицу и безусловный базовый доход для поддержания жизни тех, кто останется без работы. В этой статье проанализированы тренды и материалы независимых исследований, чтобы понять, как возможности, которые открывает искусственный интеллект, изменят экономические процессы в краткосрочной и долгосрочной перспективе.

Идея о том, что машины могут имитировать процесс мышления человека впервые была озвучена после Второй Мировой Войны. Война дала мощный толчок развитию криптографии для передачи секретных сообщений и, как результат, развитию электронно-вычислительных машин для взлома таких сообщений. Одним из ученых, который работал над этой проблемой в годы войны, был Алан Тьюринг. После войны он продолжил работу в области кибернетики и в 1950-м году опубликовал статью «Вычислительные машины и разум», в которой описал свое видение будущего развития компьютерного интеллекта. В этой работе он предложил тест, известный как «Тест Тьюринга», который должен доказать способность машин имитировать интеллект. Современная интерпретация этого теста выглядит следующим образом – экспериментатор, общающийся с машиной или с человеком посредством передачи текстовых сообщений, не может определить с кем он общается – с человеком или с машиной со статистически значимой вероятностью.

Важно отметить, что в своей работе «Вычислительные машины и разум» Алан Тьюринг писал об имитации интеллекта, не подразумевая того, что машины могут обладать самостоятельным интеллектом. В этой работе мы тоже будем рассматривать искусственный интеллект как математическую модель разума, которая в чем-то превосходит человеческий мозг, но не является самостоятельной формой жизни. Поэтому такие вопросы, как «восстание машин» и бессмертие интеллекта за счет оцифровки нейронов человека в оперативную память компьютера оставим для фантастов.


Исторический обзор

Развитие искусственного интеллекта (ИИ) прошло трансформационный путь, отмеченный значительными вехами. Первоначально ИИ был сосредоточен на алгоритмических процессах, где действия были заранее запрограммированы и детерминированы, примером чего являются ранние компьютерные приложения, реагирующие на определенные входные данные. Эта эра искусственного интеллекта была ограничена его неспособностью справляться со сложными или неопределенными сценариями.

Концепция машинного обучения возникла как решение этих ограничений. В конце 20-го века были представлены самообучающиеся алгоритмы, способные изменять свое поведение на основе прошлого опыта. Впервые это было продемонстрировано в 1959 году с помощью программы для игры в шашки, символизирующей переход от фиксированных алгоритмов к адаптивному обучению.

Впоследствии нейронные сети, имитирующие нейроны человеческого мозга, получили известность. Эти сети легли в основу современных моделей искусственного интеллекта, способных к интеллекту, подобному человеческому. К концу 20-го века нейронные сети стали применяться для анализа изображений, что привело к развитию графических нейронных сетей. Первая практическая модель, используемая для распознавания рукописных почтовых индексов, была представлена в 1998 году. Эти сети эволюционировали, чтобы не только анализировать, но и генерировать изображения, что ознаменовало появление генеративных моделей.

Еще одна область, где уже сейчас активно используется компьютерное зрение, является медицина. Анализ рентгеновских снимков требует специальной квалификации врача-радиолога. Врач-радиолог занимается диагностикой опухолевых новообразований изучая рентгеновские снимки. Эта задача хорошо подходит для применения искусственного интеллекта. В настоящее время компания GE уже предлагает решения, основанные на искусственном интеллекте. После получения рентгеновского снимка, программа выделяет места, на которые надо обратить внимание. Это позволяет уменьшить вероятность того, что врач пропустит важный признак заболевания. На этом этапе искусственный интеллект не сможет заменить врача, но он уже может выполнять роль ассистента.

Дальнейшее развитие в области искусственного интеллекта началось с внедрения технологий распознавания и генерации речи. Более ранние версии страдали низкой точностью и им не хватало интонации, подобной человеческой. Однако интеграция нейронных сетей значительно улучшила их качество, сделав речь, сгенерированную ИИ, почти неотличимой от человеческой речи.

Поворотный момент произошел в 2023 году с развитием искусственного интеллекта для генерации текста. Разработка OpenAI генеративных предварительно обученных трансформаторов (GPT) с 2015 года привела к созданию моделей, создающих тексты, сравнимые с человеческим письмом. Выпуск OpenAI Chat GPT в ноябре 2022 года продемонстрировал потенциал этих моделей, которые могут даже пройти тест Тьюринга, стирая грань между машинным и человеческим контентом.

На протяжении всей своей истории искусственный интеллект переходил от простых операций, основанных на правилах, к сложным моделям обучения и порождения, отражая непрерывный переход ко все более изощренным возможностям, подобным человеческим.


1. Интеграция ИИ и влияние на рынок труда

Ожидается, что интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в основные государственные и деловые секторы продлится более десяти лет из-за сложных управленческих структур, направленных на минимизацию рисков. Внедрение искусственного интеллекта открывает отличные возможности, особенно для небольших компаний, менее стесненных требованиями регулирующих органов, где риски относительно ниже, а потенциальная выгода существенна.

В контексте рынка труда влияние ИИ многогранно. Хотя существует общее мнение, что ИИ не приведет к массовой безработице и не потребует всеобщего базового дохода, он способен существенно изменить ландшафт занятости. Искусственный интеллект, как правило, оказывает минимальное влияние на профессии, требующие присутствия человека, такие как высококлассное ресторанное обслуживание или квалифицированные профессии, такие как сантехника и строительство, где человеческий опыт и взаимодействие незаменимы. Напротив, ИИ, вероятно, заменит низкоквалифицированный интеллектуальный труд, что очевидно в здравоохранении, где ИИ может помочь в предварительном анализе, но по-прежнему требует высококвалифицированных медицинских работников для принятия сложных решений.

В секторе программирования искусственный интеллект поможет в генерации кода и оптимизации приложений, однако квалифицированные специалисты по-прежнему будут иметь решающее значение для принятия окончательных решений. Для малого бизнеса искусственный интеллект будет служить помощником, особенно в области электронного документооборота, решения рутинных задач, таких как ответы на электронные письма и проведение предварительных переговоров, в то время как участие человека остается неотъемлемой частью доработки соглашений и решений.

Влияние ИИ на рынок труда предполагает скорее сдвиг, чем вытеснение, с потребностью в адаптивных наборах навыков. По мере развития ИИ возникают опасения по поводу безопасности и сохранения интеллектуальной собственности, учитывая его способность адаптировать существующие тексты и изображения. Расследование Федеральной торговой комиссией мер безопасности ИИ подчеркивает важность разработки систем ИИ, способных противостоять потенциальным угрозам, обусловленным ИИ. Кроме того, устранение культурных предубеждений в рамках программ ИИ имеет решающее значение для обеспечения этической разработки и ответственного внедрения.


2. Как искусственный интеллект (ИИ) может изменить качество обслуживания клиентов

Рассмотрим пример работы искусственного интеллекта (ИИ) в сегментации клиентов. Все маркетинговые мероприятия зависят от сегментирования целевых групп. Сегодня сочетание ИИ (искусственного интеллекта) и прогнозной аналитики может придать цифровому маркетингу очень высокую степень «умности».

Маркетологи могут точно определить наилучшую целевую группу. Очевидно, что, не зная, с кем пытаетесь связаться, маркетологу очень сложно убедить потребителя. Использование ИИ при сегментации клиентов также является более точным и быстрым – он может выявлять сегменты внутри этой группы, которые имеют схожие характеристики.

Благодаря такому подходу заказчики могут предлагать своим клиентам более персонализированное предложение, создавая уникальную личную связь, которую было бы трудно создать без помощи искусственного интеллекта.

Более того, ИИ может определять целевую группу. Современные потребители становятся все более ответственными при покупке товаров и услуг. Используя искусственный интеллект, клиентов можно идентифицировать как отдельных лиц, и в этом случае они найдут более актуальную информацию.

Тех, кто, скорее всего, совершит покупку, можно найти до того, как они совершат покупку, что экономит время и деньги.

Также искусственный интеллект может добавить ряд преимуществ к онлайн-покупкам, особенно тех, которые включают прогностический анализ. Клиенты могут использовать приложения, которые предсказывают, какой продукт понравится потребителям – услуга, недоступная традиционным розничным торговцам.

Также возможно прогнозировать популярность продуктов на основе тенденций; например, определять, какие продукты, как правило, имеют самые высокие продажи. Это позволило бы интернет-магазинам корректировать свои каталоги продуктов, чтобы клиенты в конечном итоге покупали нужные продукты.

Такие функции позволяют клиентам получать доступ к своим продуктам и услугам с помощью различных инструментов, таких как сервисы виртуальных помощников или чат-ботов. Такие системы анализируют поведение пользователей и соответствующим образом корректируют сервисы.

Кроме того, можно запустить автоматизированный процесс продаж, который можно использовать для продажи товаров вообще без какого-либо вмешательства человека.


3. Перспективное направление использования интеллектуальных ассистентов и чат-ботов.

Чат-боты, по сути компьютерные программы, предназначенные для имитации человеческих разговоров, представляют собой значительный прогресс во взаимодействии с клиентами, используя возможности искусственного интеллекта (ИИ). Эти цифровые помощники взаимодействуют с пользователями через платформы обмена сообщениями, веб-сайты и мобильные приложения, предлагая поддержку в режиме реального времени. Неоспоримое преимущество чат-ботов перед традиционными методами заключается в их возможностях, управляемых искусственным интеллектом:

  • Обработка естественного языка (NLP) составляет ядро интеллекта чат-ботов, позволяя машинам понимать и интерпретировать человеческий язык. Эта технология позволяет чат-ботам анализировать запросы пользователей, распознавать намерения, извлекать релевантную информацию и генерировать соответствующие ответы.
  • Машинное обучение (ML) еще больше расширяет возможности чат-ботов, обеспечивая непрерывное обучение на основе обширных данных, повышая точность и эффективность понимания потребностей пользователей и предоставления соответствующей информации.
  • Генерация естественного языка (NLG) – еще один метод искусственного интеллекта, используемый чат-ботами. Он преобразует структурированные данные в естественный язык, позволяя получать согласованные и контекстуально релевантные ответы, необходимые для персонализированного и привлекательного взаимодействия с пользователем. Анализ настроений позволяет чат-ботам обнаруживать и понимать эмоции в сообщениях пользователей, способствуя чуткому и индивидуальному взаимодействию.

Контекстуальная осведомленность в чат-ботах с искусственным интеллектом обеспечивает понимание и сохранение контекста разговора, позволяя получать более персонализированные и релевантные ответы. Этот аспект способствует более плавному и естественному взаимодействию с пользователем.

Внедрение чат-ботов на базе искусственного интеллекта дает множество преимуществ:

  • Мгновенная помощь: Чат-боты на базе искусственного интеллекта обеспечивают немедленную поддержку в режиме реального времени, быстро реагируя на запросы клиентов и сокращая время ожидания.
  • Персонализированное взаимодействие: алгоритмы искусственного интеллекта позволяют чат-ботам предлагать индивидуальные ответы и рекомендации, основанные на индивидуальных предпочтениях клиентов и прошлых взаимодействиях, повышая удовлетворенность и лояльность клиентов.
  • Доступность 24/7: Чат-боты с искусственным интеллектом доступны круглосуточно, обеспечивая постоянную поддержку независимо от часовых поясов или географического положения.
  • Бесшовная интеграция: Эти чат-боты легко интегрируются по различным каналам связи, обеспечивая единообразную поддержку в различных точках соприкосновения.
  • Непрерывное обучение: Чат-боты с искусственным интеллектом постоянно развиваются, анализируя взаимодействие с клиентами, чтобы улучшить их реакцию, становясь виртуальными экспертами в соответствующих областях.

Таким образом, чат-боты, управляемые искусственным интеллектом, значительно трансформируют обслуживание клиентов, предлагая эффективную, персонализированную и непрерывную поддержку, фундаментально меняя ландшафт взаимодействия с клиентами.

Однако помимо несомненных преимуществах внедрения, есть и негативные последствия ИИ.

Так, например, полагаться исключительно на системы искусственного интеллекта может привести к сбоям в обслуживании в случае возникновения технических проблем. Поэтому организациям следует сбалансировать искусственный интеллект и взаимодействие с человеком, гарантируя, что клиенты смогут получить доступ к человеческой поддержке, когда это необходимо.

Отсутствие взаимодействия с человеком при обслуживании клиентов на основе искусственного интеллекта иногда может показаться обезличенным. Некоторые клиенты могут предпочесть людей в сложных или эмоционально чувствительных вопросах. Достижение правильного баланса между искусственным интеллектом и поддержкой человека имеет решающее значение для удовлетворения разнообразных потребностей клиентов.

Еще одним негативным воздействием ИИ в сфере обслуживания клиентов является страх потери работы среди представителей службы поддержки клиентов. Однако вместо того, чтобы заменять агентов-людей, ИИ дополняет их работу, выполняя рутинные задачи, позволяя агентам сосредоточиться на более ценных взаимодействиях.

Организациям следует подчеркивать совместный характер внедрения искусственного интеллекта, предоставляя сотрудникам новые навыки для эффективной работы с системами искусственного интеллекта.


4. Экономические результаты внедрения

Летом 2023-го года международная консалтинговая компания McKinsey провела исследование и выпустила отчет, в котором проанализировала экономический эффект от внедрения генеративного Искусственного Интеллекта в экономике. В этом отчете изучался вклад в экономику генеративных моделей, появившихся в последние годы. Компания пришла к выводу, что глобальная прибыль от применения искусственного интеллекта может составить от 2,6 до 4,4 миллиарда долларов. При этом 75 процентов вклада в этот рост придется на следующие области: продажи, маркетинг, работа с клиентами, информационные технологии, а также исследования и разработки.

Как нетрудно заметить, во всех этих областях требуется участие человека для создания контента, такого, например, как написание рекламных статей (маркетинг), общение с потенциальным заказчиком (продажи), ответы на вопросы пользователей (работа с заказчиком). Во всех вышеописанных случаях не требуется специальных талантов, таких, как для написания книги или сценария фильма, однако затраты на эти услуги стоят дорого.

В области маркетинга и продаж по расчетам компании McKinsey применение искусственного интеллекта снизит затраты на продажи на 3-5 процентов от текущего уровня. Данное снижение обусловлено следующими факторами:

  1. Выработка стратегии. Электронные базы данных применяются давно, но для того, чтобы понять какой продукт будет наиболее востребованным и как его вывести на рынок необходимо обработать большой массив информации из разных источников. Эту работу можно поручить искусственному интеллекту. Существующие генеративные модели уже сейчас способны делать обобщения на основе существующих данных.
  2. Реклама. Так как реклама, созданная искусственным интеллектом стоит гораздо дешевле, чем то, что создано человеком, ее можно будет создавать для каждого конкретного человека или группы людей.
  3. Электронные ассистенты смогут выполнять роль продавцов рекомендуя покупателям товары, основываясь на их персональных предпочтениях.

Работа с заказчиком:

  1. Самообслуживание. Уже сейчас во многих ресторанах McDonalds можно сделать заказ работая с интерактивным экраном. Применение искусственного интеллекта поможет сделать этот процесс более удобным и привычным для человека. Вместо меню выбора на экране будет появляться изображение электронного ассистента, который будет общаться с человеком также как и привычный человек за кассой. Уже в 2023-м году в США появились сетевые рестораны, в которых клиент может сделать заказ не выходя из машины при помощи чатботов. Чатбот голосом общается с клиентом, принимает заказ, а после его оформления заказчик подъезжает к окошку выдачи для получения заказа.
  2. Электронный ассистент. Во многих компаниях можно позвонить по телефону для получения консультации по работе с купленным товаром. Это довольно трудоемкая работа, которая требует большого терпения для того, чтобы объяснить клиенту как пользоваться его устройством или провести дистанционную диагностику. Искусственный интеллект сможет заменить таких работников в самом ближайшем будущем. При этом в отсутствии человека, стоимость таких услуг заметно снизится. Поэтому даже небольшие компании смогут отвечать на вопросы клиентов по телефону прибегая к услугам искусственного интеллекта. Очевидно, что в наиболее развитых странах, где стоимость человеческого труда выше, применение электронных ассистентов принесет наибольшую экономическую пользу.
  3. Постоянное улучшение работы. Электронные ассистенты смогут не только отвечать на вопросы заказчиков и решать их проблемы по заранее заданному алгоритму, но и подстраиваться к заказчику в процессе общения, обучаться.
  4. Ускорение времени ответа. Большое количество информации, которое может понадобиться для ответа на вопрос клиента или решения проблемы, хранится в компьютерных базах данных. При использовании оператора, человек должен понять вопрос, сделать один или несколько запросов в системе, а затем ответить на интересующий вопрос. Однако в случае электронного ассистента такой запрос будет происходить автоматически, поскольку общение с клиентом уже переведено в компьютерную область.

Однако при интеграции ИИ присутствуют потенциальные проблемы при использовании. Так, например, при планировании использования искусственного интеллекта на практике надо учитывать связанные с этим трудности.

  1. Неэтичное поведение. Некоторые модели, натренированные на большом объеме информации могут вести себя неадекватно, допускать неэтичные комментарии или ответы клиентам. Также есть такое понятие, как «галлюцинации», когда модель генерирует текст о несуществующих понятиях.
  2. Раскрытие конфиденциальной информации. Так как для работы с текстовыми моделями используются специальные промпты, клиент может специально или случайно задать вопрос, в ответ на который модель выдаст некую приватную информацию о компании или других клиентах.
  3. Так как модели тренируются на открытых данных из разных источников, модель может генерировать текст, который может быть рассмотрен как плагиат, нарушающий авторские права.

Если обратиться к исследованиям, проведенным международной консалтинговой компанией PwC применение искусственного интеллекта больше всего увеличит рост ВВП в Китай и Северной Америке.

Из данных предложенных выше можно заметить, что искусственный интеллект (ИИ) быстро становится движущей силой экономики США, обладающей потенциалом революционизировать отрасли и создать новые возможности для роста. От автоматизации производства до улучшения результатов в здравоохранении ИИ готов оказать серьезное влияние на то, как мы живем и работаем. США и Китай, которые уже являются двумя крупнейшими экономиками мира, вероятно, получат наибольшие экономические выгоды от ИИ. К 2030 году на Китай и Северную Америку в совокупности будет приходиться около 70% глобального экономического воздействия ИИ на экономику. Фактически, по оценкам PwC, ИИ увеличит ВВП Китая чуть более чем на 26% к 2030 году, а Северной Америки – на 14,5%.

Среди секторов и отраслей информационные технологии являются явным победителем: разработка программного обеспечения, полупроводники, центры обработки данных, кибербезопасность, поисковые системы и многое другое приносят пользу. Одна из ключевых областей, где искусственный интеллект оказывает значительное влияние, – это обрабатывающая промышленность. Обладая способностью обрабатывать огромные объемы данных, системы на базе искусственного интеллекта могут повысить эффективность и продуктивность производства за счет автоматизации повторяющихся задач и выявления неэффективных производственных процессов. Это ведет к повышению производительности и экономии средств производителей, что, в свою очередь, стимулирует экономический рост. Кроме того, системы на базе искусственного интеллекта также помогают улучшить качество продукции и снизить риск возникновения дефектов, что может привести к повышению доверия потребителей и увеличению спроса на продукцию.

Еще одна область, где ИИ оказывает значительное влияние – это здравоохранение. Системы на базе ИИ используются для анализа больших объемов медицинских данных с целью выявления закономерностей и улучшения диагностики и лечения заболеваний. Это помогает улучшить результаты лечения и снизить стоимость медицинского обслуживания. Кроме того, системы на базе искусственного интеллекта также используются для разработки новых лекарств и методов лечения, которые могут привести к прорывам в медицинской науке и улучшить жизнь миллионов людей.

Искусственный интеллект также оказывает серьезное влияние на финансовую и банковскую отрасль. Системы на базе искусственного интеллекта используются для анализа финансовых данных с целью выявления закономерностей и прогнозирования рыночных тенденций, что помогает совершенствовать инвестиционные решения и снижать риски. Кроме того, системы на базе искусственного интеллекта используются для выявления и предотвращения мошенничества, что может помочь защитить потребителей и финансовые учреждения от финансовых потерь.

Искусственный интеллект также оказывает серьезное влияние на индустрию розничной торговли. Системы на базе искусственного интеллекта используются для анализа данных о потребителях с целью выявления закономерностей и прогнозирования поведения потребителей, что помогает розничным торговцам улучшить качество обслуживания клиентов и увеличить продажи. Кроме того, системы на базе искусственного интеллекта используются для автоматизации таких задач, как управление запасами, что может помочь розничным торговцам снизить затраты и повысить эффективность.

В области транспорта искусственный интеллект также оказывает значительное влияние. Системы на базе искусственного интеллекта используются для улучшения транспортного потока, снижения аварийности и оптимизации логистики. Кроме того, ожидается, что самоуправляемые легковые и грузовые автомобили, оснащенные искусственным интеллектом, произведут революцию в транспортной отрасли и снизят стоимость перевозок.

Искусственный интеллект также оказывает серьезное влияние на энергетическую отрасль. Системы на базе искусственного интеллекта используются для оптимизации производства и потребления энергии, повышения энергоэффективности и разработки новых источников энергии. Это может помочь снизить энергозатраты и повысить энергетическую безопасность, что может стимулировать экономический рост и улучшить жизнь миллионов людей.

Хотя ИИ обладает потенциалом для стимулирования экономического роста и инноваций, он также поднимает важные этические и социальные проблемы. Например, автоматизация рабочих мест с помощью систем на базе ИИ может привести к потере рабочих мест и неравенству. Политикам и лидерам бизнеса важно решить эти проблемы и обеспечить, чтобы преимуществами искусственного интеллекта пользовались все члены общества.


Заключение

В заключение следует отметить, что появление и интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в различные секторы экономики и повседневной жизни знаменуют собой значительный сдвиг парадигмы в технологическом прогрессе. В этой статье подробно рассмотрены многогранные аспекты искусственного интеллекта, от его влияния на рынки труда и обслуживания клиентов до его роли в здравоохранении, финансах, розничной торговле и других отраслях. Возможности искусственного интеллекта, особенно в области машинного обучения, обработки естественного языка и прогнозной аналитики, демонстрируют его потенциал революционизировать не только то, как выполняются задачи и сервисы, но и то, как они концептуализируются.

Представленные данные указывают на то, что, хотя ИИ обеспечивает эффективность и рентабельность затрат, он также порождает сложные проблемы. К ним относятся этические соображения, потенциальные перемещения на рабочих местах и необходимость сбалансировать взаимодействие людей при обслуживании клиентов. Важно отметить, что интеграцию искусственного интеллекта следует рассматривать не как замену человеческого труда, а скорее как дополнительный инструмент, повышающий производительность и инновации.

Более того, поскольку ИИ продолжает развиваться, крайне важно, чтобы непрерывные исследования и разработка политики были направлены на снижение связанных с ним рисков при максимизации его преимуществ. Это включает в себя решение вопросов конфиденциальности данных, безопасности и потенциальных ошибок в алгоритмах ИИ. Совместные усилия правительств, промышленных предприятий и академического сообщества необходимы для формирования будущего, в котором искусственный интеллект внесет позитивный вклад в экономический рост, социальное благосостояние и развитие глобальных технологий.  

  1. А.М. Тьюринг, И.–Вычислительная техника и интеллект, Разум. Том LIX. Выпуск 236. Октябрь 1950 г. С.433-460
  2. Некоторые исследования в области машинного обучения с использованием игры в шашки. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://ieeexplore.ieee.org/document/5392560.– (дата обращения 01.01.2024).
  3. Gradient Based Learning Applied to Document Recognition. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://vision.stanford.edu/cs598_spring07/papers/Lecun98.pdf.– (дата обращения 01.01.2024).
  4. Искусственный интеллект в рентгенографии: рабочие решения для улучшения оказания медицинской помощи. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://www.gehealthcare.com/insights/article/ai-in-xray-workflow-solutions-to-improve-care-delivery.– (дата обращения 01.01.2024).
  5. The economic potential of generative AI: The next productivity frontier. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-AI-the-next-productivity-frontier#/.– (дата обращения 01.01.2024).
  6. We Tested an AI Chatbot Drive-Through. Here’s How It Did on Three Challenges. [Электронный ресурс] Режим
    доступа: https://www.wsj.com/video/series/joanna-stern-personal-technology/we-tested-an-ai-chatbot-drive-through-here-how-it-did-on-three-challenges/B00854AA-74DE-4E8C-8067-E09A4C38D821.– (дата обращения 01.01.2024).
  7. The macroeconomic impact of artificial intelligence. [Электронный ресурс] Режим доступа:https://www.pwc.co.uk/economic-services/assets/macroeconomic-impact-of-ai-technical-report-feb-18.pdf.– (дата обращения 01.01.2024).
  8. The Role of Artificial Intelligence in Chatbot Development and Customer Service. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://www.digitalanfal.com/the-role-of-artificial-intelligence-in-chatbot-development-and-customer-service/.– (дата обращения 01.01.2024).
  9. The Role of Artificial Intelligence in Customer Experience. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://www.expressanalytics.com/blog/the-role-of-artificial-intelligence-ai-in-customer-experience/.– (дата обращения 01.01.2024).
  10. The Impact of Artificial Intelligence on the Customer Service Industry. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://pkmkb.in/impact-of-artificial-intelligence/. – (дата обращения 01.01.2024).


Ключевые слова: искусственный интеллект, машинное обучение, обработка естественного языка, этические последствия, влияние на рынок труда, автоматизация обслуживания клиентов, конфиденциальность данных, искусственный интеллект в здравоохранении, прогнозная аналитика, интеграция технологий.


Подпишитесь на журнал

В начало⇑

 

Комментарии отсутствуют

Комментарии могут отставлять только зарегистрированные пользователи

Выпуск №03 (136) 2024г.
Выпуск №03 (136) 2024г. Выпуск №02 (135) 2024г. Выпуск №01 (134) 2024г.
Вакансии на сайте Jooble

           

Tel.: (499) 277-12-41  Fax: (499) 277-12-45  E-mail: sa@samag.ru

 

Copyright © Системный администратор

  Яндекс.Метрика