Перевернет ли ChatGPT нашу ИТ-отрасль?
 
                 
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 

Перевернет ли ChatGPT нашу ИТ-отрасль?

Главная / Статьи / Опросы / Перевернет ли ChatGPT нашу ИТ-отрасль?


Перевернет ли ChatGPT нашу ИТ-отрасль?

Генеративный искусственный интеллект – сегодня одна из самых обсуждаемых тем. Возможности чат-бота ChatGPT ошеломляют. Все говорят о появлении прорывной технологии в ИТ, которую давно ждали. Так ли это? С чем могут столкнуться компании, внедряя технологии OpenAI?
В дискуссии «БИТа» о месте и роли генеративного искусственного интеллекта в бизнесе приняли участие представители компаний и организаций разных отраслей экономики

1. Как и где можно использовать генеративный ИИ в бизнесе? Каким может быть эффект от его применения?
2. Насколько надежен и объективен ChatGP? Всегда ли следует доверять информации, которую он сообщает?
3. Какие ограничения новой технологии вам кажутся наиболее существенными?
4. Как генеративный ИИ может изменить процесс разработки ПО?
5. Как его применение повлияет на рынок труда и сохранность рабочих мест?
6. Что ждет нас в будущем при развитии искусственного интеллекта:
– важные решения по-прежнему будут принимать люди;
– нет, это будет прерогатива машин;
– наступит эра сотрудничества людей и машин.
7. Используете ли вы в своей компании генеративный ИИ?

На вопросы «БИТа» отвечают эксперты компаний



Евгений Доможиров, генеральный директор CESCA

«В ответах ChatGPT могут присутствовать ошибки, связанные с неправильной интерпретацией вопроса или ошибочным пониманием контекста. Поэтому не следует полностью доверять информации, которую сообщает ChatGPT»

Эффект от применения генеративного ИИ в бизнесе может быть значительным. Он может помочь компаниям снизить затраты на персонал, повысить качество обслуживания клиентов, улучшить эффективность бизнес-процессов, увеличить продуктивность и снизить время на разработку новых продуктов и услуг.

Кроме того, генеративный ИИ способен помочь компаниям создавать инновационные продукты и услуги, которые могут привести к увеличению прибыли и укреплению конкурентных позиций.

ChatGPT является одним из самых продвинутых и мощных генеративных ИИ сегодня. Он был обучен на огромном объеме данных и имеет большую базу знаний, которую он использует для создания ответов на заданные вопросы. Однако следует помнить, что ChatGPT – это всего лишь инструмент, и его ответы могут быть неправильными или неточными, особенно если он не имеет достаточного объема данных, чтобы сделать точные выводы.

Кроме того, в ответах ChatGPT могут присутствовать ошибки, связанные с неправильной интерпретацией вопроса или ошибочным пониманием контекста. Поэтому не следует полностью доверять информации, которую сообщает ChatGPT. Это особенно важно в случаях, когда речь идет о серьезных и важных вопросах. Лучше всего использовать ответы ChatGPT в качестве отправной точки для дальнейшего исследования или в качестве подсказки для получения дополнительной информации.

Следует помнить, что ChatGPT не обладает эмоциональным интеллектом и не способен распознавать сарказм, иронию, эмоциональный подтекст и другие элементы межличностной коммуникации. Поэтому, в случаях, когда вопрос связан с этими аспектами, лучше обратиться к живому собеседнику.

Генеративный искусственный интеллект (ГИИ) является перспективной технологией, которая может изменить процесс разработки программного обеспечения (ПО). С помощью ГИИ разработчики могут ускорить процесс создания ПО и упростить его различные этапы. Один из основных способов использования ГИИ в разработке ПО – это создание автоматических тестов. ГИИ может создавать автоматические тесты, что ускорит и упростит процесс тестирования.

Генерация кода – это еще один способ использования ГИИ в разработке ПО. ГИИ может генерировать части кода, что позволит разработчикам быстрее и эффективнее создавать ПО. Это особенно полезно при работе с большими объемами кода или при создании новых функций, которые требуют значительного количества кода. ГИИ также может использоваться для поиска и устранения ошибок в коде. Благодаря этому разработчики смогут быстрее отлаживать ПО и снижать количество ошибок, что увеличит его надежность и качество. ГИИ может использоваться для анализа данных, что позволит разработчикам быстрее и лучше понимать потребности пользователей и рынка. Это поможет разработчикам создавать ПО, которое лучше соответствует требованиям пользователей и рынка. ГИИ также может использоваться для построения моделей, что поможет определить оптимальный дизайн ПО. Это особенно полезно при создании новых приложений, когда необходимо определить, какие функции и возможности должны быть включены в ПО. ГИИ позволяет сократить время и ресурсы, затрачиваемые на разработку ПО, что увеличит его эффективность и конкурентоспособность на рынке.


Иван Карпухин, директор по маркетингу ГК ITGLOBAL.COM

«Будущее развития ИИ, скорее всего, будет связано с эрой сотрудничества людей и машин»

Генеративный ИИ может использоваться в совершенно различных областях бизнеса, таких как: создание контента, работа с клиентами, аналитика данных, маркетинг, разработка. Его применение может привести к повышению эффективности, снижению затрат и улучшению процесса принятия решений. ChatGPT – мощный инструмент, но он не безошибочен. Необходимо сопоставлять информацию, которую он предоставляет, с другими надежными источниками. Пользователи должны с осторожностью относиться к любому контенту, генерируемому ИИ, без надлежащей проверки. К наиболее существенным ограничениям новых технологий ИИ относятся: потенциальная необъективность обучающих данных, трудности с пониманием контекста или нюансов, а также неспособность мыслить творчески или сопереживать, как люди. Генеративный ИИ может изменить процесс разработки программного обеспечения, автоматизируя повторяющиеся задачи, генерируя код и помогая в отладке. Он может улучшить взаимодействие и ускорить цикл разработки. Применение ИИ может привести к вытеснению рабочих мест в некоторых отраслях, но также создаст новые возможности в других. Непрерывное обучение и адаптация к новым технологиям будут иметь важное значение для сохранения рабочих мест.

Будущее развития ИИ, скорее всего, будет связано с эрой сотрудничества между людьми и машинами, когда ИИ дополнит процесс принятия решений человеком для достижения наилучших результатов.

Да, мы используем генеративный ИИ в нашей компании. Но всех секретов раскрывать не готовы.


Антон Калабухов, директор по маркетингу и партнерским продажам, технологическая строительная компания Interion

«Генеративный ИИ позволяет компаниям выполнять задачи, которые ранее были недостижимы, и делать это с более высоким качеством»

1. Генеративный ИИ может быть использован в самых разных аспектах бизнеса, начиная от создания изображений, видео и текстов для рекламы, и заканчивая разработкой сценариев видеороликов, проведением имитационного интервью (cutdev), поиском информации, написанием кода, исследований рынка или интеграцией ассистента, который будет составлять резюме переговоров и собраний, формировать краткие выводы и предлагать дальнейшие шаги. Результаты от внедрения ИИ будут варьироваться в зависимости от того, кто и как его применяет.

Основные преимущества, которые предоставляет ИИ, включают повышение производительности, выявление ценных инсайтов и улучшение качества продуктов и услуг. Таким образом, генеративный ИИ позволяет компаниям выполнять задачи, которые ранее были недостижимы, и делать это с более высоким качеством. Например, у нас копирайтер смогла увеличить охват статьи в 4 раза, за счет оптимизации своей работы.

2. Сравнительно с третьей версией, ChatGPT-4 демонстрирует значительно меньше ошибок и чаще признается, когда не может найти ответ на заданный вопрос. Таким образом, вероятность введения в заблуждение снижается.

У меня был пример, когда я просил систему найти реальную историю, которую не мог вспомнить, ChatGPT-4, в отличие от своего предшественника, предложил только реальные альтернативы, а также сказал, что может написать вымышленный пример, но он предупредил об этом заранее. Тем не менее, всегда рекомендуется проверять информацию, полученную от любого источника, включая ChatGPT.

Ошибки могут присутствовать даже в научных публикациях, и поскольку модель обучалась на основе наших данных, ошибки могут просочиться и в ответы ИИ. Вероятность ошибок в данном случае может быть выше, чем в научных статьях, но их количество все равно невелико.

В качестве дополнительной меры предосторожности, можно просить ChatGPT проверить свои собственные ответы, что существенно уменьшит вероятность допущения ошибки. Кроме того, с помощью локальных вариантов можно настроить алгоритм, который заставит GPT проверять свои ответы несколькими способами и в несколько этапов, прежде чем предоставить окончательный результат пользователю.

3. Одно из основных ограничений для пользователей заключается в сложности подготовки данных для обучения модели и настройки ее работы. Более серьезное ограничение, однако, кроется в нашей собственной голове: недоверии, отсутствии желания и креативного мышления, а также сложности формулировки правильного вопроса.

Среди технических ограничений можно выделить отсутствие доступа к API четвертой версии и лимиты на использование интерфейса. Также стоит отметить нехватку встроенных математических моделей и возможности подключения к интернету, хотя эти проблемы могут быть решены с помощью плагинов, локальных версий вроде AutoGPT, Jarvis, а поиск с помощью расширений браузера, браузеров с предустановленным ChatGPT и различных инструментов поиска.

Существуют также сложности, связанные с обучением моделей и тонкой настройкой. Ограничения на объем текста, который можно использовать, и максимальное количество ответов в одной теме также могут затруднять работу. При использовании тонкой настройки возникает проблема подбора данных и обучения модели конкретным навыкам.

4. Генеративный ИИ может иногда выдавать неточные ответы и создавать неоптимальный код, однако при возврате ошибок ему же самому, ИИ способен их исправлять. Уже существуют инструменты, такие как Copilot, которые помогают программистам, предлагая подсказки и генерируя код. Кроме того, доступны локальные модели, такие как AutoGPT, Vicuna, Baby AGI и другие.

С помощью таких инструментов как AutoGPT можно, например задать задачу, чтобы он создал код, проверил его и оптимизировал по различным параметрам, что упрощает его использование.

Вероятно, уменьшится количество обращений к StackOverflow, поскольку ChatGPT может проверить множество ошибок самостоятельно.

Хотя генеративные ИИ пока не способны заменить профессиональных разработчиков, они уже могут быть альтернативой для новичков в программировании в руках старших коллег. Технологии продолжают развиваться, и генеративные ИИ становятся все сильнее с каждым днем. Компании уже участвуют в соревновании по созданию нейросетей, например, Яндекс и Сбер недавно опубликовали свои ИИ для генерации изображений. Это тренд, который безусловно будет влиять на продукты, подходы и приоритеты в ИТ-отрасли.

5. Во многих случаях полностью заменить человека нейросетью будет крайне сложно, если не невозможно. Однако применение ИИ может значительно повысить производительность сотрудников, что может привести к сокращению рабочих мест. Уже сейчас многие компании могут избежать найма дополнительных сотрудников, поскольку ИИ может выполнять их обязанности с помощью других сотрудников.

В частности, в сфере разработки программного обеспечения, позиции младших специалистов могут быть заменены более опытными коллегами, использующими генеративные ИИ. С течением времени, эти технологии будут развиваться, что может привести к сокращению необходимости в определенных рабочих местах.

6. В обозримом будущем важные решения, в основном, будут приниматься людьми. Они будут контролировать алгоритмы и консультироваться с нейросетями, однако существуют области, где нейросети смогут принимать решения за людей. В ближайшее время наступит эра сотрудничества между человеком и машиной, что позволит добиться значительно лучших результатов.

Тем не менее, по мере развития технологий, машины смогут взять на себя ответственность за принятие решений в тех случаях, где человек не способен сделать взвешенный выбор, например на больших данных.

7. В нашей компании мы активно применяем генеративные ИИ-технологии как на работе, так и в повседневной жизни. У нас даже есть в отделе специальный проект, в котором мы изучаем нейронные сети и используем их для решения различных задач. Благодаря этому качество и количество некоторых работ увеличилось в разы.

Мы даже думаем о пересмотре структуры работы и планируем вводить интервалы среди недели, когда все сотрудники будут совместно работать над задачами с помощью ИИ, что позволит быстрее находить решения. Уже сокращены подрядчики и не наняты некоторые сотрудники, так как ИИ успешно выполняет их функции.

Наша компания уже использует различные локальные системы, такие как AutoGPT и BabyAGI, а также перспективные системы типа Jarvis, которая предназначена для объединения разных нейросетей в единую экосистему. Такая технология позволит оптимально использовать каждую нейросеть и создавать сложные решения за короткие сроки. Если наши эксперименты окажутся успешными, мы внедрим совместную работу с ИИ на постоянной основе. И уже сейчас безусловно можно сказать, что за такими сервисами будущее.


Сергей Радченко, директор по развитию бизнеса Hopper IT

«Галлюцинация нейросетей – серьезная угроза, исходящая от бота ChatGPT – мы просто перестанем понимать, где реальность, а где вымысел»

1. Искусственный интеллект сейчас у всех на слуху. Это одна из наиболее перспективных технологий, которая может изменить бизнес в самых разных отраслях: от маркетинга до ИТ и машиностроения.

Самой популярной областью применения можно назвать создание контента. Действительно, это очень удобно – когда мы создаем сайт, мы, например, можем не придумывать 100500 почти одинаковых текстов с описанием похожих продуктов, а отдать эту задачу нейросети и получить хороший результат всего через 5 минут. Можно попросить ИИ разработать логотип, создать макет, отредактировать фотографию. Все это позволяет значительно сэкономить время и улучшить процесс создания контента.

Также ИИ активно используется для оптимизации бизнес-процессов. Например, он может автоматизировать процессы производства, оптимизировать снабжение и логистику, повышать эффективность маркетинга и улучшать качество услуг. Нейросети неплохо справляются с прогнозами и аналитикой, им можно отдать на откуп многие и многие рутинные процессы.

Если применять ИИ с умом, то эффект в бизнесе может быть просто невероятным. Во-первых, это может повысить производительность и качество процессов в различных сферах. Во-вторых, это может сэкономить время и ресурсы, улучшить эффективность работы и повысить конкурентоспособность компании.

Однако у ИИ тоже есть ограничения и потенциальные недостатки. Пока что он не может полностью заменить человека, поэтому лучше контролировать его работу и не отказываться от ручного труда на совсем.

2. Далеко не всегда искусственный интеллект говорит правду. Существует специальный термин – галлюцинация нейросетей. И это серьезная угроза, исходящая от бота ChatGPT – мы просто перестанем понимать, где реальность, а где вымысел.

Галлюцинация нейросетей представляет собой весьма убедительный, но полностью выдуманный ответ, который не имеет ничего общего с фактами. Такое явление объясняется просто – ИИ берет данные из интернета, где очень много фейков. Но он не распознает, насколько информация достоверна. Нейросеть не отличает добро от зла, правду от вымысла, научную статью от конспирологической теории заговора. Но выдает все за чистую монету. Так появляется риск создать несуществующую реальность. Поэтому я рекомендую всегда проводить фактчекинг и убеждаться в том, что ИИ выдает адекватную информацию.

3. Одним из основных ограничений искусственного интеллекта является отсутствие способности к эмпатии. Искусственный интеллект может обрабатывать данные и принимать решения на основе математических алгоритмов, но он не способен понимать человеческие эмоции и чувства. Это может привести к неправильным решениям в сферах, где важны моральные и этические аспекты, например, в медицине, правосудии или рекламе.

Другим ограничением искусственного интеллекта является его способность обрабатывать только те данные, которые он был обучен распознавать. Если система не была обучена распознавать новые данные, она не сможет правильно их интерпретировать и принять решение на их основе.

Также ограничением является необходимость в большом объеме данных для обучения системы. Если данных недостаточно, система может дать неправильные ответы или не сможет дать ответ вообще. Это может быть особенно проблематично в сферах, где доступ к данным ограничен, например, в медицинских исследованиях.

Еще одним ограничением является проблема интерпретации принятых системой решений. Иногда принятые решения могут быть непонятны и непредсказуемы, что затрудняет объяснение их клиентам и партнерам. То есть мы вроде бы знаем, как делать, но не понимаем, как нейросеть дошла до этого результата.

4. Пока что ИИ не настолько хорош, чтобы полностью разрабатывать программное обеспечение самостоятельно. Он может написать легкий код, но в сложных задачах часто допускает ошибки. Возможно, с развитием технологии эта проблема уйдет, и мы действительно сможем писать грамотное ПО за 5 секунд, просто отправив нейросети нужный запрос. Но пока это не так.

Однако, ИИ все равно может существенно помочь ИТ-специалистам. Его можно использовать для создания элементов кода, тестирования и даже улучшения пользовательского опыта.

Один из примеров использования ГИИ в разработке ПО – это создание автоматизированных тестовых сценариев. ИИ может обучаться на основе исторических данных о тестировании, чтобы создавать новые тестовые сценарии и автоматизировать тестирование ПО. Это уменьшает ручной труд, снижает затраты на тестирование и ускоряет процесс разработки.

Кроме того, ИИ может использоваться для создания дизайна пользовательского интерфейса. Он может анализировать предыдущие проекты, чтобы найти наиболее эффективные решения, и создавать новые дизайны, основанные на этих знаниях.

В общем, ИИ пока еще не является полной заменой ИТ-команде, но может ускорить процесс разработки, улучшить качество продукта и снизить затраты.

5. Искусственные интеллект действительно потенциально может автоматизировать очень многие профессии. Но не думаю, что в ближайшее время какое-то весомое количество людей останутся из-за него без работы. Такая угроза есть, но это не вопрос ближайшего будущего, так как в нынешних реалиях нужно тщательно контролировать ИИ. Кроме того, высвобожденное время может быть потрачено на стратегические задачи, а не на рутину. То есть ИИ скорее поможет людям работать эффективнее, нежели совсем заменит их.

6. Я думаю, что важные решения по-прежнему будут принимать люди. Ни общество, ни сам ИИ не готовы к тому, чтобы отдать машине бразды правления окончательно. Поэтому наиболее важные решения по-прежнему будут за человеком, а ИИ станет лишь помощником, который делает эти решения эффективнее.

7. Мы стремимся быть в тренде, поэтому тоже начали задействовать в своей работе ИИ. Это не является официальной политикой компании, но наши сотрудники пробуют его возможности и задействуют его в вопросах тестирования, анализа данных. Кто-то использует ИИ для генерации простого кода. Мы только поощряем эти начинания.


Андрей Воробьев, директор Координационного центра доменов .RU/.РФ

«Выход ИИ на рынок труда ударит по его нижнему сегменту – в первую очередь, дешевым фрилансерам, генерирующим тексты и изображения низкого качества»

1. В основном, генеративный ИИ можно использовать в креативной части бизнеса – при подготовке текстов и иллюстраций. Качество продукта будет невысоким, но скорость и стоимость оправдывают это, особенно для компаний, работающих с дешевым персоналом и фрилансерами. Принимать решения на основе ИИ сейчас, да и ближайшем будущем, вряд ли будет возможно в силу недостаточного корпуса бизнес-данных для обучения модели.

2. Доверять информации, генерируемой ChatGPT, нельзя ни в коем случае. Всю ее нужно перепроверять стандартным образом – через поиск по авторитетным источникам. Связано это с тем, что используемая модель не имеет критерия объективности и фактически собирает из случайных слов ответ, максимально похожий на множество ответов по схожим запросам. И если задать ChatGPT узкий вопрос, по которому в сети практически нет ответов, то модель генерирует текст, идеальный по форме и сути, но с полностью выдуманным набором фактов.

3. Ключевое ограничение, на мой взгляд, юридическое – модель использует для генерации изображений и текстов данные, на которых ее обучали, на что ее создатели, чаще всего, не имеют прав. В ситуации, когда обученная модель начинает конкурировать с авторами контента из обучающего корпуса, это становится существенной проблемой. Насколько мне известно, в отношении Midjourney уже подан ряд исков от правообладателей, решение по которым, во многом, определит судьбу ИИ-бизнеса.

4. Пока шансов на то, что генеративный ИИ изменит процесс разработки, очень мало. Формальные языки тем и отличаются от живых, что сгенерированный на них бред, хоть и выглядит красиво, но не работает. Пока мы можем рассчитывать, разве что, на сервисы типа Copilot, по сути, представляющие продвинутый поисковик по GitHub и Stack Overflow.

5. Выход ИИ на рынок труда ударит по его нижнему сегменту – в первую очередь, дешевым фрилансерам, генерирующим тексты и изображения низкого качества. В особой опасности SEO-копирайтеры, так генерировать тексты со 100% уникальностью тот же ChatGPT умеет неплохо.

6. В будущем, конечно, нас ждет царство искусственного интеллекта, на который будут возложены большинство важных функций, однако это будущее настанет точно не завтра и даже не в ближайшее время.

Пока же ИИ был и остается забавной игрушкой, медиа-жупелом и маркетинговым инструментом производителей оборудования, продающих нам все более мощное специализированное железо под предлогом того, что запущенная на нем нейросеть вот-вот обретет разум.


Стелла Дарий, SMM-маркетолог компании PQ.Hosting

«Наиболее существенные ограничения – это возможный запрет ChatGPT и его аналогов. Италия стала первой европейской страной, которая ограничила доступ к технологии на законодательном уровне»

1. Генеративный ИИ обещает сделать 2023 год одним из самых захватывающих для ИИ. Технология новая, у всех на слуху, но пока что мало узнаваемая. В первую очередь ее можно использовать в ИТ-сфере.

Сейчас она несет потрясающий эффект, но со временем почерк ИИ можно будет разглядеть невооруженным глазом. Как и в случае с каждой новой технологией, руководителям следует действовать с широко открытыми глазами, потому что сегодня эта технология сопряжена со многими этическими и практическими проблемами.

2. Результаты, выдаваемые генеративным ИИ, могут показаться чем-то особенным, а сама технология – готовой к применению. Как и люди, генеративный ИИ может ошибаться. ChatGPT нередко «заблуждается», то есть неверно генерирует информацию в ответ на вопрос. Любая сгенерированная ИИ информация требует тщательной проверки, тем более в ответственных вопросах. Так, ChatGPT совершенно спокойно может привести неточные сведения в биографии человека, как и в ответах на другие вопросы.

3. Наиболее существенные ограничения – это возможный запрет ChatGPT и его аналогов. Италия стала первой европейской страной, которая ограничила доступ к технологии на законодательном уровне. К итальянским коллегам уже обратились регуляторы из Франции и Ирландии за консультацией о целесообразности блокировки ИИ.

4. Это длительный процесс, и ответ на этот вопрос пока что неизвестен. Тот же ChatGPT способен написать скрипт для решения одной простой задачи, но уже не справится с программированием огромной системы с сотнями зависимостей и выстроенной архитектурой. Поэтому кардинальных изменений в этой области в ближайшее время ждать не стоит.

5. В краткосрочной перспективе генеративный ИИ способен оказать положительное влияние на рынок труда. Технология может автоматизировать повторяющиеся и трудоемкие задачи, взаимодействовать с людьми, помогать принимать быстрые и обоснованные решения, обрабатывая и анализируя большие объемы данных. А у людей, в свою очередь, появится больше времени на то, чтобы заниматься интересными задачами, которые приносят удовольствие и положительно влияют на качество работы и развитие компании в целом.

6. Важные решения будут за людьми. Но, вероятней всего, человеку в какой-то форме придется взаимодействовать с искусственным интеллектом, а ИИ с человеком. Тем не менее, в связке человек – ИИ решение будет за первым. В противном случае восстания машин не избежать.

7. Мы, конечно, в тренде и активно знакомимся с технологией, тестируем её в ряде некоторых несложных задач, конечно же под чутким контролем наших специалистов. Однако сейчас доверия к генеративному ИИ у нас нет. Как ни крути – человеческий интеллект априори на первом месте.


Денис Чаннов, зксперт образовательной социальной сети AskHow по вопросам использования ИИ для бизнеса, предприниматель, преподаватель по международному маркетингу MBA/DBA – ВАВТ

«ИИ – это как некий помощник в том, чтобы побороть синдром «чистого листа». Достаточно просто написать то, над чем работаешь, и ChatGPT выдает несколько вариантов продолжения»

1. Для компаний может быть очень проблематична интеграция ChatGPT с уже существующими внутри организации системами. Это касается CRM, службы поддержки клиентов, разных систем обучения персонала, затрат на инфраструктуру и так далее. Всем сотрудникам нужно будет неизбежно учиться правильно писать «промпты» – вопросы, чтобы ИИ выдавал более релевантные ответы.

Кроме этого, я бы выделил и другую проблему. Руководителям компаний с технологией OpenAI, по крайней мере, на первом этапе внедрения ИИ будет сложно определять, где трудился настоящий сотрудник, а где искусственный интеллект.

Генеративный ИИ в бизнесе можно использовать в самых разных сферах. Это маркетинг, обслуживание клиентов, управление и аналитика. Эффект от его применения может быть значительным, включая сокращение затрат, оптимизацию процессов, улучшение качества услуг и содействие принятию более обоснованных решений. Приведу примеры.

  • Маркетинг и реклама. Это создание персонализированных рекламных кампаний, где тексты объявлений, заголовки и контент для социальных медиа будут генерироваться автоматически. Это, в свою очередь, повысит эффективность маркетинговых стратегий и снизит затраты на создание контента.
  • Обслуживание клиентов. Чат-боты ИИ могут использоваться для автоматизированной поддержки клиентов, предоставляя быстрые и точные ответы на запросы пользователей. Это улучшит качество обслуживания, ускорит время реакции и снизит нагрузку с сотрудников поддержки.
  • Управление и аналитика. ChatGPT может анализировать большие объемы данных и предоставлять инсайты, помогающие принимать более обоснованные решения. Например, прогнозирование спроса на товары или определение других важных метрик для компании.
  • HR и рекрутинг. Генеративный ИИ может использоваться для автоматизации процесса подбора кандидатов, сканирования резюме и создания списка потенциальных сотрудников на основе требований к вакансии. ИИ также может помочь в разработке учебных материалов и обучении новых сотрудников.
  • Финансы и страхование. ИИ способен анализировать исторические данные и выявлять тенденции, что позволит делать прогнозы по рынку. На основе этих данных можно будет предлагать рекомендации по инвестициям и страховым продуктам.

Эффект от применения генеративного ИИ может быть разнообразным и включать следующие аспекты:

  • Повышение эффективности. Автоматизация рутинных и трудоемких задач с использованием ИИ может освободить время сотрудников для занятия более важными и творческими задачами, увеличивая тем самым их производительность.
  • Сокращение затрат. ИИ может снизить нагрузку на человеческие ресурсы и, следовательно, уменьшить затраты на персонал и сократить расходы на другие ресурсы.
  • Улучшение качества услуг. Быстрый и точный ответ на запросы клиентов или предоставление более точных прогнозов и рекомендаций сделает клиентов более удовлетворенными, что будет способствовать росту всего бизнеса.
  • Повышение конкурентоспособ­ности. Компании, успешно внедряющие генеративные технологии ИИ, могут получить конкурентное преимущество на рынке за счет улучшения своих продуктов, услуг и внутренних процессов.

2. ChatGPT, разработанный на основе передовых технологий и обученный с использованием обширных наборов данных, в целом является надежным и информативным источником. Однако его надежность и объективность зависят от контекста и задачи, для которой он используется. Важно помнить о некоторых ограничениях модели:

  • Незавершенное обучение. ChatGPT основан на данных, собранных до определенного времени (в данном случае, до сентября 2021 года), и может не содержать самых актуальных сведений или последних тенденций.
  • Возможность выдачи некорректной информации. Иногда модель может сгенерировать ответы, основанные на недостоверных данных или некорректных предположениях. Это происходит из-за искажений в обучающих данных или ошибок в алгоритмах модели.
  • Смещение и предвзятость. ChatGPT может содержать смещения и предвзятости, присущие данным, на которых он был обучен. Проявляется это в недостаточно объективных или стереотипных ответах на некоторые вопросы.

ChatGPT может успешно помочь пользователю с вопросами по программированию или предоставить информацию об исторических событиях. В этих случаях, информация будет в основном надежной. Однако, если ChatGPT попросят предсказать будущие события или дать совет в сложной морально-этической ситуации, ответы могут быть менее надежными и содержать предвзятость или некорректные предположения.

3. Ограничения новой технологии включают несовершенство языковых моделей (например, неправильное понимание контекста), предвзятость данных и невозможность гарантировать абсолютную точность ответов. Кроме этого, стоит учитывать потенциальные проблемы с конфиденциальностью и безопасностью. Некоторые примеры ограничения я уже привел в предыдущем вопросе.

4. Генеративный ИИ может изменить процесс разработки ПО путем автоматизации некоторых задач, например, написание кода или документации, предложение решений для обнаруженных проблем и улучшение взаимодействия разработчиков с системами и инструментами. Ниже приведены некоторые примеры возможных изменений.

Генеративные модели, обученные на больших наборах данных с кодом, могут автоматически генерировать код для выполнения определенных задач. Это может сократить время на написание кода и ускорить процесс его разработки.

В таком случае пользователь может задать задачу на естественном языке, а ИИ уже сгенерирует код, выполняющий указанную функцию. Например, человек запрашивает: «Создай функцию, которая принимает список чисел и возвращает их среднее значение».

Другой пример с отладкой и исправлением ошибок. Генеративный ИИ способен помочь в обнаружении и исправлении ошибок в коде, предлагая автоматические решения для наиболее распространенных проблем. Это может уменьшить время, затрачиваемое на отладку, и сделать процесс разработки более эффективным.

Пример: ИИ может обнаружить, что код использует неправильный тип данных или вызывает функцию с неверными аргументами, и предложить соответствующие исправления.

Автоматическое создание документации. Генеративный ИИ может анализировать код и автоматически создавать соответствующую документацию, включая комментарии к коду, инструкции по использованию и техническую документацию. Это упростит и ускорит процесс документирования программного обеспечения.

Пример: ИИ может автоматически сгенерировать описание функции, включая ее параметры, возвращаемое значение и примеры использования.

Обучение и поддержка разработчиков. Генеративный ИИ может служить ресурсом для обучения разработчиков, предоставляя советы, примеры кода и решения для конкретных задач. Это может помочь разработчикам улучшить свои навыки и быстрее решать возникающие проблемы.

Пример: Разработчик, столкнувшийся с проблемой при работе с определенным API, может обратиться к генеративному ИИ за помощью. Он предложит примеры кода или советы, как решить проблему.

Прототипирование и создание интерфейсов. Генеративные модели могут быть использованы для создания макетов и пользовательских интерфейсов на основе естественного языка или набросков. Это может ускорить процесс прототипирования и дизайна приложений.

Пример: Дизайнер может описать свои идеи на естественном языке или сделать простой набросок, а ИИ сгенерирует макет интерфейса, который может быть использован в качестве отправной точки для дальнейшей доработки.

Коммуникация и сотрудничество. Генеративный ИИ может содействовать общению и сотрудничеству между членами команды разработки, предлагая варианты решения проблем, идеи для новых функций или помогая в координации задач.

Пример: ИИ может генерировать предложения о возможных функциях для нового продукта на основе анализа рынка, конкурентов и предыдущих версий продукта, помогая команде сформировать план разработки.

5. Применение генеративного ИИ может повлиять на рынок труда различными способами. Во-первых, это может привести к автоматизации определенных должностей, что повлечет сокращение рабочих мест. Во-вторых, спрос на специалистов в области ИИ и смежных областях вырастет. В целом, компании и профессионалы должны быть готовы к адаптации и обучению новым навыкам.

Генеративный ИИ может заменить часть обязанностей контент-менеджеров, например, написание статей, создание маркетинговых материалов или генерация текстов для социальных сетей. А в результате роста спроса на генеративные ИИ-модели, компании смогут нанимать специалистов для создания и обучения новых моделей, а также экспертов по безопасности и этике ИИ. Врачи и медицинский персонал могут использовать генеративный ИИ для обработки больших объемов данных о пациентах, тем самым освобождая время для личного общения с пациентами и принятия важных клинических решений.

6. В будущем наиболее вероятным сценарием развития является эра сотрудничества людей и машин. Искусственный интеллект будет выполнять рутинные задачи и анализировать большие объемы данных, в то время как люди будут принимать окончательные решения, основанные на предложениях ИИ, и заниматься более творческими и стратегическими аспектами работы. Это сочетание человеческих навыков и интеллекта с возможностями машин позволит компаниям добиться оптимальных результатов и инноваций.

7. Да, мы используем генеративный ИИ уже сегодня. Для создания сценариев курсов, как инструмент написания маркетинговых и SEO-текстов, генерации идей в разных областях. ИИ – это как некий помощник в том, чтобы побороть синдром «чистого листа». Достаточно просто написать то, над чем работаешь, и ChatGPT выдает несколько вариантов продолжения. Из них вполне вероятно что-то выбрать подходящее.

Сейчас мы делаем бота, который объединит наши методы обучения и общие знания ChatGPT. Это делается для того, чтобы давать ответы на более простые вопросы слушателей курсов со ссылками на материалы не только из наших источников, но и внешних.

Мы с командой еще только в начале пути по использованию генеративного ИИ. Я уже вижу, как он может быть очень опытным, настойчивым и без лишних эмоций репетитором для любых курсов: от английского языка и программирования до навыков в области бизнеса и маркетинга. При этом искусственный интеллект может не только давать материал, но и получать ответы в любой форме и давать по этим ответам обратную связь.

Эти возможности вдохновляют и заставляют нас активно использовать ИИ в своей ежедневной работе. Могу привести аналогию с появлением когда-то интернета и первых поисковых систем. Это очень сильно поменяло стиль работы и бизнеса. Так вот. Я считаю, что теперь нам предстоят еще более сильные изменения на качественно новом уровне.


Дмитрий Ходыкин, руководитель AI/ML проектов компании ITentika

«Есть надежда на сотрудничество людей и машин, ведь в противном случае, если важные решения будут принимать машины, то человечество быстро деградирует»

1. Для генерации текстового контента (не уникального), особенно на старте проекта, применение ChatGPT может ускорить работы до 10 раз. Например, вы начинаете писать новую программу. До тех пор, пока команда будет разрабатывать основной «каркас» решения, основанный на известных и типовых подходах, разработка будет двигаться существенно быстрее, чем без ChatGPT. Но далее, когда ваша программа, или сервис, начнут обрастать уникальными решениями в реализации или бизнес-логике, польза от ChatGPT будет существенно снижаться.

2. Текстовые корпуса, на которых обучалась модель GPT-3, проходили предварительную подготовку и отбор. Но мы говорим об огромном количестве документов, поэтому если вы собираетесь принять какое-то важное решение с опорой на ChatGPT, то информацию обязательно необходимо проверить.

3. Модель обучена на информации не новее горизонта в два года. Чтобы значительно улучшить выдачу бота, или расширить его знания, необходимо дообучать, или даже переобучать модель, а это процесс не быстрый и крайне дорогостоящий.

4. Генеративный ИИ может ускорить создание прототипов решений, необходимых для принятия решения о дальнейших инвестициях. На промышленную разработку больших решений, а также на поддержку крупных решений, генеративный ИИ практически не влияет.

5. Пока ИИ не замещает людей, а является их помощником. Однако та скорость, с которой развивается ИИ, наталкивает на определенные опасения.

6. Есть надежда на сотрудничество людей и машин, ведь в противном случае, если важные решения будут принимать машины, то человечество быстро деградирует.

7. Да, для генерации кода, применяемого в POC решений. Как отмечено выше, это эффективно для проверки гипотез на начальных этапах жизни идеи.


Андрей Лисица, генеральный директор GoodsForecast

«Сейчас мы, как индустрия, находимся в начальной фазе очередного большого изменения»

1. Появление ChatGPT и все последнее развитие искусственного интеллекта в целом – это часть большого исторического или даже эволюционного процесса стремления человека облегчить себе жизнь. Палка-копалка, колесо, потом станки, производственные линии и т.п. Просто на рубеже 20 века произошел сдвиг от сокращения физического труда к сокращению труда умственного. Сначала это коснулось автоматизации производственных процессов (даже на больших заводах сейчас, как правило, трудится несоизмеримо меньше людей), а вот теперь дошло до облегчения работы, которая традиционно была связана с творчеством и не поддавалась облегчению при помощи механических устройств.

Соответственно, бизнес может использовать генеративный ИИ, в первую очередь, по аналогии – для автоматизации рутинных операций, доселе исполняемых людьми. Как и в любой автоматизации, основное правило тут – это передача рутинной работы на сторону машины. Просто с появлением ChatGPT класс работы, которую можно рассматривать как рутинную, стал выше. Это может быть сокращение труда по написанию «стандартного» кода, заготовка ответов на письма, помощь в создании документов, скучная работа по форматированию документов или подготовка документов в соответствии с какими-либо стандартными шаблонами.

2. Сейчас ChatGPT на хайпе, как следствие, ожидания несколько завышены. Нейронка по-прежнему выдает часть ответов с ошибками, и доверять ей полностью нельзя. При этом ChatGPT умеет гораздо больше, чем его предшественники. Во многих областях он вполне может выполнять роль стажера, задача которого – облегчить труд более старшего товарища, создавая черновые версии и заготовки, из которых более квалифицированный сотрудник уже сделает финальный продукт.

5. Прямо сейчас – почти никак, но с развитием этой технологии, станут больше востребованы творческие навыки людей. Людям не нужно будет долго погружаться в детали, прежде чем получить желаемый результат. По аналогии, например, выходя из дома, никто из нас не задумывается об устройстве двигателя внутреннего сгорания, достаточно просто сесть в машину и поехать. При этом отдельно появится такая специальность, как специалисты по настройке и обслуживанию искусственного интеллекта. Сейчас такие люди тоже есть, но это скорее научные работники. С развитием технологии это станет похожим на работу автомеханика в мастерской.

6. Важные решения по-прежнему будут принимать люди. Просто принятие этих решений будет облегчено за счет многочисленных помощников. Я надеюсь, что машины не смогут заменить в человеке желание творить. Желание творить останется за человеком, просто с каждой новой технологией это творчество будет становиться более глобальным за счет использования все более и более продвинутых помощников.

7. Пока такие возможности тестируются только в экспериментальном режиме, причем исключительно в частном порядке. Что касается повседневной работы, то пока мы применяем только обычный ИИ, когда сеть анализирует тексты и изображения, но не генерирует что-то новое. В перспективе мы рассматриваем возможность использовать генеративный ИИ для оптимизации процесса разработки. Но что касается конкретно ChatGPT, то сейчас мы ограничены в его полноценном применении из-за запрета на его работу в России. Как ответственный бизнес, мы не можем себе позволить строить бизнес на базе нелегального доступа к технологиям.


Игорь Гусаков, директор направления интегрированного планирования GoodsForecast

«ChatGPT не надежен, но при этом крайне убедителен, и это один из ключевых рисков его использования»

1. Сфера применения генеративного ИИ поистине огромна. Уже имеется много примеров написания дипломных работ и статей для научных журналов. Экспериментаторы пытаются построить успешный бизнес, основываясь исключительно на детальных инструкциях от ChatGPT. Но если говорить о сфере деятельности нашей компании, то в области программирования нейросеть, безусловно, приведет к колоссальным изменениям.

2. К сожалению, ChatGPT не надежен, но при этом крайне убедителен, и это один из ключевых рисков его использования. Попробуйте предложить ему найти три целых положительных числа, таких, что сумма третьих степеней (кубов) двух из этих чисел была бы равна кубу третьего. Таких чисел не существует согласно Великой Теореме Ферма. Однако ChatGPT уверенно выдает в качестве ответа пифагоровы тройки. Вот пример реального диалога:

One example of three positive integer numbers a, b, c that satisfy the equation a^3 + b^3 = c^3 is:
a = 3 b = 4 c = 5
Plugging in these values, we get:
3^3 + 4^3 = 5^3
27 + 64 = 125

Хорошо, что ошибка в данном случае очевидна: 27+64 никак не равно 125. Но что было бы, если незнакомый с медициной человек стал бы выяснять безопасную дозу какого-либо лекарства и в ответ получил бы дозу, приводящую к тяжелым последствиям для организма или даже смерти?

Иными словами, ответы нейронной сети должны быть провалидированы экспертом. Тем не менее, это не отменяет того, что в области программирования нас ждут огромные перемены.

4. Процесс разработки ПО состоит из нескольких этапов. Предположим, что у кого-то появилась идея создания нового приложения. Сначала нужно составить подробные требования, затем спланировать работы, спроектировать приложение, подготовить дизайн, и только затем начинается непосредственно процесс разработки.

За разработкой в обязательном порядке следует тестирование, где нужно понять, с одной стороны, было ли сделано то, что планировали, а с другой – проверить, что все сделанное работает корректно и без ошибок.

Появление генеративного ИИ открывает возможность заменить разработчика на нейросеть при условии, что задача сформулирована очень четко и есть гарантия, что все «сделанное» нейросетью будет тщательно проверено. Иными словами, можно предположить, что аналитик, то есть человек, умеющий ставить задачи, но не умеющий программировать, сможет через некоторое время обходиться при создании ПО без помощи разработчика. Первые шаги в этом направлении были сделаны давно – это так называемые low code/no code платформы. Сейчас мы, как индустрия, находимся в начальной фазе очередного большого изменения.

5. Ответ на этот вопрос зависит от того, в каком направлении будет двигаться человеческая цивилизации в целом. Появление роботов, которые смогут заменить десятки профессий, неизбежно. Другое дело – какие решения примут правительства в этой связи.

Давайте возьмем такую профессию, как таксист. Беспилотные автомобили – уже реальность, но означает ли это, что в ближайшем будущем десятки миллионов таксистов по всему миру потеряют работу? Возможно, что в некоторых странах беспилотные такси будут запрещены ровно для того, чтобы сохранить рабочие места. В других – будет введен высокий налог на доходы компаний, которым будут принадлежать автопарки беспилотных авто, и собранные деньги пойдут на пособия потерявшим работу. В странах победившего капитализма люди просто потеряют работу, будут переквалифицироваться и пытаться выжить в новых условиях. Все вышесказанное относится и к применению генеративного ИИ.

6. Это тоже сильно зависит от общего направления развития цивилизации. Не исключено, что мы увидим все три указанных варианта, работающих одновременно в разных странах или в разных областях жизни.

В общих же чертах, в тех сферах, где много рутинных операций, постепенно акцент будет все больше и больше смещаться в сторону машин. Контроль за принятием ключевых решений люди попытаются оставить за собой. Получится ли это – другой вопрос.


Вадим Сабашный, генеральный директор компании «ЛАНИТ-ТЕРКОМ» (входит в группу ЛАНИТ)

«Мы применяем генеративный ИИ в разработке программного обеспечения, генерации контента для web-страниц и графических материалов» 

1. Сфера применения генеративного ИИ очень широка. Например, в области разработки программного обеспечения появился помощник по написанию кода ChatGPT Copilot, который уже обрел популярность в среде разработчиков. Сейчас точных измерений нет, но экспертная оценка показывает, что эффективность разработки повышается на 10-15%. Появление решений для генерации текстов может повысить эффективность работы копирайтеров в десятки раз. Также разработку несложных иллюстраций к презентациям и Интернет-ресурсам можно поручить генеративному ИИ.

2. «Как и любой искусственный интеллект, ChatGPT может допустить ошибки или недостаточно точно оценить ситуацию, особенно в сложных случаях. Поэтому, прежде чем принимать какие-либо решения на основе информации, предоставленной ChatGPT, необходимо проверить ее на других источниках и проконсультироваться с профессионалами в соответствующей области. Несмотря на это, ChatGPT является достаточно надежным и объективным инструментом для получения исходных данных и ценной информации в ряде областей, таких как медицина, юриспруденция, банковское дело и т.д.».

Ответ выше был сгенерирован ChatGPT, и я в целом его поддерживаю. Добавлю, что ресурсу всего пять месяцев, так что рано судить об объективности ответов и доверии.

3. Основное ограничение в том, что генеративный ИИ не создаёт принципиально новых идей, он может только обобщать уже достигнутые результаты, а для чего-то действительно нового обязательно участие человека.

Также генеративный ИИ плохо работает со сложными моделями, включающими несколько важных составляющих. Несмотря на то, что он может обработать каждую составляющую, он не всегда может их логично объединить в единое целое.

4. ChatGPT Copilot является хорошим помощником разработчика. Возможно, его можно будет научить писать тесты к коду. В целом генеративный ИИ я рассматриваю как второго пилота ИТ-специалиста, который может выполнять рутинные операции или выполнять дополнительные проверки.

5. Генеративный ИИ может увеличить производительность и эффективность работы во многих отраслях. Его использование может дать новые возможности для создания новых позиций в области искусственного интеллекта, обработки естественного языка, графических, видео- и аудиоданных. Это может привести к созданию новых рабочих мест и способствовать росту экономики в области технологий.

С ростом использования и разработки искусственного интеллекта существует риск, что генеративный ИИ может стать более продвинутым и заменить часть рабочих мест, особенно в части рутинных и не самых профессиональных позиций.

6. Я уверен, что действительно важные решения должны принимать люди. Это мнение основывается на этической стороне вопроса, вере в то, что только человеческое сознание может найти новое решение ситуации и учесть все возможные факторы.

7. Да, мы применяем генеративный ИИ в разработке программного обеспечения, генерации контента для web-страниц и графических материалов.

 

Eщё по теме


Иван Гринкевич, CEO PHPDev.ORG и директор разработки webit.ru

«ИИ очень удобно использовать в качестве генератора идей и вдохновения»

ИИ нынче на волне хайпа. Кто-то боится, что останется без работы. Кто-то с радостью осваивает новые горизонты и создает новые продукты. А кто-то просто со стороны наблюдает за тем, как это все происходит. Узнали себя?

PHPDev.ORG – компания, которая занимается программированием для веб-студий, агентств. Прямых клиентов у нас нет, нам максимально интересен аутстаф и аутсорс. Битрикс, Битрикс24, Laravel.

Webit.ru – компания полного цикла услуг, разработка с seo и маркетинговым сопровождением.

Уже сейчас в работе обеих компаний мы активно используем наработки ChatGPT и не только, поэтому мне есть что сказать и рассказать. Давайте разбираться, где и зачем может пригодиться ИИ?

Какие проблемы я вижу?

Основная проблема искусственного интеллекта, на мой взгляд, в том, что крайне сложно определить, когда он «глючит». Обучение могло идти на недостоверных, некорректных данных – и вы получите полную чушь в результате. Или очень правдоподобную чушь, что намного хуже.

ИИ в разработке – скоро программисты уйдут на покой?

Все же я сторонник сосуществования, а не взаимоисключения. Сегодня ИИ позволяет писать относительно несложные блоки кода, то есть какие-то базовые простейшие вещи он может писать и достаточно быстро. Но! Они в то же время есть и в открытом поиске в сети. Профит лишь в том, что время на поиск уходит на порядок меньше. Удобно? Безусловно?

В то же время, ИИ сегодня обучен основам языка, но никак не узким фреймворкам. И даже если (сейчас он какому-то обучен), то количество фреймворков и разных надстроек – космическое. Это потребует времени на изучение, много времени.

Что ждет нас в будущем при развитии искусственного интеллекта?

Я думаю, в ближайшее время ИИ тесно вольется в ряд профессий. И мы это можем видеть уже сейчас.

1) Тексты для СЕО- продвижения можно и нужно писать с помощью ИИ, не забывая проверять человеку по требуемым параметрам. Потому что ИИ все же еще «глючит» (см. пункт выше).

2) Разработчикам ИИ помогает быстро собрать какие-то базовые вещи, уменьшив время на поиск нужного. Сложные вещи в разработке ИИ пока не умеет, увы. Не говоря уже о системах типа Битрикс, Wordpress и т.д.

3) При написании статей нынче активно используются картинки от нейросетей. А сами тезисы статьи вполне себе могут накидываться с помощью того же ИИ.

4) ИИ может помогать упрощать/усложнять/переписывать статьи под определенный жанр.

5) Ну и, наверное, мое любимое – ИИ очень удобно использовать в качестве генератора идей и вдохновения. За счет этого поиск идеи докладов, статей, тем очень сильно упрощается, не надо долго и упорно генерировать «что бы такое рассказать/написать». Пару запросов – и все готово – выбирай на любой вкус и аудиторию. Класс!

Однако, как всегда, есть одно «но»!

Если вы боитесь, что искусственный интеллект заменит дизайнеров, маркетологов, smm-специалистов, то можете расслабиться, ведь для этого заказчику нужно четко сформулировать свой запрос.

Да, именно так. В будущем нас ждет появление новой должности – людей, который будут создавать запросы (promts) в нейросети для максимально быстрого получения качественного результата. И если с ChatGPT это, может быть, местами проще, то попробуйте получить картинку нужной стилистики и качества в Midjourney – совсем не просто собрать хороший запрос, по которому нейронка отрисует вам картинку. Так что мы скоро увидим комбо должностей: дизайнер+промтер или копирайтер+промтер. Когда что-то делается самостоятельно, а часть работы запрашивается у нейронки для ускорения получения результата. А дальше это все миксуется и получается пушка!

Вместо вывода

При развитии искусственного интеллекта нас ждут как потенциальные преимущества, так и риски. С одной стороны, мы можем ожидать более эффективное использование ресурсов, увеличение скорости и качества работы, новые возможности для науки и медицины. С другой стороны, рост искусственного интеллекта может привести к потере контроля над ним, а также к появлению новых угроз для безопасности и приватности людей. В целом, генеративный ИИ – это мощный инструмент, который может изменить наш мир в лучшую сторону. Однако, для того чтобы использовать его с максимальной эффективностью и безопасностью, необходимо развивать технологии и законодательство, которые будут регулировать его использование.

 

Андрей Жилин, руководитель проектов компании «ФОРС – Центр разработки» (ГК ФОРС)

«Крайне важно, чтобы разработка генеративных моделей ИИ попадала в поле зрения государственных регулирующих органов в целях обеспечения государственной и глобальной безопасности»

1. Сейчас генеративный ИИ используется во многих сферах бизнеса. Одной из первых стала креативная индустрия. Боты типа Сбер Dall-e, DreamPicsBot, Midjourney или Dream уже давно рисуют качественные картинки по текстовому запросу либо на основе обучающей выборки из 5-10 фотографий. Такие же технологии существуют и для генерации видео контента. Кроме того, существуют технологии синтеза человеческой речи, синтеза текста и так далее. Эти технологии существуют на рынке достаточно давно и компании уверенно их используют.

Эффект от генеративного ИИ может быть колоссален. Мы стоим только в самом начале этого пути. В сфере макроэкономики, например, GPT-3 может использоваться в экспериментах по созданию моделей потребительского поведения, поскольку выяснилось, что по своим реакциям он совершенно неотличим от человека. А это гораздо дешевле, чем строить социально-экономические прогнозы на реальной выборке.

Чат-боты и голосовые помощники уже широко заменяют собой человека в госструктурах при оказании госуслуг, в банках и страховых компаниях, телеком операторах. Генеративные модели, рисующие картинки по текстовому запросу, также заменяют собой художников и иллюстраторов. Думаем, что число областей, где GPT полностью заменит собой или существенно облегчит человеческий труд, будет только расти.

2. Нужно понимать, что генеративные модели и ChatGPT, в том числе, не импровизируют и не берут данные из всего массива накопленных человечеством терабайт. Это хорошо обученные на определенных данных модели. Они делают выводы на основе обучающих выборок и полученного опыта. Поэтому, чем более специфична область их применения, тем дольше и тщательней нужно проверять полученные от GPT ответы – то есть, без человеческого разума всё равно не обойтись.

3. Генеративный ИИ и, собственно, ChatGPT уже меняют процесс разработки ПО. Достаточно простые работы по программированию могут быть выполнены без привлечения человека. На сегодня человечество уже успело накопить библиотеку проверенных, отточенных и отработанных алгоритмов. Тратить время на их повторную разработку больше не нужно.

Например, не нужно тратить время и деньги на разработку алгоритма чата на сайте. Вместо этого можно попросить ChatGPT сгенерировать что-то типа «web site chatbot on python 4», и алгоритм будет написан за считанные секунды. Но чуда не произойдёт. В 90% случаев понять и правильно применить этот код сможет всё равно только программист. Правда, ChatGPT в последней версии умеет и править ошибки в коде. Это очень хорошо.

Я считаю, что генеративные технологии могут существенно ускорить разработку, используя весьма хорошую обучающую выборку готовых выверенных алгоритмов. Возможно, это лишит работы многих программистов по всему миру. Однако это касается лишь начального уровня разработки – уровня базовых алгоритмов. О замене более сложного сегмента программирования, требующего высокопрофессиональных навыков, речи пока не идёт. Иными словами, генеративные модели могут составить конкуренцию в разработке ПО пока только специалистам уровня Junior.

5. Не исключаю, что через 30 лет профессия «программист» может стать исчезающей. Их место займут аналитики, специалисты по GPT и большим данным. И всё это, конечно, очень сильно повлияет на ИТ-рынок в локальном и глобальном масштабе.

6. Хотелось бы, чтобы важные решения по-прежнему принимали люди. Но всё говорит о том, что наступит эра сотрудничества людей и машин.

Полагаем, крайне важно, чтобы разработка генеративных моделей ИИ попадала в поле зрения государственных регулирующих органов в целях обеспечения государственной и глобальной безопасности. Как показывают международные события, применение ИИ и генеративного ИИ может влиять не только на внутриполитическую обстановку, но и на международные отношения. А без законодательного регулирования этой области могут наступить самые нежелательные для общества последствия.


Лилия Алеева, кандидат экономических наук, директор по маркетингу и прямым продажам ICL Services

«Генеративный ИИ может изменить процесс разработки ПО, автоматизировав такие задачи, как генерация кода и тестирование» 

1. Генеративный ИИ можно использовать в различных бизнес-приложениях, в том числе:

  • Создание контента: генеративный ИИ можно использовать для создания персонализированного контента для клиентов, например рекомендаций по продуктам или маркетинговых сообщений. Это может повысить вовлеченность и в конечном итоге привести к увеличению продаж.
  • Обработка изображений и видео: генеративный ИИ можно использовать для создания реалистичных изображений и видео, которые можно использовать в маркетинге или дизайне продукта.
  • Обнаружение мошенничества: Генеративный ИИ можно использовать для обнаружения мошеннических действий, таких как мошенничество с кредитными картами или кража личных данных.
  • Чат-боты: генеративный ИИ можно использовать для создания чат-ботов, которые могут взаимодействовать с клиентами и предоставлять им поддержку или информацию.

Эффект от использования генеративного ИИ может быть значительным. Это может повысить эффективность и точность различных бизнес-процессов, что приведет к экономии средств и увеличению доходов. Кроме того, это может улучшить качество обслуживания клиентов, предоставляя персонализированную и своевременную информацию.

2. ChatGP полагается на обработку естественного языка и алгоритмы генеративного ИИ для генерации ответов на запросы пользователей. Хотя он может быть надежным и объективным, важно отметить, что он по-прежнему является моделью машинного обучения и может допускать ошибки. Рекомендуется проверять информацию, предоставленную ChatGP, в других источниках, прежде чем принимать решения на ее основе.

3. К наиболее существенным ограничениям генеративного ИИ относятся:

Предвзятость данных: модели генеративного ИИ могут быть предвзятыми, если они обучены на предвзятых наборах данных. Это может привести к неправильным прогнозам или решениям.

Ограниченная креативность: генеративный ИИ хорош для создания вариаций существующих данных, но он может быть не в состоянии создать совершенно новые уникальные идеи или концепции.

Отсутствие эмпатии: генеративный ИИ не может понимать человеческие эмоции и контекст так же хорошо, как люди, что затрудняет предоставление действительно персонализированного опыта.

4. Генеративный ИИ может изменить процесс разработки ПО, автоматизировав такие задачи, как генерация кода и тестирование.

Это может привести к ускорению циклов разработки и более эффективному использованию ресурсов разработки.

5. Применение генеративного ИИ способно повлиять на рынок труда и гарантии занятости, поскольку он может автоматизировать задачи, ранее выполнявшиеся людьми. Однако это также может создать новые рабочие места в таких областях, как наука о данных и разработка искусственного интеллекта.

6. Будущее искусственного интеллекта, вероятно, будет сочетанием принятия решений человеком и машинного обучения. Хотя ИИ может автоматизировать многие задачи, по-прежнему будет необходим человеческий контроль и принятие решений. Скорее всего, наступит эра сотрудничества между людьми и машинами, когда ИИ сможет помочь людям принимать решения более эффективно и качественно.


Алексей Уфимцев, генеральный директор компании СайтАктив

«Рынок труда это не «колыхнёт». Все сохранят свои рабочие места, по крайней мере, пока сам ИИ обучается и набирает свою базу данных»

Искусственный интеллект сегодня – очень сложная система. Да, он может облегчить труд специалистов, но не заменить их, как об этом все «кричат» вокруг. Да, это точно можно назвать прорывной технологией, но её ещё предстоит обучать и развивать. Хотя и обучение ложится на плечи всех юзеров ChatGPT.

Уже сейчас его можно использовать, например, при подготовке контента для сайта, соцсетей и email-рассылок. Он знает почти столько же, сколько и среднестатистический маркетолог. Эффект будет сравним, как если бы текст готовил копирайтер, немного погружённый в тему маркетинга.

Надёжность и объективность ИИ пока стоит под вопросом. По интернету гуляет много разных провокационных заголовков, но по моему опыту – это всё можно подстроить и обучить ChatGPT отвечать так, как необходимо тебе. Это касается и детских загадок (речь про «Собака – 3, корова – 2 и т.д.), и каких-то чуть более серьёзных тем (например, про то, как выйти из OpenAI). Доверять на 100% точно не стоит, и следует, как минимум, проверять получаемую информацию.

Процесс разработки ПО, думаю, если и изменится, то не настолько сильно. Хотя точно некоторые задачи упростит, например, сделать какие-то простые задачи. Но, скажем, написать полноценно работающий код ChatGPT пока не может.

Как я и писал уже выше – рынок труда это не «колыхнёт». Все сохранят свои рабочие места, по крайней мере, пока сам ИИ обучается и набирает свою базу данных. Но даже после этого – для того, чтобы получить качественную работу от ИИ, необходимо достаточно разбираться в теме, чтобы проверить его работу и писать чёткие технические задания. А с этим у многих есть проблемы.

В своей компании мы используем ChatGPT, в том числе и для подготовки каких-то контентных единиц, например, публикации в соцсетях или для основы статьи. Конечно, он не заменяет полностью человека, т.к. выдаваемый материал необходимо приводить в удобочитаемый вид.


Андрей Демин, генеральный директор корпоративного мессенджера tada.team

«Чат-бот отлично оперирует информацией, но не может отличать домыслы от фактов. Пока он не ответит нам на вопрос: “Когда человечество полетит на Марс?”»

На мой взгляд, ChatGPT – это прорывная история, которая по долгосрочному эффекту сравнима с массовым распространением Интернета. Думаю, что в обозримом будущем мы увидим, не только технологические, но и социальные и коммуникативные изменения во всем мире, которые спровоцирует развитие и распространение ChatGPT.

Уже сейчас очевидно, что чат- бот становится дешевой рабочей силой, которая легко может заменить среднего копирайтера, рерайтера, дизайнера и даже разработчика уровня миддл.

В будущем, если чат-бот будет обучаться так же стремительно, как сейчас – он, как мне кажется, с легкостью заменит тех, кого принято называть «средним классом». То есть, офисных сотрудников и линейных менеджеров практически в любой сфере. Незаменимыми останутся люди, которые создают какие-то уникальные продукты или обладают эксклюзивными знаниями.

Есть опасность, что наше общество (я имею в виду общество всего мира) ждет еще большее расслоение, увеличение безработицы и, в результате, пересмотр и рабочих, и социальных отношений. Какими они будут – даже не могу себе представить.

Если говорить о возможностях ChatGPT сегодня, то пока очевидно, что в самое ближайшее время нас ждет еще большее увеличение каналов информации. Чат-бот отлично генерирует то, что мы называем bullshit, то есть непроверенную информацию, домыслы, сплетни и так далее.

Причина в том, что сейчас чат-бот отлично оперирует информацией, но не может отличать домыслы от фактов. Грубо говоря, пока он не ответит нам на вопрос: «Когда человечество полетит на Марс?». Вернее, ответит, но не конкретно, а очень обтекаемо.

При этом возможности ChatGPT – генерить контент сразу в 20 тг-каналов за несколько секунд, дает возможность предположить, что в ближайшее время появится большое количество каналов в соцсетях с информацией, сгенерированной ботом, которую мы уже не сможет отличить от той же, написанной человеком.

Поэтому мой совет всем – учитесь проверять факты, где бы вы ни прочитали новость или статью. В ближайшее время умение анализировать контекст, проверять факты, не верить всему что написано – станет одним из важнейшим для каждого человека.

Что касается бизнес-коммуникаций, то они станут намного комфортнее уже в ближайшем будущем. Например, мы в tada.team планирует создать прототип ChatGPT до конца года. Это даст возможность пользователям не просто ставить задачи прямо из чата или организовывать видео-встречи одной кнопкой. Это позволит задавать боту конкретные вопросы. Например, о том, как добиться должности начальника отдела за год именно в этой компании, Или как в ней принято готовить отчетные документы и так далее. Возможностей много! Но и про опасности не стоит забывать!


Антон Лебедев, адвокат LEbEdEV & barristers

«Применение генеративного ИИ может привести к сокращению некоторых видов рабочих мест, но также может создать новые возможности для специалистов в области ИИ и автоматизации»

1. Генеративный ИИ может использоваться в бизнесе для автоматизации процессов, оптимизации ресурсов, улучшения качества продукции и услуг, анализа данных и принятия решений. Эффектом от его применения может быть увеличение производительности, снижение затрат, повышение точности и эффективности бизнес-процессов. А теперь отгадайте что из этого писал ChatGP?

2. ChatGP не является идеальным и может содержать ошибки и неточности. Не следует полностью доверять информации, которую он сообщает, особенно если она касается важных решений.

3. Ограничения генеративного ИИ связаны с его способностью обрабатывать и анализировать только определенные типы данных и задач, а также с возможностью ошибок и непредсказуемости в его работе.

4. Генеративный ИИ может ускорить процесс разработки ПО, повысить качество и надежность кода, а также автоматизировать тестирование и отладку программного обеспечения.

5. Применение генеративного ИИ может привести к сокращению некоторых видов рабочих мест, но также может создать новые возможности для специалистов в области ИИ и автоматизации.

6. В будущем наступит эра сотрудничества людей и машин, где ИИ будет использоваться для помощи и поддержки человека в принятии решений и выполнении задач.

7. Как AI-ассистент, я не могу использовать генеративный ИИ в компании.


Александр Шестаков, руководитель платформы линкбилдинга Links.Sape

«Будущее ИИ – общий искусственный интеллект (AGI). Он сможет выполнять широкий спектр задач и обучаться без человеческого вмешательства»

1. Генеративный ИИ может существенно упростить и автоматизировать бизнес-задачи, которые ранее выполняли люди. Его можно применять для поиска информации, генерации контента, аналитики и автоматизации маркетинговых процессов. Искусственный интеллект способен суммировать большие объемы текстовой информации, помогать в разработке сценариев для игр, проектировать роботов и отлаживать digital-продукты.

2. ChatGPT обычно предоставляет ответы на основе своей базы данных, но не имеет способности проверять источники или как-либо подтверждать факты. Поэтому, как и при работе с любым другим источником информации, важно оценивать достоверность и достаточность ответов, которые дает нейросеть – она может неправильно интерпретировать запрос или совершить ошибку при дефиците данных.

Хотя ChatGPT может быть очень полезным инструментом для получения информации и решения задач, необходимо проявлять критический подход и проверять его работу. Ответы нейросети не следует принимать за истину – относитесь к ним как к отправной точке для дальнейших исследований и обсуждений.

6. Я думаю, что в будущем ИИ будет играть все более важную роль в бизнесе, позволяя компаниям увеличивать эффективность своих действий и предоставлять клиентам более персонализированные продукты и услуги. Развитие искусственного интеллекта видится в нескольких направлениях. Во-первых, создание уникального и персонализированного контента, продуктов и услуг для каждого клиента на основе их предпочтений и поведения. Это может повысить вовлеченность аудитории и увеличить вероятность покупки.

Во-вторых, автоматическое управление продажами, чтобы сократить затраты на персонал и повысить эффективность бизнеса.

В целом же будущее ИИ – общий искусственный интеллект (AGI). Он сможет выполнять широкий спектр задач и обучаться без человеческого вмешательства. AGI может стать ключевым элементом развития бизнеса, позволяя компаниям автоматизировать большинство операций и создавать более инновационные продукты и услуги.

7. Я отношусь к ИИ как к помощнику. Ему можно отдавать несложные задачи, которые требуют времени. Конечно, его придется проверять, как и любого стажера. Наши маркетологи используют сервисы нейросетей в рамках экспериментов. Так, они тестировали ChatGPT для оптимизации SEO-статей и Midjourney для генерации изображений, которые использовали в рассылках и постах в Telegram. ChatGPT помогает автоматизировать рутинные функции, например, редактирование текста или структурирование готовых идей.


Владислав Гукасов, Senior Software Engineer, B2Broker

«Я стараюсь воздерживаться от предсказаний о будущем генеративного ИИ. Надеюсь, что сотрудничество человека и ИИ всегда будет полезным и безопасным»

Бизнес может использовать ChatGPT в различных областях, таких как маркетинг, аналитика, продажи, разработка программного обеспечения и поддержка клиентов. Эффект от его использования может быть значительным, включая повышение производительности и сокращение времени на решение технических проблем.

Однако не стоит думать, что генеративный ИИ – серебряная пуля, которая решит все проблемы. Его надежность и объективность не всегда абсолютны, и иногда он ошибается и дает неточные советы.

Например, у меня был случай, когда ChatGPT произвел неверные математические расчеты. Поэтому необходимо критически оценивать информацию, предоставляемую ChatGPT, и не полагаться на нее безоговорочно.

Помимо неточных ответов есть еще одно ограничение у ChatGPT – это обучение на устаревших данных (до 2021 года). Из-за этого ChatGPT не сможет объяснить новые технологии или события. Однако, думаю, это будет частично исправлено с выпуском функционала плагинов на всех пользователей.

Несмотря на все слабые стороны, ChatpGPT изменяет процесс разработки программного обеспечения уже сегодня. Он помогает мне и моим коллегам писать и отлаживать код, оптимизировать архитектуру и предлагать новые идеи для решения сложных проблем. В результате разработка продукта происходит быстрее и проще.Сегодня я использую ChatGPT чаще, чем Google для решения повседневных задач. Еще четыре месяца назад, у меня в помощниках был только Github Copilot, который умеет предлагать дополнения при написании кода.

Предположить, что мой ежедневный подход к работе изменится так кардинально за такой короткий срок – было невозможно. Поэтому я стараюсь воздерживаться от предсказаний о будущем генеративного ИИ. Надеюсь, что сотрудничество человека и ИИ всегда будет полезным и безопасным.


Марианна Симонян, эксперт НИУ ВШЭ по стартапам и технологиям

«Пока ChatGPT не обучается в режиме реального времени, он будет все время отставать от людей»

Эффект может быть огромным, от замены hard-skills, то есть разработки, до помощи или фактической замены человека в принятии управленческих решений. Мы можем привлечь ИИ для написания программ, аналитической работы, работы с контентом или со СМИ, продаж, принятия управленческих решений и многого другого.

2. Здесь важно учитывать два фактора: контент обучения и даты обучения. Мы понимаем, что ИИ обучается на данных, которые есть в открытом доступе в сети, они содержат множество противоречивых точек зрения.

Также обучение данных моделей ИИ пока не проявляется в режиме реального времени, это значит, что последний контент, который они получили, был, например, 2021 или 2022 года. В связи с этим, доверять на 100%, конечно, нельзя, но в будущем эти нюансы могут быть усовершенствованы разработчиками.

3. Самым весомым ограничением пока являются даты обучения модели, мы видим, как резко и быстро меняется мир. Разница между 2023 и 2022 году огромна, как и между 2022-м и 2021-м. Каждый год и каждый месяц играют весомую роль в формировании нашей картины мира. Пока ChatGPT не обучается в режиме реального времени, он будет все время отставать от людей.

4. Он может облегчить и удешевить данный процесс. ChatGPT выступает одновременно исполнителем и ассистентом, так или иначе это сокращает количество людей, которые нужны были ранее для разработки ПО.

5. ChatGPT имеет два конкретных эффекта: для молодых специалистов ИИ может стать верным помощником в быстром росте и более эффективной работе; для профессионалов, или старших специалистов, ИИ может стать верным ассистентом и исполнителем, заменяя работы джунов. Если ChatGPT и сократит количество мест, то пока ненамного, но в соотношении 10-15% общего найма уже в силах сделать это.

6. Это поэтапный конструкт, важные решения по-прежнему принимаются и будут приниматься людьми в ближайшие годы, но в этих процессах уже могут участвовать продукты ИИ в качестве дополнительного мнения. Далее мы перейдем в стадию полноценного сотрудничества машин и людей. Будет ли у машин прерогатива?

Это уже философский вопрос, но скорее да, чем нет. Однако мы видим, как уже сейчас многие страны и лидеры мнений осознанно призывают к приостановке роста продуктов ИИ. Скорость изменений – в руках человечества.

7. Сейчас в стартапе по коллаборативной аналитике Vard мы внедряем разработку с помощью ChatGPT, для молодого проекта – это всегда возможность более эффективного применения ресурсов. Однако крупные компании, с которыми я также работаю, пока не спешат с такими нововведениями.


Руслан Ахтямов, директор по стратегии и сооснователь Napoleon IT

«Технологии могут заменить человека, но они созданы для того, чтобы человеку помочь»

Мы считаем, что человек способен на большее, чем просто выполнять простейшие моторные задачи. Такую задачу, как выбивать чеки на кассе, могут взять на себя технологии, это позволит не допустить ошибок на основе человеческого фактора и освободит кассира. Если взять в расчет то, сколько времени и когнитивной энергии тратит среднестатистический житель Москвы на вождение машины (примерно 2 часа в день), становится ясно, что электромашина – это не замена, это освобождение человека.

Если высвободить время и энергию, затраченные на простейшие задачи, мы сможем сохранить ресурсы и направить их на решение более существенных, глобальных проблем. Искусственный интеллект может и уже заменяет профессии, в том числе творческие. Уже сейчас запущено первое такси без водителей, юристы и бухгалтера тоже постепенно заменяются. Творческие профессии заменяются, поскольку искусственным интеллектом создаются логотипы, картины и музыка.

Сотрудники Принстонского университета назвали 20 профессий, которые искусственный интеллект (ИИ) грозит отнять у людей в первую очередь. В список вошли операторы колл-центра, преподаватели различных дисциплин, судьи и психологи. Искусственный интеллект работает бесплатно, быстро и качественно. В отличие от людей, ИИ не нужен сон, питание и отдых, они могут работать 24 / 7, не подвергаясь эмоциям и плохому самочувствию и не снижая свою производительность. Это главные особенности, которые способствуют внедрению ИИ во всё большее число сфер нашей жизни.

Генеративный искусственный интеллект будет использоваться во всех сферах, где требуется синтез какого-либо контента: текстового, числового, визуального, видео. Во всех видах воспроизводства материала будут использоваться генеративные ИИ Нас ждёт перенасыщение синтетическим контентом. Будет сложно отличить контент, созданный с помощью нейросетей от рукотворного (привет, фейки и дезинформация на все лады). К чему это приведёт – сложно сказать. Возможно, рукотворный авторский контент повысит свою ценность.

Есть и положительные моменты. Многие рутинные процессы будут автоматизироваться, качество и скорость их исполнения будет повышаться, а стоимость – понижаться. Вполне вероятно качественное улучшение диагностики в медицине – она будет проводиться быстрее и точнее, а также станет доступнее для большинства обывателей.

Надо рассмотреть морально этические аспекты развития нейросетки. У человека при дилемме, как поступить, главный критерий – чтобы это было морально и этически правильно. Нейросеть же не имеет такой оценки, она делает все по заданным параметрам. Она не понимает хорошо это или плохо. Возможно, стоит рассмотреть ее законное регулирование на госуровне, чтобы не давать в свободной форме пользоваться.

Сейчас реальное столкновение идёт консерватизма, прагматизма и расцвета технологий. Важно не пропустить точку бифуркации ChatGPT. Используя уже существующие технологии синтеза программного кода, можно создавать разные участки и элементы вредоносного кода, которые после этого необходимо будет встраивать в приложения или сервисы. Без знания кода встроить этот вредоносный пакет будет достаточно сложно. Но важен сам факт того, что на текущий момент уже можно синтезировать большие и функциональные блоки программного кода вне зависимости от того, какую этическую цель преследует тот или иной код. У искусственного интеллекта нет понятия об этике, этика задается создателем того или иного контента.

Все, что связано с использованием искусственного интеллекта в части кибербезопасности будет иметь огромную угрозу для устойчивости критических систем от различных кибератак. На мой взгляд одна из самых опасных и проблемных зон неэтичного использования искусственного интеллекта в том, что при поиске генеративных систем можно создавать огромные объёмы и массивы контента, программного кода и фейковых артефактов, которыми в астрономических масштабах можно атаковать сервисы, которые лишены высококачественных программ защиты от кибератак.

Например, можно сгенерировать 7 миллиардов лиц человека, которых не существует в природе. Текущие сервисы делают это достаточно быстро, с помощью такого синтезированного фейк-контента можно обрушить существующий сервис детектирования лиц. Таких вариантов применения искусственного интеллекта даже человеческий мозг не может до конца смоделировать и генеративные сети могут придумывать совершенно нетривиальные подходы по взломы систем и обходу различных программ по кибербезопасности. На мой взгляд это одна из основных проблем, которые нужно будет решить человечеству в ближайшие годы.


Рашид Ачилов, главный специалист по защите информации ООО «НПФ Гранч»

«Библиотека может выбрать фрагмент кода из миллиона строк, который в нее заложен, если ей поставить четкое задание, но все равно за ней код нужно будет проверить, как за джуном»

1. Где можно применять библиотеку-переросток? Там, где требуется оперировать большим массивом знаний в ограниченном времени – в юриспруденции, например.

2. Совершенно ненадежен и совершенно необъективен. Его информации не следует доверять вообще, особенно в том случае, если имеется в виду российский бизнес, потому что модель обучения ChatGPT изначально включала в себя ориентированные на Запад оценки политической, экономической, финансовой, геостратегической ситуации.

3. То, что это частная контора, принадлежащая США и работающая в интересах США.

4. Никак. Библиотека может выбрать фрагмент кода из миллиона строк, который в нее заложен, если ей поставить четкое задание, но все равно за ней код нужно будет проверить, как за джуном.

5. Никак. Библиотека вполне способна делать нелепые вещи – если они подходят по условию задачи. Пример из литературы. «Ученый живет в комнате, захламленной глобусами. Ученый командует роботу : «Вынеси отсюда эти шарообразные предметы». Робот выносит глобусы, а заодно отрывает голову ученому – потому что она тоже шарообразный предмет.

6. В ближайшем будущем подобные частные библиотеки будут запрещены, вся разработка перейдет в рамки государства, работы будут засекречены, в гражданском обороте будут намеренно упрощенные версии. Также как, например, топографические карты.

7. В России ChatGPT не работает.

 

Eщё по теме


Дарья Харитонова, руководитель направления RPA компании РДТЕХ

«Они пришли отнять у нас работу или “вкалывают роботы, счастлив человек”?»

Несмотря на то, что интеграторы роботизированных решений очень любят рассказывать о том, как легко и просто внедрять роботов, этот процесс не обходится без своих подводных камней. Как ни странно, трудности эти связаны с людьми.

Давайте вспомним, что такое цифровой робот? Это программа, предназначенная для имитации действий пользователей. И уже на этом этапе многие начинают вспоминать различные фантастические произведения, рисующие мрачную картину будущего. Мир, в котором алчные капиталисты заменили живых работников безотказными роботами и процветают, а люди, потеряв возможность зарабатывать, страдают и умирают. Сразу хочется примерить на себя роль Джона Коннора и пойти бороться с этими злобными терминаторами.

Прежде чем бросаться в бой, попробуем разобраться, насколько оправданы такие страхи. Может ли цифровой робот действительно заменить, например, HR-специалиста?

Казалось бы, почему нет? Робот способен просмотреть резюме на профильных сайтах, отобрать те, что соответствуют требованиям, прислать кандидату приглашение, отправить и проверить тестовое задание и даже оформить трудовой договор. Но сможет ли робот провести собеседование? Понять, правду соискатель говорит о своей компетенции или приукрашивает действительность? Знает ли робот существующий коллектив? Сможет ли он понять, насколько в него впишется новый сотрудник? Сумеет ли распознать лентяя или нечестного человека? Нет. Здесь потребуется опыт, экспертиза и даже интуиция, а всем этим обладает только человек.

Но роботы постоянно совершенствуются, нейросеть уже рисовать научилась – пытается отнять у людей исключительно творческий процесс. Караул! Куда бежать? Стоп. Спокойно. Бежать никуда не нужно. Том Сойер в покраску забора и то вложил больше творчества, чем нейросеть в свою лучшую картину.

Давайте разберёмся, как происходит процесс «рисования». Сначала нейросеть надо обучить – загрузить в неё терабайты графической информации – фотографий, рисунков, картин, описав их значение простыми словами: дерево, кошка, яблоко. Дальше алгоритм нейросети начинает менять изображение, добавляя «шум» – случайные, бессвязные пиксели. Шаг за шагом, пока исходная картинка не потеряется окончательно. Завершив этот процесс, ИИ запускает его в обратном порядке, удаляя «шум» и сравнивая каждый новый шаг с описанием исходного изображения. И так, пока не получится картинка, соответствующая заданному описанию.

Таким образом, если мы попросим нейросеть нарисовать единорога на лужайке, получим изображение, сгенерированное из сотен и тысяч единорогов и лужаек, которых уже кто-то нарисовал. То есть, нейросеть, в сущности, не рисует, а только компилирует существующие рисунки. А творческий импульс, необходимый для создания произведения искусства, по-прежнему доступен исключительно человеку.

Не стоит также забывать, что роботы плохо приспособлены к вариативности действий, а умение подстроиться под изменения им и вовсе недоступно. Например, робот без проблем может сравнить две таблицы с числами и, если различий не будет, загрузить их в систему, а иначе отправить уведомление ответственному сотруднику.

Но это выбор из двух вариантов: есть отличия, нет отличий. Программируется он простейшим оператором условия: «если x=y, выполнить операцию a», «если x≠y, выполнить операцию b». В случае, когда X и Y могут принимать десяток разных значений, каждое из которых допускает ещё пару десятков толкований, робот или запутается и зависнет, или потребует для работы столько ресурсов, что окажется нерентабельным. А если изменится программа, с которой робот взаимодействует? Обычное плановое обновление. Для человека сместившаяся кнопка – мелкая неприятность, а для робота это может стать катастрофой, парализующей всю работу.

Как видите, роботы не могут очень и очень многое. А что же они могут? Взять на себя самую скучную, неинтересную и утомительную часть вашей работы. Рутину. Вносить и сверять данные, подготавливать документы, собирать информацию. Анализ, экспертиза и принятие решений по-прежнему лежат на плечах человека. А робот – всего лишь средство, результат закономерного желания сделать свою работу проще и эффективнее. Да, можно забить гвоздь камнем, поднятым с земли. Вполне реально, но трудно, неудобно, да и вероятность погнуть гвоздь весьма велика, поэтому лучше всё-таки взять молоток.

Таким образом, цифровой робот – это не волшебная палочка, мгновенно делающая бизнес эффективным, но и не чудовище, которое отнимет у нас всех возможность заработать себе на жизнь. Это инструмент. Тот самый молоток, с помощью которого вы сможете забить столько гвоздей, сколько понадобится. Быстро, легко, и не рискуя их погнуть.



Ключевые слова: генеративный искусственный интеллект, ChatGPT, сотрудничество машин и людей, общий искусственный интеллект (AGI).

 

 

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