Ризикована, незріла і сповнена перспектив технологія генеративного штучного інтелекту змушує технологічних лідерів оцінювати виклики на багатьох фронтах і в режимі реального часу.
Генеративний штучний інтелект вважається одним з найбільших технологічних проривів нашого часу. Випуск ChatGPT від OpenAI породив тисячі заголовків у засобах масової інформації, що призвело до безпрецедентного гарячкового інтересу з боку багатьох технологічних гігантів. Вже кілька місяців поспіль штучний інтелект є гарячою темою і головною темою для обговорення на технологічних конференціях по всьому світу. Однак, як і у випадку з будь-якою великою новою хвилею, існує ризик того, що колись перспективні проекти будуть змиті, а також очевидні й очевидні проблеми з управлінням, якістю та безпекою. Щоб зняти піну, CIO.com звернувся до низки ІТ-лідерів та експертів з проханням поділитися своїми думками про те, де ми знаходимося з генеративним штучним інтелектом, їхніми надіями та побоюваннями.
Рекомендуємо прочитати:
Google Search 3.0: пошукова система оновлюється за допомогою ШІ
Яка ситуація з генеративним штучним інтелектом наразі?
Відомий британський ІТ-бос Пол Кобі, нині ІТ-директор сімейного девелопера Persimmon Homes, бачив, як з'являються і зникають багато трендів, але оптимістично налаштований щодо генеративного штучного інтелекту, незважаючи на те, що він вперше з'явився лише в листопаді 2022 року. "Я вважаю, що генеративний ШІ змінює правила гри на фундаментальному рівні. Я був на конференції Gartner у США, де генеративний ШІ назвали "третьою цифровою революцією" після мейнфреймів та інтернету. Вплив дійсно може бути настільки глибоким, тому що у нас є інструмент, який можна застосовувати в широкому спектрі випадків використання, від написання і проектування продуктів до візуалізації, перевірки коду і так далі", – говорить він.
Інший досвідчений ІТ-лідер, Девід Айвелл, директор з продуктів і технологій у компанії Team Teach, що займається тренінгами з управління поведінкою, вже використовує можливості генеративного штучного інтелекту. "Генеративний ШІ є ключовою частиною нашої бізнес-стратегії, що сприяє зростанню завдяки процесам на основі ШІ, які вже працюють у виробництві", – говорить він. "З середини минулого року ми аналізували потенційний вплив, можливості та ризики, пов'язані зі швидкістю інновацій у цій галузі, а також розробили політику та впровадили заходи для мінімізації ризиків. Загалом, ми бачимо в цьому величезні можливості. Ми провели семінари з кожним відділом нашої компанії, навчаючи їх, як прискорити інновації в цій сфері, провели мозковий штурм щодо можливостей та ризиків. Ми відібрали та розробили потенційні варіанти підтвердження концепції та змоделювали вплив на прибуток, і одна концепція вже пройшла через нашу інноваційну лабораторію та була запущена у виробництво".
Джон Коллінз з аналітичної компанії GigaOm та автор книги "Технологічний сад: як досягти стійкої відповідності між ІТ та бізнесом" (The Technology Garden: Cultivating Sustainable IT-Business Alignment) є як спостерігачем ринку, так і його користувачем. "Ми тестуємо ChatGPT на індивідуальному рівні. Потенціал дуже позитивний і впливовий, особливо як інструмент дослідження або такий, що дає початкову, хоча і повністю сформовану відповідь. Однак поки що незрозуміло, як генеративний ШІ замінить, а не посилить інформаційну взаємодію людини з навколишнім світом. З точки зору дизайну, такі інструменти є більш привабливими", – каже він.
Ніл Уорд-Даттон (Neil Ward-Dutton), віце-президент IDC з європейських практик ШІ та інтелектуальної автоматизації процесів, припускає, що використання генеративного ШІ є доволі популярною тенденцією, але бізнес-стратегія може відставати від нього. "Генеративний ШІ має колосальний потенціал для впливу на багато сфер бізнесу. В опитуванні IDC, проведеному в березні 2023 року. 21% респондентів заявили, що вже інвестують у генеративний ШІ цього року, а ще 55% вивчають потенційні варіанти використання. "Загалом ми бачимо невелику кількість організацій, які використовують генеративний ШІ на основі стратегії або плану, сформованого чіткими принципами та великою кількістю висхідних експериментів, але це майже завжди відбувається в стратегічному вакуумі", – говорить він.
Що працює, а що ні?
Отже, якщо проекти вже розпочато, які відчуття щодо того, де і як генеративний ШІ працює найкраще? "Найкраща практика – це, безсумнівно, міжфункціональна співпраця, "спробуй, перш ніж купувати" і вчитися на власному досвіді", – каже Марк О'Брайен, ІТ-директор компанії Medica Group, що надає послуги в галузі радіології. "З мого досвіду, алгоритми авторитетних компаній роблять те, що написано на упаковці, але що дійсно має значення - це місце в робочому процесі", – додає він.
Айвелл з Team Teach, з іншого боку, вважає, що компанії можуть отримати швидкий старт, використовуючи інструменти, вбудовані в додатки та пакети. "Одна з ключових і безпосередніх можливостей генеративного ШІ полягає в тому, що він вже вбудований в деякі інструменти, які ми вже використовуємо, будь то Power BI, Adobe або більш специфічні галузеві додатки, – каже він. "Щоб скористатися ними, потрібно внутрішнє відкриття або аналіз цих нових функцій, розуміння того, як ми будемо їх використовувати, і, що найголовніше, навчання наших співробітників користуватися новими функціями. Люди схильні використовувати інструменти так, як вони завжди їх використовували, а впровадження нових функцій може бути повільним, тому нам потрібно прискорити цей процес".
Коллінз з GigaOm є прихильником популярної теорії "починай з малого".
"Управління має бути на першому місці, враховуючи, що відповіді, запропоновані рішеннями генеративного ШІ, пов'язані з ризиками та застереженнями. З досвіду ми знаємо, що текстові відповіді можуть бути неправильними, оманливими або неповними, а відповіді на основі коду можуть бути помилковими або недосконалими. Починати треба з малого, враховуючи, що успіх з інструментами, принаймні зараз, часто зводиться до здатності створювати добре сформульовані запитання", – каже він.
Уорд-Даттон та IDC погоджуються з ним і додають ще п'ять порад: зосередьтеся на цінності та функціональності, знайдіть конкретні випадки використання, зрозумійте обмеження, врахуйте вплив на робочі місця та робочі процеси, а також керуйте ризиками, такими як безпека, конфіденційність, приватність та якість.
Перешкоди та проблеми
Безпека, упередженість, точність і галюцинації продовжують залишатися постійними проблемами ШІ. Джон Коссон, керівник відділу інформаційних технологій та CISO в компанії з управління капіталом JM Finn, згадує, як він попросив ChatGPT надати йому власну біографію. Система перерахувала лише близько 70% його резюме і просто видала період роботи у відомому банку. "Ми повинні розуміти, де вона може бути надзвичайно потужною і де вона може нам допомогти, але бути обережними, щоб зберегти людський контроль. Він полегшив мені життя, бо дозволяє писати документи і збагачувати їх, але якщо ви покладаєтеся на цього звіра, він може вас вкусити. Ми використовуємо його вибірково в тестах, щоб побачити його силу, але він знаходиться під пильним наглядом, і ми не будемо нічого впроваджувати, якщо це призведе до несприятливих рішень", – пояснює він.
О'Брайен з Medica також виступає з попередженням. "У сфері охорони здоров'я регуляторне середовище та комерційні рамки на роки відстають від технологій, – каже він. "Це робить майже неможливим монетизацію, а отже, і фінансування впровадження та використання алгоритмів. Це стосується як державного, так і незалежного секторів. Однак я вірю, що як тільки ці бар'єри будуть подолані, розгортання системи, що базується на вигодах, буде швидким". Кобі додає, що незрілість нормативно-правової бази для використання генеративного штучного інтелекту та великих мовних моделей (LLM) потребує ретельного розгляду, так само як і схильність нинішніх програм до галюцинацій. "Тому на цьому етапі важливо, щоб будь-яке використання було перевірено кимось із експертів. Перехід від PoC до масового впровадження потрібно ретельно контролювати".
Айвелл додає, що генеративний ШІ може створити небажану конкурентну динаміку. За його словами, "в рамках нашої підготовки до стратегії генеративного ШІ важливо розуміти, де ця технологія може дозволити конкурентам або стартапам використовувати її для атаки на нашу частку ринку за допомогою нових інструментів, які дозволять швидше виводити на ринок і дешевші продукти або послуги. Тож потрібно пам'ятати про багато речей – не лише про те, як ми можемо її використовувати, а й про те, як вона починає використовуватися як загроза".
Що стосується ризику інтелектуальної власності, Уорд-Даттон з IDC каже, що інтелектуальна власність організації може витекти в суспільне надбання, якщо вона не буде обережною при використанні загальнодоступних генеруючих сервісів ШІ. "Деякі постачальники систем стикаються з судовими позовами через те, що вони навчали свої системи на даних і контенті, не отримавши дозволу від оригінальних творців", – говорить він, додаючи, що витрати також можуть бути непомірно високими, оскільки основна технологія, що лежить в основі сучасних систем генеративного ШІ, є дуже дорогою для навчання.
У пошуках найкращих сценаріїв використання
Існують різні думки щодо того, де генеративний ШІ буде найбільш ефективним та чи замінить штучний інтелект програмістів та графічних дизайнерів. Коллінз вказує на дослідження і дизайн: "Цілком розумно, що проблеми зі створенням функціонального веб-сайту з нуля повинні зникнути, як і інші сфери, які вже дозріли для автоматизації". О'Брайен додає, що це все, що виробляє контент для людського споживання, де регулювання є низьким, а ціноутворення може фінансувати алгоритм.
Уорд-Даттон з IDC каже, що панель клієнтів аналітичної компанії вказує на три основні кластери: покращення досвіду клієнтів і співробітників; посилення управління знаннями; і прискорення доставки програмного забезпечення. Він прогнозує, що з часом до них приєднаються корпоративні комунікації (включно з контакт-центрами); співпраця та обмін знаннями; управління контентом; а також дизайн, дослідження та творча діяльність.
Хоча про це ще рано говорити, Кобі вважає, що перші успіхи полягатимуть у тому, що люди зможуть працювати набагато продуктивніше, використовуючи генеративний ШІ для створення перших чернеток, а потім використовуючи їх як основу. "Це, ймовірно, стосуватиметься багатьох сфер і вимагатиме нових навичок, щоб ставити правильні запити", – каже він.
Айвелл погоджується щодо сфер контенту, генерації коду та обслуговування клієнтів, але каже, що найбільше його хвилюють дослідницькі можливості.
"ШІ може аналізувати великі обсяги даних у текстовій формі для створення нових форм, зведень та аналізу наборів даних, – каже він. "Він також може забезпечити аналіз великих масивів даних для отримання раніше недоступної інформації на рівні підприємства, наприклад, розуміння поведінкових моделей і створення інсайтів, які ми можемо використовувати для створення нових продуктів".
Коссон з JM Finn, блогер-ентузіаст, каже, що текстовий і графічний контент за допомогою таких інструментів, як Midjourney, є очевидною можливістю в найближчому майбутньому. Він каже, що це вже потужний інструмент для блогів, і багато людей будуть використовувати його в якості фреймворку. Ми не хочемо втрачати елемент людської творчості, але ви можете застосувати елементи людського нагляду і надати деякі унікальні елементи. Недоліки – втрата роботи для маркетологів і копірайтерів, але будуть створені нові робочі місця.
Як щодо троянського коня?
Деякі спостерігачі вважають, що генеративний ШІ може стати піонером у ширшому застосуванні штучного інтелекту та машинного навчання. Уорд-Даттон з IDC сповнена ентузіазму. "Всього за кілька місяців генеративний штучний інтелект одночасно захопив увагу, уяву і занепокоєння технологічних і бізнес-лідерів по всьому світу" – каже він. "Ми вважаємо, що генеративний штучний інтелект – це визвольна технологія, яка відкриє нову еру обчислень – еру штучного інтелекту повсюдно, яка повністю трансформує наші відносини з даними і те, як ми видобуваємо цінність зі структурованих і неструктурованих даних. Швидке впровадження генеративного штучного інтелекту переміщує ШІ з сегменту програмного забезпечення, що розвивається, в стек, і перетворює його на технологію, що встановлюється на болтах, яка лежить в основі трансформації платформи".
Однак ІТ-директори наголошують на важливості того, щоб роботи працювали в тандемі з людьми. "Штучний інтелект працює найкраще, коли він співпрацює з людьми, – вважає Коссон. "Людський мозок все ще чогось вартий. Емпатія та людяність є важливими, і нам потрібно з'ясувати, як штучний інтелект доповнює та поєднує їх".
Рекомендуємо прочитати:
Ютубер замінив себе на штучний інтелект – фанати в шоці
Заряджати електромобілі дорожче, ніж заправляти автомобілі з ДВЗ: результати дослідження
Як звичайні студенти хакнули “Теслу” та отримали доступ до платних функцій
