Генеративный ИИ: преимущества и риски
С начала 2023 года широкие дебаты ведутся вокруг потенциала генеративного ИИ, который создает огромное разнообразие контента на основе обучающих данных, включая изображения, видео, музыку, речь, текст, программный код и дизайн продуктов.
В частности, по прогнозам Gartner, мировые расходы на ИТ в 2023 году составят $4,7 трлн, что на 4,3% больше, чем в 2022 году. Доходы предприятий перераспределяются на технологии, которые позволяют автоматизировать процессы и повысить эффективность для стимулирования роста при уменьшении количества сотрудников. Однако, несмотря на усилия по приоритезации внедрения генеративного ИИ, он не оказывает влияния на уровень расходов на ИТ. Также Gartner предлагает свое видение развития генеративного ИИ, который, является не просто технологией или задачей бизнеса, а совместной работой человека и машин.
В основе генеративного ИИ лежат базовые модели, которые обучаются на больших объемах данных и могут быть адаптированы под различные задачи. Это возможно благодаря трансферному обучению и масштабированию. Первое представляет метод использования знаний, полученных при решении одной задачи для решения другой. Второе – результат усовершенствований в компьютерном оборудовании, использовании высокопараллельных архитектур преобразователей (Generative Pre-trained transformer) и доступа к большим объемам обучающих данных. В частности, за несколько месяцев доступ к ChatGpt получили более ста миллионов пользователей, что привело к росту интереса, инвестиций, ажиотажа и развитию ИИ в целом. Крупные компании и стартапы стремятся интегрировать возможности генеративного ИИ в существующие и новые бизнес-приложения. Преимущества этого подхода заключаются в быстрой разработке сложных продуктов (например, новые лекарства, менее токсичные бытовые чистящие средства и новые сплавы), улучшении качества обслуживания и повышении производительности сотрудников (например, при составлении и редактировании документов или разработке и тестировании программного кода). Партнерство между ассистентами ИИ и работниками может значительно повысить квалификацию и расширить диапазон и компетентность по всем направлениям. В частности, это подтверждается опросом Gartner, в котором приняли участие более 2500 руководителей. Из них 38% респондентов указали, что качество обслуживания и удержание клиентов являются основной целью инвестиций в генеративный искусственный интеллект. За этим последовал рост выручки (26%), оптимизация затрат (17%) и непрерывность бизнеса (7%). Выводы Gartner согласуются с выводами недавнего отчета McKinsey «Экономический потенциал генеративного ИИ». По оценкам исследования, генеративный ИИ может приносить дополнительно от 6,1 до 7,9 трлн долл. в год, увеличивая общее влияние всего искусственного интеллекта на ежегодную глобальную экономику на 17,1-25,6 трлн долл. Согласно исследованию, около 75% годовой стоимости от использования генеративного ИИ будут связаны с четырьмя функциями: операции с клиентами, маркетингом и продажами, разработками программного обеспечения и исследованиями.
Однако вместе с преимуществами развиваются значительные риски генеративного ИИ. По мнению Gartner, они связаны с:
отсутствием прозрачности или непредсказуемостью работы ИИ моделей;
проблемами с точностью. Системы ИИ могут давать сфабрикованные ответы, что способствует появлению исков против компаний, чьи чат-боты генерируют клевету;
предвзятостью результатов, которая требует соответствующей обработки в соответствии с законодательными требованиями;
проблемами авторского права и интеллектуальной собственности, которые предполагают общедоступность информации, попадающей в ChatGpt. Это требует мер контроля со стороны предприятий;
кибербезопасностью и мошенничеством, включая дипфейки и методы социальной инженерии. Это требует дополнительных ресурсов предприятия для предотвращения и смягчения последствий;
устойчивостью, которая связана в том числе со значительным потреблением электроэнергии системами ИИ. Это требует выбора поставщиков, которые используют возобновляемую энергию.
С точки зрения отраслевого влияния, Gartner ожидает наибольшего влияния в фармацевтике, медицине, производстве и машиностроении. В этих отраслях основные процессы могут быть легко дополнены моделями ИИ. Параллельно, в Gartner уверены, что в течение следующих пяти лет ИИ будет оказывать решающее влияние на развитие предприятий. В частности, к 2024 году 40% корпоративных приложений будут иметь встроенный диалоговый ИИ по сравнению с 5% в 2020 году; к 2025 году 30% предприятий внедрит стратегию разработки и тестирования с использованием ИИ по сравнению с 5% в 2021 году; к 2026 году ИИ позволит автоматизировать 60% проектирования сайтов и приложений; к 2026 году более 100 млн пользователей будут привлекать ИИ-ассистентов для участия в работе; к 2027 году около 15% новых приложений будут создаваться ИИ без участия человека.
