На пути массового внедрения искусственного интеллекта внезапно возникли преграды

01 декабря 2024 г.

Отечественный бизнес не может внедрить в работу искусственный интеллект. Для компаний, которые им пользуются, это, скорее инструмент для привлечения внимания клиентов. К такому выводу пришли исследователи Института статистических исследований и экономики знаний Высшей школы экономики. Они проанализировали различные практики применения отечественным бизнесом технологий ИИ, всего около 2,3 тысяч компаний - и выяснили, что мешает использовать новейшие технологии в бизнес-процессах.

Оказалось - это на данный момент невозможно из-за высоких затрат, нехватки специалистов и качественных данных для обучения нейросетей, трудностей взаимодействия с законодательством с точки зрения доступа ко всем необходимым данным. Остро стоит вопрос и о том, где взять энергию для центров обработки данных - особенно когда не хватает мощностей.

Но на первом месте в списке проблем - ограниченность данных, на которых можно обучать ИИ, или «цифрового золота», как их ещё называют. Ещё недавно казалось, что в интернете бесконечный информационный поток, поэтому ресурс неисчерпаемый. Но по мере развития технологий, определения критериев отбора, постановки задач выяснилось, что в каждой отрасли нужны качественные, отфильтрованные, очищенные от ошибок, защищённые от манипуляций, данные, которые можно использовать, не нарушая закон. И их уже не хватает.

Эксперты прогнозируют, что если в ближайшие пять-шесть лет ИИ будет учиться только на сгенерированном им же контенте, высок риск, что в массиве данных будут накапливаться ошибки, и это в итоге приведёт к деградации и «вырождению» ИИ. Алексей Сергеев, руководитель практики «Машинное обучение» компании Axenix, поделился с «Независимой газетой» мнением, что только при участии людей, которые будут готовить и валидировать данные и проверять качество моделей возможно продуктивное развитие нейросетей и их практическое использование.

Для компаний было бы целесообразно использовать технологии в решении тех задач, от которых зависит прибыль. Допустим, приводит пример «Независимая газета», в банковской сфере реальную пользу принесет та модель машинного обучения, «которая сможет предсказывать дефолт клиента, от этого зависят перспективы и риски бизнеса». Чат-боты с подключенной нейросетью, которые сейчас используются повсеместно – не более чем «красивое дополнение». Из других функций ИИ, которые востребованы у отечественных компаний - обработка визуальных, звуковых, текстовых данных, распознавание и синтез речи, реже ИИ выполняет часть управленческих функций и используется для повышения эффективности процессов, в которых он уже задействован. Но только 9% российских компаний используют возможности ИИ в полной мере. До массового внедрения всё ещё далеко, считают эксперты.

«Прессапарте»/Pressaparte.ru