Нейронный ассистент в компании: навыки, технические ограничения и перспективы применения

Логотип компании
Нейронный ассистент в компании: навыки, технические ограничения и перспективы применения
Как можно использовать искусственный интеллект в корпоративном секторе.

Нейронные сети завоевали огромную популярность. Все больше компаний внедряют искусственный интеллект, в частности модели на основе GPT, в свои корпоративные мессенджеры и другие цифровые инструменты. Значит ли это, что ИИ в будущем станет спутником каждого сотрудника, и какие возможности это открывает? Рассказывает Максим Клименко, CTO платформы корпоративных коммуникаций и мобильности eXpress.

Что может ИИ как цифровой ассистент

Будущее, в котором ИИ функционирует как личный ассистент каждого сотрудника, уже не кажется далеким. Интеллектуальные боты научились проводить сложный анализ данных и выявлять закономерности. Их можно использовать (и уже используют) как в рутинных процессах, так и задачах со звездочкой. Боты помогают управлять масштабными проектами, исследовать тренды, принимать решения.

У генеративного ИИ есть и базовые навыки: он помогает создавать, редактировать и сортировать документы, автоматически генерирует отчеты и презентации на основе предоставленных данных. А еще он собирает, обрабатывает и приводит в порядок корпоративные знания, облегчает доступ к информации и каталогизирует ее для удобного поиска.

Если говорить о кадровых процессах: в рамках программ корпоративного образования ИИ может предлагать материалы для обучения, адаптировать контент в соответствии с потребностями и прогрессом каждого сотрудника.

Каждая компания может придумать десятки собственных сценариев использования искусственного интеллекта. Однако перечисленные выше уже делают ИИ перспективным цифровым помощником.

Как это работает на примере ChatGPT

Интересно, что, говоря об ИИ для корпоративного применения, многие подразумевают именно ChatGPT. Хотя это лишь одна из нейронных сетей для генерации продолжения текста. Она основана на языковой модели Large Language Model (LLM, большая языковая модель), базируется на архитектуре GPT-4 (Generative Pretrained Transformer).

Что делает эту модель исключительно мощной для понимания и генерации естественного языка? В процессе обучения GPT-4 обрабатывает огромное количество примеров текста, и модель учится предсказывать следующее слово в каждом из примеров. Это помогает ей выучивать семантику и синтаксис языка, а также некоторые аспекты общих знаний и мировоззрения. Механизмы внимания внутри модели GPT-4 позволяют каждому элементу входных данных «видеть» и «влиять» на каждый другой элемент. В результате модель обрабатывает сложнейшие зависимости между словами и фразами в тексте.

Однако важно, что модель не обладает субъективным опытом. Она не имеет сознания и представления о мире за пределами того, что ей было представлено в текстах, на которых она обучалась.

Чего сейчас не может ИИ?

ИИ может анализировать и обрабатывать информацию, но не понимает смысла слов и предложений так, как понимает человек. Нейросеть только анализирует запрос и создает ответ, опираясь на шаблоны, обнаруженные в данных при обучении.

Искусственный интеллект не способен к самостоятельному обучению или адаптации так, как это делает человек. Если ИИ столкнется с информацией, которую он не видел во время обучения, его производительность может снизиться.

Большинство ИИ специализируются на определенных задачах. GPT-4, например, может генерировать текст, но не может анализировать изображения или звуки.

Несмотря на значительный прогресс в обработке естественного языка и анализе изображений, ИИ все еще испытывает трудности при работе с неструктурированными данными. Есть проблемы и с контекстуальным пониманием: ИИ испытывает трудности при понимании контекста, особенно когда требуются общие знания об окружающем мире или необходимо принять во внимание подтекст и нюансы в коммуникации.

Этические ограничения ИИ

Использование ИИ связано с рядом этических вопросов. Например, для нейросети часто требуются большие объемы данных, которые могут включать в себя персональную информацию пользователей, и это ставит под угрозу приватность. Если данные, на основе которых обучается модель ИИ, содержат предвзятую информацию, ИИ также может выражать эту предвзятость.

Еще одна проблема – сложно понять, почему ИИ принимает определенные решения или действует определенным образом, что неизбежно приводит к недоверию. А если ИИ совершает ошибку или причиняет вред, иногда бывает сложно определить, кто несет за это ответственность. Все это накладывает на применение нейросетей определенные ограничения. Однако способы их преодолеть существуют.

Например, обеспечить приватность данных помогает создание строгих протоколов обработки данных и аудита моделей ИИ. Если использовать техники для выявления и устранения предвзятости в данных и моделях ИИ, то системы станут более справедливыми. Разработка методов Explainable AI (объяснимый ИИ) повышает прозрачность ИИ для пользователей. А в части ответственности за действия ИИ помогут законы и регулирование.

Как стоит использовать ИИ

Использование ИИ в корпоративной среде может принести значительные выгоды, если помнить о следующем:

1.                ИИ – вспомогательный инструмент, который поддерживает и улучшает человеческую работу, а не заменяет ее.

2.                Должна быть прозрачность принципов, на основе которых ИИ принимает решения. Особенно важно в случаях, когда эти решения влияют на людей или бизнес-процессы.

3.                Соблюдение строгих протоколов безопасности и защиты данных важно для обеспечения приватности информации и предотвращения злоупотреблений.

Как не стоит использовать ИИ

Чтобы обеспечить успешную интеграцию и предотвратить возможные проблемы, при внедрении ИИ важно учесть несколько моментов:

1.                 Искусственный интеллект не способен заменить все формы человеческого взаимодействия. Его нельзя использовать, если ситуация требует эмпатии или глубокого понимания человеческого опыта. ИИ-психолога мы вряд ли увидим.

2.                 Нельзя слепо доверять выводам, сделанным ИИ. Стоит потратить несколько минут и проверить информацию на соответствие реальности и здравому смыслу.

3.                 Использование ИИ не должно выходить за рамки этических принципов. Нельзя забывать об уважении к приватности данных, предотвращении дискриминации и обеспечении справедливости.

4.                 Внедрение ИИ без должной подготовки и обучения сотрудников влечет ошибки, недопонимания и проблемы с принятием новой технологии.

Перспективы развития ИИ

ИИ – быстро развивающаяся область с множеством новых исследований, и прогнозировать ее развитие даже на ближайшие полгода сложно. На основании текущих трендов и направлений я бы предположил, что эффективность и точность алгоритмов ИИ усилятся благодаря новым методам обучения и архитектурам моделей. Повысятся требования к прозрачности в решениях ИИ, а значит, будут развиваться технологии Explainable AI.

Нейросети будут активнее использоваться в новых отраслях и приложениях, в том числе для создания персонализированных продуктов и услуг. С ростом присутствия ИИ в повседневной жизни можно ожидать усиления фокуса на вопросах этики, приватности и регулирования в этой области.

Еще одно интересное направление, которое может получить развитие – нейроморфный инжиниринг, основанный на имитации структуры и принципов работы мозга для создания более эффективных и энергосберегающих ИИ-систем.

Конечно, развитие технологии всегда сопряжено с неопределенностью, и реальные достижения могут отличаться от прогнозов. В любом случае, нет сомнений, что ИИ – мощный инструмент улучшения корпоративных процессов. Однако внедрять и использовать новую технологию следует ответственно.

Опубликовано 23.06.2023

Похожие статьи