Автор: Максим Безлепкин, руководитель департамента маркетинга ООО «Институт проблем предпринимательства».
Инструменты на базе искусственного интеллекта (ИИ) за последние пару лет распространились со скоростью, которой позавидует иной вирусный контент в соцсетях. Из каждого утюга слышим про Chat GPT, Gigachat, DeepSeek и далее по кругу. В СМИ, соцсетях, маркетплейсах, деловых презентациях и аналитике все больше контента, генерируемого с помощью различных нейросетей. Быстро, складно, настраиваемо, красиво – сплошные преимущества. Подумаешь, на картинке в презентации для клиента у персонажа 6 пальцев или 3 руки, или в данные анализа конкуренции на рынке попали компании, закрывшиеся 10 лет назад, – бывает, издержки новизны.
Абстрагируясь от шумихи о том, что «ничего не будет: ни кино, ни театра, ни книг, ни газет – один сплошной ИИ», которую активно поддерживают амбассадоры ИИ, вроде Сэма Альтмана из OpenAI, обычным пользователям (для фана) и деловым потребителям ИИ-инструментов (для работы) необходимо уже сейчас выработать обоснованную позицию по нескольким базовым вопросам: как и для чего мы используем ИИ? Как его использовать максимально эффективно, и где находятся подводные камни этого процесса? Какие навыки и знания надо срочно развивать, а какие станут бесполезными с новым технологическим витком? Не растеряем ли способность размышлять, создавать новое, опираясь только на перебор уже загруженного в Сеть контента, разбитого на токены и векторы в матмоделях ИИ?
Дискуссии об этом ведут от топ-менеджмента до рядовых специалистов. Почти революционная ситуация – верхи не могут управлять по-старому сотрудниками, которые не хотят использовать традиционные инструменты, и хотят жить по-новому в эпоху ИИ. Ведь так прекрасно иметь черный магический ящик, генерирующий толковые или очень похожие на толковые, хорошо структурированные ответы на вопросы любой сложности.
Поколение молодых специалистов младше 25 лет, и следующее за ними поколение альфа, пока учащееся в вузах и школах, уже внедрили в свою жизнь все возможные ИИ-решения для преодоления учебных и первичных рабочих задач. Но есть нюанс. Часто они в силу неопытности и отсутствия специальных знаний не могут правильно интерпретировать результаты применения ИИ, и понять, где галлюцинация большой языковой модели, а где полезная истина. За этим следует проблема уже для руководителей всех уровней: а как эффективно верифицировать результаты работы сотрудников или субподрядчиков, сгенерированные с помощью ИИ. Не повод ли это для новой тревожности и паранойи, что ИИ везде очень правдоподобно наврал, и это пошло в аналитику и расчеты для принятия ответственных управленческих решений? Какие границы допустимого применения ИИ, не создает ли это неприемлемых рисков?
Глядя в прошлое человечества от обретения огня и изобретения печатного станка до старта цифровой эры, мы можем увидеть, что всегда выигрывала та часть человечества, которая осваивала технологию быстрее других. Эти люди формировали новые высшие классы и устанавливали новые нормы, стирали старые границы. Вероятно, сейчас мы находимся в такой же точке разрыва, на активной фазе роста новой технологической волны по Кондратьеву. Только скорость и ставки стали выше, и отставание теперь измеряется не веками, а кварталами года.
Первым шагом к получению ответа на базовые вопросы – где и как лучше применять инструменты ИИ в вашей деятельности, а где лучше не стоит, могут стать опытные сессии, когда сделанный сотрудником компании верифицированный результат сравнивается с аналогичным от ИИ с фиксацией корректности ответа, затрат времени и денег на доступ к ИИ, подготовку промта, корректировку результата. Ранжирование результатов быстро покажет, где есть экономика и рациональность в применении ИИ, а где стоит подождать квартал-другой до появления более совершенных версий инструментов.
Вторым, более сложным шагом является погружение пользователей ИИ в общую схему и методологию того, как устроена сложная комбинаторика больших языковых моделей и функционирование автономных ИИ-агентов. Искусственный интеллект – это не Амаяк Акопян и не Дэвид Копперфильд с их фокусами, а давно и хорошо описанная и формализованная область ИТ-знаний. Информации много, в т.ч. доступно и популярно описанной и разжеванной.
При правильном проведении ликбеза даже в научпоп-формате и погружении в практику применения на понятных каждодневных задачах можно быстро сбить магический флёр с ИИ-инструментов и подойти к ответу на вопрос об их реальной практической ценности, рисках, достоинствах и недостатках, приблизить фактическое внедрение инструментов в работу.
Важным моментом использования ИИ-инструментов, с учетом быстрого роста их возможностей, функционала и сложности, является эффективный контроль и верификация результатов применения ИИ, в т.ч. отлова галлюцинаций нейросетей, как регулярной политики при корпоративном использовании. Важно не наломать дров при принятии решений, чрезмерно доверившись результатам выдачи очередного GPT-помощника. Также важны правила по соблюдению конфиденциальности, чтобы не грузить коммерческие тайны, ноу-хау и персональные данные в GPT-чаты. Данные аспекты требуют также и внимания на государственном уровне, их регулирование в чувствительных областях (вроде персональных данных) должно успевать за скоростью научно-технического прогресса.
Не набив уже сейчас шишек на опытных примерах из своей практики, и хотя бы немного не погрузившись в механику работы ИИ, его использование вслепую будет плясками туземцев вокруг свалившегося с неба элемента космического корабля. В то время как конкуренты будут идти к новым уровням эффективности.
По мнению экспертов, точка сингулярности в сфере ИИ все ближе, и переход к продвинутому ИИ произойдет уже в начале 2030-х годов, дальше есть вероятность необратимых изменений целых профессиональных сфер и рынков, своего рода «голосуй или проиграешь» в новом виде.
Получается, как по заветам Льюиса Кэрролла, чтобы оставаться на месте и быть конкурентным, пока все вокруг внедряют ИИ, надо быстро бежать, а чтобы двигаться вперед – надо бежать еще в два раза быстрее. При этом одновременно с бегом надо успевать критически осмыслять как технику бега, так и его направление.
