Влияние ИИ на современный мир
Джеймс В. Маршалл и ChatGPT 3.5 сыграли схожие роли в истории, провоцируя глобальные изменения. В то время как находка Маршалла в 1848 году привела к «золотой лихорадке» и массовому переселению в Калифорнию, запуск ChatGPT 3.5 в 2022 году вызвал бурю интереса среди пользователей и технологических инвесторов. Искусственный интеллект и большие языковые модели (LLM) стали популярны, привлекая миллионы пользователей к чат-боту и навсегда изменяя наш мир.
Темные стороны бума ИИ
Новые технологии, такие как ИИ, влекут за собой не только позитивные, но и негативные аспекты. Обнаруживаются проблемы с авторскими правами, этикой, безопасностью и влиянием на рабочие места. В этой связи планы ЕС по регулированию технологий через закон об ИИ кажутся своевременными и необходимыми. Большинство крупных компаний задумываются, как интегрировать ИИ в свои продукты и услуги, чтобы повысить производительность, оптимизировать удовлетворение клиентов и увеличить продажи.
Риски и побочные эффекты
Подобно «золотой лихорадке», бум ИИ вызвал массовый интерес, но компании не должны подходить к использованию ИИ в духе «дикого запада». Нужно учитывать риски, чтобы избежать фатальных последствий. Проблемы могут варьироваться от случайной утечки данных до изменения ожиданий клиентов относительно использования ИИ и данных. Риски также могут иметь более крупные масштабы, о чем свидетельствует случай с Microsoft в 2016 году, когда их ИИ bot Tay демонстрировал нежелательное поведение.
Контроль использования ИИ
Компании должны разработать внутренние правила использования ИИ. Это поможет избежать перезапуска бизнес-процессов и потери ресурсов. Многие компании, такие как Amazon и JPMC, уже начали контролировать использование ChatGPT своими сотрудниками. Важно также определить, доступ к каким данным могут иметь их ИИ-проекты и как они будут обрабатываться.
Прозрачность и контроль обучения ИИ
Необходимо документировать процесс обучения ИИ и ясно разграничивать доступ к данным. Это поможет обеспечить прозрачность для клиентов и повысить качество обучения. В идеале процесс использования ИИ должен быть взвешенным и ответственным, с учетом всех ограничений доступа и безопасности данных.
Защита данных и интеллектуальной собственности
Трудности понятийности процесса обучения ИИ становятся все более актуальными, поскольку алгоритмы сложны математически, а обучение занимает годы. Необходимо защищать результаты обучения от потерь и нежелательных вмешательств, а также интеллектуальную собственность от незаконного использования в обучении ИИ.
Заключение
Современные компании должны учитывать все риски и учитывать необходимость обратимости и документирования процессов обучения ИИ. Важно иметь механизмы для быстрого возврата к предыдущим версиям данных для минимизации потерь. Такой ответственный подход к ИИ поможет компаниям успешно адаптироваться к новой технологической среде.
Источник: TechRadar
