Ажиотаж вокруг ИИ напоминает кризис доткомов. Тогда тоже решили, что найден цифровой эликсир рентабельности. С 1995 года до начала 2000-х в матрицу IT попалось множество компаний. В том числе консервативные (прежде) инвесторы, которые не смогли спокойно наблюдать за безудержным обогащением более смелых новаторов.
Потом внезапно оказалось, что можно считать прибыль на счетах или компьютерах — покупать от этого больше не станут. Во всяком случае, на последовавшей волне разочарований было принято думать именно так.
Прошло еще несколько лет, адреналиновые качели прекратили свой разбег и все пришло в равновесие. Информационные технологии все-таки изменили мир. Постепенно они проникли во все сферы деятельности. Ну почти во все.
Что позволило ускорить, оптимизировать, повысить контроль и безопасность. То есть принесло барыши и продолжает приносить. В конечном счете использование компьютеров вообще перестало восприниматься как нечто заслуживающее внимания. Скорее стоит удивляться тем староверам, которые до сих пор умудряются вести дела из своих землянок, рассылая сообщения на бересте через почтовых голубей.
Так вот, искусственный интеллект сейчас находится на первой стадии трилогии. Хоббиты с кольцом всевластия только отправились в путешествие. Повторится ли все точно по такому же сценарию, как ранее? Возможно. Ничего ведь не изменилось:
- Техническая грамотность инвесторов оставляет желать лучшего.
- Реальные риски ИИ затрудняются назвать даже разработчики.
- Рынок жаждет простых решений и впадает в транс от радужных прогнозов.
Прямо сейчас множество компаний с размаху окунаются в романтичный мир самообучающихся нейросетей и нечетких алгоритмов. Они готовы пробовать, внедрять, покупать платные аккаунты. И главное — переходить на рельсы ИИ в спешке, торопясь сделать это быстрее конкурентов.
Есть все основания считать, что через несколько лет последует мощный кризис. Скорее всего, граница между ожиданиями и реальностью пройдет по красной линии продаж. Потому что продавать другим продукты и сервисы, разработанные ИИ, скоро будут многие, практически все. А вот покупать их станут гораздо меньше. На эти 2%, как в старом анекдоте, и накопится маржа. Только неприятная, размером с очередной мировой финансовый кризис.
Здесь напрашивается два очевидных вопроса:
- Кто виноват? Почему продукты на ИИ будут покупать плохо, они же такие замечательные!
- Что делать? Значит ли это, что нужно пренебречь инновациями и вальсировать как раньше, в добрые старые времена?
Давайте попробуем разобраться, с небольшим дисклеймером про гипотетический характер рассуждений. Машина времени будет изобретена только в 3408 году, сейчас мы понятия не имеем, что на самом деле случится или нет. Тем более что, помимо айтишных и бизнесовых, на карте мира хватает и других факторов.
Почему ИИ захватит мир не сразу
Нужно сразу уточнить — это непременно произойдет. Все капчи мира превратятся в тыкву, ИИ окажется в каждом чайнике, не говоря о компьютерах и бизнес-процессах.
Вся доступная нам история учит, что действительно массовая, универсальная технология проникает во все поры жизни, радикально ее меняя. Так было с огнем, колесом, железом, электричеством, компьютерами, Интернетом. В точности аналогично получится и с искусственными интеллектом.
Достаточно сравнить ответы на обманчиво простой вопрос с разницей в три с небольшим года: Как можно использовать ИИ для оптимизации малого бизнеса?
В 2019 году корпорация Microsoft отвечала на него так (грамматика сохранена):
«Представьте, что у вас есть собственный цветочный магазин, у которого имеется веб-сайт. Если клиент ищет на вашем сайте «красные цветы», вы обучить свой веб-сайт, как на это реагировать. Вы можете научить его показывать клиенту розы, тюльпаны и герберы.
Что делать, если настали праздники? Вы можете дать инструкции сайту в ноябре или декабре, чтобы начать показывать клиентам пойнсеттии, рождественские кактусы и рождественские лилии. Вы также можете научить его показывать клиенту, что вы изготавливаете на заказ рождественские венки.
Машина ничего не знает, пока вы не запрограммируете ее соответствующей информацией. Она на самом деле не думает, это реагирует на утверждения, если что-то «так» или «не так».
Грамматика оригинала сохранена, чтобы подчеркнуть в том числе качество автоматического перевода. А оно тоже заметно выросло, всего за несколько лет. Не говоря о применениях ИИ. Сегодня ChatGPT (все еще старого образца, без обещанного апдейта, но уже купленный Microsoft) предлагает такие способы оптимизировать малый бизнес:
- Управление взаимоотношениями с клиентами (CRM). ИИ может помочь вам анализировать данные о клиентах, такие как демографические данные, покупательское поведение и историю покупок, что поможет вам лучше понять своих клиентов и персонализировать свои маркетинговые кампании. Вы также можете использовать чат-ботов для взаимодействия со своими клиентами, обеспечения мгновенного обслуживания клиентов и сбора отзывов.
- Управление запасами. ИИ может помочь вам прогнозировать спрос и оптимизировать уровни запасов, что может сократить потери и улучшить денежный поток. Анализируя данные о прошлых продажах, вы можете предсказать будущий спрос и убедиться, что у вас достаточно запасов для удовлетворения этого спроса.
- Управление финансами. ИИ может помочь автоматизировать бухгалтерские задачи, такие как обработка счетов, управление расходами и финансовая отчетность, что может сэкономить время и уменьшить количество ошибок. Инструменты на базе ИИ также могут анализировать финансовые данные для выявления закономерностей и тенденций, которые могут использоваться для принятия стратегических решений.
- Маркетинг и продажи. ИИ может помочь вам оптимизировать маркетинговые кампании, анализируя поведение клиентов, их предпочтения и взаимодействие с вашим брендом. Это может помочь вам адаптировать маркетинговые сообщения к конкретным сегментам клиентов и повысить эффективность ваших кампаний.
- Операции и логистика. ИИ может помочь вам оптимизировать цепочку поставок, прогнозируя спрос, сокращая запасы и сокращая время доставки. ИИ также может помочь вам оптимизировать планирование и маршрутизацию, чтобы сократить время доставки и повысить удовлетворенность клиентов.
И это мы говорим о малом бизнесе. Если чуть повысить планку, горизонт расширится как в «Далекой радуге» Стругацких. Вокруг планеты побежит волна от глубин до неба, которая сметет все на своем пути. ФинТех, МедТех, АгроТех, ЧтоУгодноТех.
Месяц назад был опубликован список ИИ из 847 нейросетей на выбор. Сегодня их тысячи. Речь только о публичных, как правило бесплатных сервисах. Добавляем корпоративные секретные разработки, лихорадочные стартапы, творческие заимствования, переделки, адаптации. До конца года цифры вырастут на порядок.
Нюанс в том, что это сырые разработки. Вот почему уместно говорить о малом бизнесе, ну может еще об автоматизации рутинных рабочих мест без особой ответственности. Ахиллесова пята программных роботов в том, что они ни за что не отвечают. Точнее, их создатели.
Нейросети идут в любимом айтишном формате «as is», то есть «как пойдет». Проблема общая по разработке программного обеспечения. Но за десятки лет эволюции разработчики научились по крайней мере симулировать гарантии. В случае ИИ никто не может пока толком предсказать, что получится — и главное как выявлять ошибки, как их фиксить.
Вот почему никаких чрезмерно массовых внедрений нейросетей в ближайшем обозримом будущем не произойдет. Их придется стреножить и контролировать. Что будет выглядеть потешно, примерно как пересчитывать вручную за ЭВМ. Но придется. Иначе дерзкий софт разрушит все до основания, и некому будет финансировать новую стройку.
Как все-таки использовать ИИ
Неужели нам всем предстоит забивать электронным микроскопом гвозди? Поручать ИИ только самую тупую и предсказуемую работу, которую просто невозможно выполнить неправильно. И чтобы риски были минимальными, то есть значимость этих задач соответственно тоже.
В принципе, даже такая механизация интеллектуального труда может быть полезной. Например:
- Службы поддержки.
- Контент любого вида для рекламы и пиара.
- Разработка программного обеспечения (на уровне кодирования).
- Учебные программы, тестирование, аттестация.
- Бухгалтерия.
Можно перечитать рекомендации самих ИИ на этот счет. Правда, они дают компиляции из общеизвестных фактов. Но тем и хорошо, выглядит надежно.
Заглянем чуть глубже. Символично, что у нейросетей-художников часто получаются уродцы с 12 пальцами на одной руке и вывихнутыми суставами. Что если использовать эти недостатки там, где они пойдут на пользу?
Вместо того, чтобы делегировать ИИ процессы целиком, генерировать с их помощью большое количество версий для A/B тестирований. Речь не только о рекламе, но также это дизайн, кастомизация под различные вкусы, цвета, размеры и т.д. Необязательно даже проводить маркетинговые исследования до запуска этого бешеного принтера. Проще генерировать почти случайно и оценивать результаты по обратной связи от рынка.
Резюме
В картинки и чатботы скоро наиграются. Автогенерация кода в разработке софта и другие регулярные процессы начались гораздо раньше, чем широкие массы предпринимателей узнали о существовании ИИ. Все эти поезда не то чтобы ушли — просто они слишком очевидны, и, главное, не наши. Придется покупать билет, скорее всего в обычный плацкарт. Места в локомотивах не продаются, туда вход по служебным пропускам.
Зато мы можем перечитать историю появления и развития компьютеров, чтобы оценить вероятный ход событий. На заре IT было популярно выражение: Невозможно автоматизировать хаос. Оно актуально и сегодня. Если у вас нет понимания своего УТП, нет выхода на свою ЦА, слабенькое LTV и вообще напряженка с аббревиатурами — ИИ тоже не поможет.
ИИ – такой же инструмент, как калькулятор или компьютер, просто еще более мощный. Это главное, что надо понимать про модные инновации. Все существенные вопросы бизнеса предстоит решать людям.
Преимущества получат те, кто выжмут максимум из «скучных» рутинных операций — а также единичные выпускники Дарвина в номинации «ошибка выжившего» с безумно оригинальными идеями. То есть те, кто не будут пытаться свалить на умные машины свои управленческие решения.
Читайте также:
Как только программисты разработают подобную программу и внедрят ее в ИИ, то тот начнет анализировать и эмоциональное поведение потребителя. Есть уже некоторые разработки, называются они нейромаркетинг! Как продавать на змоциях? На каких эмоциях? Как в такое эмоциональное состояние ввести потребителя, чтобы он покупал на автопилоте, то есть подобрать к каждому потребитедю, соответственно его "слабому месту", триггер? Пришел в торговую точку и БАМ - купил не то, что написано в списке, а то что велено ИИ, по заказу владельца!
Никак. Это и так уже все применяется и люди покупают кучу разной и часто ненужной фигни. Не даром появились онлайн магазины, где к тебе не прилипает продавец и ничего не навязывает, но и там уже много ходов появилось, что бы продавать больше. Дефицит, искусственный, и страх, другого ничего никто не придумал и не придумает и приставка нейро ничего не меняет, эти лишь хорошо продается для некоторых людей.
С этим давно нет проблем. Это одна из самых простых задач для ИИ - поведенческий анализ и анализ реакций. Потому что люди всегда и непроизвольно выдают свои эмоции, даже когда думают, что они невозмутимы. Их просто невозможно скрыть. Исключения есть - разведчики или профессиональные артисты, но это долгая и тяжелая тренировка, недоступная для большинства людей.
Поведение посетителей электронных прощадок давно оценивает именно ИИ. Рознице осталось сделать 1 шаг - подключить камеры к системе. Те, кто следит за розницей, навеняка уже могут найти примеры.
Несколько лет назад я предлагал одной большой розничной сети установить систему предотвращения краж, потому что эта задача решается достаточно очевидно. Т.е. можно вообще избежать краж, которых очень много. На что мне резонно ответили: "Зачем? Пусть у страховой компании голова болит. Нас и так всё устраивает" :)))
Т.е. вопрос необходимости эмоционального анализа давно не технический, а экономический. Когда начнётся соответствующая "гонка за лидером", все оснастятся в течение нескольких месяцев.
Как минимум, в системах прокторинга (контроля сдачи дистанционных экзаменов) такой анализ используется уже не первый год.
В частности, сейчас много дискуссий на эту тему в учебной среде, потому что очевидно - главным оценщиком в ближайщее время будет именно ИИ. Т.к. он может оценивать не только результаты, но и поведение, виды участия в процессе и т.д.
В том числе, по всему миру расширяется функционал "предсказаний" преступлений. С недавнего времени в штатах, много раньше - в Китае.
Чтобы у нас работал - пока не слышал. Но, как и говорил выше - это вопрос "воли", а не техники. Техника уже может сказать грустно вам или задорно.
- (удалил технический повтор)
Несколько слов на эту тему от человека, который кое-что понимает в технологиях.
Винт Сёрф призвал инвесторов не забрасывать деньгами чат-боты на базе искусственного интеллекта, такие как ChatGPT и Google Bard. По его мнению, технология слишком сырая, и с ней связано множество проблем этического характера.
https://www.cnews.ru/news/top/2023-02-17_otets_interneta_predostereg
Спешить с применением ИИ в сегодняшней России, это как владельцу телеги рассуждать о правилах езды на Феррари. Увы, но с каждым днем мы в этой сфере отстаём все сильнее, а так ИТ и ИИ легко проходит сквозь гос. границы, в выйгрыши будет тот, у кого больше друзей-инагентов окажется в Долине.
Спасибо! Очень полезно почитать. По сути! все возвращается на 40 лет назад. Помните был такой эксперимент "китайская комната".
Что отстаём - согласен. Существенно отстаём, это показывают любые отчёты. Те же американцы в докладе о применении ИИ в вооружениях сенату ("Artificial Intelligence and National Security"), особо отмечали несколько моментов, касательно России:
"... Несмотря на свои устремления, аналитики утверждают, что России может быть трудно добиться значительного прогресса в разработке ИИ, учитывая колебания российских военных расходов...
...российские ученые подготовили мало исследовательских работ по ИИ и российской технологической отрасли еще предстоит создать приложения для ИИ, которые будут на одном уровне с приложениями, созданными Соединенными Штатами и Китаем...
...недавнее увеличение числа исследовательских институтов, занимающихся ИИ, может, однако, привести к дублированию обязанностей и бюрократической инертности, препятствуя развитию ИИ, а не ускоряя его..."
Т.е. недостатки известны, но браться за них пока нет желающих.
Но с остальным - не соглашусь. Мы уже сегодня используем ИИ в бизнесе (да, и в России тоже) и поэтому можем сравнивать подсовываемую нам под видом инноваций "телегу" с этим "Феррари".
Т.е. давление на основных владельцев ИИ-ресурсов растёт, требования повышаются. И отчёты в духе: "а смотрите, Яндекс стихи умеет сочинять!" уже никому не интересны. В том числе тем, кто готов вкладывать в это деньги.
При этом, в сфере ИИ много проектов на открытом коде, что тоже задаёт высокую планку для обсуждения темы и уровня создаваемых сервисов.
Простейший пример - сегодня любой может себе на компьютер установить один из известнейших ИИ "Stable Diffusion" (не интернет сервис, а именно весь комплекс нейросети и библиотек) и использовать в работе. Разуеется, это не единственный пример.
Так что желание ехать на телеге, это скорее их области предпочтений, чем технологий.
Очень разумно! Лет так 5 назад меня удивляло, что в ряде западных стран есть организации, которые изучают только теорию применения, например блокчейна. А по сути они ведут исследовательскую работу, которая судя по всему дает некий вектор применения этих самых технологий. Со стороны это кажется (или казалось) некоей бесполезной фигней, а по сути имеют очень значимое прикладное значение, но только в комплексе.
Компания Microsoft предупреждает, что её чат-бот, который в рамках ограниченного тестирования интегрирован в поисковик Bing, может страдать от галлюцинаций. ...
Компания говорит, что в ходе тестирования обнаружила, что в длинных расширенных сеансах чата, состоящих из 15 и более вопросов, Bing может дать ответы, которые не обязательно полезны или соответствуют заданным компанией параметрам. ...
Галлюцинациями у чат-ботов, в первую очередь, конечно, у ChatGPT, но не только у него, называют явление, когда искусственный интеллект генерирует выходные данные, которые отклоняются от того, что можно было бы считать нормальным или ожидаемым на основе увиденных обучающих данных. Проще говоря, ИИ попросту даёт совершенно неверный ответ на какой-либо вопрос.
https://www.ixbt.com/news/2023/02/17/microsoft-preduprezhdaet-o-vozmozhnosti-strannogo-povedenija-ejo-chatbota-v-poiskovike-bing-takoe-povedenie-uzhe.html
Чем не люди?