Тема отношений не какая-нибудь «одна из». Она пронизывает всю историю человечества. И, безусловно, служит одним из основных драйверов цивилизации. Даже если кому-то изыскания Зигмунда Фрейда кажутся чересчур пошлыми и прямолинейными — просто расширьте ракурс и взгляните на отношения в целом. Не только в романтическом и сексуальном смысле, а на любые. Деловые, например.
Ведь продаются не товары или услуги, а доверие к продавцу. Каждая сделка на рынке – не более чем монетизация отношений. Именно отношения полностью определяют рентабельность того или иного проекта, бизнеса, команды.
Но это мелочи. На фоне исторических процессов буквально пыль под ногами. Отношения определили появление и развитие языков, письменности, риторики и дипломатии. Все изобретения и технический прогресс, искусство и войны, по большому счету – производная от отношений. Переоценить их значимость невозможно. Она основополагающая, базисная.
Можно без преувеличения сказать, что отношения и люди тесно переплетены. Мы как существа социальные нуждаемся в общении, учимся и действуем в коммуникациях с другими, добиваемся успеха по чужим оценкам, переживаем провалы тоже в результате внешних суждений. Это замкнутая система, целая вселенная смыслов. Ничего кроме нее у людей нет.
Не было.
А потом в чат зашел новый игрок – искусственный интеллект. С точки зрения матстатистики такие повороты не просто обогащают сюжет, они полностью его меняют. Помните задачу про три двери?
В этом отрывке Кевин Спейси еще до обнуления (кстати, в связи с тяжкими обвинениями относительно злоупотребления отношениями) и последующей реабилитации (а его оправдали, что редкость по таким процессам), так вот, он экранизирует Парадокс Монти Холла.
Если кратко, то внешний наблюдатель радикально меняет шансы на успех. Вжух, и мы из привычного Ньютоновского мира перемещаемся туда, где действуют квантовые законы. Это все звучит как уличная магия с наперстками. Но если интересно, посмотрите отрывок внимательно. Почитайте комментарии к нему. Там подробно разобрана математика явления.
Итак, это не совсем очевидный и уж точно не приятный факт: ИИ меняет правила игры в отношениях между людьми.
Еще раз, не скорость вычислений и точность поиска, даже не решение задачек по ТРИЗ «перебором по всем наборам». А в, казалось бы, в недосягаемой для машин сфере, по определению исключительно человеческой — в отношениях.
С другой стороны, чему здесь удивляться? Именно так количество переходит в качество. Точнее перейдет, пока мы находимся на старте новых трендов. Вот несколько примеров того, о чем идет речь.
Основной инстинкт
Начнем все-таки с биологии. Эволюцию сложно игнорировать, хотя некоторые до сих пор пытаются. Но люди как живые существа – продукт далеко не платонический.
Логично, что есть много фильмов по такой богатой теме. Ближе всего, пожалуй, ленты вроде «Метод Хитча» с еще не обнуленным Уиллом Смитом (которого деклассировали за ошибку в отношениях, естественно) и «Голая правда» с Джерардом Батлером.
Герой этих фильмов – опытный суфлер, наставник. Эдакий мачо-тренер, натаскивающий наивных партнеров в премудростях соблазнения. Технология общая, и она излагается почти в виде чек-листа: как говорить, с какой регулярностью, как одеваться, как себя вести в тех или иных ситуациях. Это алгоритм.
Выглядит все эффектно (это же кино, Голливуд). Местами достоверно. Конечно, если избегать глупых ошибок, то шансы на успех повышаются. Эта мысль была наглядно показана в фильме «День сурка». Всего лишь вечность в запасе, и вот уже можно добиться благосклонности коллеги.
У обычных людей вечности нет, и своевременные подсказки критично полезны. Теперь представим, насколько качественным суфлером может быть ИИ.
Впрочем, можно уже не гадать, просто посмотреть. Вот пример алгоритма в виде скриптов для ChatGPT, как найти девушку и даже жену:
Кликните на картинку, чтобы посмотреть в полном размере
Таких чатботов уже довольно много. И навыки их прогрессируют с такой же скоростью, как развивается индустрия ИИ. Все по науке:
- Первичный отбор по количеству и качеству фотографий в профиле, семантике анкеты, упомянутых интересах и возможно стоп-словах с точки зрения пикапера-хакера.
- Отсев чересчур вульгарных, слишком высокомерных.
- Проверка данных анкет по открытым базам и различным источникам, чтобы снизить вероятность фейков, мошеннических схем.
- Регулярность ответов, прогнозируемая доступность в прямом физическом смысле по пересечению геолокаций и «окон» в личных расписаниях.
- Знакомство, обмен первыми фразами, вторыми, сотыми. Поддержание виртуального знакомства достаточно долго, чтобы возникло желание перейти на следующий уровень.
- Проработка реплик для собеседования по телефону или в видеочате.
- Потом дополнительная работа над свиданием, как над ивентом. Выбор оригинальных мест, романтических событий, маршрутов. Подарки в качестве знака внимания. Как одеться, как себя вести. Тайминг.
В таком виде подход уже слегка ошеломляет технологичностью, правда? Но это самая верхушка айсберга.
Главное, ИИ неутомимы. Программный робот может одновременно вести и сто «переговоров», и десятки тысяч. На бизнес-портале нет нужды рассказывать о том, как работает воронка продаж. Сам факт повышения пиарной мощности по экспоненте поднимает вероятность «заключения сделки».
Коммерческая терминология тут не случайна. Все это полностью и бесшовно масштабируется на деловые отношения.
Нетворкинг на стероидах
ИИ поможет сделать безукоризненный отбор кандидатов для общения. Автоматически и сразу по всем контрагентам собираются досье (в перспективе больше, чем они сами о себе знают). Идеальные расписания, никакой рискованной спешки, ни одного пропущенного звонка. Идеально спланированные встречи.
В свое время Дейл Карнеги произвел фурор идеей про запоминание имен собеседников. С тех пор благодаря CRM и спамерам мир продвинулся значительно дальше. Однако только ИИ переведут нас всех еще на уровень выше, даже на несколько.
Парадокс в том, что пугающе умные машины легко учатся снижать механистичность общения. Достаточно несложного уточнения в задании, чтобы Chat GPT начал говорить с паузами, в разном темпе речи, со словами-паразитами. Неразличимо похоже на живого человека:
Масштабируем болтовню ни о чем на любые деловые аспекты и вуаля! С помощью роботов можно выглядеть более естественным в глазах других людей.
Полностью снимается риск отпугнуть кого-то, насторожить, переборщить с интенсивностью контактов. Наоборот, ИИ настроит невероятную кастомизацию. Он сможет говорить голосом вашего поставщика или партнера. С официальных или личных номеров и контактов, привычными интонациями. А также с учетом всего последующего общения, которым благодаря такой дьявольской информированности будет легко манипулировать.
Понятно, что оживятся мелкие воришки, это уже происходит. Звонки из условного банка или от родственников станут неразличимо достоверными. Вообще довольно страшно, как ИИ будет пользоваться криминал.
Но хуже всего смена парадигмы. Тот самый квантовый скачок, как в примере про двери с призами. Что нас всех ждет за закрытой дверью на этом конкурсе автоматизации?
Немного футурологии
Роботы наведут порядок в базах данных, а заодно справятся с тяжким наследием прошлого в компьютерных системах. Все будет работать очень быстро и безошибочно. CRM мечты, да.
Заодно внушительные досье на каждого сотрудника, контрагента, клиента. А также на потенциальных клиентов.
Много лет назад был любопытный проект по продаже недвижимости, которая… не продается. Ребята справедливо решили, что если оцифровать все кадастры по городу, то неважно, что там выставлено на продажу, а что нет. Это вопрос цены. Если покупатель предложит достаточно много, то вот и основания для сделки.
Эту бизнес-модель скоро получится распространить на все сферы жизни. И не только деловые. Иезуитски внимательные, вкрадчивые алгоритмы придут на смену дуболомным спамерам прошлого. Противостоять им будет сложнее. В том числе по той причине, что дозированный контент будет сопровождаться оптимальным таймингом каждого сообщения.
Все станет предиктивным: нетворкинг, воронки продаж, PR, поддержка, допродажи. В конечном счете роботы научатся прогнозировать реакции людей настолько хорошо, что такой мелочью, как сам факт принятия решений, можно будет пренебречь.
Ирония в том, что пока никакой фантастики. Логистические подхватывающие центры давно так работают. Прогнозирование спроса позволяет начинать доставку до покупок.
Разница начинается с кастомизации. Вместо работы по площадям, когда примерно ясно сколько чего и куда завезти в определенный период — можно будет предсказывать что купит, как поступит тот или иной конкретный человек. А вдобавок как воздействовать на него, чтобы повысить вероятность одних решений и снизить вероятность других.
К сожалению, здесь мы выходим за рамки личной и деловой жизни в сторону новой, невиданной ранее антиутопии.
Если все пойдет по наметившимся векторам, отношения будущего перестанут быть не то что интимными или тайными. Они вообще девальвируются до реакции мышцы на электрический ток. Как у Евгения Базарова с лягушками. Определенное напряжение (в различных смыслах) на входе, однозначная реакция подопытного на выходе.
Конечно, для масштабного планирования наступит золотой век. Вся рыночная экономика легко поместится в небольшую виртуальную папку со скриптами для ИИ. Хотя к тому времени вендоры-монополисты уже все интегрируют в свои «черные ящики» и черные зеркала, никаких скриптов не понадобится.
Эволюция поисковых систем показывает, что за десятилетия действительно впечатляющего развития информативность и управляемость интерфейсов катастрофически ухудшилась. Они сами решают за пользователей, что и в каком виде лучше показать.
Системы рекомендательного контента лучше нас знают, кого и о чем мы хотим почитать или посмотреть. Они вмешиваются в личное общение, играя коэффициентами в показах постов друзей. Роботы (а точнее их владельцы) не намерены делиться с нами нашим собственным вниманием.
Добавляем уходящий за горизонт событий рычаг ИИ… Только отсутствие точки опоры может спасти Землю. Автоматизация пока что оперирует уже созданными смыслами. Системы генеративного контента устроены как гигантские калейдоскопы. Они перемешивают все данные мира и выдают новые узоры из прежних компонентов.
Лучик надежды остается в этом направлении. Возможно, наши потомки научатся лавировать между хищными щупами идеальных чатов, как мы справились со спамом и контекстной рекламой. Но домик в тайге уже не кажется безумной идеей.
Все что мы пока знаем про развитие технологий особых иллюзий не внушает.
Читайте также:
ИИ -- это нейронная сеть, способная обучаться.
Чего тут гадать?
Из чего я делаю вывод, что гуру AI это мероприятие не посетили. Жаль.
Вам какие мнения понравились?
Не то, чтобы понравились, но запомнились. Ниже - это не мое частное мнение, а то, о чем говорилось.
1. Пока нет полноценного аналога ушедших систем ERP. А без них, как информационой основы - плохо. Те, кто еще год назад обещал сделать полноценную замену - поняли, что в одиночку этого не потянут.
2. Много говорилось о датасетах для обучения ИИ в промышленности. И чиновники и сами промышленники. Пока регулирование, стандарты - еще в "пути", а без этого - нет масштабирования отраслевых решений.
3. САПР - тоже в стадии разноплановой замены на отечественное.
4. Выясняли кто и как понимает термин "цифровая платформа" и у кого она есть и какая. И что делать? Ну это часа на 1,5 разговоров минимум.
Периодически интерактивно опрашивался зал с выводдом резов на экраны по ходу текущих вопросов. Интересно!
Ну там еще много чего. Всю белиберду с якобы ИИ в формировании корзины покупок и втюхиванию один из спикеров сильно осуждал. Фокус, по его мнению - в промышленном и логистическом ИИ, цифровых двойниках, например, в судостроении. Рынок может решать проблемы на уровне ахинеи с контролем поведения, втюхивания и т.д. Роль государства в ИИ на Западе - определяющая. Развенчивались сказки о стартапах в этом направлении - за этим стоят госструктуры и госфинансирование. И т.д. Было интересно послушать председателя совета директоров Диасофта - ну это интересно узкому кругу - там про ИИ в разработке, композитная структура (на смену микросервисам), практика непрерывной поставки и развертывания, работа команд, функциональные блоки и т.п.
Не берусь даже обзор делать, т.к. выступали топы РЖД, "Транснефти", ОСК, Национальной платежной системы, РОСТЕЛЕКОМ, энергетики, металлурги, представители минцифры и минпромторга и т.д.
Кстати, вроде одна из участниц данного ресурса собиралась тоже туда же. Официально фуршет уже кончился. Может завтра она свое видение напишет?
Похоже. Но какой-нибудь гуру от ИИ начнет назидать, что дескать и деревья решений и наивный байес и опорные вектора и логит-модели и т.д., ну все, что сейчас относят к машинному обучению - это тоже ИИ! Тут или "обучаться" или "нейронная сеть", наверное. Если основа нейронная сеть - то это тоже подход, вполне себе разумный. Ну так ведь пока не договорились толком. По мне, так все это - схоластика, ежели за это не будут давать материальные преференции. А если будут - внимательно почитаем руководящие документы.
Нет аналога чего - были какие-то подробности? Систем на рынке было немало и в самых разных конфигурациях.
Бесконечная беседа. К сожалению.
САПР в каких отраслях?
Регулирование AI в Китае - одна из главных тем для обсуждения с участия всех крупных игроков и государства. Приоритет - высокий, инвестиции просто огромные. Часть национальной промышленной стратегии и битвы за технологическую независимость.
---
Спасибо!
Отчетливо говорили про SAP. Почему то С1 упоминался как "недостаточно мощное средство". Ну не знаю, может это верно для промышленных гигантов. И еще - основной бич - прогнозируемое отсутствие конкуренции на данном сегменте рынка. Когда-то были Парус, Галактика не получившие развития из-за конкуренции с зарубежной продукцией. Это - не мое мнение, а "картинки с выставки".
А вот насчет BI - так был представлен аналог Power BI - Visiologe 3, куда даже язык DAX имплантирован.
Упоминалось судостроение, с акцентом на цифровые модели - без которых ни заказать, ни, главное: не обеспечить качественную постройку, т.к. отступлений от проекта на этапе строительства и оборудования - тысячи. И каждое отступление надо анализировать на совместимость и последствия. Каждая постройка - (по оценкам представителей отрасли) - уникальна.
В модульных системах нужно смотреть на конкретную конфигурацию и сравнивать функционал. Внедрение SAP ERP (у них много и других продуктов) может занять несколько лет. И, как и в случае в тяжёлыми CRM, часто служит примером проекта, который неудачно закончился.
С BI, надеюсь, проще.
С САПР практически всё зависит от специфики отрасли и возможностей производства. Нужно видеть всю производственную цепочку на годы вперед. Действительно сложная задача.
Станислав, добрый день! подскажите, вы использете в написании своих статей ИИ?
В смысле - потом?...
После того, как сделают всё остальное из списка. Кто же по доброй воле будет лечить чужие БД, если есть выбор. Это слишком утомительно с непривычки.