Использование ИИ: преимущества и вызовы внедрения в различных областях
Присутствие искусственного интеллекта (ИИ) в различных областях нашей жизни — явление относительно недавнее. Около двадцати лет назад ИИ начал активно применяться в области перевода и локализации. Это было время резкого взлета переводческой индустрии и кардинального изменения роли и задач переводчика.
Около десяти лет назад ИИ стал не только переводить контент, но и самостоятельно генерировать тексты. Это стало причиной «революции» не в одной, а в целом ряде профессий, связанных с писательской деятельностью. На этот раз «повезло» журналистам, юристам, техническим писателям, копирайтерам, специалистам из области PR, рекламы, маркетинга и т.д.
Среди последних прорывов искусственного интеллекта следует назвать генерацию изображений по словесному описанию. Широкий резонанс вызвал случай с появлением в марте 2023 года якобы фотографии папы римского в пуховике от известного модного дома, которая активно обсуждалась в СМИ. Позднее выяснилось, что потрясающее по достоверности изображение было результатом работы ИИ (нейросети Midjourney), а не папарацци.
Каждый раз, когда ИИ выходит на новый виток своего развития, начинаются разговоры о «вымирании» той или иной профессии, падении спроса на определённые услуги, их резком удешевлении и т.д. Тем не менее, профессии не исчезают, а искусственный интеллект продолжает оказывать влияние на самые разные сферы — от юриспруденции до промышленности, медицины и банковского сектора.
В сегодняшнем блоге мы расскажем о преимуществах и недостатках ИИ, а также том, как он влияет на модели общения, работы и принятия решений в самых разных областях.
Этические аспекты использования ИИ
Использование ИИ поднимает ряд этических вопросов и проблем. Ниже мы рассмотрим некоторые из наиболее значимых этических аспектов использования искусственного интеллекта.
Ответственность и подотчетность
Одним из ключевых этических вопросов при использовании ИИ является вопрос об ответственности и подотчетности. Кто несет ответственность за ошибки или вред, причиненный ИИ-системой? Должен ли это быть разработчик ИИ-системы, пользователь или кто-то другой? Необходимо разработать четкие правила и протоколы для определения ответственности и подотчетности при использовании ИИ.
Конфиденциальность и безопасность данных
ИИ-системы часто работают с большими объемами данных, включая персональные и конфиденциальные. Вопрос конфиденциальности тесно связан с технологией Deepfake, которая позволяет генерировать аудио- и видеоизображения.
Среди самых первых и вполне безобидных примеров применения этой технологии — неожиданное появление Генри Кавилла в фильме о Джеймсе Бонде The Living Daylights 1968 года. Лицо Кавилла было наложено на лицо Тимоти Далтона с сохранением характерной мимики и жестикуляции. Нашумевшим примером в рекламе стало появление якобы Брюса Уиллиса в ролике сети «Мегафон».
Однако технология Deepfake может превратить её участников в жертв преступлений. Сегодня массовый характер приобрели случаи мошенничества с использованием образов как известных людей, так и рядовых граждан. Целью мошенничества при этом становится отчуждение собственности, кража денежных средств и т.д.
Необходимо обеспечить безопасность и конфиденциальность этих данных, чтобы предотвратить их несанкционированное использование или распространение. Это требует разработки и реализации эффективных мер безопасности, а также четких правил и протоколов для обработки и хранения данных.
Предвзятость и дискриминация
ИИ-системы могут быть предвзятыми, если они обучены на данных, содержащих элементы предвзятости или дискриминации. Например, система распознавания лиц, используемая в аэропорту, может быть предвзята по отношению к людям африканского, арабского или азиатского происхождения. Также система может демонстрировать гендерную предвзятость, распознавая женские лица с меньшей точностью.
Согласно статистике процент ошибки, которую допускают системы распознавания лиц в отношении светлокожих мужчин, составляет 0,8%. В то же время ошибка распознавания темнокожих женщин достигает 34%.
Данное исследование проводилось в Массачусетском технологическом институте (MIT), США в 2018 году. Его результаты были опубликованы в работе «Оттенки гендера» (Gender Shades: Intersectional Accuracy Disparities in Commercial Gender Classification. Joy Buolamwini, Timnit Gebru Proceedings of the 1st Conference on Fairness, Accountability and Transparency, PMLR 81:77-91, 2018).
По мнению авторов, высокая степень ошибок обусловлена использованием однотипных данных. Система обучалась преимущественно на данных о белых мужчинах, что привело к дискриминационным результатам.
Необходимо разработать методы для выявления и предотвращения предвзятости в ИИ-системах, а также обеспечить, чтобы данные, используемые для обучения ИИ-систем, были более репрезентативными.
Автономность и свобода воли
ИИ-системы могут принимать решения и действовать автономно, без прямого человеческого вмешательства. Это поднимает вопросы об автономии и свободе воли. Должны ли ИИ-системы иметь право принимать решения и действовать автономно, или они всегда должны находиться под контролем человека? Необходимо разработать четкие правила и протоколы для определения автономии и свободы воли ИИ-систем.
Прозрачность
ИИ-системы могут быть сложными и трудными для понимания, что делает их непрозрачными. Поэтому нужно разработать методы для обеспечения прозрачности ИИ-систем, чтобы люди могли понять, как они работают и почему принимают определенные решения.
Социальные и экономические последствия
Использование ИИ может иметь значительные социальные и экономические последствия, включая потерю рабочих мест, изменения в структуре занятости и неравенство доходов. Государствам нужно разрабатывать специальные программы для смягчения этих последствий и обеспечения того, чтобы выгоды от использования ИИ распределялись справедливо и равномерно.
Этические аспекты использования ИИ являются важными и требуют тщательного рассмотрения. Необходимо разработать четкие правила и протоколы для определения ответственности и подотчетности, обеспечения конфиденциальности и безопасности данных и т.д. Только тогда мы сможем максимально использовать потенциал ИИ и гарантировать, чтобы его использование было справедливым, безопасным и этичным.
Применение ИИ в различных областях
Юриспруденция
В юриспруденции ИИ используется для анализа больших объемов данных, выявления закономерностей и предсказания исходов судебных дел. В основе работы ИИ может быть анализ судебных решений, законов и нормативных актов, а также данных о судебных делах и их исходах.
ИИ может выявлять закономерности гораздо быстрее, чем человек. Это может ускорить процесс принятия решений в судебных делах, позволяя судьям и адвокатам сосредоточиться на более сложных и важных вопросах. Например, в 2019 году Верховный суд США использовал ИИ для анализа данных о судебных решениях по делам о налогах, что позволило суду выявить закономерности и принять более обоснованные решения.
ИИ может анализировать данные более точно, чем человек, и выявлять закономерности, которые могут быть неочевидны для человека. Это может улучшить точность анализа данных и предотвратить ошибки в судебных решениях.
Кроме того, ИИ способен автоматизировать многие задачи, которые сейчас выполняются адвокатами и судьями, такие как анализ данных и подготовка документов. Это может снизить затраты на юридические услуги и сделать их более доступными для людей. Так, например, в 2019 году компания «Rocket Lawyer» начала использовать ИИ для автоматизации подготовки юридических документов. Это позволило компании снизить затраты на юридические услуги и сделать их более доступными для клиентов.
В то же время существуют определенные недостатки использования ИИ в юриспруденции. ИИ требует доступа к большим объемам данных, включая конфиденциальные и личные данные. Это может создать риски для конфиденциальности и безопасности данных, если не будут приняты необходимые меры для их защиты.
ИИ может быть предвзятым, если он обучен на данных, которые содержат предвзятости. Это может привести к несправедливым или дискриминационным результатам в судебных делах.
Таким образом, использование ИИ в юриспруденции имеет много преимуществ, но также создает трудности, требующие решений. Важно обеспечить конфиденциальность и безопасность данных, предотвратить предвзятость в алгоритмах ИИ и разработать новые правовые нормы и стандарты для регулирования использования ИИ.
Промышленность
В промышленности ИИ используется для оптимизации производственных процессов, прогнозирования спроса и управления цепочками поставок. Это позволяет предприятиям повысить эффективность производства, снизить затраты и улучшить качество продукции.
ИИ может анализировать данные о производственном процессе и выявлять области для повышения эффективности. Например, ИИ может определить оптимальные настройки оборудования, чтобы сократить время простоя. Так, компания «Siemens» использовала ИИ для оптимизации производственного процесса на своем заводе в Германии. В результате, производительность увеличилась на 20%, а энергопотребление снизилось на 15%.
ИИ может анализировать данные о качестве продукции и выявлять области, где можно улучшить качество. Известен пример компании «BMW», которая использовала ИИ для улучшения качества продукции на своем заводе. В результате, количество бракованных изделий снизилось на 25%.
При этом ИИ должен быть интегрирован с существующими производственными системами, чтобы обеспечить эффективное использование данных и оборудования. Такая интеграция может потребовать значительных инвестиций. Например, компания «General Electric» потратила несколько миллионов долларов на интеграцию ИИ с существующими производственными системами на своем заводе в США.
ИИ-системы должны быть безопасными и надежными, чтобы предотвратить несчастные случаи и сбои в производстве. Еще одной задачей является необходимость переподготовки сотрудников для работы с ИИ-технологиями.
Использование ИИ в промышленности имеет много преимуществ, но также создает проблемы, которые необходимо решать. Важно обеспечить эффективную интеграцию ИИ с существующими производственными системами, безопасность и надежность ИИ-систем, а также переподготовку работников для работы с ИИ-технологиями.
Перевод и локализация
В области перевода ИИ уже длительное время используется для автоматического перевода письменных текстов и устной речи. Активное использование ИИ в практике как переводческих бюро, так и отдельных переводчиков началось примерно в 2010 году, когда переводческие агентства начали массово внедрять так называемые САТ-программы в свою деятельность.
САТ-программы (от англ. CAT — computer aided translation, перевод с помощью компьютерных технологий), основанные на принципе многокомпонентного авторинга, позволяли рассматривать текст как совокупность отдельных фрагментов и вставлять уже переведенные части в новый текст. Это ускорило процесс перевода, улучшило его точность и снизило затраты на переводческие услуги.
Однако ИИ далеко не всегда способен обеспечивать высокое качество и точность перевода. Низкое качество часто связано с неспособностью ИИ распознавать определенные контексты. Приемлемое качество обычно наблюдается при переводе текстов общей тематики, тогда как при переводе узкоспециализированных текстов качество может значительно снижаться.
Конечно, ИИ постоянно совершенствуется и обучается, но, учитывая, что машинные переводчики до сих пор переводят слово plant в техническом контексте как «растение», а не как «завод» или «установку», учиться им предстоит ещё очень долго.
Таким образом, использование ИИ в переводе имеет как преимущества, так и недостатки. Необходимо повышать качество и точность перевода, улучшать распознавание контекста, а также разрабатывать новые стандарты и протоколы для оценки качества перевода.
Техническое писательство
В техническом писательстве ИИ используется для автоматического создания технической документации. Это позволяет ускорить процесс создания документов, улучшить их точность и качество, а также снизить затраты на писательские услуги. Так, компания «IBM» давно использует ИИ для автоматического создания технической документации на своем сайте, что позволило сократить время ее разработки на 80%.
Еще один пример — это компания «Oracle», которая также использовала ИИ для автоматического создания технической документации на своем сайте. В результате, затраты на технические писательские услуги снизились на 40%.
Хотя использование ИИ в техническом писательстве имеет свои преимущества, существуют и значительные минусы:
- Отсутствие контекстуального понимания: ИИ может не учитывать сложные технические нюансы и контекст, что может привести к созданию документации с ошибками или недостаточной детализацией.
- Ограниченная креативность: Технические тексты, созданные ИИ, могут быть шаблонными и недостаточно адаптированными к специфическим потребностям пользователя, что снижает их эффективность.
- Необходимость человеческого контроля: Несмотря на возможности ИИ, тексты часто требуют проверки и редактирования человеком, что увеличивает затраты времени и ресурсов.
- Риски предвзятости и неточностей: Если ИИ обучен на ограниченных или устаревших данных, это может привести к созданию документации с предвзятостями или фактическими ошибками.
- Высокие затраты на внедрение и поддержку: Интеграция ИИ в процессы технического писательства требует значительных инвестиций и регулярного обновления технологий, что может быть дорогостоящим для компаний.
- Потеря рабочих мест: Автоматизация технического писательства может привести к сокращению рабочих мест для технических писателей, что может вызвать социальные и экономические последствия.
Таким образом, использование ИИ в техническом писательстве приносит как значительные преимущества, так и определённые риски. Среди плюсов можно выделить ускорение процесса создания документации, снижение затрат и увеличение производительности. Однако существуют и минусы, которые нельзя игнорировать.
В итоге, для успешного применения ИИ в техническом писательстве необходимо находить баланс между автоматизацией и человеческим участием, учитывая специфические потребности и возможные риски каждой конкретной ситуации.
* * *
Использование ИИ в различных областях нашей жизни имеет множество преимуществ, включая ускорение процессов, повышение точности работы и снижение затрат. Однако, существуют и вызовы, такие как обеспечение безопасности и конфиденциальности данных, предотвращение предвзятости в алгоритмах ИИ и необходимость разработки новых протоколов и стандартов для регулирования использования ИИ. Чтобы максимально раскрыть потенциал ИИ, необходимо тщательно оценивать преимущества и недостатки его внедрения в каждой конкретной области.