Параллели между генеративным ИИ и маленькими детьми: Navigating the Growing Pains of Technology
На первый взгляд, передовые технологии и малыши могут показаться совершенно разными мирами, но между ними есть поразительное сходство. Также как любопытные дети исследуют своё окружение, генеративный ИИ обучается на основе обширных объемов данных. Однако, как предоставление свободы маленькому ребенку может привести к хаосу, так и неконтролируемый генеративный ИИ может вызвать дезинформацию и ошибки.
Генеративный ИИ не может сказать: "Я не знаю". Вместо этого он использует свои языковые модели с непоколебимой уверенностью, что может приводить к неточным или предвзятым ответам. Точно так же, как вы не ожидаете от малыша полной честности, мы должны осторожно подходить к результатам генеративного ИИ. Исследования Forbes показывают, что более 75% потребителей обеспокоены дезинформацией ИИ.
К счастью, мы можем контролировать ИИ. Изучая проблемы неконтролируемого ИИ, мы лучше понимаем необходимость человеческого надзора в его работе.
Опасности неконтролируемого ИИ
Почему существует такая озабоченность по поводу автономного функционирования ИИ? Личный опыт иллюстрирует эту проблему. Во время важного собеседования на стажировку я столкнулся с комплексными вопросами. Несмотря на это, я продолжал уверенно отвечать, оставив у интервьюера крепкое впечатление. Позже собеседующий уточнил, что моя излишняя самоуверенность создала впечатление опасной неосведомленности — как у умного человека, не желающего признавать своего невежества.
Генеративный ИИ часто повторяет это поведение, уверенно представляя неправильную информацию как факт, оставляя пользователей в уязвимом положении. Кроме того, генеративный ИИ может непреднамеренно дублировать чужую работу, рискуя попасть под обвинение в плагиате или нарушении авторских прав, так как полагается на обширные обучающие данные.
Более того, ИИ-системы могут воспроизводить предвзятости, присутствующие в их обучающих данных, что может привести к предвзятым результатам и укреплению стереотипов. Например, ИИ может делать оскорбительные и дискриминационные выводы на основе предвзятых наборов данных. Хотя мы не можем привлечь ИИ к ответственности, те, кто его использует, должны проявлять должную осторожность.
Кто несет ответственность за руководство ИИ на его пути обучения? Подобно тому, как маленькие дети зависят от взрослых, человек должен проверять результаты ИИ и исправлять ошибки по мере необходимости.
Путь к ответственному использованию ИИ
Достижение ответственного использования генеративного ИИ вполне возможно. Поскольку ИИ не понимает, что такое хорошо и плохо, а лишь распознает сходства, важно обеспечить последовательное и точное поведение. Вот три шага, которые организации могут предпринять для эффективного использования ИИ:
1. Совместная интеграция:
Генеративный ИИ предлагает множество бизнес-приложений, но не может предоставить адекватные решения самостоятельно. Например, при внедрении ИИ в клиентский сервис убедитесь, что ваша база знаний актуальна и чиста. Инвестиции в инструменты для поддержания качества данных повысят способность ИИ предоставлять точные ответы. Помните, ИИ – это лишь часть более крупной команды, необходимой для достижения исключительного клиентского опыта.
2. Назначение соответствующих задач:
ИИ прекрасно справляется с определенными задачами, но испытывает трудности с процедурами, требующими последовательности шагов. Чтобы достичь высококачественных взаимодействий в клиентском обслуживании, используйте сильные стороны ИИ для синтеза информации или резюмирования разговоров, а не для выполнения последовательных действий.
3. Обучение ИИ:
Относитесь к вашей стратегии ИИ как к развитию сотрудников — она требует обучения. Используйте данные вашей организации, чтобы адаптировать ответы ИИ под ваши нужды. Обучая ИИ на уникальных данных, вы создаете персонализированные взаимодействия с клиентами, повышая их удовлетворенность и лояльность.
Важность своевременных действий
Индустрия ИИ переживает беспрецедентный рост, генерируя почти 89 миллиардов долларов в 2022 году. Прогнозы предполагают, что рынок может достичь 407 миллиардов долларов к 2027 году. Несмотря на это быстрое развитие, в США в настоящее время отсутствуют всеобъемлющие федеральные законы, регулирующие ИИ. Ответственность за этические практики использования генеративного ИИ лежит на индивидуалах и организациях.
С развитием технологий ИИ организации должны проактивно внедрять политики, способствующие этическому использованию ИИ, подготавливая себя к будущим регуляторным рамкам. Хотя мы не можем оставить ИИ без присмотра, мы можем ответственно использовать его потенциал, интегрируя правильные инструменты, назначая соответствующие задачи и обеспечивая целенаправленное обучение.
Так же как маленькие дети сталкиваются с трудностями на своем пути развития, генеративный ИИ также сталкивается с препятствиями. Каждое испытание представляет собой возможность для роста и успеха.
Рейтинг
