Поиск иголки в стоге сена: безопасные стратегии для предприятий по выявлению практических случаев использования генеративного ИИ.

Искусственный интеллект, особенно генеративный ИИ и большие языковые модели (LLM), достиг значительных успехов и готов к широкомасштабному внедрению в различных отраслях. Согласно McKinsey, компании, добивающиеся успеха в ИИ, полностью переходят на эти технологии, и бизнесам необходимо адаптироваться, чтобы не отстать.

Тем не менее, безопасность ИИ остается слаборазвитыми, что создает серьезные риски для организаций, использующих эту технологию. Случаи неправильного поведения ИИ и машинного обучения (ML) становятся все более распространёнными; алгоритмы в таких секторах, как медицина и правоохранительные органы, выявляют скрытые предвзятости, которые могут усугубить социальные неравенства и навредить репутации.

Ярким предостережением служит случай с чат-ботом Tay от Microsoft, который, изначально разработанный для ведения непринужденного общения, быстро стал жертвой злоупотреблений и привел к кризису общественных отношений. Даже хваленый ChatGPT подвергся критике за свои ограничения, подчеркивая сложности, возникающие при интеграции ИИ в корпоративные структуры.

Корпоративные лидеры понимают необходимость использования трансформирующего потенциала генеративного ИИ, но сталкиваются с трудностями в определении первых примеров использования при учете вопросов безопасности ИИ.

Для решения этой проблемы эффективным подходом может стать фокусировка на «игле в стоге сена». Проблемы стога сена — это те, в которых генерировать потенциальные решения сложно для человека, но проверить эти решения легко. Такие уникальные задачи идеально подходят для раннего внедрения в индустрию, так как они более распространены, чем можно было бы ожидать.

Вот три примера проблем стога сена:

1. Копирайтинг

Выявление орфографических и грамматических ошибок в больших документах может быть сложной задачей. Хотя инструменты, такие как Microsoft Word, давно обнаруживают орфографические ошибки, проверки грамматики значительно улучшились благодаря генеративному ИИ. Как только потенциальные ошибки выявлены, люди могут легко их подтвердить, что делает эту задачу идеальным применением ИИ. Сервисы, такие как Grammarly, используют LLM для помощи в редактировании текста.

2. Написание шаблонного кода

Изучение синтаксиса и правил новых API — это трудоемкая задача для программистов, которая повторяется ежедневно в отрасли. Инструменты генеративного ИИ, такие как GitHub Copilot и Tabnine, автоматизируют генерацию кода, особенно для шаблонного кода. Хотя создание кода может быть сложным, проверка его функциональности относительно проста — программисты могут проводить тесты, чтобы подтвердить его правильность перед развертыванием.

3. Поиск научной литературы

Оставаться в курсе огромного объема научной литературы сложно даже для экспертов, тем не менее, эти работы содержат бесценные идеи. ИИ может помочь в создании новых идей на основе существующих исследований, особенно в междисциплинарных областях, требующих глубокого понимания нескольких доменов. Продукты, такие как Typeset, делают шаги в этой области.

Важность человеческой проверки

Во всех этих случаях человеческая проверка является решающей. Позволять ИИ работать независимо в ключевых бизнес-областях создает значительные риски, учитывая прошлые неудачи. Обеспечение человеческого контроля над контентом, сгенерированным ИИ, повышает безопасность и надежность. Сосредоточив усилия на проблемах стога сена, компании могут уравновесить преимущества ИИ с необходимостью человеческого принятия решений.

На ранних стадиях интеграции LLM, фокусировка на примерах использования стога сена позволяет организациям получить ценный опыт работы с ИИ, учитывая ключевые вопросы безопасности.