Появление генеративного ИИ знаменует собой значительный этап, обусловленный тремя ключевыми факторами: бурным ростом данных, развитием масштабируемых вычислений и прорывами в технологии машинного обучения. Хотя возможности генеративного ИИ впечатляют — от текстов в изображения до текстов в видео — его широкое внедрение сталкивается с серьезными препятствиями. К числу основных проблем относятся предвзятость, вопросы конфиденциальности, нарушение интеллектуальной собственности, дезинформация и возможность создания вредоносного контента.
"Это критические риски, с которыми сталкиваются организации, что делает их осторожными в интеграции инструментов, таких как ChatGPT, в повседневную работу," - объяснил Саи Нихилеш Кастури, старший научный сотрудник по данным в American Airlines, на сессии Applied Intelligence Live! в Остине, Техас. Для решения этих рисков он выступает за создание надежных рамок для ИИ.
Ключевые стратегии для эффективного развертывания ИИ:
- Политика и регулирование ИИ: разработка комплексных политик для управления использованием ИИ.
- Управление и соблюдение норм: обеспечение соответствия юридическим и этическим стандартам.
- Управление рисками: выявление и минимизация рисков, связанных с внедрением ИИ.
- Ответственные практики: содействие этичному использованию технологий ИИ.
- Интерпретация моделей: разработка методов, позволяющих объяснять, как ИИ принимает решения.
- Прозрачное принятие решений: облегчение понимания и доверия к результатам ИИ.
- Предвзятость и справедливость: определение, измерение и активное управление предвзятостями в моделях.
- Безопасность и защита: внедрение основных практик для защиты ИИ-систем от уязвимостей.
- Человеческое наблюдение: сохранение человеческого участия в процессе принятия решений.
- Мониторинг изменений модели: регулярная оценка моделей для обеспечения актуальности и точности.
Кастури считает, что после установления этических рамок внедрение генеративного ИИ, вероятно, резко возрастет в ближайшие годы. Согласно прогнозу Bloomberg, рынок генеративного ИИ может вырасти до 1,3 миллиарда долларов к 2032 году, что сигнализирует о многообещающем будущем.
В отличие от традиционных моделей ИИ, созданных для конкретных задач, базовые модели генеративного ИИ позволяют одновременно выполнять несколько задач, что значительно сокращает время обучения. Столкнувшись с проблемой неточных или сфабрикованных ответов, Кастури предложил потенциальное решение: использование двух ИИ-систем, которые проверяют выводы друг друга. Особо стоит отметить, что исследователи из MIT и Google DeepMind представили новый подход, при котором ИИ-чатботы ведут дискуссии, позволяя им прийти к правильным выводам, оценивая противоположные точки зрения.
Реализуя эти стратегии и создавая атмосферу этичных практик, организации могут максимально использовать потенциал генеративного ИИ, одновременно решая сопутствующие риски, тем самым прокладывая путь к более ответственному и инновационному будущему в технологии ИИ.
Рейтинг
