Одна из ключевых проблем, связанных с внедрением ИИ, – это вопрос прозрачности и защиты персональных данных. Многие компании сегодня собирают огромные массивы информации о своих сотрудниках и клиентах, используя их для прогнозирования поведения и принятия решений. Однако зачастую этот процесс остается непрозрачным для самих субъектов данных.
«Компании анализируют, сколько времени вам требуется, чтобы ответить на электронное письмо, и используют эту информацию в более широком алгоритме для прогнозирования вашего будущего поведения», – отмечает один из экспертов. Такие практики вызывают серьезные вопросы с точки зрения этики и законодательства.
В Европе Общий регламент по защите данных (GDPR) накладывает существенные ограничения на использование персональных данных без явного согласия субъекта. Более того, GDPR запрещает применение непрозрачных алгоритмов для принятия решений в отношении персонала. Это создает определенные сложности для внедрения систем машинного обучения, принцип работы которых зачастую сложно объяснить.
В США регулирование в этой сфере пока менее строгое, что дает американским компаниям больше свободы в использовании данных. Однако эксперты отмечают, что мы находимся на пороге формирования новых правовых прецедентов, которые определят границы допустимого применения ИИ и больших данных.
Внедрение жестких норм регулирования, подобных GDPR, имеет и обратную сторону. Исследования показывают, что соблюдение требований регламента связано со значительными фиксированными издержками, что создает дополнительные барьеры для малого и среднего бизнеса. Парадоксальным образом, главным бенефициаром GDPR в Европе стал Google, чья рыночная доля выросла после введения новых правил.
Это ставит перед обществом сложную этическую дилемму: как найти баланс между защитой прав граждан и поддержанием конкурентоспособности бизнеса? Ведь нет сомнений, что использование больших данных и ИИ позволяет повысить эффективность и производительность труда. Компании, которые откажутся от этих инструментов, рискуют проиграть в глобальной конкурентной борьбе.
Другой важный вопрос – как обеспечить, чтобы ИИ воспринимался обществом не как инструмент тотального контроля в духе «Большого брата», а как полезная технология, улучшающая жизнь людей? Эта проблема не нова – практически все революционные технологии в истории вызывали подобные опасения.
Однако масштаб потенциального влияния ИИ на общество сопоставим разве что с появлением ядерных технологий. Поэтому крайне важно, чтобы разработчики и пользователи ИИ-систем руководствовались этическими принципами и учитывали социальные последствия внедрения этих технологий.
Исследования показывают, что спрос на специалистов, обладающих навыками в области ИИ, стремительно растет во всех отраслях экономики. При этом важно различать общие цифровые компетенции и специфические навыки, связанные с ИИ, такие как машинное обучение или работа с нейронными сетями.
Интересно, что темпы внедрения ИИ-технологий в производственном секторе и сфере культуры оказались схожими. Это может свидетельствовать о том, что современная культурная индустрия все больше напоминает производственный процесс, где также применяются алгоритмы и автоматизация.
Для компаний, планирующих внедрение ИИ, встает вопрос: развивать ли собственные компетенции или обратиться к внешним поставщикам услуг? Опыт показывает, что наиболее успешной стратегией часто является поэтапный подход:
1. Начать с использования готовых инструментов и решений.
2.Определить конкретные бизнес-задачи, где применение ИИ может принести наибольшую пользу.